AWS2026年6月29日 08:24
週刊AWS – 2026/6/22週
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最新記事
668件中 20件を表示
Zenn2026年6月28日 07:35
ループエンジニアリングを takt exec で気軽に始めよう
ループエンジニアリングは、ログ収集・分析・対策実行を通じたシステム運用の継続的な改善サイクルです。記事では、このプロセスにおける対策実行の手間を軽減し、効率化するCLIツール「takt exec」を紹介。takt execは、任意のコマンドを定期実行し、結果通知も可能なため、シェルスクリプトや既存ツールと容易に連携し、異常検知時の自動対応などを実現します。これにより、運用改善のサイクルをスムーズに回し、ループエンジニアリングを気軽に始められます。
CodeZine2026年6月28日 08:00
C++向け無料バーチャルイベント「Pure Virtual C++ 2026」が7月21日に開催
無料バーチャルイベント「Pure Virtual C++ 2024」が、7月21日21時（日本時間）に開催されます。Microsoft C++チームが主催し、C++の最新情報、ベストプラクティス、ツールに関するセッションを無料で提供。登録不要で誰でも参加可能で、後日セッションの録画も公開されます。C++開発者にとって有益な学びの機会となるイベントです。
Zenn2026年6月27日 10:13
Copilot Studioエージェントをバイブコーディングで開発
Copilot Studioエージェントを迅速に開発する「バイブコーディング」手法を解説します。これは、最小限の定義でプロトタイプを作成し、アクションでの外部連携やテスト用会話での検証を繰り返しながら機能を追加・改善するアジャイル的なプロセスです。ローコード環境で直感的に実用的なエージェントを構築するための設計・開発ポイントを紹介し、高速な反復開発と高いパフォーマンスを持つエージェント作成を可能にします。
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Qiita2026年6月27日 11:23
中国剰余定理と線形代数
中国剰余定理を線形代数の視点から解説する記事。連立合同式の解の存在と一意性が、剰余環の直和分解と同型写像としてどのように捉えられるかを論じる。特定の基底を用いることで、定理が示す解の構造と原理が代数的に明確化される。
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Qiita2026年6月27日 20:31
AIモデルを軽量化する技術 ー 量子化（Quantization）とは？仕組みから試し方までを非エンジニア向けに解説
AIモデルの軽量化技術「量子化」を非エンジニア向けに解説する記事。これは、モデル内の数値を少ない桁数に変換することで、モデルサイズを大幅に削減し、推論速度向上や消費電力削減を実現する。エッジデバイスなどでのAI活用に不可欠な技術であり、その仕組みから具体的な試し方までを分かりやすく紹介しています。
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Qiita2026年6月26日 11:15
Databricks Genie Ontologyとは何か セマンティックレイヤー・ナレッジストアとの関係を整理する
Databricks Genie Ontologyは、Mosaic AIに組み込まれた、企業データのセマンティクスを形式的に定義する仕組みです。大規模言語モデル(LLM)の幻覚を抑え、信頼性の高いAIアプリケーション開発を支援します。これは、データのビジネス意味を統一するセマンティックレイヤーの中核をなし、企業知識やルールを保存するナレッジストアとして機能することで、AIエージェントが正確な情報に基づいて動作する基盤を提供します。
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Qiita2026年6月24日 09:38
Copilot Cowork の従量課金を抑えるという観点について考えを整理してみる
Copilot Coworkの従量課金を抑えるため、利用時間や開発フェーズに応じた利用制限、メンバーごとの権限付与が有効と提案。また、利用者の意識改革として、AI生成物の適切なレビュー、無駄なプロンプト発行の抑制、効率的なプロンプト作成を推奨。組織内の既存リソースをAIに学習させることで回答精度を高め、試行錯誤の時間短縮とコスト削減を目指す。
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Qiita2026年6月24日 09:40
BigQueryでグラフ分析ができる！新しい「Graph」機能をSNSデータの例で試してみた
BigQueryの新しい「Graph」機能は、グラフデータベース（GDS）構文をBigQuery上で直接実行し、グラフ分析を可能にする。記事ではSNSのフォローデータを例に、グラフの作成、ノード・エッジ定義、パス探索などのクエリ実行方法を解説。これにより、複雑なグラフ構造のデータ分析がBigQueryだけで効率的に行える。
AWS2026年6月24日 06:12
AWS Summit Japan 2026 ブース紹介 ソフトウェア定義型ファクトリー
AWS Summit Japan 2026で紹介される「ソフトウェア定義型ファクトリー」ブースでは、AIエージェントが製造現場の様々なデータを統合・分析し、課題特定から改善策立案、実行、効果測定までを支援します。AWS IoT TwinMakerやAmazon Qなどを活用し、工場の生産性向上とコスト削減を実現。デモンストレーションでその具体的な仕組みが展示されます。
Zenn2026年6月23日 01:11
標準CSSは美しくなった、もはやTailwindは不要
現代の標準CSSは、CSS Nesting、Cascade Layers、`has()`、Container Queriesといった新機能の登場により大きく進化しました。これにより、以前はTailwind CSSのようなユーティリティファーストフレームワークが必要とされた開発体験や効率性が、追加ライブラリなしで実現可能に。標準CSSのみでより柔軟かつメンテナブルなスタイル記述が可能となり、Tailwindのメリットが薄れ、不要になる可能性を示唆しています。
Zenn2026年6月23日 12:10
Tauri ライブラリの意外な使い道 — headless な CLI を作ってみた
GUIアプリケーションフレームワークであるTauriを、Webviewを表示しない「headless」モードでCLIツール作成に利用する意外な方法を解説。Rustによる堅牢なバックエンドとJavaScript/TypeScriptによる柔軟なロジックを組み合わせることで、開発効率と配布性を大幅に向上させる。Rust単体では実装が複雑になりがちなCLIを、Web技術の利点を活用し、シングルバイナリで提供可能な高性能ツールとして構築する新しいアプローチを提案している。
AWS2026年6月23日 05:31
AWS Transform – 継続的モダナイズ (プレビュー) で、技術的負債を自律的にプロアクティブに削減
AWS Transformの継続的モダナイズ機能（プレビュー）は、既存アプリケーションの技術的負債を自律的かつプロアクティブに削減する新サービスです。レガシーシステムを継続的に分析し、コンテナ化やサーバレス化、データベース移行といったモダナイゼーション戦略を推奨・自動化することで、継続的な改善を支援します。これにより、運用コスト削減と開発効率向上に貢献します。
AWS2026年6月23日 07:46
より高速かつ正確なエンタープライズ AI アプリケーションを実現する Amazon Bedrock マネージドナレッジベースのご紹介
Amazon Bedrock マネージドナレッジベースは、エンタープライズAIアプリケーションの精度と速度を向上させます。組織内のデータソース（S3、Confluence等）と連携し、LLMが最新かつ関連性の高い情報にアクセスできるようにします。データ取り込み、チャンキング、埋め込み、ベクトルストア管理などをBedrockがフルマネージドで提供。これにより、RAGワークロードの構築・運用負担が軽減され、幻覚を減らし、信頼性の高いAIアプリを迅速に開発できます。
AWS2026年6月23日 10:22
店舗の気づきを本部に届ける AI エージェント SMART のご紹介 — Amazon Bedrock AgentCore × Strands Agents によるユナイテッドアローズでの取り組み
ユナイテッドアローズは、店舗スタッフの気づきを効率的に本部に伝えるため、AIエージェント「SMART」を開発しました。これは、Amazon Bedrock AgentCoreと富士通のStrands Agentsを活用し、店舗スタッフが音声やテキストで入力した情報をAIが分析・整理し、適切な本部の部署へ連携するシステムです。これにより、店舗と本部の連携強化、迅速な経営判断、顧客満足度向上が期待されます。
AWS2026年6月22日 13:00
週刊生成AI with AWS – 2026/6/15 週
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Zenn2026年6月21日 07:12
GPUDirect RDMA 入門: NIC が GPU メモリに直接読み書き
GPUDirect RDMAは、ネットワークインターフェースカード(NIC)がCPUを介さずにGPUメモリへ直接データ転送を行う技術です。これにより、CPUのオーバーヘッドを削減し、データ転送の低遅延化と高スループット化を実現します。AI/MLの分散学習やHPCなど、大規模な並列計算におけるデータ交換効率を飛躍的に向上させ、システム全体の性能向上に貢献します。
Zenn2026年6月21日 10:50
AIで自動化できます。で、そのリスクは誰が飲むんですか
AIによる自動化は便利ですが、問題発生時の責任の所在が不明確になるリスクが指摘されています。複雑なAIシステムでは原因特定と責任追及が困難になり、被害者への対応が遅れる可能性があります。記事は、AI利用に伴うリスクを「誰が、どのように負うのか」を事前に明確にし、開発者、運用者、利用者間で責任分担を議論することの重要性を説いています。リスクアセスメントや保険制度の整備も必要と提言します。
Zenn2026年6月21日 13:34
Hono の JWT/JWK ミドルウェアの脆弱性を修正したので解説する
HonoのJWT/JWKミドルウェアにAlgorithmic Confusionの脆弱性が発見されました。これは、JWTの`alg`ヘッダを攻撃者が偽装することで、サーバーが公開するJWKセットの公開鍵を秘密鍵として不正な署名を生成できる問題です。ミドルウェアの鍵解決ロジックが不適切だったことが原因でした。修正版では、許可されたアルゴリズムの厳密な検証と、JWKから鍵を取得する際の`alg`パラメータの一致確認が導入され、この脆弱性が解消されました。
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Qiita2026年6月19日 10:54
「なぜ評価されないんだろ…」と悩むそこの君へ。優秀なエンジニアに共通する考え方。
「評価されない」と悩むエンジニアに対し、優秀なエンジニアが持つ思考法を提示。彼らは、単に指示をこなすのではなく、仕事の背景にある「なぜ」を深く探求し、顧客や事業全体の視点を持つ。自分の担当範囲に留まらず、組織全体の最適化や未来を見据えた提案・改善を自ら行い、常に自責思考で課題解決に貢献する。これにより、組織への価値提供を最大化し、結果として高い評価に繋がる。
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今日の技術トレンド
2026-05-282026年5月28日の技術トレンドは、AIによる開発効率化が顕著。NotionのDeveloper PlatformやGitHub Copilotの進化は、組織全体の生産性向上とデータ連携を促進。MicrosoftのVisual Studio強化もC++開発の効率化に貢献。AIは開発現場の生産性向上ツールとして定着し、ローコード/ノーコード開発の促進、開発者のスキルシフトを加速させる可能性を示唆。
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