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クラウドの構築・運用支援の現場から読む「FinOpsガイド」――実行のポイントと考慮事項

デジタル庁「継続的運用経費最適化(FinOps)ガイド」について、今回はITシステムの構築・運用支援や、内製化・最適化のご支援を手がけてきたJTPの経験をもとに、ガイドを実行に移す際に意識しておきたいポイントや考慮事項を整理してみます。

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設計書・ドキュメントはAIに書かせる(前編)──コードから「たたき台」を逆生成する

ドキュメントが更新されない原因は「書く気がない」ことではなく、白紙から書き始めるコストが高すぎることにあります。この前編では、既存のコードやリポジトリの構造をAIに読ませて README・構成説明・API仕様のたたき台を逆生成する具体的な手順と、そのまま使えるプロンプトを示します。

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コーディングエージェントの危ない使い方 ― ビジネスパーソンのための、実例で学ぶリスク入門 ―

「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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AWS DevOps Agent とは? ―― 障害対応のデモで見る「調査・是正・レポート化」の実際

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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CNAPPとは何か——コードからランタイムまで守る統合クラウドセキュリティ

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で爆速開発、のはずが─開発現場でハマった「落とし穴」と「突破口」 | AI駆動開発カンファレンス Summer 2026 講演レポート

「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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介護DXの世界の現状と日本の比較 ─ 北欧・オランダに学ぶ「データ活用」と「現場改革」のヒント ─

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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デジタル庁「FinOpsガイド」解説――ガバメントクラウドのコスト最適化、何から手をつければいい?

「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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ループエンジニアリング入門 ― AIに「指示する人」をやめて、「指示する仕組み」を作る ―

「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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