以前、運用高度化のためにGoogle CloudでAIチャットボットを作成したのですが、MicrosoftではどのようなAIツールがあるのか…気になったので調べてみました。 本記事では、「Microsoft Copilot Studio」と「Azure AI Foundry」の機能や特徴を徹底比較します。ぜひAI開発ツール選定の参考にしてください。 Microsoft Copilot Studioとは？ 企業が独自のAIアシスタント（Copilot）を作成したり、既存の「Microsoft Copilot

1. はじめに 本記事では、Entra ID（旧 Azure AD）と Snowflake を SCIM で連携する際のネットワーク設計および構築手順を解説します。 Snowflake のユーザ／ロール管理を手動で運用している企業は少なくありません。しかし以下のような課題が顕在化します。 入退社・異動対応の運用負荷が高い ロール付与ミスによるセキュリティリスク 監査対応の証跡管理が煩雑 これらは SCIM（System for Cross-domain Identity Management）連携によって

はじめに 本記事は、先日開催された「RECRUIT TECH CONFERENCE 2026」から、アナリティクスエンジニアによる「レバレッジを生み出す

定義・導入メリットから実装戦略までを役立つ形で解説 第1章：データガバナンスとは？ 1-1. データガバナンスの定義 データガバナンスとは、「誰が、どのようなデータを、どのような状況で、どのような方法で利用できるか」を組織的に定義・統制するためのルール、プロセス、そしてそれらを支えるテクノロジーの包括的な枠組みです。 単にデータを「保管」することではなく、企業全体でデータを「資産」として捉え、その価値を最大化するための戦略的な取り組みです。データの品質、セキュリティ、アクセス権限、コンプライアンスなど、多

想定読者 ：AWS（Lambda・API Gateway・Athena）に触れたことのあるバックエンド／クラウドエンジニア スコープ ：チャットUIからAmazon Bedrock上のStrandsエージェント経由でSQLを組み立て・実行し、結果をWebSocketで返すまで。 エンティティ解決やセグメンテーション本体は本稿では扱いません（末尾に一言だけ）。

はじめに こんにちは。株式会社エブリーの開発1部の村上です。 弊社ではClaudeを非エンジニアも含めた全社に展開しており、業務のあらゆる場面で生成AIの活用を推進しています。 弊社のデータ基盤は、昨年TreasureDataとDatabricksを併用していた構成からDatabricksに統一しました。（この移行の話は今週の 「第3回 Youは何しにDatabricksへ！？」 で「データ基盤をTreasureData + DatabricksからDatabricksへ統一する話」として弊社のデータエン

はじめに Snowflakeでエラー通知を受け取った際、失敗内容や原因をすぐに把握したい場面があります。 本記事では、クエリ履歴に記録されたエラー情報をSnowflake CortexのAI_COMPLETEで解析し、原因や対応案を生成してメール通知する仕組みを検証しました。 SnowflakeのAlertや監視機能でもエラー検知や通知は可能です。 一方で、原因調査や対応判断は人手に依存するケースが多く、初動対応に時間がかかることがあります。 本手法では生成AIを組み合わせることで、エラーの解釈・原因推定

みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクトの杉山です。今週も 週刊AWS をお届けします。 4/14（火）にオンラインセミナー「 これから始める AWS のコンテナサービス活用 」を開催します。Amazon ECS や Amazon EKS をはじめとする AWS のコンテナ関連サービスの全体像をご紹介します。初めてコンテナを利用される方はもちろん、既にご利用中で最新機能をキャッチアップしたい方にもおすすめの内容です。ぜひ事前登録のうえご参加ください。 それでは、先週の主なアップデートについて振り返

G-gen の菊池です。BigQuery においてクエリを保存・管理するための3つの手法（保存済みクエリ、スケジュールされたクエリ、BigQuery パイプライン）と、それぞれの特徴や確認方法について解説します。 はじめに 保存済みクエリ 概要 設定方法 保存場所 特徴・利点 スケジュールされたクエリ 概要 設定方法 保存場所 特徴・利点 BigQuery パイプライン 概要 設定方法 保存場所 特徴・利点 クエリが見つからない場合の確認フロー はじめに BigQuery では、作成した SQL クエリを

こんにちは！SCSKサイトーです🐧 Snowflakeに Cortex Code がリリースされました。 これが、もう、とても便利です。 「あ、これSQL初心者のSnowflakeライフが、かなり改善されるやつだ」 と素直に思いました。 どう改善されたのかをぜひお伝えしたい！ ──そう思い、戦い形式でお届けします。 ※利用しているデータはすべてサンプルデータです   Snowflake Cortex Codeとは Snowflake Cortex Codeを端的に言えば、 　Snowflakeに

慶應義塾大学の宮崎・中森・李です。私たちは、2025年度未踏IT人材発掘・育成事業において、高性能で耐故障なMySQLの開発に取り組みました。このプロジェクトで我々が開発したのは、MySQL互換DBMS「Kamo」です。 […]

はじめに こんにちは。 開発本部 開発1部 デリッシュリサーチでデータエンジニアをしている吉田です。 今回は、DatabricksのUnity Catalog管理下のテーブルを、自然言語で検索できるClaude Codeスキルを構築した話を紹介します。 背景 以前の記事 では、Databricks Managed MCP Serverを通してUnity Catalog Functionを実行することでテーブルのスキーマ情報を取得する方法を紹介しました。 この仕組みは便利でしたが、テーブルのパスを把握してい

はじめに こんにちは、YSHP部の三上です。Yahoo!ショッピングに出店しているZOZOTOWNの店舗である ZOZOTOWN Yahoo!店 のバックエンド開発を担当しています。私は2023年10月、社内公募を経てYSHP部へ異動しました。それまでは長らくビジネス部門に所属しており、開発は未経験でした。ZOZOTOWN Yahoo!店に携わるのも初めてで、APIという言葉の意味も曖昧な状態からのスタートでした。 そんな中、2025年9月末にジョインしたのが、ZOZOTOWN Yahoo!店へのギフトラ

G-gen の杉村です。2026年3月に発表された、Google Cloud や Google Workspace のイチオシアップデートをまとめてご紹介します。記載は全て、記事公開当時のものですのでご留意ください。 はじめに Google Cloud のアップデート Gemini 3.1 Flash-Lite が Preview 公開 IAM で Service account principal sets が使えるようになった BigQuery の Conversational Analytics が

こんにちは、SCSKの松岡です🚩 SCSKが提供しているクラウドデータ活用サービスでは、データドリブン経営実現のためのステップを、「活用基盤」「可視化・分析」「連携・蓄積」「マネジメント」「高度活用」の5つに定義しています。 各ステップを実現するためのポイントと、さらにそれらを支えるモダンデータスタックの設計についてご紹介します！   データドリブン経営のための5つのステップ AWS データ活用｜サービス｜企業のDX戦略を加速するハイブリッドクラウドソリューション SCSKで提供しているクラウド