メドレーの AI 活用戦略 こんにちは！メドレー株式会社 人材プラットフォーム本部 VPoE の倉林( @terukura )です。今回は、メドレーにおける AI 活用の取り組みについてご紹介します。 昨今、多くの企業が AI の活用に取り組んでいますが、メドレーでは**「全職種が全業務で当たり前に AI を活用している企業：AI for All」**を目指して、それぞれの役割や業務に合わせた AI 活用を進めています。 メドレーでは「AI for All」を旗印に、AI 活用戦略を大きく 3 つの領域に

メドレーの AI 活用戦略 こんにちは！メドレー株式会社 人材プラットフォーム本部 VPoE の倉林( @terukura )です。今回は、メドレーにおける AI 活用の取り組みについてご紹介します。 昨今、多くの企業が AI の活用に取り組んでいますが、メドレーでは**「全職種が全業務で当たり前に AI を活用している企業：AI for All」**を目指して、それぞれの役割や業務に合わせた AI 活用を進めています。 メドレーでは「AI for All」を旗印に、AI 活用戦略を大きく 3 つの領域に

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メドレーの AI 活用戦略 こんにちは！メドレー株式会社 人材プラットフォーム本部 VPoE の倉林( @terukura )です。今回は、メドレーにおける AI 活用の取り組みについてご紹介します。 昨今、多くの企業が AI の活用に取り組んでいますが、メドレーでは**「全職種が全業務で当たり前に AI を活用している企業：AI for All」**を目指して、それぞれの役割や業務に合わせた AI 活用を進めています。 メドレーでは「AI for All」を旗印に、AI 活用戦略を大きく 3 つの領域に

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

はじめに こんにちは。クラウドエースの荒木です。 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

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 ...

はじめに こんにちは！クラウドエース株式会社 CTO 室所属の茜です。 今回は、Google Cloud NEXT'25 で発表された AI エージェントフレームワーク「Agent Development Kit（ADK）」と最近注目を集めている「Mastra」におけるエージェントの構築方法をご紹介します。 Agent Development Kit（ADK）とは ADK とは、Google Cloud が開発したオープンソースの AI エージェントフレームワークです。 Google Cloud NEXT

はじめに 現在ラスベガスで開催されている Google Cloud の旗艦イベント「Google Cloud NEXT'25（以下、Next'25）」に現地参加中の\textcolor{red}{赤髪}の Shanks / kazz / 小堀内 / 岸本 です。 Google Cloud NEXT'25 で発表された 最新情報 を現地からお届けしています。 Next'25 の Developers Keynote では、開発者の生産性を飛躍的に向上させ、新しいアプリケーション開発の可能性を広げるための A

はじめに こんにちは。クラウドエースの荒木です。 ChatGPT や Claude などの生成 AI が日常生活やビジネスに浸透してきましたが、これらの AI の真価は外部システムと連携したときに発揮されます。しかし、この連携には大きな課題がありました。 これまで AI と外部システムを連携させるには、システムごとに個別の API 統合が必要で、認証方法やデータ形式、エラー処理など、細かな実装を繰り返す必要がありました。このような個別対応は開発効率を下げ、拡張性や保守性の面でも問題がありました。 そこで登