2026/4/20 – 4/24 に世界最大規模の産業向け展示会ハノーバーメッセが開催されました。AWS は今年も “Built for Industrial AI” というテーマを掲げ、フィジカル AI を筆頭に、AI とクラウドを活用し製造業の業務を変革するアイディアを提供しました。AWS の製造のリーダーである Ozgur Tohumcu から、”産業 AI は大規模展開してこそ意味がある”というメッセージを基調講演で語りました。イベント全体での AWS の活動は、別途 月刊 AWS 製造ブログ で

はじめに 本ブログは、株式会社丸千代山岡家と Fivetran Japan、Amazon Web Services Japan が共同で執筆しました。 みなさま、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの大久保です。 昨今、Apache Iceberg を利用したレイクハウスアーキテクチャが AWS の Analytics ワークロードの中心となりつつあります。Iceberg テーブルを分析基盤の核に据える構成が広がる一方で、「データベースからどのように Iceberg テーブルにデータを連携するか

みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクトの戸塚です。今週も 週刊AWS をお届けします。 さて、みなさんはゴールデンウィークのご予定はお決まりでしょうか。今年は長期休暇にされる方も多いようですね。私はというと、6月24日・25日に幕張メッセで開催される AWS Summit の準備があり、飛び石連休をつなげての長期休暇は取れそうにありません。その代わり、趣味のパデルの大会にいくつかエントリーしているので、そこでリフレッシュしようと思っています。 AWS Summit では、パデルのフォームを VR

G-gen の武井です。当記事では、Google Cloud Next '26 in Las Vegas のセッション「 Secure what's next: AI-driven defense for the enterprise 」について、速報レポートをお届けします。 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 はじめに A

こんにちは。SCSKの磯野です。 Google Cloud Next ’26 in Las Vegas Day1の基調講演が終わったので、内容をざっと整理してみました。 普段はMicrosoft（Fabric / Foundry）とGoogle Cloudの両方を触っている立場なので、「これってMicrosoftだとどういう位置づけ？」という観点で見た内容をまとめています。 1日目の基調講演「Opening keynote: The agentic cloud」 の速報的なまとめですが、Goo

本記事は 春のスキルアップ応援フェア2026 4/24付の記事です 。 こんにちは、ひるたんぬです。 最近料理にハマっており、仕事終わりは可能な限り自分で料理を作ろうと心がけています。 そんな私はWebサイトに数多あるレシピのお世話になっているのですが、材料欄によく「少々」「ひとつまみ」といった記載を見かけます。これら二つを使い分けているレシピもあり、分量に差はあるのか気になったので調べました。 【少々のはかり方】親指と人差し指の2本で軽くつまむ。 【ひとつまみのはかり方】親指、人差し指、中指の3本の指で

はじめに Airflow などのオーケストレーションツールから dbt Core で Snowflake 上のオブジェクトを更新するワークロードを運用していると、次のような悩みが出てきます。 オーケストレーションツールを動かす実行ホストの運用負荷が高い スケジュール、監視、デプロイ、障害対応が分散していて運用しづらい Snowflake 内に閉じて開発できず、運用や変更時の導線が分かれやすい こうした状況で検討しやすいのが、dbt Projects on Snowflake への移行です。 Snowfla

AWS Bedrockで売上分析AIエージェントを構築してみた はじめに こんにちは。 新人研修の一環として、生成AIを活用した売上分析AIエージェントの開発を行いました。 今回の取り組みでは、ユーザーが自然言語で分析内容を指示すると、その内容に応じたSQLの生成、データ取得、グラフ描画までを自動で実行する仕組みを構築しました。 本記事では、AWS Bedrockを活用した売上分析AIエージェントの構成と、実装にあたって特に考慮したプロンプト設計や構成上のポイントについて紹介します。 システム構成 自然言

本記事は 春のスキルアップ応援フェア2026 4/22付の記事です 。 こんにちは！SCSKサイトーです🐧 Snowflake を触り始めると、避けて通れない資格の1つが  SnowPro Core です。 今回は、その SnowPro Coreに合格したので、概要・難易度・勉強方法等についてまとめてみます。 これから受ける方の参考になれば幸いです！ SnowPro Core 試験の概要 SnowPro Core は、Snowflake が公式に提供している認定資格の1つです。 Snowflak

! この記事は執筆者個人の体験・見解に基づくものであり、所属組織を代表するものではありません。 ! この記事では、筆者の環境で実際に詰まったポイントと、そのときに有効だった対処を紹介しています。 PC や WSL、SnowSQL、社内ネットワーク、Zscaler の設定によって挙動が異なることがあるため、環境によっては必要な手順や結果が変わる場合があります。 はじめに はじめまして。データマネジメント統括部の田辺と申します。 2025年に入社し、現在（記事公開時点）2年目です。 業務でSnowflakeを

はじめに はじめまして。 株式会社NTTデータグループ TC＆S分野 DSS事業部の平手愛と申します。 Snowflakeには、自然言語からコード生成やデータ分析を支援する「Cortex Code」という機能があります。 本記事では、プログラミング未経験者の視点から、Cortex Codeを使って「SQL生成からダッシュボード作成まで」を一通り検証してみます。 今回試したのは、Snowflake の AI コーディング支援機能である Cortex Code を使って Python コードのたたき台を生成し

こんにちは、SCSKのhosynary（江浜）です。 SCSKでは現在、社内のデータ活用基盤としてSnowflakeを採用しており、Snowflake Intelligenceの利用についても検証を行っています。 Snowflake Intelligenceを使って社内データ活用のPoCを始める – TechHarmony 特に回答精度については、現在運用中の定型ダッシュボードと同じデータモデルを参照したうえで、Snowflake Intelligence上で同等のインサイトを得ることができるか、といった

1. はじめに これまで、私はSnowflakeという名前こそ知っていたものの、その認識は「クラウド上の便利なデータベース」程度に過ぎませんでした。 もっと正直に言えば、Snowflakeがもたらす本質的な価値や、ほかのDWH（データウェアハウス）との差別性を十分に理解していませんでした。

! この記事は執筆者個人の体験・見解に基づくものであり、所属組織を代表するものではありません。 ! この記事は Cloud Data and Application Integration R36, Professional Certification の受験体験記です。 本文中の受験情報や表に記載した内容は 2026年3月時点 で確認した情報をもとにしています。試験バージョン、出題範囲、受験環境、名称などは変更される可能性があるため、受験前には必ず公式情報をご確認ください。 はじめに はじめまして。デー

1.はじめに 1.1本記事で得られること 本記事を読むことで、以下の点を把握できます。 ➀ 社内DNSを利用して複数のSnowflakeアカウントへAWS PrivateLink接続する際に発生しうるDNS名登録上の課題、その際の設計方法 ➁ Amazon Route 53を用いてAWS PrivateLink用DNS名を管理した構成において、VPC内のEC2サーバ(Red Hat Enterprise Linux 9（RHEL 9）)からSnowSQLでSnowflakeに接続する際の注意点 1.2本記