DEVELOPER’s BLOG

「セキュリティアラートの50%以上は未対応のまま放置されている」 2023年にIBM と Morning Consultが実施した調査の結果は、セキュリティチームが直面する厳しい現実を示しています。 その原因は、リソース不足と、日々大量に届く通知によるアラート疲労。 アラートが発生しても実際に確認すればほとんどが問題ない。にもかかわらず毎日大量のアラートが通知される。 このような状況では「どうせいつもの過検知だろう」と油断が生まれ、アラートが実質的には機能

目次 はじめに １.AWSアカウントは環境ごとに作る ２.シングルアカウント構成 ３.マルチアカウント構成 + AWS Organizations ４.ユーザー管理：IAM Identity Center（旧SSO） ５.【実例】IAM Identity Centerでユーザーを一元管理する おわりに はじめに AWSでクラウドリソースを作成する際、必ず作成するのが「AWSアカウント」です。しかし、プロジェクトが成長するにつれ、単一

目次 はじめに：EOL管理、やった方がいいのはわかっているけど...... １.EOL管理には、３つの壁がある ２.Amazon Inspectorと生成AIで実現する、第三の選択肢 ３.実際にやってみました ４.低コスト・低負担で運用を続けられる 結論：EOL管理は、思っているほど大変じゃない はじめに：EOL管理、やった方がいいのはわかっているけど...... EOL(End of Life)をしっかり管理することは、ソフトウェアの

マルチクラウドやハイブリッド環境が当たり前になったいま、SREやDevOpsチームの皆様は、こんな悩みを抱えていないでしょうか。 サービスと環境が増え続け、全体像が誰の頭にもない 各社クラウド・オンプレが入り組み、障害原因の切り分けに時間がかかりすぎる デプロイ起因の障害はコード変更まで追うのが大変 こうした課題を打破するのが、2026年3月に一般提供開始された「AWS DevOps Agent」です。 本記事では、その概要とAIエージェントを真の戦力にす

目次 はじめに：ループエンジニアリングでまず直面する問題は、品質よりもループが終わらないこと 3種類の終了条件で場合分けをする 品質チェックを成功条件から外した 打ち切りの判断は、回数ではなく失敗の中身を見る 次のアクションに繋がる失敗にする ループが止まったあとの設計が重要 最後のソースコードが、いちばん良いとは限らない おわりに 1.はじめに：ループエンジニアリングでまず直面する問題は、品質よりもループが終わらないこと

「生成AIで月◯万時間の削減！」 そんな華々しい成果をニュースで見かけて自社でも生成AIを導入したものの、次のような壁にぶつかっていませんか？ 個人の利用止まりで、組織の業務フロー自体は変わっていない 一部の層はAIを使ってくれるが、全社的に広がっていかない 業務プロセスのどこにAIを組み込むべきか具体化しない こうした悩みは、AI導入におけるアプローチの「前提」に原因があります。 本記事では、この壁を破る新たな手法「AI BPR（AI-driven B

はじめに：「AIが自律的に開発する」というとき、何が動いているのか AIコーディングエージェントの導入が進み、「AIが自律的に開発を進める」という表現を目にする機会が増えました。 しかし、この表現は具体的に何を指しているのでしょうか。裏で常時プロセスが走っているのか、人が何かを起動しているのか、AIは何を担当しどこで人に戻るのか。導入を検討されている方々からすると、ここが分からないままでは判断ができません。 本記事では、当社が開発で実施しているループエンジ

目次 はじめに：障害対応の現場で起きている課題 AIが一次調査を肩代わりする 実務に組み込むための検討ポイント まとめ：AIと共同の障害対応で改善のサイクルへ 出典 1. はじめに：障害対応の現場で起きている課題 深夜や休日に届くアラート通知。 慌ててPCを開き、メトリクス、ログ、デプロイ履歴のタブを行き来しながら、頭の中で突き合わせていく作業は、時間的にも精神的にも大きな負担です。また、素早い対応が必要な場面では「まずここを見る」とい

深夜のアラート対応、障害調査のログ突き合わせ、セキュリティ検知のトリアージ。毎月の報告書は「異常なし」なのに、同じインシデントが繰り返される。そんなシステム運用に疲弊していませんか。 原因は担当者の能力でも姿勢でもなく、体制にあります。安定を守る責任が重いほど、改善に割く余力は構造的になくなっていくためです。このことを改善する方法がSRE(Site Reliability Engineering)ですが、必要なエンジニアリングコストの高さが導入の壁でした

生成AIを活用した開発では、近年「ループ（loop）」という考え方が重要視されるようになっています。AnthropicはClaude Codeに関するドキュメントや技術ブログで、エージェントが「停止条件を満たすまで自律的に作業を繰り返すループ」を基本的な実行モデルとして説明しています。 Anthropic の Claude Code チームは、エージェントの活用について「プロンプトを書くこと」から「ループを設計すること」への移行が起きていると表現していま

Walmartは生成AIを活用した翻訳エンジンを作り、翻訳コストを99%削減しました。年間約2,500万ドルかけていた翻訳作業を、AIを組み込んだ「Walmart Translation Platform（WTP）」に置き換えることに成功しました。成功のポイントは、単純に単語を置き換える（翻訳する）ことではなく、意味・意図を汲んで訳したことでした。 その成功のポイントを整理すると、AWSが提唱する「AI BPR」というフレームワークとの類似性が見えてきま

はじめに AWS RAPIDとは AWS RAPIDによる書類審査デモ AWS RAPIDのプロンプト改良で精度向上 AWS RAPIDの「嬉しい点」とまとめ おわりに はじめに 書類審査業務のDXを実現する「AWS RAPID」 設計書や契約書、申請書などの書類審査業務は、多くの組織で重要な業務の一つです。 しかし実際の現場では、「チェック項目が多すぎる」「確認する書類が膨大」「審査に時間がかかる」といった悩みを抱えている方

アマゾンジャパン品川オフィス はじめに AI BPRとは ワークショップの内容 参加者の声 組織への展開と本格導入 1.はじめに 売上や現場の数字を見ながら、次々と判断を下す毎日。「これAIでやってくれないかなぁ」と感じたことはありませんか。 生成 AI のニュースは毎日のように流れてきますが、自社の業務で「使える」という実感を持てている方は、まだ少ないのではないでしょうか。業務の中で日々判断を重ねている方ほど、目の前の業務を AI が

はじめに 環境構築手順 Store Manager Agentで実現できること まとめ 1.はじめに 店舗運営において、こんなお悩みはありませんか。 売上データは見ているが、次に何をすべきか判断に迷う 売場づくりや品揃えが、どうしてもベテラン頼みになってしまう 在庫・売上・時間帯など、考えるべき要素が多すぎる 数字の振り返りはしているものの、改善アクションに落とし込めない こうした課題は、特定の業種だけのものではありません。 例えば、 ス

はじめに 開発フローと注意点 まとめ 1.はじめに 現在、多くの企業で「今動いているシステムをどうするか」という課題に直面しています。長年使い続けてきたシステムは、業務に深く根付いている一方で、技術的な老朽化やブラックボックス化が進み、手を入れること自体が難しくなっているケースも少なくありません。既存システムの設計書や仕様書が存在しない、"触れないシステム"が現場に残り続けているのが実情です。 しかし一方で、こうしたシステムは企業にとって重要

アマゾンジャパン品川オフィス3階 森のようなアトリウム はじめに Text2SQLとは ワークショップの内容 参加者の声 PoCから本格導入まで 1.はじめに 営業担当から突然、「この商品の半年分の売上推移のデータください」と言われ、思いがけないタイミングでデータ集計に時間を取られてしまう--。そんな依頼を様々な部署から受け、毎日追われている、というご経験がある方もいらっしゃるのではないでしょうか？ こうした課題を解決する手段として注目

はじめに 生成AIプロジェクトで起きがちなこと リリース前に起きる問題とよくある対応 本質的に必要なアプローチ おわりに 1.はじめに 「PoCではうまくいっていたのに、本番が近づくと急に問題が噴出する」 いくつかの生成AI案件を進める中で、この現象には共通する構造があることに気づきました。PoCでは「使えそう」だったものが、本番直前で「このままでは出せない」と判断されるのです。 原因はモデルの性能不足だけではありません。 多くの場合

目次 はじめに Kiroについて 実際に触ってみた 感想 おまけ 1. はじめに AIを使用してコーディングする場面を思い浮かべてください。 コード生成した結果、周辺とは違った書き方をされたり、余計な箇所を直されたり、意図しない修正をされて困った経験はありませんか？ 他機能への影響が限定的な箇所や、とても簡単な機能の修正は、思い通りにいくことが多いですが、 他機能への影響が大きい改修など、機能の複雑度が高くなればなるほど

はじめに ポイント1:設計書を書いてもらいましょう ポイント2:Geminiを使うときの指示の出し方 ポイント3:自分で修正したら「読み直して」と必ず伝える まとめ はじめに 生成AIを使ってコード生成や修正を行うことは、もはや特別なことではなくなってきました。 Gemini や CodeX、Copilot、Cursor など、選択肢も増え、「うまく使えばかなり楽になる」という実感を持っている方も多いと思います。 一方で、実際に使い込

目次 はじめに プロジェクトの概要 ― 障害対応を生成AIで効率化する 全体の構想 - PowerAutomate × Copilot Studioによる自動化 実際に構築したフロー - Microsoft 365 Copilotでできること 振り返りと教訓 おわりに 1. はじめに 2026年現在、生成AIサービスは目的や専門性に合わせて非常に多くの選択肢がありますが、その中でも、Microsoft Copilotは

はじめに 踏み台EC2の課題 セッションマネージャーを使用した構成 セッションマネージャーの利点 まとめ はじめに アプリケーションEC2への接続手段として、従来は「踏み台EC2（Bastion Host）」を構築してSSH接続する方法が一般的でした。 しかし、現在はその手法は必ずしも効率的とは言えなくなっています。 現在はAWS Systems Manager Session Manager（SSM セッションマネージャー）を利用す

目次 はじめに 進め方概要 ステップ① コスト削減 コスト最適化支援 施策実施 ステップ② 継続運用の体制を構築 運用設計支援 監視基盤構築 AWS Cost Anomaly Detection とは ステップ③ 予防処置の体制を構築 運用設計支援 AWS Budgets とは AIを活用した予兆検知基盤構築 おわりに はじめに みなさんこんにちは。インフラエンジニアの伊達です。 やはり何事もコストは最小限で済ませたいものですよね。 システムは大きな問題も

はじめに 復旧キーとは？ 「復旧キーがない場合」を試す まとめ はじめに 先日、私用のMacBook Proにログインできなくなる問題が発生しました。 経緯としては、2台あるMacBook Pro AとMacBook Pro Bを取り違えてしまい、MacBook Pro AにMacBook Pro Bのパスワードを入力し続け、パスワード入力の試行可能回数を超過してMacBook Pro Aにロックがかかりました。 Macのログインパスワー