はじめに こんにちは。株式会社ユーザベースの石井です。 gemini-3-pro-image-preview の呼び出しに対して 429 Too Many Requests が返ってくる事象に遭遇しました。 問い合わせを通じてVertexAIのスループットの上限まわりの仕様の理解が深まったため記事にしております。 背景：Speeda AI Agent と「アカウントプランを作成する β版」機能 私たちが開発している 「Speeda AI Agent」のワークフローのひとつに「アカウントプランを作成する β

最近はデータ基盤をこねこねしているData Fabric部の 伊藤 ( @amaya382 ) です。今回はテストケースをAIに量産させた話を題材に、AI時代の効率化で考えていたことをお届けします。 参画していたプロジェクトが順調に進み、いよいよ大詰めが見えた辺りで2人でシステムテストを整理していたんです。影響範囲が大きい機能だったので覚悟はしていたのですが、数えてみると観点は数十、テスト項目は100を超え、手順に至っては数百ステップ。ついでにリリース日も決まっていました。 結論から言うと、テストケース作

はじめにこんにちは。Service ReliabilityチームでSRE（Site Reliability Engineer）として働いているKi Cheol Cheonです。SREチームは、ユーザー...

はじめに こんにちは、カート決済部カート決済サービスAブロックの 道場 です。ZOZOTOWN内のカート機能や決済機能の開発、保守運用を担当しています。 現在、ZOZOTOWNのカート決済画面はリプレイスが進行中です。既存システムとリプレイス後のシステムが並行して開発される中、既存システムへのさまざまな機能改修を、リプレイス側にも取り込む必要があります。その際、条件の組み合わせが膨大になるテストを手動で網羅的に実施することが現実的でなく、特に注文金額の計算結果の正確性を人間が1件ずつ確認するには大きなコス

様々な専門性を掛け合わせて「自分だけのQAエンジニアの土台を作る」という趣旨で続けてきた本連載も、とうとう最終回を迎えました。 今回はまとめとして、「それぞれのQAエンジニア像」を作ることについて総括したいと思います。 私は最近、ポジティブな意味でもネガティブな意味でも「あなたはQAエンジニアっぽくないね」と言われることが増えました。一方、自分としては「QAエンジニアのど真ん中」を歩んでいるという気持ちでいます。 正直、この言葉には少し複雑な気持ちを抱くこともあります。 この問いに対する私なりの答えについ

最新の Amazon Q コスト機能は、FinOps チームがクラウド支出を管理する方法を変革しています。FinOps チームがコストのかかる設定を発見した時点では、すでに本番環境で稼働していることも少なくありません。その段階での修正はデプロイへの影響が大きくなりがちで、関係者との調整もより難しくなり、得られるコスト削減効果も本来可能だったものより小さくなってしまうことがよくあります。 Amazon Q は、知りたいことへの回答を得て意思決定を行うまでのスピードを加速させています。この 1 年間で、AWS

月曜日の朝を想像してみてください。CFO、エンジニアリングディレクター、財務チームの全員が、包括的な AWS コストレポートを受信トレイで受け取ります。FinOps チームは誰一人として手を動かす必要がありません。レポートには先週の支出傾向、 Savings Plans の利用状況 、サービスごとのコスト内訳がすべてプロフェッショナルなフォーマットで整えられ、週次ビジネスレビューですぐに確認できる状態になっています。 AWS Billing and Cost Management (請求とコスト管理) ダ

はじめに ! この記事は約 15 分で読めます。 こんにちは！ SoftBank でエンジニアをしている石井です。 今回は、Amazon Quick Automate を使って、複数ステップの業務フローをどこまで組めるか を確認する PoC を実施しました。 Amazon Quick には Quick Flows と Quick Automate があり、Quick Flows は反復的な日常タスク向け、Quick Automate は複数システムや部門にまたがる end-to-end の業務プロセス向け

こんにちは。Amazon Web Services Japan のソリューションアーキテクト、田中 里絵 です。 本ブログは、2026 年 4 月〜5 月にかけて全国 5 拠点・計 8 回で開催した「 AWS Local Executive Roadshow 」シリーズの第 2 回レポートです。シリーズの背景や全体像については、 前回の大阪・初回レポート をご覧ください。 前日（4 月 13 日）の AI を自社の業務に活かしたい企業の皆様向けセッションに続き、2026 年 4 月 14 日は同じ大阪支社

こんにちは。Amazon Web Services Japan のソリューションアーキテクト、田中 里絵 です。 私は日本全国・業種・業態を問わず様々なお客様を支援する広域事業統括本部の中の、首都圏以外のお客様を支援するチームに所属しています。私たちは 2026 年 4 月〜5 月にかけて、大阪・名古屋・広島・博多・札幌の 5 都市・計 8 回にわたり、「 AWS Local Executive Roadshow 」と題した生成 AI 活用をテーマとしたイ

! 本記事は、Google Cloud Next '26 の Knowledge Catalog ブレイクアウトセッション「What's new with data and AI governance: Building the catalog for AI」のセッションで語られたことをベースに、公式ブログ・公式ドキュメント・リリースノートで確認した速報兼解説です。提供段階や数値は、公式ソースで確認しておりますが 速報性を優先したブログ記事であり、後日内容に修正・追記が入る可能性があります。あらかじめご了

【Google Cloud Next ’26 レポート】Gemini Enterprise で考える AI エージェントのセキュリティ ! 本記事は、 Google Cloud Next ’26 現地でのセッション聴講内容をもとにした速報レポートです。発表内容の速報性を重視しているため、今後の詳細情報の公開や更なる検証結果に基づき、内容の修正や追記を行う可能性があります。あらかじめご了承ください。 はじめに 生成 AI や AI エージェントの活用は、個人の業務効率化から、組織全体での活用へと広がりつつあ

Claude Code の Hooks 機能を使うと、危険なコマンドのブロックやタスク完了通知など、AI エージェントの動作を決定論的に制御できます。CLAUDE.md との違い・設定ファイルの書き方・すぐ使える実践例3つをわかりやすく解説します。

みなさんこんにちは。 SHIFTで社内研修チームのリーダーやってます、タカハシです。