1. はじめに 生成AIやAIエージェントを業務で活用する際、モデルの学習時点以降の情報を扱いたいケースがあります。 たとえば、最新のAWS（Amazon Web Services）アップデート、製品ドキュメントの更新、ニュース、競合サービスの情報などを扱いたい場合、モデルの内部知識だけでは不十分です。 一方で、金融・公共などデータガバナンスが厳しい領域では、AIエージェントにWeb検索機能を持たせる際に、以下のような点が課題になります。 ユーザーのプロンプトや検索クエリが外部の検索APIに送信されないか

NTTデータの奥村です。AWS（Amazon Web Services）のマルチアカウント環境でセキュリティ統制を設計するとき、私がいつも頭を悩ませるテーマがあります。どこまで Control Tower の Control Catalog を使い、どこから各サービス側の管理機能に任せるべきなのか、というものです。今回はこのテーマについて現時点での私の見解を紹介したいと思います。 登場する管理主体 話を始める前に、今回出てくる管理主体、つまりコントロールを実際に管理する仕組みやサービスを説明します。 1

こんにちは。イノベーションセンター Generative AI チームの小川です。 今回は、私たちのチームで開発しているドキュメントAI「rokadoc」が、エンタープライズでの利用に向けてどのように進化しているのかを紹介します。 本記事では、ドキュメントAIである rokadoc のエンタープライズ対応について、チーム利用やエージェントワークフローなどの新機能と、その裏側の仕組みを紹介します。 変換精度を支える技術要素は「 生成AI向けのドキュメント変換技術 rokadoc 〜高い精度をどのように実現し

1. はじめに 生成AIの業務利用が広がる中で、最近は「AIをどう活用するか」だけでなく、AI利用にかかるコストをどう管理するかも重要なテーマになってきています。 たとえば、以下のようなケースです。 気づかないうちにLLMのトークン利用料が増えている 個人・チーム・アプリごとの利用量が見えづらい 高額なモデルを誰でも自由に使えてしまう 予算上限を超えてから初めて気づく 特定のLLMプロバイダーやモデルが混雑・制限されたときに代替手段がない 自分も当初、AWS（Amazon Web Services）であれ

はじめまして、クオリティマネージャーのヒロたです。 近年、多くの企業で DX（デジタルトランスフォーメーション） が求められ、システムは単なる業務効率化ツールではなく、ビジネス戦略の中枢を担う存在になっています。その結果、従来のように 「要件定義 → 詳細設計 → 実装 → テスト → リリース」 と長い時間をかけて作る大規模スクラッチ開発では、ビジネスの変化のスピードに追いつかない。変更対応や機能追加にも時間がかかり、結果として競争力を削ぎかねません。こうした背景から、 「早く作る／早く直せる」 ことが

はじめに サーバーワークスの池田です。 今回は6/29〜7/12の2週間分をまとめてお届けします。Claude Codeはv2.1.196からv2.1.207まで12バージョンがリリースされました。 サブエージェントが既定でバックグラウンド実行されるようになったことに加え、バックグラウンドタスクの通知まわりで安全性を高める修正が入りました。Workflowツールの規模を制御する設定も追加されています。 この記事で分かること サブエージェントが既定でバックグラウンド実行されるようになった変更点と、同期実行に

はじめに こんにちは、クラウドエース株式会社の小勝です。 近年、リモートワークやクラウドサービスの利用が当たり前になる中、業務システムなどのWebリソースへアクセスする際に「アクセス元の身元を毎回検証する」というゼロトラストの仕組みが重要視されています。特に、「アクセス元の端末自体が本当に安全か」を動的に評価することは、現代のセキュリティにおいて欠かせない要素です。 そのゼロトラスト構築の一環として、Chrome Enterprise PremiumとCrowdStrikeを連携させたアクセス制御の実装を

キャンペーンサイトの公開前に必要なのは、 制作担当者による最終確認だけではありません。 数百万円から1,000万円規模のキャンペーンで、応募フォームやLINE連携、QRコードなどに不具合が起きれば、サイトを修正するだけでは済まないことがあります。 応募できなかった利用者は戻らず、発注元の担当者は社内から、代理店や制作会社の責任者はクライアントから、「 なぜ公開前に見つけられなかったのか 」と問われる可能性があります。 そこで検討したいのが、 制作に関わっていない第三者によるサイト検証。 第三者検証は、代理

こんにちは。開発1部の村上です。 本記事は AIブログリレー 8本目 です。 エブリーではAIエージェントを社内のあらゆる業務で活用していくことを目指しています。そのAIエージェントたちを支えるのがデータ基盤です。そしてこの基盤を、AIにデータを「読ませる」ためのものから、AIエージェントを「動かす」ためのものへ進化させていきたいと考えています。本記事では、そのために必要なステップを整理します。 人のための基盤から、AIエージェントを "動かす" 基盤へ これまでのデータ基盤は、暗黙の

はじめに こんにちは、NTTデータグループAI技術部の太田です。 先日サンフランシスコで開催されたDatabricksのイベント「Data + AI Summit 2026」に現地参加してきました。 本カンファレンスでの注目トピックの一つとして「Genie」が大きく進化しました。これまでGenieというと「自然言語でデータに質問できるAI/BIアシスタント」という印象が強かったと思います。今回の発表では、Genieが単なる分析アシスタントから、ビジネスユーザから開発者まで幅広いユーザと共に業務を遂行するA

こんにちは！スタメンでプロダクトデザイナーをしている森田かすみ（ @KasumiMorita ）です👋 今回のテックブログでは、先日プロダクト開発部門にて、上半期の締めくくりとして開催された「イネーブルメント共有会」の様子をお届けします！ 現在、スタメンのプロダクト開発組織がどのような変化の中にあり、組織としてどんな取り組みに注力しているのか、実際の社内イベントの空気感とともに知っていただければ嬉しいです。 なぜ今、イネーブルメントに注力するのか？ 今、スタメンのプロダクト開発では、AI駆動開発への移行が

本ブログは井村屋グループ株式会社様、株式会社 Hashup 様、Amazon Web Services Japan 合同会社が共同で執筆いたしました。 みなさん、こんにちは。AWS アカウントマネージャーの藤川です。 昨今、食品・製造業のお客様から「需要予測の精度向上」や「属人化した業務の自動化」についてご相談いただく機会が増えています。特に食品業界では、賞味期間の制約や季節変動の大きさから、需要予測の精度が欠品・廃棄に直結するため、AI 活用への期待が高まっています。 1896年の創業から130年、19

はじめに こんにちは、全社AWS管理部門の江島です。社内で利用されているAWS環境を全社横断的に管理する役割を担っています。 全社AWS管理部門では、AWSを安全に運用するために日頃からさまざまな取り組みを行っています。例えば、AWS本番環境へのアクセス管理においてIAM Identity Centerを活用し、定期的な棚卸しや申請ベースの権限管理といったセキュリティ対策を継続的に実施してきました。 こうした取り組みを土台としつつ、さらなるセキュリティ強化に向けて「必要なときだけ権限を付与する」最小権限の

こんにちは！ファインディでプロダクト開発部のVPoEをしている 浜田 です。 Findy Team+ では、コードの複雑さを可視化して技術的負債の解消に役立てられる「コード品質分析」という機能の提供を開始しました。 4つのコード品質に関連する指標を組み合わせて、ファインディ独自のスコアとして可視化しています。実際に活用いただく中で、「スコアが低いとき、限られた工数でどの指標から優先的に改善すればよいか」という、リファクタリングの優先順位に踏み込んだご質問をいただくことが増えてきました。 この記事ではコード

本文は 2026年6月26日 に公開された AWS Cloud WAN Routing Policy: Real-World Global Network Scenarios (Part 2) を翻訳したものです。 Part 1 では、 AWS Cloud WAN のルーティングポリシーを紹介し、グローバルネットワーク全体でルート伝播とパス選択に影響を与えるためのきめ細かな制御をどのように使用できるかを示しました。各ルーティングポリシーは、3つの主要コンポーネントで構成されます。1) マッチ条件：ルートプ