本稿は、2026年1月5日に公開された AWS Blog “ Agentic Cloud Modernization: Accelerating Modernization with AWS MCPs and Kiro ” を翻訳したものです。 今日の急速に進化するテクノロジー環境において、組織はレガシーシステムのモダナイゼーションを進めながら、運用上の優秀性を維持し、コストを管理するという大きなプレッシャーに直面しています。従来のクラウドモダナイゼーションのアプローチでは、多くの場合、数週間にわたる手作

はじめに こんにちは！デリッシュキッチンで主にバックエンドの開発を担当している秋山です。 最近GitHub公式ブログで発表された GitHub Agentic Workflows というツールを知り、使い心地が気になったので試してみました。本記事では、CI/CDパイプラインにAIエージェントを組み込んで、テスト失敗時の原因調査からIssue作成までを自動化するワークフローを試しに構築した体験を紹介します。 目次 はじめに GitHub Agentic Workflowsとは 今回試してみたこと セットアッ

はじめに こんにちは！アプリ開発グループ iOSチームの服部です。 今回、アプリ開発グループでスナップショットテストを導入しました！ UIの見た目が意図せず変わっていないかを自動で検証できる「スナップショットテスト」。便利な仕組みですが、実際にチーム開発で運用するとなると、画像ファイルの管理やCIでの差分検知など、考えることが山積みです。 この記事では、ココナラiOSアプリで swift-snapshot-testing を導入し、本番運用に乗せるまでに行った工夫を紹介します! ⚠️: 本記事では、新規画

はじめに 触ってみた Step 1:Agent Space の作成 Step 2: DevOps Centerでアプリ全体を把握 Step 3: Amazon CloudWatch Alarmの調査 Step 4: Investigation（原因調査） Step 5: Mitigation Plan（緩和策の生成） Step 6: Prevention（再発防止策） ワークショップを通じて 今後の展望 テスト工程への参加 学びの機会が減る!? まとめ はじめに 皆さま、お久しぶりです。入社5年目の堀内で

はじめに こんにちは、サーバーワークス 飯山です。 Amazon Connectでのコンタクトセンター構築において、時間がかかるフェーズの一つが「テスト」かと思います。 これまでは、修正のたびに実際に電話をかけ、DTMF（プッシュボタン）操作を行い、挙動やログを確認するという物理的な作業が必要でした。 本記事ではテストの効率化に大きく貢献できる、Amazon Connectの標準機能として提供されている「テスト・シミュレーション機能」について解説します。 Lambdaのモック化や発話内容のアサーション（検

1. はじめに：なぜ「ただ並列化」しても速くならないのか？ Snowparkを用いてデータ分析や加工を行っていると、処理時間の長さがボトルネックになる場面に直面します。その際、「Pythonなのだから並列化すれば速くなるはずだ」と考えるのは自然な発想でしょう。 しかし実際に実装してみると、次のような問題に遭遇することがあります。 マルチプロセス（Joblib）で高速化を試みたところ、PicklingError が発生する マルチスレッド化しても、処理時間がほとんど変わらない（場合によっては遅くなる） その

こんにちは。Yahoo!オークションでAndroidアプリの開発を担当している高松です。2025年11月1日（土）に開催されたKotlin Fest 2025にて、LINEヤフー株式会社は「ことりプラ...

本記事は「 New spec types: fix bugs and build on top of existing apps 」を翻訳したものです。 モノリスからマイクロサービスへの移行を進めているとします。アーキテクチャはすでに明確で、イベント駆動、非同期メッセージング、特定のレイテンシ要件があります。必要なのは実装の手助けだけです。あるいは、バグを修正しているとします。何が壊れていて、何をそのままにすべきかはわかっています。外科的な修正が必要です。アプリの他の部分を変更したり、トークンを無駄に消費

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この記事では、 Amazon DynamoDB データに対する検索を Amazon OpenSearch Service との ゼロ ETL 統合を使用して実装する方法を紹介します。データパイプラインの構築と保守を行うことなく、アプリケーションに全文検索、あいまい一致、複雑な検索クエリを追加する方法を学びます。 Amazon DynamoDB は、大規模な環境で 1 桁ミリ秒の応答時間と高スループット操作を必要とするアプリケーションに最適な選択肢です。OpenSearch Service と組み合わせるこ

議論マイニング 【連載】自然言語処理の研究動向　第8回 2026.2.18 株式会社Laboro.AI　リードMLリサーチャー　趙 心怡 概　要 議論マイニング（Argument Mining、AM）は、人々が特定の意見を持つに至った理由を明らかにすることで、従来の感情分析よりも一歩踏み込んだ洞察を提供します。初期の「意味埋め込み技術（semantic embeddings）」の画期的進歩により、議論をクラスタリングして主要なポイントに集約することが可能になり、その後の研究では議論の質や多様性を評価する手

AI コーディングアシスタントに簡単なこと、例えば関数名の変更やファイルの移動を依頼すると、突然復旧作業に追われることがあります。インポートが壊れたり、参照が存在しないファイルを指したりします。5 分前にコンパイルできていたコードベースが、至る所でエラーを投げ始めます。20 秒で終わるはずのリファクタリングが、5 分間のデバッグとクリーンアップセッションに変わってしまうのです。 エージェントにとってリファクタリングが難しい理由 リファクタリングは単なる大規模な検索置換ではありません。コードベースのセマンテ

QAエンジニアの採用・選考　どう採るどう通る？連載の第3回です。 前回の記事 では、求職者の立場から「どのようなQAエンジニアが求められているのか」を把握する重要性について解説しました。募集背景を理解し、「自走できる人」などの抽象的なキーワードの裏にある具体的な期待値を読み取ることが大切、という内容でした。 では、企業が求めるQA像を理解できたとして、それをどう伝えれば採用担当者や書類選考を行うエンジニアに「この人を採用したい」と思わせることができるのでしょうか。 第1回 で述べたように、私が採用担当とし