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定期的にAWSの利用料金の通知をしてほしい こんにちは、のんピ(@non____97)です。 皆さんは定期的にAWSの利用料金の通知をしてほしいと思ったことはありますか? 私はあります。 以下のようにAWSの利用料金を定期的に通知をするためには手組みをしていることが多かったでしょう。 しかし、手組みをするのは中々に手間です。 そんな折、請求とコスト管理のPDF形式のダッシュボードを定期的に指定したメールアドレスへ通知する機能が追加されました。 AWS Blogsにも投稿されています。 ドキュメントとしては以下にまとまっています。 AWS Blogsに投稿されている記事によると、こちらの機能は以下のような特徴があります。 既存のダッシュボードの情報をPDF形式のレポートとして出力する レポートの生成通知はメールのみ AWS User Notificationsを使用する メール内に含まれるU
はじめに Amazon S3 Files は結局 EFS と比べて安いのか、高いのか、課金体系がわからなかったので調べた結果をまとめました。 確認結果 S3 Files の課金ポイントを以下の図に整理しました。 S3 Files の構成を簡単に紹介 S3 Files は「高性能ストレージ」と呼ばれるキャッシュ層（ベースは EFS）であり、S3 バケットと、NFS クライアントの間に位置します。高性能ストレージはメタデータと、アクティブなデータのみを保持し S3 と定期的に同期する構成です。S3 側で直接ファイルを更新した場合はイベントをトリガーに同期します。 画像引用: Working with Amazon S3 Files - Amazon Simple Storage Service S3 Files のストレージ料金 高性能ストレージの課金は、シンプルに高性能ストレージに置かれたフ
Claude Code × draw.io公式Skillで、AWSアーキテクチャ図の生成を自動化してみた Claude Code × draw.io公式Skillで、AWSアーキテクチャ図の生成を自動化してみた はじめに フローチャートやアーキテクチャ図をWEB上で描くとき、多くの方は手動で作成しているのではないでしょうか。2026年4月現在、AI Agentに作業を任せる流れが加速していますが、作図系のWEBアプリはAI連携（MCPなど）にまだ制限が多いのが現状です。 そんな中、draw.io（jgraph）公式がClaude Code向けのSkillを公開していることを知り、試してみました。 （draw.ioにはMCPサーバー版もあるが、Skill 版は外部プロセス不要でセットアップがシンプル。今回はSkill 版を使った。） draw.io skill-cli: https://gi
はじめに こんにちは。 クラウド事業本部コンサルティング部の渡邉です。 皆さん、Claude Codeは使っていますか？ Claude Codeは、Anthropicが提供するAIコーディングエージェントのCLIツールです。ターミナル上でClaude AIと対話しながら、コードの生成・修正・レビュー・リファクタリングなどのソフトウェアエンジニアリングタスクを効率的に行えます。 Claude Codeのバックエンドとしては、Anthropic直接API、Amazon Bedrock、Google Cloud Vertex AI などのプロバイダーから利用を選択できます。今回はその中からVertex AI経由での利用にフォーカスし、設定手順と実際にClaude Codeを動かすまでの流れを見ていきたいと思います。 Vertex AIでClaude Codeを利用するためのClaude Code
こんにちは。製造ビジネステクノロジー部の細見 典子です。 最近、世の中で急激にAI化の波が押し寄せていると日々実感している今日この頃、Gemini、Claude、Chat GPTなど色々なAIツールがありますが、使いこなすのは「人」である、というのは周知の通りです。 クラスメソッドに入社して以降、毎日、様々な場面でAIとの壁打ちが続いている中、同一案件を、同じAIツールに対して、同じプロンプトを入れても、毎回、答えが違ったり、すぐ処理 できる場合や、時間が掛かったりする場合、等々、様々なパターンに遭遇します。 今回は、プレゼン資料作成時に、このプロンプトが効果があった、という、私にとっての魔法のプロンプトを紹介します。 AIにプレゼン資料を作ってほしい時 もう皆さん気付いておられると思いますが、いきなり、「〇〇についての資料を作って」と指示したところで、AIツールにも負荷が掛かり、「考え中
Amazon S3 Files が GA — S3 バケットをファイルシステムとしてマウント、EFS と比較してみた 2026年4月提供開始のAmazon S3 Filesは、S3バケットをNFS v4.2でマウント可能にする新サービス。EC2/Lambda/EKS/ECSから利用でき、既存レガシーアプリケーションのコード変更なしでS3を活用できます。 2026/4/7、Amazon S3 Files の一般提供（GA）が発表されました。 S3 バケットをファイルシステムとしてマウントできる新機能です。S3 バケットの作成、IAM ロールの準備、S3 Files ファイルシステムの構築までを AWS CLI で行い、Amazon Linux 2023 上にマウント。 マウント後はファイル操作やロックの動作を検証するとともに、EFS との I/O 性能や同期ラグなどを測定しましたので、その結
Introduction 先日、AmazonはS3バケットをNFSファイルシステムとしてマウントできるようにする新機能、S3 FilesをGAしました。 従来、S3のデータをファイルのように扱うには aws s3 sync でローカルにコピーしたり、 FUSEベースの s3fs-fuseなどを使う必要がありましたが、機能の制約などがありました。 S3 Files はこれらを解決し、データを1箇所に置いたまま、 APIとファイルシステムの両方から同時にアクセス可能にします。 この記事ではAWS CLI を使ってファイルシステムを構築し、EC2からマウントして S3 Filesの動作確認をしてみます。 S3 Files？ S3 FilesはS3バケットをNFSプロトコルでマウント可能にするマネージドサービスです。 AWSエンジニアのAndy Warfield氏は公式記事で、S3がオブジェクトス
pytestとmotoを使ってAWSリソースなしにLambdaの単体テストを書く方法を、テスタブルな設計の基本からレイヤードアーキテクチャ、エラーハンドリング、外部APIモックまで5章で段階的に解説します。 はじめに PythonでAWS Lambdaは書けるけど、テストの書き方がわからない。 そんな方向けの入門記事です。 この記事では次の方を対象としています。 Pythonの基本文法は理解している Lambdaの開発経験はあるが、テストを書いたことがない pytestやmotoを使ったことがない Lambdaのテストが難しいと感じる理由 Lambdaのテストが難しく感じる背景には、大きく2つの要因があります。 1. AWSサービスへの依存 S3やDynamoDBなどのAWSサービスを呼び出している場合、テスト実行のたびに本物のAWSリソースが必要になります。コストもかかりますし、テスト環
この記事のゴールは、Windows11上でClaude Codeのマルチエージェントをtmuxの画面分割で動かせるようにすることです。 対象読者は、WSLやLinuxに少し不慣れでも、コマンドを順番に試せる方です。 はじめに 新入社員の田中雄一郎です。せっかく真っ新なWindows11環境が手に入ったので、1からsplit panesなマルチエージェント開発環境を立ち上げてブログにしようかなと思いました。Linuxの環境設定まで記載するのでLinuxやWSLにあまり慣れていない方でも、順番に進めれば再現しやすいように書いたつもりです。 そもそも自分がマルチエージェントに目覚めたきっかけが、掃除機をかけている横で複数のエージェントが爆速でコード生成してレビューを回している動画でした。この動画を見てこれになりたい！(訳:サボりながら仕事したい！)と思い環境構築したのを覚えています。 今回は、W
AI事業本部/西日本開発チームの片桐です。 先日、 Claude Code の初回セットアップについて紹介しました。 今回はステップアップとして、サブエージェントについてまとめていきます。 この記事について [対象読者] Claude Code の基本機能を復習したい方 Claude Code で効率よく作業をしたい方 🪧 実装手順のみを確認したい方は 「ここから」 進んでください。 サブエージェントのメリットから使い所を見極める まずは、公式ドキュメントのメリットを元に、サブエージェントが必要とされる場面を考えていきます。 コンテキストを保持することで、探索と実装をメインの会話から分離します コンテキスト(過去の会話履歴など)を引き継ぎつつも、処理を分離できるため、コンテキストウィンドウの汚染を抑制できます。 使い所: 調査・実装・レビューなど、工程ごとにエージェントを分けたいとき 制
こんにちは、kaz です。 はじめに 先日、AWS DevOps Agent が GA（一般提供）になり、機能紹介記事はすでにたくさん出ています。 なので、この記事では少し違う角度から書いてみます。 テーマはシンプルで「深夜2時にアラートが鳴った」という、運用をやっている人なら誰もが経験したことのあるシナリオを使って、DevOps Agentがあるのとないのとで何が違うかを比較してみます。 DevOps Agent とは（30秒でわかる概要） ひとことで言うと「自律的に動く運用チームメイト」です。 インシデントが発生すると、DevOps Agent はログ・メトリクス・デプロイ履歴・コードなどの情報を横断的に分析し、根本原因の特定から対処の提案までを自律的に行ってくれます。 さらに、過去のインシデントから学習して予防策を提案する機能も備えています。 DevOps Agent がない世界線
こんにちは、せーのです。2026 年 4 月、Microsoft が MAI（Microsoft AI）シリーズとして画像・音声まわりの新モデルを打ち出しました。OpenAI や AWS、Anthropic がそれぞれ別の軸で手を打つなかで、「なぜ今、Microsoft は音声と画像なのか」と感じたので、公開情報を整理しつつ Microsoft Foundry（Azure AI Foundry） 上で実際に触ってみました。 この頃のAIベンダー各社は、ちょっとずつ方向が違う OpenAI: 動画から手を引き、エンタープライズ寄りへ 2026 年 3 月、Sora の終了計画が公表されました（アプリ版・API 版でスケジュールあり）。公式ヘルプでは利用終了にあたっての案内がまとまっています。社外の報道では、生成コストや収益性、リソースを次世代モデルやエンタープライズ向けに振りたい、といった文
こんにちは、せーのです。 先日 Cursor 3.0 がリリースされ、IDE に「複数のエージェントを並べて動かす」という方向にかなり振り切ったアップデートが入りました。公式ブログや Changelog を読みながら、主要な新機能を手元で触ってみたので、共有します。 実験1〜2 は IDE 内で手を動かして確認した内容です。実験3（エージェントウィンドウ） は、公式の説明を踏まえつつ 実際に操作した結果を本文に書きました。実験4（Design Mode） は公式どおり エージェントウィンドウ上で使う前提で、手順のイメージを整理しています。 Cursor 3.0 の位置づけ(おさらい) 公式曰く、Cursor 3.0 は 「IDE からマルチエージェント・ワークスペースへの転換」 がキーワードです。1 人が 1 つのチャットで順番に聞いていく、という前提から、複数のエージェントを並べて動かし
こんにちは、せーのです。今日は社内向けに使っているクラスメソッドのデザインガイドを、DESIGN.md という形に置き換えてみましたので、共有します。 みなさん、AIに画面や資料を作らせるときに「背景は #f4f4f4、角丸はなし、ロゴは右上……」と毎回プロンプトに書いていませんか。私もずっとそうでした。 嘘です。正確には、Claude Code のスキルに寄せて省略しました。/classmethod-brand-guidelines というスキルを作成し、それを呼べば、そこにロゴやトーンのルールがまとまっているので、毎回ゼロから色の指定をしなくて済む、という方法をとっていました。 問題は「スキルは明示的に呼ばないと効かない」「Cursor や別のエージェントでは同じ資産を共有しづらい」あたりが、少しモヤッとするところにあります。 私は今までは Claude Code 上ではスキルでブラン
プロセス 変換は以下の共通フローで行います。 今回はフラットに検証できるよう構成図の構造を一度JSON定義に落とし込むことに工夫しました。これにより、1つのJSON定義から複数の出力形式に変換できます。 JSON定義の例（three_tier_architecture.json） { "name": "Three-Tier Web Architecture", "groups": [ { "id": "g_aws", "label": "AWS Cloud", "x": 180, "y": 10, "width": 1100, "height": 640, "children": ["g_presentation", "g_application", "g_data"], "style": "strokeColor=#232F3E;fillColor=none;" }, { "id": "
はじめに こんにちは、クラスメソッド製造ビジネステクノロジー部の森茂です。 2026 年 4 月 3 日、AI 研究者で「バイブコーディング（vibe coding）」の名付け親としても知られる Andrej Karpathy 氏が Xのポスト で「LLM Knowledge Bases」と題した投稿をしました。1,300 万回以上の閲覧を集め、翌日には詳細なアイデアファイルが gist として公開されています。 このポストに反応が大きかった理由は、多くの人がすでに似たようなことを試みていたからだと思います。Claude Code の CLAUDE.md、各 AI エージェント のルールファイル、あるいは Notion や Obsidian に自分なりのナレッジ構造を作っている人。X や Reddit、Hacker News でも「LLM にナレッジを整理させる」系の話題は以前から繰り返し
この記事では、Claudeに「メモして」と言うだけでGitHubリポジトリにアイデアが自動保存される仕組みを作った話を、保存先選びの試行錯誤も含めてまとめます。 はじめに こんにちは、あんでぃです。 通勤電車の中、シャワーを浴びているとき、子供の送り迎えの帰り道。ふと「あ、これいいかも」と思いつくことがあります。 こういう思いつきを残すとき、みなさんはどうしていますか？メモアプリを開く？Slackの自分用チャンネルに投げる？Notionに書く？ 私はこの「どこに書こう」という選択自体がストレスだと感じていました。ツールが増えるほど「どこに何を書いたか」を管理するコストも増えていきます。 そこで考えたのが、「思いつきのメモ先も、そこからの対話も、全てClaude起点にする」というアプローチです。 普段からClaude（claude.ai）で考え事をしているなら、思いつきもそのままClaude
「E」は Effective の略で、Per-Layer Embeddings（PLE）という技術でパラメータ効率を高めた小型モデルです。各デコーダ層に補助的な埋め込みテーブルを持たせることで、少ないパラメータでも表現力を高めています。26B-A4B は Mixture-of-Experts（MoE）で、全体は 26B ですが推論時に使われるのは 3.8B だけという効率重視の設計です。 E2B と E4B はテキストと画像に加えてオーディオ入力にも対応しています（ただし Ollama では 2026 年 4 月時点でオーディオ未サポート）。 ライセンス Gemma 4 は Apache 2.0 ライセンスで公開されています。Gemma 3 までは独自の「Gemma Terms of Use」で、商用利用に一部制限がありました。Apache 2.0 になったことで、改変や再配布を含む商用利
1. はじめに 製造ビジネステクノロジー部の平内（SIN）です。 AWS DevOps Agent は、AWSリソースの異常検知や根本原因分析を自動化する強力なツールです。このエージェントの調査能力をさらに拡張できる仕組みとして、Model Context Protocol（MCP）との連携がサポートされています。 MCPサーバーを接続することで、外部の監視ツールや、独自の運用データソースなど、AWSの標準サービス外のデータもエージェントの調査対象に組み込むことができます。 ただし、AWS DevOps AgentにMCPサーバーを接続するには、以下の要件を満たす必要があります。 トランスポートプロトコルとして Streamable HTTP を使用 認証方式として OAuth 2.0認証フロー（クライアント認証情報フローまたは3LOフロー）または APIキー/トークンベースの認証 を使用
AI事業本部/西日本開発チームの片桐です。 4月になり、これから Claude Codeを使い始める方も増えそうな時期ということで、 「最初に押さえておくべき設定と機能」を私なりに整理してみました。 この記事について [対象読者] Claude Codeをインストールしているが特に設定してない方 Claude Codeの基本機能を復習したい方
こんにちは。たかやまです。 re:Invent 2025でPreview発表されたAWS DevOps Agentが、一般提供（GA）になりました。 また、What's Newページのほかに Launch Blog も公開されています。 ここからはGAに伴う変更点と、プレビュー期間中に段階的に追加された変更点を紹介します。 AWS DevOps Agentとは AWS DevOps Agentは、インシデントの解決と予防を自律的に行う「フロンティアエージェント」です。 テレメトリー、コード、デプロイメントデータを横断的に分析し、運用チームのインシデント対応を支援します。 以下の3つの機能で構成されています。 インシデント調査（Investigation） : 24/365で自動的にアラートに対応し、オブザーバビリティツール・コードリポジトリ・CI/CDパイプラインを統合して根本原因を特定す
特に印象的だったこと 設定作業のほぼすべてを自然言語で進められた点に驚きました。「CRMで担当チームの顧客だけを対象にして」と伝えるだけで、Claudeが担当者を検索してIDを特定し、フィルター条件に反映してくれました。コードを一行も書いていません。 VSCode（Claude Code）への展開 普段VSCodeでClaude Codeも活用しているため、同じ「担当チーム」という文脈をVSCode側にも持たせました。~/.claude/CLAUDE.md に担当者IDやチーム情報を記述しておくことで、VSCode上のClaudeとの会話でもいちいち説明せずに済むようになっています。 業務の「ちょっとした自動化」で得られた効果 今回の取り組みを通じて実感したのは、AIを活用した業務改善は「エンジニアだけのものではない」ということです。Coworkを使えば、営業担当者が自分の言葉でClaud
Claude Code に日次のタスク管理をやらせていたのですが、毎日手動でスキルを打つのが面倒になり自動化したくなりました。 そこで、Claude Code に「毎日実行するようにして」と頼んだところ /loop で設定してくれたのですが、怪しく思い調べたところセッションを閉じるたびに作り直す必要があることが判明。更に調べたところ、Claude Code のスケジュール実行には3つの方法があることが分かったのでまとめました。 この記事について 【 対象読者 】 Claude Code に定期実行をさせたいと思っている方 Claude Code の知見を深めたい方 本題 Claude Code でプロンプトを定期実行する方法は3つあります。 それぞれ動く場所や寿命が違うので、一つずつ見ていきましょう。 なお、公式ドキュメントには日本語版もありますが、翻訳がこなれていない箇所が多く意図が読み
gcloud auth application-default login gcloud config set project your-project-name gcloud auth application-default set-quota-project your-project-name gcloud beta services mcp enable stitch.googleapis.com やろうとしたこと Google Stitch は AI でUIデザインを生成できるサービスです。このデザインデータにClaude Codeからアクセスできれば、「AIが生成したデザインを、AIがコードに変換する」というワークフローが実現でききて、スマートじゃないかなと思って実践しようとしました。 Google StitchとClaude Codeと橋渡しをするのがMCP（Model Con
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