アマゾンウェブサービスジャパン合同会社を会社都合退職しました。 在籍期間は2年11ヶ月24日でした。 会社に対して特に否定的な印象は持っていません。 とても頑張って仕事をしていただけに気持ちとしてはやりきれないところは正直なところありますが、日本企業だと組織の都合であっても自分で辞めますと言うまで追い詰められた経験があるだけに、外資だとお金で解決してくれるというのはわかりやすく安心できるものではありました。 あまりない経験をしたものでまとめておきます。意図的に少々ぼんやり書いているところはあります。 退職までの時系列 1/28 上位のマネージャーからメールが来て、重要な話があるから出社するようにと言われました。 1/29 対象となったことを告げられ、いくつかの選択肢を提示されました。 パフォーマンスによるものではないとは言ってもらいました。 1/30 しばらく検討する時間をもらいましたが特

はじめに:なぜ今、GitHub Actionsのセキュリティなのか GitHub Actionsが侵害されると何が起きるか GitHub Actionsに対する攻撃の事例分析 脆弱なトリガー構成を悪用したインジェクション Ultralytics(2024年12月) nx(2025年8月) タグ汚染によるサプライチェーン tj-actions/changed-files(2025年3月) trivy(2026年2月) AIエージェントへの過剰な権限付与 初期アクセスの手法紹介 信頼できないPull Requestのcheckoutを悪用した任意コード実行 外部コンテキストを直接使用することによるScript Injection 信頼できないartifactを未検証で使用することによる任意コード実行 AIエージェントへの過剰な権限の付与 外部actionのバージョンをタグで指定することによる汚

Amazon Web Services ブログ Amazon ECS がより高速なサービス自動スケーリングのための新しい高解像度メトリクスを導入 Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) サービス自動スケーリングは、包括的なスケーリングポリシーを使用して、ワークロードの需要に合わせてタスク数を自動的に調整します。これには、繰り返されるトラフィックパターンのための予測スケーリング、計画されたイベントのためのスケジュールされたスケーリング、およびリアルタイムメトリクスに基づいて動的にスケールするターゲット追跡スケーリングが含まれます。 予測スケーリング (自動) やスケジュールされたスケーリング (お客様が定義) を使用したプロアクティブなスケーリングや、スケールする基準となるターゲットを指定するだけのターゲット追跡を使用したリアクティブなスケ

Claude CodeをChatGPTと同じ感覚で使うと、価値の半分を捨てます。 Claude Codeは、質問に答えるチャットAIではありません。作業フォルダに入り、ファイルを読み、必要なら編集し、コマンド実行まで進めるAIです。 だから最初に覚えるべきことは、便利なプロンプトではありません。最初に作るべきものは、`CLAUDE.md`、安全な作業フォルダ、最小限のskillsです。 この記事では、Claude Code初心者が1日で作る最低構成をまとめます。高度な自動化、MCP大量導入、API連携は後回しで十分です。まず「毎回同じ説明をしなくていい作業環境」を作ります。

この記事は、CYBOZU SUMMER BLOG FES '25の記事です。 はじめに こんにちは。クラウド基盤本部の野島です。 サイボウズの Kubernetes 基盤では Argo CD が標準的なデプロイツールとして使われています。 Argo CD は Kubernetes 向けの GitOps ツールであり、Git リポジトリに保存されたマニフェストファイルと Kubernetes クラスタの実際の状態を継続的に同期し、宣言的な設定管理を実現します。 私達にとって Argo CD は非常に重要なツールですが、そのシンプルさゆえに、チュートリアルから本番運用までのギャップが大きいように感じています。 実際のサービスをデプロイする際には、マニフェストのテンプレート化や複数環境(dev, staging, prod)への対応など、考えなければならないことが多くあります。 そこで、そのギャ

超個性派キーボード、Toucanはあなたの感性に刺さるかもしれません。 Toucanは、左右分割、カラムスタッガード、17mmピッチ、ロープロファイル、トラックパッド搭載と、かなり尖った構成を持つキーボードです。 一般的な一体型キーボードの延長線上にある製品ではありませんが、薄くコンパクトな分割キーボードを持ち歩きたい人、できるだけ手の移動を減らして入力したい人にとっては、かなり魅力的に映るでしょう。 実際に試してみると、分割キーボードとしては驚くほど薄くコンパクトで、外出先でも現実的に使いやすいサイズ感。 カーソル操作も含めてすべて手元で完結するため、慣れれば非常に快適なタイピング体験ができる可能性があります。 17mmピッチとロープロファイル構成の組み合わせも軽快で、パームレストなしでも使いやすく、別売りの軽量テンティングスタンドを組み合わせると快適性はさらに高まるでしょう。 Touc

TOPICS Business/Essay 発行年月日 2026年05月22日 PRINT LENGTH 336 ISBN 978-4-8144-0170-3 原書 Crafting Engineering Strategy FORMAT Print 「うちにはエンジニアリング戦略なんてない」と考えているエンジニアはたくさんいます。しかし実態は「存在しない」のではなく、言語化されていない、共有されていない、あるいは単に機能していないだけかもしれません。その結果、組織は何十人、時には数百人ものエンジニアの時間を、本来避けられたはずの混乱に費やしています。 本書は、Stripe、Uber、Calmなどで著者が実際に関わった組織での経験をもとに、複雑な技術的・組織的課題に対して戦略を作り上げるための実践的なプロセスを解説します。制約の把握から診断、方針策定、運用まで、ステップごとのプロセスに加え

Claude Code Skills を使って投資分析システムを構築・進化させてきたシリーズです。自然言語で話しかけるだけで、銘柄探索・分析・ポートフォリオ管理・リスク評価が自動実行されます。 シリーズの流れ スクリプトによる 自動化 から始まり、GraphRAG による 学習、高度な分析機能の追加を経て、6つの AI エージェントが自律的に連鎖する マルチエージェントオーケストレーション に到達。さらに Vol.5 では 4つの異なるAIが結論を反証し考え直す DeepThink を実装しました。 記事一覧 Vol.1: 株スクリーニングを自動化した話 テーマ: スクリプトで 自動化 Python × yfinance × Claude Code Skills で、株式スクリーニングからポートフォリオ管理まで投資分析を自動化。4つのスクリーナーエンジンとヘルスチェック機能を実装。 Vol

タイトル はじめに：Auth0導入の動機と本記事で得られること Auth0のコアコンセプトを理解する テナント (Tenant): 分離と管理の基本単位 アプリケーション (Application): 認証・認可の対象 API (Resource Server): 保護対象リソース コネクション (Connection): 認証方法 Actions: 認証フローのカスタマイズ コアコンセプトのまとめ Auth0環境構築の実践 テナント戦略：開発・ステージング・本番環境の分離 アプリケーション設定：種類と主要パラメータ API（リソースサーバー）の定義と設定 認証フローの実装：詳細ガイド 適切な認証フローの選択 Auth0 SDKの活用（例：React SDKでの実装ポイント） コールバック処理、トークン管理とセッション (SPAにおけるベストプラクティス) Auth0 Actionsによる

TIG DXユニット 1 アルバイトの小林です。 案件で認証プラットフォームであるAuth0を利用しています。 Auth0がHashiCorpとのパートナーシップを結び、TerraformでAuth0リソースの管理が可能となりました。 https://auth0.com/blog/partners-with-hashicorp-terraform/ 今回はTerraformで既存のAuth0リソースを移行するという観点で調査を行いました。 Auth0とは Auth0の概要についてはAuth0導入編をご参照ください。他にも技術ブログにはAuth0関連の記事が沢山あります。 Terraformとは TerraformとはHashiCorpによって開発されたオープンソースのクラウド管理ツールです。 クラウド環境のインフラの構成をコードに落とし込むことで、Git管理が可能になり、さらに状態を定義す

そもそも開発工程において、多くの組織ではコーディング時間がボトルネックになったことはこれまでも実はありませんでした。コードを書くことよりも、要件定義、仕様把握、設計、実装により発見した課題への対処、レビュー等といったことに時間がかかっていました。 コーディングエージェントの登場によってボトルネックが取り除かれたように思いがちだが、そもそもコーディングがボトルネックだったことはない / “Writing Code Was Never The Bottleneck” https://t.co/avmbSq8cw4 — Takuto Wada (@t_wada) September 6, 2025 ■AIのインパクトが大きいのはコード以外の仕事Atlassianの2025 State of DevEx Survey（開発者体験調査） で、下記の内容が出ています。 開発者は16%しかコーディングし

Amazon Web Services ブログ 【開催報告 & 資料公開】AWS 秋の Cost Optimization 祭り 2025 みなさん、こんにちは。カスタマーソリューションマネージャーの西口です。2025 年 11 月 5 日に、AWS Japan が主催のコスト最適化関連イベントとなる、「AWS 秋の Cost Optimization 祭り 2025 〜最新アップデート＆メソッドと生成 AI × コスト最適化〜」を開催いたしました。ご参加いただきました皆様には、改めて御礼申し上げます。AWS Cost Optimization 祭りは去年に続き、2 回目のイベントとなります。去年の開催ブログはこちらです (2024秋)。 本ブログでは、イベント内容概要の紹介とイベントの中で各登壇者が発表した資料を公開いたします。 イベント概要 「AWS 秋の Cost Optimizat

S&P500神話の終わる時　～インデックス投資バブルの形成過程と、AI投資がもたらす株式市場のレジームチェンジ～ １．実体経済とは別物になった米国株式市場 1990年代の米国株の時価総額上位は、エクソンモービル（石油）、AT&T（通信）、ウォルマート（小売）、ゼネラル・エレクトリック（電気機器）、メルク（製薬）、コカコーラ（食品）、シティグループ（銀行）といった銘柄で構成されていた。 2025年現在の時価総額上位は、Nvidia、マイクロソフト、アップル、アマゾン、メタ、ブロードコム、アルファベット（Google）、テスラなどで、ネットやITサービス、半導体などのテックカンパニーに大きく偏っている。 首位のNvidiaが4.3兆ドル、2位マイクロソフトと3位アップルが3兆ドル後半の時価総額を付けているのに対して、10位のJPモルガン、11位のウォルマートが0.8兆ドル、15位のビザ、18位

駄犬 @daken_in_market みずほが毎年出している「日本産業の中期見通し」の最新版。これは本当にすばらしい資料で毎年かならず読むようにしています。時間があるときにじっくり読みます mizuhobank.co.jp/corporate/indu… pic.x.com/Tu7kjUxGQB 2025-11-29 19:51:13 エベレスト！買取屋エノキング @TTA179 @daken_in_market 核心メッセージ 国内需要は人口減少で縮小確定。勝つには「能力削減（守り）」＋「デジタル・領域拡張（攻め）」の両立が必須。 需要の見通し（2030年 vs 2019年） • 伸びる（グローバル牽引）：半導体 +153%、医薬品 +85%、情報サービス +186%、ヘルスケア 堅調 • ほぼ横ばい～縮小（国内主導）：自動車 ±0%、化学 ±0%、鉄鋼 -25%、燃料油 -25% 日

カミナシの「カミナシ 設備保全」チームでプレイングマネージャー型のエンジニアリングマネージャーをしてます、すずけん（@szk3)です。 先日、社内プロダクトの連携機能を実装するにあたり、カミナシの別サービスから自チームが管理するサービスのプライベートなAPIを呼び出す必要があり、サービス間API呼び出し経路について、CloudFrontの機能のひとつであるVPCオリジンを使って実装しました。 本エントリでは、VPCオリジンを導入する過程で得たVPCオリジンについての知見や、その判断に至るまでの背景をシェアします。 プライベートサブネットのAPIを呼び出したいニーズ増えてない？ 昨今のAI/LLMアプリ開発の隆盛もあり、mcpサーバーからプロダクトのAPIを呼び出したり、自社・他社問わずサービス間連携したいというようなカジュアルなニーズも増えたように感じます。 一方で、実装する側の視点で言う

はじめに スキーマ分離と行分離 目的と結論 目的 結論のサマリ 試験内容 試験環境とツール 負荷の設計 本番環境でのクエリ傾向の分析 QPSの測定 進め方 試験結果 スキーマ分離のボトルネック スキーマ数を固定して負荷をあげてみる 結果まとめ なんとか延命したい はじめに 弊社が採用しているDB設計は、テナントごとに独立したスキーマを持つ「スキーマ分離」 のデータ構造に基づいています。このアーキテクチャは、高いデータ分離性とセキュリティを確保できる一方で、「スキーマ数の増加に伴ってパフォーマンスが劣化する」という性質が指摘されます。 サービスのスケールにおいてこの「性能劣化」が、いつ、どのように顕在化するのかは、設計上の大きな課題でした。この漠然としたリスクを定量的に評価し、将来的な「行分離」アーキテクチャへの移行の是非を判断することを目的に、負荷試験を実施しました。 本記事では、この試験