はじめに スクラム開発では、チームの活動を円滑に進め、継続的に価値を届けるために、いくつかのイベントが定期的に行われます。これらは透明性やチームの適応力を高めるための仕組みです。 本記事では、その中でもスプリントのスタート地点となるイベント「スプリントプランニング」について、概要と進め方を初心者にもわかりやすく紹介します。 スプリントプランニングとは スプリントプランニングは、「次のスプリントで何を、なぜ、どのように実施するか」をチーム全員で決めるイベントです。プロダクトオーナー(PO)が主催し、スクラムマスター(SM)が進行を支援、開発チーム(Dev)が中心となって作業計画を

はじめに 私は普段、MuleSoftを中心とした連携基盤の設計・構築・運用に関わる業務に携わっています。MuleSoftがAIと様々なシステムとのインテグレーションハブとして日々進化していく中、同製品の最新機能や業界動向を把握するため、先日、米国カリフォルニア州サンフランシスコにて開催されたDreamforce 2025に参加しました。 Dreamforceは、Salesforceが毎年開催する世界最大級のカンファレンスであり、Trailblazer（顧客・パートナー・従業員などSalesforceに関わるすべての方）に、魅力的なコンテンツや体験を提供するイベントです。2003年に初

前置き はじめまして！株式会社NTTデータグループの技術革新統括本部AI技術部でSmart AI Agent™のエンジニアをしている岸川です。 今回は、GPUクラウドサービス「Runpod」について、実際に研究と仕事で活用してきた経験をもとに紹介します。「ちょっとGPU使いたいだけなのに...」という悩みを持つ方に向けて、Runpodの魅力と具体的な使い方を解説していきます！ ! 免責事項 本記事の料金情報は2025年10月時点のものです。最新の料金やサービス内容は、Runpod公式サイトでご確認ください。また、本記事は筆者の個人的な経験に基づく紹介記事です。 はじめに 機械学

はじめに：本記事について 私の所属する部署では自動車にかかわる様々な開発をしています。その中でも私のチームでは、特にコネクテッドカー（Connected Car） にかかわるバックエンド開発を担当しています。その中で私は、映像の機械学習向けの処理を効率化/分散させるためにKubernetes (K8s)ベースのアーキテクチャ検討をしています。その取り組みの一環として、GPUを分割する手法について調査いたしました。この記事では、そこで得たノウハウの一部を共有いたします。 GPUの分割方式が複数存在する中で、それぞれの技術がどのようなユースケースに最適で、性能や分離レベルにどのようなトレ

背景：ALB + EC2構成での障害検知・切り替えに関する悩み Amazon Web Services（AWS）上で典型的なWeb3層構成のシステム設計する中で、Application Load Balancer（ALB）の背後にAmazon Elastic Compute Cloud（EC2）インスタンスを配置する構成での障害検知・切り替えの方法を考えていました。可用性とコストのバランスからEC2インスタンスは2台稼働させることを前提とし、下記のような構成を取っていました。 EC2インスタンスを2台配置し、ALBでルーティングする。ターゲットグループへのヘルスチェックを使って異常

生成AIモデルの推論や学習における環境は、Linuxが利用されていることが多いですが、最近はコンシューマで利用されるGeForceなども性能向上し、モデルの推論やファインチューニングなどを行えるようになってきています。 ただし、GeForceを利用してモデルの推論や学習を行おうとしたときには、OSがWindowsであることがほとんどだと思います。 Windows上でLinuxを動作させる仕組みであるWindows Subsystem for Linux(WSL)とコンテナの仕組みを利用すれば、コンテナを利用して簡単にAI環境を構築することができます。 本稿では、WSLとContaine

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、データ分析・AI基盤としてDatabricksを採用する企業が増える一方で、Azureテナント構成やID連携の運用管理が複雑化しています。特に、複数のAzureテナントを横断して運用する場合、「Azure Aテナントで組織のID管理を統一しつつ、技術検証用のBテナント上に構築されたDatabricks環境へユーザーやグループを同期したい」というニーズもあるかと思います。 しかし、このようなテナントを跨いだ同期については、事例や技術記事などでほとんど取り上げられていません。そこで本記事では、Microsoft Ent

はじめに スクラムにおけるスクラムマスターとは、どのような役割の人をイメージしますか？ スクラムマスターという名前から「リーダー」や「上司」といった印象を持つかもしれませんが、 実際の役割は少し異なります。 本記事では、これからスクラムに挑戦する方や、初めてスクラムマスターを任された方に向けて、 スクラムマスターの役割や責任、そして具体的な業務内容について解説します。 スクラムマスターとは？ スクラムマスターとは、チームや組織に対してスクラムの原則とプロセス遵守を支援・促進する役割を担う人です。 価値のあるプロダクトを開発するためには、スクラムチーム全員がスクラムガイドに定義され

はじめに はじめまして、2025年度入社の石尾です。 セキュリティコンサルタント1年目で、現在進行形で情報セキュリティの勉強中です。 「セキュリティって何から始めるか分からない…」そんな状態からのスタートでしたが、まずは体系的に取り組むために、情報セキュリティのベストプラクティスをまとめているCIS Controlsについて勉強することにしました。 このようなガイドラインに沿って対応を進めることで、セキュリティ対策の抜け漏れを防ぐことができるのも大きなメリットであると感じています。 私と同じく「これからセキュリティの勉強はじめていこうかな～」と考えている方の参考になれば幸いです。 今

ブログ執筆者倍増計画 NTT DATAでは、2025年4月からZennでの技術ブログを始めました。 これまでに約140記事が投稿され、比較的盛り上がっていると思うのですが、もっと執筆者を増やしたいけどどうしたらいいかなと広報部の方から聞かれたりしています。 「なんで俺に聞くねん」と思ったりもしたのですが、一説によると、技術ブログを始めることになったきっかけは私が社長に言った一言だったらしく、私は知らない間にブロガーとして認知されていたようでした。 そこで、 さすがに責任の一端を感じ、 せっかく自由にブログを書ける環境を整えてもらったので、技術ブログを書いたことがない人に向けて「好き

Amazon Web Services(AWS)が提供する新しいAIエージェントプラットフォームAmazon Bedrock AgentCoreにおいて、AgentCore Observabilityの代わりにLangfuseを利用するノウハウをここでは提供します。 色々ブログなどを読んで試していて、情報が古かったりしてうまくいかなかったので、2025年10月時点での最新情報として記載したいと思います。 なお、AWSのBedrock AgentCoreの公式サンプルであるStrands Agent with Langfuse Observability on Amazon Bedrock

吾輩はボツである。名はmcpo @ITで記事gpt-ossでMCP実践、Open WebUIとmcp-grafanaで障害解析AIエージェントを構築する方法を掲載したが、草稿を提出してから、Web校正を行うまでにOpen WebUIの仕様変更があり、当初mcpoを利用するはずだった記事からmcpoが抹消されてしまった。本稿では、@ITのボツ原稿からmcpoの紹介を行いたい。ボツ原稿からの復活なので、なにも期待せずに読むように。 ボツ記事の執筆と検証を手伝って頂いた、NTTドコモビジネスの多々納さんに感謝する。 MCPの秘密兵器mcpo 生成AIでの外部ツール利用を簡単にする今とな

はじめに Amazon Web Services（AWS）上に構築するインスタンスのインフラコストを削減する方法として、事前にインスタンスの使用量を予約することで通常のオンデマンド料金と比較してコスト削減が期待できる価格モデルがあります。価格モデルにはリザーブドインスタンス（以降、RIと称す）とSavings Plans（以降、SPと称す）がありますが、似ている価格モデルということからも採用検討を実施する場面も多いと思います。本ブログではRIとSPの価格モデルを選定する際のフローを自分なりに整理してみました。 目次 はじめに 目次 RIの価格モデル SPの価格モデル 価格モデル

背景と目的 商用サービス向けにVMwareを利用しているユーザーがKVMへの移行を検討する際、特にミッションクリティカルなシステムであればあるほど、「VMwareからKVMに移行する際のリスクは何か？」という点が大きな関心事となります。 　VMwareはエンタープライズ向けに最適化されており、内部的に多数の性能・安定性向上の工夫が組み込まれています。こうした仕組みを把握せずに移行した場合、それがリスクとして顕在化することなく移行計画から漏れてしまい、運用開始後に致命的な性能劣化や障害を引き起こす可能性もあります。 　今回はネットワーク仮想化の仕組みに焦点をあてて取り上げます。 　なお

デイリースタンドアップ、スプリントプランニング、レトロスペクティブ。スクラムのフレームワークは完全に導入した。チームは毎日15分のスタンドアップをしているし、2週間ごとにふりかえりとカイゼンアイテムの特定をしている。でも、何かが違う。現場は相変わらず「忙しい」と言い続け、部門間の壁は高いままで、意思決定のスピードは上がらない。 アジャイルやスクラムを始めたばかりのチームや組織において、このような状況に心当たりがあるのではないでしょうか。問題は、フレームワークそのものではありません。 ここで私たちが直面しているのは、技術的課題と適応課題を取り違えているという、より根本的な問題です。 技

はじめに 先日、サンフランシスコで開催されたOpenAI DevDay 2025に参加してきました。その時の現地の様子や発表内容を共有しようと思います。 想定読者 OpenAI DevDay 2025の発表内容を知りたい方 OpenAI DevDay 2025の現地の様子を知りたい方 OpenAI DevDay 2026以降のイベントの参加を検討している方 OpenAI DevDayとは 概要 OpenAI DevDayとはOpenAIが主催する開発者向けカンファレンスで、最新モデルやAPIの発表、研究・製品チームの講演、デモ、ブレイクアウトセッションなどが行われます

はじめに データマネジメントPF統括部の平尾です。 10/2にDatabricks GenieのThinking steps in responses機能がリリースされたため、実際に検証しながら、GenieがどのようにHuman-in-the-loop（HITL）を実現しているのかを整理しました。 Human-in-the-loop Human-in-the-loop（HITL） とは、人間がAIの判断過程に介入し、修正・確認を行う仕組みです。完全自動化されたAI処理の中に人間の判断を取り入れることで、結果の精度・信頼性・透明性を高めることが可能です。Databricks Gen

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しております @shosuke_kondo です。 本記事では、DataRobotで手軽に未来を予測し、Tableauで予測結果を速く簡単に視覚的な形でデータ分析した「携帯キャリアの解約予測に基づくLTV（ライフタイムバリュー）算出による優良顧客分析」の仮想事例をご紹介します。 DataRobotとは DataRobot社は、人工知能（AI）に対するユニークなコラボレーション型のアプローチであるバリュー・ドリブン AIのリーダーです。 https://www.datarobot.com/jp/ DataRobotは、ビ

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しております @shosuke_kondo です。 本記事では、DataRobotで手軽に未来を予測し、Tableauで予測結果を速く簡単に視覚的な形でデータ分析した「携帯キャリアの解約予測に基づくLTV（ライフタイムバリュー）算出による優良顧客分析」の仮想事例をご紹介します。 DataRobotとは DataRobot社は、人工知能（AI）に対するユニークなコラボレーション型のアプローチであるバリュー・ドリブン AIのリーダーです。 https://www.datarobot.com/jp/ DataRobotは、ビ

スプリントレトロスペクティブ スプリントレトロスペクティブ（以下、レトロ）は「やっているつもり」になりやすいイベントです。レトロを開いても、同じ課題ばかり挙がる、改善が行動につながらない――そんな悩みをよく耳にします。しかし本来のレトロは、スクラムの経験主義をチームの学習へ変える仕組みです。本記事では、形骸化を防ぎ、次のスプリントを確実に変化させるための設計とファシリテーションの実践を解説します。 レトロの概念：経験主義の学習装置として スクラムは透明性・検査・適応の三本柱をもつ経験主義のフレームワークです。レトロはこのうち、検査→適応をチームの学習へつなげる装置だと捉えると、