AIを使って業務効率化をしているはずが、いつの間にかAIを管理する手間に追われていませんか？ プロジェクトの資料を探して集め、内容が書き換わるたびにAIの情報を書き換える。NotebookLMのような優れたAIツールであっても、その都度手作業でソース（参考資料などの元データ）を追加したり管理し続けるのは、実はかなりの負担です。せっかく便利な道具を使っているのに、AIの面倒を見る時間でヘトヘトになってしまっては本末転倒ですよね。 そんな毎日の面倒なコピペや更新作業から解放してくれる新しい仕組みが、Googl

システム開発では、定例会議で「少し遅れているものの挽回できる」と報告されていたにもかかわらず、重要な節目の直前になって成果物が完成していないと判明することがあります。 遅延が明らかになると、現場には作業の前倒しを求め、顧客や経営層には事情を説明し、利用部門とはリリース後の計画を調整しなければなりません。 しかし、状況が見えないまま作業を急がせても、手戻りや不具合が増え、さらに納期が延びるおそれがあります。 重要なのは、単純に作業速度を上げることではなく、 現在地・残作業・遅延原因・影響範囲を可視化すること

納期の遅れ、不具合の増加、終わりの見えない仕様変更が重なると、「すでに炎上しているのではないか」と不安になりやすいものです。 定例会議で「対応中」「確認中」という報告が続き、正確な進捗や完了予定日が見えなくなっている場合は、単に忙しいだけでは済まない可能性があります。 システム開発の炎上は、一つの大きな失敗によって突然起こるとは限りません。 要件の曖昧さ、無理な見積もり、進捗管理の不備、品質の悪化、意思決定の遅れ などが連鎖し、徐々に立て直しにくい状態へ進んでいきます。 こうした状況で責任者の交代や人員追

システム開発のWBSを任されたものの、工程をどこまで細かく分ければよいのか分からず、手が止まってしまうことは珍しくありません。 過去に使われたテンプレートがあっても、開発する機能や体制、契約範囲が異なれば、そのまま流用するだけでは必要な作業が抜けたり、不要な項目が残ったりします。 WBSは作業名を並べるだけの表ではなく、 成果物を起点に必要な作業を分解し、担当者・工数・期限・依存関係・完了条件を整理するための土台 です。 適切に作成すれば、見積もりの精度を高められるだけでなく、タスクの抜け漏れや認識のずれ

従来のpingコマンドに代わる、PowerShellのTest-NetConnectionコマンドレットの基本的な使い方を解説します。特定のTCPポートに対する接続確認や通信経路の確認など、より便利なネットワーク疎通確認の手法を紹介します。

まずは基本！Slackの「チャンネル」とGoogle Chatの「スペース」の違い Google Chatへの移行を成功させる第一歩は、両者の似ているようで少し違う仕組みを理解することです。

こんにちは! KINTOテクノロジーズ(以下、KTC)のAIファーストグループで、生成AIの活用推進を担当している和田です。 先日、JDLA(日本ディープラーニング協会)の資格合格者コミュニティ「CDLE」の業種別勉強会にお招きいただき、「個人の発見を、組織の知恵に」というテーマで登壇してきました。本記事は、その内容を再構成したものです。 https://jdla.connpass.com/event/393970/ 1. はじめに KTCはトヨタ自動車のグループ会社で、クルマのサブスク「KINTO」をテ

こんにちは。 アプリケーションサービス本部、DevOps担当の兼安です。 2026年6月末、AWS CloudFormationとAWS CDKのExpressモードがリリースされました。 aws.amazon.com 本機能は「デプロイ時間を最大4倍短縮する」という触れ込みの新機能です。 本記事ではこの新機能をAWS CDKの方に絞って試してみたので、その検証結果を共有します。 本記事では、AWS CDKをCDK、AWS CloudFormationをCloudFormationと記述します。 AWS

こんにちは。 アプリケーションサービス本部 DevOps 担当の兼安です。 前回に続けてもう一つ Amazon Managed Grafana のことを述べます。 blog.serverworks.co.jp Amazon Managed Grafana で DynamoDB のデータを可視化する方法の一つを紹介します。 はじめに 本記事のターゲット 本記事の検証環境 今回紹介する構成 GrafanaのDynamoDBプラグインのメリットと制約 Infinity PluginによるAPI連携 API Ga

PSSLの佐々木です 最近は Claude Code を複数セッション同時に立ち上げて、機能Aの実装・機能Bのレビュー・ドキュメント整備…と並列で作業させるのが当たり前になってきました。便利なのですが、セッションで  git checkout  が走った瞬間、別セッションが作業中のコードが丸ごと別ブランチの内容に変わってしまう問題が起きたので解決しました。 この記事では、 なぜ複数の AI エージェントと  git checkout  の相性が悪いのか git checkout  と  git workt

こんにちは。アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 パートナー ソリューション アーキテクト の深井宣之です。 2026 年 4 月 28 日に「公共分野における AI 活用最新アップデート」と題した Webinar を開催しました。本ブログでは開催内容について Blog にまとめたものになります。投影資料もダウンロードすることが可能です。 本セッションでは、アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 パブリックセクター技術統括本部 CSM・プロトタイプ・パートナー ソリューション技術本部 本部長

はじめに 皆さん、こんにちは。サーバーワークス マネージドサービス部 マネージドサービス課のイです。 本記事では、AWS Summit Japan 2026 で見た AIOps の事例をもとに、AIOps を設計するにはどのようなポイントを考慮すべきなのかを考えてみました。 取り上げるのは、印象に残った 2 つのブースです。1 つは Server-Timing を起点にユーザーリクエストの遅延を可視化する事例、もう 1 つは通信ネットワーク運用を複数のエージェントで分担する事例です。 特に注目したいのは、

1年ほど前に、日本語アナライザーを比較する記事を書きました。 前回の記事： 日本語アナライザーの比較（Kuromoji / Sudachi / MeCab / LLM の性能検証） あれから1年がたち、日本語の検索まわりは少しずつ変わりました。 新しい選択肢も出てきましたし、考え方も少し変わりました。 そこで今回は、続編としてもう一度比較します。 ただし、前回とまったく同じことを繰り返すわけではなく、 2026年の今なら、こう測るともっと良い、というやり方で見直します。 今回の検証は「去年と同じ条件での定

はじめに はじめまして、開発本部ソリューション開発部にて内定者インターンをしている菊永歩乃花です。開発未経験でGitとGitHubの違いもCPUとは何かわからないくらいシステムに疎かった私が、今回「展示会運営改善プロジェクト」の一環でツールの開発に挑戦したため、その内容を記事にすることにしました。 本記事では、技術に関する内容にフォーカスして記載しています。 プロジェクトの概要や開発に至るまでの過程は採用Noteに掲載していますので、ご興味がある方はそちらをご覧ください。 この記事を通して伝えたいこと 私

開発2部の内原です。 AIエージェントを使って開発していると、同じモデルを使っているはずなのにツールやエージェントによって賢さがまるで違う、という体験をすることがよくあります。モデルそのものは変わらなくても差が出る理由を考えてみます。 その差を生んでいるのが、モデルを取り巻く装備、いわゆるハーネスです。ハーネスという言葉はなんとなく使われがちですが、何を指しているのかは意外とふわっとしています（少なくとも自分の理解は割と曖昧でした）。 この記事では、この言葉を構成要素に分解して、何がエージェントの実力を決