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ブラックフライデー
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クラウド事業本部 オペレーション部 カスタマーサポートグループ アカウントチーム の chicca です。 2025年1月にチームの業務を効率化するために作成した AI を ChatGPT から NotebookLM にお引越し（リプレイス）しました。 今回はなぜリプレイスしたのか、どうやってNotebookLM版を作ったのかをご紹介します。 １：今までのAI（ChatGPT版）のあゆみ ChatGPT版の作成について詳細は前回のブログをご覧ください。 ChatGPT でチームへの問い合わせに回答する AI 作成してみた 本番環境移行時に AI プラットフォームは改めて検討する予定でしたが、 本番リリースを3か月前倒ししたため、そのまま ChatGPT で運用を開始しました。 2025年1月下旬～2025年5月末まで運用した結果です。 対象月 AI解決数 AI未解決数 解決率 削減時間 A
--- name: "figma" displayName: "Design to code" description: "Connect Figma designs to code components - automatically generate design system rules, map UI components to Figma designs, and maintain design-code consistency" keywords: ["ui", "design", "code", "layout", "mockup", "frame", "component", "frontend"] author: "Figma" --- この例では、「ui」や「design」、「frame」などのキーワードがプロンプトに含まれると、Figma powerがアクティブ化され
この記事はアノテーション株式会社 AWS Technical Support Advent Calendar 2025 | Advent Calendar 2025 - Qiita 8 日目の記事です。 概要 EC2 で AD の検証環境を作るときに、コマンドで簡単にドメイン環境を作りたかったので試しました。 AD ドメイン環境の確認コマンドなども記載しています。 手順は Windows Server 2025 での AD 構築からドメイン参加検証までの内容を記載します。 (Windows Server 2022, 2016 の環境でもスクリプトは利用可能) Active Directory 構築 PowerShell コマンドで構築 EC2 で Windows Server 2025 を構築し、PowerShell 上で下記コマンドを実行して、ドメイン環境を構築します。 (検証した AM
1 はじめに 製造ビジネステクノロジー部の平内（SIN）です。 機械学習モデルをAWS環境で運用する際、GPU搭載のEC2インスタンスやSageMaker Endpointを使用するのが一般的ですが、常時起動のコストが課題となることがあります。特に利用頻度が低い場合や、リアルタイム性がそれほど求められない用途では、従量課金のAWS Lambdaが魅力的な選択肢となります。 しかし、LambdaではGPUが利用できないため、CPU環境でどこまで実用的な速度を実現できるかが鍵となります。 本記事では、AWS LambdaでYOLOv8セグメンテーションモデルを構築し、最大のパフォーマンスが出せるように最適化プロセスを重ねた記録を紹介します。 なお、先日公開されたLambda Managed Instancesを利用すると、GPUインスタンスを立てることも可能となりそうですが、こちらはインスタン
データ事業本部の松村です。 皆さんはdraw.io使ってますか？ 私も特にAWS構成図を描くのに非常に愛用していましたが、せっかく作った図がMicrosoft Officeのドキュメント内に綺麗に貼れないのが悩みでした。 もちろんPNGなどのイメージにしてから貼り付けることはできるんですが、せっかくだから描画オブジェクトとして貼り付けたい！という願いを持っていました。試行錯誤の結果、他のツールの力を借りてうまくいったので書き残しておきます。 ちなみにですが、なぜこれでうまくいくかの原理は良くわかっていないため、手順のみのご紹介になります。 投稿中のスクショはWindowsのものですが、macOSでも同様の手順で再現可能です。 draw.ioのイメージをPDFとして書き出す 題材として、draw.ioのテンプレートとして付属されているこのAWS構成図を使ってみます。 これを、メニューの[ファ
解説を読んでいて「古典」という言葉が出てきたら、量子以前の技術を指していると理解してください。 3: Shorのアルゴリズム Shorのアルゴリズムは、1994年にPeter Shorが発表した量子アルゴリズムです。量子コンピュータの特性を活かし、RSA暗号の土台である素因数分解問題や、楕円曲線暗号の土台である離散対数問題を多項式時間で解くことができます。 量子コンピュータの理解しやすい応用例として量子コンピュータの黎明期から注目されてきました。2001年には、IBMの量子コンピュータで15=3×5の素因数分解に成功しています。 4: Groverのアルゴリズム Groverのアルゴリズムは、1996年にLov Groverが発表した量子アルゴリズムです。総当り探索(ブルートフォース攻撃)の計算量を、古典的なO(N)からO(√N)に削減できます。これはAESのような共通鍵暗号に対して、鍵長
クラスメソッドではAI駆動開発を推進するための取り組みを行っており、クラスメソッド社員も実際に日常的にAIを使って開発を行っています。 弊社メンバーが日常的に実践するAI駆動開発のナレッジやTipsを共有するために、AI駆動開発 Advent Calendar 2025を開催しています。 本ブログは、この企画の3日目の記事になります。 もしAI駆動開発の最先端を知りたい方は、この1ヶ月間、ぜひ本アドベントカレンダーをチェックしてみてください。 はじめに さて、本題に入りますが、みなさんNano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image）（以後Nano Banana Pro）使ってますか？ 自分も先日初めて使ってみて、かなりすごいと感じ、画像生成が一段階上のレベルに上がったという印象を受けました。 また、このNano Banana Proは、NotebookLMにも組み込ま
参考 Amazon RDS Reserved Instances DynamoDB reserved capacity Amazon ElastiCache pricing 期間と支払いオプションが固定 これまでに利用可能だったリザーブドインスタンスやSavings Plansは、コミットメントの期間が 1年 か 3年 、支払いオプションは 全額前払い 一部前払い 前払いなし から選択できました。 期間が長く、前払い額が大きいほど割引額が大きくなります。したがって、期間が3年の全額前払い が最も割引額が大きくなります。 Database Savings Plansでは、コミットメントの期間は 1年 、支払いオプションは 前払いなし のみです。 指定する項目が減り導入までのハードルが低い反面、従来のリザーブドインスタンスやSavings Plansで可能だった 期間が3年の全額前払い による
やってみた 実際にLambda Durable Functionsを試してみました。 公式ドキュメント内のサンプルコードを実装して挙動を確認してみます。 前提条件 現在、US East (Ohio)リージョン でのみ利用可能 Python 3.13/3.14 または Node.js 22/24 ランタイムが必要 新規作成時のみ Durable Functionsを有効化可能（既存関数の変更は不可） 今回はNode.jsで試してみます。 1. Lambda関数の作成 AWSコンソールでLambda関数を新規作成します。 リージョンをUS East (Ohio)に変更して、Lambda関数を作成します。「Durable execution」 セクションが表示されていることが確認できますね。 関数を作成します。 「Durable execution」を有効化している場合は、@aws/durabl
アプリケーションのコードからIAMポリシーをサクッと生成したい こんにちは、のんピ(@non____97)です。 皆さんはアプリケーションのコードからIAMポリシーをサクッと生成したいなと思ったことはありますか? 私はあります。 アプリケーションのコードを書いた後に、必要な権限を整理する作業はなかなか大変です。特にコードの行数が多い場合はその労力は大きくなるでしょう。 今回、IAMポリシーの生成とトラブルシューティングをアシストしてくれるMCPサーバーおよびCLIツールであるIAM Policy Autopilotが登場しました。 AWS Blogsにも投稿されていますね。 IAM Policy Autopilotはアプリケーションコードをローカルで分析を行い、アプリケーションに付与するIAMポリシーを生成してくれます。これによりIAMポリシーで悩む時間を削減することが可能です。 実際に試
はじめに 本記事は、クラスメソッド AI駆動開発 Advent Calendar 2025 2日目の記事です。 今回は先日プレビュー版としてリリースされたAWS MCP ServerをClaude Codeから接続して使用してみます。 AWSのMCPサーバーは今までローカルPC上で起動するものでしたが、今回のAWS MCP ServerはAWS環境上で起動するリモートMCPサーバーになります。AWSの認証情報を使って、MCPクライアントから接続できるものとなっています。なので、従来ならローカルでMCPサーバーを立てる必要がありましたが今回のアップデートで不要になっています。Claude CodeをMCPクライアントとして、接続を試してみます。 接続してみた 公式の手順は以下に記載されています。 主に以下3つのステップが必要になります。 IAMの権限を追加 AWS認証情報の設定 MCPクライ
こんにちは。すらぼです。 先日リリースされた Google Antigravity を使い込んでいます。特に、エージェントが自己判断でコマンドを実行してくれる "Terminal Command Auto Execution" の "Auto モード" のおかげで、イメージがサクサク実現されていくのは爽快です。 Auto モードの詳細が気になる方は、以下の記事をご覧ください。 一方で、コマンドを自由に実行されることはリスクにもなりえます。例えば、悪意のあるプロンプトを気が付かないうちに実行されるようなケースが想定されます。 こういったリスクをなくすことは、AIエージェントが判断する以上ゼロにすることは難しいです。一方で、万が一そういった攻撃を受けても影響を最小限に抑える工夫は可能です。 今回は、その「影響」を減らすための手段として「Dev Containers」を紹介します。 Dev Co
こんにちは。クラスメソッド株式会社 ゲームソリューション部の多田です。 本日2025年12月1日より、クラスメソッドの「業務効率化ソリューション部（ギョーソル）」と「ゲームソリューション部（ゲーソル）」がお届けする Advent Calendar 2025 をスタートします！ 今年のテーマは「SaaSで加速するゲーム開発」 近年のゲーム開発は、 ・開発体制の多様化（内製・外部協力・海外連携など） ・求められる品質やセキュリティ基準の上昇 といった環境変化が進んでおり、従来の“すべてを自前で作り込む”やり方だけでは、スピードやコストの面で負荷が高まりやすくなっているという話を昨今よく聞きます。 そのため、必要な機能を外部サービスに任せたり、複数のSaaSを組み合わせたりして、開発・運用の効率を高める取り組みが広がっています。 私たちが実際に現場でやってみた事例をもとに、25日間にわたってヒン
REST APIのプライベート統合でALBを直接関連付けたい こんにちは、のんピ(@non____97)です。 皆さんはREST APIのプライベート統合でALBを直接関連付けたいなと思ったことはありますか? 私はあります。 従来、REST APIのプライベート統合でALBはサポートされておらず、必ずNLBを用意する必要がありました。 AWS WAFとの関連付けやプライベートAPIエンドポイントとして動作させたい場合、APIキーを使用したい場合はREST APIを選択する必要があります。この時、本来であればALBに直接関連付けられれば十分なのであれば、NLBを追加で用意しなければならないのは避けたいところではあります。API GatewayにおけるREST APIとHTTP APIの機能の違いは以下で紹介されています。 今回、Amazon API Gateway REST APIがALBと
Introduction Claude Codeが正式リリースされて半年以上たちました。 日常的に使用するのは当たり前となっていますが、 その分いろいろな課題もでてきます。 コンテキスト問題 専門知識（コーディング規約、レビュー観点、ドメイン知識）を毎回プロンプトで説明するのが面倒(トークンを大量消費) 複数の専門タスクを同時実行したいが、コンテキストウィンドウに収まりきらず頻繁にcompactが走る タスク処理の非効率性 詳細な作業によってメインの会話が脱線して本来の目標を見失う 複数の専門タスクを順次処理するため時間がかかる タスクに対して不必要な権限まで与えてしまう 設定の共有・標準化がやりにくい チームメンバーごとに異なる設定で非効率 複数リポジトリで同じような設定をコピペしている ベストプラクティスの配布・メンテナンスが手間 これらの課題に対し、Claude Codeが持っている
はじめに こんにちは！AI事業本部のこーすけです。10月から新規事業統括部からAI事業本部に箱が変わりました。 今回はBedrockのナレッジベースでRAGを使えるようになるまでの手順を改めて整理してみます。 前提 LLM（Large Language Model） は大量のテキストデータを学習した言語モデルのことです。一般的な事柄であれば私たちの質問に対して十分納得感のある回答を返してくれます。 しかし、LLMは学習したデータに含まれない事柄については正しく回答することができません。モデルは学習時点以降の世の中の出来事については知り得ませんから、今日の天気は教えてくれませんし、学習データ以外の情報は知り得ませんから、あなたが社内独自の手続きについて聞いたとしてもLLMにとっては「知らないこと」なので答えようがないのです。 この課題へのアプローチとして現在主流なのが、RAG（Retriev
こんにちは、クラウド事業本部 コンサルティング部の荒平(@eiraces)です。 様々な理由から、作業端末の ~/.aws/credentialにアクセスキーを保存している人もいるのではないでしょうか。 私も自身の検証環境などは少し雑な扱いになってしまっており、腰が重いタイプでした。 （注：お客さま環境のアクセスキーはそもそも発行しない方法を選択したり、慎重に扱っています。） この度、認証情報を丸ごと1Password CLIに移行してみた ので、後の方が続けるように記しておきます。半ば社内ドキュメントです。 同様の記事は数本、既に出ておりますのでそちらも御覧ください。インストールなど手順が重複している部分があります。このエントリでは、作業にフォーカスしてお届けします。 やりたいこと 目的はローカルに平文で保存されている ~/.aws/credential の抹消です。 前提 本エントリの
CloudFormationの変更セット新機能「REVERT_DRIFT」モードを検証。ドリフト認識変更セット(Drift-aware change sets)を作成し、テンプレートを修正することなくS3のドリフト状態を「あるべき姿」に復元できた手順を紹介します。 2025年11月18日の AWS CloudFormation アップデートにより、ドリフト状態の修復に利用できる「ドリフト認識変更セット」がサポートされました。 従来、CloudFormation でドリフト状態を修復するには、一度ダミーの変更を実施してから元に戻すといった操作が必要でした。 今回は、S3バケットのバージョニング設定を意図的に「ドリフト」させ、新機能の「ドリフト認識変更セット (Drift-aware change sets)」を利用して復元できるか検証してみましたので紹介します。 ドリフト認識変更セットとは？
こんにちは。組織開発室に所属し、組織開発を担当しているてぃーびーです。 Gemini 3.0 および Nano Banana Pro のリリースによって画像生成の質がかなり上がりました。 Nano Banana Pro - Gemini の AI 画像生成＆写真編集ツール 今までは複雑な図の出力には難があったり、日本語の出力が崩れやすかったのですが、このあたりの質があがり実用レベルで使える範囲が広がってきました。 そこで、この記事では、Gemini の Nano Banana Pro でどの程度の図解が可能か試してみます。 利用方法 Gemini で入力する際に『思考モード』『画像を作成』の両方を選択する。 図解の例 ベン図の作成 仕事における Will, Can, Must をベン図にします。 入力
2025年11月のアップデートでAPI Gatewayの「29秒の壁」を突破することが可能になりました。レスポンスストリーミングをBedrockで試し、10MB制限やタイムアウトの制約を受けず、生成AIの回答を扱えることを確認しました。 2025年11月19日、Amazon API Gatewayがストリーム応答をサポートするアップデートがありました。 従来のAPI Gatewayには、29秒の統合タイムアウトや10MBのペイロードサイズ上限といった制限が存在しました。今回のアップデートにより、生成されたデータをチャンク（分割）単位で即座にクライアントへストリーミング送信できるようになり、これらの制限を回避した利用が可能になりました。 今回、Bedrock (Claude Haiku 4.5) のストリーム応答を利用するLambda関数と、ストリームをサポートした API Gateway
AWSは2024年のCodeCommitの非推奨化を撤回し、GAへの完全復帰を発表しました。本記事では、制限期間中に開設したAWS環境を利用して、CodeCommitのリポジトリ作成が可能な事を試してみました。 2025年11月24日、AWSは以前「非推奨化（De-emphasis）」の方針を発表していたAWS CodeCommitについて、General Availability（GA）への完全な復帰を発表しました。 この発表に伴い、これまで制限されていた新規AWSアカウント（新規顧客）でのCodeCommitの利用開始（オンボーディング）が即時再開されています。 本記事では、アップデートの概要を確認するとともに、実際に「先月作成したばかりの新規アカウント」を使用して、リポジトリの作成が可能になっているか、AWS CLIを用いて検証しました。 アップデート概要 公式ブログによると、202
インストール〜ログインまで Installation - Kiro にインストール方法が記載されています。 また、既に分かりやすい解説ブログがあるため、詳細は割愛します。 インストール後、 kiro-cli login でログインします。 認証プロバイダーの詳細は Authentication - Kiro を参照ください。 本ブログでは Builder ID でサインインしました。 kiro-cli を実行して、無事起動できました。 kiro-cli # ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀ # ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀ ⢀⣴⣶⣶⣦⡀⠀⠀⠀⢀⣴⣶⣦⣄⡀⠀⠀⢀⣴⣶⣶⣦⡀⠀⠀⢀⣴⣶⣶⣶⣶⣶⣶⣶⣶⣶⣦⣄⡀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢀⣠⣴⣶⣶⣶⣶⣶⣦⣄⡀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀ # ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀ ⢰⣿⠋⠁⠈⠙⣿⡆⠀⢀⣾⡿⠁⠀⠈⢻⡆⢰⣿⠋⠁⠈⠙⣿⡆⢰⣿⠋⠁⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠈⠙⠻⣦⠀⠀⠀⠀⣴⡿⠟⠋⠁⠀⠀⠀⠈⠙⠻⢿⣦⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀ # ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀
こんにちは。製造ビジネステクノロジー部の小林です。 最近、AWSクラウドへの負荷テストを計画しています。 負荷テストは、システムが大量のトラフィックに耐えられるかを確認するだけでなく、スケーリング設計やクォータ調整、運用時の安定性を評価するためにも欠かせない重要な工程です。 しかし、実際に負荷テストを行おうとすると、利用できるツールが多く、どれを選ぶべきか迷ってしまいます... そこで本記事では、負荷テストツールについて、それぞれの特徴や得意分野を整理し、どのような用途で活用できるかをまとめました。 本記事で紹介するツールについて 本記事では、負荷テストで広く利用されることが多いツールについて、次の観点をもとにピックアップしています。 採用実績 GitHubスター数、コミュニティの活発さ、企業での利用事例など。 機能の幅広さ 大規模負荷、複雑なシナリオ記述、分散実行など、本格的な負荷テスト
概要 ECS タスク定義や ECS サービスなどの多くの設定を意識することなく簡単にコンテナアプリケーションをデプロイ可能な ECS Express Mode が登場しました。 マネジメントコンソールを見ればデプロイ時の簡単さが一目瞭然です。 タスク実行ロールやインフラストラクチャーロールは必要なものの、その他の必須項目はコンテナイメージのみというシンプルさです。 コンソールを見るだけだと、App Runner よりもシンプルですね。 とはいえ、あくまで ECS を簡単にデプロイするためのサービスで、すべてのリソースが AWS アカウント内に作成される点に注意が必要です。 While Express Mode creates and configures resources like Amazon ECS services, load balancers, and auto scaling
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