音声認識AIのいま。その技術や事例を知る 2020.12.1公開　2025.2.25更新 株式会社Laboro.AI　執行役員　マーケティング部長　和田崇 リードマーケター　熊谷勇一 概　要 AI技術はさまざまな分野での活用が進められており、中でも私たちの生活の中にも広く浸透している技術が音声認識AIです。音声認識AIの大まかな仕組みや使用されている技術、実際の活用事例を紹介します。 目　次 ・ 音声認識とは 　・ 音声認識AIがもたらす効果 　・ 音声認識の仕組み 　・ 音声認識AIを用いたサービスの普

データ&AIチームでデータエンジニアを担当している塚田です。 弊社のデータ基盤はさまざまなデータソースからデータを連携しており、そのデータを活用することで全社のデータ基盤として成り立っています。 その中で、Google Analytics for Firebaseの活用をベースにBigQueryのコストダウンした事例をご紹介できればと思います。 概要 改めて、弊社ではGoogle Analytics for Firebaseなど色々な基盤を用いてログを収集していいます。 今回はGoogle Ana

CATチーム、テスト管理ツール「CAT」のエヴァンジェリスト石井です。CATの紹介は こちら(公式HP) からどうぞ。

はじめに こんにちは！ KINTOテクノロジーズの生成AI活用PJTで生成AIエンジニアを担当しているAlexです。 最近、LLM（大規模言語モデル）を利用したマルチエージェントシステムの需要が急速に高まっています。今回、LangGraphの最新アップデート「langgraph_supervisor」を活用し、わずか30分以内でSupervisor型マルチエージェントシステムを構築した実例をご紹介します。このシステムは、複数の専門エージェントを中央のスーパーバイザーが効率的に調整・連携させる仕組みとなって

KINTO テクノロジーズの酒巻裕也です。 普段はデータの分析から施策提案、機械学習を用いた機能の開発に従事しています。 以前は Prism Japan のAI機能開発を担当していました。 社内で Cursor と GitHub Copilot の比較検証を行ったので、その結果をご紹介します。 前提 KINTOテクノロジーズ社内では GitHub Copilot が標準備品として使えるルールがある。 Cursor エディタを利用することで、さらに生産性の向上が見込めないか、検証する。 Cursor AIを

👋 Introduction Hi there! I’m Moji, the product designer behind Toyota Community by KINTO platform. Today, I’m excited to share the story behind its creation; a journey of collaboration, innovation, and designing with purpose. For me, design goes far beyon

はじめに

もしも、映画史に残る感動的な場面を、最新のAI技術で蘇らせることができたら…？ こんにちは、佐藤です。 皆さんは、 名作映画 といわれたら何を思い浮かべますか？ 私は最近初めて映画 『タイタニック』 を見たのですが、やはり名作といわれるだけありますね…。 結末を知っていても楽しめるのはまさに不朽の名作といわれる所以だと感じました。 さて、タイタニックの中で最も印象的なシーンの一つが、ジャックとローズが船首で腕を広げるシーンですよね。 今回は、 Amazon BedrockでLuma AI の「

はじめに

はじめに

エンジニアリングマネージャーをしています芦川です。 2025年01月22日にAWS様にAmazon Working Backwardsワークショップを開催してもらう機会があり、社内からオフラインで15名参加しました。また、その後の内容のおさらいイベントを社内で実施し、30名の参加があり、社内でもかなり反響があったと思います。今回、その内容を公開します！ ※AWS様提供の資料は非公開のため説明はテキストのみになります。 結論 結論から先に言ってしまいますが 参加してよかった！！ につきます。 企業が提供する

SCSKの畑です。 以前のエントリ の続き・・ではないのですが、データメンテナンス機能に関する言及という観点は同じなのでその2としました。今回は、データメンテナンス機能の対象となる Redshift の特性を踏まえた上で、アプリケーションの実装において考慮する必要があったポイント及び機能について記載します。Redshift そのものというよりは、DWH の特性とある程度言い換えて良いかもしれません。   アーキテクチャ図 今回主に言及するのは Redshift のみですが、前回エントリと関連した

AWS KMSの暗号化は、S3のデフォルト暗号化などで使われることが多いと思います。 オブジェクトをPutすると自動で暗号化されるため、**「実際にどんな処理が裏で動いているのか」**を意識していない方もいるのではないでしょうか？この記事ではS3を題材にしつつ、KMS暗号化の仕組みに焦点を当てて解説します。 「KMSで暗号化するから、Encryptの権限が必要です。」 これはありがちな誤解ですが、大体の場合は間違った理解です。なぜそうなのか？その理由を紐解いていきます。 CMKはどこにいる？ まずは鍵を作

概要 Amazon Web Services (AWS) クラウドを使う大きな利点として、利用したサービスに対してのみ料金を支払うことができる、という点があります。このきめ細かな制御と弾力性のあるモデルにより、 オンプレミスのインフラと比較して大幅なコスト削減を実現 できます。投資から最大限の価値を引き出すための手法であり、 Well-Architected Framework の基本的な柱の 1 つが、コスト最適化です。 長い間、コスト最適化は財務チームが毎月月末に実施する遡及的な取り組みと考えられてい

本記事は 2025 年 2 月 17 日に公開された “ Streamline Development with New Amazon Q Developer Agents ” を翻訳したものです。 ソフトウェア開発が急速に進化し続ける中で、開発者はワークフローの効率化、コード品質の向上、生産性の向上を支援するツールを常に求めています。Amazon Web Services (AWS) は、このニーズに応えるべく、 Amazon Q Developer に強力な新しい AI エージェントを導入しました。