アプリケーションサービス部の山本です。 中途社員の研修を担当しています。 が、毎日こちらが学ぶことばかりです。 はじめに Claude Desktop で MCP（Model Context Protocol）サーバーを使って Backlog などの外部サービスと連携する際、API キーの管理は避けて通れない課題です。 設定ファイルに API キーをベタ書きしていませんか？ その設定ファイルを Claude 自身が読めてしまう状態になっていませんか？ この記事では、設定ファイルに API キーを一切残さず

実際の画面とは異なるサンプルイメージです チームのSlackにAI社員を3人常駐させています。 社員5人で、2週間動かしました。 誤解を招きそうだからちゃんと書いておきます。 2週間です。半年でも1年でもなく、2週間。 それでも書きたくなるくらいのことが起きたので、この記事を書いています。 SIerの大規模開発で扱う資料は毎週溜まります。 仕様書の背景、顧客の痛点、過去の判断の残り香。 新しく参画したメンバーは、これを数週間かけて読み込むのがいつもの景色です。 そこに、このAI社員3人が入りました。 する

G-gen の河野です。当記事では、 Gemini Enterprise と Agent Development Kit （ADK）を組み合わせて、Google Workspace のリソースを操作する独自の AI エージェントを開発しデプロイする手順を解説します。 はじめに Gemini Enterprise とは Agent Development Kit（ADK）とは 当記事について 背景と構成 なぜ独自開発が必要なのか エージェントの構成 ADK エージェントの実装 ディレクトリ構成 agent.

サイオステクノロジーのひろです。 今回はpython環境の依存関係を管理するrequirements.txtとconstraints.txtについて学んだのでブログにまとめてみます。 こんな方におすすめ requirements.txtでパッケージ管理を行っている方 pipによるパッケージの依存関係の仕組みを理解したい方 事前準備 本記事では、実際に手元の環境にパッケージをインストールして動作を確認していきます。 システム全体のPython環境を汚すことなく、クリーンな環境でインストール内容の確認等を行う

本記事は「IDMC REST API入門」シリーズの第2回です。全4回にわたって、REST APIを使ったログインからジョブ実行・監視・ログ取得までの一連の流れを、公式ドキュメントの記述を交えて解説します。 シリーズ一覧： 第1回：REST APIの基本とログイン 第2回：ジョブ実行と停止　👈 本記事 第3回：ジョブの監視 第4回：ログ取得とまとめスクリプト はじめに 第1回では、REST APIのバージョン体系（v2/v3）を整理し、 ログイン セッションIDとベースURLの取得 ログアウト までを解説

ABEMAの広告配信システムのバックエンド開発を担当している黒崎 ( @kuro_m88 )です。 ...

本記事は 春のスキルアップ応援フェア2026 4/25付の記事です 。 こんにちは。Masedatiです。 私はLT（ライトニングトーク）が好きですが、スライド作成にもついつい時間をかけてしまいます。 最近登壇や講義活動が多く、いつの間にか1日が終わっていることもしばしばです。 そこで、今回ご紹介するものは、そんなスライド作成の悩みを解決してくれるツール「 spec-driven-presentation-maker 」です。 spec-driven-presentation-makerとは 「spec-

複数ステップの処理を自律的に行うことで注目される生成AIエージェントについて、LangChainのフレームワーク「LangGraph」を用いた実装初めの一歩を解説します。LangGraphは処理をグラフで可視化でき、挙動が予測しやすい点が特徴です。本記事では、これを使って「シンプルなタスク管理AI」を構築する手順を、Pythonのサンプルコードと共に具体的に紹介し、エージェント開発の基本を学びます。

G-gen の山崎です。当記事は、Google Cloud Next '26 in Las Vegas の2日目に行われたライトニングトークセッション「 8 Tips to Agentic Security Operations in 18 Minutes 」のレポートです。 G-gen Tech Blog では、現地でイベントに参加したメンバーや、日本から情報をウォッチするメンバーが、Google Cloud Next '26 に関連する記事を発信します。 blog.g-gen.co.jp セッションの

― 基礎から理解し、AIで劇的に効率化する ― データ分析を始めようとしたとき、多くの担当者が最初につまずくのは「分析手法の選び方」ではありません。その前段階にある、データを「使える状態」に整える工程――データクレンジング――です。 本記事では、非エンジニアの方や意思決定者の方でも全体像をつかめるよう、データクレンジングの基礎から実務上の課題、そしてAIによる新しいアプローチまでを体系的に解説します。 第1章　データクレンジングの全体像と重要性 1-1. データ分析は「準備」で8割決まる データサイエンス

はじめに こんにちは、Checkout Reliabilityチームでバックエンドエンジニアをしているかがの（ @ykagano ）です！ こちらは、「継続的な負荷テスト環境をBASEに構築しました」の第2回の記事です。 先に第1回を読んでいただくのをおすすめします。 継続的な負荷テスト環境をBASEに構&#x7

G-gen の佐々木です。当記事では、法令 API を使用して日本の法令を検索できる AI エージェントを構築し、Google Cloud 上で動作するチャットボットとして利用できるようにします。 構成 法令 API エージェント Google Cloud 上の構成 当記事で使用するもの 法令 API Agent Development Kit（ADK） Vertex AI Agent Engine Cloud Run バックエンドの構築 バックエンドの概要 法令 API エージェントの開発 ディレクトリ

Appium × Remote Test Kit (RTK) でスマホアプリ試験の自動化スクリプトを構築した話 背景：手動試験の限界 手動試験の問題点 試験の目的は、画面UI崩れの確認、異常系・正常系の機能動作確認です。 そのため、画面遷移・入力操作・結果表示の確認・エラーハンドリングの確認など、一連の操作を実施する必要がありました。 しかし、手動試験には以下のような課題がありました。 1端末あたり約80分の作業時間が必要 作業者依存による操作ミスや証跡取得漏れ スクリーンショット取得後の移動・リネーム・

本記事は、2026 年 3 月 30 日に公開された Build high-performance apps with AWS Lambda Managed Instances を翻訳したものです。翻訳は Solutions Architect の 齋藤 拓巳 が担当しました。 最新のサーバーレスイノベーションを把握して、アプリケーションの変革に役立てましょう。 この第 31 回四半期レビューでは、2025 年第 4 四半期に発表された、見逃しているかもしれない AWS サーバーレスの重要なリリース、機能

本記事は、2026 年 1 月 30 日に公開された Serverless ICYMI Q4 2025 を翻訳したものです。翻訳は Solutions Architect の 齋藤 拓巳 が担当しました。 最新のサーバーレスイノベーションを把握して、アプリケーションの変革に役立てましょう。 この第 31 回四半期レビューでは、2025 年第 4 四半期に発表された、見逃しているかもしれない AWS サーバーレスの重要なリリース、機能、リソースをご紹介します。 前回の ICYMI を見逃した方は、 2025