私にとって 2026 年 5 月 4 日週、最もエキサイティングだったニュースは、 Amazon Bedrock AgentCore が最初のマネージド支払い機能をプレビュー したことです。これにより、AI エージェントが API、MCP サーバー、ウェブコンテンツ、その他のエージェントに自律的にアクセスして支払いを行うことが可能になります。Coinbase や Stripe と提携して構築されているため、請求、認証情報管理、コンプライアンスを実現するためにカスタマイズしたシステムを構築するという、差別化

はじめに Google BigQuery は、Google Cloud のサーバーレスなデータウェアハウスです。 大量データの集計や分析を SQL で実行でき、インフラ管理をほとんど意識せずに使えます。 その BigQuery 上で、機械学習を SQL を用いて操作できる機能が BigQuery ML です。 AI関数が増えたことで、SQLだけで予測や異常検知を試せる範囲が広がりました。 2025年以降の主な BigQuery の AI 機能アップデートは以下です（2026-04 時点）。 ※ 一部に P

Elastic がバージョン 9.4 をリリースしました。セキュリティ自動化エンジン「Workflows」の正式版リリースを筆頭に、AI によるルール生成・専門知識モジュール（Skills）・クエリ言語 ES|QL の大幅強化など、幅広い領域にわたるアップデートが含まれています。本記事では注目機能を速報でまとめます。 目次 1. Elastic Workflows が正式版（GA）に 2. Elastic AI Agent に専門知識モジュール「Skills」が登場 3. AI による ES|QL 検知ル

みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクトの古屋です。今週も 週刊AWS をお届けします。 ゴールデンウィークも終わり、今週から本格始動という方も多いのではないでしょうか。みなさんはどんな連休を過ごされましたか。私は家の中でのんびり過ごしていました。 さて、5月26日(火) 14:00〜17:30 には、日本では 2 回目の開催となる「Amazon EKS でスケーリングする生成 AI 環境を構築するハンズオンワークショップ」をオンラインで開催します。NVIDIA GPU を活用した本番環境レベルの

みなさん、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの木村です。 GW で連休をとられた方はリフレッシュできましたでしょうか。私はのんびり過ごしていたのですが、その間にも生成 AI 関連のサービスアップデートは止まることを知らず…。今週も盛りだくさんでお届けします！ 5 月 4 日週の個人的な注目アップデートは、「Kiro の Claude Opus 4.7 での適応的思考（Adaptive Thinking）」「Kiro Web のプレビュー版」「Amazon Bedrock AgentCore R

はじめに システムが成長し、扱うデータ量やトラフィックが増大してくると、非同期処理の安定性とスケーラビリティがサービス全体の課題となります。 弊社のサービスの根幹部分はRuby on Railsを採用しているため、長らく標準の非同期処理のキューとしてResque (Redis) を使用していました。しかし、サービス規模の拡大に伴い、 Redisベースの運用では「ワーカーのオートスケール最適化」が困難である という課題が浮き彫りになってきました。 本記事では、この非同期処理のバックエンドを Amazon S

みなさんこんにちは！ワンキャリアのプロダクト開発部 ワンキャリア転職チームの越川（X： @kosshii_ ）です。 突然ですが、みなさんは最近技術書を読んでいますか？

Vertex AI で実現するオンライン需要予測 — ブラウザのみで完結する構築ガイド はじめに この手順でできること Google Cloud の Vertex AI を使用して、オンライン（リアルタイム）需要予測 を REST API 経由で実行できる環境をハンズオンで構築します。 通常、Vertex AI Forecast（AutoML Forecasting）はバッチ推論のみ対応ですが、Tabular Workflow for Forecasting テンプレートを使用することで、学習済みモデルを

G-gen の佐々木です。当記事では、Google Cloud Next '26 で発表された Google Cloud のデータベースに関する新機能について、公式の投稿記事「 What’s new with Databases: Powering the agentic future 」の内容をもとに紹介します。 はじめに Embed AI into every layer of the data stack AI Studio とのバイブコーディング連携（GA） データエージェント向けツール（Prev

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

データベースでNULL値を扱う際に問題となる「3値論理」について解説します。従来の真偽（True/False）に未知（Unknown）が加わることで、SQLクエリがエンジニアの想定外の挙動を引き起こすことがあります。PostgreSQLの具体的な例を用い、NULL許容列に対する比較処理で発生する問題と、`IS NULL`や`COALESCE`関数を使った正しいデータ取得方法を紹介し、NULL値の適切な扱い方の重要性を説明します。

はじめに BigQuery の在り方 パフォーマンスとコスト SQL で AI を使う：TabularFM と TimesFM の進化 非構造化データを SQL で扱う：AI.PARSE_DOCUMENT と Optimized Mode Graph で「なぜ」に答える：Measures と Conversational Analytics の連携 Lakehouse と Catalog Federation：データの置き場所を問わない世界へ エージェントは「構想」から「実用」へ まとめ はじめに 現在、

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

サイオステクノロジー株式会社 Saman 目次 機能紹介編 Agent Skills とは？ Context Engineering というアプローチ なぜ Agent Skills が必要か 課題 1：ES|QL は新しい領域 課題 2：API サーフェスが広く深い 課題 3：ベストプラクティスは訓練データにない Agent Skills でカバーされている領域 スキルは組み合わせ可能（Composable） インストール方法 準備：Node.js が必要 方法 1：npx を使う（推奨） オプション：

― 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