TerraformでAurora DB クラスターを構築する際のAvailability Zone指定に関する注意点と回避方法について解説しています。TerraformとAWSの仕様の違いにより、予期せぬリソース再作成が発生する問題を実体験をもとに説明し、解決策を提供しています。

2026 年 2 月 23 日週、私は AI-DLC (AI-Driven Lifecycle) ワークショップを通じてお客様がビジネスを変革するための支援に全力で取り組みました。2026 年になってから、数多くのお客様を対象としたこれらのセッションの進行役を務め、測定可能なビジネス価値をもたらす AI ユースケースを組織が特定、優先化、実装するために役立つ構造化されたフレームワークを通じてお客様を導くというすばらしい機会に恵まれてきました。 AI-DLC は、技術的能力とビジネス成果を一致させることによ

こんにちはAI Shiftの村田です。3月9日(月)から3月13日(金)に ライトキューブ宇都宮 で 言語処理学会第32回年次大会(NLP2026) が開催されます。 AI Shiftが関わる3件の発表があります。 本記事では各発表の概要と、議論したいポイントについて取り上げたいと思います。 また、会期中にはサイバーエージェントのイベントで弊社CAIOの友松も登壇します。学生の皆様はぜひこちらもチェックしてみてください。 ▶ イベントページを見る 1. AI Shiftからの発表 日時 セッション タイト

2025 年の re:Invent 2025 で、AWS は根本から刷新された AWS Security Hub を 紹介 しました。AWS Security Hub は、 Amazon GuardDuty や Amazon Inspector などの AWS セキュリティサービスを単一のエクスペリエンスにまとめます。サービスを組み合わせることでセキュリティ検出結果を自動的かつ継続的に分析するこの統合エクスペリエンスは、重大なセキュリティリスクを最優先し、対応するために役立ちます。 2025 年 2 月2

『 先端技術ナビゲーター：量子AI・次世代技術の評価と展望 』 量子技術、次世代AIなど、実用化フェーズ手前の先端技術について、 技術的な深掘り調査と実装可能性の評価を行うマガジンです。 学術論文の体系的レビューを通じて、技術の現在地、解決すべき課題、 実用化までのマイルストーンを明確化。大手企業が中長期的な技術ロードマップを策定する際に、「この技術をいつ、どう取り入れるべきか」の判断を支援する知見を提供します。

はじめに AIによるコード生成において、一つの巨大なプロンプトで全てを完遂させる手法（A群）と、設計・実装・テストといった「スキル」を使い分けながら自律的に試行錯誤するエージェント型（B群）のどちらが優れているかを検証しました。 仮説 A群: 単純なタスクであれば極めて高速だが、複雑な要件や環境特有 of バグに弱い。 B群: 初期コスト（トークン、時間）は高いが、テストを通じた自己修復能力により、最終的な信頼性が高い。 実験結果の比較 評価項目 A群 (Monolithic) B群 (Agentic)

こんにちは、ブログ運営担当の遠藤です。 3/12（木）12:00～12:30 当社主催の勉強会「NRIネットコム TECH & DESIGN STUDY #94」が開催されます!! 今回のTECH & DESIGN STUDYでは、日々数多く発表されているAWSのアップデートのうち、当社の腕利きエンジニア目線で厳選した前月のアップデート情報をお話させていただきます! 登壇者 井手 亮太 AWSを利用したシステムの運用･開発を担当 執筆したブログ: https://tech.nri-net.com/arch

はじめに NTTビジネスソリューションズの平田です。 AWSアカウントやIAMユーザーが増えると、「各AWSアカウントのIAMユーザー管理が大変」という課題にぶつかります。AWSアカウントごとにIAMユーザーを管理する運用は手間がかかるだけでなく、削除漏れや権限の棚卸しが困難になるなど、IDガバナンスの面でもリスクを抱えます。 本記事では複数AWSアカウントを保有する環境において、AWSマネジメントコンソールのユーザーを一元管理する方式の比較と、そのうちの一つ（外部IdP → IAM Identity C

.table-of-contents > li > ul > li > ul { display: none; } はじめに こんにちは、データサイエンス部コーディネートサイエンスブロックの 大川 です。私たちは、WEARにおける「似合う」をユーザーに届けるため、LLMやマルチモーダルAIを活用してコーディネートの特徴抽出や似合うに関する独自の判定処理のR&Dを行っています。 LLMが台頭して以降、LLMに構造化出力を要求するタスクは増えています。数百件のテストでは問題なく動いていたシステムが、本

はじめに こんにちは、京都工芸繊維大学ロボコン挑戦プロジェクトのマンゴーです。この記事では、さくらインターネット様より提供いただいた「さくらのVPS」で使用しているメールサーバソフトウェア「Stalwart Mail S […]

2025 年 12 月 15 日に AWS Startup Loft Tokyo (目黒) で開催された「 Amazon Q Developer & Kiro Meetup #5: AWS re:Invent アップデート速報 & お客様の活用事例紹介 」のイベントの様子をレポートします。 登壇資料は こちらからダウンロード (zip) していただけます。 このイベントは、AWS re:Invent 2025 でアップデートのあった Kiro の機能紹介と、お客様による Amazon Q

本稿は株式会社タイミー様と AWS Japan の共同執筆により、AI 駆動開発ライフサイクル（AI-DLC）Unicorn Gym の実践を通じて得られた学びと今後の取り組みをお伝えするものです。 はじめに 株式会社タイミー様（以下同社）は、スキマバイトサービス「タイミー」を展開しているスタートアップ企業です。同社では個々のチーム/エンジニアが独自の方法で AI を活用し生産性を高めている一方で、次のステップとして組織全体でどう活用していくかが課題となっていました。 この課題に対して、同社と AWS は

2025 年 12 月に公開された AWS Black Belt オンラインセミナーの資料及び動画についてご案内させて頂きます。 動画はオンデマンドでご視聴いただけます。 また、過去の AWS Black Belt オンラインセミナーの資料及び動画は「 AWS サービス別資料集 」に一覧がございます。 YouTube の再生リストは「 AWS Black Belt Online Seminar の Playlist 」をご覧ください。 Amazon Linux Amazon Linux は、AWS 向けに

こんにちは。ファインディ株式会社でテックリードマネージャーをやらせてもらってる戸田です。 ファインディでは要件定義から設計・タスク分解・Issue生成までをAIに任せるカスタムコマンドを開発しています。前回の記事ではコマンドの全体フローを紹介しました。 tech.findy.co.jp AIにタスク分解やIssueを作成してもらうには、先に実装方針を明確にする必要があります。方針が固まっていないと、生成されるタスクの粒度や設計の一貫性がブレてしまうからです。このコマンドの設計ステップでは、3つのアーキテク

本記事は 2026 年 3 月 4 日 に公開された「 How Amplitude implemented natural language-powered analytics using Amazon OpenSearch Service as a vector database 」を翻訳したものです。 本記事は、Amplitude の共同創業者兼チーフアーキテクトである Jeffrey Wang 氏が AWS と共同で執筆したゲスト投稿です。 Amplitude は、プロダクトおよびカスタマージャーニ