テクノロジー本部事業基盤部アーキテクトグループの福留です。最近気になっている技術はAWS CodeBuildの Docker Server です。 LIFULL HOME'Sの開発環境を改善した際の、組織を超えた協業の様子をお伝えします。 1. 背景 2. ローカル環境化への道のり 3. 部署を超えた協力体制の構築 4. 技術基盤だけでは開発環境にならない 5. TEが共通の開発基盤を整える 6. PEがE2E基盤で機能を検証する 7. LFTVとLFTMが利用者として検証する 8. 課題を組織の間で受け

はじめに こんにちは。DIVER OSINT CTF インフラチームのy-chanとxryuseixです。DIVER OSINT CTF 2026では、インフラの大部分にパートナーであるさくらインターネットさんの「さくら […]

武井でございます。 手元のボタンを見るだけで、どの Claude Code が作業中で、どれが確認待ちで、どれが終わったのかが一目で分かる。 ボタンを押せば、そのターミナルに一発で飛べる。 作業が終わったら、ずんだもんが「何をやって、次に何をすればいいか」を声で教えてくれる。 そんな作業環境を Stream Deck と herdr 、 ローカルLLM 、そして VOICEVOX(ずんだもん) で作りました。まずは動いているところを見てください。 https://tech-lab.sios.jp/wp-c

目次 1. はじめに 2. 動作環境 3. 以前のバージョンとの比較 4. シーケンス図（概略図） 5. 準備 6. MCPサーバーのURL の取得 6.1. Elasticsearch / Agent / Tool の画面の表示 6.2. すべてのツールを管理 6.3. MCPサーバーのURLをコピー 7. API Key の発行 7.1. APIキー作成画面の検索 7.2. APIキー作成画面への遷移 7.3. APIキーの作成 7.4. APIキーのコピー 8. LM Studio からの MCPサ

はじめに 2025年8月29日、滋賀県大津市のピアザ淡海（ピアザホール）でNaniwaNOG 3ミーティングが開催されました。関西のネットワーク技術者が一堂に会するこのイベントで、前回に引き続き、学生を中心としたNOCチ […]

目次 概要 主な変更点 できること 動作に必要な環境など シーケンス図（超概略図） 動かし方 1. 準備 1.1. GitHub リポジトリのダウンロード 1.2. .env ファイルに必要な情報を記載します。 2. ビルドおよびコンテナの起動 2.1. ビルド 2.2. コンテナの起動 3. EIS の設定 4. Elasticsearch へのデータ登録 4.1. 密ベクトル生成前のテキストデータの登録 4.2. インデックスの作成 4.3. マッピングの作成 4.4. _reindex 4.5. キ

はじめに 鹿児島らぐというLinux User Groupで月イチを目処に勉強会を行っています。現在は主にオンラインで活動しており、オープンソースのソフトウェアをVPSにセルフホストしてそれを利用してオンライン勉強会をし […]

はじめに # オープンソースLLMが急速に進化する中、「機密情報や社内コードも気にせず扱える、自分専用のローカルLLM環境が欲しいな」と思い立ちました。 ただ、いざ本格的に手元（オンプレミス）で動かそうとすると、大容量VRAMを積んだGPU搭載PCが必要になり、 調達するのに数十万円もの初期費用（イニシャルコスト） がかかってしまいます。「まずは効果があるか試してみたい」という検証段階で、いきなり高額なハードウェア購入稟議を通すのはハードルが高いものです。 だからこそ、初期投資ゼロ・使った時間分だけ（数十

はじめに クラウドエース株式会社 CTO室 akane です。 ハーネスの整備やループエンジニアリングなど、AI エージェントを使ったソフトウェア開発では、「いかにエージェントを自走させるか」が注目されています。 人間が逐一指示しなくても、エージェント自身が考え、実装し、テストし、修正し、仕事を完結させてほしい。 では、エージェントは何に向かって自走すればよいのでしょうか。 エージェントの自律性がどれだけ高くなっても、作ってほしいものの「あるべき姿」が曖昧であれば、必ずしも人間が意図した方向へ進んでくれる

はじめに NTT DATAの刈谷です。私たちは、仮想化基盤を管理・運用するソフトウェア Prossione Virtualization（以下、PV）を開発しています。本記事は「Prossione Virtualizationを理解する・使ってみる」シリーズ Vol.1 です。 サーバー仮想化は、いまや社会インフラを支える当たり前の技術になりました。クラウド上のサーバーも、社内のシステムも、その多くは仮想マシン（VM）の上で動いています。ふだんは意識せずに使えてしまう技術ですが、その構造を知っているかどう

現在、 AWS Graviton5 プロセッサを搭載した  Amazon EC2 の R9g インスタンスと R9gd インスタンスが一般的に利用できるようになっています。R9g インスタンスはメモリ最適化されており、AWS がこれまでに構築した中で最もエネルギー効率の高いプロセッサを搭載した Graviton4 ベースの R8g インスタンスと比較して、コンピューティングパフォーマンスが最大 25% 向上します。 R9g インスタンスは、データベース、インメモリキャッシュ (Valkey、Re

Logstash の転送先や Python 等のアプリケーションから指定する Elasticsearch の接続先 URL（endpoint URL）は、運用形態（Self-Managed、Elastic Cloud Hosted、Elastic Cloud Serverless）ごとに取得方法や基本形式が異なります。 この記事では、それぞれの運用形態における接続先 URL の取得・確認手順をまとめて解説します。 目次 Self-Managed の場合 URLの基本形式 取得・確認手順 Elastic C

本ブログは、株式会社アドバンスト・メディア様と Amazon Web Services Japan が共同で執筆いたしました。 1. はじめに 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・戸塚と、アカウントマネージャーの兼子です。 本ブログでは、 AWS Summit Japan 2026  で展示した、食品調理現場における業務課題を、音声 AI とマネージドエージェント基盤で解決するアーキテクチャをご紹介します。 Amazon Bedrock AgentCore

Issue を登録すると、ローカル LLM が内容を読み取って実装を行い、Merge Request までやってくれる。そんな AI 自走環境を GitLab と Ollama で完全ローカル環境としてつくってみました。 最近は、GitHub Copilot Cloud Agentのように、Issue を渡すだけで AI が実装から Pull Request の作成まで進めてくれる開発体験が登場しています。似たようなことをローカルで再現できないか、というのが思いついたきっかけです。 https://doc

G-gen の佐々木です。当記事では、Cloud Run の新しいリソースタイプである Cloud Run instances に、 Agent Development Kit （以下、ADK と記載）で開発した AI エージェントをデプロイして使ってみます。 構成 当記事で使用するもの Cloud Run instances Agent Development Kit（ADK） エージェントの開発 uv プロジェクトの作成 ディレクトリ構成 __init__.py agent.py Dockerfile