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

はじめに 第2回まででサーバーの準備が整いました。今回は、Select AIの心臓部となるAutonomous AI Database (ADB) を構築し、プライベートLLMと通信するための特別な設定を施します。 なぜ「データベース」に設定が必要なのか？ Autonomous AI Databaseは通常、非常に高いセキュリティで守られており、外部への通信は厳しく制限されています。 今回の構成では、データベースからプライベートサブネットにあるLLMサーバー（Ollama）にリクエストを送る必要があるため

はじめに こんにちは。Reliabilityグループ QAエンジニアのmeguroです。 最近、開発現場でAI Agentがコードを書く場面が増えてきました。Claude CodeやGitHub Copilotを使えば、APIサーバーの実装が数分で完成します。テストコードも自動生成される。開発スピードは確かに上がっています。 しかし、QAエンジニアとして、あることが気になりました。 「AI Agentが生成したテストコードの品質は、どうやって担保すればいいのか？」 同じAI Agentなのに、時には網羅的

本稿は、日本取引所（以下「JPX」）グループの戦略的なデータ・デジタル事業を担う株式会社 JPX 総研による「生成 AI で“探せなかった開示情報”を見つけ出す 〜 JPX の AI 開示情報検索サービス J‑LENS 〜」について、アーキテクティングと開発をリードされた 太子 智貴 様に寄稿いただきました。 イントロダクション 上場企業が日々開示する適時開示情報は投資家による投資判断だけでなく、企業担当者における同業他社分析・市場動向の把握に活用される重要な情報源となっています。一方で、この開示資料の量

こんにちは、株式会社タイミーで MLOps エンジニアをしている KY です。普段は ML プラットフォームの構築・運用を担当しています。 私たちのチームでは、機械学習エンジニアやデータサイエンティストが開発に集中できるよう、VS Code のリモート開発（Remote SSH および Dev Container）を活用した開発環境を提供しています。本記事では、その中でも 共通 Dev Container Feature によるガードレール にフォーカスし、各チームが自分たちで開発環境を立ち上げられること

みなさんこんにちは！製造業のお客様を中心に技術支援をしているソリューションアーキテクトの吉川と岩根です。まもなく AWS Summit Japan 2026 が開催されます。今年も千葉の幕張メッセで開催いたしますので是非ご参加ください！今年も製造業向けの展示を出展する予定ですので、その内容をご紹介します！各展示ごとのブログも続々投稿する予定です。 AWS Summit とは AWS Summit は、共に未来を描くビルダーが一堂に会して、アマゾン ウェブ サービス (AWS) に関して学習し、ベストプラク

みなさん、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの三厨です。 今週も様々なアップデートが公開されています。特に、AWS Blogで紹介している AI エージェント対応のデータ基盤は、エージェントをデータに以下に紐づけるのかというイメージの湧くデモになっていますので、ぜひご一読ください。 生成 AI を活用したビジネス変革に取り組むお客様を支援する 生成 AI 実用化推進プログラム は引き続き参加企業を募集しています。ご興味のある方はぜひご覧ください。 それでは、5 月 18 日週の生成 AI wi

本記事は 2026 年 2 月 12 日 に公開された「 Achieve near-zero downtime database maintenance by using blue/green deployments with AWS JDBC Driver 」を翻訳したものです。 最新のアプリケーションは継続的な可用性を求めており、データベースのメンテナンス運用は開発チームにとって重要な課題となっています。データベース更新、パッチ適用、アップグレードに対する従来のアプローチでは、ダウンタイムや

はじめに こんにちは、データ基盤ブロックの平本（ @cisetn ）です。 本記事では、ZOZOTOWNのリアルタイムデータ連携基盤の中核である ETL層 を作り直した事例を紹介します。対象はオンプレミスのSQL ServerからBigQueryへリアルタイムにデータを連携する基盤です。そのETL層を Goで実装したプラグイン （実行基盤はFluent Bit）で再設計しました。 ZOZOのリアルタイム連携基盤は2020年に 一度紹介記事を公開しています が、それ以降、段階的にアーキテクチャを見直してきま

データ活用を業務に定着させ、継続的なビジネス成果を生むための鍵は、分析プロセスの「パイプライン化による自動化」と「業務オペレーションへの組み込み」にあります。本記事では、過去の単発分析から脱却し、 データ分析自動化 を通じて分析結果を業務サイクルに組み込み、毎月回る継続的な運用にするための具体的な実践ポイントを解説します。 データ活用が単発で終わる2つの理由 データ活用が単発で終わってしまう主な理由は、「属人化した手作業のプロセス」と「業務からの乖離」の2点にあります。企業がデータ活用ビジネスを推進する際

想定読者：SOC アナリスト、脅威ハンター、検知エンジニア。SIEM の経験はあるが Elastic / EQL は初めて、あるいは復習したい方。 読了時間：約 15 分 セキュリティ運用の現場では、毎日とんでもない量のログを見ます。Elasticsearch は「ログを保存して検索する」のはとても得意です。でも、 脅威の検出 となると話が一段難しくなります。 なぜか。攻撃は単独のイベントではなく、 複数のステップが時間軸の上で連なる流れ だからです。 たとえば、次のような流れを「ひとかたまり」として検出

はじめに Azure Batchは、数千規模の計算コアを並列稼働させる強力なサービスですが、その真価は「いかに迅速かつ安定して計算環境をデプロイできるか」にかかっています。本記事では、Office文書のPDF変換処理基盤を構築する過程で直面した課題と、それを技術的に解決した全フローを詳細に解説します。 起動時インストール（StartTask）の限界 初期検証では、マーケットプレイスの標準OSイメージに対し、ノード起動時にスクリプトを実行してツールを導入する「StartTask」方式を検討しました。しかし、

AI エージェントに本番データを分析させるには、単にモデルと API をつなぐだけでは足りません。認可、ビジネスデータカタログ、ドメイン知識の 3 要素が揃うことで、エージェントは組織のアクセス制御とデータ構造を尊重した形で動作できます。 本記事は、シリーズ「AWS における AI エージェント対応のデータ基盤」の第 1 回です。 Amazon SageMaker を使用したデータ分析エージェントの参照実装としてサンプルリポジトリ aws-samples/sample-sagemaker-agentic-

LINEヤフー株式会社では、技術に関するイベントや勉強会の主催・協賛などを行っています。最新情報は各リンク先でご確認ください。タイミングによっては、申し込み開始前や既に満席となっていることがあります。...

はじめに こんにちは、データエンジニアをしているMaruです。 近年、BIやアナリティクスに加えて、AIを活用したデータ分析体験への関心が高まっています。 こうした環境では、データそのものだけでなく、指標や用語の意味を一貫して管理するセマンティックレイヤーの重要性も増しています。 https://www.nttdata.com/jp/ja/trends/data-insight/2024/0912/ 一方で、BI・AI・アナリティクスの各ツールは、それぞれ独自のセマンティックモデルを持つことが多く、ツール