本ブログは 2026 年 5 月 15 日に公開された AWS Blog “ The AWS AI Security Framework: Securing AI with the right controls, at the right layers, at the right phases ” を翻訳したものです。 忙しい経営者向けの要約 AWS AI Security Framework は、セキュリティリーダーが AI を活用して迅速に行動し、安全性を維持するのに役立ちます。ワークロードがプロトタ

この記事でわかること Compose Multiplatform（CMP）の動画再生は、Android では AndroidView + Media3 PlayerView 、iOS では UIKitView + AVPlayerLayer 、Web では canvas の裏に置いた <video> 要素と、プラットフォームごとにまったく異なる Interop 機構で動いている 「どのフレームワークがネイティブか」は見せかけの問いで、デコードと撮像の層は Flutter も React Nat

はじめに NTT DATAの刈谷です。私たちは、仮想化基盤を管理・運用するソフトウェア Prossione Virtualization（以下、PV）を開発しています。本記事は「Prossione Virtualizationを理解する・使ってみる」シリーズ Vol.1 です。 サーバー仮想化は、いまや社会インフラを支える当たり前の技術になりました。クラウド上のサーバーも、社内のシステムも、その多くは仮想マシン（VM）の上で動いています。ふだんは意識せずに使えてしまう技術ですが、その構造を知っているかどう

製造業のデータ利活用は、AIツールを導入する段階から、事業成長や顧客価値の創出につなげる段階へ移りつつあります。欧米の先進企業では、データを資産として扱うData as a Productの考え方を取り入れながら、生成AIだけでなく、物理世界を動かすフィジカルAIをコア業務や人材育成に組み込んでいます。これを実現する上で注目すべきは、ITなど一つの中央部門に依存せず、データ活用の主導権を各部門に分散して持たせるデータメッシュアプローチです。これらを通じて、データ基盤の再設計と組織変革を同時に推し進めていま

本ブログは 2024 年 11 月 24 日に公開された AWS Public Sector ブログ Deploying AWS Modular Data Center: From ordering to delivery and installation を翻訳したものです。 Amazon Web Services (AWS) Modular Data Center (MDC) とは、AWS のマネージドデータセンターを迅速にデプロイするサービスで、インフラが限られた場所でも、ロケーション依存型アプリケ

本記事は 2026 年 8 月 27 日 に公開された「 A year of expanding choice for VMware customers on AWS 」を翻訳したものです。 Amazon EVS が一般提供 (GA) を開始してから 1 年以上が経ちました。人材やツール、運用ワークフローへの既存の投資を維持しながらクラウドでより多くの選択肢を求めていた VMware ワークロードのお客様にとって、Amazon EVS の GA 開始は大きな節目でした。Amazon EVS を使用すると、

AI 駆動開発ライフサイクル (AI-DLC) の基礎を体系的に学べるコース「 AI-DLC Foundations 」の日本語版として「 AI 駆動開発ライフサイクル (AI-DLC) ナレッジバッジ 」が、AWS Skill Builder で公開されました。この記事では、コースの概要と全 8 モジュールの内容を紹介します。 今すぐコースを受講する場合はこちら コースの概要 AI 駆動開発ライフサイクル (AI-DLC) ナレッジバッジ は、AI-DLC について基礎から体系的に学べる全 8 モジュー

本記事は、AWS Summit Japan 2026 で展示した Physical AI デモの開発の裏側を紹介する技術解説シリーズの Part 1（企画立案、ジオラマステージ制作、クラウド側アプリケーション開発）です。 Part 2 では ROS 2 + MoveIt 2 によるロボットアーム制御を解説します。デモのコンセプトとアーキテクチャは 事前紹介ブログ をご覧ください。 はじめに AWS Summit Japan 2026（2026年6月25日〜26日、幕張メッセ）の展示エリア「 AWS EXP

＜【連載】具体と抽象を往復しよう！ 記事一覧＞ ※クリックで開きます 【第1回】分類学とアブストラクト（抽象化）〜AI時代を生き抜くための「思考の武器」〜 【第2回】分類学とアブストラクト（抽象化）〜「思考の武器」をテスト・QAの現場に活かす〜 【第3回】『具体と抽象』から見る、デザインと直感 はじめに 前回の記事では、分類学という一見するとソフトウェア開発やQAとは遠い学問を手がかりに、「抽象化とは、複数の具体から共通する本質を抜き出し、名前を与えることだ」という話を書きました。 クジラとカバが近縁であ

2026 年 8 月 31 日、AWS ジャパンは「フィジカル AI 開発支援プログラム by AWS ジャパン」の最終成果発表会を AWS 麻布台ヒルズオフィスで開催しました。 1 月 27 日に発表 し、 51 社 ( うち半数以上がスタートアップ ) を採択、 3 月 3 日のキックオフ から約 6 ヶ月支援してきました。 6 ヶ月をふりかえって プログラムでは、フィジカル AI 領域スペシャリストによる技術支援、コスト最適化支援、ロボティクス・生成 AI コミュニティ形成、Go-To-Market

１．はじめに Geniee Carpetチームの木下です。量子コンピューティング技術のアドテクへの応用可能性を調べている中で、Axel Ciceri氏らによる論文 Enhanced Fill Probability Estimates in Institutional Algorithmic Bond Trading Using Statistical Learning Algorithms with Quantum Computers に興味を持ちました。 本論文は、金融市場における社債取引の約定確率（

はじめに Turing では、日々たくさんの自動運転モデルを開発し、これを実車にデプロイして検証する開発サイクルを回しています。実世界でMLモデルによる自動運転システムを成立させるためには、モデル推論のレイテンシが非常にクリティカルな要素になってきます。モデルを高速に推論させるためには、低精度化や量子化、あるいはモデルの構造によってはKV Cacheなど、様々な手法が考えられます。 しかし、色々なアーキテクチャのモデルを大量に開発するTuring において、そのすべてにこうした技術を適用できるソフトウェア

こんにちは！セーフィー株式会社で “Safie Trail Station”（セーフィー トレイルステーション）という製品シリーズの Tech PDM （テクニカル・プロダクト マネージャー）を担当している小山です。 今回は私が “Safie Trail Station AI”（セーフィー トレイルステーション エーアイ）という製品を開発する中で体験したパフォーマンス改善の取り組みについてお話ししたいと思います。 Safie Trail Station AI とは？ “Safie Trail Statio

Elastic Securityで生成AIを使うとき、どのLLMを選べばよいのでしょうか。 Elasticは、複数のLLMをElastic Securityのタスクで評価した「Large language model performance matrix」を公開しています。モデルを比較できる便利な資料ですが、Overall Score（総合点）の順位だけで選ぶと、使いたい機能に合わないモデルを選ぶ可能性があります。 本記事で使うモデル名、スコア、集計方法、「5以下はそのタスクに非推奨」という基準は、特記が

こんにちはサイオステクノロジーの前田です。 インフラを作成し運用するときには監視を行います。Kubernetes環境でも同様に監視を行います。最近では監視にプラスして「オブザーバビリティ」という、いろいろな情報を収集していくケースがあり、運用の情報整理がどんどん複雑になってきています。今回はKubernetesの基本的な監視と、オブザーバビリティについて記載します。 従来の仮想マシンや物理サーバー環境と比較して、Kubernetes環境ではコンテナの頻繁な生成・破棄、動的なIP割り当て、分散されたアーキテ