みなさん、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの池田です。 AI エージェントの活用に取り組む企業が増える中、「どこまで任せるか」「どう統制するか」というガバナンスの問いは多くの企業に共通する関心事になっています。本ブログでは、村田製作所様に寄稿いただき、その実践例をご紹介します。 AWS Summit Japan 2026 でも発表いただいた内容 であり、同様の検討を進めている方にとって参考になるはずです。 全社 3 万人規模の生成 AI 活用から、責任ある AI エージェント活用基盤へ 株式

はじめに こんにちは、NTT西日本の中川です。 生成AIやAIエージェントの話題で「MCP（Model Context Protocol）」という言葉をよく耳にするようになりました。「なんとなくAIとツールをつなぐもの」というイメージはあるものの、HostやServerといった用語が入り乱れ、説明文だけだとつかみにくいことがあります。。 本記事では、「今一度ちゃんと理解しよう」というスタンスで、MCPが何を解決するのか、Host・Client・Server の関係、Tools / Resources /

はじめに 背景 実案件で初めてClaude Codeを使って開発する機会がありました。私が担当したのは、Webアプリの新機能におけるAPIと画面の実装です。 これまでChatGPTなどの「チャット型AI」にコードを書かせたことはありましたが、Claude Codeのように直接ファイルシステムのコードを読み書きする「エージェント型AI」を使うのは初めてでした。 今回、業務のスケジュールと品質要求が存在する中で、本格的にAIコーディングを経験しました。

はじめに こんにちは、NTTデータグループAI技術部の太田です。 先日サンフランシスコで開催されたDatabricksのイベント「Data + AI Summit 2026」に現地参加してきました。 本カンファレンスでの注目トピックの一つとして「Genie」が大きく進化しました。これまでGenieというと「自然言語でデータに質問できるAI/BIアシスタント」という印象が強かったと思います。今回の発表では、Genieが単なる分析アシスタントから、ビジネスユーザから開発者まで幅広いユーザと共に業務を遂行するA

プロダクト開発やサービスデザインにおいて、ユーザーの体験を時系列で可視化する「カスタマージャーニーマップ」。ユーザー理解を深め、チームの目線を合わせるための強力なツールですが、作成する中で以下のような壁にぶつかったことはありませんか？ ユーザーの行動は並べられたけれど、その裏にある『真の感情』や『潜在的な課題（インサイト）』まで踏み込めていない気がする チーム内だけでブレインストーミングをしても、ありきたりな課題や、自分たちの都合の良い解釈ばかりが出てきてしまう こうした膠着状態を、ChatGPT、Gem

Cobuild紹介 Cobuildとは Cobuildは、自然言語の指示をもとにDataiku上でデータ活用やAI開発の流れを構築するAIアシスタントです。 Cobuildは「Dataikuでやりたいこと」を文章で伝えると、Flowやモデル、チャート、Wikiなどのたたき台を作る機能です。リリースされたばかりの機能のため、まずは実際に動作させるところまで試してみたいと思います。 Dataiku Cobuildによる支援 Cobuildは、Dataiku上の現在のプロジェクトや選択中のオブジェクトを文脈とし

今年も半分が過ぎました。2026年4-6月のサマリーです。 記事数・執筆者数 # この3ヶ月で13本の記事が投稿され、記事数は889になりました。 連載 # AIエージェントとシステムをつなぐMCP入門 # MCP(Model Context Protocol) は AI エージェントが外部サービスと通信するための仕様で、2024年に Anthropic 社によって初版がリリースされました。MCP を使用することで、AI エージェントは外部サービスの機能を効果的に利用できます。MCP の基本から実装まで段

こんにちは。アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 パートナー ソリューション アーキテクト の深井宣之です。 2026 年 4 月 28 日に「公共分野における AI 活用最新アップデート」と題した Webinar を開催しました。本ブログでは開催内容について Blog にまとめたものになります。投影資料もダウンロードすることが可能です。 本セッションでは、アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 パブリックセクター技術統括本部 CSM・プロトタイプ・パートナー ソリューション技術本部 本部長

はじめに こんにちは。レバレジーズ株式会社で研究員をしている永安です。普段は人材領域の推薦システムやLLMによる自動評価に関する研究開発に取り組んでいます。 2026年6月8日〜12日にGメッセ群馬で開催された、第40回人工知能学会全国大会（JSAI2026）に参加し、「人材領域における反実仮想機械学習を用いた相互推薦システムの説明手法」というテーマで発表してきました。 この記事では、JSAI2026全体の雰囲気と、私が個人的に面白いと感じた研究のトレンドを紹介します。事業会社の研究員の目線から見たJSA

Introduction Every AI session starts blank. You open a new chat, and you're back at square one: your preferred approach to error handling, the architectural constraint you settled on three weeks ago, the trade-off you already reasoned through and document

はじめに こんにちは。Research Engineerの髙瀬です。 最近のAI開発では、モデルが生成したテキストの品質を人間が手動でチェックする代わりに、別のLLM（大規模言語モデル）に採点させる「LLM-as-a-Judge」という手法が広く使われるようになっています。 以前の記事でも、LLM-as-a-JudgeをGPT-4とChatGPTで実際のタスクに適用し、「実務採用前に精度検証をすること」の重要性を紹介しました。 tech.revcomm.co.jp 今回はその一歩先の問いを扱います。 「評

最初はちょっとした好奇心のつもりだった ChatGPT や Claude の笑いのセンスは、ぼくとは合わない気がする。特に Claude とは、普段は友達のように分かり合えているのに、大喜利では全然分かり合えない。けれど本当はできるはずなんだ。そういう素朴な気持ちから全ては始まった。 当時は、 Claude の Agent skills が無茶苦茶盛り上がっていた。 Skills を作れば、 Claude は何の専門家にでもなれる。それなら大喜利のプロにだってなれるはずだ。 Chain of Though

はじめに こんにちは、Databricksビジネス推進室の澁谷です。 Databricksのブログで紹介されていたOSS「Omnigent」が気になったので、実際にローカル環境で触ってみました。 https://www.databricks.com/jp/blog/introducing-omnigent-meta-harness-combine-control-and-share-your-agents Omnigentは、Claude Code、Codex、自作エージェントなど、複数のAIエージェント

1. はじめに ChatGPTやClaudeのような汎用的なLLMサービスを業務に取り入れる動きが広がる一方、専門業務の現場で本格活用しようとすると、二つの課題にぶつかります。 一つは「生成AIだけでは業務を完遂できず、 […]

みなさん、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの三厨です。 いよいよ AWS Summit Japan 2026 が 6 月 25 日（木）、26 日（金）に幕張メッセで開催されます。今週は各業界ブースの見どころを紹介するブログが続々と公開されました。AI Scientist が実験用ロボットを自律操作する創薬向けの  Self-Driving Lab 、AI エージェントが生産ラインのボトルネックを検知して改善する 製造業向けデモ 、ユナイテッドアローズ様・カイン