物語を書くこと、メッセージを伝えること、誰かの心を動かすこと。 そんな“人間らしい営み”にも、AIが少しずつ関わりはじめているいま。コンテンツ制作の現場でも「AIに何を任せるか／人にしかできないことは何か」が問われています。

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はじめに こんにちは、25卒の山本です。 最近めちゃくちゃ暑くて四六時中クーラーが欠かせなくなってきましたが、引き続きブログ更新は頑張ります🔥 今回はDockerについて最近初めて触れたので、実際にどのようにしてDockerイメージを作っていくのかまとめたいと思います！ 基本概念については素敵な記事がすでにあったのでDockerの基本概念が知りたい方はぜひ読んでみてください✨ blog.serverworks.co.jp 前提条件 Docker Desktop がPCにインストールされていること。 ※今回

こんにちは、カスタマーサクセス部 CS2課の畑野です。 先日、大阪万博の来場予約をしようとしたところ、システム上で順番待ちとなりました。 ようやく自分の番が来て来場日時を指定し予約を進めると、「すでに予約枠が埋まっています」とのメッセージが返ってきました。 日時選択時点では枠が空いていたように見えたのに、予約できなかったのは“早い者勝ち競争”に敗れてしまったからだと推測しています。 今回はこの体験をきっかけに、楽観的同時実行制御（以下、OCC）を採用している Aurora DSQL の特性を活かして、 万

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こんにちは。コミュニケーションアプリ「LINE」のモバイルクライアント開発を担当している高瀬亮 (loloicci) です。この記事は、"Review Committee Report" 共有の連載第...

サービスへの OpenTelemetry Collector によるトレース計装の初回導入時設定をどう考えながら決めていくか？ ココナラでは、オブザーバビリティの獲得のために、OpenTelemetry ベースのトレース計装を進めています。 モニタリングやオブザーバビリティは運用を通しての日々の改善も重要ですが、今回はトレース計装の初回導入時に OpenTelemetry Collector 設定をどう考えるか、にフォーカスして紹介します。 はじめに こんにちは。 株式会社ココナラのプロダクトプラットフォ

「AIネイティブのSIカンパニー」を宣言したSHIFT。目下、「AI日本一」を目指して、社内ではさまざまな試行錯誤やサービス開発が行われています。 なぜSHIFTはここまでAI戦略にコミットするのでしょうか。 今回は、AI戦略を牽引する2名のリーダー、菅原と大倉による対談を通じて、経営目標から逆算した戦略、SHIFTの強み、そして具体的な取り組みまで、SHIFTのAI戦略の全貌に迫ります。

サーバーワークスの村上です。 今回はAmazon S3上にあるデータを外部テーブルとして分析する際、どのような方法があるか、主にHiveとApache Icebergを中心に比べてみました。 想定シーン パターン一覧 結論：Hive形式 とApache Iceberg形式の比較 扱うJSONデータ 想定オペレーション 参考比較：Amazon S3内のJSONを直接クエリ（非推奨） パターン①：S3にParquet保存 + Hive形式テーブル AWS Glue Data Catalog のテーブル作成 A

こんにちは、ソリューションアーキテクトの宇佐美です。 2025年7月15日に開催された「Neuron Community – Vol.2」の様子をレポートします。 このイベントは、「Neuron Community」の協力のもと開催しました。 Neuron Community とは AWS では、機械学習のトレーニングと推論のための高性能で費用対効果の高い機械学習アクセラレータ（ AWS Trainium 、 AWS Inferentia ）、および深層学習と生成 AI ワークロードを実行するために使用さ

はじめに こんにちは、traPで主にWebバックエンドの開発をしている @pirosiki です。 デジタル創作同好会traPは、東京科学大学の創作・プログラミングの総合サークルです。アプリ・ゲームの制作を中心に、音楽（ […]

クラウド事業推進部の石倉です。 今回はAWS Amplifyに興味を持ったことをきっかけに静的Webサイトを構築してみました。 Amplifyを使った方法に加え他の構成パターンでも構築してみたのでご紹介します。 Webサイトの内容はVite+Reactアプリケーションです。 ローカル環境準備 パターン１）S3 + CloudFront パターン２）Amplify(+S3) パターン３）Amplify(+GitHub, CI/CD) 最後に 参考 ローカル環境準備 はじめにローカル環境にVite+React

G-genの山田です。BigQueryの保存済みクエリ機能を使うと、クエリエディタで記述した SQL を保存して他のユーザーと共有することができます。SQL をプロジェクトにアップロードしようとした際に [プロジェクトにアップロードする] > [SQL クエリ] のメニューがグレーアウトして選択できない事象が起きました。この事象の原因と対処法を解説します。 事象 原因 対処法 概要 Dataform API の有効化 IAM ロールが正しく設定されていること クエリの移行 事象 BigQuery の

本記事は AWSアワード受賞者祭り 8日目の記事です。 ✨🏆 7日目 ▶▶ 本記事 ▶▶ 9日目 🏆✨ はじめに 1. AgentCore Runtime 主な特徴 ローカルで実行してみる AWSへのデプロイ 2. AgentCore Built-in Tools 主な特徴 ツール単体で実行してみる コード 実行結果 ライブラリの確認 AgentCore Runtimeから使ってみる コード 出力結果 3. AgentCore Gateway 主な特徴 LambdaからGatewayを作成する Lambd

「読み・書き・そろばん」を、いまの時代にアップデート。 現代の社会人に必要な「読む・書く・考える」力を、あなたに。 このシリーズは、「伝える力＝書く力」にフォーカスした20日間トレーニング。書くことを通じて、自分の考えを整理し、相手に“届く”言葉を見つけていきます。