先週 JAWS-UG名古屋で実施した Lineで応答するAIチャットボットのハンズオンの振り返りです。 ハンズオンで実施した内容を振り返り、内容の理解を深める一助になれば幸いです。 全体の構成 こんな感じです。 UIとしてLINEを利用して、LINEメッセージとして質問を投げるとTiDBのVector Storeに保存された知識をベースにBedrock(Nova)が答えを返すというものです。 ハンズオンの流れを振り返ってみましょう。 Bedrockの有効化 下記の篠田さんの手順に沿って、Bedrockの有効化とAWS Novaなどのモデルの有効化リクエストを行います。AWSのモデルは即時に有効化されるのがいいですね。 EC2上でのDify環境の構築 久々にEC2を触ったので時間がかかった方も多かった部分です。最近はEC2を起動する際にセキュリティグループの指定もまとめてできるので、「SSH

企業内プロジェクトマネージャー“最強説”──なぜ、今このキャリアが輝くのか？かつて、プロジェクトマネージャー（PM）という職種は、一部の技術領域、あるいは特定の業界に閉じた「専門職」でした。とりわけIT業界においては、システム開発の進捗管理を担う存在として、縁の下の力持ちとして機能していました。しかし今、あえてこう断言します。 「企業内プロジェクトマネージャーこそ、これからの時代を生き抜くうえで最強のキャリアである」 なぜ、いまPMという職能が企業内で重要視されるのか。そしてなぜ、それが“最強のキャリア”たり得るのか。本稿ではその背景と本質を、考えてみたいと思います。 なぜ今、企業内PMなのか？いま、多くの企業が直面している課題は何でしょうか？ それは、過去の延長線上にはもはや成長が存在しないという事実です。成熟市場のなかで安定的に利益を出し続ける、というモデルが崩壊しつつある。代わりに求

はじめに こんにちは、データシステム部MLOpsブロックの木村です。MLOpsブロックでは、継続的にGoogle Cloudのコスト削減に取り組んでいます。その一環として、夜間や休日といった利用されていない時間帯にも稼働し続けることで発生していた、開発・検証・テスト環境の余分なコストに着目しました。 この課題を解決するために、MLOpsブロックではKubernetes Event-driven Autoscaling（以下KEDA）を導入しました。KEDAは、Kubernetes環境でイベントドリブンによるオートスケールを実現するオープンソースのツールです。KEDAにより利用されていない時間帯のPodを停止させ余分なコストを削減しました。 本記事ではKEDAを導入したモチベーションや効果、導入する際に直面した課題や、加えて事故なく本番環境へ適用するために工夫した点をご紹介します。KEDAの

生成 AI による構築、アプリの迅速なデプロイ、数秒でのデータ分析など、すべて Google レベルのセキュリティを備えています。

すでにご存知の方も多いかと思いますが、OpenAI の Agents SDK から直接 Model Context Protocol (MCP) サーバーをツールとして利用できるようになりました！工夫次第でいろいろと可能性が広がりそうですね。 この機能の基本的な使い方を知るには Agents SDK のドキュメントページ（英語） とリポジトリ内の examples/mcp/ 配下が参考になりますが、実際に MCP サーバーの連携を利用する場合、複数の MCP サーバーを同時に利用することが多いのではないかと思います。この記事では、その方法について補足解説したいと思います。 紹介するコード例では MCP プロジェクトが提供している以下のサーバーを利用します： Filesystem MCP サーバー：ローカルのファイルシステムとのやりとりが可能 Slack MCP サーバー：Slack ワーク

「Kubernetes」登場から10年　「CloudNative Days」Co-Chair青山氏×Nutanix吉瀬氏が語り合う　Kubernetes利用拡大の理由、活用のヒント：「開発者と運用者が歩み寄りできる基盤」 GoogleがKubernetesをオープンソース化し、節目となる10年。黎明（れいめい）期からKubernetesに関わってきた青山真也氏と、ニュータニックス・ジャパンの吉瀬淳一氏が対談。Kubernetesの利用が広まった理由、Kubernetesが企業にもたらす価値を語り合った。 GoogleがKubernetesをオープンソース化し、節目となる10年。なぜ現代のアプリケーション運用基盤のデファクトとして、Kubernetesの利用は広まったのか。この10年の変化を、有識者はどう見ているのか。 本稿では、日本のクラウドネイティブコミュニティをリードし、クラウドネイテ

Maintaining and contributing to open source projects can be rewarding—but it comes with a lot of small, repetitive tasks. The good news? GitHub Actions can automate the more tedious and error-prone parts of maintainership, freeing you up to focus on what matters: building and growing your community. Whether you’ve just launched your project or you’re looking to scale, here are a few of the most he

TL;DR qdrant/mcp-server-qdrantを使えばClaude Desktopからベクトル検索エンジンを操作できるよ ベクトルデータベースなので、LLMとの相性が良いよ 「ここまでのチャットを整理して保存しておいて」ができるのは、すごすぎるよ 1. Qdrantとは Qdrantはベクトル検索エンジンです。テキストをベクトル化して保存し、意味的な類似性に基づいて検索することができます。 通常のキーワード検索と異なり、ベクトル検索では単語の正確な一致ではなく、コンテンツの意味的な類似性に基づいて結果を返します。これにより、「先週のミーティングの決定事項」といった自然言語のクエリで、関連する情報を見つけることができます。 このQdrantとClaudeを連携させることで、ベクトルDBをメモ帳として扱うブルジョワなナレッジマネジメントが実現します。 PostgreSQLやSQL

Today, we’re excited to introduce two first-of-their-kind reasoning agents for work: Researcher and Analyst. They analyze vast amounts of information with secure, compliant access to your work data—your emails, meetings, files, chats, and more—and the web to deliver highly-skilled expertise on demand. Researcher helps you tackle complex, multi-step research at work—delivering insights with greater

Tool integration for AI agents is a mess. Even for developers building agents every day, it's frustrating to navigate the fragmented ecosystem. Finding high-quality tools is difficult - search for "MCP Calendar integration" and you'll find ten different implementations with no way to know which one is best. If you've ever tried to integrate tools with an LLM, you know this pain. Tool discovery, in

エンジニア、技術広報やDevOps ツールのマーケティング担当者をつなぐカンファレンスプラットフォーム。RubyKaigiや開発生産性Conferenceなどの日本のテックカンファレンスの情報をここに集約

2025/03/27追記 Cursor側のアップデートが1ヶ月で進んでいるので、以下追記しました。 本記事の内容を踏まえたあとに読むとよいかと思います！ はじめに こんにちは。Builtoという会社で代表 & エンジニアをしている冨田です。 私たちはマネジメントとタスク管理を圧倒的にサポートするAIエージェントを開発しています。 開発にもAIをフル活用しており、そこで得られた知見を共有したいと思います。 具体的には、経験3年以上の現役ソフトウェアエンジニア（生成AIのない時代からコードを書いてきた方々）をターゲットに、本番運用レベルの大規模コードベースでもCursorを活用しコーディング時間を 1/3〜1/5 に縮めている手法をお伝えします。 仕様策定やアプリの機能にもLLMをフル活用していますが、今回は実装にフォーカスします！ （なお本記事は中級者以上向けのため、まだCursorに触れた

・季節も季節なので、他人事でない人も皆無ではないんじゃないかと思って、長文になるが振り返ってみる ・タイトルの通り。入社2年目のチー牛男子が、会社の花見会の弁当を牛丼屋で手配しようとしてプチ騒動になった ・発生当時は俺30代前半、営業主任。もう転職したので以下は前の会社での話 当時（コロナ前）でもだいぶ時代錯誤だったと思うが、前職のJTCでは新年度1週目の金曜あたりの午後に、会社近くの公園で花見会をやる文化が何十年も続いていた。 実質午後休の扱いで、本社の営業と間接合わせて70人ぐらいは参加するし、新人との懇親を名目に役員も顔を出したりするので、結構大きなイベントだった。 花見会の運営は会計の他に大きく出欠確認・弁当発注・場所取り・撤収作業の4つで、毎年本社勤務の2年目の若手が各ポジション2〜3名ずつ手分けしてやるのが恒例だった。 その年の2年目の男子にFがいた。 挨拶できない、喋っても声

「会社は問題を理解しようとしていない」や「経営は現場のことをわかっていない」といったストレスを感じながら仕事をしている人は多いのではないでしょうか？ 今回は、そのストレスから抜けて「経営に向き合う」という仕事スタイルを確立するコツをユニファ株式会社 執行役員CPO山口さんにお聞きしました。 どうぞ、最後の「まとめ」までお読みください。 保育ICTシステム「ルクミー」のユニファ株式会社 執行役員CPO。 2020年7月にユニファに参画し、現在は執行役員CPO 兼 Dev本部長、AI開発推進部 部長。HCD-net認定人間中心設計専門家&評議委員、ねこ大好き。乗ってるバイクはXL750トランザルプ。

この記事は、Liam ERDのブログ Introducing Liam ERD からの翻訳記事です。 私たちは Liam ERD というデータベース設計のための新しいツールを開発しており、ついこの度リリースしました！その紹介をさせてください。 TL;DR データベースのテーブル構造を可視化する ER 図を自動生成するツール Liam ERD をリリースしました Web 版: パブリックリポジトリの場合は https://liambx.com/erd/p/github.com/mastodon/mastodon/blob/main/db/schema.rb ですぐに試せます CLI 版: プライベートリポジトリ用として、Prisma + GitHub Actions + Cloudflare Pages のデプロイ方法も紹介 なぜLiam ERDを作ったか ソフトウェア開発において、ER 図

どうもセキュリティエンジニアリングの西川です。JAWS DAYS 2025 の帰路でこのブログを書いています。私は空港でブログを書く確率が非常に高いです。なぜか捗るんですよね。 さて、カミナシでは昨年からセキュリティエンジニアを二人追加で採用することができ、業務委託含め5人体制になりました。それを機にセキュリティエンジニアを開発チームに派遣する仕組みを導入したのでそれについて話をしていきたいと思います。 セキュリティエンジニアを開発チームに派遣するとは 派遣するセキュリティエンジニアの目指すところを一言で表すならば「特定のサービス・プロダクト・チームを深く理解したセキュリティエンジニア」です。 派遣されるセキュリティエンジニアは基本的には最初の半年から1年程度は開発チームの1メンバーとして、ともに開発や運用を行います。ですので、障害対応やインシデント対応、お客様からの通常のお問い合わせなど

Copilot をオープンベータ直後から長く使っていて、また補助的に ChatGPT も使いながらコードを書いていて、なんとなくコツがわかるようになってきた。 自分は生成モデルのことは表面的な理解しかしてない。雑にバックプロパゲーションの実装の写経したり、Transformer の解説とかは読んだが、にわかの域を出ていない。 あくまで利用者として生成モデルから吸い出したプラクティスになる。 基本的に TypeScript と Rust での経験が元になっているが、他の言語にも適用できる話ではあると思う。自分は TypeScript はかなり得意だが、 Rust はあんまり書けるわけではなく、Rust の学習で ChatGPT を頼ろうとして失敗しているというステージ。 Copilot / ChatGPT とどう付き合うか まず、前提として ChatGPT も Copilot も、コード生成

Amazon Web Services ブログ Visual Studio Code上で AWS Step Functions のワークフローをより簡単に構築 この記事は2025 年 3 月 7 日に公開された「 Introducing an enhanced local IDE experience for AWS Step Functions 」を翻訳したものとなります。 本記事は、シニアソリューションアーキテクトの Ben Freiberg が執筆しました。 AWS Step Functions は、ステートマシンの構築をより簡単にするために、ローカル IDE 機能がより強化されました。これにより、Workflow Studio が AWS Toolkit 拡張機能を通じて Visual Studio Code (VS Code) で利用できるようになりました。 開発者は AWS コ