スマートビル、工場、公共施設、重要インフラなどで利用されるIoT（Internet of Things、モノのインターネット）製品では、単に「インターネットにつながる」だけでなく、長期運用を前提としたセキュリティ対策が求められます。 前回の記事では、IoT製品共通の最低限のセキュリティ要件である「JC-STAR ★1（レベル1）」について解説しました。 前回記事：「JC-STAR」とは？～★1取得の進め方と通信の役割をざっくり解説（2025年9月公開） 今回はその続編として、より高い信頼性が求められる「J

駅奪取チームでエンジニアをしている id:kebhr です。 駅奪取では Perl で書かれたゲームサーバーを EC2 上で実行しています。 EC2 インスタンスは CPU 使用率に応じて動的にスケールアウトするようにしています。 駅奪取では cloud-init を用いて、インスタンスの起動時にゲームサーバーのコードや画像が存在するリポジトリ内で git update-index --refresh を走らせています。駅奪取では運用の都合により、ファイルの mtime がインスタンスごとにばらついては困

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。 スタジオは今、重大なジレンマに直面しています。AI ツールは制作ワークフローの加速を約束する一方で、導入にあたってはセキュリティ、知的財産 (IP) 保護、制作の安定性に関する現実的な懸念と向き合わなければなりません。本記事では、このトレードオフを解消するソリューションを紹介します。 Comfy

本記事は 2026 年 6 月 30 日 に公開された「 How Outpost VFX Uses AWS to Accelerate AI Model Training for Visual Effects 」を翻訳したものです。 Outpost VFX の Tim Chauncey と Dheeraj Bhadani との共同執筆です。 ビジュアルエフェクト (VFX) 向けの AI モデルトレーニングには数週間を要することがあり、制作スケジュールのボトルネックになりがちです。英国、カナダ、インドにス

本記事は 2026 年 6 月 30 日 に公開された「 How Outpost VFX Uses AWS to Accelerate AI Model Training for Visual Effects 」を翻訳したものです。 Outpost VFX の Tim Chauncey と Dheeraj Bhadani との共同執筆です。 ビジュアルエフェクト (VFX) 向けの AI モデルトレーニングには数週間を要することがあり、制作スケジュールのボトルネックになりがちです。英国、カナダ、インドにス

はじめに

2026年6月10日〜12日、AWS Japan オフィスにて「AI-DLC UnicornGym」を開催しました。参加いただいたのは、自動車部品・システムのグローバルメガサプライヤー Astemo 。SDVソリューション開発本部と技術開発本部から44名が集まり、7チームが実業務テーマでAI駆動開発を3日間体験しました。 AI-DLC の全体像については「 AI駆動開発ライフサイクル（AI-DLC） 」をご覧ください。 なぜ Astemo が AI-DLC に取り組んだのか 「これまでの成功体験をアンラー

こんにちは、ソリューションアーキテクトの田邊です。2026 年 6 月 25 日から 26 日にかけて幕張メッセで開催された AWS Summit Japan 2026 の AWS for Industries Zone（ブース番号 044 ）にて、スマートグラスと生成 AI エージェントを組み合わせた倉庫ピッキング支援デモを展示しました。本ブログでは、展示内容とその裏で動いている AWS サービス構成を、デモの体験に沿ってご紹介します。 背景：倉庫ピッキング業務の課題 倉庫のピッキング業務は物流オペレー

セキュリティサービス部 佐竹です。今回は AWS Security Hub CSPM「SSM.7」対応として、SSM ドキュメントのパブリック共有をアカウント全体で一括ブロックする Script をご紹介します。

※ この記事は、筆者が AI エージェント(Claude Code)と対話しながら執筆しました。読了 ...

はじめに はじめまして、スピーダ事業Product Teamの清水です。 私たちのチームではKubernetesを利用してアプリケーションの運用をしております。 今回はKubernetesのあまり知られていない設定により詰まる経験をしたので、供養のため記事にしたいと思います。 今回の経緯 私たちのチームではLLM(Agent)を利用して各企業の経営課題を各種公開資料から抽出し、課題一覧として取得するということを行なっています。 こちらの処理では、企業の実態を反映した高品質な課題を抽出するため、LLM(Ag

課題:短命なデータのために共有ストアを運用する手間 株式会社ユーザベースでSpeedaのソフトウェアエンジニアをしている塚田です。 今回は新しい画面の開発でOIDCでログイン機能を実装したときの学びについて書きます。 我々のアプリは複数台のレプリカ構成になっています。 この場合、各レプリカがバラバラに状態を持つとログイン状態が一致しないので、 インメモリでセッションを持つ選択肢はありません(レプリカ間で不整合になります)。 各レプリカで共有できるストアが要る、というのが従来の発想です。実際これまでもセッシ

みなさんこんにちは。AI推進課のわたのです。 前回の記事ではApple containerの使い方をひととおり触ってみました。今回はその続きで、普段使っているDocker（Colima版）と実際に比べてみた話です。 検証環境：Apple container v1.1.0（build: release / commit: 5973b9c）／ 比較対象 Colima 0.10.1（Docker CLI 29.5.1 / Server 29.2.1）／ macOS 26.5.2（Build 25F84）／ Ap

導入：フローの「メイン読者」がLLMになる時代

こんにちは、LIFULL HOME'Sのネイティブアプリケーション開発チームでエンジニアリングマネージャーをしている佐々木です。 前々回の記事 ではチームの業務知識をAIに構造化して渡すことで調査工数を削減した話を、 前回の記事 ではその技術設計（コンテキストレイヤ5層）について書きました。今回は マーケター9人で構成されるデジタルマーケティング（以下、デジマ）チーム に、AI業務基盤を導入したお話をしていきたいと思います。 課題：属人化60%、ツール散在、新人が自走できない デジマチーム（9人）は以下の