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本記事は 2025/11/25 に公開された “ Physical AI in practice: Technical foundations that fuel human-machine interactions | Artificial Intelligence ” を翻訳したものです。 前回の投稿「 AI で物理的世界を変革:インテリジェント自動化の新たなフロンティア 」では、フィジカル AI の分野が建設、製造、ヘルスケア、農業など幅広い産業を再定義していることを解説しました。今回は、この技術の

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本記事は AI・MLウィーク 1日目の記事です。 💻 告知記事 ▶▶ 本記事 ▶▶ 2日目 📱 はじめに 「自分専用の音楽ディグエージェント」とは 2つのコア機能 従来のレコメンド機能との違い 実装を見送った機能 アーキテクチャ概要 構成図 主要コンポーネントと役割 フェーズ1 : Google Cloud プロジェクトの準備 1. Google Cloud プロジェクトの作成 2. 必要なAPIの有効化 フェーズ2 : RAG(記憶)の構築 1. 自分の嗜好データの準備 2.テキストを数値(ベクトル)に
VS Code で Claude Code の SKILL.md を開くと allowed-tools is not supported や Unexpected indentation のエラーが出る。原因は GitHub Copilot の Agent Skills バリデータが .claude/skills/ を自動検出している ためです。Claude Code の動作には影響ないけど、エディタがエラーとか出してると目障りなのでね… files.associations に1行追加すれば
こんにちは!Insight Edge リードコンサルタントの山田です。 私は普段から事業会社におけるAI/デジタル活用のご相談を多く受けているのですが、この記事では、生成AIで解くべきではない課題にフォーカスしながら、業務活用における生成AIの向き/不向きを整理してみたいと思います。 AI活用があらゆる企業で経営マターに 生成AI活用の肝は“課題選定” 業務パターンごとの生成AIとの相性を理解する ①定型プロセス × 許容幅 広い ——  ◎生成AIの得意領域 ②非定型プロセス × 許容幅 広い —— ◎
Dataformは、BigQuery上でデータ変換のワークフローを開発するためのGoogle Cloudのサービスです。 Dataformにはアサーションという機能があり、データ品質のテストを実装することができます。 今回はこのアサーションを利用して、直近一週間の対象のカラムにNull値が含まれているかを確認するアサーションを実装してみました。 概要 Dataformのアサーションについて Dataformには組み込みアサーションと手動アサーションがあります。 組み込みアサーション SQLXファイルのテー
こんにちは。SCSKの池田です。 2025年11月12日にLifeKeeperが10年ぶりのメジャーバージョンアップを果たしました。これまでOS毎に異なっていたライセンス体系やサポート期間の考え方が統一されるなど、「全てをシンプルに、より分かりやすく、より使いやすく」をコンセプトに改変が行われました。 具体的な内容は以前の記事をご確認ください。 LifeKeeper v10リリース記念 これまでと何が変ったか!? 今回は、LifeKeeper v10のライセンスについて解説したいと思います。 LifeKe
本記事は「 Kiro 0.9: Custom subagents in the IDE, new enterprise controls, and granular code review 」を翻訳したものです。 このリリースでは、開発者の作業速度を落とすことなくより多くのコントロールを提供し、同時にエンタープライズチームが必要とするガバナンスも提供する新機能を IDE に追加しました。カスタムサブエージェント、Skills サポート、よりスマートなリファクタリングツールを提供します。詳しく見ていきましょ
本記事は「 Open weight models are here: more choice, more speed, less cost 」を翻訳したものです。 当初から、私たちは Kiro を最高の AI コーディング体験を提供できるように構築してきました。それは、現在の最先端コーディングモデルを搭載し、高品質な出力を中心にすべてを構築することを意味していました。6 ヶ月前、私たちは Auto を導入しました。これは、フロンティアモデルと特化型モデルを組み合わせ、インテント検出、キャッシング、その他の
さとうです。 Amazon QuickSightがAmazon Quick Suiteにリブランディングされて「Quick Sight」になりましたが、これと同時にQuick Sightのデータセットも新しいUIが用意されて機能が大幅に強化されたことを皆さんはご存知でしょうか(以後Amazonは省略します)。 aws.amazon.com この新しいデータセット機能を活用するとS3とQuick SuiteだけでAthenaすらいらない超ミニマムなデータ分析基盤が構成できるかもしれない!という記事です。 新
垣見です。Amazon GuardDuty。導入するだけで脅威検知ができる、AWSセキュリティの基本サービスですよね。 しかも「30日間の無料トライアル」があるので、事前にコスト感を把握してから継続判断ができる……のですが、結論から言うと、有効化から30日経つまでの「推定コスト」は、1か月分の予測値ではありませんでした。 無料トライアル中の「推定組織コスト」 要点 経緯 GetUsageStatistics API 試用期間中のコスト試算の方法 まとめ 無料トライアル中の「推定組織コスト」 Amazon
さとうです。 Amazon Quick SuiteにはIP/VPC制限でアクセス制御ができる機能があります。 docs.aws.amazon.com この設定で間違ったIPアドレスやレンジを指定して、誰もQuick Suiteに入れなくなってしまったらどうするのか?というTipsです。 そもそもそんなことが起きるのか? 対策 IP/VPC制限の適用範囲について まとめ そもそもそんなことが起きるのか? ルール削除時に発生する可能性があるようです。 ルールを追加/変更する時に以下のようにバリデーションが行わ
こんにちは、 電通 総研 XI本部 サイバーセキュリティテクノロ ジー センターの櫻井です。 本記事では 代表的な クラウド サービスプロバイダ(以降、CSPと略)である AWS ( Amazon Web Services )、 Microsoft Azure、 Google Cloudの最上位アーキテクト資格に関する比較を紹介します。 なお、本記事でご紹介する資格の情報は2026年1月時点のものとなります。 アーキテクト資格の種類 筆者の経歴 チャレンジのおススメ順 各CSP最上位資格で共通で問われる内
急成長を遂げるメガベンチャーにおいて、QA組織の役割は単なる不具合の発見にとどまりません。 プロダクトの多角化やマイクロサービス化が進む中で、テスト管理ツールはQAチームだけでなく、PdMやエンジニア、外部パートナーまでがアクセスする「品質情報のハブ」となります。 しかし、この利便性の裏には重大なリスクが潜んでいます。 テスト管理ツールが扱う未公開の仕様、脆弱性情報、あるいは検証用の個人データが漏洩すれば、それは組織全体の致命的な脆弱性になりかねません。 現場のスピードを維持しつつ、経営層が求めるガバナン
急成長を遂げるメガベンチャーの現場では、複数のプロダクトやチームが並走し、QA(品質保証)の役割もかつてないほど重要性を増しています。 しかし、組織の拡大に伴い、チームごとにテスト方針や品質基準がバラバラになり、結果として重大な障害や手戻りが発生しているケースも少なくありません。 こうした課題を解決し、QAを「部分最適」から「全体最適」へと引き上げるための鍵となるのがテスト管理ツールです。 しかしこのツールはプロダクトの設計情報や未修正の脆弱性、さらにはテストデータに含まれる個人情報など、組織にとって極め