はじめに こんにちは。クラウドエース株式会社 第四開発部の相原です。 読者の皆さんは、日々の開発や業務で AI モデルの API を選ぶとき、何を基準にモデルを選定していますか？ おそらく多くの方が、各プロバイダが公開している「100 万トークンあたり〇〇ドル」という API 単価表を見て、「ここはコストを抑えたいから Pro ではなく Flash（や Mini）にしておこう」と判断しているのではないでしょうか。 また、最近の推論モデルでは思考の深さ（thinking レベルや reasoning_eff

はじめに こんにちは、株式会社タイミーでデータサイエンティストをしている藤井です。 普段は推薦エンジンの改善を担当しています。 最近は推薦エンジンそのものの改善に加えて、LLM を使って推薦エンジンの改善サイクル（仮説→実験→評価）をいかに速く回すかにも取り組んでいます。 5か月前の前回記事 では、Claude の Skill を使って半自動で推薦システムを改善する取り組みを紹介しました。 現在はそこから一歩進んで、推薦エンジンの自動改善の運用を開始しており、以下のような構成をとっています。 エージェント

 この記事を読んでいただきありがとうございます。アジャイルグループに所属する、藤井智弘です。  第6〜8回はスクラムのイベントの話でした。今回から、見積りと予測の話に入ります。イベントの回と同じく、「本音の疑問→アンチパターン→勘違いの根っこ→処方」の順で読み解いていきます。 質問 #  ストーリーポイントで見積りをしていますが、上司から「で、それは何人日なの？」と毎回聞かれます。答えに窮して、結局「1ポイント＝0.5人日」のような対応表を作ってしまいました。これでは相対見積りの意味がない気がしますし、ど

本ブログは 2026 年 10 月 14 日に公開された AWS Blog “ Penetration testing every deployment with AWS Continuum ” を翻訳したものです。 静的解析 (SAST)、ソフトウェア構成分析 (SCA)、動的スキャナー (DAST) など、CI/CD パイプラインに組み込めるセキュリティツールの多くは、パターンやシグネチャに基づいて 潜在的な 問題にフラグを立てます。フラグが立てられたパターンは調査すべき箇所を示しますが、実際に悪用可

はじめまして。東京科学大学理学院数学系修士1年の岩崎丈至です。8月3日から6週間にわたって、LINEスキマニのフロントエンド開発にインターンシップとして参加しました。本稿ではその期間中に行った、メイン...

本ブログは 2026 年 8 月 6 日に公開された AWS Blog “ Agent Skills for Automated Reasoning policies in Amazon Bedrock ” を翻訳したものです。 Amazon Bedrock の自動推論チェック (Automated Reasoning checks) を導入したチームの多くは、ポリシーのライフサイクルをコードで実行したいと考えています。コードで実行すれば、作業の再現性とレビューのしやすさを確保でき、普段使っているコーディ

本ブログは 2026 年 2 月 9 日に公開された AWS Blog “ Automated Reasoning checks rewriting chatbot reference implementation ” を翻訳したものです。 本日 (2026 年 2 月 9 日)、 新しいオープンソースのサンプルチャットボット を公開します。このサンプルでは、自動推論チェック (Automated Reasoning checks) のフィードバックを使って、生成されたコンテンツを反復的に改善し、確認のた

本ブログは 2025 年 10 月 31 日に公開された AWS Blog “ Build reliable AI systems with Automated Reasoning on Amazon Bedrock – Part 1 ” を翻訳したものです。 規制産業の企業では、すべての AI 応答が定められたポリシーとドメイン知識に準拠していることを、数学的な確実性をもって示すことがしばしば求められます。こうした業界では、AI 出力の統計的なサンプルだけをテストしてコンプライアンスを確率的に主張する従

こんにちは！株式会社LuupのiOSエンジニアのリョウです。 先日、iOSDC Japan 2026が開催され、LuupのiOSエンジニアで参加しました。 本記事では、各メンバーがとくに注目したセッションについてご紹介します。 iOSDC Japan iOSDC Japan 2026はiOS関連技術をコアのテーマとした、ソフトウェア技術者のためのカンファレンスです。 日本中、世界中から公募した知的好奇心を刺激するトークの他にも、パンフレットに掲載された技術記事、懇親会など、初心者から上級者まで楽しめるコン

本ブログは 2021 年 10 月 11 日に公開された AWS Blog “ Exploring Simon’s Algorithm with Daniel Simon ” を翻訳したものです。 はじめに 量子コンピューティングに取り組み始めたお客様は、基礎を学ぶときや新しいサービスを評価するときに、既知のアルゴリズムを活用することがよくあります。Amazon Braket では、そうしたアルゴリズムを SDK とマネージドノートブックに多数用意しています。この記事では、最初期に考案された量子アルゴリズ

＜【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 【第4回】『具体と抽象』から見る、テスト設計 はじめに 前回の記事では、具体と抽象の往復が、デザインや直感にどのように表れるのかを書きました。 デザインでは、ユーザーの頭の中にある「こうしたい」という抽象的な期待を

はじめに これまで、NIST CSFを用いたセキュリティリスク可視化や、FISC安全対策基準を基にしたセキュリティアセスメントに携わる中で、アセスメントの品質を維持しながら、いかに効率的に実施するかという課題に直面してきました。例えば、既に別のフレームワークに基づく評価結果が存在する場合、その結果を有効活用できれば重複する確認を削減できるのではないかと考えていました。本稿では、この課題に対して既存のアセスメント結果を転用できる可能性について検証します。 本稿での取り組み 異なるセキュリティフレームワーク間

本ブログは 2026 年 8 月 31 日に公開された Amazon Science Blog “ Developing provably correct Rust code with Verus ” を翻訳したものです。 コードをその機能の数学的な仕様に照らして自動的に検査する「プログラム検証ツール (program verifier)」である Verus が、ソフトウェアプロジェクトのセキュリティ保証をどのように高めるのかを紹介します。 オープンソースや企業のソフトウェアプロジェクトの多くが Rust

この記事は Kiro ブログの Tackling technical debt at scale with autonomous mode in Kiro Web を翻訳したものです。 ソフトウェア開発チームはどこも、保守と新機能開発のあいだの緊張関係を経験しています。一方に使った時間は、もう一方に使えなかった時間です。オープンソースのメンテナーにとってこの課題はさらに深刻で、チームは小さく、ユーザーベースは大きく、バックログは伸び続けます。 形式検証 、つまりソフトウェアの性質を証明するために数学的技法

本ブログは 2026 年 8 月 11 日に公開された Amazon Science Blog “ A decade of mathematical certainty: Reflections on the Automated Reasoning Group ” を翻訳したものです。 Automated Reasoning Group の設立から 10 年。数学的論理は学術研究の領域を越え、お客様の数百万のワークロードを守る本番サービスにまで広がりました。これは、システムが単に「おそらく正しい」だけでな