前置き AIで簡易なペネトレーションテストをする場合、基盤がAWS（Amazon Web Services）ならAWS Security Agent（現在はAWS Continuumの一部）が楽ですが、他クラウドを利用しているケースや、すでにAWS Bedrock以外のLLM基盤を整備しており、それを利用したいケースを想定して、本記事を書いてみました。 はじめに 2026年9月現在、LLMの性能向上によってWebセキュリティを取り巻く状況は大きく変化しており、特にフロンティアモデルと呼ばれる高性能なLLM

本記事は、Accenture の AABG Global Innovation Lead である Amanda Jensen 氏、および Accenture の AABG Lead GenAI Architect である Mike Earley 氏による、AWS との協業に基づくゲスト投稿です。 エグゼクティブサマリーと要点 ある大手企業は、Accenture と協業し、AWS 上にエージェント型 AI（agentic AI）ソリューションを展開することで、Direct Ship（直送）請求業務の変革を実

はじめに 本ブログは、株式会社第一興商と Amazon Web Services Japan が共同で執筆しました。 株式会社第一興商 （以下、第一興商）では、通信カラオケ「DAM」シリーズにおける採点機能の高度化に取り組んでおり、AWS Professional Services と共同で、人間の聴感に即した歌声評価 AI モデル「聴感採点モデル」を開発しました。この技術は、DAM のフラッグシップモデル LIVE DAM WAO! に搭載されている採点機能 精密採点Ai Heart の中核として活用さ

前回 は、X の投稿を1件名指しして、正規の API 経由で取ってくる話を書きました。今回は向きが逆で、何があるか分からないものを探す側の話です。 この記事を読み終えると、X を情報源にした調べものを手元から回せるようになります。「この1週間、この話題について X で何が言われているか」を投げると、賛否が割れている論点と、その代表になっている投稿の URL が返ってくる。 新しいツールの不具合も、値上げへの反応も、使った人の詰まりどころも、記事にまとまる何日も前に X に出ます。なのに調べものを AI に

いいねしたあの投稿、結局読み返してないですよね ども！龍ちゃんです。最近、技術の話って Web じゃなくて X に集まってきてませんか。僕はけっこうそう感じていて、しかも「あとで読もう」と思ったやつほど流れていくんですよね。 最近読んだ中で印象に残っているのが、 @HayattiQ さんのこの投稿 です。AI に「X の今」を調べさせると途端に精度が落ちるのは、AI の能力ではなく情報源の性質の問題だ、という指摘で。 この投稿自体が「X の中にしかない知見」の実例になっている のが面白いんですよね。 正直

本ブログは 2025 年 8 月 4 日に公開された Amazon Science Blog “ Three challenges in machine-based reasoning ” を翻訳したものです。 自然言語から構造化された言語への変換、真理の定義、そして確定的な推論は、自動推論において依然として中心的な課題です。しかし、Amazon Web Services の新しい自動推論チェック (Automated Reasoning checks) は、これらすべてに対処するのに役立ちます。 生成

はじめに こんにちは、クラウドセキュリティグループの小林です。 普段は AWS を中心としたクラウド環境のセキュリティ運用と改善を担当しています。 本記事では、GuardDuty のアラートを全件目視で確認していた運用を、AWS Security Incident Response（以下 SIR）の導入と自作の Slack 連携でどのように変えたかを紹介します。 本記事の対象読者 GuardDuty のアラート対応に負担を感じている方 AWS Security Incident Response の導入を

プラグインは用途に合わせた設定をまとめる仕組み Antigravityのプラグインは、Skills・Rules・MCPサーバー・Hooksを一つにまとめて機能を拡張するパッケージです。すべての要素を含める必要はなく、目的に応じた構成にできます。例えば、Skillsだけをまとめたプラグインも作成できます。

英語版ブログ： “ Executive Insights from the Inaugural AWS Life Sciences Symposium EMEA ” 基調講演の全編録画： YouTube で視聴する はじめに ライフサイエンス業界は転換点に立っています。技術は揃い、ユースケースも実証されている。それにもかかわらず、多くの企業が有望なパイロットと本番規模のインパクトの間で足踏みを続けています。初開催となった Amazon Web Services (AWS) Life Sciences Sy

はじめに タイミーでは、世界中で開催される技術系カンファレンスの参加を支援する「Kaigi Pass」という制度があります。今回は、2026年9月5日(土)に中野セントラルパークカンファレンスにて行われた、Product Engineering Conference 2026に5名が現地参加してきました。 本レポートでは、参加したエンジニアが注目したセッションごとに、参加者自身の視点で学びや気づきをまとめました。読者の皆様にとって、今後の学びの参考になれば幸いです。 営業・CSを「開発の当事者」にする —

みなさん、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの木村です。 9 月も半ばに差し掛かり、朝晩は少しずつ秋の気配を感じられるようになってきました。 re:Invent 2026 のセッションカタログ も公開され、年末に向けた楽しみが増えてきましたね。 お昼休みの 30 分で最新情報を知れる「 もぐもぐAWS 」では、AI をテーマにした会が 9 月 / 10 月に予定されていますので是非ご参加ください。 「 AWS ジャパン生成 AI 実用化推進プログラム 」も引き続き募集中ですのでよろしくお願いし

こんにちは。LINEアプリ開発SBU AIディベロッパーエクスペリエンスユニットの Nagase Takuya です。私のチームは、AndroidとiOSの開発者が混在する体制で、LINEアプリの機能...

― Harness EngineeringとSwitchyardで考えるTokenomics はじめに １つ前の記事では、NVIDIA研修の事前課題についてご紹介しました。この記事では、NVIDIA の AI Advisors Workshop に参加してきましたので、その続きについてお伝えします。（講師は、マクニカ、NVIDIA の方でした） 研修では、Agentic AI、NVIDIAのAIエコシステム、AI Factory、製造業・金融業でのユースケース、Go-To-Market、PoCの進め方など

はじめに — この記事でお話しすること こんにちは。Insight Edgeで営業を担当している塩見和真と申します。 この記事は、非エンジニアの私が、この半年間Claude Codeを実際の案件運営に使ってきた実践記です。プロジェクトフォルダの設計から、会議文字起こしの自動ナレッジ化、提案資料や報告資料の生成、チームへの展開まで。うまくいったことも、数週間で形骸化してしまった失敗も、時系列でそのまま書きます。 なお、 この記事自体も、半年の取り組みを音声入力で思い出しながら話し、その文字起こしを生成AIに

こんにちは！CTO室でエンジニアをやっている別府( @_nuk00_ )です！ 今回の記事では、AIがデザイン案を自動で作成する時代に、なぜ管理コストのかかるデザインシステムを作ったのか。その理由と、デザインシステムの中身を紹介します。 記事は前編と後編の2つに分けています。 前編にあたるこの記事では、土台となる「人とAIが協働するデザインシステムの作り方」を紹介します。 後編では、その土台の上でモック作成やレビューをAIに任せて、業務がどのように変わったのかをお伝えします。 PO・デザイナー・エンジニア