AWS 社員など有志の手によって公開・維持管理されるオープンソースソリューションで EoL 管理をちょっと楽にできそうな "AWS Service End-of-Life Data" のリリースがありましたのでその紹介記事となります。

本ブログは 株式会社クリエイティブ・ウェブ 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。AWS ソリューションアーキテクトの森です。 コンタクトセンターにおけるオペレーターの育成は、多くの企業が抱える共通の課題です。新人オペレーターが実際の顧客対応で必要なスキルを身につけるには、ベテランスタッフによるロールプレイ研修が欠かせません。しかし、研修のためにベテランを長時間拘束することは現場の運営負荷を増大させ、研修の頻度や品質にもばら

サーバーワークスの村上です。 AWSがOSSで公開しているContext Ontology Accelerator（以下、COA）について検証した内容を紹介します。 一般的な理解・概念を知りたい方は以下のブログをご参照ください。 blog.serverworks.co.jp オントロジーを具体例で理解する 1つ目：業績テーブル 2つ目：会計期間マスターテーブル 生成されたオントロジー クラス（owl:Class）＝「概念」を宣言する Datatype Property（owl:DatatypeProper

はじめに # GFXBenchというGPUベンチマークソフトを取り上げたシリーズの3回目です。 前回までで新しいAndroidバージョンで実行が行えました。 今回からは古いAndroidバージョンでの実行を試みてみます。 ソースコード準備 # 前回までのAPKファイルを古いAndroidバージョンで実行するとエラーが発生し（詳細は後述）ベンチマーク実行不可でした。 エラー原因からソースコードを修正して回避出来ないか検討してみます。 修正方針 # 修正方針も色々あるかと思いますが、今回の前提としてAndro

先週、Kiro Crew をフルタイムで開発している私たち3人は、7日間で 1,000 件の pull request をマージしました。1日あたり 120 件を超え、そのすべてが CI とレビューを通っています。Kiro Crew は、このフルタイムのエンジニア3人を中心に、500 人近い熱心なコミュニティコントリビューターとともに開発されています。 この数字を狙っていたわけではありません。並行して開発を進めるやり方が次々に限界にぶつかり、それを越えるたびに少しずつ到達した結果です。ボトルネックにぶつか

はじめに こんにちは。KINTOテクノロジーズの JR.Liang です。 本記事では、 AIと対話するだけでプレゼン動画が作れるアプリ を題材に、生成AIアプリ向けのフレームワーク LangGraph を使ってこのアプリをどう構築するのかを解説します。特に、LangGraph の機能で 複雑な処理の流れ（フロー）をどう制御したか に焦点を当て、使った機能を一つずつ説明していきます。 まず、私たちが作りたかったものはこんなアプリです。 使う人 ：生成AIも動画編集も、知識と経験が少ない人。 やること ：ア

みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクトの 大前 です。9 月に入り一段と涼しくなってきましたが、いかがお過ごしでしょうか。今月は「エージェントに現場を任せるとき、境界線をどこに引くか」をピックアップトピックとしてお届けしつつ、8 月に公開された製造業向けのブログとサービスアップデートをご紹介します。なお、リンク先には英語の記事も含まれていますが、日本語の解説を添えていますのでぜひご覧ください。 ピックアップトピック: エージェントに現場を任せるとき、境界線をどこに引くか PoC では動いたのに本

背景 最近の調査（ McKinsey ）によれば、世界中のエンタープライズ ERP システムでは毎月膨大な数の手作業による介入が発生し、波及しています。たとえば、あるグローバル製造企業では、入金された銀行支払いが請求書と何日も突き合わせられないまま残り、キャッシュフローを悪化させ、売掛金（AR）チームが日々数百件の取引を手作業で消し込むことで売上債権回転日数（DSO）が膨らんでいます。ここで、内部統制マネージャーに「AI がこれらの支払いを自動的に消し込み、計上します」と提案する場面を想像してみてください

はじめに 本記事は、 株式会社レスター （以下、レスター）の加瀬 友基 氏による寄稿記事です。 レスターでは、各社・各部門に分散していた営業情報を一つの土台に集める AI 情報プラットフォームを構築しています。中核となるレスターマッチングサービス（以下、RMS）は、顧客ニーズと企業・技術・製品などの解決手段を結びつけるマッチングの仕組みであると同時に、顧客・仕入先、取引実績、担当者との接点、商材、案件、議事録などを相互の関係性を保ったまま蓄積する、グループ共通のデータウェアハウスです。商談時の録音データを

※ この投稿はお客様に寄稿いただいた記事です。 本稿では、株式会社NTTドコモ（以下、ドコモ）モバイルイノベーションテック部（以下、MIT 部）が AI-DLC（AI-Driven Development Lifecycle） の TTT（Train The Trainer）に参加し、フィジカル AI 領域における機械学習パイプラインを 3 日間で構築した取り組みについて、全 2 回に分けてご紹介します。 第 1 回：フィジカル AI 領域での ML 開発への適用（本記事） 第 2 回：2 チーム並行開発

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

2026 年 7 月 29 日、ファッション・アパレル業界のお客様が集まり、第一回ナレッジ共有会を開催しました。本会は、店舗業務支援 AI エージェント  SMART（Store Manager Agent for Retail Tech） を起点に、各社が取り組んできた AI エージェント開発の実践ナレッジを、企業の垣根を越えて共有し合う場です。当日は 6 社 20 名のお客様にご参加いただき、各社から取り組みを発表いただきました。経営層・DX/IT 部門・現場出身のメンバーまで多様な参加者が

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

ニューヨークの 9 月中旬には、特別なエネルギーがあります。パンプキンスパイスラテがたっぷりとあり、気温も下がってきていて、もうすぐセーターが必要となりそうな天気です。街は全速力で戻ってきました。AWS のローンチカレンダーも同様です。2026 年 9 月 14 日週、そのエネルギーは、Amazon Bedrock 上の新しいフロンティアモデル、Amazon Quick のデスクトップアプリ、そして AI エージェントで最大の効果を得ている開発者は単により良いツールを使っているだけではなく、働き方そのもの

はじめに 鹿児島らぐというLinux User Groupで月イチを目処に勉強会を行っています。現在は主にオンラインで活動しており、オープンソースのソフトウェアをVPSにセルフホストしてそれを利用してオンライン勉強会をし […]