RAG＝ベクトルDBは誤解。BM25、Web検索、GraphRAGなど7つの手法を比較表で整理。データ規模・コスト・精度での選び方を解説します。 はじめに 「RAGを導入したい」という話になると、多くの場合「じゃあベクトルDBを選定しなきゃ」という流れになります。 弊社でもRAG構築・導入支援サービスを提供しており、RAGについて説明する機会が多くあります。その中で「RAG」と「ベクトル検索」を同じ文脈で質問されることがよくあります。 確かに、トレンドとしてRAGとベクトル検索を同じ文脈で語ることは間違い

本記事は 2025/10/13 に公開された “ Transforming the physical world with AI: the next frontier in intelligent automation | Artificial Intelligence ” を翻訳したものです。 昨今の人工知能と物理のシステムの統合は、技術的進化の重要な転換点となっています。特にフィジカル AI は、アルゴリズムがデジタルの境界を超え、形のある物理世界を認識し、理解し、また操作します。そのためフィジカル

本記事は 2026 年 02 月 03 日 に公開された “Amazon DynamoDB global tables now support replication across AWS accounts” を翻訳したものです。 原文: https://aws.amazon.com/blogs/database/amazon-dynamodb-global-tables-now-support-replication-across-aws-accounts/ Amazon DynamoDB グローバルテ

本記事ではDropboxの共同編集について紹介したいと思います。 はじめに Dropbox では、他のユーザーと共有するファイルを共同編集できます。共同編集する作業は、利用するツール（Webブラウザ、デスクトップアプリ、モバイルデバイス）やファイルの種類によって方法が異なります。 今回は、Windows PC上のWebブラウザを使った Dropbox での Microsoft Office ファイルの共同編集について記載します。 前提条件と制限事項 はじめに「Webブラウザ」と「デスクトップアプリ」、それ

こんにちは SCSKの庄司です。 今回は、ServiceNowにおけるインポートセットについて紹介します。 本記事は執筆時点（2026年2月）の情報になります。最新の内容は製品ドキュメントを参考にしてください。   インポートセットとは インポートセットとは、外部のデータをServiceNowに取り込んでレコード化するための機能です。 一般的にはExcelやCSVのデータをインポートします。 特徴としては、ファイル内容を読み込んで直接テーブルに叩き込むのではなく、一度「インポートセットテーブル」

セキュリティサービス部 佐竹です。久しぶりに、東京リージョンで構築可能なインスタンスタイプをスナップショット的に保存したくなったのでブログを書いています。2026年2月現在、R6i が全 AZ で使えるようになっていたり、C8/M8/R8 といった第8世代、さらには I4i や X2 などの特殊用途インスタンスも広く利用可能になっていることがわかりました。

本記事は 2026 年 2 月 3 日 に公開された「 Use Amazon MSK Connect and Iceberg Kafka Connect to build a real-time data lake 」を翻訳したものです。 分析ワークロードでリアルタイムなインサイトが求められる中、ビジネスデータを生成直後にデータレイクへ取り込む必要性が高まっています。リアルタイム CDC データ取り込みには AWS Glue や Amazon EMR Serverless など様々な方法がありますが、Am

はじめに こんにちは！データ推進室 2025年度新卒の門倉・萩原です。 新人研修の様子を紹介するブログシリーズ、今回は「Dev

本記事は 2025/11/25 に公開された “ Physical AI in practice: Technical foundations that fuel human-machine interactions | Artificial Intelligence ” を翻訳したものです。 前回の投稿「 AI で物理的世界を変革：インテリジェント自動化の新たなフロンティア 」では、フィジカル AI の分野が建設、製造、ヘルスケア、農業など幅広い産業を再定義していることを解説しました。今回は、この技術の

本記事は 2025/12/02 に公開された “ Embodied AI Blog Series, Part 1: Getting Started with Robot Learning on AWS Batch | AWS Spatial Computing Blog ” を翻訳したものです。 私たちは技術的進化の転換点を迎えました：高度な AI モデルを使用して、デジタル世界だけでなく物理的な世界にも影響を与える能力です。AI は、テキストを生成する AI から、原子を動かす AI へと移行しつつあり

はじめに こんにちは、サイオステクノロジーの小野です。Kubernetesのマルチクラスター管理ツールであるRancherにはHelmリポジトリを登録して、そのリポジトリ内のHelmアプリケーションをGUI上で確認できる機能があります。 今回は ChartMuseum というツールでローカル環境にHelmリポジトリを構築し、それをRancherに登録する手順について解説します。 前提条件 今回構築した前提条件は以下になります： OSはUbuntuを使用  Rancher構築済み 構築方法は過去の記事を参考

1. はじめに AWS DeepRacer は、AWS（Amazon Web Services）が提供する 1/18 スケールの自律走行レースカーと、強化学習モデルを作成・トレーニング・評価するための 3D シミュレーション環境を備えたサービスです。これにより、強化学習の理解と実践が簡単に行えます。 2024年の後半にAWS DeepRacerの終了が発表され、2025年12月15日にAWS DeepRacerがAWSマネージメントコンソールから利用することが出来なくなりました。その後1か月を経て、新たに

ディップ株式会社は、求人情報サイト「バイトル」や「はたらこねっと」などの運営や、中小企業の労働力を改善する DX ツール「コボットシリーズ」を提供する DX 事業を展開しています。2013 年から AWS を本格的に導入し、クラウドを活用したビジネス展開を積極的に推進してきた同社は、2024 年に基幹システムのデータベース基盤を、オンプレミス環境の Exadata から RDS for Oracle へと大規模な移行を実施しました。本ブログでは、 Amazon RDS for Oracle への移行プロジ

エージェンティック AI システムは急速にデジタル世界を超えて物理世界へと拡大しており、AI エージェントは実際の物理環境で知覚、推論、および行動をとります。AI システムがロボティクス、自律走行車、およびスマートインフラストラクチャを通じて物理世界とますます相互作用するにつれて、根本的な疑問が浮かび上がります：複雑な推論のために大規模なクラウドコンピューティングを活用しながら、物理的な感知と作動に対してミリ秒レベルの応答性を維持するエージェントをどのように構築するのでしょうか？ 2025年は、AWS に

2025年11月26日から29日の4日間、千葉県の幕張メッセにて「第9回鉄道技術展2025（Mass-Trans Innovation Japan 2025）」が開催されました。AWSはこの展示会に出展し、クラウドとAIを活用した鉄道保全システムのソリューションをご紹介しました。 1. 鉄道技術展とは 鉄道技術展（Mass-Trans Innovation Japan）は、鉄道に関する最新技術や製品、サービスが一堂に会する日本最大級の専門展示会です。車両、軌道、電気、信号、通信、保安、運行管理など、鉄道事