はじめに こんにちは。グローバルシステム部 バックエンドブロックの髙橋と松浦です。私たちはZOZOMETRY・ZOZOMAT・ZOZOGLASSなどのシステムを開発、運用しています。 今回、エンジニアリング全般の知見を深めるため、2026年2月21日にオーストラリア・メルボルンで開催された DDD Melbourne に参加しました。この記事ではDDD Melbourneに現地参加した経験や、セッションを通じて学んだ内容を紹介します。 はじめに DDD Melbourneとは 現地の様子 気になったセッシ

視覚言語モデル 【連載】自然言語処理の研究動向　第9回 2026.3.25 株式会社Laboro.AI　リードMLリサーチャー　趙 心怡 概　要 視覚言語モデル（VLM）の登場は、画像情報をベースとした言語生成を可能にし、視覚理解のあり方を劇的な変化へと導きました。かつては画像とテキストを対応付ける研究が中心でしたが、現在のモデルはゼロショット学習や自由度の高いマルチモーダル生成を実現するまでに至っています。本稿では、VLMのこれまでの進化を3段階に整理した上で、次なる「第4の波」として期待される視覚知能

はじめに こんにちは、クラウドエース株式会社第１開発部の高牟禮です。 昨今、AI を活用したコーディング支援ツールが急速に普及しています。 Google が提供する AI 開発ツールにも様々なものがあり、最近では Jules なども話題に上がりますが、本格的に「 AI エージェントを活用した開発」を自身の開発環境に組み込む際、公式ブログでも比較されている以下の2つのツールが非常に強力な選択肢となります。 Google Antigravity: Google が提供する AI ネイティブな統合開発環境（ID

はじめに こんにちは、クラウドエース株式会社第１開発部の高牟禮です。 昨今、AI を活用したコーディング支援ツールが急速に普及しています。 Google が提供する AI 開発ツールにも様々なものがあり、最近では Jules なども話題に上がりますが、本格的に「 AI エージェントを活用した開発」を自身の開発環境に組み込む際、公式ブログでも比較されている以下の2つのツールが非常に強力な選択肢となります。 Google Antigravity: Google が提供する AI ネイティブな統合開発環境（ID

本ブログは 2026 年 3 月 17 日に公開された AWS Blog、” Essential security controls to prevent unauthorized account removal in AWS Organizations ” を翻訳したものです。 AWS メンバーアカウントが侵害された場合、攻撃者はアカウントを組織から離脱させ、すべてのガバナンスコントロールを無効化する可能性があります。本記事では、サービスコントロールポリシー (SCP)、安全なアカウント移行、一元化され

はじめに Azure Functionsを専用（App Service）プランで運用する際、「コードは正しいはずなのに、なぜか特定の条件下でイベントが検知されない」といった現象に遭遇することがあります。 これは故障や不具合ではなく、選択したホスティングプランの「仕様」が大きく関係しています。 本記事では、Event Hubsトリガーなどを利用したサーバーレス構成において、安定したイベント処理を実現するために不可欠な 「プロセスのアイドル化」の仕組みと、その対策である 「Always On（常時接続）」設定

要約 PRのレビューコメントをAzure OpenAIで分析し、GitHub Copilotの設定ファイルを半自動で更新します AIが直接コミットしないHuman-in-the-Loop設計で、誤ったルール混入を防げます gpt-5-miniなら1回の分析コストは1円未満。Before/Afterで実際にGitHub Copilot Code ReviewのPRレビュー精度が変わることを確認しました はじめに こんにちは、サイオステクノロジーの藤井です。 Pull Requestのレビューをしているときに

はじめに バックエンドエンジニアとして業務をしているnipeです。 直近のプロジェクトではフロントエンド開発の比重が高く、 状況によってはフロントエンドのみを担当する機会もありました。 その中で、 Next.js Material UI (MUI) を用いた管理画面の実装を担当することになりました。 フロントエンド領域についてはこれまで触れてきたものの、 Next.js や Material UI を前提とした管理画面開発に関しては、未知な要素も多い状態でした。 そうした状況の中で、今回かなり積極的に活用

はじめに こんにちは、Insight Edge アジャイル開発チームの山崎です。 マルチエージェントシステムを設計する際、多くの設計判断に直面します。議論はシングルステップで十分か、複数ステップに分割すべきか？各ステップに誰を参加させるべきか？プロンプトはどこまで詳細に書くべきか？ 今回の記事では、Google ADK + Geminiを用いて、スタートアップの新規事業立案という具体的な意思決定の事例でマルチエージェントシステムを実際に構築し、議論の論点、議論の進め方、議論するメンバーなどを変化させながら

エピソード紹介 Ep.1 – クリーンアーキテクチャとは Ep.2 – 認証方式の実践的な紹介 Ep.3 – ER設計と監査ログ Ep.4 – RepoScanner の実装とテスト Ep.5 – Copilot プロンプトを効率化 ← 今回はこちら こんな方へ特におすすめ プロンプトを使って日常のコーディング作業を自動化したい開発者 Copilotがプロジェクトの独自ルールを無視したコードを出してくるとお悩みの方 チーム開発におけるAIの活用方針をルール化したい方 Copilotにもクリーン

本ブログは 2026 年 3 月 10 日に公開された AWS Blog、” AWS Security Hub is expanding to unify security operations across multicloud environments ” を翻訳したものです。 多くのお客様と話をして、1 つ明確なことがあります。それは、セキュリティの課題は容易になっていないということです。今日の企業は、オンプレミスインフラストラクチャ、プライベートデータセンター、複数のクラウドなど、複雑に混在する環

はじめに：AIと業務システムをどうつなぐか 生成AIやAIエージェントの活用が進む一方で、「AIを業務システムとどう連携させるか」は、依然として難しいテーマです。 単にチャットベースでLLMに問い合わせるだけでなく、AIエージェントが業務データを参照し、判断し、自律的に成果物を生成するためには、AIと既存システムの間に適切な接続構造が必要になります。 iPaaSである MuleSoft は、従来からシステム間連携の基盤として利用されてきましたが、近年は生成AIとの連携を意識した機能拡張が進んでいます。本記

AWS 認定とは AWS 認定 は、AWS が提供するクラウドサービスに関する公式の認定資格制度です。AWS のサービスやクラウドの知識・スキルを証明するもので、エンジニアだけでなく、クラウドに関わるビジネス担当者や IT 職種全般のスキルの証明に活用されています。認定は 4 つのレベルに分かれており、計 12 種類の認定があります（2026 年 3 月時点/ベータ版を除く）。12 種類の認定は「 認定の取得パス 」として、8 つの系統（アーキテクチャや DevOps、AI/ML など）、それに紐づく16

1. はじめに Amazon Web Services（AWS）でハイブリッドネットワークを設計する際、 Direct Connect + Transit Gateway + Site-to-Site VPN という構成が採用されることがあります。 金融・公共系のシステムでセキュリティ要件が厳格で、専用線でかつ暗号化が必須といった場合などです。 このとき、多くの方が 「Transit Gatewayを使うならTransit VIFを使う」 と自然に考えるのではないでしょうか。 しかしSite-to-Sit

生成AI初心者エンジニアが3ヵ月でAI駆動開発を習得するまで こんにちは。LIFULL HOME'S の CRMで開発を担当しているソンです。 2025年4月に復職してから、業務では生成AIをほぼ使ったことがない状態でしたが、社内ではAI活用や導入が活発に進み始めていました。エンジニアチーム内ではAI活用の開発手法を学ぶ社内研修が行われており、自分も参加して実際にAIを活用した開発を経験できていました。そしてAI活用開発プロジェクトの担当になったとき、本格的に生成AIを利用した開発を始めようとしていました