技術ブログまとめ
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本ブログは 2026 年 7 月 30 日に公開された AWS Blog “ Balancing speed and safety: A control framework for AI coding agents ” を翻訳したものです。 AI コーディングエージェントは、今や開発者のツールチェーンの一部です。Kiro や Claude Code などのツールは、自然言語のプロンプトから、機能やテストのコード、リファクタリングによるコード変更を生成します。1 つのエージェントが、午後だけで複数のリポジト
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2026 年 05 月に公開された AWS Black Belt オンラインセミナーの資料及び動画についてご案内させて頂きます。 動画はオンデマンドでご視聴いただけます。 また、過去の AWS Black Belt オンラインセミナーの資料及び動画は「 AWS Black Belt Online Seminar 一覧 」に一覧がございます。 YouTube の再生リストは「 AWS Black Belt Online Seminar の Playlist 」をご覧ください。 AWS Cost Optimi
こんにちは。ファインディ株式会社でテックリードマネージャーをしている戸田です。 2026年6月17日に、Findy AI Meetup in Fukuoka #6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×レビュー AIと共に変わるレビューの形」です。 AIで開発が速くなった一方で、レビューが新たなボトルネックになりつつあります。この記事では、当日のメイン登壇「生成AI時代のレビューを再設計する」を振り返り
Windows Serverのデータ重複除去機能を利用している環境で、ファイルを削除してもすぐにディスク容量が解放されない原因を解説します。「チャンク」と「ポインタ」の仕組みから、削除されたファイルが「ガベージ」となり、週次実行の「ガベージコレクション」によって初めて物理的に削除されるプロセスを説明。PowerShellによる手動実行コマンドも紹介します。
DBRE(DataBase Reliability Engineering)チームの@coyamaとIDP(IDentity Platform)チームの@taskです。 メルカリでは2026年5月14日から2026年5月15日まで開催されたクラウドネイティブ会議にスポンサーとしてブース出展しました。2日間で125名にクイズへ参加いただき、想定以上に“認証”や“マイクロサービス規模”といった話題で多くの議論が生まれました。本記事では、ブースの展示内容やクイズやアンケートの結果に加えて、来場者とのやり取りや感
本稿は、2026 年 06 月 04 日に公開された “ Gain visibility into DDoS attacks with flow logs in AWS Shield Advanced ” を翻訳したものです。 これまで、分散型サービス妨害 (DDoS) 攻撃のトラフィックを再構成するには、事後に複数のデータソースを組み合わせる必要がありました。 AWS Shield Advanced の攻撃フローログは、これを変革します。攻撃中にトラフィックのメタデータをキャプチャするため、送信元の特定
CTO の川口( id:dmnlk )です。 最近、社内で「とりあえず HTML にして置いておくね」という会話を当たり前のように耳にするようになりました。きっかけは、社内 HTML をホストするだけのささやかな環境をひとつ用意したことです。たったそれだけのことなのに、気づけばエンジニア以外のメンバーまで使い始め、社内の情報の流れそのものが変わっていきました。 この記事では、なぜそんな環境を作ったのか、どう作ったのか、そして実際に何が変わったのかを書きます。 きっかけ：AI が生むドキュメントは「流通する
はじめに こんにちは。メルペイQAチームでQA Engineerをしている @um(うめ) です。この記事は「 Merpay & Mercoin Tech Openness Month 2026 」の12日目の記事です。 コードレビューは品質を守る重要なプロセスですが、人間が行うレビューには限界があります。観点の漏れ、見落とし、初めて触るコードベースへの不慣れ、これらはチームが大きくなるほど顕在化する課題です。 私たちのチームでは、こうした課題に対処するため、Claude CodeのSkill
Geminiで業務効率化を図る前に「棚卸し」が必要な理由 ツールより先に「業務の整理」をすべき理由 多くの企業がAIツールを導入しても活用が進まない最大の理由は、「どの業務にAIを入れるか」が定義されていないことです。Geminiはできることが多い分、何から手をつけるかが曖昧になりやすいツールでもあります。
GeminiとCopilotの違いは？まず結論から整理 根本的な違いは「設計思想」にある GeminiはGoogleが提供する生成AIモデル、およびそれを活用したAIプラットフォームです。Googleの強みである検索・情報処理能力を基盤に、Gmail・Googleドライブ・Googleドキュメントなど「Google Workspaceのアプリ群」とネイティブに連携しています。
AppSheetの基本機能と他社ツール（kintone、Power Apps）との違い ノーコードツールの選定は、「流行っているから」「安いから」という理由で決めてしまうのはおすすめできません。現場の運用が軌道に乗ったタイミングで「やはりこの機能が足りない」「既存システムとつながらない」という壁にぶつかり、移行コストが余計にかかるケースは珍しくありません。選定の出発点として最も重要なのは、自社のITインフラと業務フローに正直に向き合うことです。
はじめまして。5月にM&Aクラウドへ入社した、峯岸です。 既に1ヶ月が経過しましたが、入社エントリを書いていきます。 まずは軽く自己紹介を。 神奈川県出身で、新卒からバックエンドエンジニアとして働き始め、現在4年目です。 趣味はゲームで、モンスターハンターのような協力プレイができるゲームが特に好き。 意外かもしれませんが、折り紙もたまにやります。小学生の頃に熱中していた名残で、今では記憶をたどりながら作ることがある程度ですが。 前職について 以前はイベント系の会社に3年ほど在籍しており、LaravelやC
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SAPGUIでワークロード分析とかやってます。 JouleとかBDCとか、新しいことが大好きですが、古いことも大好きです。 はじめに 「SAP BDCでのTDDライセンスって、どこまで使えるのか？」 この問いにちゃんと答えるために、まずは検証環境を作るところから始めました。 ……が、結論から言うと BDCに入る前にハマってしまいました。 内容としては難しいことではないですが、SAP Help
はじめに こんにちは、Databricksビジネス推進室の澁谷です。 Databricksのブログで紹介されていたOSS「Omnigent」が気になったので、実際にローカル環境で触ってみました。 https://www.databricks.com/jp/blog/introducing-omnigent-meta-harness-combine-control-and-share-your-agents Omnigentは、Claude Code、Codex、自作エージェントなど、複数のAIエージェント
こんにちは、SHIFT社内広報チームです。
AWS WAF に AI トラフィック収益化機能が含まれるようになりました。これにより、デジタルコンテンツの所有者とパブリッシャーは、保護されたウェブコンテンツに AI ボットやエージェントがネットワークエッジで直接アクセスした場合に課金できます。この機能により、コンテンツ所有者とパブリッシャーは、オリジンインフラストラクチャを変更したり、アプリケーションコードを作成したりすることなく、コンテンツパス、ボットカテゴリ、または検証階層ごとにリクエストごとの料金を設定できます。コンテンツ所有者は、エージェント
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