はじめに こんにちは、2026年1月入社のI.Kobayashiです！ 本記事では、2026年1月入社のみなさまに入社直後の感想をお伺いし、まとめてみました。 KINTOテクノロジーズ（以下、KTC）に興味のある方、そして、今回参加下さったメンバーへの振り返りとして有益なコンテンツになればいいなと思います！ YY  自己紹介

このブログは AWS のスペシャリストソリューションアーキテクト Suhail Fouzan、ソリューションアーキテクト Eswar Sesha Sai Kamineni、シニアテクニカルアカウントマネージャー Rizwan Mohammed によって執筆された内容を日本語化したものです。原文は こちら を参照して下さい。なお、本翻訳では原文公開後の名称変更を反映し、「Amazon Quick Suite」を現在の正式名称である「Amazon Quick」に統一しています。 今日の変化の激しい IT 環境

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。最近1週間の生成 AI を巡っては、Anthropic Claude Opus 4.7 の Amazon Bedrock 対応や、東京リージョンでの提供開始をはじめとして、「より強いモデルを、より現場に近い場所で動かす」ためのアップデートが相次ぎました。また4月20日〜24日に開催された Hannover messe では、AI技術による生産プロセスの最適化、効率化、そして企業の競争力向上と持続可能性が主要なテーマとなっていました 。デー

はじめに 一般提供（General Availability）になった注目機能 BigQuery tools for custom agents BigQuery Agent Analytics Plugin プレビュー版として発表された注目機能 BigQuery Assistant Google Cloud Data Agent Kit Agentic Workflows まとめ はじめに お久しぶりです。橋本です。つい先日までラスベガスで開催された「Google Cloud Next 2026」に参加

G-gen の荒井です。当記事は Google Cloud Next '26 in Las Vegas の1日目に行われたブレイクアウトセッション「 Fast-track to Google Workspace: Smooth migration, adoption, and interoperability 」の速報レポートをお届けします。 G-gen Tech Blog では、現地でイベントに参加したメンバーや、日本から情報をウォッチするメンバーが、Google Cloud Next '26 に関連す

こんにちは。SCSK渡辺(大)です。 2026年4月22日にプレビューリリースされた Amazon Bedrock AgentCore Managed Harness （以下、AgentCore Harness）を、AWSマネジメントコンソールで触ってみました。 私と同じく「AIエージェントを動かす基盤」と言われてもピンとこない方向けに、コンソール操作の流れに沿って「何が作られるのか」「料金はどうなるのか」等の整理をしてみました。   AgentCore Harnessをひとことで言うと 「モデ

本記事は 春のスキルアップ応援フェア2026 4/24付の記事です 。 こんにちは、ひるたんぬです。 最近料理にハマっており、仕事終わりは可能な限り自分で料理を作ろうと心がけています。 そんな私はWebサイトに数多あるレシピのお世話になっているのですが、材料欄によく「少々」「ひとつまみ」といった記載を見かけます。これら二つを使い分けているレシピもあり、分量に差はあるのか気になったので調べました。 【少々のはかり方】親指と人差し指の2本で軽くつまむ。 【ひとつまみのはかり方】親指、人差し指、中指の3本の指で

G-gen の荒井です。当記事は Google Cloud Next '26 in Las Vegas の1日目に行われた ブレイクアウトセッション「What's new with Gemini from Google DeepMind」の速報レポートをお届けします。 G-gen Tech Blog では、現地でイベントに参加したメンバーや、日本から情報をウォッチするメンバーが、Google Cloud Next '26 に関連する記事を発信します。 blog.g-gen.co.jp セッションの概要 G

G-gen の武井です。当記事では、Google Cloud Next '26 のセッションの1つ、「 Natively Integrating Wiz CNAPP with Google Security Operations 」について、速報レポートをお届けします。 G-gen Tech Blog では、現地でイベントに参加したメンバーや、日本から情報をウォッチするメンバーが、Google Cloud Next '26 に関連する記事を発信します。 blog.g-gen.co.jp セッションの概要

― 基礎から理解し、AIで劇的に効率化する ― データ分析を始めようとしたとき、多くの担当者が最初につまずくのは「分析手法の選び方」ではありません。その前段階にある、データを「使える状態」に整える工程――データクレンジング――です。 本記事では、非エンジニアの方や意思決定者の方でも全体像をつかめるよう、データクレンジングの基礎から実務上の課題、そしてAIによる新しいアプローチまでを体系的に解説します。 第1章　データクレンジングの全体像と重要性 1-1. データ分析は「準備」で8割決まる データサイエンス

Workspace Intelligence (ワークスペース・インテリジェンス)の発表 今回のCloud NextのGoogle Workspaceパートは、Google Workspaceの製品担当副社長のユリー・クォン・キム氏がプレゼンを担当しました。

G-gen の杉村です。当記事では、Google Cloud Next '26 in Las Vegas の、1日目のキーノートに関する速報レポートをお届けします。 Google Cloud Next '26 in Las Vegas イベント概要 キーノートの概要 Google が強調したかったこと Google Cloud と AI AI モデル State-of-the-Art な Google のモデル Apple との協業 Gemini Enterprise Agent Platform 概要

業務の「ボトルネック」を見つけて AI エージェントに置き換える。成果を KPI で測り報告する。この至極正当なアプローチが「失敗の温床」であることに気づくのに時間がかかりました。 本ブログでは、AWS が提供している AI 駆動の業務変革手法である AI BPR (AI-driven Business Process Re-Engineering) というプログラムの 3 ヶ月の歩みの中で得られた知見を共有します。AI BPR は、ビジネスモデル/業務プロセスを AI エージェント前提に組み替えるための

AWS DevOps Agent は、24時間365日稼働する運用チームメンバーです。インシデントの解決・予防、アプリケーションの信頼性やパフォーマンスの最適化、オンデマンドの SRE タスクなどを、AWS・マルチクラウド・オンプレミスを問わず担います。既存のオブザーバビリティツールと連携してテレメトリ・コード・デプロイデータを横断的に分析し、平均修復時間（MTTR）の短縮とオペレーショナルエクセレンスの実現を支援します。 多くの組織では、カスタムの Model Context Protocol（MCP）

はじめに 2026年3月24日に、NTTグループ内でKaggle勉強会が開催されました。 本記事では、当日の内容に基づいて、 Kaggleの始め方や活用方法 各社の取り組み 実務との関係 といったポイントを整理します。 これからKaggleに取り組みたい方や、 社内でのデータ分析・AI活用に関心のある方の参考になれば幸いです。 勉強会の概要 本勉強会は、NTTグループ内の有志メンバーによる取り組みとして開催され、 Kaggleに取り組んでいる参加者を中心に、事例や経験の共有が行われました。 目的としては、