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

2026年6月の主な製品アップデートをご紹介します。 製品アップデート リリース準備状況 – パブリックベータ Release Readiness Indexは、ソフトウェアテストにおいてQAチームが直面する最も難しい問いの一つである「リリースできる状態にあるのか？」に答えるための機能です。 カバレッジ、実行の進捗、欠陥リスクを組み合わせ、各マイルストーンごとに単一の準備状況スコアとして可視化することで、リリースに対する確信度をデータに基づいて明確に把握できます。また、リリース判断を行う前に注意が必要な領

今年も半分が過ぎました。2026年4-6月のサマリーです。 記事数・執筆者数 # この3ヶ月で13本の記事が投稿され、記事数は889になりました。 連載 # AIエージェントとシステムをつなぐMCP入門 # MCP(Model Context Protocol) は AI エージェントが外部サービスと通信するための仕様で、2024年に Anthropic 社によって初版がリリースされました。MCP を使用することで、AI エージェントは外部サービスの機能を効果的に利用できます。MCP の基本から実装まで段

こんにちは。アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 パートナー ソリューション アーキテクト の深井宣之です。 2026 年 4 月 28 日に「公共分野における AI 活用最新アップデート」と題した Webinar を開催しました。本ブログでは開催内容について Blog にまとめたものになります。投影資料もダウンロードすることが可能です。 本セッションでは、アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 パブリックセクター技術統括本部 CSM・プロトタイプ・パートナー ソリューション技術本部 本部長

1. はじめに 本記事は、ネットワーク自動化イベント AutoCon 5の参加レポート前編です。 2026 年 6 月にドイツ・ミュンヘンで開催された AutoCon 5 では、ワークショップが 2026年6月8日~2026年6月9日、カンファレンスが2026年6月10日~2026年6月12日にかけて行われ、ネットワーク自動化の実践例や設計思想が数多く共有されました。 前編である本記事では、AutoCon 5 を俯瞰して見えてきたネットワーク自動化の方向性と、その全体像を整理する軸になっていた NAF F

はじめに # 本ページは「AIエージェントとシステムをつなぐMCP入門」の続編です。 今回は、リソースについて説明します。 MCPのリソースは、AIモデルが回答を生成する際に参照するコンテキスト情報（ファイル、ガイド、仕様など）を提供する機能です。 ツールが「AIモデルの判断」で実行され、プロンプトが「ユーザーの意思」で選択されるのに対し、リソースは「アプリケーション主導（Application-driven）」でその組み込みを決定します。 本記事で掲載しているコードは こちら で公開しています。 -->

本ブログは株式会社ラクス様と Amazon Web Services Japan 合同会社が共同で執筆しました。 株式会社ラクス (以下、ラクス) は、「IT サービスで企業の成長を継続的に支援します！」というミッションを掲げ、企業の業務効率化に貢献する複数のクラウドサービスを提供している IT 企業です。「楽楽精算」「楽楽明細」など複数のサービスを提供しています。 今回は AI エージェントプロダクト「伝票作成 AI エージェント」の開発に AWS を活用して迅速にプロダクトをリリースできた成果と、AW