ビジネスチャンス 組織は、エンタープライズレディな AI エージェント、つまりテクノロジーランドスケープ全体のツールやデータソースに安全に接続し、ライブのビジネスデータをもとに推論し、自律的にアクションを実行できるエージェントの構築にますます注目しています。世界中のお客様がこのニーズを肌で感じています。Harman International、Fortescue、PLDT などの複数のお客様は、従来の自動化の枠を超えて、企業全体でインテリジェントな意思決定を実現しようとしています。これらのお客様は、AI

AI エージェントをプロトタイプから本番環境に移行すると、インフラストラクチャの課題は倍増します。エージェントは、数時間または数日間実行される複数ステップのワークフローにわたって状態を維持する必要があります。他のエージェントと調整したり、コンテキストを共有したり、特殊なタスクのために GPU にアクセスしたりする必要があります。Amazon Bedrock AgentCore Runtime microVM は、最大 8 時間実行できる完全マネージド型の呼び出し環境を提供し、マネージドセッションストレージ

はじめに こんにちは、タイミーのプラットフォームエンジニアリングチームに所属している徳富( @yannKazu1 )です。 この記事では、スキマバイトサービス「タイミー」のバックエンド（Rails API）に Datadog Test Impact Analysis（TIA） を導入し、PRごとのCIフィードバックを大幅に高速化した取り組みについて紹介します。 なお、バックエンドはRailsアプリケーションなので、テストフレームワークは RSpec を前提として話を進めます。 サービスが成長してプロダクト

こんにちは、ラクス技術広報です。 2026年7月15日、主催イベント「RAKUS AI Conference 2026 Summer」を開催しました。本記事では、楽楽精算 開発3課の平川裕多さんが発表した「仕様駆動開発、導入半年。『本当に速くなってるの?』にデータで答える」について、技術広報がレポート記事でご紹介します。 この記事はこのような方におすすめです AI活用で実装は速くなった気がするのに、なぜか設計やレビューの負荷が増えていると感じているエンジニアの方 仕様駆動開発(SDD)の導入を検討している

統合されたアーキテクチャの「幅広さ」こそが、AI エージェントの能力を左右する ── その理由。 はじめに エージェンティックな統合（agentic integration）による自律的な問題解決が、コンタクトセンターの運用のあり方を再定義しつつあります。AI の推論能力の進化、オープンな統合標準、そしてコンポーザブル（組み合わせ可能）なサービス設計が一つに収束したことで、これまで実現不可能だったことが実用的なものになりました。 すなわち、複数システムにまたがる複雑なお客様の課題を、AI エージェントがリ

ニフティの開発手法はチームやプロダクトの特性によって異なりますが、現在、多くのチームで導入されているのがスクラムです。 スクラムとは、決まった期間（スプリント）ごとに価値を少しずつ届け、検査と適応を繰り返しながら進めていくフレームワークのこと。 「プロダクトオーナー（プロダクトの価値の最大化に責任を持つ）」、「スクラムマスター（スクラムの確立とチームの効果性に責任を持つ）」、「開発者」という3つの役割があり、それぞれに認定資格が存在します。今回はそのうち、プロダクトオーナーとスクラムマスターの資格を持つ、

Elastic 9.5では、ログの保存方法、ベクトル検索、マルチモーダル検索、AIエージェントの運用、Prometheusからの移行など、幅広い領域に新機能が追加されました。 今回のポイントは、単に機能が増えたことではありません。これまでエンジニアが手作業で行っていた 保存方式の最適化、ベクトル検索の設定、PromQLの書き換え、AIエージェントの調査 を、Elastic側がより多く引き受ける方向へ進んだことです。 この記事では、Elastic 9.5の主要機能について、次の4点に絞って説明します。 何を

自己紹介 2000年代後半からSAPベーシス、2025年からSAP BDCとJouleを専門に働いています。 今でもSAP GUIでワークロード分析などをやっています。 JouleやBDCなどの新しい技術が大好きですが、旧来の技術も大好きです。 2026年7月29日に開催されたSAP NOWに参加してきました(スポンサー枠です)。今回、私は登壇していませんが、講演資料の準備やリーフレットの準備、当日のブース対応などに少し関わらせていただきました。 会場では「Techブログを見ています」と声をかけてくださっ

テスト観点は「出す」より「削る」ほうが難しい。 前回の記事で「テスト観点の書き方」を紹介しました。画面要素を列挙する、仕様書から名詞と動詞を抜き出す、AIに壁打ちする。これで「出す」はできるようになります。 でも、出した観点を全部テストできますか？ ! この記事を読んでほしい人 テスト観点の出し方は覚えた。次に「絞り方」を知りたい人 AIでテスト観点を出してみたけど、量が多すぎて困った人 「何をテストしないか」の判断に自信がない人 試しにClaudeに「ECサイトの決済機能のテスト観点を出して」と投げてみ

2026 年 5 月 22 日、金融庁と日本銀行は 「フロンティア AI による脅威変化を踏まえた金融機関等の短期的な対応」に係る要請 (金総政第 3245 号ほか) を公表し、経営トップを含めた経営層の直接関与の下で、短期的な対応に取り組むよう金融機関等に要請しました。 要請では、いわゆる「フロンティア AI」により、脆弱性の発見・修正等のサイバーセキュリティ性能の急速な向上が見込まれることを踏まえ、これに対応する取組が必要不可欠とされています。フロンティア AI を用いてソフトウェアの脆弱性を発見・修

はじめに 最近は、AIエージェントを開発に取り入れる事例をよく見かけるようになりました。 私たちのチームでも、比較的規模の大きいシステム刷新プロジェクトでAIエージェントを本格的に導入し、約2か月実際の開発で活用しています。 導入前に期待していたのは、 「AIを使えば大量のコードも短期間で移行できるのではないか」 ということでした。 実際にやってみると、コード生成のスピードは期待以上でした。一方で、AIを安定して活用するためのルール整備や、品質を担保するためのレビュー・修正には、予想以上の時間がかかりまし

こんにちは。ファインディ株式会社でプリンシパルエンジニアをしている戸田です。 2026年8月5日(水)に、Findy AI Meetup in Fukuoka #7を福岡で開催しました。当日参加くださったみなさま、ありがとうございました！ findy-inc.connpass.com 今回のテーマは「AI開発の"今まで"と"これから"を語り尽くそう」です。 皆さまの熱いご支援のお陰で、Findy AI Meetup in Fukuokaは今回で1周年を迎えました。節目となる今回は、AI開発のこれまでを振り

1. はじめに 2026年8月5日、Kiro Crewが公開されました。 https://kiro.dev/crew/ Kiro Crewは、Kiro CLIを実行基盤として、自分のPCやサーバー上で動かせるオープンソースの開発ワークスペースです。 公式ページでは、セッションをまたぐMemory、定期実行、長時間タスク、複数エージェントの並列実行、Webダッシュボードなどが紹介されています。Kiro IDEやKiro CLIを置き換えるというより、Kiro CLIと既存の.kiro設定を使いながら、作業を

本記事は 2026 年 7 月 20 日 に公開された「 Introducing KNFSD File Cache: Extending your NFS storage into the clouds 」を翻訳したものです 長年にわたり、 Amazon Web Services (AWS) はコンピューティングインフラをスケールアップ、スケールアウト、そして広域展開する手段を提供してきました。一方、ストレージ面、特に Network File System (NFS) を基盤とし、オンプレミスやハイブリ

こんにちは、ラクス技術広報です。 2026年7月15日に開催した主催イベント、「RAKUS AI Conference 2026 Summer」の5本のセッションのうち3本目に登壇したのが、AIエージェント開発課の竹田舜さんです。 テーマは「PoCから本番へ―楽楽精算AIエージェントを支える、LLMOpsとインフラの選択肢」。 CTOや役員による組織戦略の話に続き、現場のエンジニアが実際に何を判断してきたのかという、解像度の高い知見が語られたセッションでした。竹田さんが語ったのは、「AI専用の特殊なものと