テレメトリの量とインシデント件数が増え続ける一方で、運用担当者の人数は横ばいです。また、コーディングツールは、多くのリリースプロセスのレビューが追いつかない速度で変更を生み出しています。re:Invent 2026 のクラウド運用（COP）トラックにある AI オペレーション（AIOps）の各セッションでは、AI エージェントが運用業務を担う方法を取り上げます。具体的には、インシデントの調査、修正案の提示、本番前に問題を検出するためのコード変更のレビュー、オンデマンドの SRE タスクの処理、プロアクティ

セーフィー株式会社のデータ分析基盤グループでエンジニアをしている渡部です。 セーフィーのデータ分析基盤では、データソースごとにばらばらだったデータ取り込み処理のやり方を揃えるため、Python ライブラリの dlt(data load tool)を採用することとなりました。 dlt は取り込みを実行するだけなので「いつ実行するか？」「失敗にどう気づくか？」の仕組みは別で用意する必要があります。 そこで、オーケストレーションツールとして、Dagster も合わせて導入することとなりました。 現在は、プロダク

本記事は全3回シリーズの第3回です。 第1回ではLakebridgeの全体像を、第2回ではBladeBridgeとSwitchによるSQL ServerのDDL変換とDatabricksへの適用を紹介しました。 最終回となる本記事では、第2回で作成したテーブルと検証データを引き継ぎ、Agentic Code Converterによる3種類のT-SQLの変換から、実行・結果確認までを試します。 第1回：Lakebridgeの機能紹介 第2回：Lakebridgeを触ってみる 1. はじめに 前回のLakeb

本記事は全3回シリーズの第2回です。 第1回では、Databricksへのマイグレーションを支援するLakebridgeの概要と各機能を紹介しました。 本記事では、Analyzer・BladeBridge・Switchを使ってSQL ServerのDDLを変換し、Databricksへの適用から動作確認までを行います。 第3回では、今回作成したテーブルを使ってAgentic Code ConverterによるT-SQL変換を検証します。 第1回：Lakebridgeの機能紹介 1. はじめに 既存のSQL

本テーマは全3回構成です。 第1回となる本記事ではLakebridgeの全体像と各機能を紹介します。 第2回ではLakebridgeのBladeBridge・Switchを用いたDDL変換を実践します。 第3回ではAgentic Code ConverterによるT-SQL変換を実践します。 0. 簡単に自己紹介 はじめまして。私はNTT DATAでクラウド・データ／AI領域のシステム開発に携わっています。 これまでAWS（Amazon Web Services）環境でのシステム開発を経験し、現在はDat

Weekly Google Cloud アップデート情報 - 2026年10月27日 ~ Gemini Enterprise で Anthropic モデルが利用可能に ~ 皆さま、こんにちは。直近2週間 (2026/10/09 - 2026/10/22) の主な Google Cloud（旧GCP）のアップデート情報を紹介します。 ※本記事の引用元:Google Cloud リリースノート 注目のアップデート Gemini Enterprise で Anthropic モデルが利用可能に Gemini

本記事は、2026年10月5日にNetworking & Content Delivery で公開された Powering predictable costs with AWS Direct Connect flat-rate pricing を翻訳したものです。 従来のオンプレミスネットワークでは、コストの予測可能性が常にネットワーク接続予算編成において中心的な要素でした。組織は専用線、Multiprotocol Label Switching (MPLS) リンク、専用クロスコネクトを利用して

エンタープライズ会計ソリューション本部の三上です。 先日、クロスイノベーション本部の大岡叡さんが主催する「25卒合同AWS勉強会 #4」に参加してきましたので、その様子をお届けします！ 私は業務上AWSに触れる機会が限られているため、最新のAWS活用事例や技術動向を学ぶことを目的に参加しました。 生成AIやエージェント開発など、現在注目を集めるテーマについて実践的な知見に触れることができ、大変有意義な機会となりました。 イベント概要 イベント内容 発表内容の紹介 1. Organizations+Cont

【イベント参加レポート】現場で使える「データの出口」とは｜Squadbase Community Meetup #0 1. はじめに データ基盤やBIを整備し、ダッシュボードまで用意したのに、現場ではCSVをダウンロードして手元で加工している。データ活用を推進している方にとって、何度も向き合ってきた課題ではないでしょうか。 最近は生成AIによって、データを分析したり、ダッシュボードの画面を作ったりするハードルが大きく下がりました。一方で、「現場で使われない」という課題までは、それだけで解消されるわけではあ

本記事は、株式会社コーテッグ様と Amazon Web Services Japan による共同執筆です。 みなさん、こんにちは。アマゾンウェブサービスジャパンの古山です。 生成 AI の活用は、チャットボットによる応答から、自律的にタスクを進める「AI エージェント」の実用化へとステージが移りつつあります。本記事では、 Amazon Bedrock AgentCore を中核とした非同期 AI エージェント基盤により、自然言語で問いかけるだけでデータの分析・可視化・レポート生成までを完結させる AI 分

はじめに 想定読者：データサイエンティストなど、日常的にデータを扱っていて、コネクティッドデータは初めての方。 この記事で分かること：コネクティッドデータの中身、一般的な分析の流れ、それが何に使われるか、扱うときに詰まる点。 こんにちは。KINTOテクノロジーズのデータサイエンスGに所属するfalsenineです。 コネクティッドデータとは、通信機能を持つクルマが、クラウドに送るデータのことです。車速や位置情報などが含まれ、運転者ごとの安全運転スコアを保険料の割引に反映する保険や、交通情報の生成などに活用

物流業界では、EC 市場の急拡大、販売チャネルの多様化、商品ライフサイクルの短期化が同時に進み、サプライチェーン全体の最適化が重要な経営課題になっています。欠品や過剰在庫は、売上機会の損失やコスト増加に直結します。だからこそ、リアルタイムな可視化とデータに基づく意思決定が欠かせません。 こうした課題に応えるのが、日本通運株式会社（以下「日本通運」）が開発・提供する AI 搭載型物流 Web アプリ「DCX（Digital Commerce Transformation）」です。AWS 上に構築された DC

アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社（以下、AWS ジャパン）は、2026 年 9 月 24 日（木）に、AWS ジャパン オフィスで「Kiro Meetup #8」を開催しました。Kiro Meetup は、Kiro を使っている方が集まり、使い方の工夫や最新アップデートを共有するコミュニティイベントです。今回はオフィス移転後の新しい会場での開催となりました。 当日は、AWS から Kiro の最新アップデートと Kiro Crew の詳細を紹介したあと、三菱電機株式会社の中村 信夫 氏と小森

Weekly Google Cloud アップデート情報 - 2026年10月13日 ~ Gemini Enterprise: Antigravity 機能へのアクセス制御 ~ 皆さま、こんにちは。先週 (2026/10/02 - 2026/10/08) の主な Google Cloud（旧GCP）のアップデート情報を紹介します。 ※本記事の引用元:Google Cloud リリースノート 注目のアップデート Gemini Enterprise: Antigravity 機能へのアクセス制御 管理者は、組

本記事は 2026 年 9 月 17 日 に公開された「 Free Sandbox Environments for Amazon Connect Customer on AWS Builder Center 」を翻訳したものです。 はじめに Amazon Connect Customer の ワークショップ が、 AWS Builder Center の 無料サンドボックス環境 で利用できるようになりました。AWS アカウント・クレジットカード不要で、予期しない請求なく、あらゆる顧客接点で優れたカスタマ