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）であれば以下のような仕組みで、ある程度対応できるのではないかと考えていました。

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。 そのような中、AWS Builder Center の一部ワークショップで、無料のサン

はじめに こんにちは。社内でデータサイエンティストを務めております@tomoberです。 NTTデータ ソリューション事業本部では、お客様企業のAI・データ活用を、コンサルティングから基盤構築、実行支援を通じた成果創出までワンストップで提供しており、その支援テクノロジーの一つとしてDataRobotを提供しております。 今回は、2026年1月に開催したデータで読み解く顧客行動セミナーでご紹介させていただいた内容を元に、なぜ顧客理解が必要かといった基本的な概念や、代表的な手法とその考え方を中心にご紹介します。 DataRobotについて DataRobot社は、人工知能（AI）に対

はじめに こんにちは、株式会社NTTデータの松本です。 2026年6月10日に東京で開催されたCode with Claudeに参加してきました。 本記事では、当日の様子と印象に残ったセッションの要点を紹介します。 https://claude.com/code-with-claude/tokyo ! 本記事の内容は、筆者が当日聴講した際のメモをもとにしています。 書き起こしではないため、表現や厳密な数値などは公式の発表内容と異なる場合があります。 正確な情報は公式サイトや、後日公開される予定のセッション録画をご確認ください。 基本情報 Code with Claudeは、An

はじめに こんにちは、NTTデータグループAI技術部の太田です。 先日サンフランシスコで開催されたDatabricksのイベント「Data + AI Summit 2026」に現地参加してきました。 本カンファレンスでの注目トピックの一つとして「Genie」が大きく進化しました。これまでGenieというと「自然言語でデータに質問できるAI/BIアシスタント」という印象が強かったと思います。今回の発表では、Genieが単なる分析アシスタントから、ビジネスユーザから開発者まで幅広いユーザと共に業務を遂行するAI Coworkerなサービス群へと再定義されました。 本記事では、Data +

🎯はじめに 古くは業務パッケージ製品、そして近年はLow-Code Platform製品(以下LCPと略)を用いて、短期間で業務アプリケーションを構築できる時代になりました。 一方で、LCPによる開発では、画面や業務ロジックの実装がスムーズに進む分、「実現したい業務が動くか」といった機能面の確認に意識が向きやすくなります。しかし、本番運用を見据えたときに重要になるのは、それだけではありません。性能・可用性・セキュリティ・拡張性・運用保守性といった、いわゆる非機能の観点も、あわせて抑えておく必要があります。 特にLCPでは、内部実装やアーキテクチャが、LCPベンダやクラウドで提供される

1. はじめに 前回の記事でもお話ししたように、Amazon Pinpoint（以降、Pinpoint と表記）でキャンペーン配信を運用している場合、エンゲージメント機能のサポート終了を見据えて移行を考えるタイミングが来ています。 Amazon Web Services（AWS）公式ドキュメントでは、Pinpoint のエンゲージメント機能は 2026-10-30 にサポート終了予定とされており、既存利用者向けには Amazon Connect アウトバウンドキャンペーンと Amazon Connect 顧客プロファイルへの移行が案内されています。 なお、Pinpoint のサポート

自己紹介 2000年代後半からSAPベーシス、2025年からSAP BDCとJouleを専門に働いています。 今でもSAPGUIでワークロード分析とかやってます。 JouleとかBDCとか、新しいことが大好きですが、古いことも大好きです。 最近は、SAPNote 3255746 - Unpermitted usage of ODP Data Replication APIs で巷をざわつかせている、ODP-RFCインターフェース経由でのSAPデータ抽出に関する対応についても取り組んでおります(興味がある方はいつでもご相談ください)。 新しい技術は好きですが、新しすぎる技術の「公式ドキ

1. はじめに AWS（Amazon Web Services）のコスト管理では、Cost Explorer、Cost Anomaly Detection、Cost Optimization Hub、Compute Optimizerなど、目的に応じたさまざまなサービスが提供されています。 また、最近ではAmazon Qを利用して、AWSマネジメントコンソール上から自然言語でコストに関する質問を行うこともできるようになってきました。そのため、「Cost ExplorerやAmazon Qがある中で、AWS FinOps Agentは何が違うのか？」と感じる方もいるのではないでしょうか

～生成AIエージェント時代に知っておきたい「知識のデータモデリング」の本質～ はじめに 「チャンク分割が重要です。」 最近、この言葉を耳にする機会が本当に増えました。技術イベントの登壇でも、AIベンダーの提案セミナーでも、生成AIの解説記事でも、まるで業界の合言葉であるかのように当たり前に使われています。 しかし、私は時々、ふと立ち止まって考えてしまうのです。 「私たちは、この『チャンク』という言葉の持つ本当の重みを、どれほど理解できているのだろうか」と。 文章を機械的に300文字ごとに区切れば、それが優れたチャンクなのでしょうか。 機械的にオーバーラップを20%入れておけば、そ

1. はじめに 今年、AWS（Amazon Web Services）がAgentic Football Cupを発表しました。これまでにもDeepLens、DeepRacerやAI Leagueなど技術の可能性を体感できるサービスを出してきているAWSらしいサービスとなります。 AWS Summitでブースが出ていたので、担当者の方にいろいろと話を伺ってきましたので、紹介いたします。ただし、本サービスはワークショップは各地域で提供されているようですが、一般公開はされていないため、サービスを体感できるまでにはもう少し待つ必要がありそうです。 なお、本サービスはマルチエージェントで協調

! この記事は、Tableauで会員登録者数を可視化する際に発生した「総数」と「内訳の合計」が一致しない問題について、原因と対応方針を整理したものです。 公式仕様を網羅するものではなく、実務で起きた数値差異の調査・解消観点をまとめています。 はじめに Tableauで会員登録者数の推移を可視化していた際、ツールヒントに表示される「登録者数の総数」と「登録チャネル別内訳の合計」が一致しない事象が発生しました。 やりたかったことは、以下のようなダッシュボード作成です。 登録者数を日別に表示する 登録チャネルA、登録チャネルBを色分けする ツールヒントに総数とチャネル別内訳を表示する

Cobuild紹介 Cobuildとは Cobuildは、自然言語の指示をもとにDataiku上でデータ活用やAI開発の流れを構築するAIアシスタントです。 Cobuildは「Dataikuでやりたいこと」を文章で伝えると、Flowやモデル、チャート、Wikiなどのたたき台を作る機能です。リリースされたばかりの機能のため、まずは実際に動作させるところまで試してみたいと思います。 Dataiku Cobuildによる支援 Cobuildは、Dataiku上の現在のプロジェクトや選択中のオブジェクトを文脈として利用しながら、処理の作成や説明を支援します。 図1 Cobuild

はじめに 近年、企業活動におけるデータ活用の重要性はますます高まっています。 データ分析やAI活用など、企業活動のさまざまな場面でデータが使われるようになりました。 一方で、データを有効に活用するには、単に大量のデータを集めるだけでは不十分です。 冷蔵庫に食材をたくさん詰め込んでも、何がどこにあるのか、いつ買ったものなのか、まだ食べられるのかが分からなければ、安心して料理に使えません。データも同じです。 データがどこにあり、どのような意味を持ち、誰が管理し、どのような品質状態にあるのかを把握できてはじめて、安心して業務や分析、AI活用に使うことができます。 このようなデータ活用を支え

はじめに こんにちは！NTTデータグループの工藤と出口(@kotha_deguchi)です。 2026年6月25～26日に幕張メッセで開催されたAWS Summit Japan 2026の1日目に参加してきました。 AWS Summit Japanは、AWS (Amazon Web Services) が毎年開催している国内最大級のイベントです。AWSの最新サービスや事例を紹介するセッションに加え、パートナー企業による展示ブースなど、多くのコンテンツが用意されています。 今年のAWS Summitを一言で表すと、「ひたすらにAI！」 でした。特にAmazon Bedrockを中心とし

SAP BDCナレッジ集：SAC Just Ask の自然言語検索は便利だが、辞書運用は想像以上に重い話 はじめに SAP Analytics Cloud（SAC）の自然言語検索機能である「Just Ask」を検証する機会がありました。 Just Askでは、 「販売エリア別の売上を見たい」 「利益率が高い製品カテゴリを教えて」 「昨年比で売上が伸びた地域を確認したい」 といった自然な文章で分析結果を取得できます。 BIツールに慣れていない利用者でも分析しやすくなるため、セルフサービス分析の促進という観点では非常に魅力的な機能です。 実際に試してみたところ、利用者視点では非常

1. はじめに 本記事は、ネットワーク自動化イベント AutoCon 5 の参加レポート後編です。前編では、AutoCon 5 の概要、主催団体の Network Automation Forum（NAF）や NAF Framework の考え方、さらにはネットワーク自動化の方向性について紹介しました。後編では、実際に参加したカンファレンスおよびワークショップの内容を紹介します。 AutoCon 5 - Network Automation Forum（公式） https://networkautomation.forum/autocon5 AutoCon 5：NW自動化はどこ

1. はじめに 本記事は、ネットワーク自動化イベント AutoCon 5の参加レポート前編です。 2026 年 6 月にドイツ・ミュンヘンで開催された AutoCon 5 では、ワークショップが 2026年6月8日~2026年6月9日、カンファレンスが2026年6月10日~2026年6月12日にかけて行われ、ネットワーク自動化の実践例や設計思想が数多く共有されました。 前編である本記事では、AutoCon 5 を俯瞰して見えてきたネットワーク自動化の方向性と、その全体像を整理する軸になっていた NAF Framework の考え方を取り上げます。 いまネットワーク自動化のトップランナ

はじめに こんにちは、2026年4月入社の新人エンジニア、taigaです。 AWS Summit Japan 2026に参加してきました。 新入社員ということもあり、AWSについては研修で少し学んだだけでしたが、せっかく参加するなら最低限の知識を持って臨みたいと考え、事前に AWS Certified AI Practitioner を取得しました。 本記事では、そんなAWS初心者の目線で、印象に残ったセッションや展示、会場で感じたAI活用の広がりについて紹介します。 全体の所感：AIは前提、加えてPhysical AIが流行 いろんなブースを回っていてAIが使われているシステ

SAP Analytics Cloud「Just Ask」を試してみた 〜自然言語でBI分析はどこまで実用的か〜 はじめに BIツールを導入しても、 「作られたレポートしか見られない」 「欲しい情報を得るたびに分析担当へ依頼が必要」 「結局Excelへ出力して加工している」 といった課題は少なくありません。 SAP Analytics Cloud（SAC）には、自然言語で質問するとグラフを自動生成する「Just Ask」機能があります。 今回は、この機能を実際の業務データを想定したモデルで検証し、 どの程度自然言語で分析できるのか 日本語利用時にどのような工夫が必要か