■ はじめに こんにちは。株式会社ペライチ のフロントエンドエンジニア藤田です。 Web アプリケーションの速度を語るとき、私たちはよく API レスポンスや描画速度といった「処理の速さ」に注目しがちです。しかし実際のところ、ユーザーが感じる"速さ"は、それらの指標だけでは測れません。 たとえばボタンを押したとき、処理が即時に始まっていたとしても、画面に何の変化もなければ「遅い」「反応していない」と感じてしまうこともあります。これは、処理時間そのものではなく、体感速度による UX の問題です。 今回は、社

みなさんこんにちは！プロダクト開発部で部長をしています、山口（X: @yamat47 ）です。 今回は「 知識の習得や学習機会を失わないための生成AIの使い方 」について、私の解釈をお伝えしていきます。

こんにちは。メディア統括本部でUXリサーチを担当している日置と、LINEヤフー研究所の池松です。私たちは2024年10月13日から16日にかけて開催されたHuman-Computer Interact...

こんにちは！フロントエンドエンジニアのつかじです。 皆さんは日々の開発の中でテスト自動化に取り組んでいますか？手動での繰り返しテストは時間がかかり、ヒューマンエラーも発生しがちです。そこで今回は、JavaScriptベースのE2Eテストフレームワーク「CodeceptJS」をご紹介します。シンプルな記述でありながら、強力な自動テストを実現できるツールです。 CodeceptJSとは？ CodeceptJS は、エンドツーエンド（E2E）テストをシンプルに記述できるテストフレームワークです。 主な特徴は以下

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

こんにちわ。 GSです。 今回はGoogle CloudでOpen WebUIを構築する方法を解説します。 本記事では、一つひとつのgcloudコマンドを実行しながらGoogle Cloud上にプライベートなAIチャット環境「Open WebUI」を構築していきます。Terraformのような一括デプロイではなく、各ステップを順に進めることで、Cloud Run、Cloud Storage、Cloud SQLなどのサービスがどのように連携するのかを体系的に理解できます。コマンドを実行し、結果を確認する過程

Hello! I am Wada ( @cognac_n ), a Generative AI Evangelist at KINTO Technologies (KTC), part of the Generative AI Development Project. Trying DeepSeek R1 Using Azure AI Foundry 1. Introduction Recently, large language models (LLMs) have seen significant p

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

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

はじめに はじめまして。KINTOテクノロジーズでAndroidアプリ開発を担当しているYenaです。 キャリアはAndroid開発から始まり、スマートテレビアプリやWebのバックエンド・フロントエンド、APIの開発など、幅広い領域に携わってきました。 現在はAndroid開発に取り組む傍ら、チームと自身の成長を目指して、社内勉強会「Droid Lab」の企画・運営も行っています。 この勉強会で取り上げた技術内容をより広くチーム外にも共有するため、資料をテックブログとして公開する取り組みを進めて行こうと考

こんにちは、テクノロジー本部の布川です。 普段は社内のシステム基盤の運用を担当しています。 先日の記事にありましたように、社内でモノづくりイベント『創民祭』が開催されました。 www.lifull.blog 今回は参加してみて感じたことなどを共有させていただきます！ 創民祭参加のきっかけ 創民祭参加につながるアプリ開発のモチベーションが高まったのは、入社2年目のSET研修がきっかけでした。 SET研修とは、新卒2年目のエンジニアを対象に、3人程度のチームでプロダクトをスクラッチ開発しながら、それぞれの技術

どうも、 稲垣 です。 先日、 PM、PdM向けイベントを0からみんなで作る会 に参加しました 参加のきっかけは、これまでとは少し違った雰囲気のイベントだったこと。それくらいの軽い気持ちでしたが、参加してみると、たくさんの気づきがありました。 せっかくなので、ブログにまとめてみようと思います。 思ったことを、感じたままに綴ります。読んでくださる皆さんにとって、何かしらの学びや気づきになれば嬉しいです。 前置きが長いですが是非！（イベントの内容については、ブログの後半でレポート） プロダクトマネージャーの解

はじめに チューリングの横井です。チューリングでは視覚と言語を統合的に理解できるAIを自動運転に応用するため、Vision Language モデル（VLM）「Heron」の開発に取り組んでいます。このたび、経済産業省およびNEDOが推進する日本の生成AIの開発力強化に向けたプロジェクト「GENIAC」第2期の支援のもと開発したVLM「Heron-NVILA」15B, 2B, 1B, 33Bを公開しました。 https://huggingface.co/turing-motors/Heron-NVILA-

Amazon CloudWatch Logs Insights を使ったログ調査〜最新機能を添えて まえがき 背景 Cloud Watch Logs Insightsを使った調査事例 最新のCloud Watch Logs Insights事情 新機能1：AIアシスタントによるクエリ自動生成 日本語プロンプトの制限事項 英語プロンプトの例（日本語文字列あり：エラー発生） 複雑なプロンプト例（エラー発生） 新機能2：OpenSearchSQLクエリ 総括 最後に 　こんにちは、開発本部 RetailHUB開

はじめに さくらインターネットの米田です。 当社の社内イベントで「AllHands」という、全社員が集まる会議があります。年1回ぐらいのペースで開催していて、今年は3月28日(土)に大阪で開催しました。 当社の社員数は、 […]