企業が求める信頼・管理・コンプライアンスに応え、制限のないクラウド導入を可能に 2025年12月19日: GitHubは本日、日本においてデータレジデンシーに対応したGitHub Enterprise Cloudの一般提供を開始したことを発表しました。この新たな導入オプションにより、データ所在地に厳格な要件や方針を持つお客様は、業務に不可欠な強固な管理機能とエンタープライズグレードのガバナンスを維持しながら、GitHub Enterprise Cloudの導入が可能となります。 これまで日本におけるクラウド導入は、複雑な規制や老朽化したレガシーシステムが障壁となり、多くの企業が世界の競合他社と同じペースでモダナイゼーションを推進できない状況が続いていました。こうした課題は、金融、医療、行政、重要インフラといった規制の厳しい業界で特に顕著であり、厳格なコンプライアンス要件がクラウド移行をより
GitHub、コードやデータの保存場所を日本に指定できるデータレジデンシーをGitHub Enterprise Cloudで提供開始 医療機関や金融機関、政府機関など、顧客のプライバシーやセンシティブなコードやデータを扱う組織では、法律や規制などによってデータやコードの保存をすべて日本国の主権がおよぶ場所で行うことが求められます。 しかしGitHubが一般向けに提供している「GitHub.com」では、デフォルトでコードとデータを米国のデータセンターに保存することになっています。そのため、日本国内をデータの所在地として要求する場合には、開発環境としてGitHubを用いることが困難でした。 データレジデンシーに対応したGitHub Enterprise Cloudは、コードやデータの所在地を指定できるため、こうした要求に対応することが可能なサービスです。 これまでコードやデータの所在地として
AI agents have moved from experimental to an essential part of an organization’s tech stack. But how are enterprises actually using them? In partnership with research firm Material, we surveyed over 500 technical leaders across industries and company sizes to understand how organizations are deploying agents today and where they see opportunity ahead. The findings show a clear pattern: organizatio
Model fetishism compounds the problem. Engineering teams spend quarters optimizing F1-scores while integration tasks sit in the backlog. When initiatives finally surface for business review, the compliance requirements look insurmountable, and the business case remains theoretical. Disconnected tribes create organizational friction. Product teams chase features, infrastructure teams harden securit
Introducing Amazon Bedrock AgentCore Gateway: Transforming enterprise AI agent tool development | Amazon Web Services
Artificial Intelligence Introducing Amazon Bedrock AgentCore Gateway: Transforming enterprise AI agent tool development To fulfill their tasks, AI Agents need access to various capabilities including tools, data stores, prompt templates, and other agents. As organizations scale their AI initiatives, they face an exponentially growing challenge of connecting each agent to multiple tools, creating a
In today's rapidly evolving technological landscape, artificial intelligence has transformed from a futuristic concept to an essential productivity tool for software engineers. However, many organizations find themselves at a crossroads: how to harness the power of AI while maintaining security, compliance, and control over sensitive code and data. The answer lies not in restricting AI access, but
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