本記事は 2026 年 7 月 23 日 に公開された「 Evaluating AI Agents: A production blueprint with Strands and AgentCore 」を翻訳したものです。 本記事は、Motorway および AWS Prototyping and AI Customer Engineering (PACE) チームと共同で執筆しました。 英国を拠点とするオンライン中古車マーケットプレイスの Motorway は、最大 8,000 のディーラーが最大 2

G-gen の杉村です。当記事では、BigQuery cross-cloud connections と BigQuery Omni の違いについて解説します。いずれも Google Cloud のデータ分析用データベースである BigQuery と、Amazon S3 や Azure Blob Storage を接続するための仕組みです。 概要 BigQuery cross-cloud connections と BigQuery Omni 相違点のサマリ どちらを使うべきか 対応リージョン BigQu

ビジネスチャンス 組織は、エンタープライズレディな AI エージェント、つまりテクノロジーランドスケープ全体のツールやデータソースに安全に接続し、ライブのビジネスデータをもとに推論し、自律的にアクションを実行できるエージェントの構築にますます注目しています。世界中のお客様がこのニーズを肌で感じています。Harman International、Fortescue、PLDT などの複数のお客様は、従来の自動化の枠を超えて、企業全体でインテリジェントな意思決定を実現しようとしています。これらのお客様は、AI

はじめに！ こんにちは！新卒1年目のGokuと竹下です！ 新人研修の一環としてニフティ2026年度新卒入社の11名が AWS JumpStart2026に参加しました！ この記事では2日間実施されたワークショップの内容と、 グループワークで作成したアーキテクチャ設計図を紹介します！ AWS JumpStartとは？ AWS初学者のエンジニアを対象とした実践的な研修プログラムです 2日間実施され座学やサービスの学習だけでなく、実際の要件に合わせたアーキテクチャの 検討、設計まで体験できるのが特徴です！ プロ

こんにちは、エス・エム・エスでカイポケコネクトのエンジニアをしている加我 ( @TAKA_0411 ) です。 私事ではありますが、日本のDatadogコミュニティの活動や社外での登壇の実績を評価されまして、2026年度の Datadog Ambassadors に選出いただきました。 もともと好きが高じて続けてきた活動ではありますが、それらがオフィシャルに評価されたというのは感慨深いものです。今後も積極的なDatadog活用や知見の共有、仲間集めのためのコミュニティ運営を続けていきます。 そういえば、3

G-gen の杉村です。2026年7月に発表された、Google Cloud や Google Workspace のイチオシアップデートをまとめてご紹介します。記載は全て、記事公開当時のものですのでご留意ください。 はじめに Google Cloud Next Tokyo 26 の開催 Google Cloud のアップデート Bigtable で Google フロントエンドをバイパスする Direct connectivity が登場 Gemini Enterprise app で東京リージョン（a

NTTドコモビジネス株式会社（以下、ドコモビジネス）は、日本最大級のネットワーク展示会である「Interop Tokyo 2026（会場：幕張メッセ、会期：2026年6月10日〜12日）」において構築されるShowNet 1 にContributorとして参加し、docomo business SIGN™を活用したモバイル回線・セキュリティ・データ利活用に関する取り組みを行いました。 本記事では、ShowNet管理網へのセキュアなリモートアクセス環境の構築、脅威検知・フローログを活用したセキュリティ機能の

品質戦略のレイヤーに、QAがいない。 PdMやDevには役割を広げていくキャリアパスが見えている。PdMはプロダクト組織のリーダーへ、Devはアーキテクトやテックリードへ。でも、QAの先は確立されていない。AI時代になって、この空白がさらに際立って来るように感じる。 ソフトウェア開発の現場には、3つの主要ロール、いわゆる3アミーゴがいます。 PdM（プロダクトマネージャー）：「何を作るか」を決める人 Dev（開発者）：「どう作るか」を実現する人 QA（品質保証）：「それで正しいか」を問う人 自分は開発者→

はじめに こんにちは、エンジニアリングマネージャーの芦川です。なぜ基幹システムを担当している自分がこんな話をするのか。単純に、一度話してみたかったからです。 ニフティのコーポレートメッセージ にある「お客様起点」とは、結局のところ何なのか。プロダクトマネジメントを学ぶ中で、ずっとこの問いが根底にありました。AIとの協働開発が広がり、開発のスピードは上がっているのに、それが直接的な成果につながらないという声を色々な会社から聞くようになった今だからこそ、この考え方はより一層大事になってきていると感じています。

はじめに このたび、FIFA主催の技術コンペティション「FIFA Skeletal Tracking Light Competition」に参加しました。私は東京大学博士1年の福島隆人です。今回は、サッカーに関する研究開 […]

こんにちは、LIFULL HOME'Sのネイティブアプリケーション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。 前々回の記事 ではチームの業務知識をAIに構造化して渡すことで調査工数を削減した話を、 前回の記事 ではその技術設計（コンテキストレイヤ5層）について書きました。今回は マーケター9人で構成されるデジタルマーケティング（以下、デジマ）チーム に、AI業務基盤を導入したお話をしていきたいと思います。 課題：属人化60%、ツール散在、新人が自走できない デジマチーム（9人）は以下の

ミイダステックチームです！ 2026年7月に弁護士法人STORIAの柿沼さんをお招きし、「AI活用における法的リスク」をテーマに社内勉強会を開催しました。

はじめに データマネジメントPF統括部の平尾です。 大規模・長時間のバッチ処理を実行する時、AWS（EC2）の利用料は高額になりやすいです。 コスト削減策として、AWSの未使用EC2キャパシティ（AWSが各リージョン内のAZごとに提供できる、インスタンスタイプ別のコンピュートリソース量）を低コストで利用できるスポットインスタンスの活用を検討することが多いと思います。 一方で、AWS側のキャパシティ状況によってインスタンスが中断される可能性があるため、特に大規模・長時間の処理への適用が難しいという特性があり

この記事は、”Reimagine your mainframe applications with Agentic AI and AWS Transform” を翻訳したものです。 本ブログでは、reimagine パターンによってメインフレームのレガシーアプリケーションをモダナイズする AWS のアプローチの概要を説明し、組織がレガシー COBOL アプリケーションをモダンなクラウドネイティブアーキテクチャに変換する方法を紹介します。 人材不足、コスト増加、ビジネスアジリティの制約により、組織はレガシー

こんにちは！DSチームの ヒメネス（Jiménez） です! 前回投稿 からほぼピッタリ丸一年経ちました（364日経過）！ 今回は、2025年度にDSチーム内で実施した「ビジネス力向上TF」の取り組みと、その第1回「問題発見力」のセッションで活用したMy GPTsについてお話しします。 目次 ビジネス力向上TF DSに求められるビジネス力 顧客役を果たすMy GPTs 作成方法 良し悪し 振り返り まとめ ビジネス力向上TF DSチームでは、技術力だけでなく ビジネス力 も重要だと考えています。ビジネス力