技術や情報、そして人々が集まる"港"
「AIに任せると、とにかく速い」――コーディングエージェント（指示するだけでコードを書き、PC上の操作まで代行してくれるAI）が急速に広がり、いまではエンジニア以外の社員も日常業務で使い始めています。しかし、この「自分のパソコンを操作できる」という便利さの裏側には、これまでのチャット型AIにはなかった種類のリスクが潜んでいます。本記事では、実際に世界で起きた事例をもとに、ビジネスパーソンが知っておきたい「危ない使い方」と、その避け方を整理します。
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システム運用の現場では、障害を「検知する」仕組みはすでに広く整備されています。一方で、そのアラートが「なぜ上がっているのか」を突き止め、影響範囲を見極め、関係者に報告し、再発防止までつなげる一連の作業は、いまも担当者の経験と手作業に大きく依存しているのが実情です。本記事では、AWS DevOps Agent を取り上げ、実際のデモ画面を交えながら、障害の発生から調査・是正・復旧確認・レポート化までをどのように支援してくれるのかを解説します。「名前は聞いたことがあるが、実際に何をしてくれるのかイメージが湧かない」という方の参考になれば幸いです。
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クラウドネイティブの活用が進むほど、セキュリティリスクも確実に膨らんでいきます。設定ミス、漏えいしたシークレット情報、過剰な権限設定、脆弱なコード――これらは氷山の一角に過ぎません。クラウド環境が複雑になるほどリスクは見えにくくなり、対処もますます困難になりつつあります。本記事では、こうした分断されたクラウドセキュリティの課題を解決する「CNAPP（Cloud-Native Application Protection Platform）」について、その仕組みとメリット、そして市場をリードする主要ベンダーの動向まで解説します。
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「AIを使えば開発は爆速になる」──そう期待して現場に導入したものの、実際には生成されたコードが読めずレビューに追われ、"それっぽい嘘"（ハルシネーション）に振り回され、「爆速」という期待だけが独り歩きする。そんな経験をされた方は少なくないはずです。 開発者が実装現場でハマった落とし穴とその突破口や、AIを組織に広げるときに直面する落とし穴と対処の「型」を、解説します。「これからAI駆動開発をチームに取り入れたい」という方が、つまずきポイントを事前に把握し、先回りして手を打つための指針をご紹介します。
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超高齢社会と介護人材の不足は、日本だけでなく多くの先進国が直面する共通課題です。本記事では、日本の科学的介護情報システム「LIFE」によるデータ活用、北欧諸国における国民IDを基盤とした医療・介護データ連携、オランダの自律型在宅ケア「Buurtzorg」の事例を取り上げます。制度や文化の違いを踏まえながら、日本の介護DXが今後進むべき方向性を考えます。
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「ガバメントクラウドに移行したら、運用経費がむしろ増えた」。そんな声が多くの自治体から聞こえてきます。財政課や議会から説明を求められるものの、クラウドの請求は複雑で、何から手をつければよいのか分からない――。本記事では、そうした悩みをお持ちの自治体職員の方に向けて、デジタル庁が公開している「継続的運用経費最適化（FinOps）ガイド」（GCASガイド）を解説します。
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「もうプロンプトは書かない。AIに指示する“ループ”を動かし続けるだけだ」――AIコーディングの第一線から、そんな声が聞こえてくるようになりました。指示の書き方を工夫する時代から、指示すること自体を仕組みに任せる時代へ。この発想が「ループエンジニアリング」と呼ばれ、大きな注目を集めています。本記事では、それがどんな考え方で、どんな部品からできていて、実際にどう役立つのかを解説します。
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鳥貴族のDX戦略を支えるSingleStore。行指向・列指向・ベクトルを単一DBでリアルタイム処理し、「2秒以内のレコメンド」を実現する外食DX事例を講演レポートで紹介します。
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2026 Japan AWS Jr. Championに選ばれた若手エンジニアが、AWS Summit Japan 2026で紹介された注目のAWS DevOps Agentを運用保守の現場目線でレポートします。ブース体験やセッションで見えた「AIが調査し、人が判断する」新しいクラウド運用の姿をお届けします！
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「データを入れたらすぐ分析に使いたい」「大量のデータを高速に集計したい」——この2つを同時に満たすことが、なぜ難しいのでしょうか。 第1回・第2回では「従来のDB構成にはリアルタイム性の限界がある」という課題を整理しました。今回は、その課題を技術的にどう解消するのか、リアルタイム分析DBの「なぜ速いのか」という仕組みを現場目線で紐解いていきます。
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