Introduction Hello, I’m Tada from the Security CoE Group at KINTO Technologies. I usually work in the Osaka Office. Our group is taking on various challenges related to cloud security, with the mission of "implementing guardrail monitoring and kaizen

こんにちは。ココナラ募集部のカヤと申します。私は社会人になってから、今のココナラが3社目になります。それまで様々な人たちと出会い、そして色々な事を教えていただきました。まだまだ力量が足りないと感じる日々を過ごしていますが、少なくとも新卒の頃よりは幾分ましになったのかなと思っています。 今回はこれまでの自分の経験上で この習慣を身につけておいてよかった この教えが自分を前へ進めてくれた 等と思った習慣やノウハウ・格言などをまとめてみたいと思います。特にタスクや問題をなんとか前に進めるために有用な習慣が多いと

はじめに こんにちは、株式会社バンダイナムコネクサスの山野です。 本記事はこちらの記事の後編です。前編では、次のような課題感を共有しました。 PoCで得られたモデルのビジネス効果は見込めているが、いざシステム化しようとすると工数やコストが膨大になり、プロジェクトが止まってしまう（機械学習チームの悲劇） AI/MLシステムは完成しても運用フェーズでアップデートが必要になりがちで、ウォーターフォール的に一度作って終わりにはできない（なんなら開発中にも、精度改善のため・また本番アーキテクチャを踏まえた継続的なモ

はじめに こんにちは、アナリティクスエンジニアの森田です。 2025年3月10日、データ推進室データマネジメント部では、情報

キャプションやタグがなくても、テキストで近い画像を検索できる。そんな仕組みを、ElasticsearchとAIを組み合わせ試作しました。画像資産の整理や業務効率化に役立ちます。 Elasticsearch を選んだ理由はシンプルです。 ベクトル検索に強い： 画像やテキストを CLIP で 512 次元ベクトルに変換し、それをそのまま保存して KNN 検索できる。 スケールに強い： 最初は手元の16枚の画像でも、将来的に何千・何万枚に増えても同じ仕組みで動かせる。 検索をカスタマイズできる： 近似検索（速さ

ニューラル機械翻訳の研究動向　【連載】自然言語処理の研究動向　第2回 2025.8.19 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 2017年以降、ニューラル機械翻訳（Neural Machine Translation, NMT）においてTransformerアーキテクチャが主流となり、XLM（Cross-lingual Language Model）、mBART（Multilingual BART）、mT5（Multilingual T5）といっ

ニューラル機械翻訳の研究動向　 【連載】自然言語処理の研究動向　第2回 2025.8.19 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 英語版（English version）は こちら 。 概　要 2017年以降、ニューラル機械翻訳（Neural Machine Translation, NMT）においてTransformerアーキテクチャが主流となり、XLM（Cross-lingual Language Model）、mBART（Multilingual

本記事は 夏休みクラウド自由研究2025 8/20付の記事です 。 こんにちは。梅ヶ谷（うめがたに）です。 今回は2025年の自由研究枠での記事になります。 子どもの頃、夏休みは自由研究の宿題がありましたね。 昆虫を集めたり、植物の成長記録をつけたり、自然と触れ合う研究をしたような記憶があります🌻   今回は大人の自由研究です。それも非常に現実的なテーマです。 ぼくたちの仕事はAIによって楽になるのか？を、 MCP（Model Context Protocol） を活用して検証してみました。 &

8 月 18 日週のアップデートは、私が特に楽しみにしていることから始めます。それは、近日公開予定の BeSA (Become a Solutions Architect) グループです。BeSA は無料のメンタープログラムで、私を含む数人の AWS 従業員がボランティアとして主催しています。参加者がクラウドでのキャリアにおいて活躍できるように支援するプログラムです。先週、9 月 6 日から始まる 6 週間のグループのインストラクターが確定しました。本グループは、AWS での移行とモダナイズに焦点を当てま

こんにちは、OSS よろず相談室の鹿島です。 本記事は、 【実践】Dify + Amazon Bedrockで、ゼロからチャットボットと RAG を作る① の続編です。前回構築したDify環境に、Amazon Bedrockを連携させるための各種設定を行っていきます。 ステップ1：AWS での設定 Amazon Bedrockの利用準備 Amazon Bedrockを使用するには、 AWSアカウントが必要 です。 また、Amazon Bedrockは従量課金制のサービスであり、 利用には料金が発生 します

みなさん、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの木村です。 8 月 22 日に「 AWS 生成 AI アプリ構築実践ガイド 」というLLMの基礎、RAG、AIエージェントを網羅した本が出版されます。基礎知識の習得に加えてハンズオンで実践力を磨くこともできるようになっています。ぜひご覧ください！ 先日 2つの新しいプランを追加した「 AWS ジャパン生成 AI 実用化推進プログラム 」も非常に多くの申し込みをいただいています。引き続き募集中ですのでよろしくお願いします。 それでは、8 月 11 日

こんにちは、OSS よろず相談室の鹿島です。 今回は、DifyとAmazon Bedrockを連携させて、チャットボットとRAG（検索拡張生成）を構築する手順を解説します。 本記事はその第一弾として、まず土台となるDifyの環境構築を行います。 はじめに Difyの概要や全体像については、 弊社エンジニアの解説記事 がありますので、ご参照ください。Difyの概要から構築、機能に至るまでDifyを丸ごと学べる記事になっています。 当記事では、クリーンなLinux環境（RHEL系を想定）を前提に、ゼロからDi

デリッシュAIの評価基盤を改善した話 はじめに こんにちは、デリッシュキッチンでインターンをしている村上です。本記事では、料理アシスタント「デリッシュAI」の評価基盤を改善し、より多角的な性能評価を可能にした取り組みについて紹介します。 背景 デリッシュAIは、ユーザーのクエリに応じてチャット形式でレシピを提案する料理アシスタントです。AIモデルはDatabricks上で動作し、評価にはMLflowのAgent Evaluationを利用しています。 docs.databricks.com 従来の評価基盤

はじめに 個人的に気になっていたので触ってみました。 ※全て個人PC/アカウントで試しています。 本記事では Blenderとは Blender MCPとは 導入方法 手でモデリングした場合と比較した際の時間やクオリティの違いについて 記載しています。 Blenderとは 1994年に初版がリリースされた3Dモデリングができるオープンソースの3DCGソフト（無料） オランダの非営利団体「Blender Foundation」が開発・提供している アニメーション・映像制作・3Dモデリング幅広い機能を搭載 M

こんにちは、クラウドエース株式会社 第一開発部の阿部です。 この記事では、Google Cloud Next Tokyo 25 のブレイクアウトセッション「最新の生成 AI モデルへのアップデートに必要な LLMOps」について、セッション内容を紹介します。 前置き: 生成 AI モデルの寿命 Gemini API や Vertex AI で提供されている生成 AI モデルは廃止日が設定されており、廃止日を過ぎるとモデルは利用できなくなります。 例えば、Gemini 2.0 Flash は 2026 年