技術ブログまとめ
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はじめに こんにちは。基幹システム本部 基幹開発部 商品管理ブロックの田中秀明です。 Claude CodeやCodexの利用が広がるほど、各人の使い方、プロンプト、レビュー観点、AIへ任せる範囲がばらつき始めました。AIを高度に使いこなせる人は開発の進め方そのものを変えられる一方で、これから使い始める人にとっては「どの工程で、どこまでAIに任せればよいのか」が分かりにくい状態になっています。 ZOZOでは2025年7月に、1人あたり月額200ドルを基準として、Claude Codeをはじめとする開発AI
G-gen の杉村です。当記事では、Google Cloud Next '26 in Las Vegas の、1日目のキーノートに関する速報レポートをお届けします。 Google Cloud Next '26 in Las Vegas イベント概要 キーノートの概要 Google が強調したかったこと Google Cloud と AI AI モデル State-of-the-Art な Google のモデル Apple との協業 Gemini Enterprise Agent Platform 概要
はじめに 普段の業務で、TypeScript, Ruby, PHPを使ってアプリケーション開発をしているY.Mです。 携わっているプロジェクトの保守運用を行なっていく中で、AWS側でパフォーマンス向上や負荷対策などを検討する機会も増えてきて、これを機にAWSサービスを包括的に学習できるSAA-C03試験を受けようと思いました。 昨日、AWS SAA-C03試験（ソリューションアーキテクト試験）を受験してきました！ 当日中に結果が返ってきて無事合格していました。 結果は 1,000点中 773点
本記事は 2026 年 4 月 19 日 に公開された「 EngineLab AI: Production-ready AI for studios and creators on AWS 」を翻訳したものです。 AI ツールは制作ワークフローの効率化を約束する一方で、スタジオは難しいジレンマを抱えています。AIツールを利用するためにはセキュリティ、知的財産 (IP) 保護、制作の安定性に関する現実的な懸念を伴うためです。本記事では、そんな制作現場でのトレードオフを解消するソリューションをご紹介します。
おなかが痛くてもコーヒーは飲む、近藤恭平です。 前回は機械学習の基礎（教師あり・なし・強化学習、回帰・分類）を整理しました。今回は生成 AI（Generative AI）について解説します。試験ガイドのドメイン2に対応した内容です。 生成 AI とは 予測と生成 これまでの機械学習は、データのパターンを学習し「予測・分類」を行うことが主な役割でした。生成 AI はそこから一歩進み、新しいデータ（テキスト・画像・音声など）を「作り出す」ことができます。 比較軸 予測 AI 生成 AI 例 明日の天気を予測す
IAM アクセスキーの流出による利用料の高騰などの事例が後をたちません。 AWS からの通知（いわゆるアウトバウンドケース）は英語文面であるものの順を追って対処していけば良いように書かれていますが焦っている時には難しいと感じるお客様も多くいらっしゃるので解説した記事となります。
Claude Code の「Thinking...」を今日のニュースに差し替えてみた こんにちは、サーバーワークスで生成AIの活用推進を担当している針生です。 Claude Code を使っていると、AI が処理中のときにターミナルにスピナーが表示されます。その横に出る「Thinking...」「Reasoning...」の部分、実は ~/.claude/settings.json で自由に書き換えられます。 最初は「ゴリラ」「ラッパ」の2語にして楽しんでいたのですが、1日で飽きました。毎回同じ文字がルー
はじめに NTT西日本株式会社2年目社員の山塚です。前編では、OCIアラート通知のJSON問題を解決するための設計思想と、OCI Generative AI（GenAI）プライベートエンドポイントを活用したクロスリージョン構成の全体像を解説しました。 後編となる本記事では、実際の Functionsの実装コード 、 プロンプト設計のポイント 、そして 検証結果 について詳説します。特に、「AIが生成した要約を運用でどう活かすか」「どんなハマりポイントがあるか」という実践的な内容にフォーカスします。 前編：
DBRE (DataBase Reliability Engineering)チームの taka-h です。 2025年10月のTiDB User Dayにおいて、 オートスケールについて取組み中(P. 81)であることをご紹介 しました。この記事では、その後のオートスケールの取り組み状況についてお伝えします。 結論としては、2025年11月時点で、DBREが管理するTiDB移行済みの全クラスタでTiDBの水平方向オートスケール導入が完了し、その後も安定稼働しています。 次の画像は、メルカリ内のとあるCl
AWS Bedrockで売上分析AIエージェントを構築してみた はじめに こんにちは。 新人研修の一環として、生成AIを活用した売上分析AIエージェントの開発を行いました。 今回の取り組みでは、ユーザーが自然言語で分析内容を指示すると、その内容に応じたSQLの生成、データ取得、グラフ描画までを自動で実行する仕組みを構築しました。 本記事では、AWS Bedrockを活用した売上分析AIエージェントの構成と、実装にあたって特に考慮したプロンプト設計や構成上のポイントについて紹介します。 システム構成 自然言
はじめに 「資格より先に手を動かすべきだ」 「資格で得られる知識は、生成 AI に聞けば十分だ」 こうした意見には、もっともな部分もあります。 実際、資格を取っただけで実務能力が身につくわけではありませんし、実装や運用における現場固有の課題は、実際に手を動かさなければ分かりません。 ただ、そのうえでなお、私は若手エンジニアに資格取得を勧めたいと考えています。 ここで言う資格とは、主に AWS(Amazon Web Services) や Google Cloud などのクラウドベンダー資格を指しています。
本記事は 2026 年 4 月 21 日 に公開された「 From developer desks to the whole organization: Running Claude Cowork in Amazon Bedrock 」を翻訳したものです。 本日、Claude Cowork in Amazon Bedrock の提供開始を発表します。Amazon Bedrock を通じて、直接または LLM ゲートウェイ経由で Cowork と Claude Code Desktop を利用できます。 ス
チーム内の技術者のスキルを可視化する「スキルマップ」の重要性について解説します。スキルマップを作成することで、チームとして補強が必要なスキル領域や、特定の技術者に依存しているリスクを把握できます。これにより、組織的に整合の取れた目標設定が可能となり、チーム外への組織活動報告にも活用できます。効果的な運用のため、必要最小限の項目に絞り、継続的に改善していくことが推奨されます。
開発・検証用にintdashサーバーを動かしたいエンジニアのみなさん、 こんにちは、ソリューションアーキテクトの伊勢です。 intdashの2025年版からDockerでサーバー環境を構成できるようになりました。 製品マニュアルページで サーバーの構築 の1パターンとして AWS EC2上のDocker（簡易環境） の構築手順を公開しています。 1 今回はその理解を助けるため、各ステップの目的・準備・結果確認を噛み砕いてintdash環境を構築し、サーバーのログや設定を確認してみます。 2 はじめに 全体
はじめに 参加したワークショップについて ワークショップで体験した事 ワークショップの感想 はじめに ラスベガスの夜景 はじめまして、伊藤です。 本ブログでは、昨年参加したAWS re:Invent 2025のワークショップについてご紹介します。 私自身のスキルは以下のような状態ですが、本場でどの程度ついていけるのかを確かめてみたいと思い、参加しました。 英語はある程度聞き取れるが話すのはあまり得意ではない そもそも海外に行く事自体が初めての経験 AWS資格もプラクティショナーレベルしか保有していない 参
はじめに こんにちは！CC2課の滝澤です！！ 2ヶ月前に椎間板ヘルニアと診断されて絶望しています。。。 さて、2026年3月にIPA（独立行政法人情報処理推進機構）が毎年公開している「情報セキュリティ10大脅威2026［組織編］」がリリースされました。 本記事では4〜10位の脅威に焦点を当て、IPAの解説書に記載されている＜対策と対応＞をベースに、「AWSを使っている組織としてどのサービスで実現できるか」を解説します。 10大脅威の本編は以下リンクをご確認ください。 www.ipa.go.jp なお、1〜
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