こんにちは、セーフィー モバイルチームの夕田です！ iOSDC Japan 2026 まで、あと少しとなりました！ セーフィーは、 iOSDC Japan 2026 に「ゴールドスポンサー」として参加させていただきます！ #はじめてのブース 出展でとてもワクワクしています！ 体験型のブース企画 セーフィーをご存知でない方もたくさんいらっしゃると思います。 今回はブース企画として クラウド録画映像プラットフォーム「Safie（セーフィー）」の映像を使った体験型の企画を行います！ [MISSION] iOSD

アマゾン ウェブ サービス ジャパン（以下、AWS ジャパン）が実施する「 生成 AI 実用化推進プログラム 」は、生成 AI の活用を支援する取り組みです。お客様のニーズに合わせ、カスタムモデルによる課題解決に取り組む方向けの「モデルカスタマイズコース」、公開モデルによるビジネス課題解決を狙う方向けの「モデル活用コース」をご用意しております。 その「生成 AI 実用化推進プログラム」の参加者や、GENIAC（Generative AI Accelerator Challenge）の関係者、生成 AI に

こんにちは。テクニカルサポート課の森本です。 先月、RDS がスナップショットからストレージを復元した際の初期化ステータスを可視化するアップデートがリリースされました。 Amazon RDS がストレージボリュームの初期化ステータスを可視化 - AWS スナップショットから復元直後に Lazy Loading (遅延読み込み) が発生するというのは何となく知っていても、実際にどのくらい遅いのか、ウォームアップ (全テーブルスキャン) でどのくらい改善するのか、数字で見た経験がある方は少ないのではないでしょ

G-gen の河野です。当記事では、Google が開発した最適化問題を解くためのオープンソースライブラリ「 OR-Tools 」を使用して、製品の生産計画を作成します。 OR-Tools とは 仕様 解きたい最適化問題の定義 ソルバーの決定 最適化問題を解く API 版との比較 検証 検証内容 データ処理フロー データ準備 OR-Tools のインストール Python コード 検証結果 出力結果 処理プロセス OR-Tools とは OR-Tools は、Google が開発した、 最適化問題 を解く

こんにちは。データサイエンティストの白井です。 今日は、「PPTXやPDFをLLMに読ませるとき、入力をどう刻むと内容理解の精度が変わるのか」を実測した話を紹介します。 1枚ずつ渡すのか、数枚まとめるのか、PDFで丸ごと渡すのか。この違いだけで、精度・処理時間・コストがどう動くかを揃えた条件で比較しました。 先に本記事のポイントを書いておきます。 資料全体を統合した最終的なまとめは、どの刻み方でもほとんど変わりませんでした。 差が出たのは 1ページごとの内容理解の細部 でした。注記や例外条件を拾えるか、グ

こんにちは、エニグモのAIテクノロジーグループの太田です。 BUYMA では最近、Apple が iOS で提供している Visual Intelligence *1 に対応し、iPhone で見つけたアイテムや画像をきっかけに、BUYMAの商品を探しやすくする取り組みを進めています。 この仕組みに対応するには、ユーザーが見ている画像に近い商品を BUYMA の商品データの中から素早く探せる必要があります。そのために私たちは、大量の商品画像を検索可能な形に変換し、継続的に更新できる画像検索基盤を構築しまし

製造業のデータ利活用は、AIツールを導入する段階から、事業成長や顧客価値の創出につなげる段階へ移りつつあります。欧米の先進企業では、データを資産として扱うData as a Productの考え方を取り入れながら、生成AIだけでなく、物理世界を動かすフィジカルAIをコア業務や人材育成に組み込んでいます。これを実現する上で注目すべきは、ITなど一つの中央部門に依存せず、データ活用の主導権を各部門に分散して持たせるデータメッシュアプローチです。これらを通じて、データ基盤の再設計と組織変革を同時に推し進めていま

ローカルで始めた作業が、クラウドへ移っていくことがあります。 ちょっとした変更のつもりが、思ったより大きくなったり、時間がかかったり、あなたが席を離れた後も動き続けたり、当初想定していたよりも広くコードベースに及んだりすることがあります。 ここ数か月で、クラウド実行は Kiro での働き方の中でより大きな位置を占めるようになりました。本日（2026 年 9 月 3 日）、Kiro Web とクラウドセッションが一般提供 (GA)になりました。あわせて、すでに構築済みの Kiro のセットアップをローカルと

CUBE ZERO — ルービックキューブを一撃で解く専用LLMをゼロから育てた 1. なぜ作った？ 事前知識ゼロから育ち、ルービックキューブを一撃で解くLLMがあったら、かっこいいですよね。ということで、CEOの夏休みの自由研究として作りました！ 完成したモデルは、現在のキューブと過去の手順を受け取り、次の1手を自己回帰的に生成します。学習後は、初めて見る局面の99.83%を1回の生成で解けました。 2. ルービックキューブはどれくらい難しいのか ルービックキューブには、約 4.3 × 10^19 通り

1. はじめに 2026/09/01、Anthropic は新世代フロンティアモデル Claude Fable 5.1 をAmazon Bedrock および Claude Platform on AWS で提供開始しました。同日、AWS（Amazon Web Services）と Anthropic の協業で Enterprise Frontier Safeguards（EFS） をアナウンスしています。 企業が直面する本質的なジレンマがあります。それは「フロンティアモデルの高度な推論能力」と「セキュリ

はじめに ネットショップ作成サービス「BASE」のプロダクト開発チームでエンジニアリングマネージャー（EM）をしている髙嶋です。 BASE は組織としても個人としてもエンジニアイベントに積極的に関わっており、時折イベントの会場提供をさせていただくこともあります。2026/8/24（月）に「PHPerKaigi mini #4」を弊社オフィスにて開催したので、本記事ではその様子についてご紹介します。 phperkaigi.connpass.com PHPerKaigi mini とは PHPerKaigi

1. はじめに エージェントの記憶をエンドユーザー単位で分離するとき、AgentCore Gateway に Memory connector の target を置く構成では、Memory から見える呼び出し元が gateway 実行ロールに集約されます。そのため IAM ポリシーの条件キーで「誰のリクエストか」を絞り込むことができません。前回の記事で、JWT の検証と実行ロールだけの状態では user-a のトークンで user-b の会話本文まで取得でき、実行ロールに namespace 単位の D

はじめに サーバーワークスの池田です。 今週（8/28〜9/3）のClaude Codeは、v2.1.251からv2.1.259まで5バージョンが公開されました（v2.1.253〜v2.1.256はnpmとGitHub Releasesのいずれにも出ていません）。モデル切り替えに介入できるフックや、プロンプトキャッシュの実績を数字で見る手段など、長時間の自動運用を支える機能が中心の1週間でした。 なお、v2.1.260が9月3日にnpmへ公開されていますが、執筆時点では公式CHANGELOGとGitHub

1. はじめに エージェントの記憶をテナントやユーザーで分けるとき、分離をどの層で強制するかが設計の分かれ目になります。呼び出し元が IAM プリンシパルなら IAM ポリシーの条件キーで絞り込めますが、エンドユーザーがそれぞれのアイデンティティでエージェントを使う構成では、リクエストを出す IAM プリンシパルが全ユーザーで共通になるため、「誰のリクエストか」を認可へ持ち込む別の手段が必要になります。 AWS（Amazon Web Services）は 2026/08/28 に、Amazon Bedro

はじめに この記事は、夏のブログリレー2026 12日目、最終日の記事です。 こんにちは！PAY ID Product Divisionの岡部（ @rerenote ）です。 これまできちんとご挨拶する機会がありませんでしたが、今年の4月からこのブログの編集長を務めています。 8月下旬からスタートしたブログリレーも、ついに最終日となりました。 今回は、これまでの記事をあらためてご紹介しながら、ブログリレーを振り返っていきたいと思います。 夏のブログリレー2026 企画について 🍉 BASE PRODUCT