こんにちは。ファインディ株式会社でテックリードマネージャーをやらせてもらってる戸田です。 ファインディではClaude CodeのスキルやカスタムコマンドなどをPlugins経由で社内展開しています。 tech.findy.co.jp コードレビューやタスク分解といった開発業務の効率化が進む一方で、登壇準備はまだ手作業の割合が大きい領域です。話す内容を固めて、構成を考えて、スライドに落とし込んで、デザインを整えて……。発表の本質は「何を伝えるか」なのに、準備工程に時間を奪われがちです。 本記事では、この課

AWS DevOps Agent は、24時間365日稼働する運用チームメンバーです。インシデントの解決・予防、アプリケーションの信頼性やパフォーマンスの最適化、オンデマンドの SRE タスクなどを、AWS・マルチクラウド・オンプレミスを問わず担います。既存のオブザーバビリティツールと連携してテレメトリ・コード・デプロイデータを横断的に分析し、平均修復時間（MTTR）の短縮とオペレーショナルエクセレンスの実現を支援します。 多くの組織では、カスタムの Model Context Protocol（MCP）

! この記事は執筆者個人の体験・見解に基づくものであり、所属組織を代表するものではありません。 ! この記事では、筆者の環境で実際に詰まったポイントと、そのときに有効だった対処を紹介しています。 PC や WSL、SnowSQL、社内ネットワーク、Zscaler の設定によって挙動が異なることがあるため、環境によっては必要な手順や結果が変わる場合があります。 はじめに はじめまして。データマネジメント統括部の田辺と申します。 2025年に入社し、現在（記事公開時点）2年目です。 業務でSnowflakeを

こんにちは。SCSKの松渕です。 今回は、ある歌手の歌詞を ベクトル化＆簡易的なデータ分析 してみました。 3/10に発表されたばかりの Gemini Embedding 2 モデル を利用してみました！ はじめに 組み込みモデル（Embedding Model）とは？ 一言で言うと、「言葉や画像の意味を、コンピューターが計算できる『座標（ベクトル）』に変換する技術」のことです。これまでのキーワード検索（完全一致）とは異なり、データの「文脈」や「ニュアンス」を数値化します。 なぜ「ベクトル」にするのか？

こんにちは、SCSKのhosynary（江浜）です。 SCSKでは現在、社内のデータ活用基盤としてSnowflakeを採用しており、Snowflake Intelligenceの利用についても検証を行っています。 Snowflake Intelligenceを使って社内データ活用のPoCを始める – TechHarmony 特に回答精度については、現在運用中の定型ダッシュボードと同じデータモデルを参照したうえで、Snowflake Intelligence上で同等のインサイトを得ることができるか、といった

AIやIoTの増加に伴い、多様化する組み込み機器開発において、カスタマイズ性の高いLinuxの活用が増えています。本記事では、特定のハードウェアに最適化されたLinuxディストリビューションを効率的に構築するための業界標準ツールセット「Yoctoプロジェクト」について解説します。その主な特徴や、開発環境を構築する際の基本的な流れを紹介します。

はじめに こんにちは、クラウドエース第一開発部の渋谷です。 4 月は非常に充実しており、約 1 週間のうちに 「HYDE」, 「日向坂46」, 「シド」と 3 本のライブに参戦してきました。やはりライブは最高ですね。 さて、今回は Google Cloud の PAM（Privileged Access Manager） に追加された「付与のスケジュール機能（Grant Scheduling）」についてご紹介します。 ! PAM の付与のスケジュール機能は 2026/04/17 現在プレビュー中の機能とな

はじめに みなさん、こんにちは！ 開発本部 アプリケーション開発部 Webフロント第2グループ所属の佐々木大翔(ささき ひろと)です！ 私たちテックブログ運営チームは、これまで「はてなブログ」にて技術発信を行ってきました。 しかしこの度、個人の資産化と運用の効率化を目指し、プラットフォームを Zenn へ移行しました。 このプラットフォーム移行の概要については、以下の記事をご参照ください。 テックブログをはてなブログからZennへ移行します：「個人の資産化」と「運用効率化」を目指して こうしたプラットフォ

G-gen の佐々木です。当記事では、ADK で開発した AI エージェントに BigQuery Agent Analytics のプラグインを組み込むことで、エージェントのリクエストやレスポンス、ツール呼び出しなどのイベントを BigQuery に記録し、SQL で分析できるようにしていきます。 構成 当記事で使用するもの Agent Development Kit（ADK） Agent Runtime BigQuery BigQuery Agent Analytics について 概要 BigQuery

はじめに 皆さんこんにちは！私はNTT DATAにて、Copilot StudioやPower Platformを活用したAIエージェントの普及・展開を支援しています。実際の現場では、「どのMicrosoft AIソリューションを選択すべきか」という相談を受ける機会が増えてきました。 Microsoftは非常に幅広いAIソリューションを提供している一方で、それぞれの役割が分かりにくく、結果として過剰設計やミスマッチが発生するケースも少なくありません。 本記事では、主に以下の3つのソリューションを対象に整理

こんにちは！ AIを業務に活用するようになり、AIセキュリティについて、気になっている方も多いのではないでしょうか。 本記事ではAIセキュリティの概要と、それに対するCato Networks社の新たなソリューションである 「Cato AI セキュリティプラットフォーム」 について紹介していこうと思います。 ぜひ最後までご覧いただけますと幸いです。   はじめに 企業にとって、AIの導入はもはや未来の話ではなく、今、ここにある現実となっています。 ChatGPTなどの生成AIやエージェント型AI

本ブログは 株式会社スギ薬局様 とアマゾン ウェブ サービス ジャパン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 ソリューションアーキテクトの吉田です。 「生成 AI を業務に活用したいが、一過性の PoC で終わってしまう」「成果を組織全体に広げるにはどうすればいいか」——こうしたご相談をいただく機会が増えています。 今回ご紹介するのは、株式会社スギ薬局様の事例です。現場の業務課題と技術を組織として結びつけながら、 Amazon Bedrock を活用した年末調整 QA ボットと調

GPTに代表されるAutoregressive LM（自己回帰言語モデル）は、文頭から文末に向かって1トークンずつ生成する方式が基本です。ビームサーチなどを用いた探索は可能ですが、生成が進むにつれて過去のトークンに縛られるため、文章全体のバランスを俯瞰して細部を書き直すといった柔軟な制御には適していません。 そこで、「不確かな状態の文章全体」を段階的に確定させていくDiffusion LM（拡散言語モデル）が、推敲に近い振る舞いを実現しやすい新たな選択肢として注目されています。 本記事では、Diffusi

本記事では、Vertex AI Studio の「アプリの開発」機能を使って、自然言語でアプリを作る、いわゆる Vibe Coding を試してみました。今回はシンプルなリバーシアプリを題材に、アプリの生成から Cloud Run へのデプロイまでの流れを紹介します。 はじめに Vertex AI Studio に、プレビュー機能として「アプリの開発」が追加されました。チャットで指示を出すだけでアプリを生成し、そのまま動作確認やデプロイまで進められます。 今回は、この機能を使ってシンプルなリバーシアプリを

Bedrock エージェント VS Bedrock AgentCore：比較ガイド 目次 導入 概要 Bedrock エージェントとは Bedrock AgentCore とは AWS 最適化フレームワーク：Strands SDK 詳細比較 アーキテクチャ比較 機能比較 実装の複雑さ比較 コスト比較 パフォーマンス特性比較 制約事項 ユースケース別推奨 1. 迅速なプロトタイピング 2. エンタープライズ向けカスタムエージェント 3. マルチテナント SaaS 4. 既存システムへの統合 5. 高度なワー