AWS設計プロンプト
シンプルかつ網羅的なAWS設計を生成するAIプロンプトの核心は： 構造化された出力フォーマット：設計書の章立てと各セクションの説明内容を明確に指定 具体的なパラメータ要求：抽象的な説明ではなく、実装に使える具体的な設定値を求める 選定理由の明確化：「なぜその選択をしたのか」の説明を求める 代替案との比較：検討した代替オプションとの比較を含める Well-Architectedの原則適用：AWSのベストプラクティスに基づく設計を促す このアプローチを活用すれば、AIの力を借りつつも、実装に直結する高品質なAWS設計書を効率的に作成できます。何より、設計者の時間を節約しながらも、その専門知識と判断を最大限に活かせるところに大きな価値があります。 ※以下を全量使用すると量が多いので、該当箇所のみの抜粋を推奨 以下の要件に基づいて、詳細かつ実装可能なAWSアーキテクチャを設計してください。各セクシ
TL;DR 東京リージョンを利用する際に2AZの冗長化で良い場合のAZ選定 「apne1-az1, apne1-az2」の組み合わせで利用するのが、レイテンシ観点からは良い。 レイテンシ: 500μs程度 大阪リージョンを利用する際に2AZの冗長化で良い場合のAZ選定 「apne3-az1, apne3-az2」の組み合わせで利用するのが、レイテンシ観点からは良い。 レイテンシ: 200μs程度 東京リージョン/大阪リージョンを利用する際にAZの冗長化不要時のAZ選定 どのAZを選定しても、レイテンシの観点からは良い。 レイテンシ: 50μs程度 東京リージョンの方がAZ間レイテンシが平均的に高い(大阪リージョンと比較して) 大阪リージョンの方がAZ間レイテンシが平均的に低い(東京リージョンと比較して) 2024年測定時と比較した際の変化 参考: 2024年に測定した際の記事リンク(Zen
気がついたら、ブログへのアクセス数が２０万に到達してました。ブログを始めたのは５年前ですので、単純平均すると毎日１００アクセスといったところです。 ブログを書こうと思ったのは、コロナ禍による在宅勤務で、外に出ることがなくなったからです。ブログを書くのは自宅にパソコンがあればOKです。ただ、記事を書くのはそれなりの労力と時間もかかります。その労力が負担にならなければ、コストがあまりかからず、時間を有効活用できる、コスパのいい趣味だと思います。 いまは普通に外に出てますが、ブログを書くモチベーションは、はじめたときといまも変わりません。 モチベーションが維持されている大きな理由は、やはり一定のアクセスがあるからです。 はてなブログをはじめたとき、これは想定外でした。 というのは、わたしのアタマのなかで、ブログとは、ネットという巨大な闇の中にポツンと小さな灯火を放り込むモノという認識があったから
AWS認定を3ヶ月で全冠しました - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに タイトルの通り、3ヶ月かけてAWS認定試験を全部取得しました！（執筆時点の2025年3月では12冠すれば全冠） なぜ全冠を目指したのか、どうやって勉強したのかについて語ります。 デジタルバッジ：https://www.credly.com/users/toru-takahashi.7af24a2f 初めは資格取得にあまり前向きではなかった 正直、私は資格試験があんまり好きではありませんでした。資格試験の知識と業務で扱う知識の共通部分がどうしても少ないように感じていて、資格でしか使わない知識を学ぶことに抵抗がありました。 そんな
ジャーナリズムの世界には昔から、「愛していると母親に言われても、裏を取れ」という格言がある。つまり、誰よりも信頼できる相手にさえ懐疑的にならなければいけないということだ。では、話している相手が母親ではなく、OpenAIの「ChatGPT」のような生成人工知能（AI）モデルだったらどうだろう。コンピューターは、信頼できるのだろうか。 先頃開催された、映画、音楽、インタラクティブメディアのカンファレンスである「South by Southwest」で、カーネギーメロン大学（CMU）の2人のコンピューター科学者が語った話については、どうだろう。これも同じことだ。自分で確かめよう。 テキサス州オースティンで開かれたこのカンファレンスでも、話題が集中したのはAIだった。信頼性の問題、人間の仕事の変化といったテーマについて、AIの将来の展望と全体像が専門家の間で論じられた。CMUの助教を務めるSher
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IT Leaders トップ ＞ テクノロジー一覧 ＞ AI ＞ 技術解説 ＞ 国内で商用利用できる主なLLM一覧と、その読み解き方 AI AI記事一覧へ [技術解説] 国内で商用利用できる主なLLM一覧と、その読み解き方 米国はじめ海外製が主流だが、国産モデルも用途特化型を中心に多数登場 2025年3月28日(金)上遠野 拓、竹内 一紘、山本 里花（富士通 パブリック事業本部 デジタルビジネスデザイン統括部） リスト ChatGPTの登場に端を発する生成AIブームは今なお加速しており、さまざまなプロバイダーが競い合うように基盤モデルやサービスのアップデートを重ねている。世界中に多種多様な大規模言語モデル（LLM）/小規模言語モデル（SLM）が存在する現在、検討時の選択肢を広げたり、今後の進化の方向を見定めたりするのに、各モデルの性能や特性を把握することは有意義だろう。本稿では、この1、2
サイバーエージェント完全子会社のAI Shiftは2025年3月25日、AIエージェントの構築や検証、運用などができるプラットフォーム「AI Worker」の提供を始めた。クライアントの多様な業務ニーズに合わせて、自律型もしくはワークフロー型のAIエージェントを提供する。 AIエージェントは、生成AI技術を応用して企業の業務に特化するよう設計された業務支援プログラムであり、業務目的に応じた指示を基に、情報収集や分析、レポート作成などのタスクを自律的に実行する能力を持つもの。 自立型、ワークフロー型はそれぞれどんなもの？ AI Workerの自律型エージェントは、指示された業務目標に向けてAIが最適な実行プランを考えて行動する。競合他社との比較分析などを自動化できる。 ワークフロー型エージェントは事前に設計された業務フローに従って動作する。確実性が求められる顧客対応などに適している。 AI
Adobe Brand Concierge登場、AIエージェントが顧客ごとにウェブサイトをパーソナライズ化 - イノベトピア
Adobe Brand Concierge登場、AIエージェントが顧客ごとにウェブサイトをパーソナライズ化 Adobeは2025年3月18日、ラスベガスで開催された年次イベント「Adobe Summit」において、AIエージェントとオーケストレーション機能を搭載した新製品群を発表した。 主な発表内容 Adobeは「Adobe Experience Platform Agent Orchestrator」を発表し、企業がAdobeおよびサードパーティのAIエージェントを構築、管理、オーケストレーションできるようにした。このプラットフォーム上に構築された10種類の目的特化型AIエージェントが、マーケティングおよびクリエイティブチームの能力を強化し、大規模なパーソナライゼーションを実現する。 また、「Adobe Brand Concierge」という新アプリケーションも発表された。これは企業がA
AIエージェントの業務適用では「AIが業務プロセスを理解する」ことが必要─Celonis幹部 | IT Leaders
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IT Leaders トップ ＞ テクノロジー一覧 ＞ プロセスマイニング ＞ 技術解説 ＞ プロセスインテリジェンスとAIの融合─Celonisに見るプロセスマイニングの新局面 プロセスマイニング プロセスマイニング記事一覧へ [技術解説] プロセスインテリジェンスとAIの融合─Celonisに見るプロセスマイニングの新局面 プロセスを熟知したAIエージェントが諸課題を解決する 2025年3月14日(金)河原 潤（IT Leaders編集部） リスト ビジネスプロセスは経営の鏡像であり、その見直しと進化は業種や規模を問わず必須の活動と言える。その術(すべ)であるプロセスマイニングを、本誌はいち早く取り上げて動向を追ってきた。1990年代後半に学術研究で発祥し、シーメンスやBMW、ルフトハンザ航空などグローバル企業の実践と共に発展してきたプロセスマイニングは新たなAI革命期を迎える中、どん
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