Kiro CLI V3 は、Kiro IDE と Kiro Web を動かしているものと同じ エージェントハーネス をターミナルで使えるようにします。V3 では、計画・実装・レビューが必要なタスクを Kiro に渡し、 workflow のエージェントがバックグラウンドで各ステップを進めている間も、ご自身は作業を続けられます。 クラウドセッション を開始すれば、ノート PC を閉じても作業は止まりません。新しい spec モード では、Kiro がコードを書き始める前に要件と設計を Kiro と一緒にレビ

生成AIの利用が広がる中で、次のテーマとして注目されているのがAIエージェントです。AIエージェントを最もシンプルに表すなら、 モデルが自律的にツールを繰り返し使う仕組み です。 目的を与えると、モデルは次に何をすべきかを考え、必要なツールを選びます。そして、その結果を受け取って、さらに次の行動を決めます。 この自律的にツールを使うという性質が、AIエージェントを便利にしています。同時に、この性質はセキュリティ上の意味も大きく変えます。 従来のLLMで問題になっていたのは、主に何を出力するかでした。しかし

1. はじめに 2026年9月に、AWS Certified Generative AI Developer - Professional（AIP-C01、以下AIP）を受験し、817点で合格しました！ 学習を始める前は、AWS Certified Solutions Architect - Professional（以下SAP）を取得していたものの、Amazon Bedrockを使った経験はありませんでした。 この記事では、受験前の前提知識、実際に使った教材と勉強方法、そして学習を通して得られたことを紹

はじめに Turingのインフラチームで、クラウドGPUクラスタの構築・運用を担当している大戸（おおど）です。先日、Platform Engineering Kaigi 2026（PEK2026）で、マルチクラウドとオンプレミスにまたがるGPU基盤についてお話ししました。構成管理の方針は公開した登壇資料にまとめています。 Amazon SageMaker HyperPodは、障害ノードの自動交換などを担うマネージドサービスで、私たちの運用負担を減らしてくれています。一方、サービスが行う初期化や設定更新の流

Workspace Studioでできること まずGoogle Workspace Studioとは何か、何ができるのかを簡単に説明します。Google Workspace Studioは、コードを書かずに業務の自動化フローを作れるツールです。2025年12月に正式リリースされ、その後もアップデートが続いています。

自動化フローは「受信 → 分類 → 回答案作成 → 下書き → 通知」の5ステップ 今回構築するフローの全体像は以下のとおりです。

「受信 → Gemini判定 → 条件分岐 → ラベル付け → 通知」の5ステップ

「自治体のためのクラウドコスト最適化」シリーズについて 自治体がガバメントクラウド上で業務システムを運用する場合、クラウド利用料の管理はオンプレミスとは性質の異なる実務になります。従来は、機器を調達した時点で費用がほぼ固定され、その後の管理は保守契約の範囲で済みました。クラウドは使った分だけ課金されるため、構成を変えれば費用も変わります。移行しただけでは費用は下がらず、稼働後に構成を見直し続けることで効果が出ます。 ところがこの見直し作業は、技術的な判断を伴うため日々の運用を担う事業者に委ねられがちです。

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でデータエンジニアをしている吉田です。 今回は、Unity CatalogのData Classificationで機密データを含むカラムを自動検出し、付与されたタグをもとにABACのcolumn maskポリシーでマスクするまでを試した話を紹介します。 注意点 本記事の検証に使ったデータは、すべてFakerで生成した架空のものです。 実在する人物や実環境のデータは含んでいません。 また、テストに使ったテーブルは検証用に新しく作ったものです。 D

本ブログは 2026 年 10 月 7 日に公開された AWS Blog “ Configuring your AI vulnerability harness, Part 2: The steering file ” を翻訳したものです。 この記事では、AI モデルを設定し、経験豊富なセキュリティアナリストと同等の一貫性で、構造化された証拠ベースの脆弱性トリアージを実行させる方法を紹介します。すべての分析セッションで構造的検証、証拠ベースのスコアリング、インフラストラクチャを考慮した優先順位付けを徹底さ

本ブログは 2026 年 10 月 7 日に公開された AWS Blog “ Building your AI vulnerability harness, Part 1 ” を翻訳したものです。 脆弱性スキャナーが検出結果を生成するペースは、手動のトリアージで処理できる速度を上回っています。開発者が多くの依存関係を伴うコードをより多くリリースするにつれて、検出結果の候補も増え続けます。 スキャナーが生成する検出結果の多くは、悪用される可能性が低いものです。重要な検出結果は、エンジニアが分析をやり直さずに

スタメンでCTOしております、 @tnir ( X: @takuya_stmn , note: @takuya_stmn ) です。 2023年9月、スタメン技術ブログで次の記事を公開しました。 ドメイン駆動設計は何を解決する手法なのか 記事では、TUNAG の技術的負債解消に向けてドメイン駆動設計（DDD）の導入を検討している、と書きました。その後の対外的な印象として、「スタメンは DDD を積極導入している」と読まれる場面がありました。 本記事の目的は二つです。 当時の検討表明と、いまの実装実態のあい

NTTデータ2年目社員の湯川と、1年目社員の喜田(@kidatakeru)と齋藤(@maaya)です。 クラウドインフラ領域に携わる若手エンジニア3名で、2026年7月30日・31日に東京ビッグサイトで開催された Google Cloud Next Tokyo 2026に参加しました。 本記事では、参加したセッションや展示から、クラウドインフラやSREの業務とのつながりを感じた内容を紹介します。 DAY 2のレポートでは、AIエージェントを支えるインフラ、実行基盤、データ、セキュリティについて紹介していま

NTTデータ3年目社員の栫と、1年目社員の喜田（@kidatakeru）、齋藤（@maaya）です。 2026年7月30日・31日に東京ビッグサイトで開催されたGoogle Cloud Next Tokyo 26のDAY 2レポートです。 DAY 2で特に印象に残ったのは、運用に関する話題の多さです。 基調講演ではAIエージェントを動かし続けるための基盤が紹介され、各セッションでもデータベース移行に伴うチューニング、ハイブリッドクラウド運用、障害対応、オブザーバビリティなど、システムを継続的に運用するため

はじめに こんにちは、ZOZOMO部FBZブロックの杉田です。普段は Fulfillment by ZOZO （以下、FBZ）が提供するAPIシステムを開発・運用しています。昨年からは、社内における開発者向けAI支援ツールの推進を担う専門チームも兼務しています。 FBZ APIは2017年にServerless Frameworkで構築を開始し、現在はAWS Lambda（以下、Lambda）の関数500本超、40個以上のスタックで稼働しています。サーバーレス自体の運用負荷は低い一方、9年間でツールの有償