ラク スが開発環境を進化させ続ける理由 こんにちは。エンジニア リングマ ネージャーの iketomo（いけとも） と申します。 多くの開発組織にとって、開発力を高め、エンジニアが活躍できる環境を整えることは重要な課題です。 開発環境は単なる「働く場所」ではなく、エンジニアが最大限の力を発揮し開発生産性を高めることが、顧客に価値を届けるための基盤だからです。 ソフトウェア開発の世界は日々進化し、新しい技術が次々と生まれています。また、市場の変化も加速しています。 この変化に対応するためには、開発力と組織の

こんにちは、Data&Analysis部(D&A)です。 D&Aでは週1回、機械学習の勉強会を開催しており、本記事は、勉強会の内容を生成AIを活用して記事にまとめたものものです。 ※勉強会内容公開の経緯は こちら ※過去の勉強会は「社内勉強会」タグからもご覧いただけます。 概要 Qwen2-VL の概要 技術的な特徴 主なベンチマーク結果と性能 関連モデル モデルの利用とライセンス 結論と感想 参考リンク 概要 今回の勉強会ではAlibaba Cloud が開発した Vision-

本ブログはAWSブログ “ Globalizing Smart Manufacturing’s Boundless Potential with AWS Outposts “を翻訳したものです。翻訳はソリューションアーキテクトの山本直志が行いました。 はじめに： 今日の製造業の環境において、組織は人工知能 (AI)、機械学習 (ML)、データ分析、Internet of Things (IoT)、そしてクラウドコンピューティングを統合しています。これらのテクノロジーは、様々な製造プロセスにおける効率性、品

こんにちは、@ultaroです！ 前回の記事「Gitだけじゃない！知っておきたいバージョン管理システムの歴史と進化」はご覧いただけましたでしょうか？

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1. AIモデルの進化 近年、生成AIの進化は飛躍的に進んでおり、特に大規模言語モデル（LLM）の発展は目覚ましいものがあります。GPT-3が登場した2020年以降、AIモデルはより高精度で柔軟なテキスト生成を可能にする方向へと進化してきました。GPT-3.5、GPT-4といったOpenAIのモデルの発展に加え、AnthropicのClaudeシリーズ、MetaのLlamaシリーズ、Google DeepMindのGeminiシリーズなど、各社が競争を繰り広げています。 この進化の背景には、モデルサイズの

この記事は 「 Harnessing Generative AI on AWS to Transform Retail Insights 」（記事公開日： 2025 年 1 月 31 日）の翻訳記事です。 Tapestry は、グローバルな高級ファッションブランドを扱う会社で、Coach、Kate Spade New York、Stuart Weitzman といった著名なブランドを傘下に持っています。世界中に 1,400 を超える小売店舗を展開し、18,000 人を超える従業員を抱える Tapestry

はじめに：経費精算業務の現状と課題 当社は、経費精算業務を効率化するプロダクト「楽楽精算」を提供しています。 現在、多くの企業が紙や Excel で経費精算業務を行っており、申請から承認までに膨大な時間を要しています。 特に手作業による申請チェックや書類不備の差し戻しが、 経理 担当者の業務負担を増大させる要因となっています。 このような状況では、 経理 担当者が業績管理や予算策定といったコア業務に集中することが難しくなります。 こうした問題を解決するため、 「楽楽精算」ではプロダクトでのAI活用を一層推

こんにちは。クラウドエースの三原です。 運よく話題の Devin に触る機会があったので、備忘録もかねて整理したいと思います。 (公式ドキュメントから読み解ける内容以上のものは無いので公開の意義に悩みましたが、アウトプットの練習も兼ねて...) この記事の目的 Devin の生成する成果物の品質やパフォーマンスを上げるための施策を考えます。 Devin is 何 Devin は生成 AI を活用して以下のような事が可能です。 ・自律的なコードの修正 ・ユニットテストコードの実行 ・Git ホスティングサー

こんにちは、イノベーションセンターの鈴ヶ嶺です。普段は AI/ML システムに関する業務に従事しています。 本記事では、CUDA 12.8 から追加された Checkpoint API の概要について解説します。 まず、Checkpoint のユースケースやこれまでの NVIDIA CUDA における Checkpoint の試みなどの背景を説明し、新たに追加された CUDA Checkpointing について解説します。 さらに実際に実装し、torchvision や transformers などの

はじめに こんにちは！年度末で複数プロジェクトにてんやわんやのなーがです。皆さん生成AI使っていますか？DeepSeekやDifyなど最近は特に新しいAIサービスの大豊作となっています。前回はDifyの内容についてでしたが、今回はClaude Code使ってみたについて書こうと思います。 Claude Code Claudeは最近3.7がリリースされたのでご存知の方も多いと思います。 Claude Code は2週間前にリリースされたターミナル上でClaudeを使って自然言語コマンドを通じてより速くコーデ

QAグループの中西です。(技術広報もKINTO FACTORY開発も色々兼務でやっています^^) 今年、私たちKINTOテクノロジーズは「AIファースト」「リリースファースト」を掲げ、QAグループとしてもAIを活用してリリース速度を向上させる取り組みを進めています。 今回は、そんな思いを持つQAメンバーが集まり、 「こんなことができると良いな」 「こんなことをやってみたい！」 という気持ちをワイワイと語り合うブレインストーミングを行いました。 この記事では、そこで出てきた魅力的なアイデアを紹介し、AIとQ

 

本記事は 2025 年 2 月 26 日に公開された “ AWS Chatbot is now named Amazon Q Developer ” を翻訳したものです。 本日、AWS Chatbot が Amazon Q Developer に名称変更されたことを発表します。（訳註: 管理コンソールでは「Amazon Q Developer in chat applications (旧称: AWS Chatbot)」と表示されます。）これにより、生成 AI を活用した機能を通じて、開発者の生産性が向上

こんにちは、Insight Edgeでリードデータサイエンティストを務めている ヒメネス（Jiménez） です！ 前回の投稿 から丸1年経ちましたが、改めて皆さんと知識共有できればと思います。今回は、話題のOpen Source LLM（Llama, Mistral, DeepSeek等）をローカルで実行する方法を紹介します。 目次 LM Studioの紹介 LLMをローカルで実行 準備 Pythonプログラムから実行 単体実行 OpenAIを通した実行 活用例：討論する哲学者 哲学者の定義 討論内容の