本記事は AWSアワード受賞者祭り 2026 20日目の記事です。 🏆 19日目 ▶▶ 本記事 ▶▶ 21日目 🌐 はじめに 作ったもの 使った技術 なぜこの設計になったか メールから「好み」を推測する 実装を見送った機能 アーキテクチャ概要 構成図 主要コンポーネントと役割 詰まったポイント 1. iCloud IMAPでRFC822マクロが動かない 2. Bedrockの「推論プロファイル」の壁 3. 「裏取り」の設計が現実に合わせて変わった 4. 表記ゆれとバンドメンバー名の誤検出 5. 「カレンダ

はじめに CIU (CyberAgent group Infrastructure Unit) の ...

はじめに こんにちは、タイミーのプラットフォームエンジニアリングチームに所属している徳富( @yannKazu1 )です。 この記事では、スキマバイトサービス「タイミー」のバックエンド（Rails API）に Datadog Test Impact Analysis（TIA） を導入し、PRごとのCIフィードバックを大幅に高速化した取り組みについて紹介します。 なお、バックエンドはRailsアプリケーションなので、テストフレームワークは RSpec を前提として話を進めます。 サービスが成長してプロダクト

現在、FinOps プラクティショナーは増え続ける AI ツール群を利用できるようになりました。しかし、それぞれのユースケースに適したツールを組み合わせることこそが、プラクティスを加速させるか、不要な複雑さを持ち込むかの分かれ目になります。AWS は、AI ラインナップの各ツールを、それぞれ異なるコンテキストと異なる種類の作業に向けて設計しています。このブログでは、5 つのツールについての実践的な整理、それぞれをいつ使うべきか、そしてなぜそれが FinOps にとって重要なのかを説明します。 ここで重要な

Amazon DynamoDB を運用データに使用しているアプリケーションの多くは、ベクトル類似性検索も必要としています。これまでは、別途ベクトルデータベース、同期パイプライン、そしてそれらに伴うアーキテクチャの複雑さとコストの増加が必要でした。DynamoDB は ネイティブベクトル検索をサポート するようになりました。ベクトル埋め込み (embedding) をアプリケーションデータと一緒に保存し、DynamoDB で直接類似性検索を実行できます。これにより、単一のテーブルが運用データストアとベクトル

2026 年 7 月 27 日週、7 歳の息子と一緒に Amazon の「子供を仕事に連れて行く日」に参加できてよかったです。私たちはニューヨーク市にあるオフィスまで一緒に通勤しました。息子にとって、ラッシュ時に電車に乗ったのはこれが初めてでした。その日は一日かけて、Amazon が AI、機械学習、ロボティクスをどのように使用して世界中の顧客に荷物を届けるかを見て回りました。ロボットがフルフィルメントセンターをナビゲートしているのを見る息子の目が輝いていました、それを見て、私たちの多くがそもそもなぜテク

こんにちは、ラクス技術広報です。 2026年7月15日に開催した主催イベント、「RAKUS AI Conference 2026 Summer」の5本のセッションのうち3本目に登壇したのが、AIエージェント開発課の竹田舜さんです。 テーマは「PoCから本番へ―楽楽精算AIエージェントを支える、LLMOpsとインフラの選択肢」。 CTOや役員による組織戦略の話に続き、現場のエンジニアが実際に何を判断してきたのかという、解像度の高い知見が語られたセッションでした。竹田さんが語ったのは、「AI専用の特殊なものと

本記事は Kiro ブログの記事「 Introducing Kiro Crew 」（2026年8月4日、著者: Bolin Chen、Zejiang (Joe) Guo、Zezhen Xu）を翻訳したものです。 気持ちのいい金曜日の午後。そろそろ仕事を切り上げて、外の天気を楽しもうとしています。ちょうど片付けを始めたところで、チームメイトから緊急のレイテンシー急増について助けてほしいと連絡が入ります。あなたは似たようなインシデントを覚えています。どのメトリクスを調べればいいか、どの診断を走らせるか、前回ロ

本記事は AWSアワード受賞者祭り 2026 17日目の記事です。 🏆 16日目 ▶▶ 本記事 ▶▶ 18日目 🌐 Generative UIとは Generative UI を実現する技術 AG-UI (Agent-User Interaction) AG-UI の特徴 A2UI (Agent-to-User Interface) A2UI の特徴 AG-UI × A2UI は補完関係 AG-UI × A2UI を組み込んだマルチエージェントを作ってみる 技術スタック 旅行プランの生成 アーキテクチャの

本ブログは dSPACE Japan 様と アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社が共同で執筆いたしました。 1. はじめに 自動車分野で行われている自動運転技術の開発では、データ駆動型アプローチの重要度が高まっています。膨大な実走行データを体系的に整備・活用することで多様な運転環境への対応が可能になり、モデルの汎化性能と信頼性を継続的に向上させることができます。 しかし、自動運転システムが生成するデータ量は膨大であり、その管理と活用には大きな課題が伴います。データ収集から学習、検証、デプロイ、モニ

G-gen の佐々木です。当記事では、Agent Runtime にデプロイしたエージェントの呼び出し元を IAM 拒否ポリシーで特定のプリンシパルのみに制限する方法を、Gemini Enterprise アプリからの接続を例に紹介します。 前提知識 Agent Runtime とは Gemini Enterprise とは IAM ポリシーの仕組み 当記事のシナリオ アクセス制限の考え方 エージェントの呼び出しに必要な権限 Gemini Enterprise の呼び出し元 ID 制限に使用する2つの I

G-gen の今村です。当記事は、Google Cloud Next Tokyo 26 の2日目に行われた Google セッション「 Gemini Enterprise Agent Platform 入門！進化した次世代エージェント構築基盤の全貌 」のレポートです。 他の Google Cloud Next Tokyo 26 の関連記事は Google Cloud Next Tokyo 26 カテゴリ の記事一覧からご覧いただけます。 セッションの概要 Gemini Enterprise Agent P

1. はじめに こんにちは、事業支援部の江夏秀俊です。 当部の業務の一つに、事業部門の社内審議を支援する事務局としての役割があります。具体的には、審議案件の内容確認や全社審議の申し込み受付、審議会の開催調整（日程調整やレビューワーアサイン）、審議資料の確認・管理を通し、適切な投資やプロジェクトの品質を維持する役割を担っています。 以前の事業部制では、自分の担当事業部のレビューワーとなる役職者や適用されるルールを把握していれば問題ありませんでした。 2025年より統括本部制が敷かれ、各事業部に配置されていた

NTTドコモビジネス株式会社（以下、ドコモビジネス）は、日本最大級のネットワーク展示会である「Interop Tokyo 2026（会場：幕張メッセ、会期：2026年6月10日〜12日）」において構築されるShowNet 1 にContributorとして参加し、docomo business SIGN™を活用したモバイル回線・セキュリティ・データ利活用に関する取り組みを行いました。 本記事では、ShowNet管理網へのセキュアなリモートアクセス環境の構築、脅威検知・フローログを活用したセキュリティ機能の

品質戦略のレイヤーに、QAがいない。 PdMやDevには役割を広げていくキャリアパスが見えている。PdMはプロダクト組織のリーダーへ、Devはアーキテクトやテックリードへ。でも、QAの先は確立されていない。AI時代になって、この空白がさらに際立って来るように感じる。 ソフトウェア開発の現場には、3つの主要ロール、いわゆる3アミーゴがいます。 PdM（プロダクトマネージャー）：「何を作るか」を決める人 Dev（開発者）：「どう作るか」を実現する人 QA（品質保証）：「それで正しいか」を問う人 自分は開発者→