昨今、業務で利用するクラウドサービス（SaaS）が増加するにつれて、「過去類を見ないほど業務ファイルが分断され、ファイルを見つけることがますます困難になっている」といった課題を感じていませんか？  「ファイルはDropboxにあるはずだけど、メールやチャットでやり取りしたかも…」「どのツールで届いたか覚えていない」と、1つ1つのツールを開いて探すのは非常に非効率です。 そんな課題を解決するのが、AIを活用した新しいユニバーサル検索＆ガバナンスツール「Dropbox Dash for Busine

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。 Findy AI+ は、AIツールを導入したけれど、実際にどれくらい効果があるのかという問いに対して定量的に答えるための分析ワークフローを新たにリリースしました。 今回は、これらのワークフローを使って実際にどのような示唆を得られるのかについて実践形式で紹介します。AIツールを導入したものの効果が見えづらいと感じているEMやPdM、チームの活用状況を把握したいエンジニアの方に向けて、MCPサーバーとGitHub Action

こんにちは。SCSK渡辺(大)です。 シティーハンターの実写映画が続編制作決定したらしく、来年の配信が楽しみです。 今回はPower Automate（以下、PA）に業務で触る機会があったので、その時にAIに色々と相談して知った小技について書いてみました。 長くなったフローを「スコープ」でスッキリまとめる 概要 複雑なフローを作ると、アクションの数が数十個になり、スクロールするだけで一苦労……という状態になりがちです。 そんな時に大活躍するのが「スコープ（Scope）」アクションです。 スコープを使えば、

こんにちは、イノベーションセンターの石禾（GitHub： rhisawa ）です。NTTドコモビジネス内製OT向け侵入検知システム（OT-IDS）であるOsecTの開発・運用・拡販業務に取り組んでおります。 このたび、米国マイアミで開催された大規模OTセキュリティカンファレンスS4x26にOsecTのスポンサー出展および聴講参加してまいりました。本記事では、世界中の専門家が集結した現地の模様と、最新のOTセキュリティトレンドについてお伝えします。 OTセキュリティとは OsecTとは S4x26の概要 ス

🏁 この記事の目的 こんにちは。NTTDATAのTC事業部の近藤秀明です。 この記事では、LLMをシステムに組み込んでニュースパーソナライズロジックの精度評価を自動で回す、LLM評価ワークフロー（パイプライン）を作ってみた話をご紹介します。 生成AIを「ワークフロー」として制御することで評価基準を一定に保ち、人間の確認稼働を削減する。さらに、LLMに評価させるだけでなく、「どのカテゴリの分類が、なぜ上手くいっていないのか」という改善レポートまで自動生成させる──。 そんな「評価ワークフローへのLLM活用」

こんにちは、SCSKの松岡です🚩 SCSKが提供しているクラウドデータ活用サービスでは、データドリブン経営実現のためのステップを、「活用基盤」「可視化・分析」「連携・蓄積」「マネジメント」「高度活用」の5つに定義しています。 各ステップを実現するためのポイントと、さらにそれらを支えるモダンデータスタックの設計についてご紹介します！   データドリブン経営のための5つのステップ AWS データ活用｜サービス｜企業のDX戦略を加速するハイブリッドクラウドソリューション SCSKで提供しているクラウド

話すこと LLM プロバイダー（Azure OpenAI / Vertex AI / Anthrop ...

はじめに セーフィー株式会社 開発本部 ソリューション開発部の土井 慎也です。 皆さん、他人のプロジェクトや、あるいは自社のサービスのリリースノートって、隅々まで読んでいますか？ 正直に告白すると、私は面倒くさくてしっかりとは読めていません。 「新機能が追加されました！詳細は以下の箇条書きをチェックしてください」 ……いや、文字が多くてパッと見で何が変わったのか分からないな。 そんな風にブラウザのタブを閉じてしまった経験は、誰しもあるのではないでしょうか。 せっかく開発者が心血を注いで実装した機能も、伝わ

前回 Gensparkとは？をご紹介しましたが、今回は Genspark の音声入力ツール Speakly を紹介します。 エージェント型AI Gensparkとは？ 次世代型AIオールインワンワークスペース Genspark（ジェンスパーク）AI ワークスペース 3.0 について紹介します。 blog.usize-tech.com 2026.03.24   Speakly とは？ Speakly（スピークリー） とは、エージェント型AI（AIエージェント）Genspark が開発・提供する、

DBRE (DataBase Reliability Engineering)チームの taka-h です。 大規模なデータ更新や削除は、やりたいこと自体はSQLで表現できても、そのまま一度に実行すると運用上のリスクが高くなります。例えば大きなトランザクションが発生すると、レプリケーション遅延やDB負荷の増大、UNDOログの肥大化などにつながり、結果としてサービス影響を招く可能性があります。 そこで私たちは、UPDATE/DELETEのような「最終的にやりたい操作」をSQLに近い形で記述しつつ、実行時には

サーバーワークスの尾崎です。 SNSで Andrej Karpathy 氏の autoresearch が話題になっていました。AIエージェントにLLMの学習を自律的に改善させるフレームワークです。面白そうだったので「このパターン、LLM学習以外にも使えるのでは？」と思い、手近な題材として社内アプリケーションのバックエンドテスト（pytest）の実行時間短縮を試してみることにしました。 github.com autoresearch とは テスト速度改善に応用してみた やったこと: autoresearc

みなさん、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの木村です。 関東では先週から桜が咲いていてとても癒されています。 そんな先週の 3 月 26 日には、 Amazon Quick が東京リージョンにて一般提供開始されました。日本のお客様がより便利に使えるようになりましたので、ぜひお試しいただければと思います。 「 AWS ジャパン生成 AI 実用化推進プログラム 」も引き続き募集中ですのでよろしくお願いします。 それでは、3 月 23 日週の生成 AI with AWS界隈のニュースを見ていきまし

高精度・軽量な姿勢推定AIモデル「RTMPose」を、大規模なフレームワークなしで手軽に利用できる推論ライブラリ「rtmlib」を紹介します。rtmlibは依存関係が少なく、Pythonから簡単に骨格推定を実行できます。本記事ではその特徴やAPI構成、Pythonでの具体的な実装例を解説します

はじめに こんにちは！テクノロジー戦略室AIMLチームで半年間内定者インターンをしていたYFです。 「AIエージェントってそんなにプログラム書くわけでもないし、1週間くらいでサクッと作れるでしょ？」 …開発を始める前の私は、正直そう思っていました。 今回は、私が内定者インターンとして開発に携わったクラウドコスト調査AIエージェント「マッコーリー」の開発の裏側をお話しします。 結論から言うと、プロトタイプは３日で動きましたが、そこから実業務に耐えうるレベルまでエージェントを安定稼働させる道のりは決してスマー

目次 はじめに AIの発展と開発スピードの変化 PRレビューの負荷 レビューに要する時間の増加 レビューの何が負荷なのか レビュー負荷への対処 仕組みでの対処 Claude Code plugin を活用したレビューの効率化 エージェント構成の概要 レビュー結果の出力イメージ 仕組み 課題 おわりに はじめに こんにちは。 開発本部開発1部トモニテ開発部所属の庄司( @ktanonymous )です。 最近では、AI の性能向上や開発フレームワークの進化による開発スピードの向上に伴い、 これまで以上に大量