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三菱電機グループエンジニアコミュニティの新たな地平 – MAWS-UG が生み出す実務への好循環と次世代への継承 

本記事は、2024 年 11 月に公開した「三菱電機グループエンジニアが作る新しい風 “Mitsubishi Electric AWS User Group (通称:MAWS-UG)” の軌跡」の続編です。前回記事では、三菱電機の一人のエンジニアの小さな行動から 300 人を超えるコミュニティ「MAWS-UG」へと成長した誕生ストーリーをお届けしました。MAWS-UGとは何か、どのように誕生したかについては、まずは前回記事をお読みください。本記事では、MAWS-UG がもたらした具体的な成果と変化、そして次世代への継承に向けた新たな挑戦について深掘りしていきます。数字が物語る成長の軌跡、実務への昇華、そして経営層との対話まで。MAWS-UG が示す大企業変革の可能性を、メンバーの生の声とともにお伝えします。

繰り返すのをやめよう:あなたが見逃していた AI コンテキストレイヤー、グローバルステアリングとは

この記事は、Kiro の新機能「グローバルステアリング」について解説しています。開発者が「関数型の React コンポーネントを使ってほしいことを AI アシスタントに 47 回も伝え」るような繰り返しを解決するため、「AI コンテキストのための個人用の .bashrc のようなもの」として、ホームディレクトリ(~/.kiro/steering/)に永続的な設定ファイルを保存する仕組みを提供します。「好みを一度書けば、それがあなたが触れるすべてのプロジェクトの基盤になり」、「開発者は毎月数時間を節約でき」、「AI アシスタントが毎回、初日からあなたを理解するようになる」効果をもたらします。

Amazon CloudWatch Logs の一元化を使用したログ管理の簡素化

複数の AWS アカウントとリージョンにまたがるログの管理は、組織にとって常に複雑な課題でした。本番環境、開発環境、ステージング環境用の個別のアカウントやリージョンを含む AWS インフラストラクチャーが成長するにつれ、ログ管理の複雑さは指数関数的に増加します。特に時間外の重大なインシデント発生時には、チームは複数のアカウントを検索し、異なるリージョン間でイベントを関連付け、複雑なログ集約システムを管理し、クロスアカウントのアクセス権限を維持するために貴重な時間を費やしています。このような従来のログ管理アプローチは、多大なリソースを消費するだけでなく、インシデント解決を遅らせ、顧客体験に影響を与える可能性があります。このブログでは、大規模環境向けのログ管理を簡素化する方法をご紹介します。

週刊生成AI with AWS – 2025/11/3週

週刊生成AI with AWS, 嵐(reinvent)の前の静けさを感じる2025年11月3日号。- builders.flash 記事で多くの生成AI関連記事が出ており必見です!ブログ記事では、NTTドコモ様とアサイクル株式会社様のAWS 生成 AI 活用事例紹介含む9件のブログを公開。サービスアップデートでは、Amazon Bedrock AgentCore Runtimeのダイレクトコードデプロイメントサポート、Amazon Cognito M2Mの価格設定の簡素化など3件を紹介。

顧客駆動のチームでAI 駆動の手綱を握る : ML Enablement Workshop による副作用の解消

Claude Code や Kiro といった AI 駆動の開発ツールや開発環境によりコーディングの生産性が飛躍的に高まっています。さらに、AI DLC をはじめとした開発方法論が AI の適用範囲を開発プロセス全体に広げることで、 “本番リリースまでの時間” は数倍に短縮されつつあります。その生産性向上に着目が集まる一方で、リリース速度が事業の成長を阻害するリスクが観測され始めています。技術的には本番環境に影響するバグが週次になるリスク、ビジネス的には十分に顧客の課題を解決しない機能が増え利用率が下がるリスクが挙げられます。Amazon の実践する「顧客に必要とされないものを作らない」製品開発プロセス Working Backwards は特に事業リスクを低減するのに役立ちます。本記事では、Working Backwards を「誰もが」実践できるよう、生成 AI を用い企画からモックの開発、データの収集から改善まで緻密にデザインされたプログラム ML Enablement Workshop と 20 社超の提供実績から得られたフィードバックを紹介します。

Amazon CloudWatch の強化された自動ダッシュボードでログ使用状況を分析する

Amazon CloudWatch の強化された自動ダッシュボードを活用することで、Amazon CloudWatch Logs の使用パターン、コスト、潜在的な問題をより詳しく把握し、効率的な運用管理を実現できます。この記事では、使用状況を理解することの重要性、ダッシュボードの確認方法、そこから得られる知見について説明します。さらに、CloudWatch の使用状況とコストを把握するための他の便利なツールもご紹介します。