はじめに 2026年4月22日〜24日の3日間、米国ネバダ州ラスベガスで開催されている Google Cloud Next 2026 に現地参加してきました。 本記事では、「Build multi-agent systems that actually work」のセッションをレポートします。このセッションでは、Anthropic による実運用に耐えうるマルチエージェントシステム構築の実践的なアプローチが紹介されました。 マルチエージェントを採用する判断基準 まずは単一エージェントから始める 適切なツール

こんにちは、阿部です。 前回 は、Prisma Cloudについての記事を投稿しましたが、今回はPrisma Cloudの後継製品であるCortex Cloudについて書いていきます。 Cortex Cloudには下記表の通りスキャンモードが２つあり、クラウド環境のオンボード時にどちらかを選択する仕様になっています。 今回は「Scan With Outpost」の方を選択してAWSアカウントをCortex Cloudにオンボードする方法を実際に試していきたいと思います。 スキャンモード 説明 備考 Clo

本ブログは、奈良市 AI・行革推進課 森 大輔 様、株式会社日立システムズ 山田 健太郎 様、アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 ソリューションアーキテクト 松本 侑也 の共著です。奈良市における個人番号利用事務系ネットワーク上での生成 AI 活用の取り組みについてご紹介します。自治体の個人番号利用事務系 (マイナンバー系ネットワーク) は、機微情報を扱うためネットワークが厳格に分離されており、生成 AI の活用は困難とされてきました。本ブログでは、ガバメントクラウド上の 個人番号利用事務系ネッ

NTTドコモビジネスが開発する日本語特化型AIガードレール「chakoshi」が、経済産業省・NEDO主催の懸賞金活用型プログラム「GENIAC-PRIZE」安全性領域で本審査2位を受賞しました。本記事では、chakoshiの概要と、単一構成から多層防御アーキテクチャへ進化させた技術的なポイント、そしてGENIAC-PRIZEでの取り組みについてお伝えします。 はじめに chakoshiとは GENIAC-PRIZEとは chakoshiの変遷 - 単一構成から多層構成への改善 - 単一構成の限界 リスク

本記事は 春のスキルアップ応援フェア2026 4/30付の記事です 。 こんにちは、SCSK木澤です。 AWS のセキュリティ運用の中核を担ってきたAWS Security Hubが2025年にリニューアルされ、機能が強化されました。 本記事では新しいAWS Security Hub(Advanced)の概要、新機能、使用例などについて解説します。 新しいAWS Security Hub(Advanced)について 経緯 従来の AWS Security Hub は 2018 年の登場以来、主に以下の役割

はじめに こんにちは。MercariでPMインターンをしている 菊池翔吾 です。 インターン期間中に mercari-pm-agent というClaude CodeのSkillを開発しました。PMが行う「問題の発見→データ収集→PRD作成→UIモック」の一連のワークフローを、1つのセッション内で処理するエージェントです。 この記事では、PMのワークフローをClaude Code上でどのように実装したか——Skillの設計と、MCP（Model Context Protocol）を使ったNotion・Sla

Looker はどこへ向かうのか。Google Cloud Next ’26 で示された「AI 時代のデータ基盤」としての輪郭 ! 本記事は、Google Cloud Next ’26 現地でのセッション聴講内容をもとにした速報レポートです。 発表内容の速報性を重視しているため、今後の詳細情報の公開や更なる検証結果に基づき、内容の修正や追記を行う可能性があります。あらかじめご了承ください。 はじめに Google Cloud Next ’26 で開催されたセッション 「What's new in Look

OT（Operational Technology）セキュリティでは、IT環境とOT環境の間や、OT環境のゾーニングの間にファイアウォールを設置する構成が一般的です。 本記事では、この構成がどのようなセキュリティ思想に基づいているのかを体系的に理解することを目指します。産業用制御システムの国際標準であるIEC62443やNIST SP 800-82を参考に、OT環境におけるゾーニングについて理解を深めます。 1. OTセキュリティとは NIST SP 800-82によると、OT（Operational T

こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの松井です。 2026 年 3 月 18 日、富士通株式会社様(以下、同社)と AWS の戦略協業組織「Business Creation Lab(BC Lab)」の取り組みとして、「セキュリティ対策セミナー ～ホワイトハッカー登壇！攻撃者視点×クラウド設計で実現する実践的サイバー防衛～」を開催しました。本セミナーでは、AWS のセキュリティサービスの紹介に加え、同社 Uvance Wayfinders のホワイトハッカーチーム(Red Team)による日本企

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

製造業のお客様を支援しているソリューションアーキテクトの澤、大前、池田です。 2026 年 3 月 31 日に AWS 大阪オフィスにて「生成 AI ラウンドテーブル in 大阪」を開催しました。本記事ではイベントの概要と当日の様子をお伝えします。 開催の背景 製造業における生成 AI の活用は、ユースケース選定のフェーズを経て、実運用を目指したプロジェクトとして推進する企業が増えています。製造現場に眠る暗黙知を生成 AI で活用できる形式知へと変える取り組みや、生成 AI を搭載した自社製品の開発など、

はじめに こんにちは。人材紹介開発グループでエンジニアをしている熊谷です。 ここ1年ほどで、AIを使うこと自体はかなり当たり前になってきました。人材紹介開発でも同じで、「使うかどうか」よりも「どう安全に、どう再現性高く使うか」のほうが重要なテーマになっています。この記事では、社内で実施したAIコーディング勉強会の内容を軸にしながら、現場での導入状況や、普段の取り組みを紹介したいと思います。 エス・エム・エスのコーディングエージェントの現状 会社として「特定のエージェントを」「どのくらい使ってよい」という縛

CDKプロジェクトのAIエージェント設計 (2) — Context: 何を読ませ、何を考えさせないか はじめに 統合運用サービス課の石井です。 前回の記事では、AIエージェントが書いたCDKコードのセキュリティ準拠を「仕組みで守る」ためのHarness設計 ― L3コンストラクト（Guide）とcdk-nagカスタムルールパック（Sensor）の二重構造 ― を紹介しました。 しかし Harness は単体では機能しません。AIが正しいコンストラクトに辿り着けなければ、Sensorがエラーを出し続け、A

CDKプロジェクトのAIエージェント設計 (1) — Harness: AIの逸脱を防ぎ、検出する仕組み はじめに 今期から統合運用サービス課になった石井です。 AIエージェントにインフラコードを書かせる時代が来ています。Claude Code、Cursor、Kiro CLI ― どのツールを使っても、CDKコードを自動生成できるようになりました。 しかしエンタープライズでは「動けばOK」ではありません。社内セキュリティ基準への準拠が必須であり、「AIが書いたコードがポリシーを満たしているか」を保証する仕

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