G-gen の今村です。オンプレミスの PostgreSQL から Cloud SQL for PostgreSQL への移行において、 postgresql.conf の設定をどのように扱うべきか、マネージドサービスの仕様に基づくパラメータの分類と代替手法を解説します。 概要 データベースフラグの概要 データベースフラグとは フラグ設定時の注意点 設定値の確認と更新 パラメータの確認 パラメータの更新 Google が管理するパラメータ 前提と注意点 ネットワークと接続管理 ログ管理 ハードウェア依存の

はじめに # オープンソースLLMが急速に進化する中、「機密情報や社内コードも気にせず扱える、自分専用のローカルLLM環境が欲しいな」と思い立ちました。 ただ、いざ本格的に手元（オンプレミス）で動かそうとすると、大容量VRAMを積んだGPU搭載PCが必要になり、 調達するのに数十万円もの初期費用（イニシャルコスト） がかかってしまいます。「まずは効果があるか試してみたい」という検証段階で、いきなり高額なハードウェア購入稟議を通すのはハードルが高いものです。 だからこそ、初期投資ゼロ・使った時間分だけ（数十

前置き AIで簡易なペネトレーションテストをする場合、基盤がAWS（Amazon Web Services）ならAWS Security Agent（現在はAWS Continuumの一部）が楽ですが、他クラウドを利用しているケースや、すでにAWS Bedrock以外のLLM基盤を整備しており、それを利用したいケースを想定して、本記事を書いてみました。 はじめに 2026年9月現在、LLMの性能向上によってWebセキュリティを取り巻く状況は大きく変化しており、特にフロンティアモデルと呼ばれる高性能なLLM

本記事は、Accenture の AABG Global Innovation Lead である Amanda Jensen 氏、および Accenture の AABG Lead GenAI Architect である Mike Earley 氏による、AWS との協業に基づくゲスト投稿です。 エグゼクティブサマリーと要点 ある大手企業は、Accenture と協業し、AWS 上にエージェント型 AI（agentic AI）ソリューションを展開することで、Direct Ship（直送）請求業務の変革を実

こんにちは、株式会社LuupでEngineering Managerをしている瀧川です。 2026年9月1日（火）〜3日（木）にベルサール渋谷ガーデンで開催されたDroidKaigi 2026に、Androidエンジニアのメンバーといっしょに参加してきました！ LuupではLUUPアプリをiOS・Androidともにネイティブで開発しているので、Android開発の最新動向やAI活用の事例をキャッチアップしたく参加してきました。 平日開催のため私は最終日しか参加できず残念でしたが、資料やセッション動画は後

英語版ブログ： “ Executive Insights from the Inaugural AWS Life Sciences Symposium EMEA ” 基調講演の全編録画： YouTube で視聴する はじめに ライフサイエンス業界は転換点に立っています。技術は揃い、ユースケースも実証されている。それにもかかわらず、多くの企業が有望なパイロットと本番規模のインパクトの間で足踏みを続けています。初開催となった Amazon Web Services (AWS) Life Sciences Sy

本ブログは 2021 年 12 月 1 日に公開された Amazon Science Blog “ A gentle introduction to automated reasoning ” を翻訳したものです。 2021 年、Amazon Science は研究領域のリストに 自動推論 を追加しました。この変更を行ったのは、自動推論が Amazon にもたらしている影響が大きいからです。例えば、Amazon Web Services のお客様は現在、 IAM Access Analyzer 、 S3

本ブログは 2026 年 9 月 9 日に公開された AWS Blog “ The state of AI for security: Measuring what matters most for building trust ” を翻訳したものです。 セキュリティチームは、脆弱性のトリアージ、ペネトレーションテスト、脅威モデリング、インシデント対応、コードレビューといったセキュリティ業務に AI を積極的に活用し始めています。期待されるのはスピードですが、処理が速くても誤検出 (false alarm

こんにちは、イノベーションセンターの福田です。 普段はAIエージェントの検証や開発と、チーム内資産のDevOpsに取り組んでいます。 コーディングエージェントの普及によって、LLMは日々の開発で欠かせない道具となりました。 その多くはクラウド型のサービスを通じて利用されており、高性能なモデルをすぐに使える環境が整っています。 同時に、日々の開発で常用するものだからこそ、扱うデータや利用の実態を自組織の内側に収めておきたい場面も出てきます。 そのため、クラウド型のサービスを活用しつつ、自組織で動かす選択肢も

本記事は 2026 年 8 月 25 日 に公開された「 PythonOperator and BashOperator Now Available on Amazon Managed Workflows for Apache Airflow (Amazon MWAA) Serverless 」を翻訳したものです。翻訳はクラウドサポートエンジニアの山本が担当しました。 Amazon MWAA Serverless で Apache Airflow ワークフロー を実行している場合、PythonOperat

本記事は、2026 年 8 月 6 日 に公開された Event-driven pipeline orchestration with Amazon MWAA and Airflow 3.0 を翻訳したものです。翻訳はクラウドサポートエンジニアの山本が担当しました。 複数の AWS アカウントで Apache Airflow を運用しているデータエンジニアリングチームは、連携という根強い課題を抱えています。チームやビジネスユニットごとに独立した Amazon Managed Workflows for A

0.はじめに この記事は、LinuCレベル4システムアーキテクト（LinuC SA）の資格受験記です この記事の目的は、学習方法、試験内容・難易度、受験によるメリットなどを紹介することで、LinuC試験に関心を持っていただくことです LinuC SAに興味がある方、特にITアーキテクトを目指している中級～上級エンジニアの参考になれば幸いです 本記事は筆者個人の体験・見解に基づくものであり、所属組織を代表するものではありません。 また、本記事では秘密保持契約（NDA）を遵守し、実際の試験問題・解答等の内容に

最近の夏の長さになれたため、9月に涼しい事に戸惑っています。 柾本 彬(本人)です。

前提：楽楽明細とは別のアプリとして作った 起きたこと：12機能を1本のプルリクにまとめた 原因：4層の名前までしか決めていなかった 対策：機械に判定させる範囲を広げ、人が見る範囲を絞る 実例：レビューで通せなかった箇所 次にやるなら：プルリクの切り方から変える チェックリスト：着手前に決めておく項目 編集後記：インタビューを終えて ラクス技術広報です。 開発本部では、各部署のAI活用の取り組みを技術広報がインタビューし、記事にしています。今回は電子請求書発行システム「楽楽明細」の新しいオプション機能を、A

人工知能 (AI) に投資した 1 ドルごとに 2 ドルのリターンが得られるのであれば、コストの増加は非効率ではなく、プラスの投資収益率 (ROI) を示すことになります。しかし、AI 支出とビジネス価値の関係を明らかにすることは複雑で難しく、取り組みを拡大すべき時期や見直すべき時期を判断するための明確な指標を得られないことがあります。ROI を算出するには (図 1 を参照)、まずコストを配分し、次に、そのコストが貢献するビジネス成果と対応付けます。これにより、ROI の基礎的な構成要素である