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セキュリティ
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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
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
形式は4択の選択問題で、試験時間は120分。スコアは100〜1000のスケールで、合格ラインは720点です。シナリオ全6種類のうち、ランダムで4つが選ばれます。 申し込み導線や試験概要の日本語訳は paullarionov/claude-certified-architect によくまとまっているので、まずここを眺めるのが早いと思います。 公式情報はこちら 受験動機 インターンで AI エージェント開発をやっていて、LLM API を使ったエージェント構築自体は2年半くらいやってきました。一方でコーディングは Cursor ばかり使っていて、Claude Code を本格的に触り始めたのは入社した4月からでした。 「Claude Code のキャッチアップ」と「これまでなんとなくやってきた知識の整理」が同時にできそうだったので、受験を決めました。 勉強したこと やったことは大きく2つで、
最新バージョンに合わせ、「install_beforeの話」を、「minimum_release_age(旧: install_before)の話」に修正しました (2026/04/27) データ事業本部の大谷(おおや)です。 以前、下記記事を書きましたが、あれからもmiseを使い続け、気がつけばロックファイルやdepsといったイチオシ機能も増えてきたので、改めてまとめてみました。 miseをまだ使ったことがない方はもちろん、使っているけど基本的な機能しか使えていないという方にも読んでいただければと思います。 miseとは miseは、複数の開発ツールのバージョンを一元管理できるツールです。 Node.js、Python、Terraformなど、プロジェクトやディレクトリごとに異なるバージョンを自動で切り替えてくれます。 pyenv、nodenv、tfenvのような言語・ツールごとのバージ
社内のチームメンバー(クラウド事業本部コンサルティング部)向けに 「 Claude Code を安全に使おう勉強会 」を開催しました。 Claude Code をセキュアに使う上での、 基本的な考え方や権限/サンドボックス機能の紹介、簡単なデモを実施しました。 DevelopersIO向けに調整したスライドを掲載します。 以下勉強会で連携した設定サンプルです。 Claude Code を安全に使おう勉強会: 補足資料 - Gist スライドの内容:テキスト情報を以降に記載します。参考になれば幸いです。 イントロ 勉強会の目的やアジェンダ、スコープについて話します。 勉強会の目的 Claude Code (に限らず、AIエージェント) はとても便利です。 しかしリスクもあり、暴走もします。 この勉強会では、 Claude Codeが適切な範囲で適切に動けるような、 ガードレールの敷き方 を学
Claude Code + テスト駆動 (TDD) で GIF 編集デスクトップアプリを作りました。途中の仕様変更にもテストのおかげで安心して対応できました。 はじめに macOS で画面録画した GIF を編集したい場面がありました。個人情報にモザイクをかけたり、不要なフレームを削ったりする用途です。既存のツールでも対応できなくはないのですが、自分の用途に特化したシンプルなものがほしくなり、作ることにしました。 GIF ファイルに対してクロップ、モザイク、フレーム削減、フレーム削除を行い、GIF として書き出せるデスクトップアプリを作りました。 Claude Code にテスト駆動開発 (TDD) で実装を進めてもらいました。途中で大きな仕様変更がありましたが、テストが通ることを確認しながら安心して対応できました。 この記事ではその開発体験について書きます。 Claude Code +
AgentCore CLIはちょっと前からありましたよね。今回はマネージドハーネスを対象にブログを書きました。 ちなみにAgentCoreのコンソールを開いてみると、サイドバーにHarness Previewというメニューが新しく追加されているのが確認できました！ ハーネス 触る前に、公式ブログを読みながらそもそもハーネスって何を指しているのかのところを整理しておきます。 AgentCoreの文脈でいうハーネスは、エージェントを動かすためのオーケストレーション基盤のことです。具体的には下記のようなものを束ねる土台を指しています。 モデル呼び出し・推論の実行 ツール選択とツール呼び出し 結果をモデルに戻す、いわゆるReActループ セッション状態の管理 エラーリカバリやリトライ 認証・認可まわり 今までインフラをStarter ToolkitやAgentCore CLIで簡単に作れるようにな
ウィスキー、シガー、パイプをこよなく愛する大栗です。 Google Cloud Next '26 で、ついに Spanner をダウンロードしてオンプレミスや他クラウド、さらにはノートパソコン上でも実行できる Spanner Omni がプレビューとして発表されました！Google の分散データベースの代名詞である Spanner はこれまで Google Cloud 上でしか利用できませんでしたが、それが自前の環境に持ち込めるようになるという大きなニュースです。NewSQL を追いかけている者として見逃せないアップデートなのでご紹介します。 Introducing Spanner Omni Spanner Omni 製品ページ Spanner Omni ドキュメント Spanner Omni Overview Spanner Omni Download Spanner Omni とは S
どうも！オペ部の西村祐二です！ X（旧Twitter）でGoogle Gemma公式アカウントの投稿が流れてきて、2026年4月にリリースされたGemma 4がiPhoneでも動かせることを知りました。気になったので、iPhone向けアプリの「Locally AI」を使ってiPhone 17 Pro Maxで実際に試してみました。 触ってみた体感と、今のところできないこと、これからに期待したいことをまとめます。 Gemma 4 / Locally AIとは Gemma 4はGoogle DeepMindが2026年4月にリリースしたオープンウェイトのモデルファミリーです。パラメータサイズ違いで4種類用意されていて、このうちエッジ・モバイル向けに作られたE2B（実効2.3B相当）とE4B（実効4.5B相当）はオンデバイス実行が前提になっています。マルチモーダル対応とApache 2.0ライセ
アップデート概要 re:Invent 2025 で CloudWatch ログに S3 Tables との連携機能が追加されました。 上記アップデートには CloudWatch ログに関する複数のアップデートが含まれており、S3 Tables 連携はその中の一つとなります。 この機能により、CloudWatch に取り込まれたログを AWS マネージドな形で S3 Tables に連携し、Athena や Redshift などの Apache Iceberg 互換ツールでクエリしやすくなりました。 ちょっとした分析であれば CloudWatch Insights を利用しつつ、複雑な分析を行う場合は Athena 等で SQL ベースのクエリを行うようなことが簡単にできるわけです. 従来 CloudWatch ログのデータを S3 Tables に連携するには Kinesis Data
どうも！オペ部の西村祐二です！ Playwright CLI v0.1.8 が 2026-04-14 にリリースされました。今回、 playwright-cli attach --cdp=chrome で普段使っているローカルの Chrome / Edge にそのまま接続できるようになった点です。これまでのようにサンドボックス化された別ブラウザを起動する必要がなく、既存のログイン状態や拡張機能を持った Chrome をそのままエージェントや CLI から操作できます。 何がリリースされたか 概要: attach --cdp=<channel> でローカル起動済みの Chrome / Edge へ接続する Remote debugging mode が追加されました。あわせて CLI 終了後に残る Chrome プロセスの解消と、MCP server registry のクリーンアップ修正も
「シート」とは、Copilot のライセンスが割り当てられた 1 ユーザー分の枠のことです。Organization の管理者がメンバーにシートを付与すると、付与した人数分の料金が組織に請求されます。例えば 10 人にシートを割り当てた場合、Business プランなら月額 $19 × 10 = $190 になります。 「プレミアムリクエスト」とは、高性能な AI モデルや高度な機能を使ったときに消費されるリクエスト枠のことです。詳しくは次のセクションで説明します。 プレミアムリクエストとは？ プレミアムリクエストとは、Copilot の高度な機能やプレミアムモデルを使用した際に消費されるリクエストのことです。消費量は使用する機能と選択したモデルのマルチプライヤーによって決まります。 「プレミアムモデル」とは、プランに含まれる基本モデル（GPT-5 mini、GPT-4.1、GPT-4o）
どうも！オペ部の西村祐二です！ Claude Code v2.1.111（2026-04-16リリース）で /effort の挙動とレベル体系がアップデートされました。具体的には、Opus 4.7専用の xhigh レベルの追加と、引数なしで実行した場合のインタラクティブなスライダーUIが主な変更点です。手元で試して確認した内容をまとめます。 /effortとxhighとは /effort は、Claudeが1つのタスクに対して「どれくらい深く考えるか」を制御するコマンドです。公式ドキュメントによると、低いほど高速・安価、高いほど深い推論になり、モデルがタスクに使うトークン量やextended thinkingの深さに影響します。 v2.1.111では、従来の low / medium / high / max に加えて、high と max の間に位置する xhigh が追加されました。
どうも！オペ部の西村祐二です！ GitHub CLI v2.90.0 が 2026-04-17 にリリースされ、Agent Skills を管理する gh skill コマンドが追加されました。これまでは手作業で .claude/skills/ などに配置するか、Vercel Labs の npx skills などサードパーティのツールに頼っていた領域ですが、GitHub 公式の CLI からも検索・導入・更新ができるようになりました。実際に動かして、既存のワークフローとどう変わるのかを確認してみます。 gh skill とは GitHub Changelog には次の記載があります。 Today we're launching gh skill, a new command in the GitHub CLI that makes it easy to discover, instal
はじめに データ事業本部のkasamaです。 今回は Claude Code の output-styles・skills・hooks を組み合わせて、業務をしながら英語の読む・聴く・書くに触れる環境を作ります。普段の業務は日本語で完結するため、毎日使う Claude Code の応答を英語化すれば自然に英語に触れられると考えました。 「language を english にして英語で会話すれば済むのでは」と思われるかもしれませんが、私の英語レベルは短い指示は英語で出せるものの、長文での入出力はまだ難しい段階です。そこで以前のブログで実装した Kokoro TTS を英語に切り替えて応答を聴けるようにしつつ、英語入力時の文法添削・記録、未知語の即時翻訳といった補助を組み合わせ、業務効率を落とさずに英語に触れられる環境にしました。 システム全体の構成 Claude Code の設定ファイル
はじめに 前回は、Windows 11+WSL+tmux+Claude Codeを使って、split panes機能を使って画面を分割しマルチエージェント開発環境を立ち上げるところまで行いました。 今回はその続きとして、前回構築した環境を実際に使い、Claude Codeのマルチエージェントで要件定義から実装まで進めてみたいと思います。 前回の記事では「環境を作る」ことが主目的でしたが、今回は「その環境を使って、実際にどう開発を進めていくのか」を検証するのが目的です。 今回試したことは大きく3つ。 実装に備え、CLAUDE.mdを改善する マルチエージェント体制で要件定義を進める 同じ体制で要件定義に従って実装する では、やってきましょう！ 今回作るもの 今回作るのは、Chrome拡張機能のタブマネージャーに設定しました。 イメージとしては同じサイトのタブを自動でまとめたり、同じURLのタ
Claude CodeのAWS公式プラグインでdraw.io形式のAWS構成図を自動生成してみた（aws-architecture-diagramスキル） Claude Codeのdeploy-on-awsプラグインは、アプリケーションをAWSにデプロイする機能で知られています。ただ、このプラグインにはデプロイ以外のスキルも含まれています。その一つがaws-architecture-diagramスキルです。 公式AWS4アイコンを使ったAWSリファレンスアーキテクチャ風のdraw.io構成図を自動生成してくれます。今回はこのスキルを実際に試してみました。 deploy-on-aws プラグインとは deploy-on-awsは、AWSが公開しているClaude Code向けプラグインコレクション awslabs/agent-plugins に含まれるプラグインです。プラグインの概要やde
現在各社がしのぎを削ってAIの精度を高め合っている。その結果、AIシステムの運用コストは増加傾向にあり、将来的に定額制から従量課金制への移行が進むのではないかと考えている。 現在 Claude Pro を個人利用しているが、実際にコスト圧力の兆候は見え始めている。2026年3月にはピークタイム（平日のPT 5:00〜11:00）にセッション制限の消費速度が引き上げられたほか、5時間ごとのセッション制限とは別に週単位での計算リソース使用量にも上限が設けられている。今後さらに定額制プランの制限が強まる、あるいは従量課金へ移行する可能性は否定できない。そのとき慌てて移行先を探さなくても良いように、ローカルLLMを触ってみることにした。 本記事では、ローカルLLMの実行環境としてOllamaを、AIコーディングエージェントとしてOpenCodeをインストールし、完全にローカルで動作するAIコーディ
こんにちは、けーま です。 AnthropicおよびClaude関連の最新情報をまとめました。先週（2026/04/06〜04/12）に確認できたAnthropicのニュース（提携・発表・リリース等）、Claude Desktop・Claude Codeのアップデート情報を抜粋してお届けします。 この記事で分かること 今週のAnthropicに関するニュース（提携・発表・新モデルリリース等） Claude Desktopの主要アップデート概要 Claude Codeの主要アップデート概要 注目トピック・変更点の詳細 開発者として押さえておきたいポイント 今週の主要トピック一覧 カテゴリ 内容
こんばんは、情報システム部の夏目です。 昨年からローカルの環境に平文でアクセスキーなどを置くの危ないよねって感じがあります。 そのため、今回は1Password EnvironmentsでAWSのAccess Keyを安全に使うためのCLI Toolを作ってみました。 1Password Enviornments https://dev.classmethod.jp/articles/1password-environments-env-management/#1password-environments%25E3%2581%25A8%25E3%2581%25AF 1Password EnvironmentsではAPI Keyなどのシークレットなどを1Password Vaultに暗号化して保存しつつ必要なタイミングでアプリケーションやCLIに安全に渡すことができます。 今回はその中の .
はじめに 今回はClaude CodeのSandbox機能について紹介します。登場当初と比べて最近（2026年4月時点）はかなり洗練されてきた印象があるので、改めてまとめて紹介します。 Claude CodeでCLIコマンドを実行する際、PlanモードやAcceptEditsモードだと許可するコマンドを逐次していするためのダイアログが表示されていました。またClaude Codeにプロジェクト外のファイルや外部ネットワークのアクセスをどこまで許可するのか、settings.jsonで管理していました。これは、逐次許可を与える負担が人間にあるのと、承認がどんどん曖昧になっていくという課題もあります。 Sandbox機能を使うと、事前にファイルシステムとネットワークの境界を設定でき、安全なコマンドは自動で実行できるようになっています。 Sandboxing - Claude Code Docs
どうも！オペ部の西村祐二です！ Obsidian Web ClipperのInterpreter機能では、AIモデルを使ってWebページの要約やタグ抽出ができます。クラウドAPIだけでなく、Ollamaを使ったローカルLLMにも対応しているので、コストを気にせずに利用できます。 この記事では、OllamaをObsidian Web Clipperに設定してローカルLLMで記事要約する手順と、実際に運用する中で分かったチューニングのポイントをまとめます。モデルには最近リリースされたGemma 4を使用しました。 結論 Ollama + gemma4でローカル完結のWeb記事要約環境を構築できます。デフォルト設定のままだとコンテキスト長不足やCORSエラーで正常に動作しないため、環境変数でのチューニングが重要です。 この記事で分かること: Obsidian Web ClipperにOllama
AI事業本部/西日本開発チームの片桐です。 私は、 ECS を利用する際に、起動タイプはサーバーレスの Fargate 一択だと、以前は思い込んでました。 今回はそんな私が ECS on EC2 の重要性について気づいたので、まとめて紹介させていただきます。 この記事について [対象読者] ECS をこれから触る方 ECS の起動タイプについて確認したい方
はじめに みなさんこんにちは、クラウド事業本部コンサルティング部の浅野です。 2026年4月7日、Amazon S3 Filesがリリースされました。 S3はオブジェクトストレージであり、従来はファイルシステムとして直接扱うことができませんでした。 今回のリリースで既存のS3バケットをNFS経由でそのままファイルシステムとしてマウントでき、ls・cat・cpなどの標準的なLinuxファイル操作でS3オブジェクトデータにアクセスできるようになりました。 AWS公式のローンチブログではEC2から実際にマウントする手順が紹介されていますので、本記事では、S3 Filesの仕様を整理した上で、実際にLambdaからマウントして仕様を細かく検証していきます。 参考: ローンチブログ 仕様確認 まず、仕様を確認していきながらイメージを深めていきます。以下が S3 Files のアーキテクチャのイメージ
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