はじめに 本ブログは、株式会社丸千代山岡家と Amazon Web Services Japan が共同で執筆しました。 みなさま、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの本田・大久保です。 株式会社丸千代山岡家 様(以下、山岡家) では、 券売機から注文情報が自動的に厨房のタブレットに連携され調理が開始できるタイマーアプリとして「ゆで麺タイマー」を 2019 年より開発し、従業員の早期戦力化や体験向上といった課題解決にアプローチしています。 2025 年 6 月 25 日 ~ 6 月 26 日に

みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクトの戸塚です。今週も 週刊AWS をお届けします。 ところで、AWS Builders Online というイベントがまもなく開催されるのですが、参加されたことはありますでしょうか。最新の生成 AI サービスから実践的なデータ分析手法まで、ビジネスですぐに活用できる知識を得られるところや、実務で直面する課題に対する具体的な解決策を学べるようになっており、初学者の方にはおすすめのイベントとなっています。イベント登録は こちら から可能となっています。オンラインで

Deep Research（Gemini）とは？ まずは、GeminiのDeep Researchの概要を紹介します。

挨拶 ども！Claudeでブログを書きまくっている龍ちゃんです。最近はClaudeのおかげでブログ執筆のスピードがメキメキと上がってきましたが、一方で作業時間の捻出に苦労している今日この頃です。 今回はClaudeでMermaidの図をサクッと作ってもらう方法について解説していきます。皆さんも技術ブログで「図があったらもっと分かりやすいのに…」と思ったことはありませんか？ なぜMermaidなのか？ 技術ブログにおける図解の重要性 技術ブログで図解が重要な理由は明確です。図があるかないかで読者

init_mathjax = function() { if (window.MathJax) { // MathJax loaded MathJax.Hub.Config({ TeX: { equationNumbers: { autoNumber: "AMS", useLabelIds: true } }, tex2jax: { inlineMath: [ ['$','$'], ["\\(","\\)"] ], displayMath: [ ['$$','$$'], ["\\[","\\]"] ],

本記事は米国時間 7 月 16 日に公開された「 AWS announces new innovations for building AI agents at AWS Summit New York 2025 」の日本語抄訳版です。 Amazon Bedrock AgentCore に加え、AWS Marketplace の新たなカテゴリーとAgentic AI開発の後押しに向けた1億米ドルの投資を発表 主なポイント： Amazon Bedrock AgentCore により、企業・組織は AgentC

はじめまして。こんにちは。SCSKの髙橋です。 ServiceNowのライセンスの考え方が複雑でわからない、と質問いただくことが多いので 慣れているITSMについて概要を書いてみようと思います。   基本的な考え方 課金の単位 ITSM、CSMなどはユーザー単位の課金です。 ServiceNow社の資料などは月額で書かれていることも多いので注意です。   ITOM、HAMなどはサブスクリプションユニット単位。 SAMはサーバー単位。 SecOpsはデバイス単位。   契約期間

はじめに Databricksビジネス推進室の下山です。 リアルタイムデータ処理やイベントストリーミングがますます注目される昨今、「Apache Kafka × Databricks」という構成を試してみたい方も多いのではないでしょうか？ 本記事では、Apache KafkaのAmazon Web Services（AWS）マネージドサービスである Amazon MSK を構築し、EC2上のKafkaクライアントからメッセージを送信し、Databricksクラスタにてメッセージを受信する一連の流れをご紹介

はじめに こんにちは、Recruit Data Blog 担当の森です。 2025年8月1日に、当社のアナリティクスエンジニア3名が登壇するイ

データドリブンな人間を目指している香取です。 データ分析の世界でよく耳にする「ETL」と「ELT」。ELT の方がモダンでイケてるんでしょ？くらいに思っていたのですが、それぞれ違いやサービス選定時の考慮事項を改めて整理してみました。 ETL と ELT とは？ 6つの観点から見る ETL と ELT の違い AWS 上でのデータパイプライン実装例 サービス選定時の考慮事項 コスト セキュリティ要件 パフォーマンスとスケーラビリティ 複雑な処理への対応 既存システムとの連携性 サポート・コミュニティの充実度

この記事は「 Enhance productivity with Amazon Bedrock Agents and Powertools for AWS Lambda 」をソリューションアーキテクトの松本が翻訳したものです。 公共部門は、生産性とサービス提供を向上させるための革新的なソリューションを必要とする独自の課題に直面しています。大規模言語モデル (LLM) はさまざまなアプリケーションで大きな可能性を示していますが、その真価は、最新データ、時間、天気、速報イベントなどのリアルタイム情報にアクセス

Alteryx社主催のalteryx Analytics Summit JAPAN 2025に現地参加しました。 イベントで、AGCがSAPと連携したAlteryxの活用事例の紹介をしていましたので、そのセッションの内容について紹介させて頂きます。 関連記事： [alteryx Analytics Summit JAPAN 2025のレポート](Comming soon...) 講演概要 AGCからはAlteryxの活用事例のみならず、業務ユーザーがAlteryxを活用するための教育内容について紹介されて

システム開発において、国内の人材不足や高騰する開発コストに頭を悩ませる企業は少なくありません。 特に、新規事業の立ち上げや大規模なシステム改修を控えている場合、限られた予算と時間の中でいかに高品質なシステムを開発するかが喫緊の課題となるでしょう。 そうした中で、「オフショア開発」は、これらの課題を解決する有効な選択肢として注目を集めています。 そこで今回はオフショア開発の基本的な定義や仕組みについて、分かりやすく解説します。 さらにコスト削減やグローバルリソースの活用といったメリット、そしてコミュニケーシ

はじめに こんにちは！ KINTOテクノロジーズのデータ戦略部DataOpsG所属の上平です。 普段は社内のデータ分析基盤と「cirro」というAIを活用した社内アプリの開発・保守・運用を担当しています。 「cirro」では、AIにAmazon Bedrockを利用しており、Bedrockの呼び出しにはAWSのConverse APIを使用しています。 本記事では、「cirro」にツールや子エージェントの機能を実装するために、ローカル環境でStrands Agentsを検証した事例をご紹介します。 本記事

はじめに こんにちは、開発部でデータサイエンティストをしている蜜澤です。 ついに東京リージョンでAmazon Q in QuickSightがGAしました！ データストーリー、シナリオ、トピックなど自然言語でデータ分析を行う機能が追加されましたが、このあたりの機能の解説は 以前の弊社のブログ や、他の方が記事にされているので、そちらをご覧いただければと思います。 今回はAmazon Q in QuickSightを計算フィールドを作成する際に使用することで、ビジュアル作成をより効率化させられないかの検証を