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

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 Skills (Agent Skills) 勉強会 」を開催しました。 DevelopersIO向けに調整したスライドを掲載します。 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。 勉強会の目的 勉強会の背景やゴール、アジェンダを連携します。 背景 Skills がアツいです🔥 Claude Code (AIエージェント)の動きを 自分好みにカスタマイズ できる拡張機能 手軽に作れて、手軽に共有できます この勉強会のゴール 参加者全員が Skills をセットアップ して、基本的な使い方を理解する 普段の業務での活用方法を参加者全員で探索 する 参加者の知見やアウトプットを引き出す 期待する成果 この時間: Skills のセットアップ完了 + 基本的な使い方の理解 今後

Google Workspace CLI（gws）が登場！早速インストールしてClaude Codeから操作してみた こんにちは。サービス開発室の武田です。 Google Workspaceをコマンドラインから操作できるCLIツール「gws」が、Googleの公式Organization（googleworkspace）配下でリリースされました！ これまでGoogle WorkspaceのCLIツールといえば3rd party製のものしか選択肢がありませんでした。ついにgoogleworkspace orgから出たということで、さっそくインストールしてClaude Codeから触ってみました。 注意: READMEには"This is not an officially supported Google product."という免責事項が記載されています。また、本記事執筆時点（2026年3

こんにちは、リテールアプリ共創部の戸田駿太です。 今回は、Backlogのプロジェクト情報を活用してNotebookLMでRAGを構築する方法をご紹介します。 プロジェクト管理ツールであるBacklogには、過去の課題、Wiki、コメントなど貴重な情報が蓄積されていますが、それらの情報を効率的に検索・活用してAIで業務効率化することができます！ 🛠️ 使用するツール 今回活用するのは以下の2つのツールです： backlog-exporter: BacklogのデータをローカルにエクスポートするCLIツール md-concatter: 複数のMarkdownファイルを統合するCLIツール どちらも僕が作成したツールです。 これらを組み合わせることでシンプルにRAGシステムを構築できます。 🏗️ 構築手順 ステップ1: backlog-exporterでデータをエクスポート まず、back

お疲れさまです。とーちです。 皆さんの会社では社内勉強会をやったりしていますか？ 業務都合等もあって勉強会に参加できない人もいると思いますが、そういった方にも勉強会の内容は共有したいですよね。また、勉強会後に個人的に復習したいなというケースもあるかなと思います。 こういった勉強会の内容の共有をするためにNotebookLMを使うのがいいかもと思ったので、今日はその内容を共有しようと思います。 前提条件 前提としてGoogle Workspaceを使っている環境を想定しています。 Google Workspaceのプランごとの比較表を見る限りでは今回ご紹介する内容なら Business Standard プラン以上であれば試せると思いますが、筆者が試した環境はEnterpriseプラン環境である点をご承知おきください。 勉強会の内容はMeetで録画・文字起こし オンラインでもオフラインでも勉

はじめに 最近話題のModel Context Protocol(MCP)に関して、社内の勉強会(部内)で利用した資料を公開します！ ざっくり以下の内容が入っています！ プロトコル仕様 AWS MCPの話 開発方法 Webから叩く方法も確立されていくと、体験が大きく変わりそうですね！引き続きキャッチアップしていきたいです！

こんにちは。たかやまです。 いままでいくつものIaCツールをベースにAWS構成図作成する作図ツールがでているかと思います。 ただ、これらは独自ツールでユーザー側で編集できないものだったり、作成された構成図のエクスポート先がPDFやPNGだったりと、後から修正や更新がしにくいという課題があります。 私は普段draw.ioやCacooを使ってAWS構成図を作成しています。 日々新しい生成AIモデルが登場していますが、draw.ioはXML形式で構成図が定義されるため、生成AIでも扱いやすいのではないかと考えました。 実際に試してみたところ、想定以上に高品質なAWS構成図を作成してくれたので今回はそちらをご紹介します。 さきにまとめ CDKやCloudFormation、Terraformのコードから直接構成図を生成できる モデルはClaude 3.5 Sonnet以上がおすすめ Anthrop

python 01agent.py INFO [browser_use] BrowserUse logging setup complete with level info INFO [root] Anonymized telemetry enabled. See https://github.com/gregpr07/browser-use for more information. INFO [agent] 🚀 Starting task: 今日の運勢について教えて INFO [agent] 📍 Step 1 INFO [agent] 🤷 Eval: Unknown - No prior goal was set. INFO [agent] 🧠 Memory: No actions have been taken yet. Current task is to find tod

また1冊、この世に名著が生まれました。AWSを運用中のすべてのユーザー企業の方に読んでいただきたいです。 みなさん、こんにちは。 明るい笑顔がトレードマークの芦沢(＠ashi_ssan)です。 『AWSコスト最適化ガイドブック』と題するもはやタイトルだけで万人が読みたくなりそうな本が出版されていたので、購入して即読了しました。 興奮のあまり勢いだけで書評を書いたので、購入を検討している方の参考になればと思いブログ化してみました。 書籍の概要と著者について まずは出版元のKADOKAWAのWebサイトから概要を確認していきます。 利用費用の削減から体制整備・運用プロセス構築までAWSがすべて公開！ 本書は、DXを効率的で持続可能にするためのクラウド最適化の勘所をお伝えすることを目的としています。AWSの個々のサービスの特徴やクラウド利用費用の削減アプローチ、AWS コスト管理に係るサービスの

GitHub Copilotとの単体テストがやばい。ChatGPTが書いてくれるテストもすごい。もうこれらがない時代には戻れないような気がします。 こんにちは。AWS事業本部コンサルティング部に所属している今泉（@bun76235104）です。 みなさんユニットテスト書いてますか？ 昨今AIがダミーデータを書いてくれたり、ユニットテストそのものを書いてくれたりと技術の進歩がすごいですね。 私はリファクタリングが好きですが、リファクタリングをする前に絶対に必要なもの。 そうテストですね。 今回私がテストを後回しにしてしまった以下のOSSについてGitHub CopilotとChatGPTのそれぞれの力を借りながら、テストを書いてみました ※ これは以前私が始めたプロジェクトであり、OSSとして公開されているので学習に使われても問題のないコードです。 なお、GitHub Copilotの料金や

はじめに ChatGPTはAIですが、人間と同じようにコミュニケーションをしますので、トラブルについても人間と同様に考えることで、事前に回避や軽減できるかもしれません。OpenAIのドキュメントには、ChatGPTを安全に使うためのベストプラクティスが公開されていますので、本記事では、まず始めに安全にChatGPTを利用する方法について紹介し、次にプロンプトインジェクションを踏み台としたシステムへの攻撃手法について紹介します。最後に、それらの対策について紹介します。 3行まとめ プロンプトインジェクションの種類と対策について把握する 既存のシステムへの攻撃手法と対策について把握する 使い方を正しく理解してどんどん使って行きましょう 安全にChatGPTを利用するためにできることをする Moderation APIを利用する OpenAIには、無料で使えるModeration APIが提供さ

ChatGPTの能力を何らかのデザイン業務に活かせないかと思い、試しに過去に行ったインタビューの内容を要約してペルソナを作ってもらったところ、完成度が高くて驚きました。 ChatGPTに共有するインタビュー内容について インタビューは1年前、社内のPM、PdM、エンジニアの方など計10名程にお話を伺いました。インタビューの経緯や詳細を知りたい方はこちらのブログをご覧ください。 インタビューのテーマはクラメソのデザイナー像（現状や理想）についてです。事前に質問を準備しましたが、半構造化インタビューの形式を取っていたことやインタビュアーと書記はチームの各メンバーがランダムに行っていたことがあり、人によって質問や解答の項目が異なります。ChatGPTが認識しやすくなるように項目を揃えることも考えましたが、あえて多少バラつきのある項目でも対応できるのか興味があったので、項目も文体もそのままで共有し

架空の営業管理システムを作ってもらう前提で、ChatGPTに要件定義をお願いしてみました。 実験として軽く試すレベルで始めてみたのですが、予想を超えるクオリティでしたので、一部始終を皆様にもご紹介します。 ChatGPTとのやりとり まず、ざっくりと必要な機能の洗い出しをお願いしてみました。 あっという間に必要な機能を網羅的にリストアップしてくれまた。私自身、SFA/CRMをいくつか触った経験がありますが、適切な内容だと思います。 中には、「データのインポート・エクスポート機能」のように、検討初期段階ではつい忘れそうな機能も含まれています。さらに頼んでもいないのにオススメの検討プロセスまで教えてくれました。気が利いてます。 機能ベースだと要件の妥当性が判断しにくく思ったので、画面ベースで要件定義してもらことにしました。 「図で教えて」とできないことをお願いしたところ、やんわり断りつつ、意図

しばたです。 以前の記事でも触れた様にCloudFrontとS3を使って静的サイトを作る構成に対する理解にあいまいな部分があったので改めてまとめてみました。 特に目新しい話も無く知っている人には当たり前の内容かもしれませんが、まあ、自分自身の理解を整理するために記事にしていきます。 1. S3静的ウェブサイトを使うパターン はじめの構成は「S3静的ウェブサイト」を使ったパターンです。 S3にはバケットの内容を静的ウェブサイトとしてホストできる静的ウェブサイトホスティングの機能があります。 この機能ではHTTPのみ利用可能なためHTTPSを使う場合はCloudFrontと組み合わせる必要があります。 S3静的ウェブサイトを使うにはバケット内のコンテンツを公開する必要があり、S3バケットはパブリックアクセス可能にする必要があります。 また、必ずHTTPのWEBサイトが公開されることになるためユ

ログ・モニタリングのやること AWS CloudTrail の設定 CloudTrail は AWS リソースに関して「誰が」「いつ」「何に」対して「どうような」操作をしたのかのイベントを記録するサービスです。イベント履歴から 90 日間分のイベントを確認することはできますが、イベントログの長期保管の設定（証跡の作成を行い、S3 に保管）をしておくことで、トラブル発生時の解析やインシデント発生時の調査などに利用できます。 有料です（無料利用枠もあります）。 [YouTube] AWS CloudTrail を触ってみた CloudTrail Insights イベントを利用することで、機械学習により異常なアクティビティを検出することもできます。通常の操作で検出されることがあるため、始めに試してみて、あまり活用しないようであれば無効化を検討でも良いと思います。 イベントログは S3 と Cl

Slack はとても便利ですが、チャットというツールの特性上、自分が送ったメッセージを相手がどのように受け止めるか、リアルタイムに把握することが難しいという特性を持っています。 特に、ネガティブな言葉は目にするだけで生産性が下がるという研究結果があるため、普段から使用しないよう気をつける必要があります。 この点については塩谷が詳しくまとめていますので、ご参照ください。 チームで成果を出すためには心理的安全性が必要で、そのためには礼節とHRTが不可欠だ、という話をしました ただし、無意識下で言葉が選択されることも多く、送信したメッセージを後で読み返してみたらネガティブワードが含まれてしまっていた、ということが多々ありました。 そこでこれを検出し、メッセージ送信者にフィードバックできないかと思い Slack bot を作ってみました。 できたもの ネガティブワードを含んだメッセージを Slac

現在私は barista という OpenID Connect と OAuth2.0 に準拠したID製品の実装を行っています。 また、私の所属する事業開発部では prismatix というEC、CRM の API 製品の開発を行っていますが、この prismatix の認可サーバーとして barista を利用しています。 barista チームの増員や、prismatix の認可についての理解を促進するため OAuth 2.0 をある程度しっかりと理解しているメンバーを増やしたかったので、勉強会を開催しました。 勉強会の内容 概要 雰囲気でOAuth2.0を使っているエンジニアがOAuth2.0を整理して、手を動かしながら学べる本を全員で輪読 OIDC 編はこのあとやる予定 攻撃編もやりたい RFC 読んだりもしたい 参加者全員が以下を満たすことが目標 OAuth 2.0 の意図を理解

はじめに こんにちは植木和樹です。AWSでは各種ホワイトペーパーなどの資料を多数公開しています。 AWS アーキテクチャーセンター | アマゾン ウェブ サービス（AWS 日本語） 今回は上記ページからダウンロードできる「AWS 運用チェックリスト（PDFファイル）」を読んでみました。運用チェックリストという名前ではありますが、AWSを利用する方は一度目を通しておくのをお勧めする内容でした。 チェックリストは大きく3つ「ベーシック」「エンタープライズ」「セキュリティ監査」に分かれています。このうちベーシックは15項目程とコンパクトにまとまっていて、簡易チェックリストとしてお手頃です。 残念ながらまだ日本語訳がされていないようですので、今回ベーシック部分だけをザックリ読んで簡単なコメントを書いてみました。 ベーシック運用チェックリスト 原文は「我々は〜〜〜を設定しています（理解しています）」