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インフラ」に関連する技術ブログ

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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
2026 年 4 月 1 日、 Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) マネージドインスタンス のマネージドデーモンサポートを発表いたしました。この新機能により、 2025 年 9 月に導入 したマネージドインスタンスのエクスペリエンスが拡張されます。プラットフォームエンジニアは、アプリケーション開発チームとの調整を必要とせずに、モニタリング、ログ記録、トレースツールなどのソフトウェアエージェントを独立して制御できるようになります。また、すべてのインスタ
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
こんにちは。AI LabチームのHan Kil Roです。サービスに必要なAIモデルやソリューションを開発するチームで業務に携わっています。最近、LINEヤフー社内で実施された Orchestrati...
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
はじめに さくらのナレッジ編集部の法林です。 3月18日(水)に、オンラインセミナー「国産GPUクラウドで実現する次世代AIモデル開発 x ブロックチェーン連携 ― 事例企業が語る基盤の選定・構築・運用のリアル」が開催さ […]
はじめに 対象となる読者 IaC 化を決めた背景 🏗️ 困ったこと & カウンター 課題.1 リソースの管掌範囲が明文化されていない 🤯 カウンター ✅ 課題.2 IaC ツールが乱立していた 🤯 カウンター ✅ 課題.3 デプロイ元のリポジトリが体系化されていない 🤯 課題.4 Serverless Framework の有償化 🤯 工夫したポイント 💡 Terraform ディレクトリ構成 📂 CI/CD パイプラインの並列化 ⚡ セキュリティの担保: OIDC 認証で IAM User を撲滅 🔐
本記事は「 From copilots to coworkers at AAAI: the gap between agentic research and production 」を翻訳したものです。 2026 年 1 月 27 日 AAAI 2026 パネルディスカッション「From Copilots to Co-Workers: What Changes When AI Writes, Reads, and Reasons About Code?」に基づく — シンガポール AAAI 2026 の協
AIツールの進化が加速するなか、エンジニアの仕事はどう変わっているのか。日々の開発でAIを使い続けるエンジニア3名に、活用の実態から失敗談、半年後の開発スタイルの展望まで、本音で語ってもらいました。 登場人物 名前 役割 あさしん( @asashin227 ) (写真右下) 名古屋プロダクト部のエンジニアリングマネージャー。仕事でもプライベートでもAIをうまく使う方法を常に模索中。エンジニア以外でもAIを使えるようにスタメン内でのハンズオンやAIもくもく会を運営しています おしん( @38Punkd )
本記事は 2026 年 4 月 7 日に公開された Deepak Singh の「 We’re bringing back the Kiro startup credits program 」を翻訳したものです。 起業家の皆さん、12 月の スタートアップクレジット にたくさんのご応募をいただきありがとうございました。昨年 Kiro スタートアップクレジットプログラムを開始した際、その反応は予想を大きく上回るものでした。数千もの応募が寄せられ、ニーズは明確でした。アーリーステージのチームには、成長に合わせ
こんにちはVPoEの木村です。 会社として新年度を迎え少し経ちましたが、先月頭、エンジニア組織の今期以降の運営方針を社内向けに発表しました。今回はその方針について、ブログでもご紹介したいと思います。 テーマは 「AIの最大活用〜新開発フロー・体制へ移行〜」 と 「ベンチャー回帰〜ビジネス成果への直接貢献〜」 です。 先期の振り返り  〜再確認した内製エンジニア組織としての存在意義とAIの力〜 先期を振り返る時に欠かせないトピックとしてまず挙げられるのが、大規模メンテナンスを実施し、BUYMAのインフラ基盤
はじめに JANOG57 NOC Backboneチームでスクラムマスター的な動きをしていたhokkai7goです。 JANOGとはJApan Network Operators' Groupを意味し、インターネットに於 […]
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