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2026年5月21日に開催されたサポーターズ主催の「セキュリティLT会〜全エンジニアが知っておきたいセキュリティの話〜」で、株式会社ジーニー インフラ部 クラウドインフラチームの中島潤が、SBOMを活用したサプライチェーンリスク可視化に向けた取り組みを紹介しました。 本記事では、その内容をもとに、ジーニーでSBOMをどのように活用しているのか、導入によって何が変わったのかをご紹介します。 SBOMとは SBOMは Software Bill of Materials の略で、ソフトウェアを構成するコンポー

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こんにちは。M&Aクラウド CTOのかずへいです。 先日、GW前の4/24(金)に全社ハッカソンを行いました。M&Aクラウドでは、毎年GW前にハッカソンを行い、全社で最新のITトレンドを体験する機会にしています。 第6回M&Aクラウド ハッカソン開催 M&Aクラウドの社内ハッカソンは今年でなんと6回目!毎回、最新の技術に触れながら、チームで様々な業務改善アイデアを出しています。 今年のテーマは「AIエージェント」でした。 生成AIを単なるチャットツールとして使うのではなく、業務を分解し、資料作成・調査・集
はじめに こんにちは、伊藤です。 2025年12月に参加したAWS re:Invent 2025で気になったテーマに関して、AWSブログも参考にしつつ内容の整理や業務への活かし方を考えてみました。 また、今回のイベントでは総じて思うように事が進まなかったので、その内容についても最後に簡単に触れています。今後イベントに参加される方の役に立てれば幸いです。 私自身のスキルレベルはクラウドプラクティショナーレベルであるため、AWS初学者の方も気軽に読んでいただければと思います。 気になったテーマとその内容 今回
こんにちは。CATエヴァンジェリスト・石井 優でございます。
はじめに こんにちは、データエンジニアをしているMaruです。 近年、BIやアナリティクスに加えて、AIを活用したデータ分析体験への関心が高まっています。 こうした環境では、データそのものだけでなく、指標や用語の意味を一貫して管理するセマンティックレイヤーの重要性も増しています。 https://www.nttdata.com/jp/ja/trends/data-insight/2024/0912/ 一方で、BI・AI・アナリティクスの各ツールは、それぞれ独自のセマンティックモデルを持つことが多く、ツール
ETL の変換 (Transformation) 層は、Source のデータを変換して Sink に出力する場所です。SQL で書くこともできますが、テストや再利用性の観点を踏まえると、小さい関数を組み、それらを組み合わせるやり方に行き着きます。 本記事では、変換層を堅牢に組むための 4 つの設計原則を扱います。 純粋関数として書く パイプラインを組む Sink ごとにモジュール化する スキーマで型情報を補う 例示には PySpark の DataFrame API を使いますが、これら 4 つの原則は
はじめに こんにちは、タイミーでエンジニアをしている徳富( @yannkazu1 )です。 クラウドネイティブ会議2026 で発表された「 ペアーズ本番環境でのcgroup-aware化との死闘録 」がめちゃくちゃ面白かったので、自分の手でも体感したくなりました。 GoのGOMAXPROCSがコンテナのCPU制限を無視するって、実際に見るとどうなるのか? 過剰並列のスループット低下って、数字で見るとどのくらいインパクトがあるのか? スロットリングとスレッド数の関係を自分の目でたしかめたい! 自分で動かして
こんにちは、IIJ Engineers Blog編集部です。 今回は、2025年10月~2026年3月に公開した73記事から、人気ランキングTOP10と編集部オススメ記事を紹介します。 なかにはすでに...
はじめに こんにちは!メドレーDevRelの重田( @Shige0096 )です。 日本最大級の TypeScript カンファレンス『TSKaigi 2026』の開催がいよいよ目前に迫ってきました。2024年の産声を上げてから、回を重ねるごとにエンジニアの熱量が高まっている本イベントですが、今年は羽田空港という新たな舞台で2日間にわたり開催されます。 実は、メドレーは2024年の第1回目から毎年協賛をしています✨ 本年も、TypeScript コミュニティのさらなる発展を願い、Bronzeスポンサーとし
.NET 、 メインフレーム、および VMware ワークロード 向けの AWS Transform がリリースされたのは、今からちょうど 1 年前のことです。AWS Transform は、エンタープライズアプリケーションの大規模なモダナイズ専用に構築された初のエージェンティック AI サービスでした。re:Invent 2025 では、組織が AWS マネージド変換とカスタム変換を使用してコードを大規模にモダナイズし、変換することを可能にする AWS Transform カスタム が発表されました。そ
はじめに 企業レポートの生成を行うエージェントの作成を行う中で、レポート生成にかかる時間・費用・レポートの質の改善に取り組みました。 改善点を行う中で、Stateやプロンプトキャッシュ周りのAgent Platform(旧VertexAI)の仕様について深く知ることができたので記事にしています。 改善前の状況 企業レポートの作成を行うエージェントは以下のような流れで動いていました。 成果物はレスポンスに込め、次のエージェントにコンテキストとして渡し、エージェントは与えられたコンテキストとプロンプトを元に生
はじめに Agent Toolkit for AWS の全体像 エージェントスキルとは 「動くこと」と「本番品質」のギャップ スキル = エージェント向けの「社内Wiki」 スキルの構造 スキルの種類 スキルの3つの入手方法 スキルの使われ方 必要なスキルだけを必要なときに読み込む(プログレッシブディスクロージャー) ローカル vs ランタイム検出、どちらを使うべきか(筆者の所感) プラグインとは(Claude Code / Codex 向け) MCP Server とスキルのワンインストールセット 3つ
おなかが痛くてもコーヒーは飲む、近藤恭平です。 前回は責任ある AI の原則・バイアス・透明性・人間中心の AI を整理しました。今回は、AI システムを守るためのセキュリティ・ガバナンス・コンプライアンスの実装方法を解説します。試験ガイドのドメイン5に対応した内容です。 AI システムを保護する ここで紹介するサービスは AI システムに限定されない、AWS 上のシステム全般に共通するセキュリティの基盤でもあります。AI の文脈では「トレーニングデータの保護」「モデルへのアクセス制御」「推論ログの監査」
おなかが痛くてもコーヒーは飲む、近藤恭平です。 前回は基盤モデルを活用したアプリ設計・プロンプトエンジニアリング・ファインチューニングを整理しました。今回は、AI を正しく・安全に使うための責任ある AI(Responsible AI)の考え方と、それを支える AWS サービスを解説します。試験ガイドのドメイン4に対応した内容です。 責任ある AI とは AI システムは「精度が高い」だけでは不十分です。出力が公平か、説明できるか、安全に運用されているか、これらを組織として担保することが求められます。 試