5 月 15 日、NVIDIA B200 を搭載した Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) P6-B200 インスタンス の一般公開を開始しました。この新しいインスタンスは、 人工知能 (AI) 、 機械学習 (ML) 、 ハイパフォーマンスコンピューティング (HPC) アプリケーションにおける高いパフォーマンスとスケーラビリティへのニーズに応えます。 Amazon EC2 P6-B200 インスタンスは GPU 対応の幅広いワークロードを高速化しますが、中

こんにちは、Insight Edge デザイナーの水上（みずかみ）です。 2023年5月にジョインさせていただき、Insight Edgeが発信する様々なデザインを担当しております。 今回は、近年話題になっている3D生成AIツール「 Luma 」を使ったビジュアルデザイン制作について、私自身が行った実験とその気づきを交えながらご紹介したいと思います。 Lumaとは？ 未来都市のアイデアをビジュアル化する実験 美しい写真を再現するアプローチ 発散と収束：ビジュアル化のプロセスでの使い分け 正しい模倣と、デザ

G-gen の杉村です。Google Cloud（旧称 GCP）の認定資格である Generative AI Leader 資格の試験対策情報を紹介します。 基本的な情報 Generative AI Leader とは 難易度 出題傾向 試験対策 生成 AI の基礎 生成 AI と基盤モデル データタイプ 学習方法 生成 AI ソリューションのレイヤー エージェント エージェントとは 種類 ユースケース ツール 推論ループ Google Cloud の生成 AI サービス Vertex AI Vertex

こんにちは こんにちは、2025年2月入社の hayashi-d1125 です！ 本記事では、2025年2月入社のみなさまに、入社直後の感想をお伺いし、まとめてみました。 KINTOテクノロジーズ（以下、KTC）に興味のある方、そして、今回参加下さったメンバーへの振り返りとして有益なコンテンツになればいいなと思います！ 佐竹 康晴 自己紹介 新サービス開発部 プロジェクト推進Gの佐竹です。 社内で新たに企画するプロダクトやプロジェクトのPdM/PMを担当しています。 所属チームの体制は？ プロジェクト推進

はじめに @t_wadaさんの 「Agentic Coding とは Reconciliation Loop である」 という金言を踏まえて、自分なりに咀嚼し、この前提でよりよくAgentic Codingを実現するための実装パターンを考察した内容となります。 https://x.com/t_wada/status/1922110843270885789 「ここで記載した実装パターンでAgentic Codingが上手くいった！」…というもの ではない こ

こんにちは、グループデータ本部データサイエンスグループの清田です。 昨年の DEIM 2024 に引き続き、「 第17回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム（通称DEIM 2025） 」に参加・登壇してきましたので、その様子を報告いたします。 www.lifull.blog 過去最大の開催規模 生成AI・大規模言語モデル研究の盛況 DEIMの参入障壁を下げる取り組み LIFULLのスポンサー活動とデータセット提供 今後の展開：新たなデータセット提供に向けて おわりに 過去最大の開催規模 DEIM

目次 はじめに 2024年度の振り返りと改善点 成果 課題 課題の解消に向けた施策について 研修の目的・カリキュラム 研修の目的 カリキュラム CTO からのメッセージ 活躍した新卒2年目エンジニアからのメッセージ バックエンド/インフラ講義 モバイル講義 Web 講義 データ講義 次回に向けて おわりに はじめに こんにちは。 トモニテ開発部ソフトウェアエンジニア兼、CTO室Dev Enableグループの庄司( ktanonymous )です。 本記事では、2024年度から実施を始め、第2回目となる20

G-genの福井です。Google Cloud の Document AI を使い、独自 OCR モデルを開発する手順を紹介します。 はじめに 当記事の概要 Document AI とは カスタム エクストラクタとは 事前準備 サンプルレシート画像の準備 カスタム エクストラクタの作成 プロセッサの作成 ラベルの定義 データセットの準備とインポート アノテーション作業 デプロイ・テスト 基盤モデルの新しいバージョンを作成 デプロイ テスト API 呼び出し はじめに 当記事の概要 当記事では、Google

はじめに こんにちは。Developer Engagementブロックの @wiroha です。5月12日に「 Google Cloud Next 2025 Recap in ZOZO 」と題した、Google Cloud Next 2025の振り返りイベントをオンラインで開催しました。 zozotech-inc.connpass.com 本振り返りイベントの前提となるGoogle Cloud Next 2025の参加レポート記事を先月公開しています。現地の写真等もありますのであわせてご覧ください。 te

はじめに ジーニーグループ、CATS株式会社の開発部部長をしております前田です。 ジーニーグループではJAPAN AI株式会社を筆頭に AI 活用を猛烈に推進しておりまして、それはグループ内においても例外なく、AI を用いた生産性改善、開発・運用、セールスやマーケティング活動などへ幅広く積極的に活かされています。 さて、CATS株式会社ではエンジニア組織の生産性向上に向けて Findy Team+ の利活用をしておりまして、大変ありがたい事に先日インタビュー記事を掲載頂きました。 「見える化」により自発的

G-genの杉村です。当記事では、Google Cloud の Gemini モデルなどの旧バージョンの廃止に関する注意点、そして組織内で該当モデルが使用されているかを確認する方法について解説します。 Gemini モデルのライフサイクルと廃止 廃止対象モデルとスケジュール 廃止予定モデルの使用状況確認方法 概要 課金レポートからの確認 データアクセス監査ログでの確認 推奨される対応 Gemini モデルのライフサイクルと廃止 Google Cloud の Vertex AI では、生成 AI モデルが継

生成AI（LLM） の急速な進化と普及は、私たちの働き方やサービス提供のあり方を大きく変えつつあります。日々の業務でLLMを活用することで生産性を向上させたり、LLMを組み込んだ革新的なサービスを提供したりするなど、「攻め」の姿勢でAIを活用する動きが加速しています。しかし、その利便性の裏側には、従来のシステムとは異なる新たなセキュリティリスクが潜んでおり、これらのリスクに適切に対応するための「守り」の戦略が不可欠となっています。 本ブログでは、LLMアプリケーションのセキュリティの難しさ、OWASP T

生成AI開発は内製できるか。推奨の作り方、実装ステップまで解説 2025.5.13 株式会社Laboro.AI　リードマーケター　熊谷勇一 執行役員 マーケティング部長　和田 崇 概　要 生成AIは、業務効率化から顧客対応、創造的な支援まで、さまざまなビジネス領域で革新を引き起こしています。本コラムでは、生成AIをゼロから開発する現実的な課題と限界を踏まえ、企業が取り組むべき導入ステップやカスタマイズ、導入時の注意点になどについて解説します。 目　次 ・ 生成AIとは何か 　・ 具体的な活用例 　・ 主な

本記事は 2025 年 4 月 17 日に公開された “ Announcing General Availability of GitLab Duo with Amazon Q ” を翻訳したものです。 本日（原文公開日 : 2025/4/17）、 GitLab Duo with Amazon Q の一般提供開始を発表できることを嬉しく思います。この新しいサービスは、 GitLab の DevSecOps プラットフォームと Amazon Q の生成 AI 機能を組み合わせた製品です。GitLab Duo

完全自動運転の実現を目指すTuringでは、Webスケールのデータセットで学習した大規模視覚言語モデル（VLM）の持つ「常識」を利用することで、幅広い状況に対応できる自動運転モデルの開発を実現できると考えています。 この目標のもと、基盤AIチームでは2023年から視覚言語モデル「Heron」の開発に取り組んできました。 https://www.watch.impress.co.jp/docs/news/1529946.html VLMを自動運転に活用していく上で重要な要件の一つが「軽量」であることです。T