技術ブログまとめ
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「Figmaデザインエージェント（ベータ版）」が登場 5月20日に、Figmaにて「デザインエージェント」機能がベータ版として登場しました。 今回は、この機能を少し利用した内容を、使用感レポートとして、キャプチャー画像中心にお伝えします。 公式の案内はこちらをご覧ください。 公式ブログ： Figmaデザインエージェントが登場 | Figma Blog 利用方法は簡単で、既存のFigmaデザインのナビゲーションに追加された「エージェント」や、各フレームなどに表示されるエージェントアイコン（✦）から自然言語で
1. はじめに 生成AIの業務利用が広がる中で、最近は「AIをどう活用するか」だけでなく、AI利用にかかるコストをどう管理するかも重要なテーマになってきています。 たとえば、以下のようなケースです。 気づかないうちにLLMのトークン利用料が増えている 個人・チーム・アプリごとの利用量が見えづらい 高額なモデルを誰でも自由に使えてしまう 予算上限を超えてから初めて気づく 特定のLLMプロバイダーやモデルが混雑・制限されたときに代替手段がない 自分も当初、AWS（Amazon Web Services）であれ
はじめに 株式会社タイミーのプラットフォームエンジニアリングチームに所属している徳富( @yannKazu1 )です。 突然ですが、皆さんの組織では「3ヶ月前のログを見たいんですが……」という依頼が来たとき、どう対応していますか？ タイミーではDatadogをログ基盤として利用しています。Datadogは日常的なログ検索やアラート、ダッシュボードなどに使える非常に強力なツールです。一方で、ログの保存にはそれなりのコストがかかります。そのため弊社でも、コストとのバランスを考えてログの種類ごとに14日〜長くて
1. はじめに AWS（Amazon Web Services） のハンズオンを試す際、これまでは個人の AWS アカウントを用意し、クレジットカードを登録し、利用後にリソースを削除する必要がありました。 もちろん、実務で AWS を扱ううえでは、アカウント管理や課金管理、IAM 権限、リソース削除の考え方を理解することは重要です。一方で、AWS を学び始めたばかりの方や、社内勉強会・顧客向けワークショップで複数人に環境を触ってもらう場合、事前準備や削除漏れへの不安がハードルになることもあります。 そのよ
AI ファースト・カンパニーに向けて 株式会社エブリーでCTOを務めている今井( @imakei_ )です。 本記事は AIブログリレー 第10本目 、そして最終回です。7/1から開発部長陣がリレー形式で「組織とAI」について書いてきて、3人で計9本を積み上げてきました。 書いているうちに気づいたのですが、9本はバラバラのトピックを並べたようでいて、実は一つの共通した背骨で繋がっていました。結論から言うと、それは 「オントロジー」 です。会社の現実を人間とAIの共通言語として定義するというこの考え方が、組
本ブログは 2026 年 7 月 14 日現在の内容を元に記載しております。記載内容については今後変更される可能性があります。 こんにちは ! テクニカルインストラクターの室橋です。今年も半分が終わり、ついに 7 月ですね。皆様、AWS のご利用、学習の状況はいかがでしょうか ? さて、今回は AWS をシミュレーションベースで学習することができる AWS SimuLearn のアップデートについてご案内いたします。 AWS SimuLearn に学習プランができました ! AWS クラウドをシミュレーシ
本ブログは ハイテクインター株式会社 様と Amazon Web Services Japan 合同会社が共同で執筆いたしました。 みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクト 伊勢田氷琴です。 地方都市の中心市街地活性化は、多くの自治体が直面する共通の課題です。従来、通行者数の調査は単発的に実施されることが多く、年間を通じた傾向把握や詳細な属性分析が困難でした。このブログでは、ハイテクインター様が開発した VIX（Video Information eXchange）クラウドと AI カメラを活用し
みなさん、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの池田です。 AI エージェントの活用に取り組む企業が増える中、「どこまで任せるか」「どう統制するか」というガバナンスの問いは多くの企業に共通する関心事になっています。本ブログでは、村田製作所様に寄稿いただき、その実践例をご紹介します。 AWS Summit Japan 2026 でも発表いただいた内容 であり、同様の検討を進めている方にとって参考になるはずです。 全社 3 万人規模の生成 AI 活用から、責任ある AI エージェント活用基盤へ 株式
はじめに こちらの記事 で実際にKubernetes環境にKubeBlocksを導入し、DBaaSの基盤を構築しました。 今回は、作成したDBaaS基盤の上に実際にMySQLクラスターを構築していきます。 導入環境構成図 以下の図は、DBaaS基盤上にMySQLを導入する環境の構成図です。 前回の記事 では「KubeBlocksオペレーター」を構築しました。 本記事の対象範囲は、赤丸で囲まれた「DB(MySQL)」です。 今回は例として、プライマリ-レプリカ構成のMySQLをKubeBlocksオペレータ
こんにちは、データサイエンティストの髙橋です。業務では企画/分析/機械学習モデル作成/プロダクション向けの実装/効果検証を一貫して行っています。 この記事では、BUYMA アプリのホーム画面に検索クエリレコメンドを導入し、ホームレコメンド経由の CVR の向上、アプリ全体の商品閲覧ユーザー率（商品詳細を閲覧したユーザー/全体ユーザー）の改善をした事例を紹介します。 レコメンドシステム全体としては、機械学習ロジックとバックエンド実装の両方がありますが、今回は前者の機械学習ロジックを中心に紹介します。バックエ
はじめまして、クオリティマネージャーのヒロたです。 近年、多くの企業で DX（デジタルトランスフォーメーション） が求められ、システムは単なる業務効率化ツールではなく、ビジネス戦略の中枢を担う存在になっています。その結果、従来のように 「要件定義 → 詳細設計 → 実装 → テスト → リリース」 と長い時間をかけて作る大規模スクラッチ開発では、ビジネスの変化のスピードに追いつかない。変更対応や機能追加にも時間がかかり、結果として競争力を削ぎかねません。こうした背景から、 「早く作る／早く直せる」 ことが
「QA」と名のつくチームに配属されたのに、やっていることはテストと不具合報告……そんな経験はないでしょうか。 自分は開発エンジニアから第三者検証会社を経て、現在はビットキーで品質戦略を担当しています。キャリアの中で「QA」を名乗る現場をいくつも見てきましたが、その多くで感じたのは違和感でした。QAと言いながら、やっていることはテストではないか。では「QA」とは本来何なのか。 この記事は、2026年5月に開催された勉強会「AI時代に、品質エンジニアとして何者になるか」での登壇内容をベースに書いたものです。
1. はじめに こんにちは、スタンバイでデータエンジニアを担当している権藤です。 私が所属する Data Platform Group では、データ基盤の開発・運用・保守を担当しています。 今回はデータ基盤の移行について、計画〜実行までの過程を紹介していきます。 2. 移行の背景と計画 移行前のアーキテクチャの問題点 当時開発・運用していたデータ基盤について様々な課題が発生したため、リプレイスすべきだろうという話が挙がりました。 (以下、旧データ基盤と呼びます) 旧データ基盤の構成図は以下になります。 移
本記事は 2026 年 7 月 13 日に公開された Helen Hasbun および Emma Parkerton による “ Welcome to birthday week ” を翻訳したものです。 1 年が経ち、Kiro は AI コーディングからエージェンティックエンジニアリングへと進化しました。開発者コミュニティの皆さんがいなければ、今の Kiro というツールも、今の私たちというチームもなかったでしょう。皆さんがフィードバックを寄せ、イベントに参加し、作り上げたものを共有していただき、その一
こんにちは。LINEヤフー株式会社で認証・認可基盤「Athenz」の開発・運用を担当している金 廷祐（Kim, Jeongwoo）です。前回の記事「AI時代の認証課題を解決する次世代標準候補「ID-J...
こんにちは、エス・エム・エスでカイポケコネクトのSREをしている 小笠原翔太 です。 2026年7月10日（金）・11日（土）の2日間にわたって開催された SRE NEXT 2026 に、エス・エム・エスは Goldスポンサー として協賛し、ブース出展とスポンサーセッションの登壇を行いました。ご来場いただいたみなさま、運営スタッフのみなさま、本当にありがとうございました！ この記事では、当日のブースの様子やアンケート結果、スポンサーセッションの内容、そして現地で感じたことを参加メンバーの視点からレポートし
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