「独自制作」を謳うAWS試験対策サイト「CloudLicense」の問題が、海外の試験問題流出サイトExamtopicsと選択肢の並び順まで一致 ― 利用者10万人・推定売上3億円超、4月22日まで問題追加→翌23日に突然「募集停止」。公開情報から浮かぶ3つの矛盾を検証する。 日本最大級のAWS試験対策サイト「CloudLicense」は、利用規約で問題集を「運営者が独自に制作した」と宣言しています。推定累計売上は数億円規模、利用者10万人を擁する大手サービスです。しかし公開情報を整理してみると、説明と実態の間に3つの大きな矛盾が浮かび上がります。 この記事の要点: CloudLicenseの問題は海外の試験問題流出サイトExamtopicsと選択肢の並び順まで一致しており、利用規約の「独自に制作した」という記載との間に重大な矛盾がある（2026年4月中旬時点で確認） 利用者から「本番試験

１．はじめに SIerの現場では、ウォーターフォール型の開発プロセスが長年にわたって整備されてきました。 大きなSIerでは、開発プロセスが標準化され、豊富なドキュメント資産が存在します。 一方で、こうした標準プロセスには次のような課題があります。 習得コスト：標準プロセスを使いこなすまでの習熟コストが高い 属人化：担当者のスキルや経験によって成果物の品質にばらつきが出る フォーマット：標準資産の多くが Word / Excel 中心で、AI活用しづらい 特に最後の点は、AI駆動開発を進めるうえで大きな壁になります。 人間が読むことを前提に作られたOffice文書は、そのままではAIエージェントの参照・再利用・差分管理に向いていません。 そこで本記事では、SIerで標準化されたプロセス資産をエージェントスキルへ転用することで、ウォーターフォール開発をAI駆動開発しやすい形に再構成するアプロ

はじめに この記事は、先日Rehab for JAPANのエンジニア月次定例で話した内容の外向け版です。社内向けに用意したスライドをもとに、要旨をあらためて整理し直しました。 テーマは「これからのITエンジニア」。AIコーディングが実務で使えるものになってきた今、エンジニアの仕事は「コードを書く人」から「AIとプロダクトを動かし、成果に責任を持つ人」へと、少しずつ移り始めているのではないか、という話です。 話しながら、自分自身にも同じ問いを投げかけているような感覚がありました。「このままの働き方でいいのか」を、個人と組織の両方に置いてみた、という位置付けに近いと思います。似たような迷いのなかにいるエンジニアやテックリード、EM、CTOの方に、少しでも参考になればと思い公開することにしました。やや長めですが、気が向いたタイミングで読んでもらえればと思います。 AIコーディングは、もう「補助」

［速報］Google、AWSやAzureのDBやSaaSなどあらゆるデータソースをAIネイティブなデータレイクハウスに統合する「Agentic Data Cloud」発表 Googleは、日本時間で4月23日未明にラスベガスで開幕したイベント「Google Cloud Next 2026」で、Google CloudはもちろんAWSやMicrosoft AzureのデータベースやSaaSなどのあらゆるデータソースをAIネイティブなデータレイクハウスに統合する「Agentic Data Cloud」を発表しました。 AIエージェントを企業が構築する場合、ほぼ確実にAIエージェントによる業務データへのアクセスが求められます。Agentic Data Cloudは、そうしたAIエージェントのための包括的なデータレイクハウス、すなわち大規模データの保管と高度な分析が可能なソリューションを構築するサ

ヒトナー 屋宜知宏 <毎週水曜更新>ケモノが住む最果ての星に一人の地球人が訪れる。獣人たちは初めて目にする"ヒト"の姿に揺れ動く。異種族交流の中で変化するケモ社会・・・『アイアンナイト』、『レッドスプライト』の屋宜知宏が描くハートフル異種族観察物語!!

本業や副業で Claude Team を導入する機会があったので、初期設定や使い方、SSO・監査ログの注意点など、法人利用で押さえておくべきポイントを情シス目線でまとめています。Claude Console や Pro/Max からの移行を検討している方にも参考になれば。 この記事でわかること（忙しい人向け）法人利用は Pro/Max より Team か Enterprise にすべき理由 導入直後に情シスがやるべき 追加使用量・SSO の設定 監査ログ が必要かどうかで Team と Enterprise を使い分ける判断基準 社内に周知すべき モデルの選び方 チャット・Cowork・Claude Code の 使い分け はじめに：どのプランを選ぶべきかClaude には Free・Pro・Max・Team・Enterprise と複数のプランがあります。各プランの違いについては世の中に

これらが24時間、macOS上で動いています。PCを閉じない限り止まりません。 全体のアーキテクチャはこうです: ポイントは、Claude CLIを「考えるパーツ」として使っていること。データの取得・加工はPythonで行い、「この情報をどう要約するか」「このメールは返信が必要か」といった判断だけをClaudeに任せています。 カテゴリ別: 何を自動化したか 1. メール処理（最も効果が大きかった） Before: 1日3回、3つのメールアカウント（個人・大学・就活用）を開いて確認。返信を書くのに30分〜1時間。 After: 10分ごとにGmail APIで全アカウントのメールを取得。AIが4段階に分類。 具体例: 教授からの「明日のミーティングの件」→ reply判定 → カレンダーから空き時間を取得して返信下書きを生成 学会からのCFP通知 → see判定 → Slackに1行通知

なぜ、日本のITシステム開発は丸投げユーザー企業と御用聞きベンダーという相容れない組合せで成立していたのか？ はじめに 日本のITシステム開発が丸投げ型のユーザー企業と御用聞き型のベンダーという相容れない組合せで成立していた理由は、両者の間に配置された 一人、多くても数人 の吸収役が矛盾のすべてを引き受けていたからです。本稿の結論はこの一点に尽きます。以下の議論は全部、この結論を補強するために並べます。 ここで扱う吸収役は、組織図に書かれた上流SEや業務SEの役割と重なる部分があります。重要なのは、彼らが制度的な工程分業の結果として配置されていたのではなく、契約書や組織図の外側で機能的に成立していた点です。「隠れた」という言い方がしっくり来ない読者は、契約関係の外側で実質的な設計判断を担っていた少数 と読み替えてもらって構いません。呼び名よりも、その人物が不在になると案件が止まるという属人

評価額60兆円超のAI企業Anthropicが、デスクトップOS市場の7割近くを占めるWindowsでまともに動かない。アプリは起動すらできず、VS Code拡張の重大バグは「対応予定なし」で閉じられた。 インストールすらできない、起動してもクラッシュするAnthropicのClaudeデスクトップアプリが、WindowsとWindows 10で深刻な不具合を抱え続けている。症状は多岐にわたるが、どれも「たまに起きる」レベルではない。インストール時にMicrosoft Storeへリダイレクトされるが、Store上にアプリは存在しない。運良くインストールできても、起動直後にクラッシュする。OAuth認証の不具合でアプリ全体が無限ロードに陥る。 Cowork機能に至っては、Windows 11 Homeで Hyper-V の壁にぶつかり、Proエディションでも仮想ネットワークのNATルールが

1830年頃、わずかな夜の明かりを得るためには、約3時間の労働が必要でした。しかし1992年ごろにはそれが1秒にも満たない労働ですむようになったと言われています。ロウソクから白熱電球、蛍光灯へという技術的発展が、光を劇的に安くしたのです。 そうして光が安くなったとき、人は同じ量の光を単に安く買って終わり――ということにはなりませんでした。 人々は、かつて置こうとも思わなかった場所にまで光を置き、街路、工場、看板といった、社会のあらゆる場所に安くなった光を敷き詰めていきました。そうして、工場は曇りや雨の日にも稼働することができるようになったり、深夜営業や夜の読書といった新しい活動が可能になったのです。 そこで儲けたのは、光を提供した会社だけではなく、それをうまく使った会社でした。 では、ソフトウェアや知能が安くなったとき、私たちはそれをどのように使うのでしょうか。 生成AIによる大きな変化は

本記事では、RAGの性能を高めるための「WriteBack-RAG」という手法について、ざっくり理解します。 株式会社ナレッジセンスは、生成AIやRAGを使ったプロダクトを、エンタープライズ企業向けに開発しているスタートアップです。 この記事は何 この記事は、RAGのナレッジベース自体をAIで書き直すことで精度を上げる手法「WriteBack-RAG」の論文[1]について、日本語で簡単にまとめたものです。 今回も「そもそもRAGとは？」については、知っている前提で進みます。確認する場合は、こちらの記事もご参考下さい。 本題 ざっくりサマリー 「WriteBack-RAG」は、RAGの回答精度を高めるための新しい手法です。 北京大学・ジョージア工科大学・清華大学の研究者らによって2026年3月に提案されました。 最近、「AIでナレッジを管理する」というコンセプトが盛り上がっています。 「AI

Amazon Web Services（AWS）は、AWS App Runnerを含む9種類のサービスの新規受付停止と、Amazon RDS Custom for Oracleを含む4種類のサービス終了計画を発表しました。 AWSは公式のドキュメント「AWS Lifecycle Changes」で、新規受付の停止やサービス終了などの対象となるサービスについての情報を公開しています。 終了に向けたサービスのステータスは、次の3つの段階に分かれています。 Maintenance 既存のユーザーはサービスを継続して利用できますが、新規ユーザーの受付が停止されます。AWSによるサポートは継続されますが、機能強化や機能追加は行われなくなります。 Sunset 他のサービスへの移行を計画するべき段階です。サポート終了日が発表されます。 Full Shutdown サービスの機能が完全に停止し、サポート

2026年3月31日、AWSがDevOps AgentとSecurity Agentを一般提供（GA）しました。re:Invent 2025で「Frontier Agents」として発表された自律型AIエージェントのうち、最初の2つです。GA後は2ヶ月の無料トライアルが提供されており、その後は従量課金に移行します。 公式発表では「MTTR最大75%削減」「ペネトレーションテストが数週間から数時間に」といった数字が並んでいます。気になるのは「で、自分たちのSREチームの仕事はどう変わるのか」です。機能紹介はすでに多く出ているので、この記事ではSREの仕事のうち何がAgentに移り、何が人間に残るのかを整理しました。 Frontier Agentとは何か AWSはre:Invent 2025でKiro Autonomous Agent（ソフトウェア開発）、DevOps Agent（運用）、Se

AWSは4月7日（現地時間）、「Amazon S3 Files」の提供を開始した。 Amazon S3 Filesは、Amazon Simple Storage Service（S3）上のバケットをフル機能のファイルシステムとして扱える新サービスだ。従来はオブジェクトストレージとファイルシステムの違いを意識してワークロードを分けていたが、同機能により、S3バケットを直接ファイルとして編集・共有できるようになった。 S3 Filesを使用することで、Amazon EC2インスタンスやAmazon ECS、Amazon EKS、AWS Lambdaなどの各種コンピュートサービスから、S3バケットをネイティブなファイルシステムとして利用できる。Network File System（NFS）v4.1以降の標準操作に対応し、ファイルやディレクトリの作成・更新・削除が可能となる。また、低レイテンシな

ドナルド・トランプ米大統領。米ワシントンのホワイトハウスで（2026年4月1日撮影）。(c) Alex Brandon / POOL / AFP 【4月6日 AFP】ドナルド・トランプ米大統領はイースター（復活祭）の祝日にも、その物議を醸す強硬な発言を控えることはなかった。イランに対する過激な表現を含む発言を行い、波紋が広がっている。 トランプ氏は5日午前8時過ぎ、自身のSNS「トゥルース・ソーシャル」に、「狂った野郎ども、海峡を開け、さもないと地獄で暮らすことになるぞ。見ていろ！」と書き込み、イランがホルムズ海峡の事実上の封鎖を解除しない場合、イランの発電所や橋に対する大規模な爆撃を行うと再び威嚇した。 さらに、「アッラーに称賛あれ」と皮肉めいた口調で付け加えた。前日には「神に栄光あれ！」という言葉で別の脅迫的なメッセージを締めくくっていた。 民主党のチャック・シューマー上院院内総務は、

@h13web です。 昨年の秋に、「グローバル展開にむけたアプリと基盤の再構築」という技術ブログを読みました。日本を代表するテック企業であるメルカリが、グローバル展開のための基盤を刷新したという話です。 この中で語られている「Microservicesの課題」については、思うところがありました。実は弁護士ドットコムでも、かつて似たような体験をしています。モノリスをマイクロサービスに分割するプロジェクトがあり、内部設計より疎結合化が優先され、ドメインを横断するコンテキストが各サービスにコピーされ、開発速度はモノリスのときよりもむしろ落ちました。 その体験を思い起こしながら読み進めるうち、うまく言葉にできない違和感のようなものが湧き上がってきました。記事の筆致は丁寧で、反省の言葉もあります。「今後マイクロサービスを初手で選ぶことは、特別な理由のない限りしないほうがいい」。その率直さには好感を

この記事を読んでほしい人 Claude Code / Cursor などのAIエージェントをチームに導入したいエンジニア 情シスから「セキュリティ面の対応は？」と聞かれて技術的に答えたい人 AIツール導入のセキュリティ面の検討材料を探している情シス担当 AIエージェント導入で必ず聞かれる3つの質問 AIエージェントの導入を提案すると、情シスやセキュリティ部門からだいたいこう聞かれます。 Q1: 「AIが何をしてるか見えないけど大丈夫？」 Q2: 「危険な操作を勝手にされない？」 Q3: 「何かあったとき説明できる？」 どれも正当な懸念です。そしてこれらは実は技術的に対応可能です。 技術的な対策の全体像 AIエージェント（Claude Code等） │ すべてのツール呼び出し ▼ [AI Guardian] ← pip install aig-guardian で導入 │ ├─ Activi

terraform-code-generationプラグインには、terraform-search-importのほかにterraform-style-guideやterraform-testなどのスキルも含まれています。 インストールスコープは、デフォルトでuser（全プロジェクト共通）です。プロジェクト単位で管理したい場合は--scope projectを指定します。 terraform-search-importスキルの概要 terraform-search-importは、Terraform 1.14で追加されたterraform queryコマンドを活用し、既存のクラウドリソースを宣言的に検出してTerraform管理下にインポートするスキルです。terraform queryは、クラウドプロバイダーに存在する実際のリソースを.tfquery.hclファイルで定義したクエリに基づ