はじめに スクラムフェス沖縄2025 に参加してきました。 本イベントは、NTTデータがゴールドスポンサーとして協賛しているイベントでもあり、 今回は社内メンバー6名で参加し、ワークショップや懇親会を通じて多くの参加者の方と交流することができ、とても充実した時間を過ごすことができました。 本記事では、私が参加したワークショップの内容と、イベント全体を通して感じたこと・学びについて簡単にまとめます。 スクラムフェス沖縄2025 とは スクラムフェス沖縄は、スクラムやアジャイルに関心のある人たちが集まり、参加者同士の対話や体験を重視するイベントです。 2025/12/12（金）〜1

この記事の対象者 DataRobotで生成AIを活用したい方 Pythonなどの知識がなくともエージェントを組みたい方 はじめに 近年、生成AIの需要は急速に高まっており、業務効率化からプロダクト開発まで、AI活用はもはや当たり前になりつつあります。 中でも注目されているのが、複数のAIを連携させて自律的に動かす「AIエージェント」です。 DataRobotではAIエージェントを実装するための機能を提供しており、それだけではなくエンドユーザ向けのアプリ化をDataRobot環境内で構築でき、セキュアな環境でガバナンスも保つことができます。 一方で、DataRobotではAIエ

2025/10/7～9 に、アメリカのシアトルで開催された Airflow Summit というイベントに参加・登壇してきました。この記事では印象に残ったセッションを中心に、イベントの模様を共有します。 Airflow Summit とは オープンソースのワークフロー管理ソフトウェアとしては、おそらく最大級の知名度と導入実績を持つであろう Apache Airflow に関する、コミュニティ主催の年次イベントです。 2020年から毎年開催されており、前回 (2024年) は3日間で参加者650名、登壇者142名、105セッションという規模で開催されました。 今回は2025/4に、20

本記事の対象者 DataRobot上でデータ加工（結合、値置換、フィルタリング、列削除、特徴量生成など）がしたい方 Snowflake等の連携ではなく、ローカルのファイル(Excel/CSV)をアップロードして加工したい方 はじめに 本記事ではDataRobotというソリューションを使ってデータの加工を実施できる「ラングリング」機能を紹介します。 データ分析を進めるうえで、「分析可能なデータを用意する」ことに対して、手元でExcelやプログラム(Pythonなど)、加工に特化したソリューションを活用し成形/加工しているかと思います。 本記事では高度なデータ分析機能(予測AIや

はじめに アジャイル開発は、変化の激しいビジネス環境において、スピーディかつ柔軟に価値を届けるための代表的な開発手法です。事前にすべてを決めきれない状況でも、実際のフィードバックをもとに軌道修正しながら価値を高めていくことを前提としています。その中でも最も広く採用されているのがスクラムです。 スクラムの最大の特徴は、短いサイクル（スプリント）を繰り返しながら、チーム全員で 計画・実行・検証・改善を行うことです。 このサイクルの中心にあるのが、5つの「スクラムイベント」です。 スクラムイベントとは スクラムイベントとは、スクラムチームが協働して開発を進めるための定期的なミーティン

はじめに 最近 「バイブコーディング（Vibe Coding）」 という言葉をよく見かけませんか？ AIのエディタにガッと指示して、ノリと勢い（Vibe）で爆速実装していくスタイル。見ているだけでワクワクしますよね。 ただ、ふと我に返るとこんな疑問も浮かびます。 「これ、書き捨てのコードならいいけど、チーム開発の規約とか守れるのかな…？」 そこで今回は、話題のAIエディタ Antigravity を使って、 「独自のコーディング規約を読み込ませたら、ちゃんとその通りに書いてくれるのか？」 をゆるく検証してみました。 もしこれで品質も担保できるなら、バイブコーディングは「速い」だけ

はじめに アジャイル開発の代表的な手法である「スクラム」では、短いサイクルで価値の高いプロダクトを継続的に届けていきます。 そのためには、「どんな価値をユーザーに届けたいのか」を明確にし、それを実現するための作業を計画的に整理していくことが重要です。 スクラムでは、プロダクト全体として実現したい価値や改善点をプロダクトバックログとしてまとめて管理します。 そして、そのプロダクトバックログを構成する1つ1つの要素がプロダクトバックログアイテム（PBI）です。 PBIは、単なる作業リストではなく、ユーザーに届ける価値を具体的な形に落とし込むための出発点となる重要な成果物です。 本記事では

1. はじめに Amazon Quick Suite は、Amazon Web Services（AWS）が提供するBI／分析基盤である Amazon QuickSightをベースに、生成AIを活用したリサーチ、ナレッジ管理、ワークフロー自動化を統合したプラットフォームです。 前2回ではAmazon Quick Suiteの概要とQuick Chat Agent、Quick Flows、Quick Spaces、Quick Researchについてユースケースを交えながら紹介させていただきました。第3回である今回は業務の実行・自動化を行うQuick Automateについてご紹介させ

1. はじめに Amazon Quick Suite は、Amazon Web Services（AWS）が提供するBI／分析基盤である Amazon QuickSightをベースに、生成AIを活用したリサーチ、ナレッジ管理、ワークフロー自動化を統合したプラットフォームです。 第1回では、Quick Suiteの概要とQuick Chat Agent、Quick Flowsについてユースケースも交えながら実践例について説明しました。第2回である今回はQuick SpacesとQuick Researchをユースケースも交えながら掘り下げていきます。 https://zenn.dev/

先日リリースされた Microsoft Agent Frameworkについて、弊社では早速これを用いた 2 件の PoC 案件を実施しました。この記事では、これらの案件で得た First Impression を共有いたします！ Microsoft Agent Framework とは？ Microsoft 社が提供する、.NET / Python で単体～マルチエージェントを構築できるフレームワークです。ワークフローの実装、素晴らしい開発者体験をもたらす Dev UI、MCP や A2A への対応、OpenTelemetry 準拠の可観測性を備えるなど、プロトタイプから運用設計ま

0. はじめに Snowflakeでは、SQLを中心としたデータ加工に加え、Pythonを用いた分析や検証処理をSnowflake上で完結させるための機能が拡充されており、その一つとして、Jupyter Notebookのような操作感でインタラクティブに処理を記述・実行できるNotebook機能が提供されています。 Notebookを利用することで、SQLやPythonを組み合わせた処理を段階的に実装し、その場で結果を確認しながら分析やデータ加工の試行錯誤を進めることができます。 こうした中で、Notebook上で作成した処理を日次や週次で定期的に実行したいと考える場面も出てくると思

1. はじめに Amazon Quick Suite は、Amazon Web Services（AWS）が提供するBI／分析基盤である Amazon QuickSightをベースに、生成AIを活用したリサーチ、ナレッジ管理、ワークフロー自動化を統合したプラットフォームです。 本記事では、全3回に渡ってQuick Suiteを構成する各機能（Quick Chat Agent、Quick Flows、Quick Spaces、Quick Research、Quick Automate）について、実際の操作やユースケースを交えながら解説します。 第1回ではQuick Chat Agent

AWS （Amazon Web Services）re:Invent 2025前後で発表された、Amazon ConnectのAgentic AI関連機能についてですが、現在（2026/01/06）はまだ公式ドキュメントの記載も充実していない状況です。 そこで、本記事では、実機での動作確認を元にどんな機能なのか、何ができそうなのかをご紹介します。 Agentic AIはオペレータ支援の他に、直接Agentic AIが電話の相手先と会話するセルフサービス機能もありますが、現行の業務フローを大きく変えずに導入がしやすい、オペレータ支援機能に絞ってご紹介します。 Amazon Connectの

はじめに 多くのシステムでは、可用性や負荷分散のためにロードバランサー（LB）が利用されています。 その中でも、しばしば見落とされがちな設定項目の一つが タイムアウト値 です。 例えば、次のような経験はないでしょうか。 「タイムアウト値をデフォルトのまま運用していたところ、長時間処理を行うアプリケーションにおいて、応答が返る前にLBが接続を強制切断してしまった」 タイムアウト値が適切でない場合、以下のような問題が発生する可能性があります。 短すぎる場合：長時間処理の途中で切断され、アプリケーションが予期せぬエラーを返す 長すぎる場合：不要なセッションが保持され続け、LBやバック

はじめに こんにちは、MEKIKI X AIハッカソンもぐもぐ勉強会 Advent Calendar 2025の8日目を担当する株式会社NTTデータグループ 技術革新統括本部 AI技術部の佐藤と申します。 10/6(現地時間)に行われたOpenAI DevDay 2025にてAgent開発を一気通貫で実現するAgentKitが発表されたことに伴い、 OpenAI Agent Builderに関する概要記事を先日投稿させていただきました。 今回は、その続編という位置づけで、各ノードの活用方法がイメージできるように、 各種ノードを活用したワークフロー解説とその評価方法について説明をさせて

This blog provides a summary of the NTT DATA Global Tech Masters Community (GTMC)(※1)in‑person meetup held during AWS re:Invent 2025. The event convened engineers from around the world to exchange technical insights, present community initiatives, and enhance cross‑regional collaboration. ※1　Glo

AWS re:Invent 2025 の開催期間中、NTT DATAグループの各国エンジニアが一堂に会し、対面でのグローバルミートアップを実施しました。本イベントは、NTT DATAグループにおけるグローバルアーキテクトコミュニティ Global Tech Masters Community(GTMC)の活動の一環(※1)として行われました。 ※1 Global Tech Masters Community(旧 Global Cloud Architect Community)とは、当社のトップレベルの技術者が集まるグローバルコミュニティです。こちらは過去開催した対面イベントの活動紹介

はじめに データエンジニアをやっております Taichi です。 カラムナフォーマットと聞いて、多くの方がまず思い浮かべるのは Apache Parquet（以降Parquet）ではないでしょうか。私も日常的に触っているのはほぼ Parquet です。 一方で、ここ数年で Lance / Nimble / Vortex のような次世代カラムナフォーマットが次々と登場し、クラウドオブジェクトストレージや AI/ML ワークロードに最適化された設計が提案されています。 本記事では、 Parquet のフォーマット仕様とその課題を整理 Vortex にフォーカスして、フォーマット仕様・P

〇はじめに Alteryx Designerの顧客管理テレメトリとは、 Alteryx Designerを使った操作の『誰が、いつ、どんなワークフローを実行したか』を、 XMLファイルとして記録できる仕組みです。 データはAlteryx側に送られず、自社の管理下で安全に保管できます。 このログを使えば、社内でAlteryx Designerがどのように使われているか見えるようになり、 ツールの利用状況を改善したり教育に活かしたり、管理の目を強くできます。 －用途例 ①データのセキュリティ監視 ワークフローの入出力を把握することで、潜在的なリスクを早期に発見できます。 ②利用状況の

はじめに Datadog LLM Observabilityが OpenTelemetry GenAI Semantic Conventionsに対応しました🎉 https://www.datadoghq.com/blog/llm-otel-semantic-convention/ LLM アプリケーションの監視をやりたいとは思いつつも、「なんだか大変そう」「専用の仕組みが必要そう」と感じて、手を出しづらい人も多いのではないでしょうか。 特に、すでにOpenTelemetryを使ってアプリケーションの監視をしている環境では、 新たに、LLMだけ別のSDKや設定を入れないといけないの