はじめに こんにちは。医療プラットフォーム本部 CLINICS 開発グループの吉岡です。 メドレーは 5 月 22 日・23 日にベルサール羽田空港にて開催された TSKaigi 2026 に Bronzeスポンサーとして協賛しました。 TSKaigi は、日本最大級の TypeScript をテーマとした技術カンファレンスで、2024 年の第 1 回から毎年協賛しています。 今年は現地参加 800 人、オンライン参加 900 人を超える規模で開催されました。 TSKaigi 2026 会場（ベルサール羽田空港） TSKaigi 2026 では、TypeScript 7 で正式リリースとなる tsgo に関するセッションが多く見られました。 本記事では、弊社から登壇した髙橋のセッションと、その他に印象に残ったセッションについて紹介します。 弊社・髙橋の登壇「次世代リンターで探る、tsgo 時代における型認識カスタムルールの現実解」 Day2 の Leverages トラックにて、弊社の髙橋が登壇しました。 次世代リンターで探る、tsgo 時代における型認識カスタムルールの現実解 | TSKaigi 2026 TSKaigi 2026 のスピーカー、トーク情報です。 2026.tskaigi.org 発表内容 発表では、まず型認識リントについて、typescript-eslint、Oxlint、Rslint、Biome の各リンターの対応状況が整理されました。続いて、Rslint に対して型認識カスタムルールを Go 言語で実装し、独自ビルドしたリンターバイナリで実際に診断できることを示したPoCのデモがありました。 特に勉強になったのは、こうしたカスタムルールは typescript-go の internal API に依存することになり、その追従コストを考慮する必要があるという点です。型認識カスタムルールで対応するのではなく、コード規約と設計を工夫して、ASTのみで判定可能なカスタムルールと型チェックで解決できないかを最初に検討すべきだという指針が示されました。 余談ですが、発表前日に Oxlint JS Plugin から tsgo の型情報を問い合わせる方法を実証した OSS である corsa-bind を発見し、当日の朝に急遽スライドを追加して臨んだという裏話もありました。 次世代リンターにおけるカスタムプラグインの今後の動向に注目していきたいですね。 発表中の様子 印象に残ったセッション tscからtsgoへ ── DenoのTypeScript基盤はどう変わったか 登壇者: maguro さん tscからtsgoへ ── DenoのTypeScript基盤はどう変わったか | TSKaigi 2026 TSKaigi 2026 のスピーカー、トーク情報です。 2026.tskaigi.org Phase 1 では、tsc にパッチを当てた JavaScript ファイルを Deno binary に埋め込み、V8 isolate 内で実行していました。 Phase 2 では、tsgo を fork して子プロセスで動かすことで、型チェック（ deno check ）が約 2.5 〜 2.6 倍に高速化されました。一方で、上流追従と LSP 対応のコストが重いことが課題となっていました。 そして現在進行中の Phase 3 では、fork をやめ、Deno 側のソースを公式 TypeScript が読める形に materialize して、npm の公式 TypeScript に処理させる方針へと進んでいます。 「fork も再実装も避けたい」という制約の中で公式 TypeScript への統合を進める Deno の方針が印象的でした。 TS 7: How We Got There 登壇者: Jake Bailey さん TS 7: How We Got There | TSKaigi 2026 TSKaigi 2026 のスピーカー、トーク情報です。 2026.tskaigi.org TypeScript チーム本人による基調講演で、TypeScript コンパイラを Go 言語へ移植した背景が語られました。セッションでは tsgo のデモが行われ、従来 2 分ほどかかっていた型チェックが 10 秒に短縮される様子が示されました。 コンパイル時の処理は Parse、Bind、Check、Emit の順で行われます。特に印象的だったのは、Checker で生成される型情報を Checker 間で共有しないことで、並列実行時の同期オーバーヘッドを避けて高速化を実現している点です。 CLINICS でもローカル環境で tsgo を使用しており、型チェックを高速化することで、AI 開発のフィードバックを速めています。 制約と時代から読み解くTypeScriptコンパイラ設計史 登壇者: Yoshiaki Togami さん 制約と時代から読み解くTypeScriptコンパイラ設計史 | TSKaigi 2026 TSKaigi 2026 のスピーカー、トーク情報です。 2026.tskaigi.org TypeScript コンパイラは、AST が semantic 情報を背負い、循環参照だらけの構造になっているという独特な構成を持っています。 Web の歴史の中で Ajax 革命や V8 / Chrome / Node.js の登場により JavaScript で大規模なソフトウェアが書かれるようになり、Microsoft 内部でも Office などの Web 移植が迫られていました。一方で、当時の JavaScript 向け開発ツーリングは貧弱で、大規模開発の体験が成立しなかったため、それを解決するために TypeScript が開発されました。 さらに、TypeScript には IDE での高速な応答が要件として課せられました。本来であれば immutability と親アクセスを両立する仕組みが必要でしたが、当時の JavaScript では実現できず、結果として AST に直接 symbol や parent を書き込む現在の構成に落ち着いています。 tsgo ではネイティブ化と共有メモリ・マルチスレッド化で約 10 倍の高速化が実現されています。歴史を遡ることで、現在の TypeScript がなぜこのような設計になっているのかという背景を理解できました。 まとめ 本記事では、弊社・髙橋の登壇と、TSKaigi 2026 で印象に残ったセッションについて紹介しました。 今年のメドレーからは、Bronzeスポンサーとしての協賛と髙橋の登壇に加え、運営スタッフとしても德永と山河の 2 名が TSKaigi 2026 に関わりました。 TSKaigi 2026 に参加したメドレーメンバー メドレーでは今後も TypeScript コミュニティの発展に貢献し、社内での実践を続けていきます。 過去にスポンサーとして協賛した TSKaigi の参加レポートはこちらです。 TSKaigi 2025 参加レポート：新卒2年目エンジニアが感じたTypeScriptの最前線 | MEDLEY Developer Portal はじめに こんにちは！ 人材プラットフォーム本部プロダクト統括部プロダクト開発部アカデミー開発グループ所属の城間（シロマ）です。 私は 2024 年 4 月に新卒エンジニアとして入社し、現在はオンライン動画研修サービス「ジョブメドレーアカデ... developer.medley.jp TSKaigi 2024のスポンサーLTでTypeScriptコード改善の取り組みについて紹介しました | MEDLEY Developer Portal こんにちは。医療プラットフォーム本部プロダクト開発室 CLINICS 第二開発グループ所属の髙橋です。 メドレーは 5 月 11 日に中野セントラルパークカンファレンスにて開催された TSKaigi 2024 に Gold Sponsor ... developer.medley.jp We’re hiring メドレーでは一緒に働く仲間を大募集しています！ カジュアル面談も実施しておりますので、「お話だけでも聞いてみたい！」「ちょっと雑談してみたい！」でも構いませんので、お気軽にお問い合わせください！ メドレーで働く｜株式会社メドレー メドレーでの働き方や人事制度、求人情報など、採用に関する情報をご紹介します。 www.medley.jp Medley Engineer Entrance Book この度は株式会社メドレーに興味をお寄せいただきありがとうございます。本資料は、メドレーへの転職をご検討いただいている皆様に、当社をより深くご理解いただくために作成いたしました。 medley-inc.notion.site

こんにちは。プロダクト開発部の髙木です。 今回はAIコーディングエージェント向けのコードエディタである Superset の紹介になります。公式では『The Code Editor for AI Agents』と紹介されており、Claude CodeなどのコーディングエージェントをGUIから扱えるデスクトップアプリです。現時点ではmacOSのみの提供ですが、公式ドキュメントではWindows・Linuxも近日対応予定とされています。 僕はマウス操作によるGUIに慣れているため、自分にあっているツールを探そうとしたときにフィットするツールが見つけられませんでした。同じような悩みを持つ方の参考になればと思います。 これまでの自分の開発 これまでの開発では主にVisual Studio Code（VSCode）を使用しておりました。開発する言語にもよりますが、VSCodeは開発に必要なベースが整っており、足りないものについてはプラグインによって拡張できる優れた統合環境です。基本的にはVSCodeで完結できるため、VSCodeで開発できるように環境を整えていました。 現在の自分の開発 もう自分でコードを書く頻度は激減しClaude Codeと対話してコードを出力する毎日です。個人的にはこの開発方法は肌にあっています。コードの設計方針などを対話をしつつ進められるため、具体的な実装をClaude Codeに移譲できることで、その方向性が正しいかを常に考えながら成果物を見ることができます。自分で考えながら作っていると検討漏れが起きやすかったのですが、ドライな目で実装を眺められるので成果物の質は上がったように思います。 つまり現在は、もともと開発環境に求められていたエディタに入力するための思考や入力のしやすさではなく、出力されたものを確認したり修正を依頼するレビューベースの開発を行っている状況です。さらに複数のリポジトリを並行で作業できるような作業的な余裕も生まれ、加えて同一リポジトリ内で並行して作業するケースも増えてきました。そうなってくると1ブランチ1画面のVSCodeでは、作業したいリポジトリに対して行き来する画面が多すぎて本来の作業以外に画面の整理のような雑務が発生する状況になっていました。もしかしたらVSCodeにそういった拡張機能があるかもしれませんが、ちゃんと調査までは行えていません。 こういうときにキーボードベースの開発に慣れていればtmuxで画面分割をしつつタブで画面を変えるなどの作業ができたのかもしれません。そういう意味で cmux はそういう人には向いているツールだと思います。 cmux自体は『AIコーディングエージェント向けの縦タブと通知機能を備えたGhosttyベースのmacOSターミナル』と説明されており、CUIベースでの開発が好きな人には合うと思います。 AIによる開発で求めていた機能 GUIで操作できる 複数のリポジトリを行き来できる 同一リポジトリの複数ブランチで並行作業ができる コードのdiffが確認しやすい コードを確認できる これらができるツールを探しており、たどり着いたのがSupersetでした。 GUIで操作できる 基本的な操作はGUIをベースで実行できます。ここはあまり掘り下げるポイントがないので割愛します。 複数のリポジトリを行き来できる リポジトリを追加することができ、左側のタスクバーに追加したリポジトリが表示されます。クリックすることで簡単に切り替えることができます。これも複雑な機能ではないため割愛します。 同一リポジトリの複数ブランチで並行作業ができる 各ブランチをワークスペースという概念で扱っています。公式では、 Each workspace = one git branch. と表現しています。左側にタスクバーが表示されており、そこからマウスクリックでリポジトリやワークスペースを切り替えることができます。 公式トップの画像を引用 良きポイントとして各ワークスペースが独立しているため、AIエージェントのコンテキストが混ざらずに使用することができます。Workspace自体はGit Worktreeで管理されていますが、利用者がそれを意識する必要はなく+ボタンを押すことで追加することができます。追加時にブランチ名やプロンプトを入力することでそのまま作業を開始してくれます。 コードのdiffが確認しやすい VSCodeを使用していたこともあり、ツール内でdiffを確認したいと思っていました。 difit を使うことも考えていましたが、スキルを使ったりアプリケーションを立ち上げることに手間を感じていたのでできれば内蔵が良いと思っていました。リッチなものではありませんが、必要十分な機能だと思いました。 コードを確認できる エージェントが作ったコードを見る際に、簡素なコードをシンタックスハイライトつきで見られれば良いと思っていました。Claude Codeが表示したファイルパスをCmd+クリックで表示することができるので、簡単な確認であれば十分です。このあたりの機能はVSCodeと同様でした。 使ってみて気づいた利点 ソフトウェアのアップデートでも作業が中断しない ソフトウェアアップデートをすると大体のツールが再起動となり、これまでのコンテキストが失われます。もちろん --continue などのパラメータをつければコンテキストを復活できますが、バックグラウンドで起動していたアプリケーションなどの接続は失われるため、作業していたものを復旧することができません。しかしこのツールはアップデートをしたとしても作業を自動で復旧してくれます。具体的にどのような仕組みなのかまでは追っていませんが、アップデートが億劫にならないというのは他のツールではあまり感じたことがありませんでした。 作業のスピードが上がった 1つのリポジトリにおいて並列で調査をしたりすることが増えたことで、こなせる作業量が増えたように感じます。これまではブランチの切り替えにおいて自分で管理していたこともあり、簡単にGUIで作業できるようになったことは別ブランチでの作業の億劫さを軽減してくれました。これまではstashしたものがどこにいったかわからなかったり、作業に戻ろうと思ったときに戻れない事が多かったので、ズボラな自分にあった作業のしやすさだと思います。 Supersetだけで完結しない部分とその割り切り コードをちゃんと読もうとしたとき、僕としてはコードジャンプが必須です。VSCodeでできていたコードジャンプが、Supersetでは（おそらく）できませんでした。ちゃんと調査はしていないのでもしかしたらできるかもしれません。 困っていない理由としては、コードジャンプでコードを確認するためだけにVSCodeを開くからです。SupersetにはIDEなどで開くためのリンクが設置されているため、機能不足は普段使っているツールで解消することができます。足りない機能をいつも使っているツールに流せるため、思っていたよりもストレスも低く移行できました。最初は全てのツールをこなせるものを考えていましたが、得意なことを得意なツールにやらせたほうがストレスもたまらないと思いました。 まとめ 簡単にですがSupersetについて書きました。これまで開発に求められていた機能とは異なり、並列性や切り替えのしやすさなどが求められる時代になったと思います。作業の仕方を変える必要はありませんが、自分にあったツールを使っていくことで作業のやりやすさも変わると思いました。 個人的にはSupersetで得られた体験が非常に心地よかったので、皆さんにも一度試してもらいたいです。

みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクトの戸塚です。今週も 週刊AWS をお届けします。 新緑がまぶしく、汗ばむ日も増えてきた五月下旬。爽やかな初夏の風とともに、嬉しいアップデートが届きました！「オンプレミスの VMware 環境をクラウドに移行したいけど、規模が大きくて…」とお悩みの方、朗報です。Amazon Elastic VMware Service（Amazon EVS）が、1 クラスターあたり最大 32 ホストまでサポートするようになり、大規模な VMware ワークロードもよりスムーズに AWS 上で動かせるようになりました。これまで規模の大きさがネックで移行をためらっていた企業様も、この季節の勢いに乗って、ぜひ一歩踏み出してみてはいかがでしょうか？ それでは、先週の主なアップデートについて振り返っていきましょう。 2026年5月18日週の主要なアップデート 5/18(月) AWS Secrets Manager Agent の pre-fetching と IAM role assumption 機能の提供開始 AWS Secrets Manager Agent に 2 つの新機能が追加されました。pre-fetching 機能により、Agent 起動時に指定したシークレットを一括取得してキャッシュできるようになり、アプリケーション起動時のレイテンシーを削減できます。IAM role assumption 機能により、指定した IAM ロールを引き受けてシークレットを取得できるため、クロスアカウントでのシークレット取得が可能になります。これらの機能は、BatchGetSecretValue API を活用してコストを最適化し、ロールベースのアクセス制御によってセキュリティ態勢を強化します。 Amazon SageMaker Studio が SageMaker Flexible Training Plans による GPU キャパシティ予約をサポート Amazon SageMaker Studio の IDE (JupyterLab および Code Editor) で、SageMaker Flexible Training Plans (FTP) を利用した GPU キャパシティ予約が可能になりました。これにより、高需要の GPU インスタンスへの予測可能なアクセスが確保され、オンデマンドインスタンスと比較して最大 65% のコスト削減を実現できます。完全にセルフサービスで調達でき、インフラ管理は不要です。プラン終了 30 分前には自動的に通知が届き、作業の保存時間が確保されます。 Amazon Redshift が Iceberg テーブルへの ALTER TABLE と AWS Glue Data Catalog マウント経由の書き込みに対応 Amazon Redshift は、AWS Glue Data Catalog (awsdatacatalog) マウント経由での Apache Iceberg テーブルへの直接書き込みと、ALTER TABLE DDL による Iceberg テーブルのスキーマ、パーティション、プロパティの変更に対応しました。自動マウントされる awsdatacatalog を使用することで、外部スキーマを作成せずに Redshift の変換結果をデータレイクに保存でき、あらゆるエンジンからクエリできます。これは AWS Lake Formation と統合された Iceberg テーブルで特に有用です。従来、Iceberg テーブルの構造更新にはテーブルとデータの削除が必要で、データパイプラインの複雑性とレイテンシーが増大していました。Redshift で変更されたテーブルは、Amazon EMR や Amazon Athena などの他の Iceberg 互換エンジンとの互換性を維持します。 Amazon EVS が環境あたり 32 ホストのサポートを開始 Amazon Elastic VMware Service (Amazon EVS) が、環境あたり最大 32 の ESXi ホストをサポートするようになりました。これは従来の上限 16 ホストの 2 倍です。ユーザーは VMware Cloud Foundation (VCF) のドメインとクラスターを柔軟に構成でき、すべてのホストを 1 つの大規模クラスターに配置するか、複数の小規模クラスターに分散させるか、任意の組み合わせを選択できます。この拡張により、最大 32 ホストまでスケールアップするためのサービスクォータ増加リクエストが可能になり、複数環境を管理する運用オーバーヘッドを削減できます。 5/19(火) Amazon MWAA が Apache Airflow 3.2 をサポート開始 Amazon Managed Workflows for Apache Airflow (MWAA) が Apache Airflow 3.2 をサポートしました。このアップデートにより、データアウェアスケジューリング機能が強化され、asset partitioning を使用して S3 パスの特定パーティションなどデータの一部分のみでダウンストリーム DAG をトリガーできるようになりました。Human-in-the-Loop (HITL) 機能には操作や承認の履歴を一覧で確認できるビューが追加され、Grid View の仮想化により大規模 DAG のレンダリングが高速化されました。XCom を UI から直接管理できるようになり、PythonOperator で非同期関数をネイティブサポートするなど、開発者の生産性が向上しています。 5/20(水) Amazon SageMaker HyperPod が推論ワークロードのデータキャプチャに対応 Amazon SageMaker HyperPod が推論ワークロードのデータキャプチャに対応しました。この機能により、推論リクエストとレスポンスのペイロードを記録し、モデルモニタリング、コンプライアンス、デバッグ、オフライン分析に活用できます。データキャプチャは SageMaker エンドポイント、ロードバランサー、モデル Pod の 3 つのレベルで設定でき、必要な可視性に応じて選択または組み合わせて使用できます。キャプチャしたデータは非同期で Amazon S3 に配信され、推論パフォーマンスに影響を与えません。HyperPod Inference Operator または SageMaker JumpStart を通じてモデルをデプロイする際に設定できます。この機能は EKS オーケストレーターを使用する SageMaker HyperPod クラスターで利用可能で、SageMaker HyperPod がサポートされている全ての AWS リージョンで提供されます。 Amazon SageMaker Unified Studio でデータ品質ルールの設定と評価をサポート Amazon SageMaker Unified Studio は、AWS Glue Data Quality を基盤とするデータ品質ルールの設定と評価機能を追加しました。データエンジニア、アナリスト、データサイエンティストは、DQDL (Data Quality Definition Language) を使用してデータ品質ルールを定義し、SageMaker Unified Studio 内で直接評価を実行できます。カタログテーブルの静止データと Visual ETL ジョブ内のトランジットデータの両方に対応し、不良データがデータレイクや下流の分析・機械学習ワークロードに影響を与える前に検出できます。この機能は、Amazon SageMaker Unified Studio が利用可能なすべての AWS リージョンで、IAM Identity Center ベースドメインと IAM ベースドメインの両方で利用できます。 AWS Security Hub が未使用アクセスからのアイデンティティリスクを検出 AWS Security Hub が IAM Access Analyzer と統合し、未使用の IAM 権限、ロール、認証情報を AWS 組織全体で検出する機能を追加しました。中央セキュリティチームは、脅威、露出、ポスチャの findings と同じ統一コンソールでアイデンティティリスクを管理できるようになります。Security Hub を組織で有効化すると、サービスリンク IAM Access Analyzer が各メンバーアカウントに自動作成され、追加設定なしで 90 日間のアクセスアクティビティを評価し、未使用アクセスを検出します。また、実際の使用パターンに基づいて最小権限ポリシーをオンデマンドで生成する機能も提供されます。本機能は Security Hub Essentials に追加コストなしで含まれます。 Amazon Bedrock がリクエストレベル使用状況帰属のサポートを拡張 Amazon Bedrock は、InvokeModel および InvokeModelWithResponseStream API において、個別のリクエストレベルでモデル推論使用状況を特定のチーム、アプリケーション、環境、実験に帰属させることができるようになりました。この機能により、追加のリソースをプロビジョニングすることなく、組織全体での Amazon Bedrock の使用状況分布をきめ細かく可視化し、消費パターンの把握、コスト最適化、内部ステークホルダーへの使用状況報告が可能になります。この機能は、Amazon Bedrock が利用可能なすべての AWS 商用リージョンで提供されています。 5/21(木) Amazon RDS Custom for SQL Server が最新の GDR アップデートに対応 Amazon RDS Custom for SQL Server が、Microsoft SQL Server の最新 GDR (General Distribution Release) アップデートに対応しました。今回のアップデートでは、SQL Server 2019 CU32+GDR (バージョン 15.00.4465.1.v1) と SQL Server 2022 CU24+GDR (バージョン 16.00.4250.1.v1) をサポートします。これらのアップデートは、CVE-2026-32167 と CVE-2026-32176 の 2 つの権限昇格脆弱性に対処しています。RDS Custom インスタンスは、AWS マネジメントコンソール、AWS CLI、または AWS SDK を使用してアップグレードできます。 Amazon SageMaker AI が推論エンドポイント向け OpenAI 互換 API をサポート Amazon SageMaker Inference が OpenAI 互換 API をサポートし、OpenAI SDK、LangChain、Strands Agents などの既存ツールをエンドポイント URL の変更のみで利用できるようになりました。カスタム統合コードや SDK ラッパーは不要で、認証は既存の AWS 認証情報を使用します。これにより、独自の GPU インスタンスの選択、VPC 内でのデータ保持、オープンソースやファインチューン済みモデルの実行、ワークロードに合わせたオートスケーリングが可能になります。本機能は現在、米国東部 (バージニア北部)、米国西部 (オレゴン)、欧州 (アイルランド、フランクフルト)、アジアパシフィック (東京、シンガポール、シドニー) を含む 14 リージョンで利用できます。 SageMaker Unified Studio が Glue コネクタのクロスサブネットジョブリトライを自動プロビジョニング Amazon SageMaker Unified Studio が、サブネット障害時の Glue ジョブリトライ用のコネクション自動作成機能をリリースしました。管理者がドメイン VPC に複数のプライベートサブネットを定義すると、システムが自動的にすべての新規プロジェクト向けにコネクタをプロビジョニングします。プライマリサブネットで IP アドレス枯渇やアベイラビリティゾーン障害が発生した場合、Glue ジョブは別のサブネットのコネクタで自動的にリトライされるため、エンジニアの手動介入が不要になります。 5/22(金) AWS Clean Rooms でコラボレーションの変更可能な payment configurations をサポート AWS Clean Rooms でコラボレーションメンバーの payment configurations (支払い設定) を変更できるようになりました。この機能により、SQL クエリ、PySpark ジョブ、ML モデルのトレーニングと推論、合成データ生成の各コストタイプについて、どのパートナーが支払いを担当するかを柔軟に指定できます。変更は change request (変更リクエスト) プロセスを通じて行い、全コラボレーションメンバーの承認が必要です。SQL と PySpark 分析では複数の authorized payers (承認された支払い者) を設定でき、分析実行時に支払い者を選択できます。 AWS Security Agent がペネトレーションテストで発見された脆弱性の検証スクリプトを自動生成する機能を追加 AWS Security Agent は、ペネトレーションテストで発見された脆弱性の検証スクリプトを自動生成する機能を追加しました。セキュリティチームは、手動で再現手順を追跡する代わりに、即実行可能なスクリプトをダウンロードし、環境変数を設定して対象システムに対して実行することで、脆弱性を独立して検証できます。これにより、トリアージの効率化と修復の迅速化が実現します。AWS Security Agent がサポートされる全ての AWS リージョンで利用可能です。 Amazon SageMaker Unified Studio が IAM ベースドメインでビジネスメタデータとガバナンスをサポート Amazon SageMaker Unified Studio は、IAM ベースドメインでビジネスコンテキスト、メタデータ、データガバナンス機能のサポートを開始しました。これにより、IAM 認証を使用する環境でも、AWS Glue Data Catalog のテーブルにビジネス名や説明、README ドキュメントを追加できるようになります。AI 生成メタデータ機能により、大量のテーブルのカタログ化作業を自動化できます。また、ビジネスグロサリーによる用語の標準化、メタデータフォームテンプレートによる構造化属性の管理、サブスクリプションベースのアクセス管理により、組織全体でのデータ検索と安全な共有が実現します。この機能は、SageMaker Unified Studio が利用可能なすべての AWS リージョンで提供されています。 それでは、また来週お会いしましょう！ 著者について 戸塚 智哉(Tomoya Tozuka) / @tottu22 飲食やフィットネス、ホテル業界全般のお客様をご支援しているソリューション アーキテクトで、AI/ML、IoT を得意としています。最近では AWS を活用したサステナビリティについてお客様に訴求することが多いです。 趣味は、パデルというスペイン発祥のスポーツで、休日は仲間とよく大会に出ています。