本記事は 2026 年 10 月 5 日 に公開された「 Materialize once, query anywhere: Introducing Iceberg materialized views in Amazon Redshift 」を翻訳したものです。 Amazon Redshift は Apache Iceberg との統合を段階的に深めてきました。今年初めには、AWS Graviton を搭載した Amazon Redshift RG を発表しました。RG にはデータレイク向けにゼロから設

Snowflake主催の CoCo CLI Hackathon 2026 (APJ: アジア太平洋・日本地域)にチームcocomoとして参加し、Winner(優勝)を受賞しました。 この記事では、約2ヶ月間のハッカソンを通じて何を考え、どう判断し、何を学んだかを体験記として紹介します。 はじめに ハッカソンの概要 参加の動機 課題設定 アーキテクチャと設計判断 全体構成 オーケストレーターの導入 エージェント間通信の工夫 モデル選定と最適化 1つの実装、2つのUI 初回提出 Refinement ピッチ

はじめに さくらのナレッジ編集部の法林です。 2026年8月9日(日)に、株式会社アジャイルウェア大阪オフィスにてOpenStreetMap関西カンファレンス2026が開催されました。本記事ではこのイベントの模様をレポー […]

背景と課題 国土交通省が公開している人流データや建物情報、自治体が提供する各種オープンデータなど、地物や人流に関するデータは年々整備が進んでいます。 一方で、以下の理由から、分析して示唆を得るまでのコストが高いと感じていました。 データ形式の分かりにくさ：GeoJSONやShapefileなど、地物情報特有の形式に慣れていないと扱いにくい。それに伴い、データを取得するAPIなどの仕様理解にも負荷を伴う。 学習コストの高さ：可視化、分析に用いるQGISやArcGIS（いずれも地理情報の分析、可視化に用いるツ

2026 年 8 月 4 日、「製薬企業向け Claude Code on AWS ワークショップ 〜創薬研究を加速する AI コーディングエージェントの活用〜」を開催しました。10 社以上の製薬企業から創薬研究者と研究 IT のご担当者にお集まりいただき、ハンズオンを中心に、実際に Claude Code on AWS の導入を進める第一三共株式会社とＪＣＲファーマ株式会社、および Anthropic Japan 合同会社による登壇セッションも実施しました。 参加者は、AI コーディングエージェントを初

こんにちは、Data & Analysis部で機械学習エンジニアをしている由川です。 キャディでは、2026年8月3日〜8月6日に出島メッセ長崎で開催された MIRU 2026 （第29回 画像の認識・理解シンポジウム)にてゴールドスポンサーとして協賛し、ポスター発表も行いました。 本記事では、出展内容と気になった論文発表のレポートをします。 MIRUとは 企業ブース ポスター発表 気になった発表 Cello: 視覚接地した文書特化型視覚言語基盤モデルの構築 局所的な幾何特徴の多様性に着目した数式

本記事は 2026 年 8 月 18 日 に公開された「 Fresher insights, faster decisions: talabat’s near-real-time analytics across AWS and Google Cloud 」を翻訳したものです。 talabat は、中東・北アフリカ (MENA) 地域をリードする日常生活アプリです。レストランや小売店の幅広い選択肢から、食品、食料品、その他の日用品を手軽に注文でき、パーソナライズされた体験を提供しています。2004 年にク

皆さま、こんにちは。 Weekly AWSでは、毎週 AWS プロダクトのアップデート情報をお届けしています。 それでは、先週 (8月10日～16日) の主な AWS アップデート情報を紹介します。 今週の注目アップデート Amazon S3 が、Access Denied エラーメッセージにポリシー詳細を含めるようになりました Amazon S3 は、同一アカウントおよび同一組織からのリクエストに対する HTTP 403 Access Denied エラーメッセージに、特定の AWS Identity

本ブログは ハイテクインター株式会社 様と Amazon Web Services Japan 合同会社が共同で執筆いたしました。 みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクト 伊勢田氷琴です。 地方都市の中心市街地活性化は、多くの自治体が直面する共通の課題です。従来、通行者数の調査は単発的に実施されることが多く、年間を通じた傾向把握や詳細な属性分析が困難でした。このブログでは、ハイテクインター様が開発した VIX（Video Information eXchange）クラウドと AI カメラを活用し

はじめに AWS Summit Japan 2026（6/25-26 @幕張メッセ）にご来場いただいた皆様、ありがとうございました。本ブログでは、建設・不動産業向けインダストリーブース（A057）の不動産パートの展示内容をご報告します。 不動産ブースのテーマ： 「不動産業の未来を、生成 AI で切り拓く ─ データと対話が変える、新しい不動産体験」 また、ブースの事前紹介は こちらの開催予告ブログ で公開しています。 不動産×AI ─ AI 時代のデータ戦略をどう描くか 不動産業界では、人口減少・空き家問

G-gen のバロキです。当記事では、Anthropic の Claude Code と Google Cloud の データサイエンスエージェント という 2 つの AI ツールに、同一のデータセットと指示を与えて比較しました。自動生成されるデータ分析ノートブックに、どのような違いが生まれるかを検証しました。 概要 はじめに データサイエンスエージェントとは Claude Code とは 検証の前提条件 使用したデータセット 投入したプロンプト 評価の観点 生成されたノートブックの全体像 データサイエン

G-gen の佐々木です。当記事では、Google Cloud Next '26 で発表された BigQuery に関する新機能について、公式の投稿記事「 What’s new in BigQuery: Powering the Agentic Era 」の内容をもとに紹介します。 はじめに Open, cross-cloud lakehouse Managed Iceberg Tables（GA） Iceberg REST Catalog の読み書き相互運用性（Preview） Cross-Cloud

本記事は、大学・研究機関の研究者、R&Dディレクター、ラボマネージャー、そして研究のデジタル化やAI活用を検討されている科学技術系のリーダーの方々に向けて書かれています。 文部科学省は 2026 年 4 月、「 AI for Scienceによる科学研究革新プログラム ( SPReAD ) 」の公募を開始しました。本事業は、あらゆる分野の研究者がAIを活用して科学研究の高度化・加速化を図れるよう、萌芽的・探索的な研究を支援するものです。1 課題あたり 500 万円以下の補助で計 1,000 件程度

本記事では、OpenFOAMを用いて都市水害シミュレーションを実際に実行する手順をご紹介します。 手順は基本的にUbuntu上で実行し、可視化部分のみWindowsで実行します。 なお、本シミュレーションはOpenFOAMの環境構築が完了していることを前提にしています。 環境構築手順については、「OpenFOAM環境構築手順」を参照してください。 想定読者 ・OpenFOAMでCFDシミュレーションを実行したい ・WSLの基本操作ができる ・Ubuntuの基本操作ができる ・Dockerの基本操作ができる

本記事は 2026 年 3 月 3 日 に公開された「 Building a modern lakehouse architecture: Yggdrasil Gaming’s journey from BigQuery to AWS 」を翻訳したものです。 本記事は、AWS パートナーである GOStack の CEO 兼創設者 Edijs Drezovs、データアーキテクト Viesturs Kols、シニアデータエンジニア Krisjanis Beitans によるゲスト投稿です。 Yggdrasi