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技術記事
AIエージェントに秘密を"渡さずに使わせる" — Secrets Manager二層機構で、モデルに認証情報の平文を触れさせない設計
コーディングエージェントに資格情報を渡すとき、平文をモデルに一度も触れさせずに使わせる。保証の源は「モデルに頼む」Layer1ではなく、エージェントプロセスの外で実値解決するLayer2（プロセス分離）です。Toolkitに任せる範囲と、最小権限・scoping・ローテーションなど自前で握る範囲の線引きを中立に整理します。
2026/7/24
技術記事
AWS Compute Optimizer 入門 — EBS と Fargate の過剰プロビジョニングを推奨で見つけて直す
AWS Compute Optimizer の使い方を入門解説。EBS と Fargate の過剰プロビジョニングを推奨（finding）で見つけ、32日ルックバックの設定と料金の線引きまでを技術的事実ベースで整理します。
2026/7/23
技術記事
エージェントに決済を任せるべきか — 支出上限を"インフラ層で強制"する信頼境界の設計（AgentCore Payments・preview）
エージェントが自律的に支払える時代。session支出上限のインフラ層での強制（プロンプトインジェクションでも上限を破れない）・out-of-band入金・Cedar認可・rollbackという信頼境界と、preview段階でいつ・どこまで採用するかの判断を中立に整理します。決済はx402/USDC・オンチェーン前提で、法定通貨カードの一般化ではありません。
2026/7/22
技術記事
エージェント実行基盤は自作かマネージドか — AgentCore harness を"逃げ道付き"で採用する判断軸
自前の orchestration を書き続けるか、AgentCore harness に載せるか。独自性・自由度・工数運用・ロックイン耐性の判断軸4つと、後から自前へ寄せる逃げ道（export）の実体を、ロックインの誇張なしで整理します。マネージドを常に正解とはしない中立の立場で、自作が向く場面とその送り先まで示します。
2026/7/21
技術記事
自前GPUで推論を回すべきか — Bedrockマネージドとの使い分けと、EC2 G7（Blackwell）の選び方
AI推論をBedrockマネージドで足すか、自前GPU（EC2 G7）で回すか。まず『Bedrockで足りるか』から考える判断軸を、自前GPUが要る典型条件、G7（Blackwell）の6サイズ選定、従量と専有のコスト、東京未提供という現在地まで、現行の公式仕様にそって整理します。
2026/7/20
技術記事
ML/LLM推論エンドポイントのSLOをどう引くか — AWSが閾値をくれない時代のSLI設計
TTFT・トークンスループット・GPU飽和・キュー深さ。Webアプリのp99では足りない推論サービング固有の信号から、AWSが推奨値をくれない前提でSLI/SLOを引く"型"を示します。新しいSageMakerの推論可観測性を入口に、信号の選び方・SLOへの落とし込み・GPU飽和とコストの綱引きまでを設計の手引きとして整理します。
2026/7/19
技術記事
RAGはマネージドか自前か — 制御とコストで選ぶ判断軸（Bedrock Managed KB）
RAGを自前で組むか、Amazon Bedrock Managed Knowledge Base に載せるかを、制御性・コスト構造・運用負荷・移植性のトレードオフで意思決定するための判断軸を整理します。マネージドが何を引き受けるかを公式情報で正確に押さえたうえで、マネージドを常に正解とはしない中立の立場で、自前を選ぶべき場面とその送り先まで示します。
2026/7/18
技術記事
S3の請求は"置き方"で変わる — アクセス頻度でストレージクラスを選び、ライフサイクルで自動的に寝かせる（と、どこで損するか）
S3 コスト削減の基本は置き方の設計です。アクセス頻度に合わせたストレージクラスの選び方、ライフサイクル設定による自動移行、そして安いクラスが裏目に出る落とし穴（最低保存期間・取り出し料金・小オブジェクト）まで、現行の公式仕様にそって整理します。
2026/7/16
技術記事
AWSで"請求が怖い"を卒業する — Budgets・請求アラート・無料枠の落とし穴
AWS コスト管理 基本の第一歩を、請求アラート・AWS Budgets 設定・AWS 無料枠の落とし穴回避の3手で整理します。請求の安全網の張り方と、通知が検知であって予防ではないという限界まで、現行の公式仕様にそって解説します。
2026/7/15
技術記事
"やってみないと分からない"生成AI案件を、それでも見積もる — スコープ・契約形態・受け入れ基準の設計
生成AI案件の見積りが外れるのは能力でなく構造です。精度・推論コスト・データ品質の3つの不確実性を段階に割り、PoCは準委任で探索、本番は受け入れ基準が立ってから請負へ。eval閾値を検収条件に、契約形態で誰がリスクを持つかを設計します。固有の単価や相場は出さず、再現可能な見積りの型で扱います。契約の具体は専門家にご確認ください。
2026/7/14
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