このブログでは、IHI 様と AWS プロフェッショナルサービスチームが、業務部門の悩みを AI で解決するため、初期構築とその後の運用体制をともに検討した取り組みをご紹介します。AI に任せられることがどこまでだったのか（I）、任せられない分を知識の整備でどう補ったのか（II）、整えたものを誰が持ち続け、発展させるのか（III）という三つの問いを通じて、お客様が組織として AI とどう関わるかを決めていく過程をご紹介します。 顕在化しつつある属人化リスク 私たちがよくいただくご相談は、これまで社内の詳し

製造業のお客様を支援しているソリューションアーキテクトの西田です。 2026 年 10 月 26 日に AWS 麻布台ヒルズオフィスにて「製造業 生成 AI 基盤・活用推進 ラウンドテーブル」を開催しました。本記事ではイベントの概要と当日の様子をお伝えします。 ▲ 会場の様子 開催の背景 製造業のお客様の生成 AI の使い方は、一部の部門で試して効果を確かめる段階から、AI エージェントを基幹業務に組み込み、全社で使える基盤として整える段階に進んできました。この段階では、利用者ごとの権限をどう扱うか、社内

Arunkumar Malli（Rivian）、Sandeep Kodre（Rivian）との共著 Rivian は、Amazon Bedrock AgentCore 上に構築したインテリジェントな ERP AI エージェントを導入することで、急成長を支えるべく月次決算プロセスを最適化し、サイクルあたり 15 日を超える手作業を削減しました。財務チームが手作業の ERP ワークフロー、長期化する決算サイクル、あるいは事業成長に伴うスケーリングの課題に直面しているなら、Rivian の取り組みはビジネスプロ

本稿は、KDDI 株式会社 コア技術統括本部 情報システム本部 DX システム 2 部 フロント SRE グループ 西 総一朗 氏に寄稿いただきました。 はじめに KDDI 株式会社 （以下、KDDI）では 2026 年 7 月、通信事業のお客さま向けサービスを支える Amazon Elastic Kubernetes Service （以下、EKS）のクラスタを、マネージドノードグループから Amazon EKS Auto Mode （以下、EKS Auto Mode）へ移行しました。移行の目的は、ワー

本ブログは “ How financial institutions can operationalize AI-DLC quickly and effectively “（2026 年 9 月 23 日公開）を翻訳したものです。 金融機関は AI コーディングエージェントを急速に導入していますが、多くの金融機関には、規制当局や自社のリスクアペタイトを満たすガバナンスの枠組みがありません。その結果、強力なツールが組織の統制の外でコードを生成しています。以前の記事「 金融サービスのための AI 駆動開発ライ

本テーマは全3回構成です。 第1回となる本記事ではLakebridgeの全体像と各機能を紹介します。 第2回ではLakebridgeのBladeBridge・Switchを用いたDDL変換を実践します。 第3回ではAgentic Code ConverterによるT-SQL変換を実践します。 0. 簡単に自己紹介 はじめまして。私はNTT DATAでクラウド・データ／AI領域のシステム開発に携わっています。 これまでAWS（Amazon Web Services）環境でのシステム開発を経験し、現在はDat

2026年9月14日（月）に開催された「第1回 Google Workspace 活用ユーザー交流会」の模様をお届けします。 本イベントには約20社、30名以上のお客様にご参加いただきました。この記事では、前半の事例講演（第1部）の内容と、私たちGoogle Workspaceを担当しているSEチームが企画・進行を務めた後半のワークショップ（第2部）の様子を中心にご紹介します。 ■ 第1部：ソフトバンクおよびユーザー企業様による活用事例のご紹介 第1部では、ソフトバンクのAI・DX人材育成サービス「Axr

(この記事は、 Enable zero-copy access to AWS services on Amazon FSx for NetApp ONTAP with Amazon S3 Access Points を翻訳したものです。) 半導体の検証チームは EDA（Electronic Design Automation）ツールを使い、毎晩数千件のシミュレーションジョブを実行しています。大規模な検証環境では 1 晩に 10 万件以上のテスト実行のログが生成されることもあります。1 回のリグレッションテ

こんにちは。Amazon Web Services Japan のソリューションアーキテクトの福嶋です。 2026 年 9 月 2 日、名古屋 STATION Ai にて「AWS AI Day in Nagoya ～先行企業のリアルに学ぶ、AI 定着の現在地～」を開催しました。当初は 70 名の定員で募集を開始しましたが、想定を上回るお申し込みをいただいたため会場の座席を拡張し、当日は東海圏を中心に 120 名のお客様にご参加いただきました。ご参加いただいた皆様、ご登壇いただいた 5 社の皆様に、あらため

はじめに # これは、興味のままに新試験を受験してきた記録です。 先日、AWS認定に新設された注目のベータ試験「AWS Certified AI Business Strategist (AIB-C01、ベータ試験コード: AB1-C01)」を受験してきました。本記事では、新設された試験の概要や学習準備、受験当日のリアルな所感、そして合否結果についてまとめます。 --> Information 秘密保持契約（NDA） があるため、詳細な試験問題の内容や個別設問については触れることができませんので、ご了承く

みなさまこんにちは。自動車・製造インダストリーソリューションアーキテクトの 小川 です。10月に入っても関東は秋雨模様のお天気から徐々に秋晴れの日も増えてきましたね。こちらの「 月刊AWS製造 」ブログでは直近1カ月に発表された製造関連のブログ・サービスのアップデート・事例や今後開催予定のイベントなどを毎月お届けしています。最近Amazonの独自チップ開発に関する記事やニュースが複数出ていたので、今月は製品設計開発領域でのAI活用に関して、ピックアップトピックとして触れさせて頂きます。 ピックアップトピッ

スタメンでCTOしております、 @tnir ( X: @takuya_stmn , note: @takuya_stmn ) です。 2023年9月、スタメン技術ブログで次の記事を公開しました。 ドメイン駆動設計は何を解決する手法なのか 記事では、TUNAG の技術的負債解消に向けてドメイン駆動設計（DDD）の導入を検討している、と書きました。その後の対外的な印象として、「スタメンは DDD を積極導入している」と読まれる場面がありました。 本記事の目的は二つです。 当時の検討表明と、いまの実装実態のあい

はじめに こんにちは！エニグモの採用広報担当です。 本記事では、現在のプロダクト開発チームの体制や組織を横断した意思決定の仕組み、そしてAI駆動開発をはじめとする現在のエニグモの開発環境について紹介します。 エニグモが前回、開発組織の変更発表を行ったのは3年前の2023年のことです。 当時は『チームトポロジー』の考え方を取り入れつつ、Domain・Squad・Chapterをベースとした体制へと大きく転換しました。 それから約3年、生成AIをはじめとするテクノロジーの劇的な進化に伴い、開発スタイルや組織に

本ブログでは、 ローンチブログ で紹介した各ユースケースをさらに詳しく掘り下げます。パートナーやお客様が SAP モダナイゼーションプロジェクトにおいて Kiro ベースのサンプルエージェントを使って達成した成果の一部もご紹介します。これらのサンプルエージェントは こちら からダウンロードできます。ローンチブログで取り上げた主なユースケースを振り返ります。 SAP S/4HANA 準拠に向けた ABAP コードのアップグレード クリーンコアに向けた ABAP のリファクタリング SAP PI/PO から

財務アナリストが AI アシスタントに「私の担当する顧客請求書のうち、支払期日を過ぎているものはどれですか？」と尋ね、SAP から直接その答えが返ってくる、そんな場面を想像してみてください。企業はまさにこれを求めていますが、AI エージェントを記録システムに接続する際には難しい問いが生じます。エージェントが SAP にアクセスするとき、そのリクエストを行っているのは誰なのか、という問いです。初期の統合の多くは、すべてのリクエストを 1 つの共有 SAP サービスユーザー経由でルーティングします。これでは、