Elastic Inference Service (EIS) を使った「ベクトル検索」と「生成AIによる回答（RAG）」について、全2回にわたって解説します。 第1回となる今回は「準備編」として、環境構築からクラウド連携までを詳しく説明します。 目次 Elastic Inference Service (EIS) とは？ 本連載で実現できること システム構成イメージ 動作確認環境 サンプルコード ベクトル検索のための準備作業 1. 環境変数の準備 2. コンテナの起動 3. Elastic Cloud

はじめに はじめまして。介護/障害福祉事業者向け経営支援「カイポケ」の事業部でCS職（カスタマーサクセス/サポート）をしているTSUNOです。カイポケに携わって10年以上になります。 エンジニアではありません。プログラミングの経験もありませんでした。 そんな私がAIを活用して業務自動化ツールを開発した結果、 月17.7時間の工数削減 と 購買判断の適正化 を実現しました。 この記事は、非エンジニアのCS職がAIで業務自動化を進めた実践記です。AIでここまでできるんだ、という実感を持ってもらえたら嬉しいです

生成AIの ChatGPT （OpenAI）、 Gemini （Google）、 Claude （Anthropic）などの進化が激しいですが、それぞれのサービスの最新情報を収集し、新たにできることになったことを理解し、複雑なプロンプト（指示文）を使いこなすのに、そろそろ疲れてきていませんか？ 生成AI疲れと、実際の一般の利用者視点、実際の業務の効率化視点におけるAI活用のひとつとして、 Genspark をご紹介します。   Genspark（ジェンスパーク）とは Genspark （ ジェン

💡 0. はじめに ソフトバンクグループとOpenAIのJVであるSB OAI JapanでSoftware Engineer(SWE)として働く香取(@sboai_katori)です。 今回はOpenAIからリリースされたCodexアプリを使ってみたので、その便利さをご紹介したいと思います！ 対象読者 Codexアプリに興味がある方 AI駆動でのシステム開発に興味がある方 記事を読むメリット Codexアプリの特徴を理解できる Codexアプリを用いてAI駆動開発の流れが理解できる 👩‍💻 1. Cod

はじめに こんにちは、株式会社タイミーでプロダクトAIエンジニアとして働いている貝出です。直近は、タイミーの求人内容などのコンテンツモデレーションにLLMを利用した、システム開発や性能改善を行っています。 2026年3月9日（月）〜3月13日（金）に開催された「言語処理学会第32回年次大会（NLP2026）」に、今年は初めて現地参加しました。大会2日目は記録的な大雪に見舞われ、会場にたどり着くだけでひと苦労でしたが、それでも現地ならではの熱気は格別で、ポスター発表や他社エンジニアとの立ち話など、オンライン

要約 PRのレビューコメントをAzure OpenAIで分析し、GitHub Copilotの設定ファイルを半自動で更新します AIが直接コミットしないHuman-in-the-Loop設計で、誤ったルール混入を防げます gpt-5-miniなら1回の分析コストは1円未満。Before/Afterで実際にGitHub Copilot Code ReviewのPRレビュー精度が変わることを確認しました はじめに こんにちは、サイオステクノロジーの藤井です。 Pull Requestのレビューをしているときに

1. はじめに 昨今、生成AIの進歩が加速しており、Web検索や調査に生成AIを利用することは日常では最早当たり前の光景となっています。Web検索はChatGPTをはじめ、多くの生成AIツールで利用できる機能です。一方、ブラウザやWebサイト操作については、あらかじめユーザーが設定した操作を実行させるRPAツールやHTML構造を解析して情報を取得するスクレイピングツールが主流となっています。定型的な作業であれば、RPAツールやスクレイピングツールを利用すれば一見問題なさそうに見えます。しかし、Webページ

はじめに こんにちは、Insight Edge アジャイル開発チームの山崎です。 マルチエージェントシステムを設計する際、多くの設計判断に直面します。議論はシングルステップで十分か、複数ステップに分割すべきか？各ステップに誰を参加させるべきか？プロンプトはどこまで詳細に書くべきか？ 今回の記事では、Google ADK + Geminiを用いて、スタートアップの新規事業立案という具体的な意思決定の事例でマルチエージェントシステムを実際に構築し、議論の論点、議論の進め方、議論するメンバーなどを変化させながら

【はじめに】 注目を集めるAIエージェントを始めよう！ 近年、ChatGPTをはじめとする大規模言語モデル（LLM）を活用した「AIエージェント」 が急速に注目を集めています。 そんな「プログラミングもできるスーパー秘書 […]

こんにちは、プロダクト推進本部人事のふかしろ（ @fkc_hr ）です。 エス・エム・エスは先日開催されたJAWS DAYS 2026に協賛し、多くのメンバーとともに参加してきました！ jawsdays2026.jaws-ug.jp イベントスタッフの皆さん、参加された皆さん、そして弊社ブースでアンケートに答えてくださった皆さん、本当にありがとうございました。 今回のブログでは、当日のブースの様子と、皆さんに協力いただいたアンケートの結果を共有したいと思います。 ブースのコンセプト 弊社は複数の事業やプロ

こんにちは。ファインディ株式会社でテックリードマネージャー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。 ファインディではClaude CodeのSkillやカスタムコマンドなどをPlugins経由で社内展開しています。Pluginsに関しては前回の記事を参照してください。 tech

はじめに 生成AIの業務利用は急速に広がっています。 ChatGPT や Copilot をはじめとした各種生成AIサービスは、業務効率を大きく改善し、現場にとって欠かせない存在になりつつあります。 一方で、セキュリティの観点では 「生成AIは内部不正を助長するのではないか」 という議論を耳にする機会も増えてきました。 本記事で取り上げたいのは、 生成AIおよび「シャドーAI」が、内部不正の中でも「過失」によるリスクを拡大させているという点です。 内部不正は「故意」と「過失」に分類される 内部不正は、大き

こんにちは、事業開発室の里中裕輔です。 本記事では、Engineers GUILDのご紹介と、その5回目のイベントであった Engineers GUILD Vol5 「実装から考えるAIエージェント設計勉強会 ~ メモリ設計とエージェント連携プロトコルの実践 ~」 についてレポートします。 Engineers GUILDとは Engineers GUILD（エンジニアズ・ギルド）は「エンジニアの、エンジニアによる、エンジニアのためのギルド」を掲げる、分野横断型の技術コミュニティです。現場で活躍するエンジニ

ども！最近Playwrightの話をいろんな文脈で聞くようになって、ちょっと混乱していた龍ちゃんです。 この記事を読むと: Playwright の3パッケージ（テストランナー / MCP / CLI）の使い分けがわかる コマンド3つで CLI が動くようになる chromium vs chrome のハマりポイントを踏まずに済む 「Playwright MCP」「Playwright CLI」「Playwright テスト」…全部Playwrightなんですけど、 それぞれ別パッケージで用途が違う んで

対象読者 Copilot Chat（特に Agent Mode ）を日常的に使っている人 やりとりの記録を残したい・チームで共有したい人 Agent Skills の実践的な使い方を知りたい人 Agent Skills の基本（ディレクトリ構造、SKILL.md の書き方）は「 【2026年版】Agent Skills 入門 」を参照してください。 併せて読みたい： Copilot チャット履歴から copilot-instructions.md と SKILL.md を育てる方法 Copilot Cha