テクノロジー本部事業基盤部アーキテクトグループの福留です。最近気になっている技術はAWS CodeBuildの Docker Server です。 LIFULL HOME'Sの開発環境を改善した際の、組織を超えた協業の様子をお伝えします。 1. 背景 2. ローカル環境化への道のり 3. 部署を超えた協力体制の構築 4. 技術基盤だけでは開発環境にならない 5. TEが共通の開発基盤を整える 6. PEがE2E基盤で機能を検証する 7. LFTVとLFTMが利用者として検証する 8. 課題を組織の間で受け

G-gen の杉村です。2026年9月に発表された、Google Cloud や Google Workspace のイチオシアップデートをまとめてご紹介します。記載は全て、記事公開当時のものですのでご留意ください。 はじめに Google Cloud のアップデート Cloud Run services で Agent Platform 機能が使用可能に（Preview） Gemini モデルで Agentic video understanding が Preview 公開 Gemini 3.8 Fl

この記事の対象者 コーディングエージェントをローカルで構築したい方 GPU環境(筆者はRTX 3060(VRAM 12GB))をお持ちの方 Windows環境で実装したい方 ※本記事で紹介するツール・モデルの評価は執筆時点の検証結果に基づくものであり、利用にあたっては各組織のセキュリティポリシーおよび利用規約をご確認ください。 はじめに 近年Codex、Claude Codeなど多様なコーディングエージェントアプリが出ており、コーディングエージェントを誰でも試すことができる時代になりました。 一方で、投入

Gemini Enterprise版Antigravityの利用条件 企業向けの導入方法には、Gemini Enterpriseのライセンスを利用する方法と、Gemini Enterprise Agent Platformに直接接続して従量課金で利用する方法があります。本記事は、前者のGemini Enterpriseでの利用を前提とします。

はじめに # 前回の記事（ AWS×UserDataでvLLMを自動起動！停止時コストほぼゼロのローカルLLM環境 ）では、AWSのUserDataとS3を活用してvLLMを全自動起動し、使い終わったらTerminate（終了）することで停止中のEBS維持コストをほぼゼロにするエフェメラルなLLM推論環境を作りました。 コマンド一発でGPUインスタンスが立ち上がり、手軽に自前の推論APIを呼び出せるようになった次のステップとして、「これを日々の開発ワークフローにどう組み込むか」という実用化の検討に入りまし

はじめに 最近、AI Agentについて調べる中で、LLMそのものの性能だけでなく、Agentを動かすための周辺の仕組みが重要だと感じることが増えてきました。 LLMそのものが高性能でも、どの情報を参照するのか、どのToolを使ってよいのか、どのような手順で仕事を進めるのか、どこまで自動実行してよいのかといった部分が決まっていなければ、実際の仕事を安心して任せることはできません。 こうした仕組みはAgent Harnessと呼ばれることがありますが、言葉だけでは具体的にイメージしにくいところがあります。

Gemini Enterprise版Antigravityとは？ Antigravityは、コードの調査や修正、テストなど、複数の工程にまたがる開発作業をAIエージェントに任せられるツールです。Gemini Enterprise版では、こうした開発支援を企業の管理下で利用できます。開発者がエージェントに作業を依頼し、管理者はファイルへのアクセスやコマンド実行、外部サービスへの接続といった操作の条件を設定できます。

こんにちは！イーゴリです。 オンプレミスのWindowsファイルサーバーからAmazon FSx for Windows / NetApp ONTAPへのファイルサーバー移行案件を担当する中で、「AWS DataSyncとRobocopy、結局どちらを使うべきか」という判断に何度も迷う場合があると思います。 単純に「DataSyncは推奨」「Robocopyは無料で手軽」という表面的な比較では、実際の移行作業で発生する文字数制限のエラーや、監査要件（SACL）が絡む場面での判断を誤ってしまいます。 本記事

2026 年 9 月 25 日、 Amazon CloudWatch は CloudWatch Omni を発表しました。これは、アプリケーション中心で AI を活用し、オープンスタンダードに基づいて構築され、オフコンソールで提供される、アプリケーションと AI ワークロードの統合オブザーバビリティエクスペリエンスです。CloudWatch Omni は、AI エージェント向けに特化して構築されたオブザーバビリティ、評価、実験のためのソリューションです。評価主導のワークフロー、既存のツールのサポート、そし

Webやアプリケーション開発において「アクセシビリティ」や「ユーザー補助」という言葉を聞くと、皆さんはどう感じるでしょうか。「重要だとはわかっているけれど、開発コストがかかる」「一部のユーザーのための特別な対応」といったイメージを持つ方も少なくないかもしれません。 しかし、技術的な観点からアクセシビリティの構造を紐解くと、そこにはエンジニアにとっても合理的で、美しいアーキテクチャが存在します。 結論から言うと、アクセシビリティ対応とは「ユーザーのための特別なUIをゼロから作る」ことではありません。 「ユー

目次 1. はじめに 2. 動作環境 3. 以前のバージョンとの比較 4. シーケンス図（概略図） 5. 準備 6. MCPサーバーのURL の取得 6.1. Elasticsearch / Agent / Tool の画面の表示 6.2. すべてのツールを管理 6.3. MCPサーバーのURLをコピー 7. API Key の発行 7.1. APIキー作成画面の検索 7.2. APIキー作成画面への遷移 7.3. APIキーの作成 7.4. APIキーのコピー 8. LM Studio からの MCPサ

オランダに住んでいる私は、電車で過ごす時間がかなり多く、たいていその時間を使って、ビルダーコミュニティが発信している内容をチェックしています。これまでは、そのためにノートパソコンを開いたり、スマートフォンでブラウザタブを操作したりする必要がありました。2026 年 9 月 21 日週、遅れている電車を待っている間に、AWS Builder Center のモバイルアプリでトレンド記事をスクロールしたり、ワークショップを確認したりしていました。そのおかげで、空いた 20 分間をとても有効に活用できました。そ

ニューヨークの 9 月中旬には、特別なエネルギーがあります。パンプキンスパイスラテがたっぷりとあり、気温も下がってきていて、もうすぐセーターが必要となりそうな天気です。街は全速力で戻ってきました。AWS のローンチカレンダーも同様です。2026 年 9 月 14 日週、そのエネルギーは、Amazon Bedrock 上の新しいフロンティアモデル、Amazon Quick のデスクトップアプリ、そして AI エージェントで最大の効果を得ている開発者は単により良いツールを使っているだけではなく、働き方そのもの

目次 概要 主な変更点 できること 動作に必要な環境など シーケンス図（超概略図） 動かし方 1. 準備 1.1. GitHub リポジトリのダウンロード 1.2. .env ファイルに必要な情報を記載します。 2. ビルドおよびコンテナの起動 2.1. ビルド 2.2. コンテナの起動 3. EIS の設定 4. Elasticsearch へのデータ登録 4.1. 密ベクトル生成前のテキストデータの登録 4.2. インデックスの作成 4.3. マッピングの作成 4.4. _reindex 4.5. キ

1. はじめに 生成AIのサンプルアプリには、AWS の資格情報がなくても動くようにフォールバック経路を持たせたものがあります。デモとしては親切な作りですが、検証に利用する場合には注意したい点もあります。環境変数を立てて「実際のモデルを呼んでいるつもり」で測った結果が、実はテンプレート生成だった、という取り違えが起こり得るからです。 AWS（Amazon Web Services）の公開サンプル aws-samples/sample-contextforge にも、このような切り替えの仕組みがあります。ロ