Vertex AI で実現するオンライン需要予測 — ブラウザのみで完結する構築ガイド はじめに この手順でできること Google Cloud の Vertex AI を使用して、オンライン（リアルタイム）需要予測 を REST API 経由で実行できる環境をハンズオンで構築します。 通常、Vertex AI Forecast（AutoML Forecasting）はバッチ推論のみ対応ですが、Tabular Workflow for Forecasting テンプレートを使用することで、学習済みモデルを Vertex AI Endpoint にデプロイし、API 経由のオン

※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第5回です。 1. なぜファイル定義を独立観点としたのか COBOLにおけるFD句は、単なる構造宣言ではありません。 RECORDING MODE BLOCK CONTAINS レコード長 固定長／可変長 ラベルレコード これらは、実行環境と密接に結びついています。 言語仕様は同じでも、 I/Oの前提が変われば動作が変わります。 2. 検証観点 以下の観点で確認しました。 OPEN時の挙動 READ時のレコード解釈 レコード長の扱い EOF検知のタイミング 固定長／可変長の差

※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第4回です。 1. なぜデータ例外を独立観点としたのか データ例外は単なる異常系ではありません。 移行時に問題となるのは、 例外が発生するかどうか どの命令で発生するか 発生後の処理が継続するか停止するか 戻りコードやメッセージの違い です。 つまり、 例外の“存在”ではなく、“構造”が問題 になります。 2. 検証設計 2.1 検証軸 ステートメント軸 MOVE ADD SUBTRACT COMPUTE DIVIDE IF（比較） DISPLAY データパタ

1. はじめに 最近、SC-100 をはじめとする Microsoft のセキュリティ資格と、Google Cloud の Professional Cloud Security Engineer を取得しました。学習を進める中で印象的だったのは、Microsoft Azure と Google Cloud が、同じようなテーマを扱っていてもセキュリティ設計の発想にはかなり違いがあるという点です。 特に違いが出やすいと感じたのは、「どこをセキュリティの境界と捉えるか」 と 「何を起点に設計するか」 の2つでした。資格試験は知識の確認だけでなく、ベンダーがどのような前提でセキュリティを

1. はじめに 本稿では、Kiro を用いた仕様駆動開発の検証を通じて、API 開発における生産性と品質の変化を評価した事例を紹介します。 実際の開発案件で実装された領域に対して、設計から試験工程までを Kiro で再実装し、従来開発と比較するという試みになっています。 2. 自己紹介 株式会社 NTT データ ソリューション事業本部 C&D 事業部に所属しており、パブリッククラウド領域の案件に取り組んでいます。 本稿の取り組みのような 生成 AI を活用した開発にご興味をお持ちいただけた方は、お気軽にお問い合わせください。 3. Kiro における仕様駆動開発 一般

はじめに 2026年4月22日〜24日の3日間、米国ネバダ州ラスベガスで開催されている Google Cloud Next 2026 に現地参加してきました。 本記事では、「Build multi-agent systems that actually work」のセッションをレポートします。このセッションでは、Anthropic による実運用に耐えうるマルチエージェントシステム構築の実践的なアプローチが紹介されました。 マルチエージェントを採用する判断基準 まずは単一エージェントから始める 適切なツールを備えた単一エージェントで、多くのユースケースはカバー可能です。また、マ

はじめに こんにちは。NTTデータ テクノロジーコンサルティング事業部の三浦です。 2026年4月にラスベガスで開催された「Google Cloud Next 2026」のSolution talkセッション「Building multi-agent orchestration: Key challenges and solution approaches」について共有します。 本記事の対象読者 AIエージェントの仕組みを理解したい方 LLMを業務システムに組み込みたい方 マルチエージェント設計に関心のあるエンジニア AIエージェントとは何か AIエージェントとは何か

はじめに NTTデータでは、ChatGPT Enterpriseのライセンス提供に加え、導入支援や問い合わせ支援を行っています。 こうした業務に関わる中で感じるのは、生成AIがそのまま力を発揮しやすい仕事がある一方で、出力をそのまま適用しにくい仕事もあるということです。 特に、問い合わせ内容が断片的だったり、複数の関係者の間で前提をそろえる必要があったりする場面では、重要になるのは単なる回答生成ではありません。 問いを整理し、確認観点を定め、次のアクションを設計することが必要になります。 この記事では、そうした実務を通じて得た知見を一般化しながら、Human-in-the-Loop（

はじめに 記事の取り組みの背景 Codex CLIなどを使っていて次のような悩みはありませんか？ 万一の事故でsandbox外のファイルを壊しちゃったり、漏洩しちゃうのは怖い。 別マシンで使えば安全だけど、普段使っているPCでより安全、かつお手軽に使いたい。 この記事は、そういった悩みを解決するために、Dev Containersを使ってコンテナ環境でお手軽にCodex CLIを使える環境を作った際の手順とサンプル設定の紹介記事です。 この記事で紹介している手順でできること ホストのどのフォルダを見せるかを作業フォルダ単位で絞れるので、WSL 直使いより事故範囲を小さ

OT（Operational Technology）セキュリティでは、IT環境とOT環境の間や、OT環境のゾーニングの間にファイアウォールを設置する構成が一般的です。 本記事では、この構成がどのようなセキュリティ思想に基づいているのかを体系的に理解することを目指します。産業用制御システムの国際標準であるIEC62443やNIST SP 800-82を参考に、OT環境におけるゾーニングについて理解を深めます。 1. OTセキュリティとは NIST SP 800-82によると、OT（Operational Technology: 運用技術）とは、物理環境を検知・監視・制御するために、デバ

実際の画面とは異なるサンプルイメージです チームのSlackにAI社員を3人常駐させています。 社員5人で、2週間動かしました。 誤解を招きそうだからちゃんと書いておきます。 2週間です。半年でも1年でもなく、2週間。 それでも書きたくなるくらいのことが起きたので、この記事を書いています。 SIerの大規模開発で扱う資料は毎週溜まります。 仕様書の背景、顧客の痛点、過去の判断の残り香。 新しく参画したメンバーは、これを数週間かけて読み込むのがいつもの景色です。 そこに、このAI社員3人が入りました。 すると、2年目のメンバーが参画1週間でSKILLを直し、2週間で設計根本に疑問を出して

はじめに 先日、Azure Image Builder（以下、AIB）を利用してカスタムイメージ（VMイメージ）を作成し、OSの初期設定やミドルウェアのインストール処理などをPowerShellスクリプト（.ps1）にまとめ、Azure Blob Storageに配置して実行しようとしました。 以下に、今回の実行のイメージ図を示します。 私はこの時、「マネージドID（Managed Identity）を設定していれば、Blobからスクリプトを読み込んでくれるだろう」と思っていましたが、実際にはアクセスエラーとなりビルドは失敗しました。 本記事では、 • なぜこの問題が発生するのか

1. はじめに AWS(Amazon Web Services)のS3(Amazon Simple Storage Service)において、S3 Filesという機能が正式リリースされました。 Launching S3 Files, making S3 buckets accessible as file systems | AWS News Blog すでに様々な方が詳しく説明してくださっているため、一言で説明すると、「S3はオブジェクトストレージですが、それをファイルシステムとしてマウント・アクセスできる機能がS3 Files」です。 本記事では、Informatica（インフ

1. はじめに 今回は、MCP 初心者が MCP サーバを試してみて考えたこと・気づいたことを紹介しようと思います。 MCP は概要だけ知っていたものの今まで使ったことがなかったのですが、GitHub Copilot（筆者は VS Code で利用）の Agent モードを活用すれば簡単に環境を作って試せるのではないかと思いつきました。 そこで、馴染みのないツールの MCP サーバでも手軽に試すことができたら良いなと思い、初めて触る Playwright を用いて UI/UX レビュー&修正のサイクルを自動化させてみました。 なお、この試みの中で私は1行もコードやプロンプトは

本記事は「IDMC REST API入門」シリーズの第2回です。全4回にわたって、REST APIを使ったログインからジョブ実行・監視・ログ取得までの一連の流れを、公式ドキュメントの記述を交えて解説します。 シリーズ一覧： 第1回：REST APIの基本とログイン 第2回：ジョブ実行と停止　👈 本記事 第3回：ジョブの監視 第4回：ログ取得とまとめスクリプト はじめに 第1回では、REST APIのバージョン体系（v2/v3）を整理し、 ログイン セッションIDとベースURLの取得 ログアウト までを解説しました。 今回は、取得したセッションIDを使って実際にジョブの実行と停止

はじめに Apache Spark（以下Spark）からApache Iceberg（以下Iceberg）に対して、MERGE INTOを実行するユースケースは、差分更新やCDC（Change Data Capture）の取り込み、冪等性の担保においてよく使われます。実際にupsertを実現したいという要件から、MERGE INTOが利用できるIcebergを選択するケースもあります。 一方で、MERGE INTOは単純なINSERTやUPDATEと比較して、処理が複雑です。内部的にはsourceテーブルとtargetテーブルの突合が必要となり、Spark内部でシャッフルが発生するこ

はじめに こんにちは。入社2年目に突入したセキュリティコンサルタントの石尾です。本記事は情報セキュリティのベストプラクティスをまとめたCIS Controlsについて、セキュリティコンサルタントが学んでいくシリーズの第2回です。「CIS Controlsってなに？」という疑問をお持ちの方はぜひ前回の記事を見てみてください。第2回では脆弱性管理にフォーカスしていきます。 脆弱性とは セキュリティ界隈の方以外にはあまり聞き馴染みがないと思いますが、脆弱性（ぜいじゃくせい）と読みます。 NTTドコモビジネスによると、脆弱性とは、 コンピューターのOSやソフトウェア、ハードウェアにおい

はじめに こんにちは！NTTデータ テクノロジーコンサルティング事業部の松苗です。 2026年4月22日〜24日の3日間、米国ネバダ州ラスベガスのマンダレイ・ベイで開催されている Google Cloud Next 2026 に現地参加しています。 本記事では、Cloud Runの製品チームや最前線のパートナーが登壇したセッション「What's new in Cloud Run」の内容をレポートします。AI エージェントの開発から大規模運用まで、Cloud Run がどのように進化したのか、現場の熱量と共にお伝えします！ 本記事の対象読者 Cloud Runを用いたAIエージェ

1. はじめに 突然ですが、VS Codeの拡張機能を作ったことはあるでしょうか。 今まで私は、何か難しそうだという理由から、全く作ろうと考えていませんでしたが、生成AIの進歩によってお手軽に作れることを知って、最近いくつか試しに作っています。 今回は、「VS Code の Webview でどこまで動くのか？」 という疑問から、VS Code 拡張機能の描画性能について着目し、ごく簡単にではありますが、Web ブラウザの場合との比較検証をテトリスを動かすことで実施してみました。 また、VS Code標準のUIではなく、描画の自由度がより高いWebview[1]を使うことにしました。

はじめに アジャイル開発では、短いサイクルで実装と検証を回し、できるだけ早く価値を届け続けることが求められます。 その際に課題になりやすいのが、コードをどこで統合し、どの状態を基準とし、いつリリース可能とみなすかという運用です。 その運用を支える仕組みがブランチ戦略です。 ブランチ戦略は、プロジェクト特性に応じて適切に選択する必要があります。 さらに最近は、生成 AI の活用も現場の前提になりつつあります。より高速な開発・リリースサイクルに耐えうるブランチ戦略の策定は、ますます重要になっています。 本記事では、アジャイル開発におけるブランチ戦略の全体像と考え方を、初心者向けに分かりや