本記事は 2025 年 11 月 20 日に公開された “ Accelerating data modeling accuracy with the Amazon DynamoDB Data Model Validation Tool ” を翻訳したものです。 Introducing the Amazon DynamoDB data modeling MCP tool では、 Amazon DynamoDB Model Context Protocol (MCP) サーバー を発表しました。これは、Dyn

1. はじめに Snowflake では近年、Iceberg Tablesや外部テーブル連携などオープンテーブルフォーマットへの対応が急速に拡張されています。その中で、Snowflake Innovation Team（SIT）が公開しているツールセット Emerging Solutions Toolboxは、実験的・実用的なユーティリティが多く、Snowflake技術者としては是非触っておきたい内容になっています。 今回はその中でも Helper Iceberg Migrator を実際に使い、Snow

ミイダスと聞くと、「ミスマッチのない採用」をイメージされる方が多いかもしれません。 しかしいま、ミイダスは“採用サービス”から一歩先へ進もうとしています。 テクノロジーとサイエンス、そしてAIの力を掛け合わせることで、 採用だけでなく、定着・育成・研修・勤怠などといった「人事のライフサイクル全体」を支えるプラットフォームへ進化していく。 それが、現在ミイダスが見据えている未来です。

本記事は Kiroweeeeeeek in Japan ( X: #kiroweeeeeeek ) の第 10 日目です。GitLab 合同会社 小松原様に寄稿いただきました。 はじめに：開発が速すぎる時代の新しい課題 Kiro の登場により、ソフトウェア開発は劇的に加速しました。チャットで要望を伝えるだけで、あっという間に仕様書が生成され、コードが書かれる。開発者にとっては夢のようなツールです。 しかし、この「速すぎる開発」は、特に日本の開発現場において新たな課題を生み出しています。 それは、発注元と開

本ブログは三遠ネオフェニックス様と Amazon Web Services Japan が共同で執筆いたしました。 みなさん、こんにちは。バスケ大好き AWS ソリューションアーキテクトの鈴木です。 休日は推しのチーム（ニューヨークの NBA チームが好きです）の直近の負け試合を何度も見て、敗因の仮説を考えてはそれを裏付けるデータを探すことに奔走しています。最近のバスケットボールに関するデータは多種多様でとても興味深いです。単純な 2 点、3 点シュートの成功率に留まらず、どれだけ難しいシュートを決め切っ

本投稿は、 Caius Brindescu と Mahesh Kansara による記事 「 Real-time Iceberg ingestion with AWS DMS 」を翻訳したものです。 これは、AWS とのパートナーシップに基づいた、Etleap の主任エンジニアである Caius Brindescu によるゲスト投稿です。 タイムリーな意思決定には、低レイテンシーで最新のデータにアクセスすることが不可欠です。しかし、多くのチームにとって、データレイクへのレイテンシーを削減することは、更新の

みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクトの戸塚です。今週も 週刊AWS をお届けします。 ついに 12 月 1 日から 5 日で re:Invent 2025 が開催されます。私もデモ展示員として、現地ラスベガスに行く予定なので、ぜひ現地に行かれる方は Builders Fair で展示している私のブースにお越しください。そのブースでは、生成 AI を活用したロボットの自動走行デモを今絶賛開発中で、間に合わせるために必死に頑張っています。 それでは、先週の主なアップデートについて振り返っていきまし

はじめに こんにちは、データドリブン推進室でデータエンジニアをやっている鶴です！ みなさん、LightdashのTable calculation機能って使ってますか？ 自分はLightdashを触っていて[+Table calculation]という表記を見かけた際に 「Table calculationってことは表計算機能のことか〜 Tableauとかにもある出力した結果データの中で集計したりするやつかな あると便利だよな…そのうち使う機会くるっしょ〜」 みたいなこと考えてあまり触らずスルーしてました

AWS re:Invent 2025 まであとわずか 3 週間となりました。カンファレンスでの新しいリリースや発表を今から楽しみにしています。2024年は世界中から 60,000 名もの参加者がネバダ州ラスベガスに集まり、すばらしい雰囲気の中で開催されました。AWS re:Invent 2025 への 登録 はまだ受け付けています。12 月 1 日から 5 日までラスベガスで開催されるこのイベントにぜひご参加ください。基調講演、ブレイクアウトセッション、チョークトーク、インタラクティブな学習機会、世界中の

はじめに こんにちは、Databricksビジネス推進室の澁谷です。 2025年6月にサンフランシスコで開催されたDatabricksの年次カンファレンス「Data + AI Summit 2025」にてAIエージェント構築ツール「Agent Bricks」が発表されました。 2025年10月現在、Agent Bricksは限定されたリージョンでのベータ版提供となっており、該当の環境を触れるユーザーが先行して利用できます。 https://www.databricks.com/jp/blog/introd

データ分析者やエンジニアは、データベーススキーマを探索したり、テーブル構造を理解したり、さまざまな Amazon Redshift データウェアハウス間でクエリを実行するために、複数のツールを行き来することがよくあります。メタデータやデータを自然言語で探索できれば、このプロセスが簡素化されますが、AI エージェントは、最適な実行パスを探索して構築するために、Redshift クラスターの構成とスキーマの追加コンテキストを必要とすることがよくあります。 ここで Model Context Protocol

はじめに データマネジメントPF統括部の平尾です。 10/2にDatabricks GenieのThinking steps in responses機能がリリースされたため、実際に検証しながら、GenieがどのようにHuman-in-the-loop（HITL）を実現しているのかを整理しました。 Human-in-the-loop Human-in-the-loop（HITL） とは、人間がAIの判断過程に介入し、修正・確認を行う仕組みです。完全自動化されたAI処理の中に人間の判断を取り入れることで、結

はじめに はじめまして。NTTデータでデータサイエンティストをしております @shosuke_kondo です。 本記事では、DataRobotで手軽に未来を予測し、Tableauで予測結果を速く簡単に視覚的な形でデータ分析した「携帯キャリアの解約予測に基づくLTV（ライフタイムバリュー）算出による優良顧客分析」の仮想事例をご紹介します。 DataRobotとは DataRobot社は、人工知能（AI）に対するユニークなコラボレーション型のアプローチであるバリュー・ドリブン AIのリーダーです。 http

はじめに はじめまして。NTTデータでデータサイエンティストをしております @shosuke_kondo です。 本記事では、DataRobotで手軽に未来を予測し、Tableauで予測結果を速く簡単に視覚的な形でデータ分析した「携帯キャリアの解約予測に基づくLTV（ライフタイムバリュー）算出による優良顧客分析」の仮想事例をご紹介します。 DataRobotとは DataRobot社は、人工知能（AI）に対するユニークなコラボレーション型のアプローチであるバリュー・ドリブン AIのリーダーです。 http

本記事は、2025 年 10 月 7 日に公開された Best practices for migrating from Apache Airflow 2.x to Apache Airflow 3.x on Amazon MWAA を翻訳したものです。翻訳はクラウドサポートエンジニアの山本が担当しました。 Amazon MWAA の Apache Airflow 3.x では、セキュリティと分離性を強化する API ベースのタスク実行など、アーキテクチャの改善が導入されています。その他の主要なアップデー