以前、運用高度化のためにGoogle CloudでAIチャットボットを作成したのですが、MicrosoftではどのようなAIツールがあるのか…気になったので調べてみました。 本記事では、「Microsoft Copilot Studio」と「Azure AI Foundry」の機能や特徴を徹底比較します。ぜひAI開発ツール選定の参考にしてください。 Microsoft Copilot Studioとは？ 企業が独自のAIアシスタント（Copilot）を作成したり、既存の「Microsoft Copilot

2024年度にAWS認定資格をすべて取得し、 2025 ALL AWS Certifications Engineers として表彰していただきました！ 振り返ってみると、当初の予定を大幅に前倒しした 資格取得RTA のような怒涛のスケジュールでした。 今回は、なぜ実務経験が断片的だった私が全冠を目指したのか、そしてどうやって駆け抜けたのか、その記録を公開します。 挑戦前のスペック：AWS経験は「点」でした 「全冠」と聞くと、さぞかしAWSを使いこなしている人を想像されるかもしれませんが、当時の私の状況は

本ブログは 2026 年 4 月 7 日に公開された AWS Blog “ Building AI defenses at scale: Before the threats emerge ” を翻訳したものです。 AWS は数十年にわたり、世界中で事業を展開する何百万のお客様を同時に保護するためのプロセスとツールを開発してきました。AWS のセキュリティチームと脅威インテリジェンスチームは、日々、表に出ることのない AI と自動化を駆使した取り組みを続けています。AI を活用したログ分析システムにより、

エス・エム・エスで開発を担当している髙木です。 今回は社内向けの書籍レビューサイトをClaude Codeで作った話と、運用してみてわかったことを率直に共有します。技術書の購入制度は世の中に広く受け入れられており、社内にあった形で運用されていると思います。よりよい活用を目指すためにレビューサイトを作ってみたという内容になっているため、同じ関心事を持っている方に読んでいただければと思います。 書籍購入制度について 弊社には書籍購入制度があります。 tech.bm-sms.co.jp これは福利厚生ではなく業

G-gen の佐々木です。当記事では、Pub/Sub から直接 Vertex AI 上の AI モデルによる推論を取得することができる AI 推論 SMT 機能について解説します。 前提知識 Pub/Sub とは Single Message Transforms（SMTs） AI 推論 SMT の機能 基本事項 AI 推論 SMT の利点 使用できるモデル Model Garden で提供されているモデル Vertex AI Endpoints にデプロイしたモデル モデルの入力・出力 入力するメッセー

はじめに こんにちは。バンダイナムネクサス データ戦略部の山野です。 今回は、Google Cloudのサービスを活用してエンジニア向けの開発環境を刷新した事例をご紹介します。私たちの課題と、それをどう解決したかについて、具体的なポイントを深掘りしていきます。 経緯と背景 エンジニア向けの開発環境を、ユーザーと管理者の両方にとってより使いやすく、効率的にしたいという要望がありました。そのため、以下の点に注目して改善を試みました。 マネージドサービスを活用した運用の効率化： 弊チームでは、これまでエンジニア

本ブログは 2026 年 3 月 31 日に公開された AWS Blog “ AWS Security Agent on-demand penetration testing now generally available ” を翻訳したものです。 本日 (2026 年 3 月 31 日)、 AWS Security Agent のオンデマンドペネトレーションテストの一般提供を開始しました。最も重要なアプリケーションだけでなく、すべてのアプリケーションに対して包括的なセキュリティテストを実施できるようにな

はじめに こんにちは！26卒エンジニアで、2025年9月からレバレジーズで内定者インターンをしている谷口功樹です！ この記事を通して、 内定者インターンとしてTQCチームで活躍してきた 中で、僕がどのようにエンジニアとしての視点を広げていったのかを振り返ります。 突然ですが、皆さんは歩いている時、普段どこを見ていますか？ 転ばないように地面を見ていますか？ それとも、誰かとぶつからないように真っ直ぐ前を見ていますか？ 僕は、意識的に空を見上げるようにしています。かつて下ばかり向いていた自分が、いかに小さな

皆様は、「DataKeeper」という製品をご存知でしょうか。 DataKeeperとは、稼働中のサーバのデータを、リアルタイムで待機系に複製（ミラーリング）し、止めないシステム運用を実現するソフトウェアです。 クラスタノード間でボリュームをミラーリングし、あたかも共有ストレージのように扱うことが可能になります。クラスタリングソフトウェアであるLifeKeeperやWindowsのWSFC（Windows Server Failover Clustering）と連携することにより、高可用性を実現しつつ、デ

目次 はじめに 課題と前提 Weighted Backend Service によるルーティング制御 ...

G-gen の菊池です。BigQuery においてクエリを保存・管理するための3つの手法（保存済みクエリ、スケジュールされたクエリ、BigQuery パイプライン）と、それぞれの特徴や確認方法について解説します。 はじめに 保存済みクエリ 概要 設定方法 保存場所 特徴・利点 スケジュールされたクエリ 概要 設定方法 保存場所 特徴・利点 BigQuery パイプライン 概要 設定方法 保存場所 特徴・利点 クエリが見つからない場合の確認フロー はじめに BigQuery では、作成した SQL クエリを

はじめに こんにちは。メルカリのAI Securityエンジニアの @hi120ki です。 メルカリでは、AI Agentサービス Devin を社内の複数チームに展開しています。Devinは自律的にコードの調査・作成・PR提出までをこなせるサービスですが、組織として運用するうえでは管理上の課題がいくつかあります。 本記事では AI Securityチーム がAI Agent Platformチームと協力し、Devin Enterprise APIを活用したカスタムTerraformプロバイダーと自動管

はじめに こんにちは、データ・AIシステム本部の冨田です。ファッションコーディネートアプリ「WEAR」において、ユーザーのコーディネート投稿データを分析し、「似合う」を届けるための機能開発を担当しています。 WEARには日々膨大な数のコーディネートが投稿されています。それらを活用して、経営戦略でもある「ワクワクできる『似合う』を届ける」ためには、画像やテキストからファッションに関する特徴を抽出する必要があります。本記事では、リサーチャーとの協業による評価サイクルを構築しながら、プロンプトエンジニアリングの

TechHarmonyエンジニアブログでは、 AWS・Oracle Cloud・Azure・Google Cloud 各分野の受賞者 にフォーカスし、インタビューを通してこれまでの経歴や他の受賞者に聞いてみたいことをつないでいく「 リレーインタビュー 」をお届けしています。 第5弾は、「2025 Japan AWS Top Engineers」 を受賞された福地 孝哉（ふくち たかや）さん。 Japan AWS Top Engineers は、特定の AWS 認定資格を持ち、AWS ビジネス拡大につながる

Genspark で人気の高い Deep Research について紹介します。Gensparkとは？については以下をご覧ください。 エージェント型AI Gensparkとは？ 次世代型AIオールインワンワークスペース Genspark（ジェンスパーク）AI ワークスペース 3.0 について紹介します。 blog.usize-tech.com 2026.03.24   Deep Researchとは？ Genspark の Deep Research（ディープリサーチ、深層研究） とは、 複数の