はじめに こんにちは、NTTデータに勤務する一人のオジサンです。 これまでC/C++言語を使って、がっつりとポインタやら参照やらに向き合いながら、プログラムを書いてきました。構造体と仲良くなり、クラスに振り回され、newとdeleteに責任を持つ。そんな人生でした。 しかし時代は変わり、AIだ、データサイエンスだ、機械学習だと騒がれる中、「とりあえずPythonに触れないとまずい」という危機感に駆られて、Pythonの世界へ足を踏み入れた。。。 そんなオジサンの独り言です。 勘違いがあっても、大目にみてください。 処理じゃない詩なのか std::vector<std::st

0.はじめに NTTデータの鶴ヶ崎です。 公共分野の技術戦略組織に所属しており、普段はクラウド（主にAmazon Web Services（AWS））を用いたシステム構築等を行っています。 re:Invent2025でAWS DevOps Agentが発表されたと思います。類似の既存サービスにCloudWatch Investigationsがあるため、今回は違いを見てみようと思います。 1.従来の障害対応における課題 従来は、以下の障害対応フローを人主体で行っているため時間がかかってしまう課題があると思います。 CloudWatchアラーム発生→ 事象の切り分け→ 原因の仮説立

0.はじめに NTTデータの鶴ヶ崎です。 公共分野の技術戦略組織に所属しており、普段はクラウド（主にAmazon Web Services（AWS））を用いたシステム構築等を行っています。 皆さんは、お客様や社内のオンプレミス環境からAWS環境へのセキュアな接続を検討した経験はないでしょうか。 接続方式には大きく以下3つの選択肢があると思います。 AWS Client VPN AWS Site-to-Site VPN AWS Direct Connect（以下、Direct Connect） 今回は、3つ目のDirect Connectについて焦点を当て、オンプレミスーAWS間の

1. こんな「大変な」ファイル作業、ありませんか？ 日々の業務で、簡単なファイル操作なのに、回数が多い／範囲が広い／条件が細かい等の理由により一気に手間が増えるような経験はありませんか？ 本記事では、こうした煩雑なファイル収集・コピー・移動・整理作業を、PowerShellを使って“ワンクリックで自動化”する方法を紹介します。設定を一度作れば繰り返し使える仕組みを解説し、日常業務の負担を大幅に軽減する実践的なテクニックをまとめています。 ! 本資料で紹介しているスクリプトは、あくまでサンプルとして提供するものです。 実際にご利用いただく際は、内容を十分に確認のうえ、利用者ご自身の責任

1. はじめに 突然ですが、Apache KafkaとApache Flinkについて理解を深めたいと思い、AWS(Amazon Web Services)でこれらのマネージドサービスが提供されているため、使ってみようと思います。 詳細は後述しますが、Apache Kafkaに連携されたデータをApache Flinkで読み取り、連携先に送るというシナリオで実施してみます。 ※本記事に記載のサービス名や画面キャプチャ等は2026/3/8時点のものであり、今後変更される可能性がある点はご留意ください。また、最低限の機能実現のための流れや理解促進を目的とした記載内容であり、実運用の際には

はじめに スクラムでチーム運営をしていると、スプリントごとにレトロスペクティブ（ふりかえり）を実施していると思います。一方で、毎回同じ進め方を続けていると、どうしてもマンネリ化してしまい「やってはいるけど盛り上がらない」「新しい気づきが出にくい」といった悩みが出てくることもあります。そんなとき、ふりかえりの“型”を少し変えるだけで場の空気が変わり、参加意欲や発言のしやすさが上がることがあります。そこで、「もっとふりかえりを極めたい！」という思いを持った有志で、『ふりかえりカタログ』を参考に、まだ使ったことのない手法を実際に試してみることにしました。今回は「Starfish」にトライし

はじめに はじめまして。NTTデータでデータサイエンティストを務めております池野です。 本記事では、Databricks Assistantを活用して需要予測モデルを構築してみた内容をご紹介します。 内容に少しボリュームがあるため、前編・後編の2部構成でお届けします。 前編：背景・コンセプト整理からEDA（探索的データ解析）、需要要因の仮説出しまで 後編：特徴量設計、ベースライン構築、機械学習モデル構築、振り返りまで 需要予測はビジネスインパクトの大きいテーマですが、実務では前処理やEDA、特徴量設計などに多くの時間がかかります。 そこで今回は、「Assistantを活用する

閉域網／GSS G-Netにおける署名付きURL・DataSync・DMSの利用可否まとめ 2026年3月25日　株式会社NTTデータ 第三公共事業本部 小沼真実 この記事は、インターネット／閉域網／GSS G-Net（※） というネットワーク条件において、ある程度大きいサイズのファイル・データを、異なるクラウド環境の間で定期的に連携したいという要件があった場合を想定しています。 以下の3つの方式において、Amazon Web Services（AWS）のマネージドサービスとして、代表的な3つのサービスを利用した場合、その利用可否に課題があることが分かったため、今回はそれを技術メモと

はじめに システムの設計から運用において、避けて通ることができない要素の一つに「特権」があります。特権は一般的に、セキュリティ設定の変更やユーザーの権限変更などあらゆる権限が付与された「管理者権限」などの強力な権限を指すと考えられがちです。しかし実際には、管理者権限でなくとも特権に該当するケースが存在します。また、一口に「特権」と言っても、人に紐づくものもあれば、OSやミドルウェアなどの人以外に紐づくものがあります。さらには、アプリの設定変更や権限昇格など、様々なものがあります。 特権は、故意の悪用や操作ミスなどによって情報漏えいやシステム停止のインシデントを招きます。そのため、シス

1. はじめに FAST（Fullstack AgentCore Solution Template）はAWS（Amazon Web Services）が提供するフルスタックのAIアプリケーションのテンプレートです。本テンプレートを活用することで、従来数週間かかっていた環境構築を短時間で実施することが可能となります。 本テンプレートはAWS Amplify、Amazon Cognito、Amazon Bedrock AgentCoreなどのサービスを活用して構成されておりますが、これらをゼロから構築するのは大変です。FASTはこれらが一括で準備されており、いくつかコマンドを実行してい

1. はじめに フィッシングは、独立行政法人情報処理推進機構（IPA）が発表する 「情報セキュリティ10大脅威（個人）」に8年連続で選出されるなど、誰もが直面しうる代表的なセキュリティ脅威です。 https://www.ipa.go.jp/security/10threats/10threats2026.html 現在のフィッシングは、量（件数）と質（内容や手法の巧妙さ）の両面で脅威が一層増大しているといえます。特に2025年春頃には、証券会社を騙るフィッシングが社会問題になりました。 本記事では、フィッシング対策協議会や警察庁などが公表している最新情報をもとに、セキュリティ専門家で

はじめに（Why） グローバル拠点と協業する案件に関わる中で、「どの拠点が、どの技術領域を担っているのか分かりにくい」、「技術的な相談をしたいが、誰に声をかければよいか迷う」といった声を聞くことがあり、私自身も同様の課題を感じる場面がありました。社内外のエンジニア、アライアンスベンダ、IT部門のご担当者のうち、特にグローバル拠点との連携に課題を感じている方にとって、こうした状況は決して珍しいものではありません。本記事では、こうした課題に対し、グローバル拠点をワンチームとして捉えることを目指し、技術的な役割や強みを可視化するために実施している取り組みを紹介します。 問題（probl

はじめに 本記事では、分散メッセージングシステムであるApache Kafkaの基本的な構成要素を整理したうえで、「未処理メッセージ件数の取得方式」について紹介します。 Kafkaは高いスケーラビリティと耐障害性を備えた強力な基盤ですが、その特性上、従来のキューシステムのように単純に「残件数」を把握することが難しいケースがあります。特に、メッセージの中身に応じて特定条件の件数を把握したい場合、設計や実装に工夫が求められます。 本記事では、Kafkaの基本概念の簡単な解説と、Offsetの仕組みを活用しつつ、特定条件の未処理メッセージ件数を算出する方式を具体例とともに紹介します。 K

はじめに（リモートアクセスについて） 現代では、コンテナやマネージドサービス等、運用者からの直接ログインなしで運用できる範囲が広がっています。 しかし、現実問題として、運用上の要件や制約によって完全にリモートアクセス（ログイン）を無くすのは難しいケースが多いと思います。 リモートアクセス経路・方式の設計にはいつも悩まされます。 統制・監査の実現方式 GUIを利用しようとする場合の接続プロトコルや方式 認証・認可等セキュリティの実現方式 ロケール対応（日本語対応）の実施 など、難しい設計要素を含むためです。 そこで今回はAWS（Amazon Web Services）でリモートアク

0.はじめに NTTデータの鶴ヶ崎です。 公共分野の技術戦略組織に所属しており、普段はクラウド（主にAmazon Web Services（AWS））を用いたシステム構築等を行っています。 CloudWatch Logs Insightsを使ったご経験はありますか。当該機能は、クエリ言語に慣れていないと使いづらいと思います。そのため今回は、CloudWatchにおけるクエリを自動生成する生成AI機能を試してみようと思います。 1.前提知識 1.1.CloudWatch Logs Insightsとは CloudWatch Logs Insightsとは、Amazon Clou

はじめに スクラムのルールブックであるスクラムガイドにある通り、スクラムは「経験主義」と「リーン思考」に基づいています。また、この経験主義は「透明性」、「検査」、および「適応」により実現されているということはご存知かと思います。 この「透明性」、「検査」、および「適応」が可能な状態にするためには、チームメンバが互いに臆する事なく発言し合える状況がとても大切です。スクラムで定義されたイベントを効果的に進めるためにはチームメンバの発言が不可欠です。一方で、たとえチームメンバの前であっても、人前で話をする、意見をするということが苦手な人は多いのではないでしょうか。このような状況を打破するた

1. はじめに Microsoft社のAgent FDE（Forward Deployed Engineer）プログラムに参加し、Copilot Studioを用いて業務エージェントの試作〜検証までを行いました。 本記事では、プログラムの全体像に加え、選定した業務シナリオの概要、実際に作成したエージェントの概要、そして運用を通じて見えてきた改善点についてご紹介します。 想定読者は、Copilot Studio・生成AI活用にご興味がある方、Copilot Studioで業務エージェントのPoC/MVPを進めたい方です。 2. Copilot Studioとは Copilot St

0.はじめに NTTデータの鶴ヶ崎です。 公共分野の技術戦略組織に所属しており、普段はクラウド（主にAmazon Web Services（AWS））を用いたシステム構築等を行っています。 今回は、以下2つを使っていて違いが分からなかったので比較と、使い分け方針を検討してみようと思います。 CloudTrail Lake CloudTrailログが連携されたCloudWatch Logs Insights 1.CloudTrail Lakeとは CloudTrail Lakeとは、監査/セキュリティ調査/運用上のトラブルシューティングのために、AWS CloudTrail

はじめに Azure Functionsを専用（App Service）プランで運用する際、「コードは正しいはずなのに、なぜか特定の条件下でイベントが検知されない」といった現象に遭遇することがあります。 これは故障や不具合ではなく、選択したホスティングプランの「仕様」が大きく関係しています。 本記事では、Event Hubsトリガーなどを利用したサーバーレス構成において、安定したイベント処理を実現するために不可欠な 「プロセスのアイドル化」の仕組みと、その対策である 「Always On（常時接続）」設定について詳しく解説します。 設計段階でこれらを押さえておくことで、思わぬ挙動に悩

1. はじめに 昨今、生成AIの進歩が加速しており、Web検索や調査に生成AIを利用することは日常では最早当たり前の光景となっています。Web検索はChatGPTをはじめ、多くの生成AIツールで利用できる機能です。一方、ブラウザやWebサイト操作については、あらかじめユーザーが設定した操作を実行させるRPAツールやHTML構造を解析して情報を取得するスクレイピングツールが主流となっています。定型的な作業であれば、RPAツールやスクレイピングツールを利用すれば一見問題なさそうに見えます。しかし、Webページの構造は変化する可能性があり、変化した際はその都度設定を変更する必要があります。