現場を楽にする「DX」の本当の目的とは 福祉業界でよく耳にする「ICT化」と「DX化」は、似て非なるものです。紙の記録をタブレット入力に変えるのがICT化だとすれば、DX化は「蓄積したデータをAIで分析し、状態変化を予測して支援計画を提案する」といった、業務プロセスそのものの抜本的な変革（BPR）を指します。

本記事は 2026 年 6 月 8 日 に公開された「 Oracle Database@AWS decoded: Determining the right fit for your Oracle workloads 」を翻訳したものです。 AWS は 15 年以上にわたり、Oracle ワークロードを実行するための豊富な選択肢を提供してきました。マネージドでシンプルな Amazon RDS for Oracle から、Amazon EBS io2 Block Express、gp3、 Amazon FS

1. はじめに AIコーディングエージェントの活用が広がる中で、開発現場では次のような問いが増えてきました。 Kiro、Claude Code、GitHub Copilot、Codexなど、どのツールを選ぶべきか 同じツールでも、どのモデルを使うべきか 高性能なモデルを使うコストは、品質向上に見合っているのか チームや案件全体に展開したとき、費用対効果をどのように説明するのか AIコーディングエージェントは、単純に「一番賢いモデルを使えばよい」というものではありません。 簡単な修正であれば軽量なモデルで十

こんにちは、菊池（akikuchi_rks）です。 私の所属するチームではClaude Codeを開発フローに取り入れており、私自身も設計書のレビューや定型調査の自動化など、さまざまな業務でスキル（Agent Skills）を作成してきました。 スキルを書き続けていて特に感じるのは、「とりあえず動くスキル」と「安定して業務に組み込めるスキル」は別物だということです。同じスキルなのに実行のたびに結果の形が変わる、自分は使えるのにチームメンバーが動かすと品質が落ちる、という悩みに心当たりのある方も多いのではな

はじめに こんにちは。NTTデータでデータサイエンティストを務めております@tamurayuc20ndです。 本記事では、DataRobot社が提供するAIアクセラレータの一つである「MLflowエクスペリメントの追跡」を題材に、PapermillによるNotebookの自動実行と、MLflowによる実験管理の仕組みを解説します。 単にテンプレートを動かすだけではなく、自分のユースケースに合わせてどこを修正すればよいかという観点で整理している点が本記事の主眼です。 Notebookベースで機械学習の試行錯

はじめに こんにちは、データシステム部MA推薦ブロックの佐藤（ @rayuron ）です。私たちは、主にZOZOTOWNのメール配信のパーソナライズなど、マーケティングオートメーションに関するレコメンドシステムを開発・運用しています。 以前、テックブログで工数やAI活用による工数削減を計測する仕組みを、タスク管理ツールの GitHub Projects で構築する方法をご紹介しました。 前回の記事 が計測の仕組みの作り方を扱ったのに対し、本記事では仕組みを1年間運用して得られた結果とその考察、そして今後の

こんにちは、ミイダス Tech Officeです。 ミイダス株式会社のテックチームが直近で開発した機能を現場のエンジニアから共有する「MIIDAS Tech LIVE」。 第14回目の開催となる今回は2つのリリース情報をお届けしました。 採用マッチングサービス「ミイダス」は、独自の診断ツールで採用のミスマッチを減らす中途採用サービスです。メインの採用関連の機能に加え、診断や研修、組織サーベイの支援金の検索機能など、幅広い機能開発が行われています。 MIIDAS Tech LIVE #14 (2026/06

みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクトの吉川です。FIFA ワールドカップ 2026 がいよいよ佳境を迎えていますね！先月号では「さあ、キックオフです！」とお伝えしましたが、決勝トーナメントの熱戦が続く中、もうひとつの熱い戦いの結果をお届けします。そう、6 月 25-26 日に幕張メッセで開催された AWS Summit Japan 2026 です。製造ブースには多くの方にお越しいただき、大盛況で幕を閉じました！今月の「月刊 AWS 製造」では Summit 特集として、製造ブースの展示レポート

トリビューでWebエンジニアとして、コーポレートエンジニアを兼務しているHirokazu （@hirokazu_narrgi）です。 これまで主にバックエンドを触ってきましたが、徐々に領域を広げ、1人でサービス全てを扱えるエンジニアになるため勉強中です。まずはインフラ分野を触りたいと思っていましたが、個人でやるには初期環境から作るのが大変でどうしようか悩んでいました。ちょうどその時、今回のテーマとなる課題が社内で議論されていたので、挑戦したいと手を上げて担当しました。こうして、はじめてのインフラ構築に取り

こんにちは！ES課、濱岡です。普段は中途入社の方のトレーナーを担当しています。 生成AI（LLM）の広がりとともに、「現場の業務効率化にAIを活用しよう」という動きがどこの組織でも高まっていますね。先日、上司から「営業サポートのメンバーの業務負荷を軽減するために、AIをうまく活用できないか」という発案があり、新しい取り組みがスタートしました。 社内システムを直接管理する部門ではないため、まずは現場の皆さんにClaudeなどのLLMに触れてもらい、一緒に活用方法を探っていくアプローチをとりました。 実際の業

2026年6月11日（木）、12日（金）の2日間、AWS 麻布台オフィスにて AI 駆動型ハッカソンイベント「AWS GenAI Catapult! 」を開催いたしました。本イベントは、生成 AI 活用を前提にAmazon のイノベーション創出メカニズム「Working Backwards」手法を用いて顧客起点で生成 AI ユースケースを創出し、プロトタイプ開発まで行うコンテスト形式のイベントです。 前回 に続く2回目の開催となる今年は、創出したユースケースを AI コーディングエージェント「Kiro」で

はじめに 「50万円以上の申請はいくつありますか？」 「承認済みの購買申請を一覧表示してください」 「今月申請されたデータを確認したい」 このような業務データの確認を、毎回SQLで行うのは手間がかかります。特に、SQLに慣れていない利用者にとって、データベースに蓄積された情報を自由に活用することは簡単ではありません。 本記事では、Oracle Alloy環境上のAutonomous DatabaseとSelect AIを利用し、業務テーブルに対して自然言語で問い合わせできるデータ分析アプリケーションを試作

キャッチ。 伊藤さん、バトンを受け取りました。 冷房の効いた室内と近年とりわけ気候変動によって過熱している屋外とで、寒暖差の激しい日々が続いておりますが、いかがお過ごしでしょうか。 ノーコードテストツールのバトンは画鋲付きで渡した気分でした。 しかし、誠実に答えてくださり、ありがとうございました。 テスト自動化は運用が大切、というのは私自身、伊藤さんから繰り返し学んでいたことでしたね。 そして、ノーコードかコードベースかといった軸とは全く違うパラダイムの進化というのは大変示唆的です。 そもそも生成AIの多

はじめに 2026年6月25日（木）・26日（金）の2日間、千葉・幕張メッセにて AWS Summit Japan 2026 が開催されました。 AWS Expo エリア内の AWS Industries Zone では、流通小売・消費財・飲食業界向けブースとして「AI エージェントが業務の主役になる日」をテーマに6つのデモと2社のお客様事例を展示しました（ 事前告知ブログ ）。本ブログでは、そのうちサプライチェーン領域の展示「AI エージェントで危機対応 — 小売×消費財の混乱を AI と人が即座に解決

「セキュリティは大丈夫だろうか」 「障害が起きたときに復旧できるだろうか」 「このアーキテクチャはベストプラクティスに沿っているだろうか」 AWS 上にシステムを構築・運用する中で、このような漠然とした不安を感じたことはないでしょうか。 例えばよくある Web 3 層構成 のアーキテクチャにおいて、アーキテクチャ図は一見問題ないように見えても、実運用に入ると以下のような問題が顕在化するケースが考えられます。 運用者全員で管理者権限の IAM ユーザーを使い回しており、意図しない操作/変更が行われる 操作・