勘定系システムは、預金、振込、融資、利息計算、残高管理など、金融機関の中核業務を支える仕組みです。 そのため、小さな不具合であっても、顧客の資産や金融機関の業務、社会的な信用にまで影響が広がる可能性があります。 画面が設計どおり動くことだけを確認しても、十分な品質を保証できるとは限りません。 業務の流れ、周辺システムとの連携、夜間処理、データ移行、性能、障害からの復旧まで、複数の観点をつなげて確認する必要があります。 一方で、すべての機能や条件を同じ深さで確認しようとすると、膨大な工数がかかります。 大切

1. はじめに 生成AIやAIエージェントの活用が広がる中で、ソフトウェア開発の現場でもAI活用が進んでいます。 これまでは、コーディング支援、テストコード生成、ドキュメント作成、コードレビュー補助など、開発工程の一部にAIを使うケースが多かったと思います。 一方で、AWS Summit Japan 2026の各セッションを見ても、最近は「AIでコードを書く」だけでなく、要件定義、設計、実装、テスト、デプロイ、運用まで含めて、開発ライフサイクル全体をAI前提で見直す流れとなっています。 その文脈で重要にな

みなさん、こんにちは。AWS Japan ソリューションアーキテクトの瀧澤ロナンです。 スマートファクトリーが進展し、製造現場でのOT とクラウドを連携する事例が最近増えています。こうしたアーキテクチャ変更は効率化を促進する一方、システム間の接続やデータ流通の拡大に伴い、考慮すべきセキュリティ境界も増えます。そのため、OT側とクラウド側のそれぞれについて、リスクに応じたセキュリティ要件を明確にすることが重要です。 この課題に対応する上で重要な標準が、 ISA/IEC 62443 です。ISA/IEC 62

はじめに 2026 年 6 月 25 日(木)、26 日(金)の 2 日間にわたって幕張メッセで開催された AWS Summit Japan 2026 では、AWS Expo の Industry Zone に「AWS for Telecom」として通信業界に関する展示ブースを出展しました。 本ブログでは、株式会社NTTドコモ、KDDI株式会社、ソフトバンク株式会社の各社と共に展示した全 7 ブースの内容をご紹介します。通信領域では NW 設計・構築から運用保守まで、非通信領域ではスマートシティやコンタク

本ブログは、2026 年 7 月 14 日に Vandit Kothari によって執筆された「 Updates to AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate (MLA-C02) 」を翻訳したものです。 近日公開 : AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate アップデート (MLA-C02) AWS 認定は、AWS Certified Machine Learning Engine

1. はじめに こんにちは。プラットフォームエンジニアリングチームに所属する小泉（ @naotoko_ ）です。 本記事は、同チームの徳富（ @yannKazu1 ）が執筆した「 消えるランナーの観測基盤をどう選んだか — Datadog・マネージド・OSS を料金体系で比べて Loki + Prometheus に決めた話 」の本番環境への導入編です。EKS Auto Mode でホストしている Self-hosted Runner の監視基盤に Grafana・Prometheus・Loki・Allo

はじめに CIU（CyberAgent group Infrastructure Unit）で Ia ...

トリビューでCTOをしている小尾（@obiyuta）です。 弊社では2026年7月、美容医療アプリ「トリビュー」にAI相談機能をリリースしました。悩みごとのヒアリングから始めて、ユーザーの希望条件に沿って施術やクリニック、メニューの候補を検索・整理して提示し、そのまま予約まで行うことができるAIチャット機能です。 この記事は、医療ドメインにおいてユーザー向けのAI機能を提供するにあたり、安全性やコストを犠牲にせずベストな体験を提供するための設計やそこに至る失敗をお伝えできればと思います。 ! バックエンド

1. はじめに 生成AIやAIエージェントを業務で活用する動きが広がる中で、最近は「AIエージェントをどう作るか」だけでなく、AIエージェントをどう本番運用するかが重要なテーマになってきています。 PoCでは、LLMにツールを呼び出させたり、RAGと組み合わせたりすることで、比較的短期間で動くものを作ることができます。 一方で、本番利用を考えると、次のような課題が出てきます。 エージェントをどこで安全に実行するのか ユーザーやエージェントの認証・認可をどう扱うのか 外部SaaSや社内APIへのアクセス権限

1. はじめに 生成AIやAIエージェントの活用が広がる中で、最近は「AIエージェントをどう作るか」だけでなく、AIエージェントをどう安全に業務へ組み込むかが重要なテーマになってきています。 従来の生成AIセキュリティでは、プロンプトインジェクション、ハルシネーション、不適切な出力、機密情報の漏えいといった、モデルの入出力に関する論点が中心でした。 しかし、AIエージェントでは状況が少し変わります。 AIエージェントは、単に回答を生成するだけではありません。外部APIを呼び出し、SaaSにアクセスし、デー

Orchestration Guildメンバーの迫川です。普段はAgent platformの開発をしています。この記事は、社内ワークショップOrchestration Development Wor...

「あの商品どこ？」というお客様からの一言に、新人スタッフは即答できるでしょうか。 AWS Summit Japan 2026 の流通小売・消費財・飲食ブースで、「スマートグラス × 音声 AI エージェントによる店舗業務支援」デモを展示し、スマートグラスを装着した来場者ご自身が、声で話しかけるだけで AI が音声と AR 表示で即答する体験をお届けしました。 図 1: デモのイメージ。スマートグラスに話しかけると、棚位置・商品名・在庫を視界に表示 このデモは、 Amazon Nova 2 Sonic と

はじめに こんにちは。株式会社medibaでフロントエンドエンジニアをやっているyu_ariです。 この記事は、現在も絶賛開発が進行している新規事業プロジェクトにおいて、「仕様がブレやすく、納期が短い大規模開発をどう成功させるか」を模索した結果、たどり着いた開発フローの話です。 結論から言うと、AI（主にClaude Codeなど）のパワーを120%引き出すことで、ロジックのコーディングはもちろん、億劫になりがちなテストコード（UT/IT/E2E）に関しても、自分で書くことは「ほとんどゼロ」になりました。

こんにちは、ブログ運営担当の遠藤です。 8/12（水）12:00～13:00 当社主催の勉強会「NRIネットコム TECH AND DESIGN STUDY #109」が開催されます!! 発表概要 生成AIを配ったのに、各自バラバラのプロンプトで使い、案件知識（過去の経緯や暗黙知）はAIに溜まらず、品質はバラつく。よくある光景です。 今回のキーワードは「知見の複利」。チームの知見をAIが読める形で回し続けるほど、AIは案件に詳しくなっていきます。その複利を回すエンジンとして、Slackに常駐し過去の決定や

はじめに はじめまして。CyberAgent group Infrastructure Unit（C ...