はじめに はじめまして！カスタマーサポートグループサポートシステムチームの植田です。 プライベートでは、「旅行」「運動」「カラオケ」「勉強」、以外のことが好きです（インドア派です）。 お客様が自身の契約情報を確認する会員サポートページやカスタマーセンターのオペレータが使用する社内ツールの開発や運用を行っています。 直近ではカスタマーセンターのオペレータが使う社内ツールのAzureへのクラウド移行を担当しました。 これまでの経歴と転職のきっかけ 前職はCG業界で、CGプログラマーという仕事をしていました。

ども！毎日 Claude Code と一緒に仕事している龍ちゃんです。 この記事を読むと、こんなことができるようになります。 「また同じミスだ」をゼロにする — セッション中のミスを「教訓ファイル」として即記録する方法 CLAUDE.md ・ スキル ・設定を教訓ベースで改修して、Claude Code 環境を自分仕様に育てられる 教訓ファイルをバグチケットとして消化→削除するサイクルで、改善が自然と回り続ける 毎日 Claude Code と話してると、同じ回避を繰り返してないか？ 毎日Claude C

Amazon Relational Database Service（以下、RDS）や Amazon Aurora（以下、Aurora）のリザーブドインスタンス（RI）は、オンデマンド料金と比較して大幅なコスト削減が可能です。しかし、RDS の RI には Amazon EC2 の RI とは異なり開始日時を指定した予約購入の機能がなく、購入 API を実行した時点で即座に課金が開始されます。そのため、大量の RI を短時間で正確に購入するには手動オペレーションでは負荷が高く、お客様にとって購入のハードル

ども！最近バグ調査のたびに GitHub の Issue を行ったり来たりしている龍ちゃんです。 今回紹介するスキルは GitHub Copilot でも Claude Code でも動きます。どちらを使っていても同じ方法で導入できるので、自分の環境に合わせて読んでください。 対象読者 VS Code + GitHub Copilot（Free 以外のプラン）または Claude Code を使っている方 gh CLI の認証が済んでいる方（ gh auth status で確認） Agent Skill

本投稿は、 2025 年 10 月 21 日に公開された記事 「 Restore self-managed Db2 Linux databases in Amazon RDS for Db2 」を翻訳したものです。 より多くの組織がセルフマネージドの Db2 on Linux ワークロードを Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) for Db2 へ移行するにつれ、移行チームは「準備こそがプロジェクト遅延を防ぐ鍵」であることを学んでいます。よくある障

こんにちは！ Principal Generative AI Engineerの森田です。私の所属するAIファーストGでは、社内の生成AI活用にとどまらず、販売店やトヨタグループにおけるAI活用支援を行っております。 KINTOテクノロジーズでは、AIファーストを掲げ、全社員が必要な生成AIツールを申請し利用することができます。開発に関するものだけでもClaude Code、GitHub Copilot、Devin、Kiroなど、開発者が選べる環境が整っています。 今回は、社内でも特に利用者が多いClau

GitHub Actions の失敗ログ、まだ手動で読んでいませんか？ ども！龍ちゃんです。 CI が落ちたときの対応、毎回こうなっていませんか？ GitHub Actions の UI を開く 失敗した Run を探す 失敗したジョブを開く ログをスクロールしてエラー行を目視で探す エラーメッセージをコピーしてググる 地味に面倒なんですよね、これ。特にジョブが複数あるワークフローだと、どのジョブのどのステップで落ちたのかを探すだけで時間を食う。 これ、Agent Skills に任せたら1行で終わります

Azure App Service（以下、App Service）を利用していると、トラブルシューティング時に「Kudu（SCM）」という言葉を目にすることがあります。本記事では、その役割と活用方法を整理します。 1. Kudu、SCMとは？ 1-1. Kuduについて Kuduとは、App Serviceに組み込まれたデプロイおよび診断エンジンであり、 GitHubやAzure Reposからソースコードをプッシュすると、Kuduエンジンがこれを受け取り、ビルド処理（npm installやdotnet

はじめに こんにちは。バンダイナムネクサス データ戦略部の山野です。 今回は、Google Cloudのサービスを活用してエンジニア向けの開発環境を刷新した事例をご紹介します。私たちの課題と、それをどう解決したかについて、具体的なポイントを深掘りしていきます。 経緯と背景 エンジニア向けの開発環境を、ユーザーと管理者の両方にとってより使いやすく、効率的にしたいという要望がありました。そのため、以下の点に注目して改善を試みました。 マネージドサービスを活用した運用の効率化： 弊チームでは、これまでエンジニア

本記事は 2026 年 2 月 23 日に公開された Joe Hsu, Shweta Garg, Murali Krishna Ramanathan による “ The hidden inefficiencies in AI coding (and how we find them) ” を翻訳したものです。 タスクが完了しました。コードはコンパイルされ、テストはグリーンになり、全員が次へ進みます。しかし、その「合格」したタスクが、エージェントがすぐそこにあるファイルを見つけられなかったために 17 ター

近年ゲリラ豪雨など水害による被害が発生しています。このような都市部での水害をシミュレーションすることは都市設計の観点から有益な取り組みの1つになります。 そこで、都市水害シミュレーションをOpenFOAMというCFDフレームワークを用いて実行することを目的にその手順についてまとめていきたいと思います。 ※CFD（Computational Fluid Dynamics、流体解析）フレームワーク OpenFOAMは都市水害で多く利用されるVOF法を実装しているOSSであり、メッシュ生成などCFDに必要となる

はじめに GitHub Copilotは導入しやすい開発者向けAIの1つですよね。Copilot CLIは便利で普段の開発でも頻繁に利用するものになっていますが、このAIの力をワークフローに組み込めるとしたら素晴らしいことです。そこで業務で使い道のあるドキュメンテーションの観点においてCopilot SDKを利用して自動ドキュメント生成ツールを作ってみました。コードで制御させることはスキルなどでMust, Shouldを書くよりも強力であり、さらにCopilotの活用の余地が広がると感じます。 https

はじめに ども！龍ちゃんです。皆さん、Spec駆動開発やってますか？ AIが出てきて、開発スピードが爆上がりしたり、開発を丸投げできたり、いろんなことができるようになりましたよね。そんなAI駆動開発の文脈でよく語られるのが Spec駆動開発（SDD） です。 SDDツールも色々出てきてます。Kiro、Spec Kit、AI-DLC…。でも、新しいツールを導入するには学習コストがかかりますよね。プログラミング言語と同じで、「じゃあそのツールを勉強しなきゃ」となる。 「Claude Code契約したし、まずは

新年あけましておめでとうございます。ソリューションアーキテクトの konippi です。 Kiro CLI は、2025 年 11 月から 12 月にかけて、v1.21.0・v1.22.0・v1.23.0 と立て続けにアップデートがリリースされました。Web 検索機能、コードインテリジェンス、サブエージェント、Plan エージェントなど、開発体験を大きく向上させる機能が追加されています。Kiro についてまだご存知でない方は「 Kiroweeeeeeek in Japan 開催のお知らせ 」を読んでいただ

Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) for SQL Server が、CPU 最適化機能をサポートするようになりました。 CPU 最適化機能 を使用すると、新しいインスタンスを起動する際や既存のデータベースインスタンスを変更する際に、コア数を定義することができます。この機能は第 7 世代インスタンスクラスから利用可能です。以下のメリットがあります： RDS SQL Server インスタンスの vCPU 数をカスタマイズ 特定のワークロードに対し