G-gen の西原です。Google Workspace 版の Gemini アプリの一時チャットと会話履歴の削除機能について、概要やデータ保存の仕様、管理コンソールでの制御手順を解説します。 概要 一時チャットとは チャット履歴の個別削除とは チャット履歴保存の仕様 通常チャット 一時チャット データの取り扱いとプライバシー 想定されるユースケース 一時チャットのユースケース 通常チャットのユースケース 管理者設定 Google 管理コンソールでの設定手順 Google Vault による保持 概要 一

こんにちは、セーフィーの横道（@m_yokomichi）です。 先日、株式会社カンリーさんとの合同勉強会に登壇し、「生成AIを安全に使う仕組みをつくる 〜 ガードレール整備と社内標準化の取り組み」というテーマでお話ししました。 ガードレールの詳細な実装の話というよりは、整備の流れやガードレールそのものへの理解を深めてもらいつつ、「守るための話」であると同時に「攻める点をどう考えるか」を伝える内容です。この記事では、当日話した内容を改めて紹介します。 当日の発表はアーカイブ動画も公開されていますので、あわせ

G-gen の佐々木です。当記事では、Cloud Run にデプロイした AI エージェントや MCP サーバーにエージェント ID を割り当て、Agent Registry に自動登録する「 Cloud Run の Agent Platform 機能 」について解説します。 前提知識 Cloud Run とは Gemini Enterprise Agent Platform とは Agent Platform の概要 Agent Identity Agent Registry Cloud Run の A

はじめに こんにちは。バックエンドエンジニアの山口です。 私が所属しているチームでは、日頃からClaude Codeを利用して開発をしています。 コードを書く・レビューする・調査するといった作業はかなり任せられるようになってきた一方で、課題に感じている部分があります。 「情報とナレッジの同期」です。 設計・コーディングといった開発業務であれば、ハーネスとGitと組み合わせて、かなり効率化されます。一方で、コーディング自体をAIに任せられるようになるほど、ボトルネックはより上流——企画や要件定義、部門をまた

はじめに この記事は、BASEテックブログ夏のブログリレー9日目の記事です。 こんにちは、BASE株式会社で PHPer をしている @meihei です。 フィーチャートグルはご存知で既に使っている、という方も多いと思います。BASEでもフィーチャートグルの仕組みを利用しています。 一方で、私が進めていたプロジェクトでは、既存の仕組みだけでは少し扱いづらい場面がありました。そこで、用途に応じて必要最低限のフィーチャートグルを追加していきました。 この記事では、フィーチャートグルを具体的にもっとEasyに

ども！最近はペインを何枚も並べてClaude Codeを転がしてる龍ちゃんです。 Claude Codeの返信、長くて読むのがしんどくないですか 聞いたことにはちゃんと答えてくれるんだけど、そこまで詳しく要らなかったな、ってなること。あれ、output styleで変えられます。 公式によると、output styleが変えるのは答え方だけで、知っていることのほうは変わらないそうです。詳しくは 公式のOutput stylesドキュメント へ。 今日書くのは、これを作業ごとに、起動のタイミングでセットする

Google Workspace Studioの主な管理者向け機能 まずは、Google Workspace管理者がWorkspace Studioに対して制御できる項目を一覧で整理します。

1. はじめに エージェントに長期記憶を持たせるとき、記憶をどの単位で分けるかは設計の入口になります。1つのエージェントを複数の組織やテナントで共有するなら、「A社の会話から抽出した事実がB社の応答に混ざらない」ことを仕組みとして保証したいところです。 Amazon Bedrock AgentCore Memory は、長期記憶のレコードを namespace という階層パスで整理します。namespace は memory strategy ごとにテンプレートとして定義し、{actorId} のような変

はじめに こんにちは、検索基盤部 検索グロースブロックの広渡です。検索グロースブロックでは、ZOZOTOWNのある施策において、ユーザーに表示するコンテンツを複数の候補の中から選んで配信しています。どの候補がユーザーの反応（クリックなどのエンゲージメント）を最も得られるかは事前にわかりません。そこで、配信結果から学習しながら最適な候補に配信を寄せていくMulti-Armed Bandit（MAB）、なかでもThompson Samplingの活用を検討・検証しています。 MABは、広告配信のクリエイティブ

みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクトの古屋です。今週も 週刊AWS をお届けします。 「スキーマ変更は利用の少ない深夜に、フェイルオーバー試験は休日に。」データベースを止めないための調整に、エンジニアの時間が少しずつ削られていく。そんな場面に直面することはありませんか。9/14(月) 14:00 から麻布台ヒルズで開催する 「Amazon Aurora DSQL Day Tokyo」 では、こうした運用調整からエンジニアを解放する分散 SQL データベース Amazon Aurora DSQL

本記事は 2026 年 05 月 12 日に公開された “ Filter, transform, and load your DynamoDB table exports using AWS Glue ” を翻訳したものです。翻訳は Solutions Architect の嶋田 朱里が担当しました。 この記事では、 Amazon DynamoDB のフルまたはインクリメンタルテーブルエクスポートを 2 つ目の DynamoDB テーブルにロード（インポート）する方法を紹介します。何をロードするか、どの書

今回はIIJのグループ会社である、ネットチャートの杉山 文彦さんからの寄稿です。 IoT市場における3つの課題「人材の不足」「データ集約とデータ欠損対策」「高額な導入費」を解決するソリューションP3E...

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

はじめに こんにちは。Insight Edgeでデータサイエンティストをしている善之です。 AIでのPowerPoint資料の作成、みなさんも一度は試したことがあるのではないでしょうか。そして、こんな悩みを感じたことはありませんか？ 「生成されたスライドを、手作業で自由に編集できない…」 「デザインがイマイチ…」 「一見かっこいいけど、自分のいつものデザインではないので、編集しづらいし内容も頭に入ってこない…」 私も同じ悩みを抱えながら、AIを使ったスライド生成をあれこれ試してきました。そして試行錯誤の末

本稿は、2026 年 8 月 18 日に公開された “ Amazon EVS with NSX Federation for Disaster Recovery and Multi-site Networking ” を翻訳したものです。 はじめに Amazon Elastic VMware Service (Amazon EVS) が NSX Federation をサポートしました。これにより、AWS 上で VMware ワークロードを実行する際のエンタープライズ規模のネットワーク、ディザスタリカバリ