はじめに Integrated GradientsによるE2E自動運転モデルの判断根拠の可視化の様子。 深層学習モデルは画像認識、自然言語処理、自動運転における行動予測など幅広い分野で人間を超える精度を達成しつつありますが、その判断根拠は依然としてブラックボックスです。「なぜこの予測になったのか？」をモデル自身に説明させる技術は XAI（Explainable AI / 説明可能なAI） と呼ばれ、モデルのデバッグ・信頼性向上・安全性担保の観点でますます重要性が高まっています。 本記事では、XAI手法の中

みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクトの戸塚です。今週も 週刊AWS をお届けします。 さて、みなさんはゴールデンウィークのご予定はお決まりでしょうか。今年は長期休暇にされる方も多いようですね。私はというと、6月24日・25日に幕張メッセで開催される AWS Summit の準備があり、飛び石連休をつなげての長期休暇は取れそうにありません。その代わり、趣味のパデルの大会にいくつかエントリーしているので、そこでリフレッシュしようと思っています。 AWS Summit では、パデルのフォームを VR

G-gen の高宮です。当記事は、Google Cloud Next '26 in Las Vegas の1日目に行われたブレイクアウトセッション「 Transform cloud operations and management with generative AI 」のレポートです。 G-gen Tech Blog では、現地でイベントに参加したメンバーや、日本から情報をウォッチするメンバーが、Google Cloud Next '26 に関連する記事を発信します。 blog.g-gen.co.jp

G-gen の山崎です。当記事は、Google Cloud Next '26 in Las Vegas の3日目に行われたライトニングトークセッション「 Humanoid robots in pediatric care 」のレポートです。 G-gen Tech Blog では、現地でイベントに参加したメンバーや、日本から情報をウォッチするメンバーが、Google Cloud Next '26 に関連する記事を発信します。 blog.g-gen.co.jp セッションの概要 現在の高齢化社会における課題

はじめに こんにちは。入社2年目に突入したセキュリティコンサルタントの石尾です。本記事は情報セキュリティのベストプラクティスをまとめたCIS Controlsについて、セキュリティコンサルタントが学んでいくシリーズの第2回です。「CIS Controlsってなに？」という疑問をお持ちの方はぜひ前回の記事を見てみてください。第2回では脆弱性管理にフォーカスしていきます。 脆弱性とは セキュリティ界隈の方以外にはあまり聞き馴染みがないと思いますが、脆弱性（ぜいじゃくせい）と読みます。 NTTドコモビジネスによ

G-gen の荒井です。当記事は Google Cloud Next '26 in Las Vegas の1日目に行われたブレイクアウトセッション「 Fast-track to Google Workspace: Smooth migration, adoption, and interoperability 」の速報レポートをお届けします。 G-gen Tech Blog では、現地でイベントに参加したメンバーや、日本から情報をウォッチするメンバーが、Google Cloud Next '26 に関連す

G-gen の佐々木です。当記事では、Google Cloud Next '26 で発表された Google Kubernetes Engine （略称 GKE）の新機能について、公式の投稿記事「What's new in GKE at Next '26」の内容をもとに紹介します。 はじめに Accelerating the agentic era GKE Agent Sandbox（GA） Redefining the scalability ceiling GKE Hypercluster（Priva

G-gen の杉村です。当記事では、Google Cloud Next '26 in Las Vegas の、1日目のキーノートに関する速報レポートをお届けします。 Google Cloud Next '26 in Las Vegas イベント概要 キーノートの概要 Google が強調したかったこと Google Cloud と AI AI モデル State-of-the-Art な Google のモデル Apple との協業 Gemini Enterprise Agent Platform 概要

本記事は 2026 年 4 月 19 日 に公開された「 EngineLab AI: Production-ready AI for studios and creators on AWS 」を翻訳したものです。 AI ツールは制作ワークフローの効率化を約束する一方で、スタジオは難しいジレンマを抱えています。AIツールを利用するためにはセキュリティ、知的財産 (IP) 保護、制作の安定性に関する現実的な懸念を伴うためです。本記事では、そんな制作現場でのトレードオフを解消するソリューションをご紹介します。

本記事は、2026 年 3 月 30 日に公開された Build high-performance apps with AWS Lambda Managed Instances を翻訳したものです。翻訳は Solutions Architect の 齋藤 拓巳 が担当しました。 最新のサーバーレスイノベーションを把握して、アプリケーションの変革に役立てましょう。 この第 31 回四半期レビューでは、2025 年第 4 四半期に発表された、見逃しているかもしれない AWS サーバーレスの重要なリリース、機能

本記事は 2026/04/15 に公開された “ Accelerating physical AI with AWS and NVIDIA: building production-ready applications with simulation and real-world learning ” を翻訳したものです。 フィジカル AI をデジタルインテリジェンスを超えて定義する フィジカル AI は純粋な計算システムを超えて、物理世界を直接知覚、推論、相互作用する知的エージェントへと進化しています。

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。

1. はじめに ジョブスケジューラは、限られた計算資源でタスク順序を整理するためのツールです。実行待ち、資源の競合、状態管理、履歴の追跡などを一貫して扱えるジョブスケジューラは、共有の計算サーバを使うHPC環境（High Performance Computing, いわゆるスパコン）では昔から使われてきました。計算処理が長時間になり、試したいパターンが複雑になるケースでは、多数の計算ジョブを登録・管理することで効率的に実験を回すことができます。 一方、最近ではClaude CodeやCodexなど、Co

はじめに こんにちは！ 本記事では、TLSのバージョンアップ（TLSv1.2 → 1.3）対応を進める際に押さえておきたいポイントを整理してご紹介します。 最近のクラウドサービスやWEBサービスでは、TLSv1.3を有効にすることが推奨される場面が増えています。一方で、実際のシステム運用では「とりあえずTLSv1.2のままでも動いているし、違いもよく分からない」という声も少なくありません。 この記事では、TLSv1.2とTLSv1.3の違いを、SSL/TLSに興味がある新人エンジニアや、運用中システムのT

医療・ヘルスケア業界において、品質保証（QA）は単なる「製品チェック」の枠を超え、企業の存続と患者の安全を支える経営の根幹となっています。 特に医療機器メーカーの現場では、法規制の複雑化やグローバル対応に加え、経営層からは「品質を仕組みとして作り込め」という強い要求があり、一方で開発現場からは「QAが厳しすぎて進捗が遅れる」という不満が出るなど、QAリーダーが板挟みになるケースは少なくありません。 そこで今回は品質管理（QC）との明確な違いから、薬機法やGMP・GQPなどの重要規制、さらにはSaMD（プロ