はじめに AI と外部システムの連携を標準化する Model Context Protocol (MCP) が、2024 年後半に Anthropic 社から発表されて以来 [1]、界隈では大きな注目を集めています。AI が様々なツールやリソースへ簡単にアクセスできるようになる「AI のための USB-C」というコンセプトは非常に魅力的です。実際に MCP に対応する Cursor や Zed といった開発ツールやさまざまな MCP サーバーなどが登場したことでエコシステムは着実に広がり、盛り上がりを見せ

プロダクト開発部でTUNAGの開発をしている hisa です。 私たちの開発チームでは、プロダクトをより良く育てていくために、日々の開発の進め方やチームの体制について、試行錯誤を重ねてきました。 ただ、新機能の開発や日常的な対応を優先する中で、「手を入れたいのに後回しになってしまう」タスクが少しずつ積み上がっていく感覚もありました。 そうした状況を見直し、開発の質とスピードのバランスを取り戻す一手として、私たちはDevinの導入に踏み切りました。 この記事では、Devinをチームに迎えてからの変化や、活用

こんにちは！SCSKの八巻です。 Google Cloud にて利用できる『Google Agentspace』についてご存知でしょうか？？ Agentspaceを利用することで、 組織全体のコンテンツを連携させ、根拠に基づいたパーソナライズされた回答を生成する。 ワークフローアクションと連携してタスクを実行することで、従業員が必要な情報を適切なタイミングで入手する。 ことが可能となります。 Google Cloud 公式サイト： Google Agentspace | Google Cloud Goog

「生成AIを活用し、医療体験を根底から変えていく」 いち早く生成AIに目を付け、日本の医療体験そのものを変えるべく日々奮闘しているのが、カケハシの生成AI研究開発チームです。今回はPdMの高梨、エンジニアの相野谷、横田、坂尾が、カケハシにおける生成AI活用の現状と目指す未来についてお届けします。 医療体験を変えていくことは、決して夢物語ではない。AIと自分たちの技術を信じて、正解も前例もない世界で地道に取り組む4人の奮闘ぶりを感じていただければと思います。 （文中に登場する高梨さんはリモートでの参加となり

今年の AWS Summit は 6/25 ・6/26 に開催されます。そこで AI エージェントのハッカソン『AWS Summit Japan 2025 生成 AI ハッカソン』も開催され、テーマは「 使いたおして「〇〇」を実現する AI エージェント爆誕祭」となります。本ハッカソンのエントリー締め切りは 5/13 で、審査員及びナビゲーターとして昨年の AWS Summit、さらに 2024 年 10 月に開催した AWS AI Day ハッカソンでもご協力いただいた QuizKnock 様にご協力い

こんにちは、 AIチームの戸田です 今回は先日LangChainから発表された LangGraph CodeAct を E2B の仮想環境で動かしてみようと思います。CodeActは最近注目を集めているAI AgentのTool連携における新しいパラダイムで、Function Callingのような従来のツール使用方法とは一風変わった手法です。本記事ではCodeActを安全に実行するための方法と、その可能性について紹介します。 CodeActとは CodeActは、AI AgentがToolを利用する際の

応用AIエンジニアのスキルを最大限活かせるMCPの現在と未来を解説。LLM活用経験を持つエンジニアが ...

本記事は 2025 年 4 月 1 日に AWS Machine Learning Blog で公開された Harness the power of MCP servers with Amazon Bedrock Agents を翻訳したものです。翻訳はプロフェッショナルサービスの松永大河が担当しました。 AI エージェントは大規模言語モデル (LLM) の機能を拡張する技術で、操作全体のコンテキストを維持し外部システムとの連携、複雑なワークフローなどを行います。 Amazon Bedrock Agent

こんにちは！日夜アップデートされる新技術の波に揉まれている、ソリューションアーキテクトの岩根です。 普段は 製造業にまつわるブログ ばかり書いていますが、生成 AI 関連のブログにチャレンジしてみようと思います。 はじめに 昨今、コーディング支援エージェントが話題となっています。大規模言語モデルに自然言語で指示を与えることで、ソフトウェアのコードを生成・修正させるという、新しいプログラミング体験を提供するものです。OSS などでも広がりを見せています。AWS からは、 Amazon Q Developer

 

こんにちは、 AIチームの戸田です 今回はPythonでリアルタイムなAIアプリケーションを作る際に役立つライブラリ、 FastRTC を使って簡単なVoicebotを構築してみたいと思います。 FastRTC https://fastrtc.org/ FastRTCは、Pythonでリアルタイムの音声およびビデオストリーミングアプリケーションを構築するためのライブラリです。 VoicebotのようなリアルタイムなAIアプリケーションを作るとなると、 WebRTC や websockets などの技術が必

G-gen の奥田です。本記事は Google Cloud Next '25 in Las Vegas の3日目に行われたソリューショントーク「 AI-powered cancer detection in medical imaging 」 のレポートです。 他の Google Cloud Next '25 の関連記事は Google Cloud Next '25 カテゴリ の記事一覧からご覧いただけます。 セッションの概要 AI を利用するための未来 マルチモーダル AI の力 検討要素 解決策の紹介

Muddy WebはMuddy = 泥臭いとして、Webフロントエンドの開発現場における話やケースス ...

TL;DR BigQuery MLを使うと、BigQuery上のデータに対する推論処理が BigQuery内 で完結できます。 Dataformからも当然呼び出せるので、推論対象データをBigQueryで準備できるのなら、 推論バッチ全体がBigQueryで完結します。 AIモデルは、Googleマネージドなモデルや、各自で用意したローカルモデルも利用できます。 きっかけ AI戦略室では、BigQueryで処理したデータに対して、AIモデルを用いたバッチ推論を多数実施しております。 その際、Vertex

TL; DR できます ただし、BigQuery 標準テーブルに入っているデータに対してのみであり、かつプレビュー機能を使う必要があります はじめに こんにちは。クラウドエースの田中です。 この記事では BigQuery にて 2025 年 4 月 3 日および 2025 年 4 月 4 日にリリースのあった機能の紹介を通して、BigQuery ML(以下、BQML) から LLM を呼び出した際の出力を、一定の形式にコントロールできるか検証していきます。 最後までお読みいただけたら幸いです。 リリース概