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GWの過ごし方
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2026 年 6 月 1 日より、GitHub Copilot の課金方式が大きく変わります。 これまでの「プレミアムリクエスト」数による管理から、トークン消費量ベースの「GitHub AI Credits」制へ移行します。 注意すべきは Output トークン(Copilot が生成する文書)の単価が Input の 5 倍という点です。大量のコードを生成させるほど、コストが膨らむ構造になっています。 本記事では、トークン消費を抑えながら手戻りを減らして開発を進めるフローを紹介します。 なぜ「Agent に丸投げ」はコスパが悪いのか GitHub Copilot の Agent モードは非常に便利です。指示を出せば自律的にコードを書き、ファイルを編集し、エラーがあれば自分で修正を試みます。 しかし、意図と違う実装をされてしまったときに問題が生じます。 手戻りで再実装 → Output ト
はじめに こんにちは、クラスメソッド製造ビジネステクノロジー部の森茂です。 先日の Gemma 4 ベンチマーク記事 の続編です。Google が 2026-05-05 に発表した Gemma 4 MTP（Multi-Token Prediction）を DGX Spark で動かしてみました。 ざっくり言うと MTP は、本体モデルとは別に「次のトークンを先回りして予測する軽量な下書き役」を用意して、本体モデルがまとめて検証することで生成を速くする仕組みです。この種の技術は speculative decoding（投機的デコーディング）と呼ばれていて、Gemma 4 では本体（target）と下書き役（drafter）のペアモデルが Google から公式に配布されているのがポイントです。 Google の公式ブログでは「最大 3 倍の高速化」と謳っていますが、個人的に気になったのは「
クライアントとプロキシの間は MCP の stdio トランスポート（標準入出力で JSON-RPC をやり取りする方式）、プロキシとエンドポイントの間は HTTPS + SigV4 です。MCP Proxy for AWS は OSS として公開されており、内部実装も追えます。 リクエストの流れ エージェントが「東京リージョンで Bedrock が使えるか教えて」のような依頼を受けてから、結果がユーザーに返るまでの流れは次のとおりです。 各ステップの中身は次のとおりです。 ユーザーがエージェント（Claude Code 等）に自然言語で指示します。 エージェントが MCP プロトコルで tools/call を発行し、ローカルプロセスとして起動している MCP Proxy for AWS に stdio 経由で送ります。 MCP Proxy はローカル環境の AWS 認証チェーン（環境変
AWS MCP Server が一般提供（GA）を開始、AI コーディングエージェントから AWS への安全なアクセスが可能になりました クラウド事業本部の石川です。AWS MCP Server の一般提供（GA）が開始されました。Model Context Protocol（MCP）を介して、AI コーディングエージェントから AWS サービスへ安全かつ監査可能な形でアクセスできるマネージドサーバーです。 IAM ガードレール、Amazon CloudWatch メトリクス、AWS CloudTrail ロギングを通じてエージェント操作の可視性と制御を維持できるため、組織で安心して AI コーディングエージェントを活用したい方にとって重要なアップデートです。 AWS MCP Server とは AWS MCP Server は、AI コーディングエージェントが Model Context
Claude DesktopのProjectsの「手順」欄にMCP利用の指示を設定することで、AWS調査のたびに「MCPを使って」と入力する手間を省く方法を紹介します。名前・説明欄はClaudeが参照しない点など、Projectsを活用する際のポイントも解説します。 はじめに こんにちは、じゅんきちです。私はチャットの対話形式が好きなので、技術調査にはClaude Desktopをよく使っています。MCPを設定したものの中々MCPを使ってくれなくて、毎回「aws-mcpを使って」とチャットするのが手間でした。 解決したい問題 今まで AWSについて質問する Web検索で結果が返ってくる 「mcp使って」と指示を出す mcpを使って正確な回答が返ってくる こうなってほしい AWSについて質問する mcpを使って正確な回答が返ってくる Projectsの作り方 作り方は公式ヘルプセンターに記載
はじめに 2026 年 4 月の Amazon S3 Files GA に合わせ、AWS Batch の Fargate ジョブからも S3 Files volume をマウントできるようになりました。 AWS Batch の Fargate ジョブから S3 Files volume をマウントし、NFS 経由でファイルの読み書きができることを最小構成で確認しました。AWS Batch 構成に S3 Files マウントのために何の設定が必要なのか を整理しました。 確認結果 Fargate 起動タイプのジョブから /mnt/data にマウントした S3 Files への読み書きが成功した ジョブ定義は ecsProperties.taskProperties[].volumes[] に s3filesVolumeConfiguration を指定する形式で一言でまとめられないので本文
こんにちは、クラスメソッドの若槻です。 2025年12月、Amazon CloudWatch Logs の新機能として「AWS マネージドな S3 テーブル統合」（S3 Tables Integration）が発表されました（参考）。この機能により、CloudWatch Logs に取り込まれたログを Amazon S3 Tables（Apache Iceberg 形式）へ自動的に連携し、Amazon Athena など標準的な SQL エンジンでクエリできるようになります。 本記事では、この S3 Tables Integration を AWS CDK（TypeScript）で実装してみました。 実装した構成 今回実装した主なリソースは以下です。 CDK で作成するリソース リソース 役割
GitHub Copilot の料金体系が 2026 年 6 月 1 日 に大改定！Premium Requests から GitHub AI Credits へ 製造ビジネステクノロジー部の小林です。 2026 年 4 月 27 日、GitHub から重要なアナウンスがありました。 2026 年 6 月 1 日より、GitHub Copilot の課金方式が大幅に変わります。 これまでの「Premium Requests（プレミアムリクエスト）」制から、トークン消費ベースの 「GitHub AI Credits（GitHub AI クレジット）」制 へ移行します。 なぜ変わるのか 従来の Premium Requests 制では、軽い質問も数時間にわたる自律コーディングセッションも、同じ「1 リクエスト」として扱われていました。そのため、実際の処理コストに大きな差があっても、GitHub
AWSTemplateFormatVersion: '2010-09-09' Description: CloudFront Cache Tag Invalidation Test Stack Resources: S3Bucket: Type: AWS::S3::Bucket Properties: BucketName: !Sub 'cf-cache-tag-test-${AWS::AccountId}' BucketPolicy: Type: AWS::S3::BucketPolicy Properties: Bucket: !Ref S3Bucket PolicyDocument: Version: '2012-10-17' Statement: - Sid: AllowCloudFrontServicePrincipal Effect: Allow Principal: Serv
アンチボット回避機能を備えた Python スクレイピングライブラリ「Scrapling」に対して、AWS WAF の多層防御（IP レートルール・JA4 フィンガープリントレートルール・Bot Control Targeted）で検出・制限できるかを実際に検証しました。 Python の Web スクレイピングライブラリ「Scrapling」をご存知でしょうか。アダプティブ要素追跡・高速パーシング・複数フェッチャーの使い分けを1つのフレームワークで実現した、高機能なスクレイピングライブラリです。 一方で、TLS フィンガープリント偽装・Cloudflare Turnstile 自動バイパスといったアンチボット回避機能も備えており、不適切に利用された場合、従来の WAF では対応が難しいという課題があります。 そこで本記事では、AWS WAF の多層防御で Scrapling のアンチボッ
はじめに 私の普段の AI コーディングは、Claude Code を tmux の中で動かす運用がベースになっています。Claude Code が日常になってからは、その「tmux を整えておく」ことの効きが一段強くなったと感じます。かれこれ7年くらい使っているツールですが、Claude Code登場やモデルの進化にともなって、もっとも設定や使い方が大きく変わったツールの1つだと感じます。 本記事では、その日常で実際に使っている tmux 周りの工夫をまとめます。過去にも Claude Code と開発環境について書いたり、登壇したりしてきました。本記事はその延長線上にあります。 Claude Code活用時のつらみと隙間を埋めるツール（2026.03.09） ターミナル生活を支えるClaude Code設定（2025.12.22） Claude Codeチーム活用の現在地（2025.0
Set-ExecutionPolicy Bypass -Scope Process -Force; [System.Net.ServicePointManager]::SecurityProtocol = [System.Net.ServicePointManager]::SecurityProtocol -bor 3072; iex ((New-Object System.Net.WebClient).DownloadString('https://raw.githubusercontent.com/microsoft/ghqr/main/scripts/install.ps1')) $ ghqr -v ghqr version v.0.2.1 $ ghqr list-recommendations ID SCOPE CATEGORY SEVERITY TITLE ───────────
どうも！オペ部の西村祐二です！ GitHub CLI v2.91.0（2026-04-22リリース）で、コマンドの利用状況をGitHubに送信する擬似匿名（pseudonymous）なテレメトリ収集が導入されました。デフォルトで有効になっているため、ポリシーや好みで送信を止めたい場合は明示的にオプトアウトする必要があります。本記事では3通りの無効化方法を実機で検証した結果をまとめます。 何がリリースされたか 概要: コマンドの実行状況を収集する擬似匿名テレメトリが導入されました。サンプリングレートは1%（既定）で、送信先は https://cafe.github.com（実装のdefaultTelemetryEndpointURL。公式ポリシーページには明記されておらずソース上で確認した値）です 公式リンク: GitHub CLI 2.91.0 Release Notes GitHub C
import * as cdk from 'aws-cdk-lib' import * as ec2 from 'aws-cdk-lib/aws-ec2' import { FckNatInstanceProvider } from 'cdk-fck-nat' import type { Construct } from 'constructs' export interface NetworkStackProps extends cdk.StackProps { environment: string } export class NetworkStack extends cdk.Stack { public readonly vpc: ec2.Vpc constructor(scope: Construct, id: string, props: NetworkStackProps)
Claude Platform on AWS が発表されたので、Bedrock との違いを整理してみた Claude Platform on AWS が発表されました。Anthropic の Claude Platform を AWS の IAM 認証・一括請求・CloudTrail で利用できる新サービスです。Bedrock との違いや使い分けを、公式情報をもとに整理しました。 4月20日、Anthropic が Amazon との提携拡大を発表し、その中で「Claude Platform on AWS」が案内されました。 翌日には Anthropic のチームメンバーから、現在プレビュー中であることが共有されています。 当記事の執筆時点（4/27）では、AWS の公式ページも公開されています。 「Claude Platform on AWS」は、Anthropic の Claude P
リテールアプリ共創部のるおんです。 先日、Anthropic から Claude Design が発表されました。早速試してみたく、ちょうど直前に控えていた以下のセミナーの登壇の資料を Claude Design で作ってみることにしました。 実際に作ってみた感想としては、 "スライドが組み上がるスピード自体は爆速" 。ただし、 "クラスメソッドふうに仕上げるところで結構時間が溶ける" という体験でした。ブランドガイドを毎回ダウンロードしてきて、配色・フォント・ロゴの位置を Claude にすり合わせて……というやり取りに、地味に時間を取られたのです。 「この調整、毎回やるのは絶対しんどい」と思ったので、登壇後にクラスメソッド ブランド準拠のスライドテンプレートとして切り出し、Claude Designのテンプレート機能 を活用して、クラスメソッドの Organization に登録しまし
デジタル庁のガバメントAI「源内（GENAI）」がOSS化されたので、GenUとの差分を調べながらAWSアカウントにデプロイしてみた いわさです。 デジタル庁が開発・運用しているガバメントAI「源内（GENAI）」をご存知でしょうか。 源内は、政府職員が安全・安心に生成AIを利用できる環境として、デジタル庁が内製開発しているプラットフォームです。 名前の由来について、デジタル庁のnote記事[1]では以下のように説明されています。 源内の名前の由来は、生成AIを英語略称でGenAIと書くことから、と様々な生成AIアプリケーションの発明が集まって欲しいという願いを込めて、の2点からです。 2025年5月にデジタル庁職員向けに運用が開始され、2026年度には全府省庁の約18万人の政府職員を対象とした大規模パイロットが進められています。[2] そんな源内ですが、本日2026年4月24日に一部がO
さがらです。 ClaudeのConnectorsとして提供されているGoogle Driveコネクタを使って、Claude経由でGoogle Drive上のファイルを読み書きできるようになりました。議事録や資料の扱いが一気に楽になることが期待できます！ 簡素な内容ではありますが、この機能を試してみたのでその内容をまとめてみます。 機能概要 ClaudeのConnectorsで提供されているサービス連携のうち、Google Driveに接続すると、Claude Codeのセッション内で以下のMCPツールが使えるようになります。 ツール名 用途
GeminiのGemを利用して、社内GoogleDriveの資料より、問い合わせの回答を行うチャットボット作成しましたので記載します。 概要 社内でGoogleDriveの共有ドライブを利用していますが、ファイルの数やフォルダの階層が多くなっていくと、必要な資料・情報を探したいとき、時間がかかることがあるかもしれません。例えば、以下のようなケースがあると考えています。 GoogleDriveの上部に表示されている検索機能より検索することも可能ですが、こちらは主にキーワード検索のため、文章で質問したいケースが出てくるかもしれません。（自分が覚えているキーワードと、実際のファイル名やファイルの文書内のキーワードが一致せずに、探すのが難しくなるケースがあるかもしれません） GoogleDriveのWeb画面で、右上のGeminiのマークをクリックすると、サイドバーにGeminiが表示されてドライ
はじめに — なぜ全冠を目指したか こんにちは、クラスメソッド コンサルティング部のシモンです。 2026年3月、AWS 認定全12資格を取得しました。クラスメソッド入社前に取得していた SAA を除く 11資格を、業務と並行して約 7週間で駆け抜けた形です。 この記事では、全冠を目指した動機、受験した結果、最短で合格することに特化した勉強法、おすすめの受験順番、そして全冠を取って何が変わったか（変わらなかったか）を振り返ります。これから全冠を目指す方や、どの資格から始めようか迷っている方の参考になればうれしいです。 私の背景 受験前の私の状況はこのような感じでした。 AWS を触るのは 3年ぶり 業務での AWS 利用歴は約 2年。主にアプリケーション開発で使うサービス（EC2, Lambda, ALB, Route 53 など）中心 クラスメソッド入社前に SAA だけ取得済み ソリュ
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