全くの未経験者がアプリケーション開発手法を習得するまでに、どのくらい時間がかかるでしょうか？ まずプログラミング言語、動作のロジックを学び・・・最低でも２～３年の修業期間が必要そうですよね。 未経験者である自分は時間も根気も足らず長年手を出せずにいましたが、「AIに全部やってもらったら出来るのでは？」ということでGeminiとGoogle Cloudを使ってみたところ、なんと 数時間 で出来てしまいました。 この記事では、未経験者の自分がアプリ開発するために使った手法と、Google Cloudのサービス

2025 年の初めに 、Nova Act のリサーチプレビューをリリースしました。これは、AI エージェントがユーザーインターフェイスと相互作用し、複雑なワークフローを自動化する可能性を実証したものです。開発者は Nova Act を試して、これらの自動化エージェントを本番稼働環境に導入したいと私たちに話しました。 しかし、エージェントを本番稼働環境に持ち込むには、モデルへのアクセスだけでは不十分でした。開発者は、信頼性の高い自動化を実現するために、ワークフローの調整、プロンプトの改良、適切なツールの選択

G-gen の杉村です。BigQuery に対して自然言語で問い合わせする方法の1つである、 BigQuery remote MCP server を、Gemini CLI を使って検証してみた結果を紹介します。 はじめに BigQuery remote MCP server とは 料金に関する注意点 準備作業 単一テーブルに対する集計 質問の投入 最初のトライ データセットとテーブルの特定 集計の実行 結合を伴うクエリ テーブルの準備 質問の投入 スキーマ情報の確認 最初の集計クエリ 結合クエリ 結果の

こんにちは。 アプリケーションサービス部、DevOps担当の兼安です。 今回は、以下の記事の続きとして、Kiro CLIを使って、カスタムエージェントを作成する手順をご紹介します。 blog.serverworks.co.jp 本記事のターゲット カスタムエージェントとは Kiro CLIとは Kiro CLIにおけるカスタムエージェントの作成 開発者とプロジェクトマネージャー用のカスタムエージェントを作成してみる カスタムエージェントを使ってみる おわりに 本記事のターゲット 本記事は、AIコーディング

G-genの杉村です。当記事では、BigQuery に対して自然言語によってデータの抽出や分析を行うための方法を紹介します。 はじめに 自然言語によるデータベースへのクエリ 10個の方法 注意点 Looker Studio Pro（Conversational Analytics） Looker（Conversational Analytics） Gemini Enterprise（Data Insights エージェント） サードパーティ BI ツールの AI 機能 BigQuery データキャンバス

1. はじめに 技術制作管轄Next開発室、生成AI・バックエンドテックリードの梶村 (@kioki ...

AIこんにちは。SCSKの松渕です。 先日、発表されたばかりの Google Antigravity を インストール＆簡易WEBサイト構築 してみましたが、 今回はもう少しアプリ開発をしてみた実体験をブログに書きます！ はじめに Antigravityとは AWSのKiroと同様に、 AIエージェント型統合開発環境（Agentic IDE） と呼ばれるものです。 Antigravityのポイントとしては、特に以下の点になるかと思っております。 　・ AIによる ブラウザ操作も可能 　・ AIによる 自律

こんにちは。ミイダス Tech Officeです。先日のリリース共有会で「AIでバックオフィス向けのシステムを作った話」を梅根さんと宮本さんに発表していただきました。 この発表は主に、GitHub Copilotを使ったAI駆動開発の経験と、AIとの協働方法・AIが得意な分野と苦手な分野・メンテナンス上の課題についての分析の2つになります。 まずは前編として梅根さんからの発表内容「GitHub Copilot を使って AI 駆動開発をやってみた（デモ編）」を紹介します。

こんにちは。 株式会社ココナラ 募集部所属の開発エンジニア みん です。 2025年5月にココナラで新しい スカウト機能 を公開した後、バックエンドの GraphQL スキーマに対してリファクタリングを実施しました。 この記事の位置づけ: 実装の詳細ではなく、GraphQL スキーマ設計の思想と原則に焦点を当てた内容です。実践経験から学んだ設計パターンとアンチパターンを整理し、長期的に保守しやすいスキーマを構築するための指針を提供します。 はじめに：なぜスキーマ設計がこんなに重要なのか? GraphQL

こんにちは。 アプリケーションサービス部、DevOps担当の兼安です。 2025年7月にKiroが発表されてから数ヶ月が経過しました。 個人開発で今日までずっと使い続けてみたので、今回は2025年12月上旬時点の感想を一度述べたいと思います。 なお、Kiro autonomous agentとKiro powersには今回は触れませんので、ご了承ください。 Kiroとは Kiroの用語 Kiroの仕様駆動開発の感想 成果物が完成するまでに時間がかかりすぎる問題 品質の揺れ問題 スペックのファイルは設計書

この記事は CyberAgent Developers Advent Calendar 2025 の ...

本ブログは エスツーアイ株式会社様 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齋藤です。最近、多くのお客様から「AI コーディングツールをどう活用すればいいのか」「開発効率を向上させたい」というご相談をいただく機会が増えています。特に、生成 AI を活用した開発プロセスの改善への関心が高まっており、実際の導入事例を求める声を多く耳にします。 その一方で、「AI コーディングツールを使いたいが、何から始めればいいの

はじめに このAdvent Calendarでは、過去に私が書いたテストや品質に関する記事の紹介をします。 本日紹介する記事はこちらです。 https://www.nttdata.com/jp/ja/trends/data-insight/2012/083001 掲載日：2012年8月30日 掲載メディア：DATA INSIGHT（NTT DATA） 生成AIによる要約 この記事では、Javaの単体テスト自動化の現状と課題、およびその改善へ向けた取り組みを紹介しています。調査では多くのプロジェクトで単体テ

本ブログは 明治ホールディングス株式会社様 と Amazon Web Services Japan 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羽生田です。 昨今、多くのお客様から生成 AI を活用した開発生産性向上についてご相談いただくようになりました。特に企業の DX 推進を担う部門においては、限られたリソースでより多くの価値を創出するため、AI 活用による効率化が重要な課題となっています。明治ホールディングス株式会社様は、食品と医薬品事業を中核とした

本記事は「 Introducing Kiro autonomous agent 」を翻訳したものです。 IDE アシスタントは、AI 開発者ツールの第一波でした。シンプルなインライン補完から始まり、チャットインターフェースへと発展し、IDE から直接マルチステップタスクを計画・実行できるエージェント型ワークフローへと進化しました。その後、CLI アシスタントが登場し、コマンドラインにも AI サポートをもたらしました。 今年の初めに、私たちはこれらの AI ワークフローに構造を与える Kiro IDE と