こんにちは。2026年4月にラクスに入社し、楽楽精算開発部に配属された木村です。 この記事では、入社してから実務に入るまでの約4ヶ月間に受けた研修の内容と、配属後の研修中に学んだことを書きます。ラクスのエンジニア職に興味がある方のご参考になれば幸いです。 研修の内容は年次によって変わる可能性があるため、ご注意ください。 なぜラクスを選んだか 入社から実務に入るまでの流れ 新入社員合同研修 技術研修 配属後研修（楽楽精算） 配属後研修で得た気付き おわりに なぜラクスを選んだか ラクスを選んだ理由の1つは、

はじめに こんにちは、株式会社エブリーのデリッシュキッチンにて7月から約1か月間エンジニアとしてインターンシップに参加していました、亀井と申します。 この記事では、インターン中に取り組んだことの中心である「Databricks LakebaseへのOAuth M2M認証の導入」と、その先でデータを読むための「GoのPostgreSQL向けライブラリ選定」の2つについて、どう実装・検証・調査したのかを書きたいと思います。 インターンで取り組んだこと インターンでは、Go言語で書かれたデリッシュキッチンのAP

はじめに こんにちは、サイオステクノロジーの小沼 俊治です。 「理屈はいいから、まずは実際に CI/CD パイプラインというものを動かして体験してみたい」。 本記事は、そんな方々に向けて、ソフトウェア開発に不可欠な CI/CD の基礎を手を動かしながら学習できる、実践的な入門ガイドとして用意しました。 単なるビルドやデプロイの自動化にとどまらず、近年その重要性が叫ばれている「サプライチェーンセキュリティ（SBOM の活用）」や「脆弱性可視化」、さらには検証フェーズとして独立したジョブで実行する「動的セキュ

本記事は 2026 年 8 月 6 日に公開された Libby Clark、James Ward による “ AWS Supports Agent Plugins: An Open Standard for Portable Agent Extensions ” を翻訳したものです。 MCP サーバーやエージェントスキルを構築したことがある方なら、それをパッケージ化するには 1 つのクライアント向けに調整し、別のクライアント向けに書き直し、チームで使うツールごとにその作業を繰り返すことになるとご存知でしょ

本記事は 2026 年 8 月 7 日に公開された Clare Liguori、Dan Kiuna による “Kiro powers now support Agent Plugins” を翻訳したものです。 あなたは良いものを作りました。チームが実際にデプロイする手順を落とし込んだスキルと、社内サービスと通信する MCP サーバーです。ちゃんと動きます。そこで、チームが使っているクライアント向けにパッケージ化し、次に隣のチームが使っているクライアント向けに再びパッケージ化し、さらにオープンソースのコント

Claude Code は認証トークン・設定・会話履歴を、すべて ~/.claude の下（と、すぐ隣の ~/.claude.json ）に置きます。Dev Container で使うときは、再ビルドのたびの再ログインを避けるために、このディレクトリをホストから丸ごとマウントするのが定番です。 この構成を複数のプロジェクトで使っていて、気になり始めたことがあります。 全部のコンテナが、ホストにある同じ ~/.claude を書き換え合っている 、ということです。 手元の ~/.claude.json の中

はじめに こんにちは、セーフィーに新卒で入社し、サーバーサイドエンジニアをしている古谷です。 入社後、同期の坂上さんと一緒に VApp(Vulnerable Application) という、意図的に脆弱性を仕込んだ学習用Webアプリケーションを作りました。社内のセキュリティ学習を目的に始めたプロジェクトでしたが、作ってみると 「Webフレームワークを使っていても、脆弱な実装をしないように気をつけなければならない」 という、当たり前のようで意外と実感しにくいことを実装ベースで確かめられました。 この記事で

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

※ この記事は、筆者が AI エージェント(Claude Code)と対話しながら執筆しました。読了 ...

みなさんこんにちは。AI推進課のわたのです。 前回の記事ではApple containerの使い方をひととおり触ってみました。今回はその続きで、普段使っているDocker（Colima版）と実際に比べてみた話です。 検証環境：Apple container v1.1.0（build: release / commit: 5973b9c）／ 比較対象 Colima 0.10.1（Docker CLI 29.5.1 / Server 29.2.1）／ macOS 26.5.2（Build 25F84）／ Ap

1. はじめに AIコーディングエージェントの活用範囲は、コード生成だけでなく、AWS（Amazon Web Services）環境の調査、構築、障害対応にも広がりつつあります。 例えば、AIエージェントに次のようなAWS関連の作業を依頼することが考えられます。 AWS環境の設定やログを確認し、問題の原因を調査する 複数のAWSサービスにまたがる構成を確認する 指定された要件に沿ってAWSリソースを作成する 設定不備を修正し、AWSリソースを期待する状態へ変更する ただし、AIエージェントが「原因を特定し

1. はじめに 前回の記事では、AWS AI League Community Editionの全体像と、利用できる主な機能を紹介しました。 https://zenn.dev/nttdata_tech/articles/402acac4a19180 今回は、Amazon EC2をデプロイ端末として利用し、Community Editionを自身のAWSアカウントへ構築します。 本記事のゴールは、AWS CDKによるデプロイを完了し、ブラウザからCommunity Editionへログインできることを確認す

1. はじめに 前回の記事では、AWS（Amazon Web Services） Samplesで公開されている sample-agent-cost-bench を使い、Kiro CLI上で複数モデルを比較しました。 https://zenn.dev/nttdata_tech/articles/130bd43f48e425 前回利用したのは model-compare です。これは、同じCLI上で複数のモデルを比較し、成功率・コスト・実行時間を確認するためのモードです。 今回はその続きとして、agent-

Elasticsearchのデータ移行やバックアップを、スナップショット機能を使わずに「もっと手軽に、インデックス単位でサクッと行いたい」と思ったことはありませんか？ そんなエンジニアの強い味方になるのが、オープンソースのCLIツール  elasticsearch-dump  （通称：elasticdump）です。 今回は、このツールの基本的な使い方から、実務で役立つ一歩進んだテクニックまでを解説します。 Elasticsearch を運用していると、以下のようなシーンに直面することがよくあります。 開発

1. はじめに AIコーディングエージェントの活用が広がる中で、開発現場では次のような問いが増えてきました。 Kiro、Claude Code、GitHub Copilot、Codexなど、どのツールを選ぶべきか 同じツールでも、どのモデルを使うべきか 高性能なモデルを使うコストは、品質向上に見合っているのか チームや案件全体に展開したとき、費用対効果をどのように説明するのか AIコーディングエージェントは、単純に「一番賢いモデルを使えばよい」というものではありません。 簡単な修正であれば軽量なモデルで十