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こんにちは！広報の羽鳥です。 10月下旬より「Gemini」の Canvas 機能にてスライド生成が可能になったので試していたところ、なんと11月18日に最新モデル「Gemini 3」が発表されました！ さっそく使ってみると、スライド生成機能も大幅にパワーアップしていたので驚きました。 さらに、NotebookLM にもスライド生成機能が登場しました。 そこで今回は、これら2つのツールを使って実際にスライドを作成し、その実力を検証してみました！ 生成 AI スライド作成ツールの選び方生成 AI でスライドを作成できるツールは複数ありますが、今回は最近アップデートがあった Google が提供する2つのツールで比較していきます。 Gemini 3 とはGoogle が日本時間の2025年11月19日に発表した最新の AI モデルです。 Gemini でのスライド生成には、以下の特長があります

はじめにこんにちは。 今年の夏ごろにAWSからAIを搭載したIDEであるKiroがリリースされました（プレスリリース）。 AWSから提供されていることもありAWSとの連携は強いのですが、最大の特徴としては単なるAIによるコード補完や生成にとどまらず、仕様駆動開発 (Spec-Driven Development)を核としているところにあります。 開発のアイデアを日本語などの自然言語でAIに与えることで、AIが要件定義、システム設計、実装タスク等を作成してくれます。それを基にコードを含む成果物を生成することで、短時間で開発のアイデアを動くモノとしてアウトプットすることが可能になります。 実際に下記のようなWebページをKiroを用いて開発しました。 インストール公式ページからダウンロードが行えます。リリース当初はウェイトリストがあったのですが、現在はウェイトリストは終了しているとのことです。

ローカル環境のターミナルからAWSの各種サービスを操作するために欠かせないAWS CLIですが、これまでの認証プロセスには、セキュリティと利便性のトレードオフがつきまとっていました。ローカル環境で一時的にAWSリソースにアクセスする際の認証設定は、地味ながらも手間がかかる作業の一つでした。 本記事では、この課題を解決するAWS CLIにログインするための新機能であるaws login コマンドについて、そのメリット、使い方、そして注意点について解説します。 これまでの認証方法ローカル環境でAWS CLIを利用するための主な認証方法は以下の通りでした。 1.アクセスキー（IAMユーザーの長期認証情報）による接続 概要: IAMユーザーを作成し、発行されるアクセスキーIDとシークレットアクセスキーを ~/.aws/credentials ファイルなどに直接設定する方法です。 課題: この認証情

こんにちは。マーケティンググループの牧田です。 早速ですが、日々のタスク管理が煩雑になっていませんか？ 私はメモ帳アプリでタスク管理をしていたのですが、メモが増えていくにつれ、どこにメモしたのかわからなくなり、タスクの整理に時間がかかっていました。 「もっと効率的に管理できる方法はないかな」 と悩んでいた時に、上司におすすめしてもらったのが AI を活用したタスク管理です。 実際に AI を用いてタスク管理を行なった結果、メモを探す時間が減り大幅な業務効率化に成功しました。 今回の記事ではタスク管理で活用している AI ツールとその簡単な接続方法、実際のユースケース、エラーが起きた際の対処法を紹介していきます！ AI でタスク管理をするメリット私は数ヶ月前まではメモ帳アプリに手動でタスクを入れ、管理をしていました。 完了したタスクと未完了タスクの整理が手間で、タスク管理そのものに時間を取ら

この記事の背景New RelicをTerraformで導入する検証のため、AWS CodeCommit（以下CodeCommit）に新しくリポジトリをたてて作成したtfファイルをpushしようとした際に403エラーがでました。 前日まで同じ手順でリポジトリを立てて、pushする際には403エラーが出ることはなかったのですが、今回403エラーが出てしまったというのが背景です。 エラーの切り分けのために何をしたのか私がまず確認したのは以下の3点です。 ・AWS環境のクレデンシャル情報を正しく登録できているか ・リポジトリの認証情報ヘルパーの設定 ・CloudTrailのイベント履歴 一つ一つ詳細に深掘りしていきます。 AWS環境のクレデンシャル情報実行コマンド aws sts get-caller-identity このコマンドを実行することで今自分がどの権限でどのAWS環境を操作しているかを

2025年10月。場所は、アイレット本社。 1ヶ月後に新しいオフィス、虎ノ門ビジネスタワーへの移転という華々しい未来が控えるこの時、その裏側で、会社の未来そのものを懸けた“超本気”のオフィスシステム内製化プロジェクトが動き出しました。 アイレット、事業成長に伴い虎ノ門ヒルズビジネスタワーへ本社を移転 集められたのは、自ら参画を決意した若手エンジニアたち。誰もが、何かが始まる、その予感に胸を高鳴らせていました。 プロジェクトマネージャーとして、この巨大な船を動かすのは、我らが副社長・平野 弘紀。 彼の決断こそが、この物語の始まりです。 平野は、熱い眼差しで語りかけます。 「これはただの社内システム開発ではない。若手社員が中心となり、会社の未来を本気で変える、壮大な挑戦です。このプロジェクトは、単にシステムを作るだけでなく、若手を『本気で先輩にマウントするぐらいの勢いの実力者』に育て上げ、市販

こんにちは。マーケティンググループ 25新卒の牧田です。 早速ですが、業務で生成 AI を活用したいけど、どのように活用したらいいか悩んでいませんか？ 私も入社当時、どのように活用すれば良いのか悩んでいました。 しかし、入社してから7ヶ月間試行錯誤しながら使ってみた結果、今では日々の業務に欠かせないツールになっています。 今回の記事では入社して7ヶ月で、実際に活用してきた生成 AI ツールと利用した上で 感じたこと・注意点を紹介していきます！ なぜ生成 AI を取り入れたのか？実は、生成 AI が注目を集め始めたのはほんの数年前のことで、2022年11月に OpenAI 社が対話型生成 AI の ChatGPT をリリースしたことで一気に普及しました。その最大の特徴は、プログラミングの知識がなくても使えること。 ChatGPT や Claude、Gemini などは「これについて教えて」と

アイレットは、生成 AI の活用を全社的に推進しており、2025年9月には従業員1,300人超に「Gemini Enterprise※」を全社導入しました。この取り組みは単なる最新技術の導入ではなく、生成 AI の活用が各部門の働き方そのものを変革する DX 戦略の一環です。 ※Google Agentspace は 米国時間10月9日に「Gemini Enterprise」に名称が変更されました。 本記事は、多くの企業が課題とする間接部門の業務効率化に挑んだ、法務部門の事例にフォーカスします。 契約書レビューの半年間での対応数が400件から700件へ急増。どう対応するのか。 アイレットの法務部門は、Google の AI ノートツール「NotebookLM」を活用し、数時間かかっていた契約書レビューを30分以内に短縮することに成功しました。 これは単なる効率化ではなく、「有事への備え」と

マーケティンググループ改め、広報PRグループの中澤です。おはこんばんちは！ 大学卒業後、22年間にわたり、小規模な Web 制作会社で幅広い業務（ディレクション、デザイン、フロントエンド開発、レンタルサーバの設定など）を担当してきました。 2024年から初転職で、アイレットに入社した小さなおじさんです。 今回も、バリバリ伝説なエンジニアとは違った視点から、「ちょっとした生成 AI 活用」の事例をご紹介します。 あなたのその作業、AI が代行しますこの記事は、マーケティングや広報、営業などを担当する、すべてのビジネスパーソンにお届けします。 日々の業務に、こんなお悩みはありませんか？ データリストの表記揺れを直したり、情報を転記したり、単純作業の繰り返しに時間を奪われている お客様アンケートの自由回答欄を一つひとつ読んで、傾向を把握するのが一苦労 顧客セグメントごとに、少しずつ内容を変えたメ

はじめにAWS Lambdaを少し触り続けて、初学者なりに気になったことがありました。 記事を見るとたまに出てくる「コールドスタート」って何だろう…？ 本記事では、このコールドスタートの技術的なメカニズム、パフォーマンスへの影響、そして具体的な3つの対策について自分なりに解説します。 1. コールドスタートのメカニズムコールドスタートとは、AWS Lambdaがリクエストを処理するために、 新しい実行環境をプロビジョニングし、初期化するプロセス全体を指します。 1.1. 実行環境のライフサイクルAWS Lambdaの実行には2つの状態があります。 コールドスタート リクエストを処理できる待機中の実行環境が存在しない場合に発生します。 実行環境の新規作成が必要なため、処理開始までに時間がかかります。 ウォームスタート 一度起動した実行環境は、一定時間保持されて再利用されます。 この準備済みの

はじめにこんにちは。DX開発事業部の鹿嶋です。ねこ、吸ってますか？ NotebookLM Enterprise 版にて、API 経由でノートブックの作成・管理が可能となったようなので、さっそく試してみました！ https://cloud.google.com/agentspace/notebooklm-enterprise/docs/api-notebooks?hl=en ノートブックの新規作成以下のようにノートブックが1件も作成されていない状態から、新規作成を行います。 curl -X POST \ -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \ -H "Content-Type: application/json" \ "https://discoveryengine.googleapis.com/v1alp

こんにちは、アイレット後藤です。 さて、みなさん。朝、PC を開いて最初にやることって何ですか？ 私の場合、これまでは毎朝30分以上かけて、メールチェック、Slack 確認、カレンダー確認、Notion のタスク整理、Backlog の課題確認・・・と、あちこちのツールを行き来していました。 これ、今の自分の役割が広がり複雑化してきているためコントロールしづらく、正直、非常に大変でした。 でも今は違います。「おはよう」の一言で、すべてが3分で完了します。 今回は、Claude Code と MCP サーバーを活用した、新しいタスク管理の仕組みをご紹介します。実際に使ってみて、非常に効果的でしたので共有させていただきます。 なぜ生成 AI によるタスク管理が必要だったのか情報が散らばりすぎ問題現代の、特に IT に関わる現場で働く人が抱える大きな課題のひとつは「情報の分散」だと思います。 私

はじめに こんにちは、新川です。先日執筆した以下の記事「Amazon EKS + Karpenter ハンズオン」では、EKSクラスタと高性能なオートスケーラーであるKarpenter の構築手順をハンズオン形式でご紹介しました。また、EKS の重要な機能であるPod Identity、AWS Load Balancer Controller に焦点を当てたハンズオンも続編のブログに執筆しています。 [ハンズオン] EKS + Karpenter のデプロイ・トラブルシューティング演習 EKS Pod Identity：S3アクセスを例に学ぶPod単位のIAM制御 EKS と AWS Load Balancer Controller で実現するPodへのアクセス制御 今回の記事では、前回の続編として、EKSネットワークのハンズオン後半を行います。後半では、Pod 単位にファイアウォール（セ

まえがきcloudpack 木村（富）です。 本記事はAWS アクセスキー漏洩について案内させていただきます。 ＜AWS アクセスキー＞ アクセスキーは、IAM ユーザーまたは AWS アカウントのルートユーザー の長期的な認証情報です。 ・IAM ユーザーのアクセスキーを管理する。 ＜AWS アクセスキー 漏洩問題＞ アクセスキーが漏洩しているとAWSから以下のような件名のアラートメールが送付されます。 緊急性は高く早急な対応と対策を実施する必要があります。 ・Irregular Activity Detected for Your AWS Access Key for Account AWS Account ・Your AWS Access Key is Exposed for AWS Account ・Unexpected Activity Detected on your AWS

こんにちは。DX開発事業部の鹿嶋です。ねこ、吸ってますか？ 昨日、Gemini 2.5 Flash-Lite の正式版が一般提供（GA）開始されました。 今回の記事では、主要な特徴を簡潔にまとめてご紹介します！ Gemini 2.5 Flash-Lite is now stable and generally available  |  Google for Developers Blog 特徴 ※画像出典（https://developers.googleblog.com/ja/gemini-25-flash-lite-is-now-stable-and-generally-available/） Gemini 2.5 Flash-Lite は、従来の 2.0 Flash-Lite や 2.0 Flash よりも低レイテンシでの利用が可能となっています。そのため、翻訳や分類などの応答速度

はじめに効率的な生成 AI を作成する上で、プロンプトチューニングは重要です。 生成 AI から望む形の出力を得るためには、プロンプトチューニングと Tools などの形で生成 AI に対して処理を定義していきます。 しかし、なんどチューニングを行っても、プロンプトの内容が回答に反映されないという限界に到達します。 このような課題を解決するため、多段階推論と Chain 処理について考えたいと思います。 プロンプトチューニングの限界System Prompt は、生成 AI に対してどのような処理を実施してほしいか、処理の方向性を記述します。 プロンプトチューニングを進めていくと、プロンプト指定がうまく反映されない事象が発生することがあります。 特に、プロンプトが大規模になり、複雑な条件や、複数の指定が含まれるようになっていくとこの傾向は顕著です。 例えば、以下のような System Ev

今回Google Cloudで初めてアラートを設定したのですが、Load Balancingの5xxエラーという割と基本的な設定が検索でサクっと見つからなかったので記事にしました。 (CloudRunの5xxなども同様の構成になっているので、そちらでお困りの方も参考にしてください) 結論結論から言うと、 Google Cloud Load Balancingには直接的な5xxエラーをカウントするメトリクスは存在しません。 これがアラートの設定はメトリクス選んで閾値入れて終わりだと思ってた自分の躓きポイントです。 ではどうするかというと、既存のメトリクス（例：request_count）に5xxのフィルターを適用することで、5xxエラーの数を検知できます。 LBのステータスコードはどこにある？メトリクスには無いLoad Balancingのレスポンスステータスコードはどこにあるかというと、C

Gemini CLIは、Googleの強力な生成AIモデルであるGeminiを、コマンドラインから手軽に利用できるオープンソースのツールです。 【重要】データプライバシーに関する注意点 デフォルトで利用されるGoogle AIのGemini API（特に無料版）では、入力したプロンプトがGoogleのモデル品質向上のために利用される可能性があります。一方、この記事で解説するVertex AI経由で利用する場合、入力データがモデルの学習に使われることはありません。企業の機密情報やプロダクトのコードを扱う場合は、Vertex AIの利用が強く推奨されます。 この記事では、Gemini CLIのバックエンドをVertex AIに切り替え、その強力なデータガバナンスとカスタマイズ機能を活用するための手順を解説します。 公式情報 GitHubリポジトリ: https://github.com/goo

はじめにあなたのプロジェクトにAmazon DynamoDBがマッチしているかのチェックポイントを作ってみました。 ある程度は経験に基づいていますが、ポイント自体は完全に独断と偏見なので、温かい目で見てもらえればと思います。 合計ポイントがプラスなら、プロジェクトにDynamoDBを活用してみてください。 面白そうだからチャレンジしちゃえ、という気持ちを推奨しつつも、マジレスをしていければと思います。（あくまで過去の自分に向けた備忘録が目的です） それでは、チェックをどうぞ。 チェックポイント DynamoDBやNoSQLにエンジニアが興味がある +100 興味と学習意欲はエンジニアの魂です。 データベース運用を行いたくない +100 アップデート不要で、オンデマンドスケール可能。 ただし急なスパイク対応の場合はオンデマンドでも落ちる罠 大規模プロジェクトならメトリクス監視はどっちみち必須

実はめちゃくちゃ大事！AWS資格取得の順番について！ こんにちは〜！大阪MSPの多野です。 本ブログではみんな大好き資格勉強についてお話ししていきたいと思います！ 今回は資格取得の順番についてです！ ・AWS資格取得の順番 ・勉強計画の立て方と生成AIを活用した勉強法 ・生活習慣の改善 他の項目は別の機会にブログ書きます！笑 自己紹介 現在MSPコアオペレーション第四グループでAWSサーバーの監視・運用保守業務を担当してます！ 自分については直近書いた記事がありますのでそちらを見てください〜！ 未経験からアイレットMSP AWSエンジニアへ！アイレットMSPで働く私の1年間の成長記録【体験談】 そして！MSPについてはこちらの記事を見てください！笑（2回目） ・山本隊長の記事（アイレットの雰囲気がよく分かる！めっちゃおもしろいです！笑 ・みんなのまとめ役、江崎さんの記事（MSPの仕事内容が

はじめに Web サービスを運営するうえで、特定の地域からのアクセスを制限したり、特定の地域のみにアクセスを許可したいというニーズは少なくありません。 AWS では、CloudFront と AWS WAF という2つのサービスに地理的制限機能がありますが、仕様は若干異なります。 例えば以下のような構成の場合、CloudFront と WAF、どちらで地理的制限を設定するのが適切なのでしょうか？ この記事では、リクエストの評価順序や各機能の特徴、地理的制限を使う上での考慮事項についてまとめます。 リクエスト評価順序 AWS WAF の FAQ によると、 基礎となるサービスがウェブサイトへのリクエストを受け取ると、ルールに対して検査するためにそれらのリクエストを AWS WAF へ転送します。リクエストがルールで定義された条件を満たすと、AWS WAF は基礎となるサービスに対し、定義した

はじめにみなさま、生成AIはお使いでしょうか。 この記事では話題となっている LLMOps 製品である、Langfuse について特徴や機能をハンズオンを用いて解説していきます。 なお、執筆時点ですと Langfuse の日本語の情報が比較的少ないため、詳細に解説していきたいと思います。 LLMOps とはそもそも LLMOps とは何でしょうか。 LLMOps とは DevOps や MLOps などと同様に、生成 AI ( LLM )を用いたアプリケーションを開発、デプロイ、監視、管理するためのプラクティス、ツール、テクノロジーのことです。、LLMのライフサイクル全体を効率的かつ効果的に管理することを目的としています。 LLMOps が必要となった背景LLM の利用が急速に拡大するにつれて、以下のような課題が顕在化し、LLMOps の必要性が高まりました。 複雑さの増大: LLM はモ

並行処理で実装するのが難しいならStep FunctionsのMapステートを使えばいいじゃない – Amazon SESを使った大量メール送信の実装パターン比較 – 並行処理は難しい AWS SESなどを使用して大量のメールを送信する場合、1通ずつ送信していると時間がかかってしまいます。そういった時に、例えば以下のような並行処理で実装することが考えられます。 import boto3 from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor def send_email(email_data): ses_client = boto3.client('ses') try: response = ses_client.send_email( Source=email_data['from'], Destination={ 'ToAddresses':

松田です！ 寒すぎる！ ダウンはじめました！ 今日はTerraformネタです！ Terraformerなら何千/何万回と実行するterraform plan/applyですが、ファイル単位で実行したいというケースはありませんか？ terraform plan/applyにtargetオプションがあるので、リソース単位で実行することは可能です。ただファイル単位で実行するオプションは用意されていません。 快適なterraform生活を送るためのTipsとして、terraform plan/applyをファイル単位で(スマートに)実行する方法について紹介します。 結論から知りたい人は「結論」から読んでください。 んで、どうやるの？terraform plan/applyにはファイル単位で対象を指定するオプションがありません。対象を指定するにはtargetオプションでリソースやモジュールを指定す

設定方法事前準備Cloud SQL インスタンスで Private Service Connect を使用するには以下のロールが必要です。 Cloud SQL 管理者（cloudsql.admin） コンピューティングネットワーク管理者（compute.networkAdmin） DNS管理者（dns.admin） Cloud SQL インスタンス ユーザー（cloudsql.instanceUser） ※Cloud SQL Auth Proxy クライアント経由で接続する場合に必要なため、直接接続する場合はなくてもOK 構築手順現状マネジメントコンソールからの作成は対応していませんので、gcloud CLI を使用する必要があります。 プロジェクトは gcloud config set project で予めセットしています。 1. Cloud SQL インスタンスの作成Private