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プラットフォームチームが Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) でコンテナ化されたアプリケーションを大規模に管理する場合 、各サービスの入力ネットワークを設定することがボトルネックになることがよくあります。新しいサービスごとに、<tag>チームは Application Load Balancers (ALBs) 、 AWS Certificate Manager (ACM) 証明書、 AWS WAF  の web ACL、および

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こんにちは。ソーシャル経済メディア「NewsPicks」のPlatform Engineeringチームの崔(ちぇ)です。 チーム名から、開発者体験の向上にフォーカスした改善を主に担当するだろうなと思った方が多いと思います。 実は、弊チームはそれに加えて、ビジネスサイドの業務生産性を向上する開発を進めることが多々あります。エンジニアに限らず社員の本質的でない仕事を減らす、それがこのチームの存在意義だと考えています。 第一に思い浮かぶのは、ビジネスサイドの反復的な単純作業を自動化することで業務生産性を向上さ
本ブログは 2025 年 10 月 31 日に公開された AWS Blog “ Build reliable AI systems with Automated Reasoning on Amazon Bedrock – Part 1 ” を翻訳したものです。 規制産業の企業では、すべての AI 応答が定められたポリシーとドメイン知識に準拠していることを、数学的な確実性をもって示すことがしばしば求められます。こうした業界では、AI 出力の統計的なサンプルだけをテストしてコンプライアンスを確率的に主張する従
Sandbox設定から読み解く身近なISO/IEC 42001 技術者が知っておきたいAIガバナンスの基本 読了目安:約10分 ※Codexの設定仕様は、2026年9月16日時点の公式ドキュメントで確認しています。 要約 Codexのサンドボックス設定には、AIにどこまで操作を許可するかというガバナンス上の判断が含まれます。本記事では、ファイルへの書き込み、承認、ネットワークアクセスといった身近な設定を例に、その考え方をISO/IEC 42001と対応付けて説明します。 AIガバナンスは技術者から遠いもの
作成編では、公開データを使って「EC 売上分析」を作りました。この記事では、そのエージェントに質問し、検証済みクエリや指示が回答にどう現れるかを確認します。後半では、組織のメンバーにデータポータルから使ってもらう手順を紹介します。 画面と回答は 2026 年 9 月に記録したものです。公開データの更新や生成結果の違いにより、手元の数値・文章とは一致しない場合があります。 検証済みクエリが使われたか確かめる 公開したエージェントに「Complete 注文の売上相当はいくら?」と聞きます。注文ステータスが C
はじめに LaravelでAIに開発を任せる際は、プロジェクトのルールをコンテキストで伝えるだけでなく、生成コードを機械的に検査する品質ハーネスも設けています。AIの出力は確率的で、指示だけでは規則を毎回守るとは限らないためです。 静的解析やテストの結果をAIに返し、修正と再検査までを完了条件にします。これにより、コードの書き方や型、プロジェクト固有の規約について、同じ指摘を繰り返す手間を減らせます。 この記事では、新規のLaravelプロジェクトを例に、何を検査し、開発中にどう回すかを紹介します。 何を
背景と課題 国土交通省が公開している人流データや建物情報、自治体が提供する各種オープンデータなど、地物や人流に関するデータは年々整備が進んでいます。 一方で、以下の理由から、分析して示唆を得るまでのコストが高いと感じていました。 データ形式の分かりにくさ:GeoJSONやShapefileなど、地物情報特有の形式に慣れていないと扱いにくい。それに伴い、データを取得するAPIなどの仕様理解にも負荷を伴う。 学習コストの高さ:可視化、分析に用いるQGISやArcGIS(いずれも地理情報の分析、可視化に用いるツ
こんにちは。 株式会社ユーザベース スピーダ事業の田島です。 突然ですが、ESの前方一致検索でこんな経験、ありませんか。 「たしかに登録したはずのデータが、検索しても出てこない」 全部が出てこないなら「バグだ」とすぐ気づけます。やっかいなのは、ほとんどのデータはちゃんと出てくるのに、なぜか特定のものだけが抜け落ちるというケースです。今回は、その原因不明の検索漏れの正体を調べ、Elasticsearch の index_prefixes という機能で解決できた話を書きます。 同じところで困っている方の参考に
はじめに Turingのインフラチームで、クラウドGPUクラスタの構築・運用を担当している大戸(おおど)です。先日、Platform Engineering Kaigi 2026(PEK2026)で、マルチクラウドとオンプレミスにまたがるGPU基盤の構築・運用についてお話ししました。この記事は登壇後の補足として、AWSでのストレージ運用を詳しくまとめたものです。 この記事を3行でまとめると GPUは認識されているのに、学習が進まない。Turingの学習環境で起きたFSx for LustreのI/O問題を
はじめに こんにちは、リテールハブ開発部の杉森です。 社内向けのリモート MCP サーバーを Amazon Bedrock AgentCore Gateway 上に構築する検証を進めており、認証には Amazon Cognito を使っています。Claude のカスタムコネクタや Claude Code から OAuth で接続する構成を調べる中で、MCP のクライアント登録の方式と、それに対する Cognito の対応状況が気になったので調べてみました。 本記事では、調べた内容の整理と、検証環境で実際に
目次 はじめに 作ったもの 誰のための記事か 1. 完成形を先に見る 地名では検索できない。それは意図的です 2. GIS の言葉と Elastic の言葉 3. 設計の原則:数字と事実は Elasticsearch、言葉は LLM 4. 部品の紹介 5. 属性の引き継ぎの仕組み 5-1. まず「ツール」とは何か 5-2. ツール 1:質問に近い内容の碑を探す 5-3. 「構造化された属性」とは 5-4. ツール 2:選んだ種別で避難場所を探す 5-5. 全体の流れ 5-6. 属性を使う理由と、その限界
Logstashを用いたログ収集基盤において、フォーマット不整合によるパース失敗や、Elasticsearch側のマッピング衝突による書き込みエラーは避けて通れません。本記事では、運用負荷を下げるためのLogstashエラー処理設計パターンについて解説します。 目次 1. Logstashにおけるエラーの分類 2. フィルター処理でのエラーハンドリング(タグベースの分岐) タグを利用したエラーログの分離ルーティング 3. 主要 filter プラグインとデフォルトエラータグのマップ 4. まとめ:エラーを
ソフトバンクのCHENです。普段は、データ構造化ツール「TASUKI Annotation」の技術研究&全社RAG基盤に携わっています。あわせて生成AI・エージェント技術の探索にも取り組み、実務投入を見据えた技術検証を行っています。本記事では、2026年9月にパブリックベータになった OpenAI の Agents API を、GitHub の OSS を一言で使わせる題材で試しました。 TL;DR Agents API は、Codex のように自律的に作業するエージェントを、実行環境ごと1つの API
ソフトバンクのCHENです。普段は、データ構造化ツール「TASUKI Annotation」の技術研究&全社RAG基盤に携わっています。あわせて生成AI・エージェント技術の探索にも取り組み、実務投入を見据えた技術検証を行っています。2026年9月8日に OpenAI から GPT Image 2.5 がリリースされたので、前回の記事と同じ日本語スライド生成の題材で、GPT Image 2 との差を検証しました。 TL;DR GPT Image 2.5 は API 上で flare(速度重視)と sunbu
こんにちは!株式会社LuupのiOSエンジニアのリョウです。 先日、iOSDC Japan 2026が開催され、LuupのiOSエンジニアで参加しました。 本記事では、各メンバーがとくに注目したセッションについてご紹介します。 iOSDC Japan iOSDC Japan 2026はiOS関連技術をコアのテーマとした、ソフトウェア技術者のためのカンファレンスです。 日本中、世界中から公募した知的好奇心を刺激するトークの他にも、パンフレットに掲載された技術記事、懇親会など、初心者から上級者まで楽しめるコン
「売上を商品別に見たい」と思ったとき、SQL を書ける人に集計を頼んでいませんか。BigQuery の会話分析(Conversational Analytics)では、日本語の質問から SQL を作り、実行結果を表やグラフ、文章で確認できます。 このブログ連載は、BigQuery のデータエージェントを作り、実際に使い、Gemini Enterprise へ連携するまでを扱う 3 部作です。第 1 回の作成編ではエージェントの設定と公開、第 2 回の利用編では回答の確かめ方と組織内のユーザーへの共有、第

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