技術ブログまとめ
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こんにちは！SCSKサイトーです🐧 Snowflakeに Cortex Code がリリースされました。 これが、もう、とても便利です。 「あ、これSQL初心者のSnowflakeライフが、かなり改善されるやつだ」 と素直に思いました。 どう改善されたのかをぜひお伝えしたい！ ──そう思い、戦い形式でお届けします。 ※利用しているデータはすべてサンプルデータです Snowflake Cortex Codeとは Snowflake Cortex Codeを端的に言えば、 Snowflakeに
こんにちは。 今年度から中途採用のトレーニングをしている、アプリケーションサービス部の山本です。 はじめに 2026年4月2日、Amazon CloudWatch の自動有効化機能（Telemetry Config）が Amazon CloudFront Standard アクセスログ、AWS Security Hub CSPM 検出ログ、Amazon Bedrock AgentCore のメモリおよびゲートウェイログ・トレースに対応しました。 Amazon CloudWatch expands auto
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セキュリティサービス部 佐竹です。 本ブログでは、AWS Direct Connect に関する2つの新しいアップデートについて、その有効性をまとめました。1つ目が DX が BGPモニタリング用の CloudWatch メトリクスを追加したこと。2つ目が CloudFormation サポートが発表されたことです。
1. はじめに こんにちは！NTTデータ ソリューション事業本部の@hua_wei_hanagiです。 近年、生成AIを活用したデータ分析の自動化ニーズが高まっています。 このニーズに応えるべく、ユーザーの追加指示を待たずに自ら考え、納得いくまで分析を繰り返してくれる「自律的に深掘りするデータ分析エージェント（以降、Deep Analysis型と呼ぶ）」の構想を設計しました。 しかし、これを実運用に乗せようとした際、「タスクの量が増えることに伴い、最終結果が出るまでの待ち時間が長大化してしまう」 というシ
はじめに こんにちは、データ・AIシステム本部の冨田です。ファッションコーディネートアプリ「WEAR」において、ユーザーのコーディネート投稿データを分析し、「似合う」を届けるための機能開発を担当しています。 WEARには日々膨大な数のコーディネートが投稿されています。それらを活用して、経営戦略でもある「ワクワクできる『似合う』を届ける」ためには、画像やテキストからファッションに関する特徴を抽出する必要があります。本記事では、リサーチャーとの協業による評価サイクルを構築しながら、プロンプトエンジニアリングの
AS部DS4課の越後です。 今回は、Claude Code上で3つのAIエージェントを組み合わせて、研修課題の「作成→実行→レビュー」を自動化した話を書きます。 この記事のポイント 課題作成者・トレーニー・トレーナーの3エージェントで研修課題を設計した AIに「初心者役」を演じさせることで、受講者が躓くポイントを事前に洗い出せた 最終的に「AIに聞きながら進める」前提の課題設計に転換し、手順書のスリム化にも成功した 背景：研修課題の設計、どうやって品質を担保する？ 社内のタスクフォースで、ある技術領域の研
اَلسَّلَامُ عَلَيْكُمْ SHIFT Arabia 代表の鈴木（موش سوزوكي）です。
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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。
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