はじめに こんにちは。開発本部 開発1部 デリッシュリサーチチームの江﨑です。 デリッシュリサーチは、デリッシュキッチンに蓄積された検索ログやレシピへの反応をもとに食トレンドを分析できるサービスです。 本記事では、社内用にデリッシュリサーチのデータを Claude から自然言語で問い合わせられるようにする MCP サーバーを自作した話を紹介します。FastMCP と Databricks Apps で実装した構成、運用上のノウハウ、そしてリリース後に社内で広がった活用事例をまとめます。 はじめに 背景：な

1. 自己紹介・経歴 はじめまして、データアナリストのrizumuです。2025年にタイミーに入社しました。 前職ではファッション系のCtoCマーケットプレイスを運営する会社で約4年間データアナリストとして働いていました。UIの分析やクーポン施策の効果検証、顧客セグメントの分析などを担当していました。 2. なぜタイミーを選んだか 転職活動で最も重視したのは、アナリストが多い環境で働きたいという点でした。 前職のチームでは、少人数ならではのスピード感や、幅広い領域を任せてもらえる環境に感謝していました。一

本記事は 2026 年 2 月 12 日 に公開された「 Achieve near-zero downtime database maintenance by using blue/green deployments with AWS JDBC Driver 」を翻訳したものです。 最新のアプリケーションは継続的な可用性を求めており、データベースのメンテナンス運用は開発チームにとって重要な課題となっています。データベース更新、パッチ適用、アップグレードに対する従来のアプローチでは、ダウンタイムや

想定読者：SOC アナリスト、脅威ハンター、検知エンジニア。SIEM の経験はあるが Elastic / EQL は初めて、あるいは復習したい方。 読了時間：約 15 分 セキュリティ運用の現場では、毎日とんでもない量のログを見ます。Elasticsearch は「ログを保存して検索する」のはとても得意です。でも、 脅威の検出 となると話が一段難しくなります。 なぜか。攻撃は単独のイベントではなく、 複数のステップが時間軸の上で連なる流れ だからです。 たとえば、次のような流れを「ひとかたまり」として検出

AI エージェントに本番データを分析させるには、単にモデルと API をつなぐだけでは足りません。認可、ビジネスデータカタログ、ドメイン知識の 3 要素が揃うことで、エージェントは組織のアクセス制御とデータ構造を尊重した形で動作できます。 本記事は、シリーズ「AWS における AI エージェント対応のデータ基盤」の第 1 回です。 Amazon SageMaker を使用したデータ分析エージェントの参照実装としてサンプルリポジトリ aws-samples/sample-sagemaker-agentic-

はじめに こんにちは。全社データ技術局データビジュアライゼーションチームの與田龍人です。 モダンデー ...

はじめに 対象読者と前提条件 Dataset Q&A とは Dataset Q&A と Topic Q&A の使い分け やってみる 1. 検証構成の全体像 2. 使用したサンプルデータ 3. Amazon Quick の VPC 接続設定 4. データソースとデータセットの作成 5. Dataset Q&A で質問してみる 6. Explain 機能で生成 SQL を確認 7. Dataset Enrichment の設定 8. Enrichment あり／なしの比較 まとめ 参考資料 はじめに こんにち

こんにちは、Control Plane部認証認可グループの平岩です。私たち認証認可グループではバックエンドAPIにGoを多く採用しています。共通基盤である特性上高RPSに耐えられる必要があり、また安定して低いレイテンシでリクエストを処理することが求められます。本記事ではGoの標準パッケージである sql.DB の内部実装を、 ソースコード （Go 1.26時点）を読みながら解説します。 はじめに sql.DB とは何か 内部実装の詳解 DB 構造体の主要フィールド クエリ実行の全体像 BadConn リト

はじめに こんにちは、BASE株式会社 Product Governance（通称：プロガバ）チームの緒方です。 突然ですが、皆さんは「IT統制」や「ガバナンス」と聞いてどんなイメージを持ちますか？ 「開発スピードが落ちそう」「お堅い事務作業」……そんな風に思われがちなこの領域ですが、我々は少し違います。 今回は、私たちがどのような思いで「守り」を「攻め」に変える仕組み作りをしているのか、その裏側をお話しします。転職を考えている方も、そうでない方も、新しいキャリアの形としてご一読いただければ幸いです。 3

こんにちは。クラウドエース株式会社で Google Cloud 認定トレーナーをしている廣瀬 隆博です。 ヘヴィメタルのライブに行くと、ステージ前ではモッシュやダイブといった 激しい自己表現 が繰り広げられます。セキュリティ（警備員）の方々は最前線でファンが怪我をしないよう、そしてステージに侵入しないよう必死に防御してくれています。しかし、どれだけ強固な警備体制を敷いていても、熱狂のあまりステージ前の柵を越えてしまうファン はゼロにはなりません。そんな時、大切なのは 「絶対に越えさせないこと」以上に、「越

本記事は 2026 年 5 月 5 日 に公開された「 Amazon Aurora DSQL for global-scale financial transactions 」を翻訳したものです。 Amazon Aurora DSQL を使えば、強い整合性と低レイテンシーを両立しながら、複数の AWS リージョンにまたがるグローバル規模の金融トランザクションを実行できます。従来はこの選択にコストが伴いました。夜間のリコンシリエーションバッチ、手動フェイルオーバー手順、顧客残高や決済を扱うシステムでの短時間

みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクトの西村です。 今週も 週刊AWS をお届けします。 AWSが提供するAIエージェント搭載の統合ワークスペース「Amazon Quick」をご存知でしょうか？自然言語で質問・指示するだけで、社内データの検索・分析・業務自動化をひとつの画面で完結できるサービスです。5月26日（火）に東京・赤坂にて、Amazon Quickの導入を検討中の企業向けに、複数のパートナー企業の支援内容を半日で比較検討できるイベント「 Amazon Quick で実現するAI業務変革

G-genの菊池です。Looker におけるデータモデリングにおいて、複雑な分析や集計を効率化する 派生テーブル （Derived Tables）について、その機能分類と選定の基準を解説します。 Looker の派生テーブルとは 定義方法による分類 概要 ネイティブ派生テーブル SQL ベースの派生テーブル データの保持方法による分類 概要 一時的な派生テーブル 永続的な派生テーブル（PDT） 永続性戦略 概要 トリガーベースの戦略 保存期間ベースの戦略 データベースが管理する戦略（マテリアライズドビュー

AWS の請求書からわかるのは、支出パターンだけではありません。セキュリティ上の問題を特定することもできます。 AWS Cost and Usage Reports (CUR) には、 AWS Organizations 全体にわたる詳細な使用状況データが含まれており、コスト最適化の機会の発見、コストの配分、そして潜在的なセキュリティリスクの検出に活用できます。この記事では、AWS CUR を使用して環境内の潜在的なセキュリティ上の問題を特定する方法について説明します。潜在的なリスクの例と、それらがアカウ

2013 年以来、 Amazon Redshift はオンプレミスの数分の 1 のコストでクラウドデータウェアハウスの力を最大限に発揮してきました。高密度コンピューティングから Amazon RA3 インスタンス 、Provisioned から Amazon Redshift Serverless へとアーキテクチャ世代が進むたびに、クエリが前世代よりも低コストかつ高速になり、効率性が向上しました。 10 年以上にわたるデータ量の増加と分析要件の進化により、組織では頻繁にアクセスされる構造化データのための