この記事は、AWS の SAP グローバル責任者の Sara Alligood と、SAP の AI プロダクトアンドパートナーマネジメント部門長の Kai M ü hlbauer 氏との共著です 2025 年の SAP Sapphire にて、Amazon Web Services, Inc. と SAP は、パートナーがお客様のリアルタイムなビジネス課題を迅速に解決するための生成系 AI アプリケーションとエージェントを構築できるよう支援する、新しい AI 共同イノベーションプログラムの開始を発表しま

はじめに これは「Cortex AnalystをLevel別に検証してみよう」シリーズの パート2 です。 本稿はLevel 3（JOIN 前提） の検証と、そこから得た 設計上の考慮事項の整理にフォーカスしています。 前回（Part 1）の要点 単表〜マルチターン（Level1・2）では、初期設定のままでも、正答率は約7割。 単表〜マルチターン（Level1・2）では、“セマンティック”を整えることで正答率が改善 https://zenn.dev/nttdata_tech/articles/b7e27f

はじめに Snowflakeを導入している組織の中で、「せっかくデータがあるのに、SQLが書けないから触れない…」という声を耳にすることはありませんか？ アナリストやエンジニアだけでなく、営業や企画などビジネスユーザも自分でデータを整形して取り出し、分析できたら便利なのに。 そんな課題を解決するヒントのひとつがSnowflake Cortex Analyst だと、私は考えています。 今回はその実力を、実際の検証シナリオを通じて探ってみたいと思います。 1.　Cortex Analystとは Cortex

TL;DR 複雑なネットワーク接続をシンプルに : NCC は、多数の VPC やオンプレミス拠点を「ハブ＆スポーク」モデルで一元管理するサービスです。VPC ピアリングでは管理が煩雑になる大規模・多拠点接続の課題を解決します。 進化し続ける接続ハブ : VPC 間のルート交換や PSC 連携などの新機能が正式リリースされ、ハイブリッドクラウド環境におけるネットワーク管理の中核として、さらに強力で柔軟なソリューションになりました。 設計・運用の重要ポイント : 共有 VPC と組み合わせる際は「ハブはホス

はじめに GoのWebフレームワークとして著名なものにGinがあります。 GinにおいてHTTPリクエストを取り扱うにはgin.Context型の構造体を取り扱いますが、これをなんとなく使うと危険な使い方をしかねないため、注意が必要というお話です。 何となく書いてたもの GinでDBアクセスするアプリを書こうとしており、OpenTelemetry(OTEL)を入れるような設定を入れようとしていました。 主な流れを取り出すと以下のようになります。実際はdatabase/sql直接ではなくてORM経由だったり

テストエンジニアのユッキーです。 普段は自動化担当部署で、お客様のテスト自動化導入をご支援したり、社内の自動化技術の研究開発に携わっています。 皆さんの周りでも、「AI」という言葉を聞かない日はないのではないでしょうか。ある調査では、2024年のソフトウェア開発トレンドの第1位が「生成AI」で、半数以上の開発者が実際に導入しているという結果も出ています 。この大きな波は、私たちテストエンジニアの仕事にも確実に押し寄せています。 しかし、「AIがテストを自動化する」という言葉だけが先行し、具体的に「何が」「

こんにちは！ Catoクラウド 技術担当の中川です。 この記事はCatoクラウドのPoCの進め方をご説明する記事になります。 SCSKはこれまで多くのお客様へPoCのご支援をさせていただきました。 この記事ではそれらの実績をもとに、PoC前に準備しておくべきことから、PoCのよくある検証項目、困ったときの対処方法までご紹介しています。 また検証項目のご説明は、TechHarmonyで私たちが作成してきたブログを引用しリンク集のような記載にしています。 気になる機能は随時各リンクへアクセスください。 Ste

創業期からSHIFTの成長を支えてきたソフトウェアの品質保証事業。これまで取り組んできたテストケースは1億1,451万件以上（※2025年1月時点）にのぼります。 この膨大なテストデータを活かすべく手がけているのが、 テスト設計ツール「TD AI Assistant」 です。生成AIによるテスト設計の高速化・高品質化を目指しています。

創業期からSHIFTの成長を支えてきたソフトウェアの品質保証事業。これまで取り組んできたテストケースは1億1,451万件以上（※2025年1月時点）にのぼります。 この膨大なテストデータを活かすべく手がけているのが、 テスト設計ツール「TD AI Assistant」 です。生成AIによるテスト設計の高速化・高品質化を目指しています。

創業期からSHIFTの成長を支えてきたソフトウェアの品質保証事業。これまで取り組んできたテストケースは1億1,451万件以上（※2025年1月時点）にのぼります。 この膨大なテストデータを活かすべく手がけているのが、 テスト設計ツール「TD AI Assistant」 です。生成AIによるテスト設計の高速化・高品質化を目指しています。

こんにちは。 ファインディ株式会社 で Tech Lead をやらせてもらってる戸田です。 現在のソフトウェア開発の世界は、生成AIの登場により大きな転換点を迎えています。 GitHub CopilotやClaude Codeなど生成AIを活用した開発支援ツールが次々と登場し、開発者の日常的なワークフローに組み込まれつつあります。 そのような状況の中で先日、Findy AI Meetupの記念すべき第1回を、2025年8月4日(月)に福岡にて開催致しました！ tech.findy.co.jp そのイベント

はじめに こんにちは。KINTOテクノロジーズで KINTO FACTORY サービスのQAを担当している遠藤です。 2025年5月から「インプロセスQA」として活動を始めました。今回は、QAの視点からFACTORYの開発風景をご紹介します。 このブログを通じて、FACTORYというサービスやKINTO全体の開発に、少しでも興味を持っていただけたら嬉しいです。 インプロセスQAとして開発チームに溶け込む - KINTO FACTORYの品質文化 インプロセスQAとは 「インプロセスQA」とは、開発チームの

はじめに これまでのブログ では、Gitの基本的な使い方を学び、GitLab上でリポジトリを連携させる方法を解説してきました。これで、Gitの基本的な機能はバッチリです。 今回は、Gitの知識をさらに広げ、GitLabが提供する機能群に焦点を当てます。GitLabの画面と主要な機能について解説します。特に、チーム開発、CI/CD、そしてセキュリティという3つの側面からGitLabの役割を見ていきます。GitHubとの違いについても触れることで、GitLabの強みがより明確になります。 GitLabの主な利

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。 2025 年 9 月 18 日(木) に AWS Innovate: Migrate and Modernize というオンラインイベントが開催されます。今回の AWS Innovate は、AI やデータを活用できる基盤を整えるために、さまざまなシステムのクラウドへのマイグレーションとモダナイゼーションにフォーカスした内容となっており、約 30 のセッションを、AWS のエキスパートが実践手法とベストプラ

本稿は、2024 年 11 月 29 日に公開された “ Faster scaling with Amazon EC2 Auto Scaling Target Tracking ” を翻訳したものです。 はじめに AWS クラウドの主な利点の 1 つは弾力性です。これにより、ユーザーは必要なリソース分だけをプロビジョニングして利用できます。ユーザーは弾力性の利点を最大限に活用するために、自動化された幅広く簡単に操作できるメカニズムを必要としていました。 Amazon EC2 Auto Scaling は、