はじめに はじめまして。CyberAgent group Infrastructure Unit（C ...

こんにちは。クロスイノベーション本部の平岡です。 弊社のAzureクラウドSOC（以下Azure SOC）では、Azure環境のセキュリティ設定の可視化と改善、およびセキュリティインシデントの早期発見と調査支援を行っています。 私はAzure SOC運営メンバーとして主にMicrosoft Defender for Cloudを活用し、Azure環境のセキュリティ設定の監視を行っています。 前回書いた ブログ では、Azure SOCで活躍している便利なサービスの一部として、Microsoft Defen

イベント概要 半導体業界をリードする企業の皆様をお迎えし、昨年ご好評いただいた「EDA on the Cloud – Tokyo」を今年も開催します。オンプレミスからクラウドへの移行に悩むお客様に対し、AIとHPCが融合したEDAワークロードの未来、EDAに最適化されたAWSサービスやロードマップ、そして革新的な生成AIの活用など、EDA領域におけるクラウド活用のすべてをご紹介します。 本イベントはアメリカ、ロンドン、韓国、台湾で開催しているイベントの日本開催となり、グローバルにおける最新情報をお届けしま

ELBとECSを連携させる構成における、ECSのヘルスチェックの種類と挙動について解説します。ELBからのヘルスチェックとコンテナ内でのヘルスチェックの違い、猶予期間・開始期間の仕組み、ステータスの組み合わせによるタスクの再起動条件について整理しています。

このワークショップで起きたこと みなさん、こんにちは。AWS アカウントマネージャーの岩上です。 2026年6月8日、AWS 麻布台オフィスで 「Claude , Kiro実践ワークショップ」 を開催しました。 参加者22社51名、ハンズオン2時間、そして最後に参加者が自作アプリを発表する時間を設けました。 ワークショップの満足度はなんと100%というアンケート結果 でした。 本記事では当日の流れ、参加者が作ったアプリ、そして高い満足度を頂けた背景をまとめます。 ワークショップの出発点 多くの企業がDXに

こんにちは、テクニカルサポート課の設楽です。2026年7月16日に発生した CloudFront の VPC Origins 障害について、何が起きたのか、原因は何だったのか、そして今後どう備えるべきかを考えてみました。 はじめに 2026年7月16日 CloudFront の VPC Origins を利用している環境で 5xx エラーが増加する障害が発生しました。 この記事では、VPC Origins の仕組みを前提知識として整理したうえで、今回の障害の原因と影響範囲を記載し、同様の障害に備えるための

AWS Support authorization（サポート認可）は、サポートケース解決時にデータを含む可能性のあるリソースへの AWS Support からのアクセスを、KMS 署名付きの support permit で制御し CloudTrail で監査可能にする機能です。Proactive / Reactive 両方の認可フローや、画面構成、API リファレンスについて解説します。

awslabs/aidlc-workflowsに追加されたExtension機能について解説します。AI-DLC（AI-Driven Development Life Cycle）の3フェーズや各ステージの基本概要から、Extension機能を用いたカスタムルールの適用パターン、ブロッキングの仕組みまでを客観的に紹介します。

AWS で実現する新しい E-Commerce の形 〜 Future of Agentic Commerce みなさんこんにちは。ソリューションアーキテクトの中島です。 本記事では AWS Summit Japan 2026 で展示した、流通小売消費財業界ブース「AWS で実現する新しい E-Commerce の形 〜 Future of Agentic Commerce」の様子を皆様にお伝えさせていただきます。 Agentic Commerce とは Agentic Commerce とは、自律的な

こんにちは、LuupのUser Product Group Backend Teamのバックエンドエンジニア、Jang(チャン)です。 「成功しても何も起きない」が正しい結果になる仕事、というものがあります。追加38,000行・削除13,000行におよぶレガシー移行を、外部から観測できる動作に未承認の差分を1つも作らずにやり切る。今回Claude Codeと一緒に取り組んだのは、そういうプロジェクトでした。この記事は、その1か月の記録です。うまくいったことだけでなく、AIエージェントに足をすくわれかけたこ

こんにちは。クロスインダストリー第1本部 松田です。 前編 では、アーキテクチャ選定の経緯と AWS 側の構築（Amazon S3 Tables・AWS Lambda MCP サーバー・Amazon API Gateway・VPC エンドポイント）をご紹介しました。 後編の本記事では、Google Cloud（以下 GC）側の設定から Gemini Agent Platform Studio でのノーコード Custom Agent の作成、そして自然言語での問い合わせまでを追っていきます。エージェントを

こんにちは。クロスインダストリー第1本部 松田です。 Gemini Enterprise を全社導入されているお客様と、「Gemini をユーザーインタフェースとして AWS 上のデータを AI 活用できないか？」というテーマでディスカッションをさせていただいたことがありました。「AWS のデータを Google 側からも使いたいけど、わざわざデータをコピーしたくない」というのが出発点です。 このやりとりをきっかけに、最小の労力でどのようなアーキテクチャで実現できるかを検証しました。今回はその検証レポート

セッション構成について 第1章 障害が起きた時、AWS は何をしているのか？ フェーズ1：検出と軽減策 フェーズ2：振り返り（COE と Five Whys） フェーズ3：学習とスケーリング 第2章 Availability Axioms — 障害から生まれた4つの原則 ① リージョンの分離 ② AZ 障害への自動対応 ③ 厳密なテスト ④ 過負荷からの保護 第3章 Fidelity の実践 — 9分で2,000アプリを切り替えた話 AWS 運用・構築に活かせそうな点 まとめ 本記事について（出典・引用）

レバレジーズで AWS AI-DLC Unicorn Gym を実施しました レバレジーズでは、開発プロセスにAIをより深く組み込む取り組みの一つとして、AWS AI-DLC Unicorn Gymを実施しました。 これまでAI活用というと、実装補助やコード生成、ドキュメント作成など、個人の生産性向上に寄った使い方が中心でした。 一方で、実際のプロダクト開発では、要件定義、仕様のすり合わせ、デザイン、実装方針の決定など、チームで意思決定する場面が多くあります。 今回のAI-DLCでは、AIを単なる作業補助

OpenAI Responses API の Multi-Agent 機能を試す: RAGの不正解を6つの観点で並列分析する ソフトバンクのCHENです。普段は、データ構造化ツール「TASUKI Annotation」の技術研究＆全社RAG基盤に携わっています。本記事では、OpenAI が Responses API に追加した Multi-Agent 機能（ベータ） を使って、RAG運用の定番タスク「不正解の原因分析」を並列化する方法を紹介します。 TL;DR multi_agent: {"enable