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技術ブログまとめ
「人工知能」に関連する技術ブログ
「人工知能」に関連する技術ブログ
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2025年07月23日
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Amazon MSKを構築してDatabricksクラスタから接続してみた
はじめに Databricksビジネス推進室の下山です。 リアルタイムデータ処理やイベントストリーミングがますます注目される昨今、「Apache Kafka × Databricks」という構成を試してみたい方も多いのではないでしょうか? 本記事では、Apache KafkaのAmazon Web Services(AWS)マネージドサービスである Amazon MSK を構築し、EC2上のKafkaクライアントからメッセージを送信し、Databricksクラスタにてメッセージを受信する一連の流れをご紹介
AWS
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Salesforce
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Tableau
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データ分析
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人工知能
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ビッグデータ
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プロジェクトマネジメント
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設計
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Snowflake
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DX
NTTデータ
2025年07月22日
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AIに全権委任したら黒☆魔☆術コードが生まれた話 - 生成AIハッカソンで試したVibe Coding実践録
こんにちは!テクノロジー戦略室AI推進チームの苑田です! AWS Summit 2025 生成AIハッカソンがあり、全部で150チームほど参加した中、 準優勝 することができました!その時に試したAI駆動開発を時系列順でまとめました! 作成したアプリに関しては別のメンバーが記事を書いてくれたので、一緒にみてもらえるとイメージしやすいと思います! AWS Summit 生成AIハッカソンで準優勝しました! AI駆動開発で使用したツール GitHub Copilot GitHub Copilot Coding
Docker
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GitHub
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ハッカソン
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人工知能
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フロントエンド
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テスト
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API
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設計
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大規模言語モデル(LLM)
,
MCP
レバレジーズ 株式会社
2025年07月22日
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QAはAIをどのように捉えるべきか – QAカンファレンス参加レポート
こんにちは。メルペイQAチームの@uni0110です。 私は6月にスコットランドのエディンバラで開催された EuroSTARカンファレンス に参加しました。EuroSTARは世界的に有名なQAカンファレンスの一つで、今年は4日間にわたり60以上のチュートリアル、セッション、キーノートが行われました。約350社から1000人以上が参加した大規模なカンファレンスです。 テーマはAI on Trial 今年のカンファレンスで最も注目されたテーマはAIでした。参加者との会話でも、「あなたの会社ではAIをどのように
セキュリティ
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人工知能
,
テスト
株式会社メルカリ
2025年07月22日
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食事画像の栄養素推定をLLM・RAGで精度向上できるか検証しました
はじめに こんにちは、デリッシュキッチン開発部でソフトウェアエンジニアをしている新谷です。 エブリーの開発部では、日常業務から離れて新しい技術やアイデアに挑戦する「挑戦week」という取り組みを定期的に開催しています。 今回は限定的に2日間という短期間での開催でしたが、この挑戦weekを活用し、ヘルシカの画像解析機能の精度をさらに高めることを目指して、技術検証として性質の異なる2つのAIアプローチを構築・比較しましたので、その内容についてご紹介します。 ※ 挑戦weekの詳細については過去の記事で紹介して
AWS
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人工知能
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データベース
,
アーキテクチャ
,
設計
,
大規模言語モデル(LLM)
株式会社エブリー
2025年07月22日
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AWS Summit Japan 2025 で次世代のフードマネジメントに挑戦! AI と IoT で実現する スマート廃棄物管理
はじめに 2025 年 6 月 26 日に AWS Summit Japan 2025 の AWS Builders’ Fair にて、カメラと重量センサーを活用した新しいスマート廃棄物管理ソリューションを展示しました。これは、過去に AWS Blog で紹介されたソリューションを基に、日本の食品を取り扱う企業が直面する課題に合わせて改良を加えたものです。 特に外食企業やスーパーマーケットでは、「何が」「どこで」「どれくらい」廃棄されているかの把握が重要な課題となっています。従来の手作業による管理では多大
AWS
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Raspberry Pi
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IoT
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人工知能
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インフラ
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ネットワーク
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アーキテクチャ
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ハードウェア
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大規模言語モデル(LLM)
AWS
2025年07月22日
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AIx知財戦略の奥深さに気付けたAI Labでのインターン
はじめに はじめまして、2025年1月から約半年間、AI Labの AI Strategy& ...
キャリア
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人工知能
,
ロボット
,
設計
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学生
CyberAgent
2025年07月19日
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SRE NEXT 2025振り返り - KINTOテクノロジーズの運営メンバーによる座談会
1. イベント概要 2025年7月11日、12日に5回目の開催となるSRE NEXTが開催されました。弊社はプラチナスポンサーとして、企業ブースの出展とスポンサーセッションへの登壇をしました。 数多くの素晴らしいセッションに加え、スポンサーブースや書籍コーナーにて多くの方々と交流させていただくことができ、非常に貴重な2日間を過ごすことができました。 本記事では、今回が初出展となったKINTOテクノロジーズのメンバーとイベントを振り返る座談会をした結果についてお伝えします。 2. KINTOテクノロジーズと
セキュリティ
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キャリア
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人工知能
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インフラ
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SRE
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学生
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開発プロセス
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モビリティ
KINTOテクノロジーズ
2025年07月18日
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Strands Agentsを試してみた話
はじめに こんにちは! KINTOテクノロジーズのデータ戦略部DataOpsG所属の上平です。 普段は社内のデータ分析基盤と「cirro」というAIを活用した社内アプリの開発・保守・運用を担当しています。 「cirro」では、AIにAmazon Bedrockを利用しており、Bedrockの呼び出しにはAWSのConverse APIを使用しています。 本記事では、「cirro」にツールや子エージェントの機能を実装するために、ローカル環境でStrands Agentsを検証した事例をご紹介します。 本記事
AWS
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Python
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データ分析
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人工知能
,
OSS
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組み込み
KINTOテクノロジーズ
2025年07月18日
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Pythonで始めるリランカー実装:mixedbread-ai、Alibaba-NLP、OpenAI GPTを比べてみた
mixedbread-ai/ Alibaba-NLP / OpenAI GPTによるリランキング【実装サンプル付き】 はじめに RAGをはじめとする現代の情報検索システムでは、「リランカー(Reranker)」と呼ばれる仕組みが使われることがあります。 検索候補を単にキーワードマッチやベクトル検索でピックアップするだけでなく、さらに高精度なモデル(=リランカー)で再スコアリング(再ランキング)することで、ユーザーが本当に求めている情報を上位に表示できます。 本記事では、筆者が実際に業務中の検証作業で利用し
Python
,
人工知能
,
API
,
ChatGPT
株式会社ラクス
2025年07月18日
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【コーディング知識不要】Geminiの新機能で、プログラミング知識がなくても簡単にAIアプリが作れる時代へ。
対話から創造へ:共同作業スペース「Canvas」 本題に入る前に、この新機能が搭載されているGeminiの「Canvas」について簡単にご説明します。
プログラミング
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HTML
,
人工知能
,
サーバーサイド
,
API
,
Google Workspace
吉積情報株式会社
2025年07月18日
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Android で機械学習機能を実装してみる
はじめに こんにちは、デリッシュキッチンでクライアントエンジニアを担当している kikuchi です。 近年 AI 技術の発展が著しく、中でも生成 AI がかなりの勢いで発展し、普段使いや仕事で ChatGPT などの生成 AI のサービスを取り入れる方や企業が多くなってきました。 今回は多くの場合で生成 AI の機能を実現している機械学習 (ML : Machine Learning) について、Android アプリで簡単に実装する方法に触れてみたいと思います。 なお、弊社は開発生産性の向上などを目的
Android
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セキュリティ
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機械学習
,
人工知能
,
API
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ChatGPT
,
大規模言語モデル(LLM)
,
Cursor
株式会社エブリー
2025年07月18日
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AIで広がる可能性!親が働く会社で最先端に近づくサマースクール
こんにちは。SHIFT社内広報チームです。 SHIFTグループでは2021年より、夏休みに従業員の子どもたち(小学生)を東京本社でお預かりし、さまざまなコンテンツを提供する「 シフトモ Kidsサマースクール」 を開催しています。そして今年も10日間開催して参ります!
人工知能
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キッズ
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スクール
,
学生
SHIFT EVOLVE
2025年07月17日
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GitHub Copilot と Azure の新機能を使って Terraform コードの作成を効率化してみた
はじめに 生成AIの活用によってIaCのコード作成は大幅に効率化されてきているように思います。 特にTerraformにおいては、HashiCorp社からMCP(Model Context Protocol)Serverが提供されたことで、プロバイダやモジュールの情報取得精度が上がり、出力されるコードの品質が格段に向上したと感じています。 一方で、コード生成時に最も重要なのは「何を作りたいか」のコンテキストです。 特にIaCの場合はコードで様々なパラメータを定義していくため、期待するコードを得るには細かく
Azure
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Docker
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GitHub
,
Windows
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人工知能
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IaC
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インフラ
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テスト
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Terraform
,
MCP
NTTデータ
2025年07月17日
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C/C++の世界に閉じこもっていたオジサンがPythonに触れてみる ~基礎編~ 第1/10回
はじめに こんにちは、NTTデータに勤務する一人のオジサンです。 これまでC/C++言語を使って、がっつりとポインタやら参照やらに向き合いながら、プログラムを書いてきました。構造体と仲良くなり、クラスに振り回され、newとdeleteに責任を持つ。そんな人生でした。 しかし時代は変わり、AIだ、データサイエンスだ、機械学習だと騒がれる中、「とりあえずPythonに触れないとまずい」という危機感に駆られて、Pythonの世界へ足を踏み入れた。。。 そんなオジサンの独り言です。 開発スタイルの違いを噛みしめる
Python
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アルゴリズム
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機械学習
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人工知能
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ハードウェア
,
設計
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データサイエンス
NTTデータ
2025年07月17日
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100人をマネジメントした指揮者が 新卒で挑戦した「不確実性」と向き合うチームビルディング
こんにちは!25卒エンジニアの夕田です! 「このプロジェクト、本当に終わるのかな?」 エンジニアであれば、誰もが一度はそんな不安に駆られたことがあるのではないでしょうか。 漠然としたゴール、曖昧な要件、先の見えない課題の山……。 まるで霧の中を手探りで進むように、開発の現場には常に「不確実性」がつきまといます。 私自身、学生時代に指揮者として団体を率いてきた経験があります。 音楽の世界も、エンジニアリングとよく似ています。 演奏会という「本番」に向けて、多くのメンバーがそれぞれのパートを練習し、最終的に一
アジャイル
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機械学習
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人工知能
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ゲーム
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チームビルディング
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設計
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学生
セーフィー株式会社
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