技術ブログまとめ
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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。 フィジカル AI 開発支援プログラム by AWS ジャパン の募集を開始しました。本プログラムは AWS 上で Vision-Language-Action (VLA) をはじめとしたロボット基盤モデル等を開発する、日本に法人または拠点を持つ企業・団体を支援するものです。データ収集・前処理からモデルトレーニング、シミュレーション、実環境へのデプロイまでの一連のパイプライン構築を支援し、AI のロボティクスへ
はじめに：テレワークの運動不足を「技術」で解決する クラウドエンジニアの皆さん、運動していますか？ 私は毎日リモートワークで、気づけば一日中座りっぱなし……という日が珍しくありません。 「1時間おきに運動すればいい」と分かっていても、自分に甘いのが人間です。そこで思いました。 「サボったらLINEで怒られるシステムを作ればいいのでは？」 と。 しかし、私は普段インフラ設計がメインで、アプリケーションコード（Pythonなど）を書くのは正直苦手です。 そこで今回は、特別な開発ツールは一切使わず、 「Gemi
金融IT本部入社一年目の河岸歩希です。 この度、社内で実施されている 伴走型研修 に参加し、 AWS Certified Solutions Architect – Professional (以下SAP) を受験いたしました。本記事では、その学習過程で得た知見や経験を、僭越ながら受験体験記としてまとめさせていただきます。 これからSAP認定の取得を目指される方や、 AWS 業務未経験だけどSAPに興味をお持ちの方にとって、本記事が少しでも参考になれば幸いです。 前提 想定読者 著者情報 試験概要と伴走型
急成長を遂げるメガベンチャー企業の現場では、マイクロサービス化やインフラの複雑化に伴い、「サーバーは正常に稼働しているはずなのに、なぜかユーザーから『使えない』という報告が届く」といった課題に直面することが増えています。 従来の内部リソース（CPUやメモリなど）を対象とした監視だけでは、ネットワーク経路の不備やフロントエンドの描画トラブルといった「ユーザー側の体感品質」までを把握することは困難です。 そこで注目されているのが「シンセティックモニタリング（外形監視）」です。 そこで今回は疑似ユーザーを用いて
急成長を続けるメガベンチャーにおいて、複数プロダクトの品質を横断的に管理するQAマネージャーは、常に「スピードと品質の両立」という難題に直面しています。 各チームでバラバラに進む個別最適のテスト運用は、組織が拡大するにつれて端末依存のバグ見逃しや、手戻りによるリリース遅延といった大きなリスクへと姿を変えていきます。 こうした課題を根本から解決し、属人化を排した「持続可能な品質体制」を築くための鍵となるのが、モバイルデバイステストラボの存在です。 エミュレータでは再現できない実機特有の挙動を捉え、CI/CD
2026年1月の主な製品アップデートをご紹介します。 製品アップデート MCPを使ってAIツールを実際のテスト文脈につなぐ（法人アカウント向け） PractiTestは、Claude などのAIツールをプロジェクトに直接接続するための Model Context Protocol（MCP）に対応しました。これにより、AIの出力を単なる提案にとどめず、テストの生成、要件との紐付け、実行用テストセットへの追加といった「実際のテスト作業」として活用できます。しかも、プロジェクト全体の文脈を踏まえた形で行えるのが
DatabricksのAI/BI Genieを活用して、自然言語でデータを分析する方法について説明しています。特に日本語での利用時に精度を高めるための工夫やレポート作成のポイントについて解説します。
はじめに 2025年はAIエージェントによるコーディングがかなり浸透した1年だったのではないでしょうか。Claude Code、GitHub Copilot、Cursor をはじめとするAIエージェントによるコード生成ツールが普及する中、現場のエンジニアは実際にどのような効果を実感し、どのような課題に直面しているのでしょうか。 本レポートでは、2025年12月末に社内のエンジニア・マネージャー約100名を対象に実施したアンケート調査の結果をもとに、 満足度・生産性・コード品質・スキル向上 の4つの観点から
WebRTC（Web Real-Time Communication）技術についての説明をしています。WebRTCはブラウザ間で低遅延・安全・双方向のリアルタイム通信を可能にする技術で、ビデオ通話や画面共有などに利用されます。
はじめに Claude Code on Amazon Bedrock の基本的なセットアップ 設定の優先順位 設定例 最小権限設定 まとめ はじめに サーバーワークスの宮本です。本記事では、開発プロジェクトで Claude Code を Amazon Bedrock 経由で使用する際の設定ファイル構成について個人的に整理してみた内容を記載します。 Claude Code on Amazon Bedrock の基本的なセットアップ Claude Code の公式ドキュメントを参照してください。 https:
はじめに GitHub Copilotは導入しやすい開発者向けAIの1つですよね。Copilot CLIは便利で普段の開発でも頻繁に利用するものになっていますが、このAIの力をワークフローに組み込めるとしたら素晴らしいことです。そこで業務で使い道のあるドキュメンテーションの観点においてCopilot SDKを利用して自動ドキュメント生成ツールを作ってみました。コードで制御させることはスキルなどでMust, Shouldを書くよりも強力であり、さらにCopilotの活用の余地が広がると感じます。 https
本記事は 2025 年 11 月 21 日 に公開された「 AI-assisted game production: From static concept to interactive prototype 」を翻訳したものです。 ゲーム開発は、プレイ可能になるずっと前から始まります。チームはコンセプトのブレインストーミングに数週間、デザイン作成に数か月、そしてインタラクティブなデモが完成するまでメカニクスの実装とテストに無数の時間を費やします。課題はタイムラインの制約だけではありません。重要な検証と改善
こんにちは、エデュケーショナルサービス課 AWS トレーナーの小倉です。 過去に弊社のブログで何回か紹介されている Distributed Load Testing (分散負荷テスト) on AWS ですが、2025/11/19 に MCP サーバーの機能が追加されています。MCP サーバーを利用することにより、自然言語で問い合わせを行い、負荷テストの実行結果を分析することができます。今回はこの MCP サーバーを使って分析をしてみます。 github.com Distributed Load Testi
本記事は 2026 年 1 月 30 日 に公開された「 GPU-Accelerated Robotic Simulation Training with NVIDIA Isaac Lab in VAMS 」を翻訳したものです。 オープンソースの Visual Asset Management System (VAMS) が、NVIDIA Isaac Lab との統合により、ロボットアセット向けの GPU アクセラレーション強化学習 (RL) に対応しました。このパイプラインでアセット管理ワークフローから
本記事は 2025 年 12 月 2 日 に公開された「 Physical AI: Building the Next Foundation in Autonomous Intelligence 」を翻訳したものです。 はじめに 世界は自律型経済 (Autonomous Economy) に向かって動いています。AI、エッジコンピューティング、ロボティクス、空間インテリジェンス、シミュレーション技術が連携し、人の介入を最小限に抑えてシステムが自律的に動作する経済モデルです。フィジカル AI はこれらの技術
こんにちは、プロダクト部 部長の稲垣です。（自己紹介やこれまでのキャリアについて↓をご覧ください。） tech-blog.rakus.co.jp 以前は自社の戦略について書きましたが、今回は視点を変えてみます。 これまで大手・ベンチャー・外資など様々な企業で社内システムに触れてきたユーザーとしての経験、そして現在バックオフィス系SaaSに携わっている提供者としての知見。 これらを踏まえて、自分なりに整理してみました。 目次 はじめに：SaaSの普及と、残された「巨大な壁」 第1章：前提となる「企業の基幹シ
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