はじめに Oracle Autonomous AI Databaseを複数利用する環境では、個々のデータベースごとにECPUを割り当て、利用状況に応じて管理・課金される構成が一般的です。 一方で、システム全体を見たときに、すべてのデータベースが常に高負荷で動いているとは限りません。 たとえば、以下のようなケースがあります。 複数の小規模ADBを多数運用している 開発・検証・本番前環境など、利用時間帯や負荷に偏りがある CPU使用率は高くないが、メモリを多めに確保したい データベースごとの個別課金ではなく、まとめてコストを見通したい このような場面で有効な選択肢のひとつが、Orac

はじめに 本記事では、NTT DATA TECHで公開している SAP Business Data Cloud（SAP BDC）関連の記事 を一覧化してご紹介します。 SAP BDCに関する全体像の整理、機能解説、技術検証などを継続的に発信していきます。 今後も関連記事を順次追加し、本ナレッジ集を継続的に更新していきます。 📚 記事一覧 分類 記事リンク 執筆者 SAP BDC全体 次世代SAPデータ基盤「SAP Business Data Cloud」を構造から理解する Ayami Nishino 認証設計 SAP Business Data Cloud導入で

SAP Business Data Cloud導入で最初に決めたいこと――AI連携時代の認証局設計（前編） SAP Business Data Cloud（BDC）の導入を考えるとき、まず意識が向きやすいのはデータ統合や権限設定です。もちろんそれ自体は重要ですが、AI連携やSAPクラウドサービス横断での活用まで視野に入れると、もう一段手前で整理しておくべき論点があります。 それが、認証局をどこに置き、どのアイデンティティを前提に全体を設計するか という点です。 なぜ認証局設計が必要か SAP標準・推奨の SAP Cloud Identity Services（CIS）は、BDC向

はじめに 本記事では、Oracle Alloy上で提供される、最高峰の自律型データベース「Autonomous AI Database」にスポットを当てます。あらゆるデータタイプを単一のDBMSで統合処理する「Converged Autonomous」の真価、最新のイン-データベースAI機能と内蔵された強力なローコード開発環境について解説します。 1. Autonomous AI Databaseの核心 「Autonomous AI Database」を語る上で避けて通れないのが、そのシステムを支える究極の下支えインフラ、すなわちOracle Exadataの存在です。Auto

はじめに 今年2月にDASAプロダクトマネジメント研修を受講しました。 これまでプロジェクトマネジメントは学んできましたが、プロダクトマネジメントを体系的に学ぶのは初めてでした。 本記事では、研修で得た学びと、それを踏まえて過去案件をプロダクトマネジメントの視点で振り返った内容をまとめます。 プロダクトマネジメント研修で学んだこと DASAプロダクトマネジメント認定研修の概要 DASAプロダクトマネジメント認定研修は、DevOps環境を前提に、プロダクト中心の組織への変革を実践的に学ぶ体系的なプログラムです。 全体は「プロダクトを見極める」から始まり、「ライフサイクル管理」「

はじめに 株式会社NTTデータグループの松本です。 今回は、Amazon Bedrock AgentCoreのMemory機能の一つであるEpisodic memory strategyを実際に使ってみました。 2025年12月のAWS re:Invent 2025で発表された一番新しい長期記憶戦略で、Reflectionという機能を持ちます。 Reflectionとは、単に何が起こったかを思い出すのではなく、「特定の出来事がなぜ重要なのか」、「それが将来の行動にどのように影響を与えるべきなのか」過去の出来事を要約や分析することで、将来の行動に活用する機能です。 本記事では主に以下の

はじめに 本記事では、JC-STAR (Japan Cyber-Security Technical Assessment Requirements) において、IPAが先日（2026年2月）公開した ★3（レベル3）適合基準・評価手順（評価手法・評価ガイド） をもとに適合レベル★3の概要をまとめました。 JC-STARとは JC-STAR（Japan Cyber-Security Technical Assessment Requirements）は、経済産業省とIPA（情報処理推進機構）が主導するIoT製品向けのサイバーセキュリティ認証ラベリング制度です。 IoTデバイスのセ

メンテナンスで差が出るクラウド運用　― Alloyが提供する価値とOCIとの違い ― クラウド活用が進む中で、企業の関心は「導入すること」から「安定的に運用し続けること」へとシフトしています。 NTTデータでは、これまで多くのお客様のシステム運用に携わる中で、クラウドの価値は単なる性能やコストだけでなく、日々の運用体験によって大きく左右されることを実感してきました。 特に「メンテナンス」は、その違いが最も顕著に現れる領域の一つです。 本記事では、Oracle Cloud Infrastructure（OCI）をベースとした提供モデルの一つであるAlloyに着目し、Oracle Cl

はじめに 社内のネットワーク環境から開発を行う際、避けて通れないのが「プロキシ（Proxy）サーバー」の存在です。セキュリティ対策として必須の仕組みですが、開発ツールとの相性問題に悩まされることも少なくありません。 特に、「WebブラウザからはAzure DevOpsの画面が見えているのに、ターミナルから git clone や git pull を実行するとエラーになる」 という現象は、多くのエンジニアが一度は直面する課題ではないでしょうか。 本記事では、プロキシ環境下におけるGit接続エラー「fatal: unable to access」が発生する原因と、その具体的な解決手順に

はじめに 昨今のデジタルトランスフォーメーション（DX）の流れの中で、紙の書類やPDFファイルをデータ化し、業務効率を上げたいというニーズは高まるばかりです。 特に、請求書、契約書、本人確認書類といった非構造化データから、必要な情報を自動で抽出・データ化する技術は、多くの企業で導入が検討されています。 マイクロソフトが提供する Azure Document Intelligence（旧：Azure Form Recognizer）は、こうしたニーズに応える強力なAIサービスの一つです。高精度なOCR機能に加え、機械学習モデルを用いて文書の構造（キーと値のペア、表、選択マークなど）を理

この記事で分かること 'No matching distribution found for setuptools' エラーの対処 .whl（wheel）と .tar.gz（sdist）の違い なぜ pip download で .tar.gz がダウンロードされるのか オフライン環境でインストールを失敗させないための対策 何が起きたか オンライン環境の venv にインストールされている環境を、オフライン環境の venv でも再現したく以下のことを実行しました。 オンライン環境で実行したこと: # requirements.txt に記載されたパッケージをファイルとしてダ

1. はじめに 本記事では、Informatica（インフォマティカ） のクラウドデータマネジメントプラットフォーム「Intelligent Data Management Cloud」（IDMC ※旧称はIICS）のデータ取り込みソリューションであるCloud Data Ingestion and Replication (CDIR)を用いて、Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (MSK)に連携されたデータをSubscribeし、Amazon S3(Simple Storage Service)のバケットへ転送する構成を検証します。

1. この記事で書いていること Amazon Web Services（以下AWS）より、2026年5月にAmazon Aurora MySQL 8.4がGAとなったことのリリースがありました。[1] Aurora MySQL v3はMySQL 8.0互換のメジャーバージョンでしたが、Aurora MySQL 8.4は MySQL Community Edition 8.4 LTSをベースにしたメジャーバージョンです。 このため、Aurora MySQL v3から8.4への移行は、単なるマイナーバージョンアップではなく、MySQL 8.0 から MySQL 8.4 LTSへの移行と、

※本記事は、ホスト系COBOL処理系からオープン系COBOL処理系への移行検証を整理する連載の最終回です。 1. シリーズの振り返り 本シリーズでは、移行時に発生し得る差異を以下の観点で整理してきました。 暗黙初期値 データ例外（0C7） ファイル定義 中間演算精度 移送元と移送先の属性 ソート順 いずれも共通しているのは、 コンパイルは通る 文法も正しい しかし動作が変わる という点です。 2. 差異の構造（3層モデル） 移行時の差異は、偶発的に発生するものではありません。 検証結果を整理すると、次の3層構造に分類できます。 層 差異の種類 具体例 本質

本記事は、下記イベントに対するセッションレポートとなります。 イベント名：Regional Scrum Gathering Tokyo 2026 日時：2026/01/08 登壇者： 森一樹 氏 セッション名：1万人を変え日本を変える！！多層構造型ふりかえりの大規模組織変革 本記事の筆者は、普段、SM（スクラムマスター）やアジャイルコーチとして、アジャイル開発の支援に携わっています。 セッション内容の紹介 本セッションでは、森一樹さんより「多層構造型ふりかえり」という考え方を軸に、大規模組織における変革の進め方について紹介がありました。 一般的に、ふりかえりというとチーム単位でのレ

1. はじめに 本記事は、コンサルタント個人として、AIをコンサルティング実務での成果物作成に組み込もうとするなかで見えてきた、構造的な壁と課題解決に向けた話です。 つい先月まで気づいていなかった「バイブコーディング」の威力と、その先で直面した品質の壁。 本記事では、その壁を5つの構造的要因に分解し、解決の方向性、そして5世代にわたる構造改修の概観まで示します。 ※なお、本連載は業務とは別に個人の研究テーマとして取り組んでいる試みの記録です。NTTデータ全社の取り組みとは独立した、私個人の現場ノートとして読んでいただければと思います。 2. 自己紹介 テックブログでの投稿は初めて

本記事は、下記イベントに対するセッションレポートとなります。 イベント名：Regional Scrum Gathering Tokyo 2026 日時：2026/01/07 登壇者： 飯沼　亜紀 氏 セッション名：「アウトプット脳からユーザー価値脳へ」がそんなに簡単にできたら苦労しない スライド資料： こちら 筆者は普段、開発者としてスクラムチームの支援に関わっています。 セッション内容 本セッションでは、売上・予算・納期といった「求められたアウトプット」を中心に考えるアウトプット脳と、ユーザーの行動変化や課題解決といった「価値」を中心に考えるユーザー価値脳という2つの考え方が

はじめに 仕上げとなる今回は、プライベートVMにLLM（Ollama）を実装し、データベースから自然言語でデータを検索する「Select AI」の実行確認をします。 1. Ollama のインストール まずは、プライベートVM内でLLMを動かす準備をします。踏み台サーバー経由でコマンドを実行していきましょう。 Ollama のダウンロード Ollama は、LLMサーバで動作させるのですが、LLMサーバはプライベート・サブネットにあるため、インターネットからのダウンロードができません。このため、一旦踏み台サーバにパッケージをダウンロードし、それを LLMサーバに転送する手順が

はじめに 第2回まででサーバーの準備が整いました。今回は、Select AIの心臓部となるAutonomous AI Database (ADB) を構築し、プライベートLLMと通信するための特別な設定を施します。 なぜ「データベース」に設定が必要なのか？ Autonomous AI Databaseは通常、非常に高いセキュリティで守られており、外部への通信は厳しく制限されています。 今回の構成では、データベースからプライベートサブネットにあるLLMサーバー（Ollama）にリクエストを送る必要があるため、「このユーザーなら、このVCN内のサーバーにHTTPで話しかけてもいいよ」

1.はじめに 1.1本記事で得られること 本記事を読むことで、以下の点を把握できます。 オンプレミス環境からAmazon Web Services（AWS） PrivateLink経由でSnowflakeへ接続するための、推奨されるDNS構成。 オンプレミスDNS、Route 53 Resolver、Snowflake VPCエンドポイントをどのように連携させるかの具体設定。 複数Snowflakeアカウントを利用する場合の設計パターン。 1.2本記事を書こうと思った背景 SnowflakeをAWS PrivateLink経由で利用する構成は、セキュリティ要件の観点から多