G-gen の武井です。当記事では、Google SecOps で検知したアラートの是正対応を Playbooks で自動化する方法を解説します。 はじめに Google SecOps とは Playbooks（ハンドブック）とは 検証の流れ カスタムルールの設定 インテグレーションの設定 インテグレーションとは カスタムインテグレーションとは カスタムインテグレーションの作成 カスタムアクションの作成 インスタンス設定 Playbooks の設定 Playbooks の構成 トリガー コンディション ア

はじめに こんにちは、Insight Edge の日下です。 ここ最近のコーディングAIエージェントの進化は目覚ましく、以下のような光景が当たり前になってきました。 プロダクトオーナーやUXデザイナがAIツールでプロトタイプを作る 議事録・仕様書・設計メモといったドキュメント系の成果物もAIで作成しgitで管理する 特にバイブコーディングの広がりで、エンジニア以外もソースコードの形で成果物を作ることが増えました。弊社では AIが文脈を理解しやすいように、プロダクトのソースコードだけでなくデザイン成果物や設

こんにちは！ Principal Generative AI Engineerの森田です。私の所属するAIファーストGでは、社内の生成AI活用にとどまらず、販売店やトヨタグループにおけるAI活用支援を行っております。 社内でAIエージェントの活用が進む中、ある部署から「AIエージェント開発に取り組みたいが、どこから始めていいかわからない」と相談をもらいました。座学だけでは手触り感が得られないので、実際に手を動かすワークショップ形式で開催することにしました。 弊社はAWSを主なクラウド基盤としているため、A

こんにちは、LIFULL HOME'Sのネイティブアプリケーション開発チームでエンジニアリングマネージャーをしている佐々木です。 前回の記事 では、チームの業務知識をAIに構造化して渡すことで調査工数を80〜90%削減した話を書きました。その最後に「コンテキストレイヤー」という概念に触れました。企業のデータを束ね、ビジネスロジックを理解できる層をAIエージェントに供給する基盤のことです。 今回は、そのパッケージの技術設計について掘り下げます。作ったものをあらためてコンテキストレイヤーの視点で整理してみたら

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 5本目 です。 弊社ではすでに 全社共通ゲートウェイによる社内リモートMCPサーバー を構築したり、それをもとにMCPを社内で内製して多くの社員が使っていたりと、社外の公式MCPの利用も盛んになっています。本記事では、今後組織のMCP活用が拡大するとぶつかる課題を整理し、それを支える基盤としてのMCPゲートウェイというコンセプトについて書きます。 MCP is deadは本当か 基盤の話に入る前に、そもそもMCP自体必要でしょうか。今年2月末、

G-gen の武井です。当記事では、Google が提供する SIEM / SOAR 製品である Google SecOps に、GitHub の監査ログを取り込む方法について解説します。 はじめに Google SecOps とは データフィードとは 設定の流れ Google Cloud の設定 サービスアカウント Cloud Storage バケット IAM Policy GitHub の設定 監査ログのストリーミング Google SecOps の設定 データフィード 動作確認 応用 はじめに Go

本記事は 2026 年 7 月 1 日 に公開された「 AI-powered performance recommendations for Amazon Redshift 」を翻訳したものです。 Amazon Redshift を運用するデータプラットフォームチームは、 SYS_QUERY_HISTORY 、 SVV_TABLE_INFO 、 SVV_ALTER_TABLE_RECOMMENDATIONS などのシステムビューや、キャパシティ、クエリ実行、ストレージに関する Amazon CloudWa

本記事は 2026 年 6 月 29 日 に公開された「 Amazon Redshift delivers faster performance for BI dashboards and real-time analytics 」を翻訳したものです。 ビジネスインテリジェンス (BI) ダッシュボードとリアルタイム分析は、迅速な意思決定に欠かせないツールです。現代のデータウェアハウスは、複雑で長時間実行される分析クエリに優れるだけでなく、インタラクティブなリアルタイム体験を支える短時間のアドホッククエリ

みなさん、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの三厨です。 AWS Summit Japan 2026 も大盛況のうちに終了し、いよいよ今年も後半戦ですね。各種セッションの オンデマンド視聴 環境が準備されておりますので、見逃したセッションをぜひご覧ください。 AWS の技術情報マガジン builders.flash の 7 月号が公開されました。生成 AI 関連の記事を 6 本ピックアップします。 ゴールが決まるまで笛は鳴らない ~ Kiro CLI の goal コマンド

こんにちは、ラクスでバックエンドエンジニアをしている斉田真也（GitHub: shinya / X: @saita_shinya）と申します。業務のかたわら、Markdownエディタ Bokuchi を個人で開発していて、仕事でも個人開発でも、いまやClaude Codeはすっかり相棒になっています。 先日大阪の梅田で開催された Claude Code Meetup Osaka に参加し、LT枠でも登壇してきました。AIは失敗する。でもその失敗を"使い捨て"にせず記録して次に読ませれば、二度目から同じつま

.entry-content td:not(:first-child) { text-align: left; } はじめに こんにちは、ブランドソリューション開発本部ZOZOMO部FBZブロックの座間です。2025年4月にZOZOへ新卒入社し、現在は Fulfillment by ZOZO （以下、FBZ）のバックエンド開発を担当しています。最近はチームメンバーの影響でビリヤニにハマっています。 今回は、Claude Codeを活用してFBZのシステム構成図を自動生成・自動更新する仕組みを構築した事例を

今年も半分が過ぎました。2026年4-6月のサマリーです。 記事数・執筆者数 # この3ヶ月で13本の記事が投稿され、記事数は889になりました。 連載 # AIエージェントとシステムをつなぐMCP入門 # MCP(Model Context Protocol) は AI エージェントが外部サービスと通信するための仕様で、2024年に Anthropic 社によって初版がリリースされました。MCP を使用することで、AI エージェントは外部サービスの機能を効果的に利用できます。MCP の基本から実装まで段

はじめに はじめまして、開発本部ソリューション開発部にて内定者インターンをしている菊永歩乃花です。開発未経験でGitとGitHubの違いもCPUとは何かわからないくらいシステムに疎かった私が、今回「展示会運営改善プロジェクト」の一環でツールの開発に挑戦したため、その内容を記事にすることにしました。 本記事では、技術に関する内容にフォーカスして記載しています。 プロジェクトの概要や開発に至るまでの過程は採用Noteに掲載していますので、ご興味がある方はそちらをご覧ください。 この記事を通して伝えたいこと 私

1. はじめに 本記事は、ネットワーク自動化イベント AutoCon 5の参加レポート前編です。 2026 年 6 月にドイツ・ミュンヘンで開催された AutoCon 5 では、ワークショップが 2026年6月8日~2026年6月9日、カンファレンスが2026年6月10日~2026年6月12日にかけて行われ、ネットワーク自動化の実践例や設計思想が数多く共有されました。 前編である本記事では、AutoCon 5 を俯瞰して見えてきたネットワーク自動化の方向性と、その全体像を整理する軸になっていた NAF F

1. はじめに 本記事は、ネットワーク自動化イベント AutoCon 5 の参加レポート後編です。前編では、AutoCon 5 の概要、主催団体の Network Automation Forum（NAF）や NAF Framework の考え方、さらにはネットワーク自動化の方向性について紹介しました。後編では、実際に参加したカンファレンスおよびワークショップの内容を紹介します。 AutoCon 5 - Network Automation Forum（公式） https://networkautomat