教育業界において生徒一人ひとりに最適化された学習体験の提供や、教員の業務効率化が重要な課題となっています。近年の生成 AI の登場は、これらの課題に対する有効なソリューションとして期待されています。特に生成 AI を取り巻く技術は目覚ましい発展を遂げており、教育分野での活用可能性はますます拡大しています。こうした状況を踏まえて、2025 年 6 月 25 日・26 日に開催された AWS Summit Japan 2025 において生成 AI 技術を活用した教育業界向けのソリューションのデモ展示をいたしま

目次 はじめに 対象読者 対象バージョン 量子化を利用しない密ベクトル検索 量子化を行わない場合のストレージ ベクトル検索に必要なメモリ量 量子化を利用した密ベクトル検索 量子化の種類 量子化を行う場合のストレージ ベクトル検索に必要なメモリ量 量子化のメリット・デメリット メリット デメリット まとめ 次回予告 はじめに Elasticsearchで密ベクトル検索を行う場合、Elasticsearch 9.0から bbq_hnsw を使った検索がデフォルトになりました。 このブログでは、 bbq_hns

この記事では、カーオーディオの開発・評価に必要な基本技術について説明しています。特に、Radio機能のAMとFMの違いや各機能の評価方法について詳述しています。

Geminiが拓く新しい働き方：Workspace最新機能と活用例 絶えず変動する市場、激しい競争の中で求められるさらなる対応速度。どうすれば一歩先を行き、継続的に新たな価値を生み出すことができるのか。この問いに対する答えのひとつとして、「Gemini」を統合したGoogle Workspaceが挙げられました。全世界で月に20億回以上利用されているこの機能は、これまで膨大な時間を要した手作業を効率化し、従業員一人ひとりにとっての「強力な右腕」となります。

G-gen の杉村です。当記事では、Google Cloud Next Tokyo '25 の、1日目のキーノートに関する速報レポートをお届けします。 Google Cloud Next Tokyo '25 イベント概要 キーノートの概要 AI エージェント メディア生成 AI Agent Development Kit（ADK） Google Agentspace 株式会社 MIXI の事例 株式会社メルカリの事例 クリエイティブエージェント AI 関連の補償 Google Workspace with

皆さん、こんにちは！ 皆さん、生成AI活用していますか？ 文章を書かせたり、プログラムのコードを生成させたり、最近では気兼ねなく悩みを打ち明けられる良き相談相手として活用している人もいるようです。 でも、なんだか彼らの回答って、いつも丁寧で優等生すぎると思いませんか…？ 「もちろんですよ！」「お役に立てて光栄です！」 …いや、嬉しいんだけど、たまにはもっと個性的で、厳しくしてくれるAIがいてもいいのでは…？ そんなことを考えていた私は、ふと思いました。 「人間の相談にズバッと答えらられる、こてこての関西弁

はじめに あるシステム開発の中で、Amazon DynamoDBのバックアップ・リストア方式の1つであるポイントインタイムリカバリ（PITR）について検討していたのですが、検討当初に想定していなかった制約に直面しました。本記事では、まずPITRの概要を簡潔に説明し、その後、制約と注意点について重点的に解説します。 なお、DynamoDBにおけるPITRとそれ以外のバックアップ・リストア方式の比較は、以下の記事に分かりやすくまとまっているため、本記事では詳細な比較は省略します。 https://techbl

あらゆる業界の役員会議室で、経営幹部は重要な疑問に直面しています。 ――AI をどのように活用すれば、コスト削減とビジネスの成長を同時に実現できるのか ? AI は、すべての顧客接点を成長のきっかけに変える、変革の機会を顧客体験の責任者に提供します。AI は、まず効果的なセルフサービスを可能にし、続いて人間の介入が必要な場合にもパーソナライズされた応答とアクション推奨でエージェントをサポートすることで、カスタマージャーニーを強化します。継続的にインタラクションを分析することで、AI は一般的な問題と成功し

スプレッドシートで使えるAI関数とは Googleスプレッドシートに、AIを活用した新しい関数「=AI()」が使えるようになり、データ処理がさらに便利になりました。

こんにちは、やまぐちです。 概要 手軽にフィードバック数を確認したい場合 ログの分析までやってみる ログ出力の設定 ログの確認 CloudWatch Logs Insights で分析する まとめ 概要 Amazon Q Business では、チャットで得た回答に対してフィードバックできます。 回答が役に立った場合は「good」、満足のいく回答ではなかった場合には「bad」を押せます。 SNS のグッドボタンやバッドボタンみたいなイメージです。 また、バッドボタンを押された場合は理由も合わせて送信が可能

こんにちは。エンタープライズクラウド部 松田です。 今回は、Databricks公式チュートリアルを通して行った結果、得られた知識や、 やや理解しにくかった概念も含めて、できる限りわかりやすくお伝えできればと思います。 前提 チュートリアルの構成 チュートリアルを行うことで得られる知識 やや理解しにくかった概念 言語マジックコマンド 権限の考え方 1. 所有者 (Owner) 2. プリンシパル (Principal) 3. 権限 注意点 カタログとワークスペースの概念 1. ワークスペース 2. カタロ

みなさんは最近、生成AIのトレンドでDifyというキーワードを聞いたことはありますでしょうか。この記事ではさくらの生成AIプラットフォームやGPUを活用し、ローカルLLMを用いたチャットボットを構築する過程を複数回連載で […]

こんにちは、タイミーでバックエンドのテックリードをしている新谷 ( @euglena1215 ) です。 GitHubマージキューTIPSシリーズ、前回までに、マージメソッドの制約やCIの高速化といったTIPSを共有してきました。今回は、マージキューのポテンシャルを最大限に引き出すためのパラメータチューニングと、そのために不可欠なキューの状態の可視化について解説します。 デプロイ効率と安定性のトレードオフ マージキューには、その挙動をコントロールするためのいくつかのパラメータが存在します。 Build c

こんにちは、QAエンジニアのうえやまです。 現在私はE2Eテスト自動化に携わっており、日々さまざまな特性を持ったテストの自動化に取り組んでいます。 本記事では、自動化したいテストの内容が決まった後、「そのテストの特性に合わせた設計をどう行うか」という品質と効率を左右する重要な部分にフォーカスして、私の経験から得られた3つの設計パターンをご紹介します。 いずれも、キャプチャ＆リプレイ（ノーコード、ローコード）やスクリプティングでの自動化といった環境によらず適用可能な設計方法になります。 テスト特性にフォーカ

はじめに 本記事では、2025年7月時点で運用が開始されているJC-STAR (Japan Cyber-Security Technical Assessment Requirements) 適合レベル★1（レベル1）について、IPAが公開している 【2024年12月版】セキュリティ要件適合評価及びラベリング制度（JC-STAR）★1（レベル1）適合基準・評価手法（1.1版） をもとに概要をまとめました。 なお、JC-STAR自体の概要は以下の記事でまとめていますので、こちらもあわせてご覧ください。 ht