こんにちは。東京科学大学 修士一年の一瀬達矢です。   AI事業本部 極TD事業部で202 ...

生成AIの登場以降、多くの企業がAI活用に取り組み始めています。しかし、経営層や事業責任者の間で焦点となっているのは、「AIを導入するべきか」ではありません。 これから企業に求められるのは、AIを事業...

はじめに こんにちは。高橋 (ポインコ兄) です。 「エージェントのデバッグでログがどこにあるか分からない」 AgentCore を触り始めると、こんな場面に直面することがあります。 トレース・プロンプト・ログが複数のロググループに分散していると、デバッグの度に CloudWatch Logs を横断する必要がありました。 これが 2026年7月23日 のアップデートで、 全テレメトリが 1 つのロググループに集約されるようになった ので、さっそく試してみました。 こんな人におすすめ Amazon Bed

本ブログは 2026 年 6 月 11 日に公開された AWS Blog “ AWS Nitro Isolation Engine: Formally verifying the hypervisor in the AWS Nitro System ” を翻訳したものです。 Ali Saidi は AWS の VP 兼 Distinguished Engineer です 何百万ものお客様が、最も機密性の高いワークロードの保護に AWS Nitro System を利用しており、AWS はお客様のデータを保

本ブログは 2026 年 6 月 10 日に公開された Amazon Science Blog “ EC2’s formally verified “isolation engine” provides mathematical assurance of virtual-machine isolation ” を翻訳したものです。 「分離カーネル (separation kernel)」を Nitro セキュリティシステムの他の部分から切り離し、Rust プログラミング言語のサブセットのみを使用して実装し

本ブログは 2026 年 4 月 17 日に公開された Amazon Science Blog “ Isabelle/HOL: The proof assistant behind the Nitro Isolation Engine ” を翻訳したものです。 Isabelle/HOL は、数学的な記述の表現力、自動化、スケーラビリティのバランスによって、世界初の形式的に検証されたクラウドハイパーバイザーを実現しました。 2025 年の Amazon re:Invent カンファレンスにおいて、Amazo

本稿は、Japan Digital Design 株式会社 佐藤様による「三菱UFJフィナンシャル・グループの DX を牽引する Japan Digital Design、Aurora DSQL の採用で DB コストを約 87% 削減し、運用負荷ほぼゼロを実現」に関する寄稿記事となります。 こんにちは。Japan Digital Design 株式会社 Technology & Development Division で Technical Project Manager を務めている佐藤です

1.はじめに 2.背景・目的：なぜ外側からの統制が必要か 3.検証対象：Agent Governance Toolkit と今回確認した範囲 4.検証の概要：実行条件 5.STEP 1の検証結果：3つの統制機能は何をしているか 5-1.ポリシー適用：何を許可・記録・遮断するか 5-2.ゼロトラストエージェントID：最上位に誰を置くか 5-3.信頼性エンジニアリング：統制の状態をどう観測するか 6.STEP 2の検証結果：実際のAIエージェントで実行前に介入できるか 補足：Claude Code の「ツール

こんにちは、クラウドエース株式会社第四開発部の渡辺です。 Dataform で incremental テーブルを運用していると、「特定の日付範囲だけ再計算したい」という場面が出てきます。 本記事では、updatePartitionFilter に 開始日・終了日のような複数の動的条件 を載せる方法を紹介します。 概要 incremental テーブルの更新対象パーティションは、updatePartitionFilter で絞り込めます。 期間を実行時に変えたい場合は dataform.projectCo

こんにちは。クラウドエース株式会社 第一開発部の喜村です。 日ごろの開発や運用で AIDD（ AI 駆動開発）を意識しながら業務を進める中で、ナレッジ共有の仕組みを考えてみました。 はじめに Claude Code や Cursor のようなAIコーディングエージェントは、日々の開発やインフラ運用でもう手放せない存在になりました。一方で、継続的なクライアントワークでAIエージェントを使い込んでいくと、ある共通の壁にぶつかります。 「このエージェント、毎回ゼロから話を聞いている気がする」 チケット対応で得た

本記事は AWSアワード受賞者祭り 2026 13日目の記事です。 🏆 12日目 ▶▶ 本記事 ▶▶ 14日目 🌐 はじめに AWSアワード受賞者祭りということで投稿させていただきます。NTシステム事業二部の北野です。 この度、前年に引き続き 2026 Japan All AWS Certifications Engineers に選出いただきました。来年度も選出いただけるよう引き続き学習と技術研鑽に励んでいきたいと思います。 本記事では、直近担当した案件で設計、実装を行ったALB のターゲットとして S

1. はじめに ! 要約/結論 Amazon Bedrock Agents は Amazon Bedrock Agents Classic に名称変更され、メンテナンスに移行しました（既存利用者は継続利用可） Bedrock Agents Classicの代替としてAmazon Bedrock AgentCore上に新しいAIエージェントを構築する場合、AgentCore Harness（設定中心）とAgentCore Runtime（コード中心）が主な選択肢になります。 本記事では AgentCore

こんにちは。ABEMA の CloudPlatform チームに所属しているエンジニアの koda ...

こんな方へ特におすすめ エヴァンゲリオンが好きな方 ローカルLLM（ Ollama ）や Raspberry Pi で、何か動くものを作ってみたい方 LangGraph でマルチエージェントを試したい方 概要 こんにちは。サイオステクノロジーのはらちゃんです！ 今回はOSCの展示ブース用開発として、『新世紀エヴァンゲリオン』の意思決定コンピュータ MAGI を、Raspberry Pi 3台 + ローカルLLM（Ollama）で再現してみました。 ―― 3体の人格が別々のマシンで議論し、多数決で結論を出す

はじめに 皆様こんにちは！