G-genの杉村です。今回は、生成 AI に関してよくある誤解と、それに対する事実を紹介します。これらは生成 AI と AI エージェントを、組織の業務に適用していくうえで知っておくべき基本的な知識です。 生成 AI に関するよくある誤解 生成 AI は確率的にテキスト等を生成するだけ 生成 AI とは 生成 AI の学習 確率的な特性 モデルは「今」を知らない 思考/推論 誤解と事実 生成 AI モデルは1+1すらできない 計算も Web サイト読み込みもできない AI を助ける tools Gemin

みなさんこんにちは、イノベーションセンターの @Mahito です。 普段は社内のエンジニアが働きやすくなることを目標に、 コーポレートエンジニアのような活動やエンジニア向けイベントの企画・運営をしています。 今回は、本 NTT docomo Business Engineers' Blog のレビューに、 GitHub Copilot code review を利用し始めたことと、その学びについてお話します。 なお、GitHub Copilot code review を導入以降は投稿がないので、 これ

前置き 株式会社NTTデータグループの技術革新統括本部AI技術部でSmart AI Agent™のエンジニアをしている岸川です。 AIエージェント開発に便利な Semantic Kernel（セマンティック カーネル／以下SK） を使い、OpenAI APIと組み合わせて会話型エージェントを作る手順をまとめてみました。 Semantic Kernelとは？ Semantic Kernel（セマンティック カーネル、以下SK） は、Microsoftが提供するオープンソースの AIエージェント開発用SDK

8月13日に紀尾井町オフィスにて、生成AI利活用事例に関するLT会「Hacking Fest 2025 Summer」を開催しました。当日はオフライン・オンライン合わせて多くの方にご参加いただき、20...

この記事は メドレー夏のブログリレー 2025 6 日目の記事です。 はじめに こんにちは、医療プラットフォーム本部データ戦略グループの安東です。 データ戦略グループでは、データ基盤の構築から可視化、分析、ダッシュボード作成まで担い、データ活用を促進することで事業成長と医療ヘルスケアの未来に貢献することをミッションにしています。 そのため、日々データを扱う業務をしているのですが、最近チームでこんな議論がありました。 「AI を用いてデータ分析する際にテーブルのメタデータだけでなく、ビジネスロジックや過去の

はじめまして！一橋大学SDS研究科 修士1年の佐藤祥太 ( @Shota_Sato01 ) です。今回私は8月のCA Tech JOBインターンに参加させていただきました！ この記事では、配属先のAI Shiftでの取り組みについてご紹介させていただきます！ 配 属部署について 今回のインターンでは、AI Shiftに配属になりました。「人とAIの協働を実現し人類に生産性革命をもたらす」というMISSIONのもと、AIエージェントやVoiceBotの開発に取り組んでいます。 ビジネスサイドとエンジニアサイ

本記事は 夏休みクラウド自由研究2025 8/31付の記事です 。 こんにちは、SCSKの木澤です。 夏休みクラウド自由研究2025も最後の記事ですね。 アクセス頂いた皆様、記事投稿にご協力いただいた皆様、ありがとうございました。 今年の投稿を総括すると、特にAWSエンジニアからAmazon Q Developer CLIやKiroを用いてVibe Codingにチャレンジしてみた系の記事発信が多かったですね。 Kiroは仕様(Spec)駆動開発と、弊社のようなSIerのシステム開発手法に馴染みある開発手

はじめに こんにちは、新卒2年目エンジニアの紺谷です。 私はここ1年ほどSaaSプロダクトの運用保守チームで働いています。 普段は顧客や非エンジニアの社員からの問い合わせ対応（プロダクトの仕様の確認やバグ発生時の調査など）や、プロダクトや業務フローを改善していくための開発などをしています。 こういった仕事をやっていくにはプロダクトに使われている技術スタックについての理解はもちろん、プロダクトそのものの使い方や日々刻々と変わっていく仕様を把握したり、その業界特有の複雑なビジネスロジックを理解していくことが欠

こんにちは、Insight Edgeデータサイエンティストの中野です。 データサイエンスやLLMのプロジェクトを進めていると、こんな課題にぶつかった経験はありませんか？ ラベル付きデータが足りず、最初からモデルを作れない 課題感はあるけど、問題定義が曖昧で進め方がぼんやりする 作ったものが「本当に役に立っているのか」評価できない 私も個人で取り組んだ家計簿分析プロジェクトで、まさにこれらの課題に直面しました。そこで試したのが 「評価駆動開発（Evaluation-Driven Development）」

はじめに はじめまして、CyberAgentの26卒内定者としてABEMAの広告チームで働いているm ...

はじめに はじめまして、さくらインターネット2025年度新卒入社の前田雄作です。新入社員研修の一環として、さくらのクラウド向けのMCPサーバの実装を行いました。本記事では、実装したMCPサーバの機能と利用方法・応用事例に […]

はじめに プロダクト技術本部の加藤（剛）と申します。 BIGLOBEは以前から生成AIを積極的に業務に活用しています。現状はクラウドサービスの生成AIを主軸に据えていますが、新しい技術や環境にも追随すべく、さまざまな検証を行っています。 先日、 こちら の取り組みを通じて日本HP社から、「NPU（Neural Processing Unit）処理が45TOPS以上の性能」を持つノートPC「 HP EliteBook X G1i 14 AI 」をお借りする機会をいただきました。 最近では、CPUメーカー各社

テキスト要約の研究動向　 【連載】自然言語処理の研究動向　第3回 2025.8.27 株式会社Laboro.AI　リードMLリサーチャー　趙 心怡 リードマーケター　熊谷勇一 概　要 テキスト要約の分野は、BERTのような事前学習済み言語モデルの登場によって大きな変化を遂げました。より自然な要約が可能となり、大量のラベル付きデータへの依存も大幅に減少しました。その中でも現在注目されているのは、研究論文に含まれる主要な知見を迅速に把握することや、ソースコードの内容理解、法務や政府による長大な報告書の要約、会

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この記事は、2025 年 7 月 22 日に Chester Manuel によって執筆された「 Transform your Machine Learning career through AWS Jam 」を翻訳したものです。 理論的な 機械学習 (ML) 知識に加えて、雇用主が積極的に求めている実践的なスキルを身につける準備はできていますか ? ML エンジニア、DevOps 専門家、開発者のいずれであっても、身につけた知識を本番対応のソリューションに変えるには、ハンズオン体験が必要です。 ここで