G-gen の奥田です。本記事は Google Cloud Next '25 in Las Vegas の1日目に行われたブレイクアウトセッション「 Accelerate your software development lifecycle with agents 」のレポートです。 他の Google Cloud Next '25 の関連記事は Google Cloud Next '25 カテゴリ の記事一覧からご覧いただけます。 セッションの概要 ミッションと課題 ミッション アプローチ 仕様書を元
This article is the entry for day 19 in the KINTO Technologies Advent Calendar 2024 🎅🎄 This is Nakanishi from Manabi-no-Michi-no-Eki (Learning Roadside Station) team. This year, the Learning Roadside Station Project was officially launched and later estab
G-gen の道下です。本記事は Google Cloud Next '25 in Las Vegas の 1日目に行われたブレイクアウトセッション「 Mainframe modernization with AI and the cloud: Customer stories 」のレポートです。 他の Google Cloud Next '25 の関連記事は Google Cloud Next '25 カテゴリ の記事一覧からご覧いただけます。 セッションの概要 Isybank の事例 レイテンシ(遅延
G-gen の山崎です。当記事は Google Cloud Next '25 in Las Vegas の1日目に行われたブレイクアウトセッション「 What’s new with Gemini 2.5 」のレポートです。 他の Google Cloud Next '25 の関連記事は Google Cloud Next '25 カテゴリ の記事一覧からご覧いただけます。 セッションの概要 Gemini 2.5 Pro の紹介 Gemini 2.5 Pro のパフォーマンス Gemini 2.5 Pro
チャット型からエージェント型へ 生成 AI は文章の作成だけではなく外部のリソースにアクセスしたり、実際にアクションを実行する能力を獲得しつつあります。単なるチャットではなく、何かしらのアクションを起こす AI はエージェントと呼称されています。 AI がエージェントとしての機能を持つことができた 1 つの仕組みに Reasoning and Acting (ReAct) があります。これは、モデルが出力を生成する際に「推論(Reasoning)」パートと「行動(Action)」パートを交互に行うアプロー
はじめに Amazon Bedrock は AWS が提供する生成 AI のマネージドサービスであり、複数の大規模言語モデル(LLM)や基盤モデルへのアクセスを提供します。Bedrock では LLM を利用するために 2 つの主要な API が用意されています。それが InvokeModel API と Converse API です。 本記事ではこれら 2 つの API の機能と設計上の違いと具体的なプログラムからの呼び出し例について記載します。 InvokeModel API と Converse
G-gen の奥田です。当記事は、Google Cloud Next '25 in Las Vegas の1日目に行われたブレイクアウトセッション「 Google Workspace and Google Agentspace: Break the information silos with AI 」のレポートです。 他の Google Cloud Next '25 の関連記事は Google Cloud Next '25 カテゴリ の記事一覧からご覧いただけます。 セッションの概要 問題提起 概要 解