私は「ソフクリ Microsoft Techひろば」という、エンジニアBlogの管理人をしています。

This year, ONE CAREER launched its first-ever global internship program through "TechJapan," a platform designed to help exceptional students from institutions like the Indian Institutes of Technology (IIT) forge careers in Japan! For this interview, we s

本ブログは 2026 年 8 月 25 日現在の内容を基に記載しております。記載内容については今後変更される可能性があります。 こんにちは ! テクニカルインストラクターの室橋です。AWS クラウドの知識やスキルを証明する方法としての「 AWS 認定 」はご存知の方も多いかと思います。しかし、2025 年末より AWS Skill Builder に順次コースが追加されている「マイクロクレデンシャル」という新しいスキル証明については、まだご存じない方や、AWS 認定との違いがよくわからないという方もいらっ

⚠️ 【注意】本記事の内容は2026年8月17日時点のものです。日本語PDFの対応状況はAWSのアップデートにより変わる可能性があるため、最新の状況は公式ドキュメント等をご確認ください。 クロスイノベーション本部の大岡叡です。 Amazon Bedrock Managed Knowledge Base（以下 Managed KB）に電通総研の有価証券報告書(PDF)を入れて、営業利益の推移に関する質問をしてみました。ところが返ってきた営業利益は、全て誤った数値でした。 原因を調査したところ、そもそも検索で

介護ソフトのテストを任されたものの、「一般的な業務システムと同じ観点で確認してよいのだろうか」と迷うケースは少なくありません。 介護ソフトには利用者情報の管理だけでなく、アセスメント、ケアプラン、介護記録、サービス実績、各種帳票、介護報酬請求など、介護現場のさまざまな業務が集約されています。 そのため、個々の画面が仕様通りに動いていることだけを確認しても、十分なテストとはいえません。 たとえば、介護記録への入力自体は正常でも、その情報がサービス実績や帳票、請求処理へ正しく反映されなければ、現場では重大な問

一般的なソフトウェア開発や評価の経験があっても、医療機器の開発に関わり始めると「これまでと同じテストで十分なのか」と迷いやすくなります。 医療機器では、単に仕様通り動作することを確認するだけでなく、ソフトウェアの誤動作が患者や医療従事者へ与える影響を考え、 安全性に関わるリスクが適切に管理されていることまで確認する視点 が欠かせません。 さらに、IEC 62304／JIS T 2304によるソフトウェアライフサイクル、ISO 14971／JIS T 14971によるリスクマネジメント、サイバーセキュリティ

Webシステムや業務システムのテスト経験があっても、電子カルテでは「一般的なテストと何が違うのか」「どこまで確認すれば十分なのか」と迷いやすいものです。 電子カルテでは、単に画面や機能が仕様どおり動けばよいわけではありません。 患者情報の取り違え、診療記録の不整合、処方や検査結果の誤表示、外部システムとの連携不良などは、診療業務そのものへ影響する可能性があります。 そのため、 不具合が起きた場合に医療現場へどのような影響が生じるか を考えながらテストを設計することが重要です。 また、現在の電子カルテは電子

Amazon Bedrock は、Anthropic や OpenAI をはじめとする主要モデルからオープンウェイトモデルまで、幅広いモデルの選択肢を提供しています。アマゾン ウェブ サービス ジャパン（以下、AWS ジャパン）は 2026 年 7 月 28 日、東京・赤坂インターシティコンファレンスにて「AWS Bedrock LLM Day Japan」を開催しました。AWS Summit New York City で発表された最新アップデートをいち早くお届けするとともに、Amazon Bedroc

はじめに 「AIがちゃんと仕事をしているか」を、そもそも測る手段がありませんでした レバレジーズが運営する「レバテック」は、ITエンジニアやクリエイター向けの転職・フリーランス支援サービスです。レバテックブランドの一部である「レバテックキャリア」では、キャリアアドバイザー（CA）が求職者の方と面談し、その内容をもとに求人や案件を提案しています。 このレバテックキャリアでは、CAと求職者の方のやり取りが記載されたテキストデータからLLMを使って求職者の技術スキルを自動で抽出し、求人のレコメンドに試験的に活用

はじめに：設計における2つのアプローチ こんにちは。電通総研の技術統括推進ユニット 江夏秀俊と、同じく電通総研の製造エンジニアリング本部 エンジニアリング1ユニット 齊藤智明です。 製品開発やエレキ・メカ設計の現場で、次のような状況を目にすることはないでしょうか。 「機能ブロック図などの図面（定性モデル）を作成してみたものの、その後の詳細設計への活かし方が分からない」 「外部の提案や手法に沿って構造の整理を進めたが、具体的な仕様決定やトレードオフの判断で行き詰まる」 「設計判断を迫られても数値的な根拠がな

会計システムの導入や刷新でテスト工程に入ると、「何を確認すれば十分なのか」「ベンダーが実施したテストだけで本番移行してよいのか」と迷いやすくなります。 特に会計システムは、画面が問題なく動くだけでは品質を判断できません。 売上や仕入などの取引から正しい仕訳が作られ、残高や元帳、帳票まで一貫して反映されることに加え、税計算、売掛・買掛、入出金、決算、権限、周辺システムとの連携なども確認する必要があります。 さらに、新システムへ切り替える場合は、旧システムから移したマスタや残高、未消込データなどが正しいかとい

暗号資産取引所におけるテスト案件について、「一般的なウェブサービスのテストと何が違うのか」「金融や暗号資産の知識がなくても対応できるのか」と不安を感じるケースは少なくありません。 暗号資産取引所では、画面や機能が仕様どおり動くだけでなく、 顧客の資産や取引データが正確かつ安全に処理されること が非常に重要です。 国内の暗号資産交換業者には登録制度が設けられており、利用者保護の観点からシステム管理や分別管理などが求められています。 さらに近年は、署名鍵の管理だけではなく、外部委託先を経由した攻撃なども踏まえ

決済や送金などを扱うFinTechシステムでは、「一般的なWebシステムと同じテストをすれば十分なのか」と判断に迷う場面があります。 画面や機能が仕様どおり動くことはもちろん重要ですが、金融サービスでは、わずかな処理ミスでも残高不整合や二重決済といった大きな問題につながる可能性があります。 そのため、 取引・データの正確性、API（アプリケーション・プログラミング・インターフェース）による外部連携、性能、セキュリティ、障害時の復旧 まで含めて考えることが欠かせません。 また、テスト項目を大量に増やせば安心

こんにちは。Insight Edgeの小林と古野です。 私たちは先日、社内の月次対面イベントで「生成AI時代のエンジニア像」をテーマに、エンパシーサークルを企画・実施しました。 はじめに、本記事は会社としての公式見解を示すものではありません。社内の一部署・有志メンバーによる取り組みのレポートとして、当日の対話で出た意見や、運営を通じて得た気づきをまとめたものです。生成AIやエンジニアの将来について、唯一の答えを提示することも目的としていません。 この記事では、イベントを企画した背景、エンパシーサークルの進

本記事は 2026 年 7 月 14 日に公開された Jishnu Dasgupta と Chetan Dharma の “ Automated Incident Remediation with AWS DevOps Agent and Kiro CLI ” を翻訳したものです。 はじめに インシデント修正の自動化、つまり調査結果を人手をかけずにデプロイ済みの修正へとつなげることは、AWS 上で分散ワークロードを運用するオペレーションチームにとって次の課題です。現在、インシデントが深夜 2 時に発生する