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はじめにこんにちは。Service ReliabilityチームでSRE(Site Reliability Engineer)として働いているKi Cheol Cheonです。SREチームは、ユーザー...
はじめに こんにちは、カート決済部カート決済サービスAブロックの 道場 です。ZOZOTOWN内のカート機能や決済機能の開発、保守運用を担当しています。 現在、ZOZOTOWNのカート決済画面はリプレイスが進行中です。既存システムとリプレイス後のシステムが並行して開発される中、既存システムへのさまざまな機能改修を、リプレイス側にも取り込む必要があります。その際、条件の組み合わせが膨大になるテストを手動で網羅的に実施することが現実的でなく、特に注文金額の計算結果の正確性を人間が1件ずつ確認するには大きなコス
様々な専門性を掛け合わせて「自分だけのQAエンジニアの土台を作る」という趣旨で続けてきた本連載も、とうとう最終回を迎えました。 今回はまとめとして、「それぞれのQAエンジニア像」を作ることについて総括したいと思います。 私は最近、ポジティブな意味でもネガティブな意味でも「あなたはQAエンジニアっぽくないね」と言われることが増えました。一方、自分としては「QAエンジニアのど真ん中」を歩んでいるという気持ちでいます。 正直、この言葉には少し複雑な気持ちを抱くこともあります。 この問いに対する私なりの答えについ
最新の Amazon Q コスト機能は、FinOps チームがクラウド支出を管理する方法を変革しています。FinOps チームがコストのかかる設定を発見した時点では、すでに本番環境で稼働していることも少なくありません。その段階での修正はデプロイへの影響が大きくなりがちで、関係者との調整もより難しくなり、得られるコスト削減効果も本来可能だったものより小さくなってしまうことがよくあります。 Amazon Q は、知りたいことへの回答を得て意思決定を行うまでのスピードを加速させています。この 1 年間で、AWS
月曜日の朝を想像してみてください。CFO、エンジニアリングディレクター、財務チームの全員が、包括的な AWS コストレポートを受信トレイで受け取ります。FinOps チームは誰一人として手を動かす必要がありません。レポートには先週の支出傾向、 Savings Plans の利用状況 、サービスごとのコスト内訳がすべてプロフェッショナルなフォーマットで整えられ、週次ビジネスレビューですぐに確認できる状態になっています。 AWS Billing and Cost Management (請求とコスト管理) ダ
こんにちは。Amazon Web Services Japan のソリューションアーキテクト、田中 里絵 です。 本ブログは、2026 年 4 月〜5 月にかけて全国 5 拠点・計 8 回で開催した「 AWS Local Executive Roadshow 」シリーズの第 2 回レポートです。シリーズの背景や全体像については、 前回の大阪・初回レポート をご覧ください。 前日(4 月 13 日)の AI を自社の業務に活かしたい企業の皆様向けセッションに続き、2026 年 4 月 14 日は同じ大阪支社
こんにちは。Amazon Web Services Japan のソリューションアーキテクト、田中 里絵 です。 私は日本全国・業種・業態を問わず様々なお客様を支援する広域事業統括本部の中の、首都圏以外のお客様を支援するチームに所属しています。私たちは 2026 年 4 月〜5 月にかけて、大阪・名古屋・広島・博多・札幌の 5 都市・計 8 回にわたり、「 AWS Local Executive Roadshow 」と題した生成 AI 活用をテーマとしたイ
Claude Code の Hooks 機能を使うと、危険なコマンドのブロックやタスク完了通知など、AI エージェントの動作を決定論的に制御できます。CLAUDE.md との違い・設定ファイルの書き方・すぐ使える実践例3つをわかりやすく解説します。
みなさんこんにちは。 SHIFTで社内研修チームのリーダーやってます、タカハシです。
はじめに こんにちは。医療プラットフォーム本部ビジネス基盤グループでエンジニアをしている熊本です。 ブログへの登場は久々となりますが、2019年に新卒で入社して以来、長らくプロダクト開発のエンジニアをしてきました。そんな私は現在、医療プラットフォーム全体のMA(マーケティングオートメーション)、SFA(営業支援)、CRM(顧客管理)といったITツールおよび業務フローの設計・改善を通じて、事業パフォーマンスの向上を担う開発組織のマネージャーを務めています。 メドレーでは、患者・生活者と、病院・有床診療所、医
はじめに Datadog Bits AI SREは、アラートを起点に関連情報を横断的に参照し、原因候補や調査の方向性を提示してくれる機能です。障害対応を支援してくれる一方で、使ってみると、有効化しただけで十分に活用できるわけではなさそうだと感じる場面もありました。 そこで今回は、Tag設計、Monitorメッセージ、Runbook、Feedback(Memory) の4観点から、Bits AIの回答品質がどう変わるかを検証しました。 結論として、Bits AIの有用性は機能そのものよりも、Tag設計やRu
私にとって 2026 年 5 月 4 日週、最もエキサイティングだったニュースは、 Amazon Bedrock AgentCore が最初のマネージド支払い機能をプレビュー したことです。これにより、AI エージェントが API、MCP サーバー、ウェブコンテンツ、その他のエージェントに自律的にアクセスして支払いを行うことが可能になります。Coinbase や Stripe と提携して構築されているため、請求、認証情報管理、コンプライアンスを実現するためにカスタマイズしたシステムを構築するという、差別化
はじめに Google BigQuery は、Google Cloud のサーバーレスなデータウェアハウスです。 大量データの集計や分析を SQL で実行でき、インフラ管理をほとんど意識せずに使えます。 その BigQuery 上で、機械学習を SQL を用いて操作できる機能が BigQuery ML です。 AI関数が増えたことで、SQLだけで予測や異常検知を試せる範囲が広がりました。 2025年以降の主な BigQuery の AI 機能アップデートは以下です(2026-04 時点)。 ※ 一部に P
はじめに 昨今、ランサムウェアをはじめとするサイバー攻撃による被害が深刻化しています。 ログ分析や不正検知は昔から取り組まれてきたテーマですが、不正は複数のイベントの関連の中で現れることが多く、単発のイベントだけでは検知が難しくなっています。 特にクラウドやSaaSでは、管理操作やデータアクセスがAPIや複数サービスに分散して監査ログに記録されるため、個々の操作は自然に見えても、主体・対象の関係を横断して見ると不自然さが現れることがあります。 そこで本記事では、クラウド監査ログ向けに設計した不正検知の一つ