Cycloud 新基盤の全貌 第五回: ComputeController 編
developers.cyberagent.co.jp
サイバーエージェントのインフラ基盤刷新プロジェクトにおけるComputeControllerについて、その詳細な機能とアーキテクチャを解説する記事です。 インフラエンジニア、プラットフォームエンジニア、アーキテクト、SRE、コーポレートエンジニア向けの内容となっています。
株式会社サイバーエージェント川原 大輝
Flutter 3.44：Material が "外部パッケージ" になる話と、それに向けた準備
zenn.dev
Google I/O 2026で発表されたFlutter 3.44アップデートにより、MaterialおよびCupertinoライブラリがFlutter SDKコアから分離され、独立したパッケージとして提供されることになりました。 これにより、他のサードパーティパッケージと同様に、pub.devからの追加が必要になります。 Flutter開発者、特にUI/UXに関わるエンジニアやプロジェクトマネージャー向けの記事です。
株式会社SODASOKu-ma
Microsoft FabricのメダリオンアーキテクチャにおけるWarehouseとLakehouseの選定基準
qiita.com
Microsoft Fabricのメダリオンアーキテクチャにおいて、Bronze、Silver、GoldレイヤーをWarehouseとLakehouseのどちらで実装するかを決定するための基準について解説します。 * WarehouseとLakehouseのアーキテクチャと運用上の違いを比較検討します。 * 各レイヤーの実装方式の選定に役立つ情報を提供します。 * Microsoft Fabricにおけるデータアーキテクチャ設計者、データエンジニア、およびデータサイエンティスト向けの記事です。
日本マイクロソフト株式会社matayuuu
顧客に提供して見えたAIエージェント設計のリアル
speakerdeck.com
AI Agentを開発・提供する上でのデータ基盤の重要性について解説するイベント告知です。 AIエージェント設計における現実的な課題や、それを加速するためのデータ基盤について、具体的な事例を交えて登壇者が共有します。 AI開発やデータ基盤に関心のあるエンジニア、プロダクトマネージャー、テックリード、アーキテクトなどが対象です。
広大な技術を駆使しトラブルを解明するCRE。AI時代だからこそ際立つ「人間の判断」と「基礎技術」
now.legalontech.jp
- LegalOn TechnologiesのCRE（Customer Reliability Engineering）の役割と、AI時代におけるその重要性について解説する記事。 - 営業経験からエンジニアへと転身し、CREとして顧客の技術的問題解決を担う人物へのインタビュー。 - 人間の判断力と基礎技術が、AI時代においてCREに求められる真の価値として強調されている。
MCPサーバーとは？仕組みとメリット、利用・運用時のポイントを解説
newrelic.com
MCPサーバーは、社内ツールや外部サービスと連携し、AI経由で業務実行や自動化を実現するためのソリューションです。 AIアプリ活用が進む中で、ツールごとのAPI開発・維持にかかるコストや運用の負荷を軽減する仕組みとメリット、利用・運用時のポイントについて解説します。 対象読者は、AIを活用して業務効率化や自動化を目指す企業の開発者、インフラ担当者、プロジェクトマネージャーなどです。
New Relic株式会社下鶴 弘大
Google Cloud で Claude を大規模に展開: エンタープライズ本番環境向けに構築された最先端の AI
cloud.google.com
Google Cloud上で最先端AIモデル「Claude」を大規模かつ本番環境で展開するためのソリューションが発表されました。マネージドインフラストラクチャ、グローバルなエンドポイント、組み込みのセキュリティとデータ主権、費用とパフォーマンスの最適化機能により、開発者はAI機能の開発に集中できます。 この記事は、Google Cloudのインフラストラクチャを活用してClaudeのような高度なAIモデルをエンタープライズレベルで効率的かつ安全に運用したいと考えているエンジニア、アーキテクト、および技術リーダーを対象としています。 Google CloudのマネージドサービスとClaudeのAI能力を組み合わせることで、複雑なインフラ管理の負担を軽減し、グローバル展開、セキュリティ、コスト効率に優れたAIソリューションの実現を目指す企業にとって有益な情報を提供します。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Ivan Nardini</name><title>Sr. Developer Relations Engineer</title><department></department><company></company>
AIネイティブ時代における 開発組織の役割と拡張の可能性
speakerdeck.com
AIネイティブ時代における開発組織の役割と、その拡張可能性について解説しています。 AI技術の進化が開発組織に与える影響と、変化に対応するための組織のあり方を探ります。 エンジニアリングマネージャー、テックリード、アーキテクト、およびAI技術を活用したい開発組織全般を対象としています。
RTE 選定で本当に選んでいるのは、エディタではなく「数十年後も残るデータフォーマット」だ
zenn.dev
・リッチテキストエディタ（RTE）選定において、機能性だけでなく、長期的なデータフォーマットの選択が重要であることを解説しています。 ・エディタの選定に時間をかける一方で、データ保存形式の決定がおろそかになりがちな現状に警鐘を鳴らしています。 ・エディタ未経験者でも理解できるよう、データフォーマットの重要性を実験を交えて説明する記事です。
サイボウズ株式会社protein_mochi
Turner Industries の安全なクラウド ファースト インフラストラクチャのブループリント
cloud.google.com
Turner Industriesは、ChromeOS、Google Workspace、Chrome Enterprise Premium、Cameyoを導入し、クラウドファーストなインフラストラクチャを構築しました。 これにより、デバイスコストを40-50%削減し、デバイス寿命を100-125%向上させ、年間約70万ドルの節約を実現しました。 また、デバイスの展開時間を数時間から数分に短縮し、年間約1,750時間の工数を削減しました。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Scott Gatreau</name><title>Director of Information Security</title><department></department><company>Turner Industries</company>
AI を使うほど強くなる企業は何が違うのか？ 「トークン資本」と Learning Loop で育てる知の基盤
qiita.com
・AI活用で企業が成長する秘訣は、成果物だけでなく、AIとの継続的な学習ループ（Learning Loop）を構築し、「トークン資本」と呼ばれる知の基盤を育むことにある。 ・AIを使いこなす企業は、単なるツールとしてではなく、組織の知性を高めるための戦略的な投資としてAIを捉えている。 ・AIの進化と組織の成長を両立させたいアーキテクト、データサイエンティスト、経営層、プロダクトマネージャー向けの記事。
日本マイクロソフト株式会社aktsmm
デブサミ2026サマーに登壇！ー人もAIも使える共通基盤を事業の加速装置にするー
now.legalontech.jp
- LegalOn Technologiesのエンジニアが、デブサミ2026サマーで「人もAIも使える共通基盤を事業の加速装置にする」というテーマで登壇します。 - デザインシステム運用経験から、UI統一だけでなく、人やAIの力を引き出し事業価値に繋げる共通基盤の重要性を解説します。 - 組織の判断や行動を変えるような、事業価値に繋がる共通基盤づくりのヒントを、エンジニア、デザイナー、プロダクトマネージャー、アーキテクトなど、共通基盤に関わる全ての人に提供します。
Devsumi 2026 Summer 人もAIも使える共通基盤を事業の加速装置にする～デザインシステム運用に学ぶ組織レバレッジ～ 渡辺 凌央
speakerdeck.com
- "Devsumi 2026 Summer"での発表資料。 - 人とAIが共存する共通基盤を事業加速に活用する方法を、デザインシステム運用から学ぶ。 - 組織全体でレバレッジを効かせるための知見を提供する。 この資料は、 - 組織におけるデザインシステムや共通基盤の構築・運用に関心のあるエンジニア。 - AIとの連携や事業加速のための組織戦略を模索しているプロダクトマネージャー。 - 組織全体の生産性向上やレバレッジ戦略に関心のあるエンジニアリングマネージャー。 を対象としています。
エージェンティック エンタープライズに関する 20 の質問（Agent Platform がどのように役立つか）
cloud.google.com
「Gemini Enterprise Agent Platform」は、ITリーダーやエンジニアリングチームが、顧客対応や社内業務を担うAIエージェントを効率的に構築・管理・運用するための統合環境を提供する。 記事では、エージェント開発の初期段階から運用、ガバナンスに至るまで、20の具体的な質問と実践的なアドバイスを通じて、安全でスケーラブルなエージェント構築のベストプラクティスを解説する。 これは、AIエージェントの開発、運用、管理に携わるエンジニア、テックリード、アーキテクト、インフラ担当者、セキュリティ担当者、プロダクトマネージャーなどを対象とした記事である。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Greg Brosman</name><title>Product Manager, Gemini Enterprise Agent Platform</title><department></department><company></company>
RailsのログをMackerelに送る3つの方法
mackerel.io
Ruby on RailsアプリケーションのログをMackerelに送信するための3つの方法（ファイル、Fluentd、CloudWatch Logs経由）を解説しています。OpenTelemetryトレースとの紐付けを前提とし、既存のロギング機構を活かしつつ、ログをJSON形式で出力し、OTelコレクターで収集・変換するアプローチを紹介しています。 * Ruby on Rails開発者 * バックエンドエンジニア * インフラエンジニア
レポート: 83%の組織がエージェント型 AI に対応するためにインフラストラクチャのアップグレードを必要としている
cloud.google.com
AIエージェントの台頭により、多くの組織でインフラストラクチャのアップグレードが必要となっています。特に、従来のインフラでは対応できない「推論税」や「エージェントの乱立」といった課題が浮上しています。これに対し、フルイドコンピューティング、一元化されたガバナンス、統合データレイヤ、ハイブリッドマルチクラウド、エッジAI、そしてエネルギー効率の高いハードウェアが解決策として提示されています。Google Cloudは、これらの課題に対応するためのAI最適化された統合インフラストラクチャを提供し、フィジカルAIの時代への移行を支援します。 この記事は、AIエージェントの導入を検討しているITリーダー、インフラストラクチャ担当者、およびAI戦略を策定する担当者向けです。 AIエージェントの普及に伴うインフラの課題と、それを克服するためのGoogle Cloudのソリューションについて解説しています。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Drew Bradstock</name><title>Sr. Director, Product, Orchestration & Kubernetes</title><department></department><company></company>
すこやかチーム 私たちらしい健康経営 ～メンバー一人ひとりに合った予防行動を後押しする新たな取り組み～
cybozu.backstage.cybozu.co.jp
- サイボウズの「すこやかチーム」が、メンバー一人ひとりに合った健康経営の推進を目的とした新しい取り組みを開始した。 - この取り組みは、個人の健康がチームの生産性とメンバーの幸福に繋がり、会社のPurpose実現の土台となるという考えに基づいている。 - 経営層、人事、健康管理担当者、そしてメンバー自身が、心身ともに健康でチームワークを発揮できる環境を目指す企業や組織に関心のある読者向けの記事。
エージェントでギアを上げる: ソフトウェア定義車両のセキュリティを確保
cloud.google.com
- 自動車業界がソフトウェア定義車両（SDV）への移行を進める中、Google CloudとValtechは、AIとエージェントを統合した「Nexus SDV」プラットフォームを発表しました。 - Nexus SDVは、Google Cloud上で構築され、AIを活用して車両のテレメトリーデータをリアルタイムで分析し、コスト削減と高度な車両インテリジェンスを実現します。 - このプラットフォームは、多層防御セキュリティモデルを採用し、安全かつスケーラブルなSDVのライフサイクル管理を可能にする開発者向けオープンソースソリューションです。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Vesselin Tzvetkov</name><title>Senior Cybersecurity Advisor, Office of the CISO</title><department></department><company></company>
さくらのクラウドで、3つの国内開発された大規模言語モデルの試用を開始、デジタル庁がガバメントAI「源内」用に評価
www.publickey1.jp
デジタル庁が、さくらのクラウド上で国内開発された3つの大規模言語モデル（LLM）の試用を開始しました。 これは、行政AI「源内」に活用するLLMの評価を目的としており、NTTデータ「tsuzumi 2」や富士通「Takane 32B」などが評価対象です。 本記事は、AI開発、インフラ、データサイエンスに関わるエンジニアや、行政DXに関心のある層に向けた内容です。
Publickeyjniino
GPT-5.6 は何が変わった？ Luna / Terra / Sol の違いと実務での選び方
qiita.com
GPT-5.6のアップデート内容、Luna、Terra、Solといったモデルの違い、そして実務での最適なモデルの選び方について解説します。 新モデルが登場するたびに、どのモデルを採用すべきか迷う技術者向けの記事です。 アーキテクトやテックリードが、最新のGPTモデルを理解し、プロジェクトに最適なものを選択するためのガイドとなります。
日本マイクロソフト株式会社aktsmm
プロンプトを長くしたら token 効率が上がった話を読む - VS Code x GPT-5.5 の 2 週間 A/B テスト
qiita.com
・プロンプトを長くすることで、GPT-5.5のトークン効率が向上したというA/Bテストの結果を報告しています。 ・VS Codeを利用し、2週間にわたるテストで具体的な効果を検証しました。 ・AIツールの活用において、プロンプト設計の重要性を再認識したいエンジニアやアーキテクト向けの記事です。
日本マイクロソフト株式会社aktsmm
AI Agent 時代は「うまく指示する」より「未知を見つける」が大事
qiita.com
- AIエージェント時代においては、単に指示を出すだけでなく、AIが「未知」を発見する能力を引き出すことが重要である。 - AIエージェントとの協働では、明確な指示よりも、AIの自律的な探索や発見を促すようなアプローチが効果的である。 - この記事は、AIエージェントを効果的に活用し、より創造的で生産的な結果を求めるエンジニアやプロダクト開発者向けである。
日本マイクロソフト株式会社aktsmm
レガシープロジェクトからAI主導型プロジェクトへの転換、AXロードマップ
techblog.lycorp.co.jp
既存のレガシープロジェクトをAI主導型プロジェクトへ移行するためのロードマップを解説します。 AI導入による生産性向上の疑問に答え、具体的なステップを示します。 プロジェクトマネージャー、アーキテクト、AI・機械学習担当者向けの記事です。
[VPoEインタビュー]LINEヤフーからスタートアップへ。AI時代の組織戦略
note.com
・LINEヤフーで17年間、大規模サービス基盤や約130名の開発組織を統括した人物がHRBrainにVPoEとして参画。 ・AI時代を見据え、自身の意思決定がダイレクトに反映される環境で、技術と組織を一から設計したいという意向。 ・大規模プラットフォーム統合プロジェクトの全体PM経験も持つ、技術・組織・事業を横断する経験を持つ人物のインタビュー。 このインタンビューは、 ・エンジニアリングマネージャー ・アーキテクト ・組織戦略に関心のある技術者 を対象としています。
Atlas が Cloud SQL Enterprise Plus エディションにより数百の加盟店のデータベースをどうスケールしたか
cloud.google.com
Atlas は、Cloud SQL Enterprise Plus エディションを導入することで、数百の加盟店を抱える飲食ビジネスのデータベース管理を大幅にスケールさせました。これにより、運用オーバーヘッドが削減され、Query Insights による可視性向上、マネージド接続プーリング、データ キャッシュ、ダウンタイムのほぼないスケーリングが可能になりました。結果として、データベース運用にかかる時間が 30% 削減され、エンジニアはプロダクト開発に集中できるようになり、ビジネスは 200-300% の成長を遂げました。 この記事は、以下のような読者におすすめです。 * 大規模なデータベース管理やスケーリングに課題を抱えるエンジニアやアーキテクト。 * Google Cloud SQL の最新機能（Enterprise Plus エディション）に関心のあるインフラ担当者。 * データベースの運用負荷を軽減し、イノベーションにリソースを集中させたいと考えているエンジニアリングマネージャー。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Alok Srivastava</name><title>Senior Product Manager, Databases, Google Cloud</title><department></department><company></company>
Web Ontology Language (OWL) について
qiita.com
この記事は、オントロジーを表現するためのデータ形式であるWeb Ontology Language (OWL) について、具体的な例を交えながら解説するものです。 - オントロジーの具体的な表現形式であるOWLについて解説。 - OWLの基本概念と、どのようにオントロジーが構築されるかの理解を深める。 - オントロジーの技術的な側面に関心のあるエンジニアや研究者向け。
Qiita株式会社Adacchi3
GitHub Copilot CLI Experimental 編：/after・/every と /ask（alias: /btw）を実機ヘルプで見る
qiita.com
GitHub Copilot CLIの実験機能である /after, /every, /ask コマンドについて、実機ヘルプを元に解説する記事。 CLIツールの実験的な機能をいち早く試したいエンジニア。 GitHub Copilot CLIの新たな実験機能に興味がある開発者。
日本マイクロソフト株式会社aktsmm
VS Code Windows ショートカット完全整理 日本語版：まず覚えるキーと全一覧
qiita.com
Visual Studio Code (VS Code) の Windows 環境におけるショートカットキーについて、まず覚えるべき基本的なキーと、完全な一覧をまとめた記事です。 - VS Code の Windows ショートカットキーの基本から応用までを網羅的に解説。 - 効率的なコーディングや開発作業を支援する内容。 - VS Code を利用する開発者全般、特に Windows ユーザー向け。
日本マイクロソフト株式会社aktsmm
AI の可能性からエージェント型の現実へ: 英国の新たな章を切り拓く
cloud.google.com
Google Cloudは、英国がAI開発のハブとして進化し、単なる実験から実運用へと移行している状況を解説しています。 特に、AIエージェント技術の発展が英国経済に4000億ポンドの経済効果をもたらすと予測され、HSBCやIneffable Intelligenceなどの企業とのパートナーシップが紹介されています。 この記事は、AI技術の最前線、ビジネスへの応用、そして将来の展望に関心のある、IT業界のリーダー、エンジニア、ビジネス戦略家、政策立案者などを対象としています。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Maureen Costello</name><title>Vice President, UK, Ireland & Sub-Saharan Africa</title><department></department><company></company>