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「AIに任せると作るのは速いのに、確認に時間がかかって、結局スピードが出ない」――生成AIを業務に取り入れた多くの現場で、こうした声が聞かれるようになりました。コードや文書を生み出すスピードは飛躍的に向上した一方で、その成果物を人間がレビューする工程が、新たなボトルネックになっているのです。この課題への打ち手として、いま注目を集めているのが「ハーネスエンジニアリング」という考え方です。本記事では、ハーネスエンジニアリングとは何か、なぜ今必要とされるのか、そしてその土台を構成する要素までを、OpenAIとAnthropicの実践例をもとに分かりやすく解説します。
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2026年、Anthropicが発表した新しいAIモデル「Claude Mythos Preview」は、ソフトウェアの脆弱性を見つけ、条件によっては悪用の手順まで導き得る能力で注目を集めました。AIは防御を強くする一方で、攻撃の自動化も加速させます。本記事では、Claudeの基本的な位置づけから、Mythosが示したセキュリティ上の利点と脅威、そして防御側の共同対策「Project Glasswing」について、解説します。
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クラウドの普及により、必要なリソースを必要なときにすぐ用意できるようになりました。しかしその一方で、「月次の請求書を見たら想定以上に増えていた」「どのチームが何の目的でリソースを増やしたのか分からない」といった課題に直面している組織も少なくありません。こうしたクラウドコストの課題に対して、近年注目を集めているのが「FinOps」というフレームワークです。本記事では、FinOpsの基本概念から実践のステップ、そして単なるコスト削減との違いまでを分かりやすく解説します。
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ついに一般提供が始まった AWS DevOps Agent を実際に触ってみました。アラートを検知しても、そこから原因を調べて対応するのは意外と大変ですよね。本記事では、障害検知から原因分析、Slack 通知までを一気通貫で自動化する流れを構築・体験した様子をご紹介します。運用をちょっとラクにしたい方、ぜひご覧ください！
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経済産業省と内閣官房国家サイバー統括室は、サプライチェーン全体のセキュリティ水準向上を目的とした「SCS評価制度」の構築方針を公表しました。本記事では、制度の概要に加え、情シスだけでなく全社で備える必要性を解説します。
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「ボタンを押すと、クラウドに“あえて障害”が起きる」——そんなカオスエンジニアリングを体験できる Chaos Kitty を、Raspberry Pi と AWS でミニ版として作ってみました。カオスエンジニアリングは気になるものの、実際に触る機会は少ないものです。そこで今回は、障害の発生から検知、復旧までを手を動かしながら体験できる構成と、その作成手順を詳しくご紹介します。
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AWS DEA実践シリーズの最終回の今回は、ビッグデータやストリーミング処理において重要な「EMR」「Managed Workflows for Apache Airflow（MWAA）」「Managed Service for Apache Flink」「Amazon MSK（Managed Streaming for Apache Kafka）」について、それぞれの特徴とAWS上での役割を解説します。また、ワークフロー管理サービスの比較などもご紹介します。
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AWSのデータ関連サービスを実践形式で解説した、社内での「AWS DEA勉強会」から、AWSのデータエンジニアリング領域で重要な「リアルタイム分析」をテーマに、Kinesis Data Streams、Kinesis Data Firehose、OpenSearch Serviceについて詳しく解説します。サービス概要に加え、DEAの問題をベースにしたユースケースをご紹介します。
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このシリーズでは、社内で実施した「AWS DEA勉強会」の内容を元に、AWSのデータ関連サービスを解説します。勉強会ではサービスの特徴のご紹介の後、実際の問題の解説や環境でのデモを通して、実践的に学ぶ形式で行いました。連載第1弾は、Glue・DataBrew・Athena・Redshiftについてご紹介します。
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Amazon Q Developerの実践的な活用方法を知りたい方へ、いよいよ連載の後編です。本記事では、Spotifyの再生履歴データを可視化するダッシュボードアプリを題材に、Amazon Q Developerを使ったアプリケーション作成の流れを詳しくご紹介します。AIへの具体的な指示方法や、人間が確認・判断すべきポイントも解説します。
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