こんにちは、クラウドエース株式会社第三開発部の小勝です。 現在（執筆時点では2026年6月16日）は新卒2年目です。昨年新卒1年目から約半年で Google Cloud Partner All Certification Holders を達成しました。25年度の All Certification Holders では Professional Security Operations Engineer（PSOE）が対象外でしたが、その後 PSOE も取得し、 Google Cloud 認定資格をすべて取

はじめに こんにちは。Research Engineerの髙瀬です。 最近のAI開発では、モデルが生成したテキストの品質を人間が手動でチェックする代わりに、別のLLM（大規模言語モデル）に採点させる「LLM-as-a-Judge」という手法が広く使われるようになっています。 以前の記事でも、LLM-as-a-JudgeをGPT-4とChatGPTで実際のタスクに適用し、「実務採用前に精度検証をすること」の重要性を紹介しました。 tech.revcomm.co.jp 今回はその一歩先の問いを扱います。 「評

第1回 では、AI時代に求められる思考力とは何かを問い直しながら、「抽象化」と「アナロジー」という武器の正体を解き明かしました。 分類学をアナロジーに、クジラとカバが実は親戚であるという驚きとともに、具体から本質を抜き出す面白さを感じてもらえたでしょうか。 今回はいよいよ実践編。抽象化とアナロジーを、テスト・QAの現場でどう使うか。テスト観点の洗い出し、同値分割法、状態遷移モデル、そして過去の不具合や競合製品からの類推まで、具体的な手法を通じて「考える力」を使いこなすヒントをお届けします。 抽象化をテスト

はじめに 今回の記事では DDoS 攻撃の手法として知られている絨毯爆撃（Carpet Bombing）について紹介します。絨毯爆撃と呼ばれる手法は2018年頃から話題になっています。従来の DDoS...

[特別企画] もぐもぐ AWS お昼休みの30分で、AWSの最新トレンドをキャッチアップ。 ごはんを「もぐもぐ」しながら聞くだけ。 毎回30分 参加無料 Workshop Studio 3日間体験付き（先着50名） このシリーズについて 「もぐもぐ AWS」は、お昼休みの 30 分で AWS サービスの最新トレンドをキャッチアップできるウェビナーシリーズです。サービスごとに活用のヒント・構築の進め方・導入の始め方をコンパクトにご紹介します。 ■ 2026年7月 月 火 水 木 金 6 7 8 9 AI エ

AWS Systems Manager & JITノードアクセス 設計・構築における注意点 はじめに AWS Systems Manager の Just-in-Time (JIT) ノードアクセスは、EC2 インスタンスへの接続を「承認フロー付きの一時的なアクセス権」で制御する機能です。バスティオンホストや SSH ポートを不要にしながら、誰が・いつ・どのノードに接続したかを厳格に管理できます。 本記事では、実際に構築・運用する際に必ずハマる落とし穴と設計のポイントを整理します。 JIT ノードアクセス

2026 年 6 月 15 日週、 AWS Summit New York City では、何千人ものお客様、パートナー、ビルダーが集まり、クラウドと AI のイノベーションの最新情報を紹介する無料の1日イベントを開催しました。Jane Goodall 博士とAWS のエージェンティック AI 担当副社長である Swami Sivasubramanianは、 基調講演 で一連のAIローンチを発表しました。これらはすべて、「時間の経過とともに価値を複合化するエージェント」という 1 つのテーマに基づいて構築

CORSの仕組みに基づいて送信されることのあるプリフライトリクエストですが、送信先のサーバによってはエラーになってしまうことがあります。ALBのみでプリフライトリクエストを返してエラー回避する方法を検証します。

こんにちは、25卒エンジニアの 190 です。 2026年6月5日、弊社のオフィスを会場に「 26卒エンジニアの輪を広げNight 」というイベントを開催しました。さまざまな会社に入社した26卒エンジニアに集まってもらい、お互いの働き方やこれからの抱負を共有して交流してもらう、というイベントです。 このイベントは、弊社25卒の私と uho-wq 、 あかがわまさとも の3人で企画・運営しました。 本記事では、企画した背景・当日の内容・運営してみて気づいたことをまとめます。 背景 私たち25卒は、入社1年目

ども！最近、スライドをAIと一緒にレビューし続けている龍ちゃんです。 正直に言うと、セミナー資料づくりは全然得意じゃないです。話の組み立ても見せ方も、上手い人にはぜんぜんかなわない。だからこそ、自分が作ったスライドはAIにレビューさせて、自分では気づけない穴を埋めるようにしてます。専門外のことほど、AIのチェックを最初から仕組みとして組み込んでおきたいんですよね。 で、最初にやったのが「1体のAIに全部やらせる」でした。結果、時間だけがかかって前に進みませんでした。 AIに「レビューして」と丸投げすると、

ども！最近、社内セミナーのスライドをAIと一緒に作り続けている龍ちゃんです。 「AIにスライド作ってもらえば楽じゃん」と思って、一発で頼んだことありますよね。わかります。僕も最初はそうやってました。返ってきたのは、きれいで整ったスライドでした。でも見た瞬間、「あ、なんか違う」ってなるやつです。 直そうとすると、直すたびに別の何かがズレる。修正ループが延々続いて、最終的に自分でほぼ作り直す羽目になる。何度か繰り返してようやく「これ、頼み方の問題だ」と気づいたんですよね。 今回の話は、「速くする魔法」でも「修

手作業じゃ間に合わない、だからAIで作れる環境を整えた ども！Slidev と Claude Code でスライドを量産してる龍ちゃんです。 ここ最近、ほんとにスライドばっかり作ってるんですよ。セミナー、勉強会、社内共有……気づけば毎週どこかで1本。正直、これを1枚1枚手作業でデザインしてたら、どう考えても間に合わない。 なので、AIに作らせることにしました。ただ、AIに丸投げすると、トーンがバラバラになります。色は勝手に増えるし、変なグラデは湧くし、フォントも気分で変わる。それっぽく見えるんですが、その

AIにスライド、全部任せちゃダメなの？ ども！Slidev と Claude Code でスライドを量産してる龍ちゃんです。 前回（第3部） で、色やサイズを CSS変数で縛る話をしました。今回はその続きで、もう一段上の「育てる」話なんですけど、その前にひとつ、最近ふと思うことがあって。 AIにスライド、もう全部任せちゃえばよくないですか？って。 実際、ソースをポンと放り込んだら構成も中身も全部AIがまとめてくれるツール、増えましたよね。資料を要約する・理解するみたいな用途なら、全任せで十分だと思います。

AIは結構ちゃんと作る。でも“揃わない”し、たまに事故る ども！Slidev と Claude Code でスライドを量産してる龍ちゃんです。 念のため前提だけ。Slidev は Markdown でスライドを書けるツール で、この連載の話は全部その上に乗ってます。今回のトークンも、Slidev プロジェクトの style.css に置く前提です。Slidev 自体のセットアップは 第1部 に。 前回（第2部） で「部品化して育てるなら Slidev」って話をして、最後に予告したやつですね。今回はその一番

Marp と Slidev、どう使い分ける？ ども！ もともとスライドは全部 Marp で作ってて、そこそこ使い倒した末に Slidev へ移った 龍ちゃんです。 Marp と Slidev は、どっちも Markdown でスライドを書ける 開発者向けのツールです。で、両方を触ったことがある人なら、一度はこう思いますよね。 龍 「結局、 どっち使えばいいの？ 」 僕は両方を Claude Code で使い倒してきました。Marp は 80時間→11時間に短縮した話 を書いたくらい使い込んだし、その上で今