技術ブログまとめ
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2026 年 10 月 26 日週、特に印象に残ったエージェント関連の発表は、モデルの性能そのものとはまったく関係ありませんでした。重要なのは、そのリーチについてです。220 を超える AWS サービスを既にオーケストレートしている AWS Step Functions を、エージェントがツールとして利用できるようになりました。これにより、チームが既に信頼しているワークフローを、書き換えることなく呼び出せるようになりました。同じ週に、AI ブログでは、あるエンゲージメントプラットフォームが約 400 の内
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こんにちは！ エンタープライズクラウド部ソリューションアーキテクト課の足達です。 本ブログでは、EC2やRDSの自動停止設定をAWSサービスのみで実装する方法についてご紹介します。 はじめに 今回実施すること 自動停止設定に使用するAWSサービス 設定の全体像 設定方法 1. IAMポリシー・IAMロールの作成 EventBridge用IAMロール SSMオートメーション用IAMロール 2. SSMオートメーション用ドキュメントの作成 3. EventBridgeスケジューラーの設定 さいごに はじめに
はじめに こんにちは、クロス イノベーション 本部エンジニアリングテク ノロ ジー センターの小澤英泰です。 現在、サンフランシスコで開催中の GitHub Universe 2025に2年連続で現地参加しています。生成AIが開発現場に浸透する中、 GitHub Copilotをはじめとする GitHub の進化は、多くの開発者にとって見逃せないトピックとなっています。 Keynote では開発者体験を向上させる重要な発表が複数あり、会場の興奮が冷めないうちに速報としてお届けします。 ⚠️ 速報記事につい
旅行AIエージェントに求めるのは「完璧さ」ではなく、あえての「不確実さ」 2025.10.28 監 修 株式会社Laboro.AI 執行役員 マーケティング部長 和田 崇 概 要 「AIエージェント」という最近話題のトピックで、よく目にする活用例が「旅行計画」や「旅行予約」です。これまでタブを50個も開いて比較検討しなければならなかったような旅行計画が、AIを使えばほんの数分で出来上がります。 複雑なタスクをこなすAIエージェントに期待されているのは、定番の旅行よりもパーソナライズされた旅行の提案で、興味
ChatGPTを学習させるーー。 生成AI・LLMを自社に最適化する活用法と注意点 2025.10.28 株式会社Laboro.AI リードマーケター 熊谷勇一 執行役員 マーケティング部長 和田 崇 概 要 生成AIのうちChatGPTなどLLM（大規模言語モデル）に自社データを学習・参照させることで、精度の高い応答や業務効率化が実現することがあります。具体的なメリット・デメリットや手法、準備すべきこと、導入時の注意点を解説します。 目 次 ・ 生成AI・LLMを学習させることで広がる可能性 ・ 学習
生成AIモデルの推論や学習における環境は、Linuxが利用されていることが多いですが、最近はコンシューマで利用されるGeForceなども性能向上し、モデルの推論やファインチューニングなどを行えるようになってきています。 ただし、GeForceを利用してモデルの推論や学習を行おうとしたときには、OSがWindowsであることがほとんどだと思います。 Windows上でLinuxを動作させる仕組みであるWindows Subsystem for Linux(WSL)とコンテナの仕組みを利用すれば、コンテナを利
こんにちは。SCSKの安藤です。 「 Zabbix Conference Japan 2025 」にプラチナスポンサーとして出展します。 本カンファレンスでは、Zabbix社創設者兼CEO Alexei Vladishev による基調講演をはじめ、Zabbixメンバーによる最新機能の紹介、ユーザー企業による事例発表、関連ソリューションの紹介など、Zabbixをより深く理解できる多彩なプログラムをご用意しております。 Zabbixの魅力を再発見する機会として、ぜひご参加ください！ 開催概要 事前ウェビナー
こんにちは！Catoクラウド担当、佐藤と申します！ 約1か月前に新人研修が終わり、初期配属でCatoクラウドを担当することになりました。 今回は、CatoクラウドのvSocket構築の手順を解説いたします。 私自身もまだまだ勉強中ですので、そういった目線で感じたことや、つまずいたポイントなどを共有できればと思います！ はじめに 近年、クラウドサービスはますます進化しており、多くの組織でオンプレミスからクラウドへの移行が進んでいます。 その中で、AWSなどのクラウド環境とCatoクラウドを連携させたいと考え
Series #1｜本稿は概念と枠組みの共有。具体実装は #2・#3 へ。 TL;DR ・6年以上の成長で Next.js の進化に追従するコストが増え、開発速度と知識分散に課題が見え始めた ・管理画面を段階的に刷新し、技術的負債を計画的に解消しながら高速な開発体制を構築（ユーザー影響は最小化） ・初期は AI 活用や新技術の前提を楽観視し、計画をリベース。以降は機能オーナーシップ/コロケーション設計、外部知見、ドキュメント/テスト強化で並行開発できる自律的なチームへ
こんにちは。イノベーションセンターの加藤です。 手書きから活字へスタイル変換するモデルをFlow Matchingで学習しようとして色々試したものの上手くいかなかったため、試行錯誤の記録をブログの形で残したいと思います。 背景 上手くいかなかった手法たち 手法１：手書き文字分布から活字分布への変換 手法２：ControlNet学習 手法３：学習済みの活字生成モデルを手法１で転移学習する まとめ 背景 このモデルを学習しようとしたきっかけは手書き文字OCRの性能を向上させようという取り組みでした。OCRの難
Azure Active Directory B2C（Azure AD B2C）のサポート終了に関する情報を提供し、後継サービスであるMicrosoft Entra External IDへの移行について説明しています。
こんにちは、SCSKの谷です。 オンプレ、AWS、Azure、Google Cloudといったハイブリッドで利用する環境では、監視対象が増えツールも分散しがちです。 Mackerelのインテグレーションを使えば、AWS・Azure・Google Cloudの標準監視サービスからメトリックを取得し、Mackerel上で一元管理できるため、マルチクラウド及びハイブリッド環境の監視を効率化できます。 以前、AWSのインテグレーションを使った監視を試しましたが、今回はGoogle Cloudのインテグレーションを
こんにちは、山崎です。 最近、クラウドセキュリティに関する情報を調べていた中で、Cloud Security Alliance（CSA）が発表した「クラウドコンピューティングに対する重大な脅威 2024」レポートに出会いました。本記事ではその内容をもとに、クラウド環境における代表的なリスクと、実務で意識すべき対策のヒントを整理してご紹介します。 クラウドの活用はどんどん進んでいますが、利便性と引き換えに「セキュリティ」は常に意識すべき課題となっています。特にパブリッククラウドでは、どこにリスクが潜んでいる
はじめに AWSを実際にさわってみようと思った背景 実際にハンズオンしてみた ～ Amazon Rekognition ～ Amazon Rekognition とは 機能面の違い 料金体系 ユースケース Amazon Rekognition Imageによる画像モデレーション 画像モデレーションの自律運用基盤設計 Amazon Rekognition Videoによる動画ラベリング 長時間動画ラベリング JSON形式 VS Apache Parquet形式 長時間ラベリング結果を可視化してみよう！ まと
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