本記事は、2026 年 3 月 30 日に公開された Build high-performance apps with AWS Lambda Managed Instances を翻訳したものです。翻訳は Solutions Architect の 齋藤 拓巳 が担当しました。 最新のサーバーレスイノベーションを把握して、アプリケーションの変革に役立てましょう。 この第 31 回四半期レビューでは、2025 年第 4 四半期に発表された、見逃しているかもしれない AWS サーバーレスの重要なリリース、機能

本記事は、2026 年 1 月 30 日に公開された Serverless ICYMI Q4 2025 を翻訳したものです。翻訳は Solutions Architect の 齋藤 拓巳 が担当しました。 最新のサーバーレスイノベーションを把握して、アプリケーションの変革に役立てましょう。 この第 31 回四半期レビューでは、2025 年第 4 四半期に発表された、見逃しているかもしれない AWS サーバーレスの重要なリリース、機能、リソースをご紹介します。 前回の ICYMI を見逃した方は、 2025

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務めております池野です。 本記事は、【前編】Databricks Assistantを活用して需要予測モデルを構築してみた 〜EDA編〜の後編です。 前編では、需要予測モデル構築における課題感の整理からスタートし、 Databricks Assistant の設定 データ読み込み EDA（探索的データ解析） 需要に影響を与える要因の仮説出し までを実施しました。 需要予測はビジネスインパクトの大きいテーマですが、実務では前処理やEDA、特徴量設

はじめに 「導入したAIの予測精度をさらに引き上げたい」「AIの判定をより安定させて、現場のビジネスに深く定着させたい」――。AIモデルを開発・提供する当社にも、ビジネスを前進させるためのこうした前向きなご相談が頻繁に寄せられます。AIのみならず、データを活用したプロジェクトを成功に導き、期待以上の投資対効果（ROI）を生み出す最大の鍵。それは、AIに入力される 「データ」の品質 です。私たちAIベンダーは、日々モデルのアルゴリズムを磨き上げ、最高精度のエンジンを開発しています。 しかし、その最先端のAI

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務めております池野です。 本記事では、Databricks Assistantを活用して需要予測モデルを構築してみた内容をご紹介します。 内容に少しボリュームがあるため、前編・後編の2部構成でお届けします。 前編：背景・コンセプト整理からEDA（探索的データ解析）、需要要因の仮説出しまで 後編：特徴量設計、ベースライン構築、機械学習モデル構築、振り返りまで 需要予測はビジネスインパクトの大きいテーマですが、実務では前処理やEDA、特徴量設計など

本記事は 2026 年 1 月 12 日 に公開された「 Navigating architectural choices for a lakehouse using Amazon SageMaker 」を翻訳したものです。 組織がデータを活用して意思決定やイノベーションを推進する動きは加速しています。ペタバイト規模の情報を扱う中で、従来はデータレイクとデータウェアハウスという 2 つの異なるパラダイムに分かれてきました。それぞれ特定のユースケースに強みがある一方、データ資産間に意図しない障壁を生むことが

本記事は 2026 年 1 月 26 日 に公開された「 Top 10 best practices for Amazon EMR Serverless 」を翻訳したものです。 Amazon EMR Serverless は Amazon EMR のデプロイオプションの 1 つで、 Apache Spark や Apache Hive などのオープンソースビッグデータ分析フレームワークを、クラスターやサーバーの設定・管理・スケーリングなしで実行できます。EMR Serverless は、データストレージ、

「Google Cloud Next Tokyo」はGoogle Cloudが年に1回開催するイベントの日本版で、クラウド技術の最新情報や事例の紹介に加え多彩なワークショップなどを含み、今年は2025年8月5日(火)と6日(水)の2日間、東京ビッグサイトで開催されました。 本記事は8月5日のセッションでunerryの3名が登壇した「Vertex AIで実現：購買データ x 約1億IDの人流データによる次世代広告ターゲティング」を書き起こし風にレポートします。 （実際の発言から編集を加えています） ※人員数

本記事は 2026 年 3 月 16 日 に公開された「 Securely connect Kafka clients running outside AWS to Amazon MSK with IAM Roles Anywhere 」を翻訳したものです。 AWS 外 (オンプレミス環境や他のクラウド) で動作する Kafka クライアントは、コードベースやサーバー設定に長期 IAM ユーザーのアクセスキーを含める必要があります。長期認証情報が漏洩すると、AWS アカウントへの不正アクセスにつながるリス

本記事は 2026 年 3 月 9 日 に公開された「 Kinesis On-demand Advantage saves 60%+ on streaming costs 」を翻訳したものです。 Amazon Kinesis Data Streams は、あらゆる規模のストリーミングデータをキャプチャ、処理、保存できるサーバーレスのストリーミングデータサービスです。2025 年 11 月 4 日、 Amazon Kinesis Data Streams に On-demand Advantage モードが

本記事は 2026 年 3 月 4 日 に公開された「 How Amplitude implemented natural language-powered analytics using Amazon OpenSearch Service as a vector database 」を翻訳したものです。 本記事は、Amplitude の共同創業者兼チーフアーキテクトである Jeffrey Wang 氏が AWS と共同で執筆したゲスト投稿です。 Amplitude は、プロダクトおよびカスタマージャーニ

はじめに 2025年5月、dbt Labs から新しい実行エンジン dbt Fusion のpublic beta がリリースされました。現在はGA（General Availability）に向けた動きも進んでいます。 dbt Fusion による実行速度の向上やSQLの理解力強化については、すでに多くの場で紹介されていますが、個人的にはデータ分析基盤の拡張において避けて通れない「ELTパイプラインの変更」への寄与に着目しています。 そこで本記事では、dbt Fusion が提供する変更関連の機能に絞り

本ブログは、三菱電機株式会社 電力システム製作所 電力ICTセンター 小森様と、アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 ソリューションアーキテクト稲田、GitLab 合同会社 ソリューションアーキテクトの小松原様の共著です。三菱電機 電力ICTセンターにおける Kiro と GitLab を組み合わせたソフトウェア開発効率化の取り組みについてご紹介します。 電力ICTセンターについて 三菱電機 電力システム製作所 電力ICTセンターは、再生可能エネルギーの拡大や電力自由化に対応する電力×ICTの専門

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務めております池野です。 本記事では、DataRobot の生成AIを活用したアプリケーションである「データと会話する」エージェントを使って、商品の売り上げデータをインプットに、対話的に商品の需要傾向を確認する方法や、その使用感をお伝えしたいと思います。 DataRobotとは DataRobot社は、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によってユーザーをAIサクセスに導くバリュー・ドリブン AIのリーダーです。 https:/

本記事は 2026 年 02 月 09 日 に公開された “Simplify cross-account stream processing with AWS Lambda and Amazon DynamoDB” を翻訳したものです。 原文: https://aws.amazon.com/blogs/database/simplify-cross-account-stream-processing-with-aws-lambda-and-amazon-dynamodb/ 組織は、セキュリティと分離のため