こんにちは！筑波大学修士1年の朱 博瑄 ( @15sen3haku )です。 7月~9月の約3ヶ月間、AI Shift/サイバーエージェントにて、ミッション型インターンに参加させていただきました。 大学では自然言語処理に関する研究をしており、自然言語処理の社会実装や、ひいてはもっと広い範囲でのAIの社会実装を体感したいという思いから、今回のインターンに参加させていただきました。 本記事では、今回のインターンにて取り組んだ内容を紹介させていただきます！ タスク: AIエージェントにおけるコンテキスト圧縮につ

G-genの杉村です。Google Colaboratory、略称 Colab は、Google が提供する Jupyter ノートブックベースの開発環境サービスです。Colab には無料版、従量課金プラン、サブスクリプションプランである Colab Pro と Pro+、そして企業等の組織向けの Colab Enterprise があります。それぞれの違いやユースケースを解説します。 Colab の概要 プランの選び方 Colab 無料版 Colab 従量課金プラン Colab Pro / Pro+ C

はじめに 課題 API利用ができない 機能不全に陥った検索システム 最低限のログ機能 画像品質の悪化 要件 実現方法 システムアーキテクチャ ドキュメントのバージョン管理 必要な情報が見つかる検索エンジンの搭載 画像の画質の保持 閲覧できるユーザーの制限 結果 成果 AIによるドキュメント作成 CLI上でのドキュメント検索 今後の展望 総評 はじめに データソリューションチームの土屋 ( @shunsock )です。 データソリューションチームでは、従来、GUIベースのドキュメント管理ツールを利用していま

はじめに こんにちは、クラウドエースのジンです。 この記事では、MCP (Model Calling Protocol) を活用して、Google の生成 AI である Gemini と連携するサーバーレスな Slack チャットボットを構築する方法を説明します。 1. Slack チャットボットデモ 今回完成したチャットボットはどのようなものになるのでしょうか? 次にデモを使って説明します。 Slack チャンネルでチャットボットにメンションすると、Gemini が応答を生成し、スレッドに返信してくれま

はじめに こんにちは、クラウドエースのジンです。 この記事では、MCP (Model Context Protocol) を活用して、Google の生成 AI である Gemini と連携するサーバーレスな Slack チャットボットを構築する方法を説明します。 1. Slack チャットボットデモ 今回完成したチャットボットはどのようなものになるのでしょうか? 次にデモを使って説明します。 Slack チャンネルでチャットボットにメンションすると、Gemini が応答を生成し、スレッドに返信してくれま

BigQueryデータをAmazon S3に移行する方法を紹介します。 いくつか方法はありますが、本手順ではAWS Glue JobでBigQueryに対しクエリを実行することでデータを移行します。 本手順を取り入れることで、BigQuery上の大規模なデータの移行・加工処理がサーバーレスで構築できます。 転送対象のデータの準備(Google Cloud) マテリアライズドビュー用のデータセットの作成(Google Cloud) IAMロールの作成(Google Cloud) サービスアカウントの作成(G

はじめに Prisma Cloudではコンソールから取得できるデータがいくつかあり、アラートデータもそのひとつです。 日々大量に発生するアラートの中から、本当に注視すべきリスクや傾向を読み解くのは容易ではありません。手動での確認には限界があり、セキュリティ運用の非効率さにも繋がりかねません。 今回は、Prisma Cloudで検知されたアラートデータを取得して、クラウド環境のアラート状況をわかりやすく可視化できないか試してみました。 取得データの紹介 まず、アラートデータはPrisma Cloudコンソー

G-gen の min です。Agent Development Kit（ADK）と BigQuery を組み合わせた AI エージェントにおけるリスクを管理し、 安全に運用するための設計アプローチ を説明します。 はじめに ADK と BigQuery AI エージェントに潜むリスク 多層防御 対策1. ツールセットによる静的制御 書き込み制御（WriteMode） 認証情報の分離（ADC） 対策2. アプリケーションによる動的制御 指示による行動の制約（Instruction） 実行前の検証（Call

自己紹介 こんにちは、@KiKiと申します。今年9月に1ヶ月間、メルカリのインターンに参加させていただきました。 大学では情報系を専攻していて、大学の授業ではハードウェアからアプリケーションに至るまで幅広い分野について学んでいます。 今回のメルカリのインターンは自分にとって初めて参加するインターンでしたが、多くのことを学びながら大きく成長することができたと感じています。本記事では実際にインターンで取り組んだ内容と学んだことをご紹介できればと思います。どうぞよろしくお願いいたします。 参加したインターンにつ

データの分断を超えて、革新的な患者体験へ ヘルスケア・ライフサイエンス業界はセキュリティが極めて重要な業界であるため、厳格な規制が設けられており、それらの規制へのコンプライアンス対応が欠かせません。一方で、世界経済フォーラムによると医療機関で生み出されるデータの97％は十分に活用されていないという現状があります。電子カルテや医用画像、検査結果などのデータが個々のシステムや組織に点在し、標準化も進んでいないため、患者理解に不可欠な情報が断片化され、最適な医療提供の障壁となっています。 このたび AWS ジャ

はじめまして！2025年4月に株式会社リクルートにデータスペシャリストとして入社した長屋です。 株式会社リクルートの新卒社

NotebookLMにおけるセキュリティリスク まずは、NotebookLMにおけるセキュリティリスクについて以下を説明します。

G-gen の杉村です。Google スプレッドシートで、セルに関数を入力するだけで生成 AI が利用できる AI 関数 について解説します。 はじめに AI 関数とは 利用可能エディション 留意点 仕様 使用例1 : 要約 使用例2 : 感情分析 使用例3 : 翻訳 使用例4 : 文章の生成 制限 はじめに AI 関数とは Google スプレッドシートの AI 関数 とは、セルに関数を入力するだけで生成 AI が利用できる機能です。AI 関数のバックエンドには、Google の生成 AI モデルである

G-gen の min です。データ変換パイプラインツールである Dataform における、 SQLXファイルにおけるテーブル定義 と、その中で使用される 組み込み関数 について解説します。 Dataform と SQLX テーブル定義の基本 主要な組み込み関数 組み込み関数の解説 ref() resolve() self() name() schema() database() 関数の使い分けと実践 workflow_settings.yaml の設定例 stg_users.sqlx dim_user

G-genの杉村です。Google の生成 AI ノートブックサービスである NotebookLM で、Google Cloud 認定資格など、資格試験の勉強をする方法を紹介します。 はじめに NotebookLM とは NotebookLM による学習 データソース追加 テストの生成 フラッシュカードの生成 レポートの生成 音声解説 動画解説 はじめに NotebookLM とは NotebookLM は、Google の生成 AI ノートブックサービスです。ウェブサイトやテキストファイル、Google