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こんにちは。Amazon Web Services Japan のソリューションアーキテクト、田中 里絵 です。 私は日本全国・業種・業態を問わず様々なお客様を支援する広域事業統括本部の中の、首都圏以外のお客様を支援するチームに所属しています。私たちは 2026 年 4 月〜5 月にかけて、大阪・名古屋・広島・博多・札幌の 5 都市・計 8 回にわたり、「 AWS Local Executive Roadshow 」と題した生成 AI 活用をテーマとしたイ
Claude Code の Hooks 機能を使うと、危険なコマンドのブロックやタスク完了通知など、AI エージェントの動作を決定論的に制御できます。CLAUDE.md との違い・設定ファイルの書き方・すぐ使える実践例3つをわかりやすく解説します。
みなさんこんにちは。 SHIFTで社内研修チームのリーダーやってます、タカハシです。
Sky株式会社は、AWS Marketplaceで提供されるサードパーティ製ソフトウェアを柔軟な条件で再販できる「AWS Channel Partner Private Offers (CPPO)」プログラムの認定パートナーとなりました。調達・支払いの一本化や、ITガバナンスの強化を支援します。
はじめに こんにちは。医療プラットフォーム本部ビジネス基盤グループでエンジニアをしている熊本です。 ブログへの登場は久々となりますが、2019年に新卒で入社して以来、長らくプロダクト開発のエンジニアをしてきました。そんな私は現在、医療プラットフォーム全体のMA(マーケティングオートメーション)、SFA(営業支援)、CRM(顧客管理)といったITツールおよび業務フローの設計・改善を通じて、事業パフォーマンスの向上を担う開発組織のマネージャーを務めています。 メドレーでは、患者・生活者と、病院・有床診療所、医
はじめに Datadog Bits AI SREは、アラートを起点に関連情報を横断的に参照し、原因候補や調査の方向性を提示してくれる機能です。障害対応を支援してくれる一方で、使ってみると、有効化しただけで十分に活用できるわけではなさそうだと感じる場面もありました。 そこで今回は、Tag設計、Monitorメッセージ、Runbook、Feedback(Memory) の4観点から、Bits AIの回答品質がどう変わるかを検証しました。 結論として、Bits AIの有用性は機能そのものよりも、Tag設計やRu
こんにちは、SRE Team の大野です。製造業データ活用クラウド CADDi Drawer の Product SRE として、サービスの信頼性の向上や、効率的な運用を目指す取り組みを行っています。 今回は Cloud Run ワークロードの OOM 対応に Datadog Continuous Profiler を導入した際の、ハマりどころや学びについてのお話をします。 TL;DR はじめに Cloud Run での Profiler 選定 導入時のハードル 公式 Wrapper が使えない Prof
私にとって 2026 年 5 月 4 日週、最もエキサイティングだったニュースは、 Amazon Bedrock AgentCore が最初のマネージド支払い機能をプレビュー したことです。これにより、AI エージェントが API、MCP サーバー、ウェブコンテンツ、その他のエージェントに自律的にアクセスして支払いを行うことが可能になります。Coinbase や Stripe と提携して構築されているため、請求、認証情報管理、コンプライアンスを実現するためにカスタマイズしたシステムを構築するという、差別化
はじめに Google BigQuery は、Google Cloud のサーバーレスなデータウェアハウスです。 大量データの集計や分析を SQL で実行でき、インフラ管理をほとんど意識せずに使えます。 その BigQuery 上で、機械学習を SQL を用いて操作できる機能が BigQuery ML です。 AI関数が増えたことで、SQLだけで予測や異常検知を試せる範囲が広がりました。 2025年以降の主な BigQuery の AI 機能アップデートは以下です(2026-04 時点)。 ※ 一部に P
はじめに 昨今、ランサムウェアをはじめとするサイバー攻撃による被害が深刻化しています。 ログ分析や不正検知は昔から取り組まれてきたテーマですが、不正は複数のイベントの関連の中で現れることが多く、単発のイベントだけでは検知が難しくなっています。 特にクラウドやSaaSでは、管理操作やデータアクセスがAPIや複数サービスに分散して監査ログに記録されるため、個々の操作は自然に見えても、主体・対象の関係を横断して見ると不自然さが現れることがあります。 そこで本記事では、クラウド監査ログ向けに設計した不正検知の一つ
※本記事は、ホスト系COBOL処理系からオープン系COBOL処理系への移行検証を整理する連載の第7回です。 1. なぜ移送属性を独立観点としたのか COBOLにおける MOVE 文は、単なる代入ではありません。 内部では、 型変換 桁調整 符号処理 表現形式変換 が発生します。 そのため、 文法は同じでも結果が変わる 可能性があります。 2. 検証設計 検証軸 送出し側の型 受取り側の型 桁数差 符号有無 表現形式(DISPLAY / COMP / COMP-3) 3. 基本検証コード IDENTIFIC
サーバーワークスの村上です。 先日、Amazon Quick の Microsoft Office 拡張機能(Word / Excel / PowerPoint / Outlook)がプレビュー機能として発表されました。これにより、Quick はユーザーの Microsoft 365 環境内でタスクを実行できるようになりました。 aws.amazon.com 今回は Word 拡張機能を使って、指定管理事業者が自治体に提出する報告書の作成を検証してみました。 やったこと 結論 Amazon Quick の
※本記事は、ホスト系COBOL処理系からオープン系COBOL処理系への移行検証を整理する連載の第6回です。 1. なぜ中間演算精度を検証したのか 演算結果が一致していても、 内部の計算過程が異なれば将来的な誤差が発生する可能性があります。 特に金額系では、 桁あふれ 丸め 符号処理 内部表現 が業務結果に直結します。 2. 検証設計 確認観点 COMPUTE ADD / SUBTRACT ROUNDED有無 桁あふれ COMP / DISPLAY差 符号桁 3. 検証コード例 IDENTIFICATION
こんにちは。 アプリケーションサービス本部、DevOps担当の兼安です。 仕様駆動開発において、AIコーディングエージェントが複数ある方がより効果的な場合があることはご存知でしょうか? AIコーディングエージェントを複数稼働させる場合、各種設定、例えばMCPサーバーやAPIキーなどの設定を複数箇所に記載する必要が出てきます。 私が知る限り、現状ではこれらの設定を一元管理する標準的な仕組みはないため、今回は私なりに整理してみようと思います。 今回は、VS CodeのCopilot Agent Mode、Cl