はじめに こんにちは、SRE部 検索基盤SREブロックの 富田 です。2026年5月4日〜5日の2日間、New Yorkで開催された「 AI Agent Conference 2026 」に参加しました。 本記事では、現地の様子と印象に残ったセッションをご紹介します。 目次 はじめに 目次 AI Agent Conferenceとは 特徴 現地の様子 セッションレポート (1) Architecting for the Agentic Customer: Systems Design for Non-Hu

AWS Graviton プロセッサは世代を重ねるごとに着実に進化を遂げ、イテレーションを経るごとに、コンピューティングパフォーマンス、料金パフォーマンス、エネルギー効率の点で進歩してきました。re:Invent 2025 では、Graviton5 を搭載した初のインスタンスである Amazon EC2 M9g のプレビュー版について お知らせしました 。それ以降、お客様は、幅広いワークロードで M9g をテストし、その結果を共有してくださいました。 ClickHouse は、コードを変更することなく、M

G-gen の福井です。当記事では、Google が公開している公式 Agent Skills リポジトリ google/skills について、リポジトリの概要から、収録されているスキルの内容を解説します。 概要 google/skills リポジトリとは 公開背景 ライセンス 使い方 製品別スキル gemini-api alloydb-basics bigquery-basics cloud-run-basics cloud-sql-basics firebase-basics gke-basics

藤原です。 パブリッククラウドのコストコントロール、どこから手を付けていますか？ 本エントリでは、2026年上期に取り組んだAWSコストコントロール施策を題材に、 AIを壁打ち相手として使いながら、施策の棚卸し → 想定削減効果の見積もり → 優先度づけ → 実施判断を進めた 事例を解説します。AIと人間の役割分担について、ひとつの例として捉えてもらえるとありがたいです。 コスト削減の進め方とAI コスト削減の打ち手そのものは、実はそれほど目新しいものではありません。教科書的な施策は山ほどあります。 とく

こんにちは。サイオステクノロジー武井です。 PlaywrightによるE2Eテストをできる限り自動化するためのエージェントとスキルを作りました。前提となるE2Eテストの説明から、実際に作ったエージェントの構成までを順に紹介します。 E2Eテストとはそもそも何か E2Eテストは、画面操作を伴うテストを自動で行うもの、つまりブラウザ操作を自動化する仕組みです。代表的なOSSが   Playwright   で、Microsoftが開発しています。以前は   Selenium   が広く使われていましたが、現在

はじめに SILS/HILS（Software/Hardware-in-the-Loop Simulation）などを用いたECU開発において、dSPACE ControlDeskは欠かせないツールです。計測・キャリブレーション・レイアウト設計など多彩な機能を備える一方で、dSPACE ControlDeskの操作は複雑であり、習得のためには時間を要します。また、自動化する場合はさらにAPIの知識やPythonコーディングが求められます。 本記事では、AWS上に構築したMCP（Model Context

こんにちは。メルペイのフロントエンドエンジニアの @mattsuu です。この記事は「 Merpay & Mercoin Tech Openness Month 2026 」の7日目の記事です。 EGP Code は、ランディングページ（LP）を AI と作る社内向けのエディタです。作成背景については AI と作る HTML ベースの LP エディタ EGP Code を内製した理由 という記事で紹介しました。本記事では、その内部で動いている 4 つの仕組みを紹介します。 EGP Code が扱う

こんにちは。メルコインのフロントエンド（FE）エンジニアとしてインターンをしている@nanacomです。この記事は「 Merpay & Mercoin Tech Openness Month 2026 」の7日目の記事です。 はじめに インターンではFEに限らず、要件定義からバックエンド（BE）開発まで、1つのプロジェクトに幅広く取り組みました。その中で、メルコインの社内ツールを開発する際に、2つのAPIの結果を日時降順にマージして返すエンドポイントを実装するケースに直面しました。 結果を結合して

本記事は 2026 年 6 月 5 日 に公開された「 Adding LINE Messenger to your AWS omnichannel fallback solution 」を翻訳したものです。 本記事では、既存のオムニチャネルフォールバックソリューションに LINE Messenger を統合して拡張する方法を説明します。アーキテクチャの変更点、デプロイ手順、テスト手順についても取り上げます。元のソリューションは Amazon API Gateway 、 AWS Lambda 、 Amazo

はじめに：生成AIの登場とQAに投げかけられた問い生成AIが登場した際、多くの職種に対して似たような疑問が投げかけられました。「この仕事はAIに代替されるのか？」「反復的な業務は自動化されるのではない...

「さくらのクラウド」の「シンプル監視」は、2016年のリリース当初から存在しているサービスですが、実はクラウドファースト時代と足並みをそろえて進化しています。この記事では、シンプル監視の主な機能と基本的な設定方法を解説し […]

こんにちは。 ファインディ株式会社でテックリードマネージャーをやらせてもらっている戸田です。 生成AIが開発現場に入り込んでから1年あまり。Claude CodeやGitHub Copilotなどのエージェント型ツールも一般的になってきました。 その一方で、「AIを導入したのに、思ったほど速くなっていない」「むしろレビューが大変になった」という声を、社内外でよく聞くようになりました。 そんな中で先日、弊社主催の「AI Engineering Summit Tokyo 2026」にて 「速く作る」から「正し

2026年6月10日未明（日本時間）、Anthropicが新モデル Claude Fable 5 を発表しました。（ 原文 ） Fable 5は、悪用リスクへの懸念から限定組織のみに提供されている上位モデル Mythosと中身が同じ で、違いは一部の危険領域タスクに制限がかかる点だけです。 発表の要点＋背景をまとめました。 概要 Fable 5 は、最上位モデルであるMythosを一般向けに安全化して公開したモデルです。 ポイントは3つです。 性能 :ほぼすべてのベンチマークで最高水準。タスクが長く複雑な

SHIFT AWSエンジニアの當眞です。 EKS FargateでJavaアプリケーションを運用していると、「CPUやメモリは見えているけど、どのAPIが遅いのか分からない」「レイテンシやエラー率をURL単位で説明できない」そんなもどかしさを感じたことはないでしょうか。

はじめに 登壇資料 登壇内容 発表の背景 なぜ全部自動化しなかったのか 作成したCLIの概要 半自動設計のポイント 細かいTips LLMに渡す範囲を狭くする 読み取りを自作ツールで行う ツールを絞る Claude Code標準プロンプトは必要な場所だけ使う 登壇してみて まとめ はじめに こんにちは！ エンジニア４年目のTKDです！ 今回は、2026年5月12日に開催されたClaude Code Meetup Japan #5で「Claude Agent SDKを活用した脆弱性調査自動化」というタイトル