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防災の備え
dev.classmethod.jp
このコマンド一発でイメージのビルド、レジストリへの保存、Fluid computeへのデプロイ、本番URLの発行までが完了します。git pushのたびにイメージが再ビルドされ、新しいプレビューURLが発行されます。 イメージの保存先はVercel Container Registry（VCR）です。プロジェクト単位のOCIイメージ用レジストリで、ホストはvcr.vercel.com。docker loginすれば手元のDocker互換ツールからpush/pullもできます。ECRのVercel版、と捉えると分かりやすいです。 参考: Vercel Container Registry（公式ドキュメント） 参考: コンテナイメージのデプロイに関する公式ドキュメント どんなシーンで使えるのか 具体的なユースケースをいくつか挙げます。 既存バックエンドAPIの統合 フロントはNext.jsでV
, #_ ~\_ ####_ Amazon Linux 2 ~~ \_#####\ ~~ \###| AL2 End of Life is 2025-06-30. ~~ \#/ ___ ~~ V~' '-> ~~~ / A newer version of Amazon Linux is available! ~~._. _/ _/ _/ Amazon Linux 2023, GA and supported until 2028-03-15. _/m/' https://aws.amazon.com/linux/amazon-linux-2023/ これはAmazon Linux 2023のログインバナーでお馴染みの鳥ですね。わたしはこの形状の鳥を見ると染めたくなります。なぜなら、染め方を知っているからです。 ドリルを持っていれば穴を開けたくなるように、染め方を知っている故にこの鳥も染め
AWS Summit Japan 2026公式ページでセッション資料が公開。オンデマンド視聴も可能になりました AWS Summit Japan 2026のセッション資料ダウンロードとオンデマンド視聴が公式ページで利用可能になりました。オンデマンド視聴にはイベント参加登録とは別にサインアップが必要です。本記事ではアクセス方法と現時点で公開中のセッション一覧を紹介します。 はじめに AWS Summit Japan 2026の公式ページで、セッション資料のダウンロードとオンデマンド視聴が利用可能になりました。 現地参加できなかった方や、見逃したセッションがある方は、この機会にぜひ活用してください。 セッション資料のダウンロード セッション資料は以下のページからダウンロードできます。 セッションID・タイトルとともにダウンロードリンクが一覧で掲載されています。 オンデマンド視聴の登録手順 オン
ちなみにclaude.ai とモバイルアプリの設定は、PC 上のファイルとして置くのではなく、Anthropic 側のサーバーに保存されます。ただし例外として、デスクトップアプリの Cowork で作るプロジェクトは、プロジェクト専用のファイルやメモリーを自分の PC 上のフォルダに保存する場合があります。 Claude Code Claude Code で管理できるコンテキストは次の4つです。hook など JSON 系の指示もありますが、どちらかというと強制力の強いプログラム的な要素なので、ここでは除外します。 1. CLAUDE.md (Claude Code Docks「指示とメモリを保存する」より) CLAUDE.md は上記の4パターンで読み込まれます。 「ユーザー指示」は、作業しているファイルの位置に関係なく、ホームディレクトリ直下の ~/.claude/ にあるファイルを参
はじめに テーブルの主キーとしてUUIDを使用したいケースがあります。連番とは異なり、分散システムであっても現在値の管理をすることなく、重複のないIDを発行できます。 UUIDにはバージョンがいくつかあり、v4は完全にランダムな値が生成されます。B-Treeインデックスにランダムな値を挿入すると、挿入位置が不定となります。これによりページ分割が発生しやすくなり、パフォーマンスの低下を引き起こすという懸念があります。 これに対して、UUIDv7はタイムスタンプを含み、時系列順でソートされます。挿入位置がインデックスの末尾付近となるため、v4と比べてページ分割が起きにくいとされています。 この記事では、実際にPostgreSQL上でv4とv7用のテーブルを用意し、INSERTのパフォーマンスやインデックスの断片化について確認してみました。 PostgreSQLにおけるUUID PostgreS
クライアント端末からGitHub APIを叩くとき、サプライチェーン攻撃対策として、ローカルにシークレットは置きたくないですよね? そんなときにぴったりなCLIツールが、ghtknです。 ghtknは以下の3つの特徴を備えています。 1. ローカルにトークンを置かない ghtknはシークレットでないGitHub AppのClient IDだけをローカルに保存します。トークンもプライベートキーも要りません。Gitコミットしても問題ありません。 2. 短命のトークンはOSのシークレットマネージャーが管理 ghtknは、GitHub AppのDevice Flowで短命のトークンを発行し、OSのシークレットマネージャー(macOS Keychain / Windows Credential Manager等)に保存します。 しかもトークンは8時間で期限切れになるため、流出リスクが大幅に減ります。
2026年6月16日に開催された Claude Codeセミナー セキュリティ/ガバナンス編 にて、 「Claude Code をセキュアに使うための考え方と設定の勘どころ」 というタイトルで登壇しました。 ご参加いただいたみなさま、ありがとうございます。 本セッションでは、Claude Code を安全に使うための考え方として、 ツール制御を「抑止・制限・隔離」の3軸で整理し、 それぞれの設定の勘どころを紹介しました。 スライド、およびその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。 登壇スライド 本発表の狙い 想定する視聴者 Claude Code を使う方 / チームや組織で管理・推進する方 達成したいこと Claude Code を安全に使う / 使わせるために必要なセキュリティの考え方をざっくりと把握する 細かいトピックや技術的な挙動、シンタックスには踏み込みません。
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。 Sakana AI から、新しい LLM 製品 Fugu と Fugu Ultra が 2026 年 6 月 22 日に GA としてリリースされました。サブスクリプションプランも同日に始まったので、その日のうちに Standard $20 / 月で契約して触ってみたところ、想像以上に面白い仕組みのモデルだったので、初回のご紹介を兼ねて手触りをまとめておきます。 Fugu は一言でいうと「マルチエージェント・オーケストレーションをひとつのモデルにしてしまった」ものです。OpenAI の GPT 5.5 や Anthropic の Claude Opus 4.8、Google の Gemini 3.1 Pro といった主要モデル群を裏側で動的に呼び分けて、ひとつの API として提供してくれます。 これは、NVIDI
従来の Self-managed ではベクトルストアを OpenSearch Serverless や S3 Vectors などから選んで自分で構築・管理する必要がありましたが、Managed ではその辺りがすべてサービス側で提供されます。 特に嬉しいのは AgentCore Gateway のネイティブ連携でしょうか。Agent と RAG を繋げたいのはあるあるだと思うので、接続が簡単になるのは良きですね。 ここからは特徴を詳しくみてみます。 埋め込みモデルの選択肢 埋め込みモデルは2つの選択肢があります。 Managed embeddings model（推奨） AWS が管理する埋め込みモデルを使用します。追加コストなしで利用でき、チャンキング戦略も自動で最適化されます。コンソール上ではこちらの使用が推奨されていました。 Bedrock embeddings model Amaz
v-tokyo Meetup で話題になった Vite+ という統合ツールチェーンに魅了されて、実際に触ってみました。本記事では、新規プロジェクトの作成から各種コマンドの動作確認まで、Vite+ の使い心地をまとめます。 こんにちは 人材育成室 育成メンバーチームで 研修中の はすと です。 先日、v-tokyo Meetup #25（Void & Vite+ 特集）に参加してみたのですが、Vite+ Team Member の NaokiHaba 氏のセッションで話していた Vite+ の話が印象的でした。Vite+ は「The Unified Toolchain for the Web」をコンセプトに掲げており、runtime や package management、ビルド、モノレポのタスクキャッシュに至るまで、あらゆる機能を vp という1つのコマンドに統合したツールチェーンとのこ
こんにちは、せーのです。 2026年6月15日から、Anthropic が Claude Code の料金体系を改定します。「Claude Code がクレジット制になった」と聞いている方も多いと思いますが、半分正解です。 ターミナルで対話しながら使う Claude Code のインタラクティブ部分は、従来どおりサブスクリプション枠のままです。変わるのは Agent SDK や claude -p、GitHub Actions などの自動化部分だけ。ここが月次クレジットの「第2のおさいふ」に分離されます。 私は普段 Claude Max 5x と Codex（ChatGPT Plus） を両方使っています。設計は Claude、コード修正ループは Codex、という使い分けも 以前に書かれている記事 のとおりです。加えて GitHub Actions で Claude の自動レビューや @
リテールアプリ共創部@大阪の岩田です。 いつものようにDevOps Agentのマネコンと戯れていたところ、UIが少し変わっていることに気づきました。 急いでDocument Historyを確認すると、6/12付けで以下のアップデートが追加されていました。 Added documentation for memories, the informational knowledge items that AWS DevOps Agent builds and maintains to supplement agent context. Covers memory stores, the two built-in stores (directives and monitors), limits, and how to view and manage memories from the Know
こんにちは、せーのです。 社内ドキュメントを AI エージェントに渡したい、という相談をよく受けます。Wiki もある、Notion もある、共有ドライブもある、という状態で「どう構造化すればいいの？」と悩んでいる方、多いと思います。 2026年6月12日、Google Cloud が Open Knowledge Format（OKF） v0.1 を GitHub で公開しました。AI エージェント向けの「知識共有フォーマット」です。 私は普段、Obsidian Vault にメモを書き、CLAUDE.md や AGENTS.md を置いて、コーディングエージェントにコンテキストを渡しています。ディレクトリ構造と Markdown リンクでナレッジを繋ぐ、いわゆる「LLM-wiki パターン」です。OKF を読んでみたところ、まさにこのやり方を形式化しようとしている、という印象を受けまし
① は、すでに「これをやる」と固まっているもの。わざわざinboxを経由せず、いつものGoogle ToDo（カレンダー）に直接書きます。 ② は、まだ形になっていない思いつき。とりあえずinboxに放り込んでおき、あとでClaudeと壁打ちしながら「で、結局なにをやればいいんだっけ？」をタスクの粒度まで落とし込みます。会話の途中で「それタスクに入れといて」と頼めば、Claudeがinboxに追記してくれます（Claudeには勝手には拾わせず、頼んだときだけ登録するように運用しています。）。 ③ は、会議の文字起こし。もともと議事録を自動生成していた仕組み（Claudeの「スキル」 /minutes）を、議事録を作るだけでなく、自分宛のアクションを抜き出してタスク化するところまで拡張しました。会議で生まれた宿題が、そのままタスクの入口に乗ります。 全体像 タスクが生まれてから、最終的にカレ
Gemma4 めちゃくちゃ安いですね・・・！！ そこそこ日本語が使えて、ツールコールもできるなら、AI エージェントとして RAG を組んだら面白いんじゃないか？ と思い、Amazon Bedrock AgentCore + S3 Vectors を使って RAG を構築してみました。 せっかく LLM が安いなら、ベクトルストアも安くしたいですよね。S3 Vectors はストレージ課金と Query API 課金に加えてクエリ時に処理されるベクトル量に応じた料金が発生しますが、少量ドキュメントならかなりお安く済みます。Gemma 4 31B + S3 Vectors で、RAGってなんだか高そう・・・試しづらい・・・を払拭すべくテンプレートを作りました。今回のリポジトリはこちらです。 実際の動作はこんな感じです。 AIと協力しながら作りましたが良き感じに仕上がりました。 これを使ってみ
こんにちは、せーのです。 2026年6月、Loop Engineering という言葉が一気に広がりました。Boris Cherny 氏の "I don't prompt Claude anymore. I have loops running that prompt Claude"、Addy Osmani 氏の Loop Engineering、日本語では Zenn の設計論 など、概念と設計の整理は充実しています。 一方で、「結局 Claude でどう実装するのか」 に踏み込んだ記事はまだ少ない、と感じています。6 つのプリミティブや L1/L2/L3 の話は理解できても、コピペで動くコードや、実際に試した時のハマりどころが無いと手が止まりますよね。 私は普段、Claude Code では次のような使い方をしています。 Skill をたくさん作り、定型処理はその中の script に外
どうも！オペ部の西村祐二です！ Obsidian Web ClipperでWebページを保存するとき、あとから探しやすいようにタグを付けています。 タグ付けの方法としては、いったんObsidianに保存してからLLMでタグを付ける方法があります。ページ本文やメモの内容をもとに分類できるので、AI、開発、設計 のような内容ベースのタグを付けたい場合には便利です。 また、Obsidian Web Clipperのインタープリター機能を使えば、保存前にLLMでタグを付けてもらうこともできます。保存時点で内容に応じたタグを付けられるのは便利ですが、LLMの処理が入るため、保存するたびに数秒から数十秒ほど待つ必要があります。 一方で、YouTubeのページなら YouTube、GitHubのリポジトリなら GitHub、Zennの記事なら Zenn のように、クリップ元に応じた固定のタグを付けたいだ
Playwright Test Agentsのplanner/generator/healerを使い、今回はClaude Codeのサブエージェントとして動かしてみました。JPetStoreを題材にE2Eテストの計画・生成・自動修復からHTMLレポート表示までやってみた記録です。 はじめに データ事業本部の藤川です。E2Eテストをどのくらい書いていますか？ これまで、E2Eテストの整備には地道な作業が必要でした。画面を開いてセレクタを調べ、テストコードを書き、実行しては落ち、セレクタを修正します。UIは頻繁に変更されます。アプリケーションが変われば壊れたテストを保守する。E2Eテストコードを維持するコストは膨大になります。 生成AIにテストコードを書かせることができるようになりました。今回は、実際にアプリケーションサーバーを用意し、Playwright Test AgentsでE2Eテスト
事前準備 今回は非インタラクティブの agentcore exec を利用しました。同じ環境で連続した処理を実行させるため、1つの bash -c "..." でインストールから実行までをまとめています。 本検証で利用したCDKデプロイでは、execution_roleに以下のBedrock権限が付与されていました。 { "Statement": [ { "Action": [ "bedrock:CountTokens", "bedrock:InvokeModel", "bedrock:InvokeModelWithResponseStream" ], "Effect": "Allow", "Resource": [ "arn:aws:bedrock:*:123456789012:inference-profile/*", "arn:aws:bedrock:*::foundation-mo
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。 Gemma 4 に新しいサイズ「12B」が追加されました。これまで Gemma 4 は E2B / E4B という小型と、26B-A4B（MoE）/ 31B（Dense）という大型の組み合わせで、ちょうど真ん中が空いていました。今回の 12B はその間を埋める中量級で、Google も「E4B と 26B MoE の橋渡し」と位置づけています。 自分はこれまで Gemma 4 を 2 回ほど DGX Spark で触ってきました。1 本目は全サイズを日本語とマルチモーダルでベンチマークした記事、2 本目はMTP（Multi-Token Prediction）で生成を高速化した記事です。せっかく物差しが手元にあるので、新顔の 12B を同じ土俵に乗せて「どのあたりに座るのか」を確かめてみました。 12B には注目した
こんにちは。サービス開発室の武田です。 LocalStackの代替として登場したオープンソースのAWSエミュレータ「Floci」を、これまで2回取り上げてきました。 1回目: 導入と主要サービスの動作検証（2026年3月） 2回目: 公開から1ヵ月のアップデートまとめ（2026年4月30日） 前回の記事からさらに1ヵ月が経ちました。相変わらず開発が活発で、これは第3弾です。今回は新しく増えたサービスや機能をいくつか手元で動かしながら、この1ヵ月のアップデートをまとめていきます。 この1ヵ月の主な変化（2026年5月30日時点） 前回記事（1.5.10時点）から現在（1.5.20）までの変化をサマリーすると、次のとおりです。 リリース 10回（1.5.10 → 1.5.20）、 237コミット。約3日に1回というペースは変わらず GitHubスターが 4,276 → 13,299 へ（約3倍
pnpm v10からv11へのアップグレードで、Docker・CI環境が壊れた実体験をもとに、allowBuildsの設定、Dockerfileへのpnpm-workspace.yaml追加、ENV CI=trueの3つの対処法を解説します。 はじめに pnpm v11がリリースされ、プロジェクトのパッケージマネージャーをv10からアップグレードしました。ローカル環境では比較的スムーズでしたが、DockerビルドとCIパイプラインが盛大に壊れました。 本記事では、実際にハマったポイントと対処法を「やってみた」形式で共有します。正直なところ、pnpm v11の破壊的変更はかなり多く、公式ドキュメントを読んでも見落としやすい罠がいくつかありました。 前提・環境 pnpm: v10.32.1 → v11（latest） Node.js: 24（LTS） フレームワーク: Next.js 16 D
Cost Anomaly Detection の調査工数を減らす取り組みです。AWS SAM でデプロイできるサンプルコード付きです はじめに こんにちは、クラスメソッドオペレーションズの watabo です。 AWSのコスト異常は気づくのにもコストがかかる ― 調査1時間を自動化する というタイトルでクラスメソッド大阪オフィスで行われた opsmethod#2 というイベントに登壇しました。 ご来場いただいたみなさま、ありがとうございました。 スライド コメント Cost Anomaly Detection (CAD / コスト異常検出）というサービスについて、異常検知はそれだけで十分だけど、その後の "調査" に毎回30分〜1時間とられる」という運用のリアルな痛みを起点に、生成AI で調査部分を圧縮する話につなげています。 コスト最適化の文脈だったので、AIに頼らず一般的なコスト最適化
Claude Code v2.1.156〜v2.1.158（2026-05-28〜2026-05-30）のアップデートをまとめてご紹介します。プラグイン自動ロードや Auto モードの対応基盤拡張といった新機能に加え、Opus 4.8 の安定性修正や IDE・ターミナル連携の改善が中心となっています。 クラウド事業本部の石川です。Claude Code の v2.1.156 〜 v2.1.158（2026-05-28 〜 2026-05-30）のアップデートをまとめてご紹介します。 アップデートサマリー 本記事では npm に公開されていないv2.1.155（欠番）を除き、3 バージョン（v2.1.156 〜 v2.1.158、2026-05-28 〜 2026-05-30） を対象としています。 .claude/skills 配下のプラグイン自動ロードや Auto モードの対応基盤拡張と
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