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はじめに 2026 年 6 月 25 日(木)、26 日(金)の 2 日間にわたって幕張メッセで開催された AWS Summit Japan 2026 では、AWS Expo の Industry Zone に「AWS for Telecom」として通信業界に関する展示ブースを出展しました。 本ブログでは、株式会社NTTドコモ、KDDI株式会社、ソフトバンク株式会社の各社と共に展示した全 7 ブースの内容をご紹介します。通信領域では NW 設計・構築から運用保守まで、非通信領域ではスマートシティやコンタク
こんにちは、ブログ運営担当の遠藤です。 8/20(木)12:00~12:30 当社主催の勉強会「NRIネットコム TECH AND DESIGN STUDY #110」が開催されます!! 今回のTECH & DESIGN STUDYでは、日々数多く発表されているAWSのアップデートのうち、当社の腕利きエンジニア目線で厳選した前月のアップデート情報をお話させていただきます! 登壇者 福井 晃貴 バックエンドエンジニア 大規模システムのエンハンスに従事し、Java・Spring Bootを用いた機能実装からテ
はじめに こんにちは!アジアクエスト株式会社デジタルイノベーション部の櫻井です。 先日、2026年に提供が開始されたAWS Certified Generative AI Developer - Professional(AIP-C01、以下AIPと表記)を取得しました。 本記事では、対策方法やどのようなサービス・ユースケースが出題されるのかを解説していきます。
本記事は AWSアワード受賞者祭り 2026 9日目の記事です。 🏆 8日目 ▶▶ 本記事 ▶▶ 10日目 🌐 こんにちは、玉邑です。 最近では、AIを業務に活用することが当たり前になってきましたね。 システム開発の現場でも同様に、AIの応答をバックエンドシステムで利用するユースケースが増加しています。 そのようなユースケースに合わせてAWSでもさまざまなアップデートが行われてきています。 例えば、これまで「29秒の壁」と言われていたAPI Gatewayのタイムアウト時間がService Quotasで
本ブログは、2026 年 7 月 14 日に Vandit Kothari によって執筆された「 Updates to AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate (MLA-C02) 」を翻訳したものです。 近日公開 : AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate アップデート (MLA-C02) AWS 認定は、AWS Certified Machine Learning Engine
1. はじめに こんにちは。プラットフォームエンジニアリングチームに所属する小泉( @naotoko_ )です。 本記事は、同チームの徳富( @yannKazu1 )が執筆した「 消えるランナーの観測基盤をどう選んだか — Datadog・マネージド・OSS を料金体系で比べて Loki + Prometheus に決めた話 」の本番環境への導入編です。EKS Auto Mode でホストしている Self-hosted Runner の監視基盤に Grafana・Prometheus・Loki・Allo
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。普段は開発組織のAI推進を専任で担当しています。 生成AIが開発現場に入り込むようになり、Claude CodeやGitHub Copilotなどのエージェント型ツールも一般的になってきました。 その一方で、「AIを導入したのに、思ったほど速くなっていない」「AI推進を進めていきたいけど何から手を付けたらいいのかわからない」という声を、よく聞くようになりました。 そんな中で先日、弊社主催の「AI DevEx Conference
トリビューでCTOをしている小尾(@obiyuta)です。 弊社では2026年7月、美容医療アプリ「トリビュー」にAI相談機能をリリースしました。悩みごとのヒアリングから始めて、ユーザーの希望条件に沿って施術やクリニック、メニューの候補を検索・整理して提示し、そのまま予約まで行うことができるAIチャット機能です。 この記事は、医療ドメインにおいてユーザー向けのAI機能を提供するにあたり、安全性やコストを犠牲にせずベストな体験を提供するための設計やそこに至る失敗をお伝えできればと思います。 ! バックエンド
こんにちは!「 SHIFTグループ技術ブログ 」編集部です。 お役立ち記事を発信していますので、ぜひご注目ください!! 本ブログは、IT技術だけでなくSHIFTグループのあらゆる知見やノウハウを広義の“技術”とし、入社歴や部署の垣根を超えて従業員が公式ブロガーとして記事を執筆しています。
1. はじめに 生成AIやAIエージェントを業務で活用する動きが広がる中で、最近は「AIエージェントをどう作るか」だけでなく、AIエージェントをどう本番運用するかが重要なテーマになってきています。 PoCでは、LLMにツールを呼び出させたり、RAGと組み合わせたりすることで、比較的短期間で動くものを作ることができます。 一方で、本番利用を考えると、次のような課題が出てきます。 エージェントをどこで安全に実行するのか ユーザーやエージェントの認証・認可をどう扱うのか 外部SaaSや社内APIへのアクセス権限
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1. はじめに 生成AIやAIエージェントの活用が広がる中で、最近は「AIエージェントをどう作るか」だけでなく、AIエージェントをどう安全に業務へ組み込むかが重要なテーマになってきています。 従来の生成AIセキュリティでは、プロンプトインジェクション、ハルシネーション、不適切な出力、機密情報の漏えいといった、モデルの入出力に関する論点が中心でした。 しかし、AIエージェントでは状況が少し変わります。 AIエージェントは、単に回答を生成するだけではありません。外部APIを呼び出し、SaaSにアクセスし、デー

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