はじめに こんにちは、株式会社NTTデータの松本です。 2026年6月10日に東京で開催されたCode with Claudeに参加してきました。 本記事では、当日の様子と印象に残ったセッションの要点を紹介します。 https://claude.com/code-with-claude/tokyo ! 本記事の内容は、筆者が当日聴講した際のメモをもとにしています。 書き起こしではないため、表現や厳密な数値などは公式の発表内容と異なる場合があります。 正確な情報は公式サイトや、後日公開される予定のセッション

こんにちは。開発1部の村上です。 本記事は AIブログリレー 8本目 です。 エブリーではAIエージェントを社内のあらゆる業務で活用していくことを目指しています。そのAIエージェントたちを支えるのがデータ基盤です。そしてこの基盤を、AIにデータを「読ませる」ためのものから、AIエージェントを「動かす」ためのものへ進化させていきたいと考えています。本記事では、そのために必要なステップを整理します。 人のための基盤から、AIエージェントを "動かす" 基盤へ これまでのデータ基盤は、暗黙の

はじめに こんにちは、NTTデータグループAI技術部の太田です。 先日サンフランシスコで開催されたDatabricksのイベント「Data + AI Summit 2026」に現地参加してきました。 本カンファレンスでの注目トピックの一つとして「Genie」が大きく進化しました。これまでGenieというと「自然言語でデータに質問できるAI/BIアシスタント」という印象が強かったと思います。今回の発表では、Genieが単なる分析アシスタントから、ビジネスユーザから開発者まで幅広いユーザと共に業務を遂行するA

G-gen の杉村です。当記事では、Google Cloud の AI エージェント向けネットワークセキュリティ機能である Agent Gateway について解説し、仕様の把握や設計時の考慮事項の検討に役立つ情報を提供します。 概要 Agent Gateway とは アーキテクチャ メリット 通信制御 概要 通信制御の対象 Identity-Aware Proxy（IAP） Model Armor セマンティックガバナンスポリシー Service Extensions デプロイと運用 エージェントへのル

はじめに # Model Context Protocol (MCP) は、2024年11月の初版リリース以来、AIモデルと外部データ・機能を接続する標準プロトコルとして急速に進化してきました。 今回の2026-07-28 Release Candidate（以下、RC）は、単なる機能追加ではなく、プロトコルの実運用前提を大きく変える改訂です。 とくに注目すべきは、プロトコル層のステートレス化です。 セッション管理を外し、ロードバランシング・再試行・観測性・キャッシュ運用をHTTP標準に近い形へ寄せること

金融IT本部の河岸です。 先日、クロスイノベーション本部の大岡叡さんが主催する「25卒合同AWS勉強会 #3」に参加してきました。本ブログでは、その様子をお届けします。 去年12月にスタートしたAWS勉強会も今回で3回目。今回は参加企業が7社、参加者は34名となり、コミュニティは回を重ねるごとに拡大しています。AWSを学ぶ同期たちが会社の垣根を越えて集まり、最新技術や実案件の知見を共有する場へと成長してきました。 (ぜひ 第1回 と 第2回 の記事もあわせてご覧ください！) 開催背景 イベント概要 イベン

はじめに デジタルテクノロジー戦略本部 AI戦略室 AIソリューション部 データサイエンス1課のN.Rです。 2026年4月22日から24日にかけてラスベガスで開催された  Google Cloud Next '26  に参加してきました！ 本記事では、今年のNext で注目を集めたテーマのひとつである 「Gemini Enterprise Agent Platform」  について紹介します。 Google Cloud Next '26 ってどんなイベント？ Google

オンプレミスの HPC 環境からの移行を進める研究チームは、クラウドへのデプロイの複雑さに悩まされることがよくあります。従来のアプローチでは、AWS のネットワーク、ストレージアーキテクチャ、Slurm の構成管理に関する深い専門知識が必要でした。一般的な手動デプロイでは、インフラのプロビジョニング、ネットワークトポロジの設計、スケジューラの構成、パフォーマンスチューニングに数週間を要します。プラットフォームエンジニアリングのリソースが限られている研究チームは、計算能力に対する差し迫ったニーズと、デプロイ

～生成AIエージェント時代に知っておきたい「知識のデータモデリング」の本質～ はじめに 「チャンク分割が重要です。」 最近、この言葉を耳にする機会が本当に増えました。技術イベントの登壇でも、AIベンダーの提案セミナーでも、生成AIの解説記事でも、まるで業界の合言葉であるかのように当たり前に使われています。 しかし、私は時々、ふと立ち止まって考えてしまうのです。 「私たちは、この『チャンク』という言葉の持つ本当の重みを、どれほど理解できているのだろうか」と。 文章を機械的に300文字ごとに区切れば、それが優

こんにちは！ Principal Generative AI Engineerの森田です。私の所属するAIファーストGでは、社内の生成AI活用にとどまらず、販売店やトヨタグループにおけるAI活用支援を行っております。 社内でAIエージェントの活用が進む中、ある部署から「AIエージェント開発に取り組みたいが、どこから始めていいかわからない」と相談をもらいました。座学だけでは手触り感が得られないので、実際に手を動かすワークショップ形式で開催することにしました。 弊社はAWSを主なクラウド基盤としているため、A

こんにちは、LIFULL HOME'Sのネイティブアプリケーション開発チームでエンジニアリングマネージャーをしている佐々木です。 前回の記事 では、チームの業務知識をAIに構造化して渡すことで調査工数を80〜90%削減した話を書きました。その最後に「コンテキストレイヤー」という概念に触れました。企業のデータを束ね、ビジネスロジックを理解できる層をAIエージェントに供給する基盤のことです。 今回は、そのパッケージの技術設計について掘り下げます。作ったものをあらためてコンテキストレイヤーの視点で整理してみたら

1. はじめに 今年、AWS（Amazon Web Services）がAgentic Football Cupを発表しました。これまでにもDeepLens、DeepRacerやAI Leagueなど技術の可能性を体感できるサービスを出してきているAWSらしいサービスとなります。 AWS Summitでブースが出ていたので、担当者の方にいろいろと話を伺ってきましたので、紹介いたします。ただし、本サービスはワークショップは各地域で提供されているようですが、一般公開はされていないため、サービスを体感できるまで

こんにちは。開発1部の村上です。 本記事は AIブログリレー 5本目 です。 弊社ではすでに 全社共通ゲートウェイによる社内リモートMCPサーバー を構築したり、それをもとにMCPを社内で内製して多くの社員が使っていたりと、社外の公式MCPの利用も盛んになっています。本記事では、今後組織のMCP活用が拡大するとぶつかる課題を整理し、それを支える基盤としてのMCPゲートウェイというコンセプトについて書きます。 MCP is deadは本当か 基盤の話に入る前に、そもそもMCP自体必要でしょうか。今年2月末、

2026年6月29日、LINEヤフーグループ最大の技術カンファレンス「Tech-Verse 2026」が開催されました。ここではKeynoteをアーカイブ動画と書き起こしテキストでご紹介します。アーカ...

みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクトの古屋です。今週も 週刊AWS をお届けします。 2026 年も折り返し地点を過ぎ、いよいよ下半期に入りました！上半期は生成 AI とエージェントに関するアップデートが目立ちましたが、その勢いは下半期も止まる気配がありません。今週も Claude Sonnet 5 の登場や Amazon WorkSpaces for AI agents の一般提供開始など、エージェント活用を後押しするアップデートが多数ありました。 一方で 6/30 には AWS のサービス