このBlog postは Open Governance for MySQL: A Step Forward for the Community の日本語訳です。 MySQL — 世界中の数百万のアプリケーションを支えるオープンソースデータベース — が新たな章を開きます。本日、Oracleは、より広範なコミュニティがプロジェクトの開発と方向性に参加するための道筋を作る、 MySQLのコミュニティガバナンスモデルを発表 しました。 このポストでは、AWSがこの動きを支持する理由と、MySQLコミュニティに

2026 年 6 月 15 日週、 AWS Summit New York City では、何千人ものお客様、パートナー、ビルダーが集まり、クラウドと AI のイノベーションの最新情報を紹介する無料の1日イベントを開催しました。Jane Goodall 博士とAWS のエージェンティック AI 担当副社長である Swami Sivasubramanianは、 基調講演 で一連のAIローンチを発表しました。これらはすべて、「時間の経過とともに価値を複合化するエージェント」という 1 つのテーマに基づいて構築

はじめに こんにちは、クラウドエースの梶尾です。 Google Cloud のコンピューティングサービスを検討するとき、必ずと言っていいほど選択肢として並ぶのが Compute Engine と Cloud Run です。 よく「クラウドは柔軟だから、まずは手軽な方で始めて、あとで変えればいい」という言葉を耳にします。 しかし、実務で言えば、開発途中のプラットフォーム変更は設計・運用・CI/CD パイプラインのすべてにおいて、手戻りを発生させます。 最初の一歩を間違えると、その後の開発効率やコストに大きな

こんにちは、LINEヤフー株式会社の福野です。先月開催されたGoogle I/O 2026に初めて参加してきました。本記事ではそんな初参加者の目線からGoogle I/Oの魅力を紹介するほか、当社で行...

1. はじめに ChatGPTやClaudeのような汎用的なLLMサービスを業務に取り入れる動きが広がる一方、専門業務の現場で本格活用しようとすると、二つの課題にぶつかります。 一つは「生成AIだけでは業務を完遂できず、 […]

国内最大規模の学習型 IT カンファレンスである AWS Summit Japan が、2026 年 6 月 25 日（木）・26 日（金）の二日間にわたり幕張メッセで開催されます。今年のサミットでは エージェンティック AI と Physical AI（フィジカル AI） が大きなテーマとして掲げられており、AI Agent が自律的にタスクを遂行するだけでなく、現実世界のモノを動かす技術に注目が集まっています。ヘルスケア・ライフサイエンス（ HCLS ）ブースでは、昨年に続き（ 開催報告はこちら ）、

AWS Graviton プロセッサは世代を重ねるごとに着実に進化を遂げ、イテレーションを経るごとに、コンピューティングパフォーマンス、料金パフォーマンス、エネルギー効率の点で進歩してきました。re:Invent 2025 では、Graviton5 を搭載した初のインスタンスである Amazon EC2 M9g のプレビュー版について お知らせしました 。それ以降、お客様は、幅広いワークロードで M9g をテストし、その結果を共有してくださいました。 ClickHouse は、コードを変更することなく、M

はじめに はじめまして、村尾と申します。 2026年1月にセーフィーへ入社し、気付けばもう5ヶ月が経ちました。 フロントエンドエンジニアとして、日々プロダクト開発に携わっています。 セーフィーに来る前は、愛知県のスタートアップで7年間、フルスタックエンジニアをしていました。 当時から AI には触れていましたが、ここに来てから景色が大きく変わったので、今回は新入社員の等身大の目線で、その変化について書いてみようと思います。 「セーフィーで実際 AI はどう使われているのか」が気になっている方の、雰囲気を掴

このブログは、第一三共株式会社 スマートリサーチ第二研究所と QSimulate による共著です。 はじめに 第一三共株式会社 (以下、第一三共) では D4 を活用し、DMTA サイクル (Design-Make-Test-Analyze) の中で Structure Based Drug Design (SBDD) 及び親和性予測を通じた創薬効率化を推進している。 創薬研究の高度化に伴い、親和性予測の精度向上はますます重要な課題となっている。Free Energy Perturbation (FEP)

みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクトの河井です。 6 月といえば、いよいよ FIFA ワールドカップ 2026 が開幕します！日本代表の活躍に期待が高まりますね。このワールドカップ期間中にもう 1 つ熱いイベントがあります！ 6 月 25-26 日に幕張メッセで開催される AWS Summit Japan 2026 です。ワールドカップではチームワークとデータ分析が勝敗を分けますが、製造業でも AI エージェントとデータ活用が競争力の鍵を握る時代になりました。今月の「月刊 AWS 製造」では、

大学生向けのプログラミング学習コミュニティ「POSSE」では、実践的な開発スキルやチームワークの向上を目指して、独自のカリキュラムを提供しています。 その中でもチーム開発は、個人の学習では得られない「チームでものをつくる力」を試される実践プログラムとなっており、約2 カ月間、企業から提示されたリアルな課題のもとで、プロダクト開発に取り組み、その成果を発表します。 2年生・3年生にとって学びの集大成となる取り組みで、要件定義から設計・開発・発表までを一貫して経験します。上級生となる4年生は後輩たちの取り組み

みなさん、こんにちは。株式会社 APTO で Physical AI のデータ基盤を構築している田中です。 近年、ロボット向け VLA モデルの台頭により、AI 開発の成否は「学習データの品質」に強く依存するようになっています。 しかし、大容量かつ厳密な同期が求められるロボットの操作データを品質を落とさずに日々収集することは非常に困難であり、Physical AI 開発における最大のボトルネックとなっています。 このブログでは、同じ課題に直面するチームの参考となるよう、APTO 社がこの「データ収集」のハ

スタートアップとの仕事には、本当に刺激的な何かがあります。私は 2 年以上にわたって、このような仕事に精力的に取り組んできました。スタートアップは、他とは異なる周波数で活動しています。切迫感は切実で、制約は厳しく、背負っているリスクは個人的なものです。これらのスタートアップがビジネスモデルを証明するという課題を乗り越えるのをサポートするには、技術的な専門知識だけでなく、迅速に行動し、前提を疑い、まだ完璧なデータが存在していない時点から適切なアーキテクチャに賭ける意欲が必要です。 私が最も気に入っているのは

はじめに Turing foundation-AIチームに所属している東京科学大学の川村です。 NVIDIAからAlpamayoとあわせて、自動運転向けのシミュレーション環境である AlpaSim が公開されました。AlpaSimは、実走行ログから3D Gaussian Splatting (3DGS)を用いて再構成されたシーン上で、自動運転モデルをクローズドループ（closed-loop）で評価できるシミュレーターです。 本記事では、Alpamayoなどの公式で用意されているモデルだけでなく、自分たちで

フロントエンドもアーキテクチャに向き合う！ こんにちは！フロントエンドエンジニアの浅川です！ この記事では、社内向け管理画面（以降「社内システム」と呼びます）を段階的に整えながら、今の形へたどり着くまでの考え方を、時系列でまとめてみたいと思います。 この記事でまとめること 各レイヤーの責務と、ディレクトリ構造 「どこに何を置くか」の分割の目安 前提：社内システムの構成 まず、社内システムの技術スタックを簡単に紹介します。 フレームワーク: Vue 3 + Nuxt 4（SPA、SSR なし） バックエンド