2025年11月20日、第2回Microsoft 365 Copilot Cup（以下、Copilot Cup）が、日本マイクロソフト社の主催で開催されました。「Copilot Cup」とは、Copilot をどのように活用して業務に変革をもたらしていくのかを、コンテスト形式で発表するイベントです。 当社（ソフトクリエイト）でも日々、Copilot を活用していますが、今回は営業本部の相川が「営業改革」に取り組んだ実績を持ってCopilot Cupに参加してきました。この挑戦の行方を相川がレポートします！

ゲームエンジンのようなカバーしなければならない範囲が広く学習が困難な分野では、従来の手法では必要最低限の知識しか伝達出来なかった。知識伝達よりAI活用環境の整備、自らAIを用いて課題を突破する自走力を養うことこそが現代では重要かもしれない。

こんにちは。 AI Shift CTOの 青野(brn) です。 本記事は AI Shift Advent Calendar 2025 23日目の記事です。 今回はAI ShiftのForward Deployed Engineer職についてです。 あらたに私が直接統括する組織としてFDEを新設しました。 FDE職はにわかに注目され始めていますが、一体何故設立する必要があるのか、従来のSIとの違い。 それを説明できればと思います。 ちなみに以前は https://www.ai-shift.co.jp/te

本記事は TechHarmony Advent Calendar 2025 12/23付の記事です 。 どうも。四国の高知県に来ている寺内です。このブログを書くために、わざわざHHKBを出張に持ってきました。 さて。どこにいても、PCが変わっても、自分の慣れ親しんだ環境を使いたいものですよね。それが作業効率のみならず心地よさに大きく影響するからです。 VSCode周りやブラウザは長い時間を育ててきている設定ファイルを複数PC間で同期できるのでよいですが、OS周りの設定同期や共有は面倒なものがあります。ブラ

本記事は TechHarmony Advent Calendar 2025 12/23付の記事です 。 こんにちは。SCSK渡辺(大)です。 肩こりが酷すぎたのでYouTubeで首回りのストレッチ動画を参考にやってみたらスッキリしました。 首剥がしとストレートネック治しの動画はお勧めです。 サンプルのナレッジ 以下のようなナレッジを作ることが出来ました。 背景 楽してナレッジを作りたかったのです。 AIの進化のおかげで重たい腰が上がった ※あくまで一個人の見解です。 恐らく1年前だったら1つのケースをナレ

この記事は「ビギナーズ Advent Calendar 2025」の23日目の記事です。 はじめに こんにちは！株式会社NTTデータグループで生成AI関連の業務に携わっている大貫 豪です。 本記事ではLLMによるトピックモデル手法の中でもTopic-Activated Document Exploration (TADE) という手法を提案した論文について主に解説します。 想定読者 トピックモデル手法に興味がある方 生成AIを用いたトピックモデル手法の最新手法に興味がある方 この記事の目的 この記事を通じ

こんにちは。タイミーQAエンジニアの矢尻です。 この記事は Timee Advent Calendar 2025 シリーズ1の23日目の記事です。 「アドベントカレンダー」といえばキリスト教の待降節ですが、実は私、元 神主（神職） というちょっと変わった経歴を持っています。 「異教徒がアドベントカレンダーを書いていいのか？」と心配される方もいるかもしれません。しかし、日本の神道には「八百万（やおよろず）の神」という、あらゆるものに神性を見出す懐の深い概念があります。クリスマスも正月も祝う日本人の精神性にお

本記事は 【Advent Calendar 2025】 23日目の記事です。 🌟🎄 22日目 ▶▶ 本記事 ▶▶ 24日目① 🎅🎁 はじめに 指示の重要性 ゴールは「自律して動けるチーム」 指示の出し方を整理する考え方：SL理論 ① 指示型リーダーシップ（Directing） ② コーチ型リーダーシップ（Coaching） ③ 支援型リーダーシップ（Supporting） ④ 委任型リーダーシップ（Delegating） 大事なのは「レベルに合った指示」を出すこと おわりに 参考文献 はじめに こんにちは

こんにちは。 InsightEdgeのShin Andrewです。 目次 はじめに 1. LLMにペルソナを持たせる 2. LLMにユーザのペルソナを推定させる まとめ この記事は、 Insight Edge Advent Calendar 2025 23日目の記事です。 はじめに LLMを特定シナリオに合わせてペルソナを持たせる、ないしはユーザのペルソナを推定させるペルソナ推定（persona estimation）が近来注目されています。一律的な回答を超えて、様々な状況で様々なユーザにカスタマイズでき

【IIJ 2025 TECHアドベントカレンダー 12/23の記事です】 私は漫画やコミックにはうといので, 正確ではないかもしれないが, 少年ジャンプのDr.STONEでパラメトロンが話題になったそ...

🎄こちらは、 For Engineers アドベントカレンダー2025 Day.17 の記事です。 For Everyone アドベントカレンダー2025 の記事も毎日公開していますので、ぜひあわせてご覧下さい！ 🎁Qiitaでも公開中　 SHIFT Group 技術ブログ - Qiita Advent Calendar 2025 - Qiita

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本記事は アジアクエスト Advent Calendar 2025 の記事です。

こんにちは、WEBエンジニアのChoi（チェ）です。 BUYMA の購入者向け機能を開発するチームで、主に SEO 改善の業務を担当しています。 この記事は Enigmo Advent Calendar 2025 の23日目の記事です。 Rails を使用する際は一般的に MySQL や PostgreSQL が使われますが、 BUYMA では用途に応じて SQL Server も使用しています。 最初は「どの SQL も大差ないだろう」と思っていましたが、運用を開始すると Rails + SQL Ser

こんにちは。 ファインディ株式会社でFindy AI+の開発をしているdanです。 今回は、プロンプトにどのようなデータや指示内容を与えるとLLMが誤った出力をしやすいのかについてお話しします。 プロンプトには何を書くべきで、何を書かないべきなのか。また、LLMに渡すデータはどのような形であるべきなのか。私自身が経験した実際の例をあげて解消までのアプローチ方法をご紹介します。 分析の精度をあげるにはここで紹介する内容では不十分ですが、入門編として参考になれば幸いです。 この記事はファインディエンジニア #