本ブログは 2025 年 8 月 18 日に公開された AWS Blog “ Securing hybrid workloads using Amazon Route 53 Resolver DNS Firewall ” を翻訳したものです。 2021 年のリリース以来、 Amazon Route 53 Resolver DNS Firewall により、 Amazon Web Services (AWS) のユーザーは、 Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC)

2026 年 10 月 26 日週、特に印象に残ったエージェント関連の発表は、モデルの性能そのものとはまったく関係ありませんでした。重要なのは、そのリーチについてです。220 を超える AWS サービスを既にオーケストレートしている AWS Step Functions を、エージェントがツールとして利用できるようになりました。これにより、チームが既に信頼しているワークフローを、書き換えることなく呼び出せるようになりました。同じ週に、AI ブログでは、あるエンゲージメントプラットフォームが約 400 の内

AIエージェントの時代には、データマートの作り方を見直す必要があります。分析の目的ごとに必要な属性を、1つの静的なマートに足し続けるやり方では、エージェントが分析を進めるスピードに追いつけないからです。 dotDataは、分析の目的に関係するデータ上のパターンである「特徴量」を、AIエージェントに定量的な根拠を与えるデータとして捉え直しています。特徴量は目的によって変わります。そのため、全社で共有する標準的なデータと、目的に応じて特徴量を自動生成する仕組みを分けて設計することが重要になります。 本記事では

RAGとJevで「ベクトルDBに根拠となる答えがない」ことを見分ける仕組みを作った話 はじめに こんにちは。1か月間のインターンで、サーバーサイド（Go）を担当した橋本です。 インターンでは、AIエージェントの機能追加の設計・実装に携わりました。この記事では、その中でもRAG（Retrieval-Augmented Generation）の検索の部分に焦点を当てます。RAGは、質問に関係する文書を探してLLMに渡し、その文書をもとに回答を作成する仕組みです。ここではデリッシュキッチンの情報を検索し、AIの

本記事は 2026 年 10 月 27 日 に公開された「 Introducing time series collections for the next generation of Amazon OpenSearch Serverless 」を翻訳したものです。 本日、Amazon OpenSearch Serverless NextGen が時系列コレクションに対応したことを発表します。時系列コレクションを使えば、クラスターのプロビジョニングや管理をせずに、ログ、メトリクス、トレース、イベントデータ

はじめに 「生成AIを導入すれば、組織の生産性は上がるのか」——現場でDXを推進するマネージャーや、日々の業務でAIを使いながらどこか違和感を抱いているエンジニア・知識労働者の方も多いのではないでしょうか。 私が担当しているプロダクトの開発チームでも、AIコーディングツールを導入しています。しかし導入後、生成されたコードが十分に確認されないままプルリクエストとして上がり、レビューで差し戻すというやり取りが何度も発生しました。コードを書く速度は上がったはずなのに、レビューと手戻りに追われ、少なくとも私には、

皆さま、こんにちは。 Weekly AWSでは、毎週 AWS プロダクトのアップデート情報をお届けしています。 それでは、先週 (10月19日～25日) の主な AWS アップデート情報を紹介します。 今週の注目アップデート AWS Continuum for code vulnerabilities が一般提供を開始 AWS Continuum for code vulnerabilities が一般提供されました。この機能は、コードの脆弱性を機械の速度で発見、検証、優先順位付け、および修復します。 主

こんにちは。 6月から7月にかけて、サイバーエージェントの就業型インターンシップ「CA Tech J ...

G-gen の杉村です。当記事では、Gemini Enterprise に含まれる AI developer tools （AI デベロッパーツール）に関連して、Antigravity の企業での使用方法やクレジット・超過料金、ライセンスの割り当て、セキュリティ・ガバナンスの管理機能、使用状況の分析機能、および Antigravity Enterprise Gateway などについて解説します。 前提知識 Antigravity とは 企業が Antigravity を使用する方法 概要 AI deve

はじめに こんにちは、株式会社タイミーでデータサイエンティストをしている藤井です。 普段は推薦エンジンの改善を担当しています。 最近は推薦エンジンそのものの改善に加えて、LLM を使って推薦エンジンの改善サイクル（仮説→実験→評価）をいかに速く回すかにも取り組んでいます。 5か月前の前回記事 では、Claude の Skill を使って半自動で推薦システムを改善する取り組みを紹介しました。 現在はそこから一歩進んで、推薦エンジンの自動改善の運用を開始しており、以下のような構成をとっています。 エージェント

G-gen の西です。当記事では、Google Kubernetes Engine（GKE）において、Horizontal Pod Autoscaler（HPA）と Vertical Pod Autoscaler（VPA）の競合を解消し、コスト効率と耐障害性の両立を可能にする機能 HPA rightsizing の実機検証結果を紹介します。 概要 HPA rightsizing とは 前提条件 制約事項 検証の概要 検証環境 検証の流れ 設定手順 VPA 決定ログの有効化 検証用マニフェストの作成 マニフ

本ブログは 2026 年 6 月 22 日に公開された AWS Blog “ Prevent data exfiltration: AWS egress controls for cloud workloads ” を翻訳したものです。 2026 年 8 月 4 日 : 「データ境界」セクションを更新しました。 Amazon Web Services (AWS) 環境のセキュリティを確保する際、チームが当然のように優先するのは、インバウンド制御、ファイアウォール、ウェブアプリケーションファイアウォール (

こんにちは。ファインディ株式会社でFindy Team+の開発をしているkameです。 経歴としては、異業種から転職して現在エンジニア2年目です。ファインディには2026年5月に入社し、5ヶ月ほどが経過しました。 ファインディでは設計、実装、レビューなど各プロセスにおいてAIを活用しています。 このような経歴、環境下での私自身の思考の変化や、取り組んできたことに関して紹介します。 入社直後に感じたことから、事業に貢献したいと考えるようになるまで AIを活用して設計・実装するには、基礎力が必要だと実感した

はじめに こんにちは！ KINTO開発部 KINTOシステム開発G マスターメンテナンスツール開発チーム、技術広報部兼務、Osaka Tech Lab 所属の high-g（ @high_g_engineer ）です。フロントエンドエンジニアをやっています。 以前、社内で開催しているフロントエンド勉強会について紹介しました。 https://blog.kinto-technologies.com/posts/2025-06-30-frontend-study-group/ あれから勉強会は続き、2026年

本ブログは 2026 年 9 月 15 日に公開された AWS Blog “ AWS STS simplifies session token size limits and adds session token size monitoring ” を翻訳したものです。 AWS Security Token Service (AWS STS) でセッショントークンのサイズ制限が簡素化され、セッションポリシーとセッションタグに使用できる容量が拡大しました。STS は、パックされたポリシー (packed p