出版記念イベントin東京『AWSではじめるMCP実践ガイド』
「AWSではじめるMCP実践ガイド」の出版を記念した技術交流イベントが東京で開催されます。 MCP(Model Context Protocol)とAWSの連携、AIエージェント開発の最新動向について、執筆陣や専門家が解説します。 AWSを活用したAIエージェント開発に興味がある方、最新技術トレンドを学びたい方、技術者同士の交流を深めたい方におすすめです。
KINTOテクノロジーズ株式会社
きんとてくのろじーず
法人代表者名: 代表取締役 小寺 信也
法人番号: 1180001145528
証券コード: -
事業概要: -
郵便番号: 4510046
本社所在地: 愛知県名古屋市西区牛島町6番1号
従業員数: 300
従業員数(男性): 290
従業員数(女性): 116
創業: -
「AWSではじめるMCP実践ガイド」の出版を記念した技術交流イベントが東京で開催されます。 MCP(Model Context Protocol)とAWSの連携、AIエージェント開発の最新動向について、執筆陣や専門家が解説します。 AWSを活用したAIエージェント開発に興味がある方、最新技術トレンドを学びたい方、技術者同士の交流を深めたい方におすすめです。
「AWSではじめるMCP実践ガイド」の出版を記念した技術交流イベントが東京で開催されます。 MCP(Model Context Protocol)とAWSの連携、AIエージェント開発の最新動向について、執筆陣や専門家が解説します。 AWSを活用したAIエージェント開発に興味がある方、最新技術トレンドを学びたい方、技術者同士の交流を深めたい方におすすめです。
「AWSではじめるMCP実践ガイド」の出版を記念した技術交流イベントが東京で開催されます。 MCP(Model Context Protocol)とAWSの連携、AIエージェント開発の最新動向について、執筆陣や専門家が解説します。 AWSを活用したAIエージェント開発に興味がある方、最新技術トレンドを学びたい方、技術者同士の交流を深めたい方におすすめです。
Jetpack Composeで画面の初期化処理をinitブロックで行うか、LaunchedEffect(Unit)内で行うかについて、それぞれのメリット・デメリットを比較検討し、テスト容易性や既存コードとの整合性、再利用性を重視してLaunchedEffect(Unit)内での実装を選択した事例を紹介する記事です。 Androidエンジニア、特にJetpack Composeを用いたUI開発に携わるエンジニア。 Composeでの初期化処理の実装方法に悩んでいる、またはより良い実装方法を探求したい開発者。
Jetpack Composeで画面の初期化処理をinitブロックで行うか、LaunchedEffect(Unit)内で行うかについて、それぞれのメリット・デメリットを比較検討し、テスト容易性や既存コードとの整合性、再利用性を重視してLaunchedEffect(Unit)内での実装を選択した事例を紹介する記事です。 Androidエンジニア、特にJetpack Composeを用いたUI開発に携わるエンジニア。 Composeでの初期化処理の実装方法に悩んでいる、またはより良い実装方法を探求したい開発者。
Jetpack Composeで画面の初期化処理をinitブロックで行うか、LaunchedEffect(Unit)内で行うかについて、それぞれのメリット・デメリットを比較検討し、テスト容易性や既存コードとの整合性、再利用性を重視してLaunchedEffect(Unit)内での実装を選択した事例を紹介する記事です。 Androidエンジニア、特にJetpack Composeを用いたUI開発に携わるエンジニア。 Composeでの初期化処理の実装方法に悩んでいる、またはより良い実装方法を探求したい開発者。
2025年11月・12月に入社した8名のメンバーを紹介する記事です。 各メンバーの自己紹介、所属チームの体制や雰囲気、入社動機、オフィスでの気に入っている点、そして他メンバーからの質問への回答がまとめられています。 IT、ソフトウェア、デザイン、マーケティング業界に興味のある方、KINTOテクノロジーズへの入社を検討している方、そして新しく入社したメンバーの活躍を知りたい読者向けです。
2025年11月・12月に入社した8名のメンバーを紹介する記事です。 各メンバーの自己紹介、所属チームの体制や雰囲気、入社動機、オフィスでの気に入っている点、そして他メンバーからの質問への回答がまとめられています。 IT、ソフトウェア、デザイン、マーケティング業界に興味のある方、KINTOテクノロジーズへの入社を検討している方、そして新しく入社したメンバーの活躍を知りたい読者向けです。
・生成AIをデザインアセット制作に活用し、DesignOpsの観点からプロンプトの標準化と工程化を試みた事例。 ・AIツールごとの特性(Midjourney、ChatGPT、Gemini)を分析し、ブランドアイデンティティに沿った「AIを寄せる」アプローチで、ChatGPTを「信頼できる実行エンジン」として採用。 ・プロンプトを「Style Tokens」と「Content Variables」の2層構造にすることで、制作スピードと一貫性を両立させ、プロダクト横断での展開を目指す。
・生成AIをデザインアセット制作に活用し、DesignOpsの観点からプロンプトの標準化と工程化を試みた事例。 ・AIツールごとの特性(Midjourney、ChatGPT、Gemini)を分析し、ブランドアイデンティティに沿った「AIを寄せる」アプローチで、ChatGPTを「信頼できる実行エンジン」として採用。 ・プロンプトを「Style Tokens」と「Content Variables」の2層構造にすることで、制作スピードと一貫性を両立させ、プロダクト横断での展開を目指す。
・成長企業6社が、不確実な事業環境下でエンジニアリングをどのように武器として活用し、事業を推進してきたかの事例共有。 ・教科書通りではない、現場でのリアルな意思決定プロセスや想定外の事態への対処法、事業成長に繋がる技術的アプローチを学ぶ。 ・成長企業のカオスな現場を生き抜くための実践的な判断力や、技術を事業の武器に変える思考プロセスを学びたいエンジニア向け。
・成長企業6社が、不確実な事業環境下でエンジニアリングをどのように武器として活用し、事業を推進してきたかの事例共有。 ・教科書通りではない、現場でのリアルな意思決定プロセスや想定外の事態への対処法、事業成長に繋がる技術的アプローチを学ぶ。 ・成長企業のカオスな現場を生き抜くための実践的な判断力や、技術を事業の武器に変える思考プロセスを学びたいエンジニア向け。
・成長企業6社が、不確実な事業環境下でエンジニアリングをどのように武器として活用し、事業を推進してきたかの事例共有。 ・教科書通りではない、現場でのリアルな意思決定プロセスや想定外の事態への対処法、事業成長に繋がる技術的アプローチを学ぶ。 ・成長企業のカオスな現場を生き抜くための実践的な判断力や、技術を事業の武器に変える思考プロセスを学びたいエンジニア向け。
・成長企業6社が、不確実な事業環境下でエンジニアリングをどのように武器として活用し、事業を推進してきたかの事例共有。 ・教科書通りではない、現場でのリアルな意思決定プロセスや想定外の事態への対処法、事業成長に繋がる技術的アプローチを学ぶ。 ・成長企業のカオスな現場を生き抜くための実践的な判断力や、技術を事業の武器に変える思考プロセスを学びたいエンジニア向け。
AWS Amplify Gen 2 + CDK 環境で CloudFormation のデプロイが失敗し続ける問題の解決記録。 Stack → Construct へのリファクタリングにより CloudFormation の論理 ID が変化し、DELETE_COMPLETE 状態となったネストスタックの参照が親スタックに残る「孤立した参照」問題が発生。 この問題は、問題のスタック作成処理を一時的にコメントアウトしてデプロイし、その後解除して再デプロイする「2段階デプロイ」で解決。 本記事は、CDK/CloudFormation における論理 ID の変更、孤立した参照問題、およびその解決策について解説しており、インフラエンジニアやバックエンドエンジニア、AWS を利用する開発者向けです。
AWS Amplify Gen 2 + CDK 環境で CloudFormation のデプロイが失敗し続ける問題の解決記録。 Stack → Construct へのリファクタリングにより CloudFormation の論理 ID が変化し、DELETE_COMPLETE 状態となったネストスタックの参照が親スタックに残る「孤立した参照」問題が発生。 この問題は、問題のスタック作成処理を一時的にコメントアウトしてデプロイし、その後解除して再デプロイする「2段階デプロイ」で解決。 本記事は、CDK/CloudFormation における論理 ID の変更、孤立した参照問題、およびその解決策について解説しており、インフラエンジニアやバックエンドエンジニア、AWS を利用する開発者向けです。
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本記事は、製造業における生成AIの活用をテーマにしたイベントの告知です。 生成AIの活用事例の共有や、今後の可能性について議論する場を提供しています。 生成AIの業務活用に関心のある方々、特に製造業の方々を対象としています。
本記事は、製造業における生成AIの活用をテーマにしたイベントの告知です。 生成AIの活用事例の共有や、今後の可能性について議論する場を提供しています。 生成AIの業務活用に関心のある方々、特に製造業の方々を対象としています。