Informaticaは何から学ぶ？日本語版Trailheadを、新入社員がさっそく受講してみた ! 本記事について この記事は執筆者個人の体験・見解に基づくものであり、所属組織を代表するものではありません。 1. はじめに こんにちは。NTTデータ データマネジメントプラットフォーム領域の橋本と申します。 2026年に入社し、現在は1年目の新入社員としてデータマネジメント領域の業務に従事しています。 配属当初、Salesforce社のInformatica製品関連の業務に携わることが多いと聞き、最初に「IICS: Cloud Data Integration Services

連日のように、企業による個人情報漏洩の公表を目にするようになりました。 背景にはサイバー攻撃の手口の高度化があります。近年では生成AIの普及により、自然な文面を用いたフィッシングメールの作成やシステムの脆弱性調査が容易になり、攻撃側の作業コストが大きく下がりました。企業側が相応のセキュリティ投資を行っていても、漏洩インシデントのリスクを完全にゼロにすることは非常に困難な環境となっています。 こうした状況下、私自身の個人メール宛てにも、複数の利用先企業から「個人情報漏洩に関するお詫びとお知らせ」が届きました。しかし、その多くは形式的な経緯報告にとどまり、「サービス利用者が次にどのような防衛

1. はじめに AWS AI League には、モデルをファインチューニングして回答の品質を競うテーマや、AI エージェントにダンジョン状のマップを攻略させてスコアを競う Agentic AI のテーマなどがあります。ファインチューニングと Agentic AI の概要は、以前の記事で紹介しました。 https://zenn.dev/nttdata_tech/articles/a907eb00cbbe4b 筆者は 2026/09/29〜2026/10/01 に開かれた、アジア太平洋・日本向けのファインチューニング大会（Customize a Foundational Model）に

1. はじめに 以前の記事で、AWS Summit のブースで話を聞いた Agentic Football Cup を紹介しました。その時点では一般公開前で、各地でワークショップが開かれている段階でした。 https://zenn.dev/nttdata_tech/articles/47ca78ab934ef8 その後、AWS（Amazon Web Services）が運営する Virtual League の最初のシーズン「Alpha シーズン」が 2026/09/11 に始まり、2026/10/25 に終了しました。その会期中の 2026/09/15〜2026/09/18 には、

AI Agentを動かすための共通基盤やクラウド基盤の設計・検証に携わっている、NTTデータの瀧川です。 先日、Nutanix .NEXT On Tour Tokyo 2026 に参加してきました。 会場入口付近にあった.NEXT On Tour Tokyo 2026のスポンサー企業一覧 第2回となる本記事では、私が参加したセッションの中から特に印象に残った3つを取り上げます。 単なる製品・機能の紹介ではなく、AI・GPU基盤の設計や検証に携わる中で感じている運用上の課題も踏まえながら、それぞれの技術がどのような課題に有効なのか、また、どのような場面でNutanixを選択肢として検討で

はじめに 本記事のテーマ 本記事では、Informaticaが提供するShared MCP serverのうち、 IDMCの運用・管理を支援する10種類 を紹介します。 IDMCの運用では、ジョブ、ログ、接続、Secure Agent、ユーザー、利用量、環境間の資産移行などを複数画面から確認します。MCPサーバを利用すると、AIエージェントが必要なツールを呼び出し、情報収集や定型操作を支援できます。 シリーズ紹介 本記事は、Informatica MCPサーバを紹介する全3回のシリーズの第3回です。 シリーズ記事へのリンク Informatica × AI入門 - Info

はじめに 本記事のテーマ 本記事では、Informaticaが提供するShared MCP serverのうち、 データ探索、データ品質、顧客識別、データ利用申請 に関する10種類を紹介します。 機能を列挙するだけでなく、MCPサーバを利用しない場合にどのような問題があり、利用によってどのように解消できるかを、主なツールと想定ユースケースを交えて説明します。 シリーズ紹介 本記事は、Informatica MCPサーバを紹介する全3回のシリーズの第2回です。 シリーズ記事へのリンク Informatica × AI入門 - InformaticaのMCPサーバを知る　Inf

はじめに 本記事のテーマ 本記事では、 Informaticaが提供するMCPサーバの全体像 を紹介します。 AIエージェントが回答を生成するだけでなく、企業システムの情報を参照し、処理を実行する場面が増えています。一方、AIアプリケーションごとにデータカタログ、データ品質、MDM、データ連携などのAPIを個別実装すると、接続方式や認証、入力・出力形式の違いを吸収する実装が増えてしまいます。 Model Context Protocol（以降ではMCPと記載）は、AIアプリケーションと外部のデータや機能を共通の方式で接続するためのオープンなプロトコルです。Informaticaは

ロボットは「動く展示物」から「AIが働く身体」へ 2026年10月13日から16日にかけて幕張メッセで開催されたCEATEC 2026に参加した。生成AIが普及し始めたここ数年、AI業界では「次はPhysical AIだ」という言葉を耳にする機会が増えている。Physical AIとは、AIがロボットや機械の身体を通じて現実世界を認識し、自律的に行動する技術やその概念を指す。生成AIは文章を書いたり画像を生成したりすることはできるが、現実世界で物を運んだり、収穫したり、組み立てたりすることはできない。Physical AIとは、そのAIに「身体」を与え、現実世界で行動できるようにす

はじめに この記事では「IOWNの名前は知ってるけど、実際にどんなビジネスに使えるの？」という疑問にお答えするため、IOWNの特徴を活かしたB2B向けユースケースをご紹介します。 IOWNの特徴 IOWN（アイオン: Innovative Optical and Wireless Network）の概要と特徴についてはこちらのサイトをご参照ください。 https://www.nttdata.com/jp/ja/trends/data-insight/2025/0403/ IOWNは、単に通信経路を光に置き換える技術ではありません。光の強みである大容量・低遅延・低消費電力を通信から

はじめに 2026年10月21日、PHPに存在する2件の重大な脆弱性が公表されました。組み合わせて「PHP2Shell」と呼ばれる問題で、条件がそろうと、外部からサーバー上で不正なコードを実行される恐れがあります。情報処理推進機構（IPA）も翌22日に注意喚起を公開しました。その後も追加の発表がなされているようですが、今回は、PHPとはどのようなもので、どういった仕組みに使われているのかを中心に説明いたします。 1. PHPとは ～ Webサイトが表示されるまでの仕組み PHPという名前を聞いたことがあっても、実際にどのような処理をしているのか、よく知らない方もいるかもしれません

1. はじめに 本記事では、Oracle WebLogic Server（以下、WebLogic）からApache Tomcat（以下、Tomcat）への移行検証を紹介します。 「次のシステム更改で、WebLogicをTomcatに移行するから。よろしく。」 と上司から言われて、さて困りました。 とはいえ、最初からものすごく難しく考えていたわけではありません。 Oracle WebLogic Server Proxy Plug-In（以下、WebLogic Proxy Plug-In）をApplication Request Routing（以下、ARR）に置き換えて、Tomcatま

はじめに 先日、米国サンフランシスコで開催されたSalesforce社主催の年次カンファレンス「Dreamforce 2026」に現地参加してきました。 私は普段、Salesforceが提供するiPaaS製品であるMuleSoftを用いたプロジェクトに携わっており、システム連携基盤の設計・開発・運用を中心に技術支援を行っています。 今回Dreamforceへ参加した目的は、SalesforceやMuleSoftをはじめとした最新の技術・製品動向や、各社のAI活用事例を現地で収集し、その知見を今後の提案活動やプロジェクトでの技術支援に還元することです。 昨年のDreamforce 20

はじめに：AIが賢くなるほど、現場は楽になる？ ! この記事の要点 AIレビューを用いることで設計書におけるレビュワーの作業が体感1時間程度から数分〜数十分に でも、レビュワーがしていた「判断」は、設計書を書いたエンジニアに移っただけだった 「判断」にはエネルギーが必要、それは誰がコストを支払うべき？ 役割整理から今後のSIerのあるべき姿を想像する ! この記事は商用システム開発での取り組みをもとにしています。構成や具体例は一般化しており、特定の顧客、クラウドサービス、システムの仕様を示すものではありません。 また、効果の数値もぼかして書いているため、定性的な点はご容赦くださ

本記事は全3回シリーズの第3回です。 第1回ではLakebridgeの全体像を、第2回ではBladeBridgeとSwitchによるSQL ServerのDDL変換とDatabricksへの適用を紹介しました。 最終回となる本記事では、第2回で作成したテーブルと検証データを引き継ぎ、Agentic Code Converterによる3種類のT-SQLの変換から、実行・結果確認までを試します。 第1回：Lakebridgeの機能紹介 第2回：Lakebridgeを触ってみる 1. はじめに 前回のLakebridge実践編では、SQL ServerのDDLを変換してDa

本記事は全3回シリーズの第2回です。 第1回では、Databricksへのマイグレーションを支援するLakebridgeの概要と各機能を紹介しました。 本記事では、Analyzer・BladeBridge・Switchを使ってSQL ServerのDDLを変換し、Databricksへの適用から動作確認までを行います。 第3回では、今回作成したテーブルを使ってAgentic Code ConverterによるT-SQL変換を検証します。 第1回：Lakebridgeの機能紹介 1. はじめに 既存のSQL ServerからDatabricksへ移行する場合、SQLコードの

本テーマは全3回構成です。 第1回となる本記事ではLakebridgeの全体像と各機能を紹介します。 第2回ではLakebridgeのBladeBridge・Switchを用いたDDL変換を実践します。 第3回ではAgentic Code ConverterによるT-SQL変換を実践します。 0. 簡単に自己紹介 はじめまして。私はNTT DATAでクラウド・データ／AI領域のシステム開発に携わっています。 これまでAWS（Amazon Web Services）環境でのシステム開発を経験し、現在はDatabricksを活用したデータ・AI基盤やMLOpsの設計構築に取り組んでき

はじめに 2026年9月、Salesforceが開催する年次イベント「Dreamforce 2026」に参加しました。 Dreamforceでは、Salesforceの最新製品やロードマップだけでなく、AIを含めた今後の企業システムのあり方について、さまざまな発表が行われます。 昨年のDreamforce 2025でも大きなテーマとなっていたのが、人とAIエージェントが協働して業務を進める「Agentic Enterprise」です。 2025年にもAgentforceを中心に、AIエージェントを企業でどのように構築し、管理し、業務へ組み込んでいくかという方向性は示されていました。

【イベント参加レポート】現場で使える「データの出口」とは｜Squadbase Community Meetup #0 1. はじめに データ基盤やBIを整備し、ダッシュボードまで用意したのに、現場ではCSVをダウンロードして手元で加工している。データ活用を推進している方にとって、何度も向き合ってきた課題ではないでしょうか。 最近は生成AIによって、データを分析したり、ダッシュボードの画面を作ったりするハードルが大きく下がりました。一方で、「現場で使われない」という課題までは、それだけで解消されるわけではありません。 2026年9月30日に開催された「Squadbase Commu

1. はじめに 「CSV を渡すと集計・グラフ・Excel を作って返してくれる分析アシスタント」を組み込みたい、というケースはよくあります。自前で作る場合は、モデル呼び出しのループ、コード実行環境、会話の保持、生成ファイルの受け渡しをすべて実装する必要があり、PoC から先へ進めにくい部分です。 AWS（Amazon Web Services）が 2026/09/29 にプレビューとして発表した Amazon Bedrock Managed Agents（powered by OpenAI、以下 BMA）は、AWS 向けにカスタマイズされた OpenAI の Agents API