技術ブログまとめ
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掲載企業一覧（94件）
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はじめに 楽楽販売を担当している梶です。 運用の知識をAIから引ける（AIが検索して参照できる）ようにして、開発フローの概要設計に運用影響の確認を組み込むところまで来たので、その経緯を書きます。最初から全体を設計していたわけではなく、気づきのたびに一段ずつ足してきた記録です。 運用への影響は、できるだけ設計の段階で拾っておきたいと考えています。サービスを利用するお客様の業務を止めないため、そして、そのための運用を無理なく続けるためです。 「運用のことは、あの人に聞かないと分からない」という状況に心当たりの
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こんにちは。タイミーでプラットフォームエンジニアをしている菅原です。普段はAWSを中心に、インフラの設計と運用に取り組んでいます。 今回は、ランサムウェア対策として構築したバックアップと、そのバックアップが正しく機能していることを継続的に監視する仕組みを紹介します。 ランサムウェア攻撃は、データを暗号化したり盗んだりするだけでは終わりません。復旧そのものを妨害するために、既存のバックアップまで削除や改ざんの対象にするケースが増えています。この脅威に備え、私たちはAmazon Auroraクラスタのバックア
Amazon Bedrockで日本国内処理に対応するモデルと選び方 こんにちは、サーバーワークスで生成AIの活用推進を担当している針生です。 最近お客様から「Bedrock ではどのモデルが使えますか」「日本国内で処理を完結させられますか」という質問をいただく機会が増えました。Amazon Bedrock では多くのモデルを利用できますが、「東京リージョンで使える」という言葉には 3 通りの意味があります。ここを取り違えると「国内で処理しているつもりが、実際には海外リージョンで処理されていた」ということが
本記事は 2026 年 8 月 21 日 に公開された「 Increase your cluster density with Memory Tiering in Amazon Elastic VMware Service 」を翻訳したものです。 Amazon Elastic VMware Service (Amazon EVS) で Memory Tiering を使ってクラスター密度を高めると、AWS インフラのコストを削減できます。Amazon EVS は VMware Cloud Foundati
本ブログは 株式会社JAPANNEXT 様、 クラスメソッド株式会社 、Amazon Web Services Japan 合同会社が三社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の田中里絵です。 AI を活用して日常業務を効率化していきたい、と多くのお客様からお聞きします。一方で、AI ツールを導入するだけではなかなかうまくいかず、これまで馴染んできた業務プロセスと AI ツールをいかに統合させていくのかに悩んでいる、というお声もいただきます。 本記事では、JAPANNE
はじめに こんにちは、エス・エム・エスでエンジニアインターンをしている、佐藤墾です。 半年間インターンをして、この会社についてわかったこと、感じたことを書き残します。 エス・エム・エスに興味を持っているけど、どういう組織かイメージがわかない。そんな方に向けて、この会社が大切にしていること、何を重要視しているかをインターン生の目線で書いてみます。あくまで僕のチームでの話ですが、雰囲気が伝われば嬉しいです。 そもそも私がいたチームは？ 私はカイポケコネクトの開発推進チームに参加しました。カイポケコネクトは介護
はじめに こんにちは、データシステム部MLOpsブロックの 木村 と、推薦基盤ブロックの 上國料 です。 ZOZOでは2025年7月より、Claude Codeをはじめとする各種AI開発ツールを利用できる制度を開始しました。 corp.zozo.com 現在ではこの制度のもと、数百名にのぼる社員がClaude Codeを活用しています。 Claude Codeの活用が進むにつれ、スキルやエージェントといった開発資産がチームごとに蓄積されていきます。しかし、それらの資産がチーム内に閉じたままでは、組織全体で
この記事は、BASE夏のブログリレー1日目の記事です。 こんにちは。BASE ProductDiv ItemSection の Torata です。 直近半年で私が作った問い合わせ調査AIエージェントの取り組みを紹介しようと思います。技術的にはそこまで難しいことをしていないので、技術構成の話ではなく、導入にあたってぶつかった壁とそれをどう乗り越えたかを中心に書いていきます。 前提:BASEの問い合わせ対応の流れ 前提としてBASEの問い合わせがどのような流れで、私が作成したAIエージェントがどのフェーズに
1. はじめに Amazon Web Services（以下、AWS）におけるデータベースとして代表的なものにAmazon Auroraが挙げられます。AWSで商用環境を構築する際にデータベースを用意する場面でも、有力な選択肢となっています。 このAmazon Auroraについて、インターフェースはMySQLやPostgreSQLとの互換性があるものの、中身は分散型ストレージアーキテクチャとなっており、サーバ上で自前でMySQLやPostgreSQLを稼働させる場合と比較して裏側の仕組みが全く異なります
本ブログは、仰星監査法人様のご協力のもと、株式会社 Sapeet と Amazon Web Services Japan が執筆しました。 はじめに ノーコード・ローコードツールの普及により、多くの企業が迅速に AI アプリケーションを構築できるようになりました。 プロトタイプを素早く形にし、ユーザーの声を得ながら改善を重ねる。この立ち上げ期のスピードは、ノーコードツールならではの大きな価値です。 一方で、プロダクトが成長しチームが拡大するフェーズでは、Git ベースのバージョン管理やコードレビューといっ
はじめに みなさんは AWS CloudShell を日頃利用していますでしょうか？ CloudShell はmysqlコマンドやpsqlコマンドが標準で使用できるので、私は検証目的で作成した DB に接続して、ちょっとしたデータ確認をすることがよくあります。 そんな CloudShell に「ビジュアルファイルエディター」という機能が追加されたので試してみました。 aws.amazon.com 実際に使ってみる CloudShell のシェルセッションで、編集したいファイルを指定してeditコマンドを実
株式会社NTTデータの久我です。 Snowflake Summit 2026では、開発者向けのAIコーディングエージェントである Snowflake CoCo のアップデートが紹介されました。 CoCoは、従来Cortex Codeと呼ばれていた開発者向けAIコーディングエージェントで、dbtやデータパイプライン開発などを支援するものとして位置付けられています。 CoCoの登場により、単にSQLを補完するためだけに生成AIを用いるのではなく、自然言語で処理の意図を伝えることで、データパイプラインやdbtモ
はじめに LLMのAPIを叩いて何かを作ること自体は、ずいぶん手軽になりました。プロンプトを書いて実行すれば、それらしい出力が返ってきます。 ただ、「手元で動くもの」と「お客様に提供できる機能」の間には、かなりの距離があります。手元では良い感じの出力が出ていたのに、いざ幅広いデータで試すと精度が安定しない。精度は出たけれど処理が遅すぎる、あるいはコストが見合わない。本番のコードに載せ替えたら、なぜか検証時と結果が変わってしまう。このあたりで足踏みした経験のある方も多いのではないでしょうか。 そこで本記事で
2026 年 8 月 21 日、 AWS Glue 6.0 の一般提供について発表しました。これにより、価格が以前の AWS Glue バージョンよりも 30% 低くなり、 Apache Iceberg v3 の機能が完全にサポートされるようになりました。AWS Glue 6.0 は、完全に近代化されたランタイム、Apache Spark 4.1、Python 3.12、および Scala 2.13 に基づいて構築されており、より高速なパフォーマンスを実現しています。 このリリースにより、AWS Glue
本ブログは 2026 年 8 月 25 日現在の内容を基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。AWS クラウドの知識やスキルを証明する方法としての「 AWS 認定 」はご存知の方も多いかと思います。しかし、2025 年末より AWS Skill Builder に順次コースが追加されている「マイクロクレデンシャル」という新しいスキル証明については、まだご存じない方や、AWS 認定との違いがよくわからないという方もいらっ
Insight Edge のデータサイエンティストの中野です。 「最近発売したこの商品、価格を上げたらどれくらい売れ行きに影響がありますか？」。 実務でよくある相談です。ところが頼りになる実績は数週間分しかありません。 こうしたデータにLightGBMのような表現力の高いモデルを当てはめると、 数点の偶然のばらつきをそのまま学習してしまい、 「値上げすると売れやすくなる」といった現実にはありえない結論が出ることもあります。 本記事では、この状況に 階層ベイズ を当てはめます。 店舗×ブランドごとの価格弾力
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