はじめに こんにちは、クラウドエースの木村です。 Google Cloud の Vertex AI に、完全マネージドで自己チューニング型のベクトルデータベース Vector Search 2.0 が登場し、従来の 1.0（旧称: Matching Engine）とは異なるアーキテクチャで運用が大きく簡略化されました。 この記事では、Vector Search 2.0 の概要と 1.0 との違いに触れたうえで、ハイブリッド検索（セマンティック検索 + テキスト検索を RRF（Reciprocal Rank

どうも、AWS使用歴約半年のクラウド事業推進部1年目の山田翔也です。 最近、クレジットカードの明細を見ていて 「あれ、今月こんなに使ったっけ…？」 と驚くこと、ありませんか？ 家計簿アプリでもいいんですが、自分の好きな切り口で分析したり、複数カードの情報をまとめて見たりしようとすると、かゆいところに手が届かなかったりします。 じゃあ勉強がてら AWS で作ってみるか、ということで、今回は CSV を S3 に置いて、Athena で SQL を叩いて整形して、QuickSight でグラフにする という流

はじめに こんにちは、デリッシュキッチンのバックエンドエンジニアの鈴木です。 先日、プロダクトのGoのバージョンを 1.25.4 から 1.26.0 へ アップデートしたところ、CI上の自動テストが一部落ちる（失敗する）問題に直面しました。 原因を調べてみると、テストデータの初期化で使っている TRUNCATE 処理において、これまで発生していなかった外部キー制約（Foreign Key Constraint）のエラーが頻発していることがわかりました。 コード自体はいじっていないにもかかわらず、なぜGoの

はじめに はじめまして。NTTデータでデータサイエンティストを務めております池野です。 本記事では、Databricks Assistantを活用して需要予測モデルを構築してみた内容をご紹介します。 内容に少しボリュームがあるため、前編・後編の2部構成でお届けします。 前編：背景・コンセプト整理からEDA（探索的データ解析）、需要要因の仮説出しまで 後編：特徴量設計、ベースライン構築、機械学習モデル構築、振り返りまで 需要予測はビジネスインパクトの大きいテーマですが、実務では前処理やEDA、特徴量設計など

本記事は 2026 年 3 月 18 日 に公開された「 Scale fine-grained permissions across warehouses with Amazon Redshift and AWS IAM Identity Center 」を翻訳したものです。 Amazon Redshift は、フルマネージドでペタバイト規模のクラウドデータウェアハウスで、分析ワークロードを容易にスケールできます。複数のビジネスユニットにまたがって分析機能を拡張する際、各ウェアハウスのきめ細かなアクセス許

こんにちは。香西です。 今回は、生成AI（Claude Code や GitHub Copilot など）と MCP（Model Context Protocol）を組み合わせて、AIに自由度が高く人間にもわかりやすいシステム構成図を .drawio.svg 形式で描かせるためのツール「 mcp-drawio-svg 」を作成し、OSSとして公開しました。 この記事では、開発に至った背景や、既存の作図ツール（Mermaidなど）が抱えていた課題、そして本ツールを使った実際の作図フローについて解説します。

こんにちは、SCSKの松岡です🪣 データ基盤の構築でIceberg (S3 Tables)を導入した際の試行錯誤を整理しました。 従来のS3によるファイル格納型のデータレイクと比較し、Icebergを採用することで得られたメリットや、それをマネージドで扱えるS3 Tablesの利便性について紹介します。   背景 データ活用基盤におけるデータレイクは、単にデータを蓄積するだけでなく、直接参照して検索・分析に活用したいというニーズが増えています。そのような用途では、複数テーブルのJOINや同時アク

0.はじめに NTTデータの鶴ヶ崎です。 公共分野の技術戦略組織に所属しており、普段はクラウド（主にAmazon Web Services（AWS））を用いたシステム構築等を行っています。 CloudWatch Logs Insightsを使ったご経験はありますか。当該機能は、クエリ言語に慣れていないと使いづらいと思います。そのため今回は、CloudWatchにおけるクエリを自動生成する生成AI機能を試してみようと思います。 1.前提知識 1.1.CloudWatch Logs Insightsとは Cl

AWS は創立 20 周年を迎えました! 着実なイノベーションのペースで、AWS は 240 を超える包括的なクラウドサービスを提供するように成長し、毎年何百万ものお客様に何千もの新機能をリリースし続けています。この間、このブログには 4,700 件を超える投稿が公開されました。これは、 Jeff Barr 氏が創立 10 周年記念記事を書いたときまでの 2 倍以上です 。 AWS は私の人生を変えました 20 年前に私が行っていたことを振り返ってみると、私は 2006 年 3 月 13 日に、 韓国 N

はじめに：データ活用の理想と現実、そして進化するガバナンスの系譜 「データ駆動型経営」や「デジタルトランスフォーメーション（DX）の推進」が企業の至上命題となる中、多くの企業は依然としてデータからビジネス価値を創出するプロセスにおいて、大きな壁に直面しています。データサイエンティストが高度なAIモデルを構築し、経営層がデータドリブンな意思決定を目指す一方で、基盤となる「データ」そのものの管理と統制が追いついていないことが、プロジェクトの重大なボトルネックとなっています。 「経営会議において、営業部門とマー

本記事は 2026 年 1 月 12 日 に公開された「 Navigating architectural choices for a lakehouse using Amazon SageMaker 」を翻訳したものです。 組織がデータを活用して意思決定やイノベーションを推進する動きは加速しています。ペタバイト規模の情報を扱う中で、従来はデータレイクとデータウェアハウスという 2 つの異なるパラダイムに分かれてきました。それぞれ特定のユースケースに強みがある一方、データ資産間に意図しない障壁を生むことが

0.はじめに NTTデータの鶴ヶ崎です。 公共分野の技術戦略組織に所属しており、普段はクラウド（主にAmazon Web Services（AWS））を用いたシステム構築等を行っています。 今回は、以下2つを使っていて違いが分からなかったので比較と、使い分け方針を検討してみようと思います。 CloudTrail Lake CloudTrailログが連携されたCloudWatch Logs Insights 1.CloudTrail Lakeとは CloudTrail Lakeとは、監査/セキュリティ調査/

こんにちは、クラウドエース株式会社 技術本部 第三開発部の宮川です。 2026 年 3 月の「Agentic AI Summit '26 Spring」開催が目前に迫っています。今回のサミットが掲げるテーマは「生成から実行（Agentic）へ」。 AI が自律的に業務を完結させる時代の到来です。 3 月のサミットの前に、改めて 2025 年 秋に開催された「AI Agent Summit ’25 Fall」の内容を振り返ってみたいと思います。AI 活用は「生成」から、自律的に行動する「エージェント（Age

福岡Rubyist会議05 参加レポート こんにちは！Timeeでバックエンドエンジニアをしている志賀( @akitoshiga )です。 表題の通り「福岡Rubyist会議05 」に参加してきたのでそちらのレポートを書きたいと思います！ regional.rubykaigi.org 今回「Kaigi Pass」という社内制度を利用して参加しました。 「Kaigi Pass」とは、世界中で開催されているすべての技術カンファレンスに無制限で参加できる制度です。 productpr.timee.co.jp 会

エピソード紹介 Ep.1 – クリーンアーキテクチャとは Ep.2 – 認証方式の実践的な紹介 Ep.3 – ER設計と監査ログ Ep.4 – RepoScanner の実装とテスト ← 今回はこちら Ep.5 – Copilot プロンプトを効率化 こんな方へ特におすすめ クリーンアーキテクチャの理屈は分かったけど、どこから書き始めるの？と疑問な方 クリーンアーキテクチャで小さな MVP を実装するワークフローに興味がある方 TDD（テスト駆動開発）を実務に取り入れて、壊れにくいコードを書き