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AWS・GCP・Cloudflare・開発運用の知見を、実務で使える形で整理する技術メディア。
Claude Code × MCP：自社システムにAIを直結させる完全ガイド
Claude Code × MCP：自社システムに AI を直結させる完全ガイド 自分たちのビジネスシステムを AI に直結できたらどうなるか。 自社の営業支援システムでは、Go + Next.js ...
ブラウザをもっと快適に！作業効率が上がるおすすめ拡張機能まとめ
ネット検索、仕事、学習、ショッピング――日々のブラウザ作業をより快適にしてくれるのが「拡張機能」です。この記事では、Google Chrome・Microsoft Edge などで使える便利な拡張機能...
GitHub運用ガイドを社内標準化した話 — 小規模チーム開発の土台を固める
GitHub運用がバラバラだった頃 弊社EastCloudは受託開発と自社プロダクト開発の両軸で事業を進めている。GitHubは早い段階から導入していたが、運用ルールが定まらないまま開発を続けていた。...
情報収集を全自動化する方法 ― RSS・LLMキュレーション・チャット配信の実装ガイド
エンジニアチームが抱える情報収集の4つの壁 ソフトウェア開発の世界は変化が激しい。毎日のように新しいツールやフレームワークがリリースされる。とりわけ2024年以降はAI関連の進歩が加速しており、1週間...
AppRun入門 共用型・専有型の違いとプライベート環境の構築手順
AppRunとは何か さくらインターネットが2025年12月9日に正式リリースしたAppRunは、コンテナイメージを渡すだけでアプリを公開できるマネージドサービスだ。裏側ではKubernetesとKn...
Thesys Agent Builderで始めるGenerative UI：AIがUIを動的生成する仕組み
チャットボットの応答がテキストだけでは足りない場面 AIチャットボットの返答は、ほとんどテキストだ。Markdownで整えた文章、コードブロック、リンク。それで済む場面もある。ただ、ユーザーが欲しいの...
Happy Coder導入ガイド — スマホからClaude Codeを操作する方法
Happy Coder導入ガイド — スマホからClaude Codeを操作する方法 対象読者 前提知識：ターミナル操作の基本、Node.jsの基礎知識、Claude Codeの基本的な使い方 Hap...
第2回：さくらのクラウドで構築するモダンアーキテクチャ VPC設計完全解説
📚 さくらのクラウドで作るモダンアーキテクチャ（全5回） はじめに モダンアーキテクチャの成否は、ネットワーク設計で8割決まります。 特に、さくらのクラウドはAWSとは設計思想が異なります。 この違...
Nebius社が18か月で40億ドル超のGPUクラウドを構築した7つの教訓
Nebius社とは何者か Nebius Group N.V.はオランダ・アムステルダムに本社を置くAIインフラ企業だ。NASDAQには「NBIS」として上場している。もとはロシアの大手IT企業Yand...
さくらのクラウド「IDポリシー」完全ガイド — アクセス制御を強化する3つの活用法
さくらのクラウドが2026年2月10日、IDポリシー機能の提供を始めた。公式発表によれば、IDポリシーはユーザーやグループ、サービスプリンシパルに対するアクセス制御ルールを定義するための仕組みだ。対象...
さくらのクラウド IaaS画面の見方：最初に覚えるメニュー地図
主要メニューの役割を理解し、目的のリソース画面に迷わず到達できる 💡この記事は「作り方」ではなく、IaaS画面（サーバ/ディスク/ネットワーク等を操作する画面）の地図です。画面の見方・探し方だけを押...
AI導入後に手戻りが多発したときの原因切り分け
はじめに AIを業務に組み込んだあとに手戻りが増えるケースは珍しくない。ここで起きているのは「AIが間違える」だけではなく、**入力の揺れ／任せ方（境界）／人の介在点／運用（再実行・監視）**が噛み合...
AIを使った業務改善が現場に定着しない理由
はじめに AIを業務に入れるところまでは進む。デモもできる。PoCも通る。それでも現場で使われ続けず、数週間〜数カ月で「元のやり方」に戻る。いわゆる定着失敗は、技術の優劣よりも 業務設計・運用設計・組...
AI業務改善で「自動化しないほうがいい業務」の見分け方
はじめに AIで業務改善を進めると、最初にぶつかるのが「何でも自動化すれば良いわけではない」という現実。実務では、自動化したことで逆にコストが増える業務が確実に存在する。しかもそれは、導入前には“効き...
AIに任せた業務でミスが増えたときに最初に疑うべき点
はじめに AIを業務に組み込んだ直後に、ミスや手戻りが増えることがある。このとき「モデルが悪い」「プロンプトが弱い」と結論づけるのは早い。実務では、ミス増加の原因は多くの場合 AIそのものではなく、前...
AIに任せた業務でミスが増えたときに最初に疑うべき点
はじめに AIを業務に組み込んだ直後に、ミスや手戻りが増えることがある。このとき「モデルが悪い」「プロンプトが弱い」と結論づけるのは早い。実務では、ミス増加の原因は多くの場合 AIそのものではなく、前...
AIを入れたら業務フローが逆に複雑になったときの整理方法
はじめに AIを業務に入れたのに、なぜか前より面倒になった。入力が増えた、確認が増えた、例外対応が増えた、結局「人の手戻り」が増えた。こういう状態は珍しくない。 この手の複雑化は、AIの精度やツール選...
AI業務活用がPoCで止まってしまう理由と見直しポイント
はじめに AI の業務活用は、PoC（概念実証）までは進むのに、本番運用まで届かないケースが多い。現場では「精度は悪くない」「デモは動く」と言いながら、いつの間にかフェードアウトする。いわゆる “Po...
AIで業務自動化しようとして失敗する典型パターン
はじめに AI を使った業務自動化は、うまくハマると工数削減が大きい。一方で、失敗すると「導入したのに回らない」「現場が余計に疲れる」「誰も面倒を見なくなる」という形で静かに崩れる。失敗の原因は、ツー...
AIが生成したコードをそのまま使っていいか迷ったときの考え方
はじめに AI が生成したコードを目にしたとき、「これ、そのまま使っていいのか？」と一瞬止まる感覚は、多くのエンジニアが一度は経験している。 一見すると正しそうに見える。テストも通りそうだし、動きも想...