こんにちは。開発1部の村上です。 本記事は AIブログリレー 8本目 です。 エブリーではAIエージェントを社内のあらゆる業務で活用していくことを目指しています。そのAIエージェントたちを支えるのがデータ基盤です。そしてこの基盤を、AIにデータを「読ませる」ためのものから、AIエージェントを「動かす」ためのものへ進化させていきたいと考えています。本記事では、そのために必要なステップを整理します。 人のための基盤から、AIエージェントを "動かす" 基盤へ これまでのデータ基盤は、暗黙の

🎯はじめに 古くは業務パッケージ製品、そして近年はLow-Code Platform製品(以下LCPと略)を用いて、短期間で業務アプリケーションを構築できる時代になりました。 一方で、LCPによる開発では、画面や業務ロジックの実装がスムーズに進む分、「実現したい業務が動くか」といった機能面の確認に意識が向きやすくなります。しかし、本番運用を見据えたときに重要になるのは、それだけではありません。性能・可用性・セキュリティ・拡張性・運用保守性といった、いわゆる非機能の観点も、あわせて抑えておく必要があります。

こんにちは、タイミーでバックエンドエンジニアをしている 福井 (bary822) です。 タイミーのバックエンドは巨大な Rails のモノリスアプリケーションです。以前から「アクセスが集中する特定のテーブル（以下、人気テーブル）への DB マイグレーションが日中に通らない」という問題を抱えており、看過できないレベルになってきたため、本格的に対処に乗り出しました。 この記事では、原因となっていたロングトランザクションに対し、Datadog と Devin を組み合わせた自動修正フローで対処した話と、その設

自己紹介 2000年代後半からSAPベーシス、2025年からSAP BDCとJouleを専門に働いています。 今でもSAPGUIでワークロード分析とかやってます。 JouleとかBDCとか、新しいことが大好きですが、古いことも大好きです。 最近は、SAPNote 3255746 - Unpermitted usage of ODP Data Replication APIs で巷をざわつかせている、ODP-RFCインターフェース経由でのSAPデータ抽出に関する対応についても取り組んでおります(興味がある方

～生成AIエージェント時代に知っておきたい「知識のデータモデリング」の本質～ はじめに 「チャンク分割が重要です。」 最近、この言葉を耳にする機会が本当に増えました。技術イベントの登壇でも、AIベンダーの提案セミナーでも、生成AIの解説記事でも、まるで業界の合言葉であるかのように当たり前に使われています。 しかし、私は時々、ふと立ち止まって考えてしまうのです。 「私たちは、この『チャンク』という言葉の持つ本当の重みを、どれほど理解できているのだろうか」と。 文章を機械的に300文字ごとに区切れば、それが優

本記事は 2026 年 6 月 16 日 に公開された「 Modernize Amazon Redshift: RA3 to RG Migration best practices 」を翻訳したものです。 Amazon Redshift は、フルマネージドで AI を活用したクラウドデータウェアハウスです。数万のお客様がエクサバイト規模のデータを業界最高水準のコストパフォーマンスで分析しています。Amazon Redshift は Amazon SageMaker Unified Studio でレイクハ

はじめに エムシーディースリー株式会社様（MCD3：以下同社）は、三菱商事グループの一員として、AI・デジタル技術を活用したオペレーティングモデルを構築することで顧客価値の最大化を目指し、社会課題の解決に取り組まれています。 同社では、建設業界向けの Vertical SaaS「 グリーンサイト 」「 ワークサイト 」や、流通・食品を取り扱う小売業界向けに特化した、マーケティングDXサービス「 cacicar（カシカル） 」など、複数の事業領域で産業DXを推進されています。三菱商事グループの持つ幅広い産業

! この記事は、Tableauで会員登録者数を可視化する際に発生した「総数」と「内訳の合計」が一致しない問題について、原因と対応方針を整理したものです。 公式仕様を網羅するものではなく、実務で起きた数値差異の調査・解消観点をまとめています。 はじめに Tableauで会員登録者数の推移を可視化していた際、ツールヒントに表示される「登録者数の総数」と「登録チャネル別内訳の合計」が一致しない事象が発生しました。 やりたかったことは、以下のようなダッシュボード作成です。 登録者数を日別に表示する 登録チャネルA

はじめに 近年、企業活動におけるデータ活用の重要性はますます高まっています。 データ分析やAI活用など、企業活動のさまざまな場面でデータが使われるようになりました。 一方で、データを有効に活用するには、単に大量のデータを集めるだけでは不十分です。 冷蔵庫に食材をたくさん詰め込んでも、何がどこにあるのか、いつ買ったものなのか、まだ食べられるのかが分からなければ、安心して料理に使えません。データも同じです。 データがどこにあり、どのような意味を持ち、誰が管理し、どのような品質状態にあるのかを把握できてはじめて

本記事は 2026 年 7 月 2 日 に公開された「 Amazon Redshift RG: Faster and lower cost, Graviton-powered 」を翻訳したものです。 Amazon Redshift は、Graviton プロセッサを搭載した新しいインスタンス RG の一般提供を開始しました。Amazon 独自の Graviton プロセッサ上に構築された RG は、以下を実現します。 データウェアハウスワークロードで RA3 と比較して最大 2.2 倍高速なパフォーマンス

本記事は 2026 年 7 月 1 日 に公開された「 AI-powered performance recommendations for Amazon Redshift 」を翻訳したものです。 Amazon Redshift を運用するデータプラットフォームチームは、 SYS_QUERY_HISTORY 、 SVV_TABLE_INFO 、 SVV_ALTER_TABLE_RECOMMENDATIONS などのシステムビューや、キャパシティ、クエリ実行、ストレージに関する Amazon CloudWa

本記事は 2026 年 6 月 29 日 に公開された「 Amazon Redshift delivers faster performance for BI dashboards and real-time analytics 」を翻訳したものです。 ビジネスインテリジェンス (BI) ダッシュボードとリアルタイム分析は、迅速な意思決定に欠かせないツールです。現代のデータウェアハウスは、複雑で長時間実行される分析クエリに優れるだけでなく、インタラクティブなリアルタイム体験を支える短時間のアドホッククエリ

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。 2026 年も折り返し地点を過ぎ、いよいよ下半期に入りました！上半期は生成 AI とエージェントに関するアップデートが目立ちましたが、その勢いは下半期も止まる気配がありません。今週も Claude Sonnet 5 の登場や Amazon WorkSpaces for AI agents の一般提供開始など、エージェント活用を後押しするアップデートが多数ありました。 一方で 6/30 には AWS のサービス

はじめに こんにちは。タイミーで Platform Engineer をしている小河原（ @kgwryk28 ）です。 現在、タイミーのシステムで利用しているメインのデータベース（Aurora MySQL）のバージョンアップを進めています。 前回の記事 では、アップグレードに伴う SQL の互換性や性能の検証について共有しました。 この記事では、そのアップグレードと並行して取り組んでいる Aurora MySQL の GTID モード有効化 を行うにあたって直面した課題と、それぞれをどう解決したかを紹介し

はじめに こんにちは。クラウドエース株式会社 第一開発部の猪野です。 データ活用が当たり前になった昨今、Google Cloud が提供するエンタープライズ向け BI プラットフォーム「Looker（ルッカー）」はご存知でしょうか？ 「Looker って名前は聞くけど、なんだか難しそう……」 そんな Looker 初学者の方 に向けたチュートリアルです。 データポータルとの決定的な違いは「LookML」による一元管理 機能が似ている「データポータル (旧 Looker Studio)」は直感的にグラフを作