LINEヤフーの技術カンファレンス「Tech-Verse 2026」の公式記事です。こんにちは。AIエージェントで分析を「ひとつなぎ」にするプロジェクト「PJ One Piece」のプロダクトマネージ...

1. はじめに はじめまして、NTTデータ所属の渡邊と申します。 昨今、運用負荷軽減のためAI Agentの導入を検討・実施しているケースが増加しており、特にAWS上で動作するシステムにおいて、2026年3月末にGAしたAWS DevOps Agent[1]は導入の容易さから有力な選択肢になります。 本記事では実際の構築負荷と、実用的な根因分析性能があるかを検証しました。 2. 概要 CloudWatch Alarm発報からDevOps Agentによる自動調査が開始される環境を構築し、構築負荷がどの程度

FIFA ワールドカップ 2026は、アメリカ・カナダ・メキシコの3か国開催です。 会場が大陸全体に散らばっているので、チームによって移動の負担がかなり違いそうだな、と思いました。 そこで、各チームのグループステージの「移動スケジュールの重さ」を、Elastic を使って地図とダッシュボードで見えるようにしてみました。この記事では、何を作ったのか、何のデータを使ったのか、そしてどこまでが言えてどこからは言えないのかを、なるべくシンプルに説明します。 目次 概要 着眼点 手法 ダッシュボードの作り方は1つじ

本記事では、その検証結果を共有します。

歴史が証明するMicrosoft 365の強さ〜「Office」という強固な基盤〜 私たちはまず、Microsoft 365が歩んできたエンタープライズITの歴史を学び直しました。 普段からGoogle Workspaceのフラットな世界にいる私にとって、彼らの「重厚なガバナンス」は 少し遠い世界の話のようにも感じられましたが、その背景を知るにつれ認識は大きく変わりました。

はじめに こんにちは、RevComm AI Div. の id:tmotegi です。 RevComm では Copilot ・要約・コーチングなど、LLM を活用した機能が急速に増えています。当初は1〜2つのサービスが LLM を直接呼び出すだけでしたが、新機能のリリースと並行して利用するプロバイダーも広がり、気づけば各サービスが個別に Claude（Bedrock）、OpenAI（Azure）を呼び出す構成になっていました。 しばらくはそれでも回っていましたが、LLM を利用するチームが増え、利用する

Geminiで業務効率化を図る前に「棚卸し」が必要な理由 ツールより先に「業務の整理」をすべき理由 多くの企業がAIツールを導入しても活用が進まない最大の理由は、「どの業務にAIを入れるか」が定義されていないことです。Geminiはできることが多い分、何から手をつけるかが曖昧になりやすいツールでもあります。

AppSheetの基本機能と他社ツール（kintone、Power Apps）との違い ノーコードツールの選定は、「流行っているから」「安いから」という理由で決めてしまうのはおすすめできません。現場の運用が軌道に乗ったタイミングで「やはりこの機能が足りない」「既存システムとつながらない」という壁にぶつかり、移行コストが余計にかかるケースは珍しくありません。選定の出発点として最も重要なのは、自社のITインフラと業務フローに正直に向き合うことです。

こんにちは、LIFULL HOME'Sのネイティブアプリ開発チームでエンジニアリングマネージャーをしている佐々木です。 「この画面、何が表示されてるか教えてもらえますか？」 目の前のタスクに集中しているときにSlackに飛んでくるこの一文で、エンジニアの手は止まります。悪気はない。でもチームのリードタイムは確実に伸びていく。 この問題を、AIに業務知識を構造化して渡すことで解消した話をします。 背景：人間が"コンテキストの運び屋"になっていた 試行錯誤：最初からこの形だったわけではない 何を作ったか：業務

こんにちは。広告・マーケティング業界を担当するソリューションアーキテクトチームです。いよいよ 6 月 25 日 (木)、26 日 (金) の 2 日間、千葉・幕張メッセにて AWS Summit Japan 2026 が開催されます。基調講演や数多くの事例セッションとともに、AWS Expo のエリアでは AWS サービス・ソリューションの最新活用事例や、実際に AWS に触れられるデモを、さまざまな角度から体験いただけます。 その AWS Expo エリア内には、製造、金融、自動車、そして私たちの担当す

セガサミーホールディングス株式会社は、エンタテインメントコンテンツ事業、遊技機事業、ゲーミング事業の 3 つの事業領域を軸に展開する総合エンタテインメント企業グループの持株会社です。同社では、グループ会社であるサミー株式会社の基幹業務システム（販売、調達、生産、在庫管理）を支えるデータベースを、オンプレミスの Oracle Database から Amazon RDS for Oracle に移行しました。本ブログでは、移行の背景にあった課題、移行の取り組み、そして移行後に得られた効果についてご紹介します

G-gen のバロキです。当記事では、Anthropic の Claude Code と Google Cloud の データサイエンスエージェント という 2 つの AI ツールに、同一のデータセットと指示を与えて比較しました。自動生成されるデータ分析ノートブックに、どのような違いが生まれるかを検証しました。 概要 はじめに データサイエンスエージェントとは Claude Code とは 検証の前提条件 使用したデータセット 投入したプロンプト 評価の観点 生成されたノートブックの全体像 データサイエン

国内最大規模の学習型 IT カンファレンスである AWS Summit Japan が、2026 年 6 月 25 日（木）・26 日（金）の二日間にわたり幕張メッセで開催されます。今年のサミットでは エージェンティック AI と Physical AI（フィジカル AI） が大きなテーマとして掲げられており、AI Agent が自律的にタスクを遂行するだけでなく、現実世界のモノを動かす技術に注目が集まっています。ヘルスケア・ライフサイエンス（ HCLS ）ブースでは、昨年に続き（ 開催報告はこちら ）、

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