こんにちは。 ファインディ株式会社 で Tech Lead をやらせてもらってる戸田です。 現在のソフトウェア開発の世界は、生成AIの登場により大きな転換点を迎えています。 GitHub CopilotやClaude Codeなど生成AIを活用した開発支援ツールが次々と登場し、開発者の日常的なワークフローに組み込まれつつあります。 そのような状況の中で先日、Findy AI Meetupの記念すべき第1回を、2025年8月4日(月)に福岡にて開催致しました！ tech.findy.co.jp そのイベント

はじめに 2年目社員の藤岡、山本です。2025年8月のAI博覧会 Summer 2025に参加してきました。近年急速に進化する生成AIの最新動向や活用事例を学ぶ絶好の機会となりましたので、その内容と得られた知見をシェアしたいと思います。 AI博覧会とは AI博覧会 は、国内最大級の人工知能技術の展示会・カンファレンスです。企業や研究機関による最新AI技術の展示、実践的な活用事例の紹介、専門家によるセミナーなどが行われる総合イベントです。基本的に年に2回以上（春・夏など）開催され、今回は2025年夏の開催と

8月13日に紀尾井町オフィスにて、生成AI利活用事例に関するLT会「Hacking Fest 2025 Summer」を開催しました。当日はオフライン・オンライン合わせて多くの方にご参加いただき、20...

本記事は KINTO テクノロジーズ (KTC) の AI ファースト Group による寄稿です。 はじめに KINTO テクノロジーズ (以下 KTC) は、クルマのサブスクリプションサービス「KINTO」をはじめとするさまざまなモビリティサービスを展開している トヨタ関連グループ会社です。近年、生成 AI の急速な発展により、ビジネスプロセスの自動化や顧客体験の向上が可能になってきました。KTC でもこの技術革新の波に乗り、 Amazon Bedrock を活用した AI エージェント開発・共有基盤

はじめに こんにちは、新卒2年目エンジニアの紺谷です。 私はここ1年ほどSaaSプロダクトの運用保守チームで働いています。 普段は顧客や非エンジニアの社員からの問い合わせ対応（プロダクトの仕様の確認やバグ発生時の調査など）や、プロダクトや業務フローを改善していくための開発などをしています。 こういった仕事をやっていくにはプロダクトに使われている技術スタックについての理解はもちろん、プロダクトそのものの使い方や日々刻々と変わっていく仕様を把握したり、その業界特有の複雑なビジネスロジックを理解していくことが欠

はじめに BASEでソフトウェアエンジニアをしている Futoshi Endo（ @fendo181 ）といいます。 以前、同じチームの Kumar さんが以下のタイトルで記事を執筆されました。 「BASEでの開発体験を向上させるための取り組み」 devblog.thebase.in この記事では、生成AIの活用によって、メンバー全員がフロントエンドとバックエンドの両方を担当できるようになった、という挑戦について触れられていました。 今回のプロジェクトでは、メンバー全員がフロントエンドとバックエンドの両方

Hello. My name is Momoi ( @momoitter ), and I’m a designer in the Creative Office at KINTO Technologies. In this article, I’ll walk through the process of using Midjourney V7’s new Omni-Reference feature to keep the look of the original character KTC AI W

こんにちは。 株式会社SHIFTの能力開発部で検定や教育制度を開発をしている林 稔明（りんりん）です！ 日々、社員のみなさんの能力・スキルをどう伸ばせば現場で活躍できる人材になるのか、業務や作業を分解したり、人の行動について考えたりしています。

  本記事は 夏休みクラウド自由研究2025 8/26付の記事です 。 こんにちは。辻です。 先月、表題のAWS認定資格 Cloud Practitioner (CLF-C02) に合格しましたので、今回の自由研究として合格体験記を掲載致します。   はじめに 先日、AWS CLF-C02（クラウドプラクティショナー）を受験して合格しました。 出題形式 選択問題・CBT方式 出題数 65問 試験時間 90分 合格点 700点以上 受験料 16,500円（税込/2025年8月時点） 受験

こんにちは。ココナラ募集部のカヤと申します。私は社会人になってから、今のココナラが3社目になります。それまで様々な人たちと出会い、そして色々な事を教えていただきました。まだまだ力量が足りないと感じる日々を過ごしていますが、少なくとも新卒の頃よりは幾分ましになったのかなと思っています。 今回はこれまでの自分の経験上で この習慣を身につけておいてよかった この教えが自分を前へ進めてくれた 等と思った習慣やノウハウ・格言などをまとめてみたいと思います。特にタスクや問題をなんとか前に進めるために有用な習慣が多いと

はじめに こんにちは。フロントエンド開発課でチームリーダーをしています、北嶋です。 私が所属する開発部では、開発の 「スピードUP」と「生産性の向上」 を今年度の大きなテーマとして掲げています。 そこに向けて、私のチームでは開発プロセスの中でAI活用を実践していく 「AI駆動開発」 を推進することに、積極的に取り組んでいます。 本記事では、今年度から本格的にAI活用に取り組み始めた私たちが、どのようにAI活用を進めて、どのような成果や学びを得たのか、具体的な事例を交えながらご紹介できればと思います。 まだ

Neural Machine Translation – NLP White Paper Part 2 2025.8.21 Laboro.AI Inc.　Lead ML Researcher　Zhao Xinyi Introduction 日本語版（Japanese version）は こちら Since 2017, the Transformer architecture has dominated Neural Machine Translation (NMT), powering influenti

Neural Machine Translation – NLP White Paper Part 2 2025.8.21 Laboro.AI Inc.　Lead ML Researcher　Zhao Xinyi 日本語版（Japanese version）は こちら Here is NLP White Paper – Part1: Overview Introduction Since 2017, the Transformer architecture has dominated Neural Mac

キャプションやタグがなくても、テキストで近い画像を検索できる。そんな仕組みを、ElasticsearchとAIを組み合わせ試作しました。画像資産の整理や業務効率化に役立ちます。 Elasticsearch を選んだ理由はシンプルです。 ベクトル検索に強い： 画像やテキストを CLIP で 512 次元ベクトルに変換し、それをそのまま保存して KNN 検索できる。 スケールに強い： 最初は手元の16枚の画像でも、将来的に何千・何万枚に増えても同じ仕組みで動かせる。 検索をカスタマイズできる： 近似検索（速さ

ニューラル機械翻訳の研究動向　【連載】自然言語処理の研究動向　第2回 2025.8.19 株式会社Laboro.AI　リードMLリサーチャー　趙 心怡 リードマーケター　熊谷勇一 概　要 2017年以降、ニューラル機械翻訳（Neural Machine Translation, NMT）においてTransformerアーキテクチャが主流となり、XLM（Cross-lingual Language Model）、mBART（Multilingual BART）、mT5（Multilingual T5）といっ