本ブログは、KDDI株式会社 高山 伸也 氏、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 安藤 が共同で執筆しました。 みなさん、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの安藤です。 位置情報データを活用した商圏分析は、小売・飲食・観光業界において出店計画や集客戦略の意思決定に広く活用されています。今回は、 KDDI株式会社 （以下、KDDI）が提供する位置情報ビッグデータ分析サービス「KDDI Location Analyzer（以下、KLA）」の新機能開発事例をご紹

本日 AWS は、 AWS FinOps Agent  のパブリックプレビューを発表します。これは、コスト異常を調査して根本原因を特定し、組織全体のエンジニアに対して、すでに使っているツールの中でコストに関する質問に回答する、エージェント型 AI ソリューションです。 FinOps（financial operations の略）は、財務・エンジニアリング・ビジネスの各チームを結びつけ、財務上の責任を共有し、コスト・スピード・品質の間でデータに基づくトレードオフを行うことを通じて、クラウド投資の

本記事は 2026 年 6 月 5 日 に公開された「 Adding LINE Messenger to your AWS omnichannel fallback solution 」を翻訳したものです。 本記事では、既存のオムニチャネルフォールバックソリューションに LINE Messenger を統合して拡張する方法を説明します。アーキテクチャの変更点、デプロイ手順、テスト手順についても取り上げます。元のソリューションは Amazon API Gateway 、 AWS Lambda 、 Amazo

英語版ブログ： “ Highlights from the 2026 AWS Life Sciences Symposium: Research and Drug Discovery ” ライフサイエンス業界全体で、研究者たちは実験の設計方法、データの解釈、そしてシミュレーションとウェット実験を結ぶ創薬サイクルのあり方を根本から変えつつあります。AI エージェントは、この新薬候補の発見プロセス全体を加速させています。2026年5月に開催された 2026 AWS Life Sciences Symposiu

はじめに：生成AIの登場とQAに投げかけられた問い生成AIが登場した際、多くの職種に対して似たような疑問が投げかけられました。「この仕事はAIに代替されるのか？」「反復的な業務は自動化されるのではない...

  こんにちは。サイバーエージェントの佐藤です。 先日開催された CA DATA NIGH ...

CA DATA NIGHTは、サイバーエージェントが主催するデータサイエンスに特化した技術者向けの勉 ...

はじめに はじめまして！エス・エム・エスでエンジニアインターンをしている小西です。私は現在情報系学部の4年生で、内定承諾後に「履歴書できるくん」チームに合流しました。 この記事では、3か月間どんなチームに加わり、どんなことを経験して、何を感じてきたかをできるだけ等身大に書いてみます。 所属チームとプロダクト 私はプロダクト開発部人材紹介開発グループに所属していて、「履歴書できるくん」というプロダクトの開発チームの一員として動いています。 このグループは、エス・エム・エスのキャリア事業を支える開発組織です。

みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクトの古屋です。今週も 週刊AWS をお届けします。 いよいよ AWS Summit Japan 2026 が今月の6 月 25 日（木）・26 日（金）の 2 日間に幕張メッセで開催されますね！日本最大級の「AWS を学ぶイベント」として、基調講演に加え、エージェント型 AI や機械学習、セキュリティ、アプリケーションモダナイゼーションまで、260 を超えるセッションや事例が揃います。 今回の AWS Summit では、私も Windows 依存のレガシーな

ニフティ社内で従業員が使う社内メールや予定表、カレンダー。さらには、SlackやGoogle Workspaceといった外部ツールまで、数多くのプロダクトの運用を担うのが、プラットフォームチーム（以下、PFチーム）です。従業員を「ユーザー」と呼び、日々みんなが滞りなく業務を行えるよう、縁の下で支えています。 前編では普段の業務内容や、印象深いプロジェクトについてメンバーに語ってもらいました。後編ではニフティという会社の良いところ、チームに迎えたいメンバー像、さらには各々が描く今後のキャリアについて聞いてい

みなさん、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの野間です。今週も AWS の最新アップデートをお届けします。Amazon Bedrock に OpenAI のモデルが加わり、Anthropic や Meta など各社のモデルを共通のセキュリティ・ガバナンスのもとで選べる——ユースケースに最適なモデルを一つの基盤から選べる AWS の強みが、今週も光る内容です。 お昼休みの30分で最新情報を知れる場として「 もぐもぐAWS 」というウェビナーを実施中です。今週は6月9日「 Kiro Pro を組織

サイオステクノロジー株式会社 Saman Elastic Stack を学んだりデモしたりするとき、いつも困ることがありました。 ちょうどいい練習用データがない という問題です。 本番ログは使えない、ランダムなダミーログは退屈すぎる。ES|QL の練習や SOC ラボ、ダッシュボードのデモには、もう少し「意味のあるデータ」が欲しい。そこで、自分で作ってみました。 GitHub に公開しています: GitHub – SIOS-Technology-Inc/elastic-eventgen Con

はじめに こんにちは、ZOZOTOWN開発本部Webバックエンドブロックのひでです。普段は ZOZOTOWN のバックエンド領域を担当しています。 Webバックエンドブロックでは2026年1月より、カスタマーサポートチーム（以下CSチーム）から技術調査として開発側にエスカレーションされる問い合わせの効率化に取り組んでいます。エスカレーション後の調査では、データ・ログ・過去の会話・コードベースなど複数のツールを横断して情報を集める必要があります。そのため、1件あたりの対応に多くの時間がかかるという課題があり

テスト管理では、テストケースの消化率や不具合件数を確認していても、「本当に品質は十分なのか」「リリースして問題ないのか」を判断しきれない場面があります。 消化率が高くても重要機能の確認が残っている場合や、不具合件数が少なくてもテスト観点が不足している場合があるためです。 そこで重要になるのが、テスト管理におけるメトリクスです。 メトリクスを活用すると、テストの進捗、品質状態、欠陥傾向、カバレッジ、修正状況などを数値で可視化できます。 これにより、感覚的な報告ではなく、根拠に基づいて品質状況やリスクを説明し

本記事は 2025 年 12 月 10 日 に公開された「 How to use Sustainability Insights Framework on AWS 」を翻訳したものです。 従来、組織は炭素排出量を追跡し、気候関連レポートを作成する際に、複雑で労働集約的、かつエラーが発生しやすい手動プロセスに直面してきました。このプロセスでは通常、従業員が公共料金の請求書、燃料消費記録、調達文書、出張領収書、施設運営ログなど、異なるソースから無数の時間をかけてデータを収集する必要がありました。大規模なチーム