今年も半分が過ぎました。2026年4-6月のサマリーです。 記事数・執筆者数 # この3ヶ月で13本の記事が投稿され、記事数は889になりました。 連載 # AIエージェントとシステムをつなぐMCP入門 # MCP(Model Context Protocol) は AI エージェントが外部サービスと通信するための仕様で、2024年に Anthropic 社によって初版がリリースされました。MCP を使用することで、AI エージェントは外部サービスの機能を効果的に利用できます。MCP の基本から実装まで段階を分けて解説するシリーズです。 /blogs/2026/04/24/mcp-impl_introduction/ 現在は以下の6記事が公開されています。 イントロダクション stdio実装編 StreamableHTTPステートレス実装編 StreamableHTTPステートフル実装編 プロンプト編 リソース編 テーマ別記事 # 認定資格 # /blogs/2026/04/13/google_cloud_all_certified_revenge/ /blogs/2026/04/20/aws_certified_generative_ai_developer/ ペアレンタルコントロール # 上記の AWS・Google Cloud 認定を“W全冠”したエンジニアが、クラウドから降りて自宅のネットワークと格闘した異色の記事です。夜中に学校用タブレットでゲームをする子供との「イタチごっこ」に終止符を打つべく、手持ちの家庭用ルータとRaspberry Piを活用して、MACアドレス制限やサブネット分離、Pi-holeによる独自DNS構築まで、本気の「ガチ構成」を徹夜で組み上げる様子を赤裸々に綴っています。DoH（暗号化DNS）対策などのリアルな課題にも触れられており、ネットワークの基礎を学び直したい方や、同じ悩みを持つITエンジニアの親御さん必見の泥臭くも愛に溢れた実践録です。 /blogs/2026/04/09/home_network_control/ スクラムマスターと AI # チームの対話を支えるスクラムマスターにとって、視覚的な資料作成は欠かせませんが、一方で多大な時間がかかるのが共通の悩み。本記事では、そのボトルネックを AI で突破する実践的な手法を解説しています。ChatGPT を思考のパートナーとして構成を練り上げ、最新の生成 AI ツールでスライドを一気に形にする――単なる「時短術」に留まらず、AI との対話を通じてアイデアを磨き、本来注力すべきファシリテーションやコーチングの質を高めるための「共創のプロセス」を紹介しています。資料作成の重圧から解放され、チームの価値最大化に向き合いたいリーダー・マネージャーにとっても役立つ内容となっています。 /blogs/2026/04/27/ai-presentation/ GitHub # GitHub の Organization 運用において、「機密リポジトリを作りたいが、Basic Permission の設定変更による管理コスト爆発は避けたい」というジレンマ。この記事では、高価なEnterprise プランを契約せずとも、Teams プランの制限下で安全かつ効率的にアクセス権を管理する「ホワイトリスト方式」の戦略を解説しています。全メンバー用の統合チーム作成によるセキュリティ境界の構築から、GitHub API と Actions を組み合わせた「チーム追加漏れを防ぐ自動化スクリプト」の実装まで、管理者の負担を増やさない現場目線のハックを紹介しています。 /blogs/2026/06/24/github-manage-organization-access/ CI/CD 環境で広く使われる GitHub Actions に新たに追加された、単一ワークフロー内でのステップ並行実行機能をいち早く検証した記事です。background 属性を使った非同期実行や、parallel ブロックを使った同時実行の基本構文を解説するだけでなく、Go 言語のクロスコンパイルを用いた実践的なパフォーマンス検証も実施。vCPU コア数やコンテキストスイッチの観点から「期待したほど速くならなかった理由」と、「これまでの Matrix ビルドとどう使い分けるべきか」まで深く考察しており、現場の CI 改善に直結する生きた知見が得られます。はてなブックマークでも注目され、公開直後からアクセスが上昇しました。 /blogs/2026/06/27/github-actions-parallel-steps/ さいごに # 以上、2026年度第1四半期のサマリーでした。投稿数が少なかったため、個別の記事紹介を厚めにしてみました。 よかったら フィード の購読、 X や Bluesky でのフォローもお願いします。 Facebook でも本サイトの注目記事をはじめ豆蔵に関するイベントを紹介しています。 note にも時々本サイト関連の記事が掲載されています。

リアルタイム分析、バッチ処理、ビデオエンコーディング、科学モデリング、CPU ベースの機械学習推論など、計算量の多いワークロードを実行する場合、パフォーマンスのあらゆるパーセンテージポイントが重要になります。チェックでのコストを抑えながら、vCPU あたりのスループットが高く、メモリアクセスが速く、ネットワーク帯域幅が大きいインスタンスが必要です。 2026 年6 月 30 日、 AWS Graviton5 プロセッサを搭載した Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) C9g および C9gd インスタンスが一般公開されたことを発表できることを嬉しく思います。C9g インスタンスはコンピューティングに最適化されており、前世代の C8g インスタンスと比較して、最大で 25% 高い vCPU あたりのパフォーマンスを提供しています。それは、DDR5 8800MT/秒 の DIMM、5 倍以上の L3 キャッシュ、Graviton4 ベースのインスタンスと比較して最大で 3 倍高いパケット処理パフォーマンスを備え、クラウド内のすべてのプロセッサインスタンスで最速のメモリを搭載しています。メモリが速く、キャッシュが大きいほど、ワークロードがデータの待機に費やす時間が短くなり、インメモリ分析のスループットが高くなり、エージェントループが速くなり、リアルタイムアプリケーションの応答性が向上します。 C9g インスタンスは、 Amazon Elastic Block Store (Amazon EBS) をストレージ用に利用できるバッチジョブ、ビデオエンコーディングパイプライン、または分散分析に最適です。また、同時実行環境や CPU に依存する推論ステップが、Graviton5 の高いコア数と大容量のキャッシュの恩恵を受けるエージェンティック AIワークロードにも適しています。AI が、質問への回答から、アクションの実行、コードの実行、複数ステップのタスクのオーケストレーションに変化するにつれ、CPU コンピューティングの需要は高まっており、C9g インスタンスはこの変化に対応するために構築されています。 一部のワークロードには、その計算能力に加えて高速のローカルストレージも必要です。HPC シミュレーション中のスクラッチスペース、ML 推論用の一時キャッシュ、広告配信エンジン用のローカルバッファなど、高速で低レイテンシーのローカル NVMe SSD ストレージがアプリケーションにメリットをもたらす場合は、C9gd を選択してください。 NVMe インスタンスストアボリュームを備えた Graviton5 ベースのインスタンスは、 詳細なパフォーマンス統計もサポートして、最大 1 秒の精度で I/O サイズごとに分類されたレイテンシーヒストグラムなどの高解像度 I/O メトリクスを提供しており 、 Amazon CloudWatch または nvme-cli 経由で追加コストなしでアクセスできます。 一目で分かる C9g インスタンスと C9gd インスタンス C9g インスタンスと C9gd インスタンスには、medium から 48xlarge まで 11 のサイズがあり、ベアメタルオプションもあります。前世代と比較して、サイズ全体で平均で最大で 15% 高いネットワーク帯域幅と 20% 高い EBS 帯域幅を提供します。最大の 48xlarge サイズでは最大 100 Gbps のネットワーク帯域幅と最大 72 Gbps の EBS 帯域幅を実現し、2 倍に増加しています。 C9g vCPU 数 メモリ (GiB) ネットワーク帯域幅 (Gbps) EBS 帯域幅 (Gbps) medium 1 2 最大 15 最大 12 large 2 4 最大 15 最大 12 xlarge 4 8 最大 15 最大 12 2xlarge 8 16 最大 17 最大 12 4xlarge 16 32 最大 17 最大 12 8xlarge 32 64 17 12 12xlarge 48 96 25 18 16xlarge 64 128 34 24 24xlarge 96 192 50 36 48xlarge 192 384 100 72 metal-48xl 192 384 100 72 C9gd インスタンスは、前世代のローカルストレージインスタンスと比較して最大で 30% 高いストレージパフォーマンスを備えたローカル NVMe SSD ストレージを追加します。 C9gd vCPU 数 メモリ (GiB) インスタンスストレージ (GB) ネットワーク帯域幅 (Gbps) EBS 帯域幅 (Gbps) medium 1 2 1 x 59 最大 15 最大 12 large 2 4 1 x 118 最大 15 最大 12 xlarge 4 8 1 x 237 最大 15 最大 12 2xlarge 8 16 1 x 474 最大 17 最大 12 4xlarge 16 32 1 x 950 最大 17 最大 12 8xlarge 32 64 1 x 1900 17 12 12xlarge 48 96 3 x 950 25 18 16xlarge 64 128 1 x 3800 34 24 24xlarge 96 192 3 x 1900 50 36 48xlarge 192 384 3 x 3800 100 72 metal-48xl 192 384 3 x 3800 100 72 両方のファミリーは、ハイパフォーマンスコンピューティング (HPC)、バッチ処理、ゲーム、動画エンコーディング、科学的モデリング、分散分析、CPU ベースの機械学習推論、広告配信などに適しています。 その他の機能は次のとおりです: インスタンス帯域幅設定 (IBC) では、Amazon EBS と Amazon VPC ネットワーキング間の帯域幅割り当てを最大で 25% 調整できるため、データベースやキャッシュなどの特定の帯域幅要件を持つワークロードのパフォーマンスを最適化できます。 拡張ネットワーキングの ENA Express サポート 最大 128 個の EBS ボリュームを仮想インスタンスにアタッチできます。 Savings Plans、オンデマンド、スポットインスタンス、ハードウェア専有インスタンス、専有ホストのサポート。 Nitro Isolation Engine C9g インスタンスと C9gd インスタンスは、 AWS Nitro System の新機能である AWS Nitro Isolation Engine を搭載した、最初のコンピューティングに最適化された Amazon EC2 インスタンスです。Nitro Isolation Engine は、Rust で実装された Nitro Hypervisor の専用コンポーネントであり、仮想マシン間の分離を適用します。VM メモリ、CPU レジスタの状態、および I/O デバイスへのすべてのアクセスを、最小限の API セットを通じて仲介します。 Nitro Isolation Engine の詳細については、 ブログ投稿 をご覧ください。スコープや前提を含む正式な検証結果の詳細については、 テクニカルホワイトペーパー を参照してください。 今すぐご利用いただけます Amazon EC2 C9g および C9gd インスタンスは現在、米国東部 (オハイオ、バージニア北部)、米国西部 (オレゴン)、欧州 (フランクフルト) の AWS リージョンでご利用いただけます。その他のリージョンも順次追加される予定です。 C9g および C9gd インスタンスは現在、 AWS マネジメントコンソール 、 AWS コマンドラインインターフェイス (AWS CLI) 、または AWS SDK を使用して起動できます。料金の詳細については、 Amazon EC2 の料金ページ をご覧ください。 詳細については、Amazon EC2 C9g および C9gd インスタンスページをご覧ください。また、フィードバックを AWS re:Post for EC2 に送信するか、通常の AWS サポートの連絡先を通じて送信してください。 – seb 原文は こちら です。

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