はじめに 皆さんこんにちは、宮村です。 今回は、2025年 6月25日と6月26日にAWS Summit Japan 2025に参加してきたため、アマゾン ウェブ サービス（AWS）をほぼ触っていない入社一年目のエンジニアの目線で感想を語っていきたいと思います。 AWS Summitとは 公式サイト での記載は以下の通りです。 AWS Summit は、共に未来を描くビルダーが一堂に会して、アマゾン ウェブ サービス (AWS) に関して学習し、ベストプラクティスの共有や情報交換ができる、クラウドでイノベ

はじめに こんにちは、クラウドエース第四開発部の安田です。 業務でウェブサイトのパフォーマンス改善に取り組んだ際、何から始めれば良いか迷った経験があります。その経験から、このように進めると良さそうだと感じた点を記事にまとめました。 なぜパフォーマンス改善が必要？ ウェブサイトの読み込み時間が 3 秒を超えると多くの訪問者はサイトを離脱してしまうという有名な話があるように、サイトの表示速度やパフォーマンスがユーザーに与える影響はかなり大きいので頑張って取り組んで行きましょう！ 図：モバイルサイトの速度の重要

はじめに こんにちは。デリッシュキッチンでデータサイエンティストをしている古濵です。 今回はニッチな内容ですが、タイトル通りの問題が発生したため、その対処法について備忘録的にまとめます。 動作環境は以下になります。 Databricks Runtime: 15.4LTS for ML Python: 3.11.11 ライブラリはDatabricks Runtimeのバージョンから以下にアップグレードしています openai==1.65.2 mlflow==2.20.3 pydantic==2.10.6 d

G-gen の杉村です。 Agent Development Kit （ADK）は、Google Cloud が提供する、AI エージェント開発のためのフレームワークです。当記事では、ADK の中核をなす LLM Agent と Workflow Agents 、および Tools を解説します。 概要 Agent Development Kit（ADK）とは ADK のコンポーネント LLM Agent 概要 実装例 ソースコードの実行 Runner と非同期処理 Workflow Agents 概要

「社内のドキュメントを、ChatGPTのように対話形式で検索できたら…」 「ノーコードツールでプロトタイプを作りたいけど、検索精度が物足りない…」 そんな悩みを抱える業務改善担当者の方へ。本記事では、オープンソースのワークフロー自動化ツール n8n と、強力な検索エンジン Elasticsearch を組み合わせ、実用的な RAG システムを構築する方法を説明します。 完成後のAIチャットボットが、以下のようなものになります。 データ検索: 映画のタイトル、監督、ジャンル、あらすじなど、複数の要素を横断し

By Kazuki Nagasawa, Cloud Support Engineer – AWS Support Engineering By Kensuke Fukumoto, Solutions Architect – AWS ISV/SaaS 近年、大規模言語モデル（LLM）の台頭により、様々な産業分野で AI の導入が加速しています。しかし、LLM の能力をさらに拡張し、最新の情報やドメイン固有の知識を効果的に活用するには、外部データソースとの統合が不可欠です。この課題に対する効果的なアプローチと

こんにちは、ソリューションアーキテクトの宇佐美です。 2025年7月15日に開催された「Neuron Community – Vol.2」の様子をレポートします。 このイベントは、「Neuron Community」の協力のもと開催しました。 Neuron Community とは AWS では、機械学習のトレーニングと推論のための高性能で費用対効果の高い機械学習アクセラレータ（ AWS Trainium 、 AWS Inferentia ）、および深層学習と生成 AI ワークロードを実行するために使用さ

こんにちは！テクノロジー戦略室AI推進チームの苑田です！ AWS Summit 2025 生成AIハッカソンがあり、全部で150チームほど参加した中、 準優勝 することができました！その時に試したAI駆動開発を時系列順でまとめました！ 作成したアプリに関しては別のメンバーが記事を書いてくれたので、一緒にみてもらえるとイメージしやすいと思います！ AWS Summit 生成AIハッカソンで準優勝しました！ AI駆動開発で使用したツール GitHub Copilot GitHub Copilot Coding

はじめに こんにちは、デリッシュキッチン開発部でソフトウェアエンジニアをしている新谷です。 エブリーの開発部では、日常業務から離れて新しい技術やアイデアに挑戦する「挑戦week」という取り組みを定期的に開催しています。 今回は限定的に2日間という短期間での開催でしたが、この挑戦weekを活用し、ヘルシカの画像解析機能の精度をさらに高めることを目指して、技術検証として性質の異なる2つのAIアプローチを構築・比較しましたので、その内容についてご紹介します。 ※ 挑戦weekの詳細については過去の記事で紹介して

はじめに 2025 年 6 月 26 日に AWS Summit Japan 2025 の AWS Builders’ Fair にて、カメラと重量センサーを活用した新しいスマート廃棄物管理ソリューションを展示しました。これは、過去に AWS Blog で紹介されたソリューションを基に、日本の食品を取り扱う企業が直面する課題に合わせて改良を加えたものです。 特に外食企業やスーパーマーケットでは、「何が」「どこで」「どれくらい」廃棄されているかの把握が重要な課題となっています。従来の手作業による管理では多大

この記事は「 Enhance productivity with Amazon Bedrock Agents and Powertools for AWS Lambda 」をソリューションアーキテクトの松本が翻訳したものです。 公共部門は、生産性とサービス提供を向上させるための革新的なソリューションを必要とする独自の課題に直面しています。大規模言語モデル (LLM) はさまざまなアプリケーションで大きな可能性を示していますが、その真価は、最新データ、時間、天気、速報イベントなどのリアルタイム情報にアクセス

はじめに こんにちは、デリッシュキッチンでクライアントエンジニアを担当している kikuchi です。 近年 AI 技術の発展が著しく、中でも生成 AI がかなりの勢いで発展し、普段使いや仕事で ChatGPT などの生成 AI のサービスを取り入れる方や企業が多くなってきました。 今回は多くの場合で生成 AI の機能を実現している機械学習 (ML : Machine Learning) について、Android アプリで簡単に実装する方法に触れてみたいと思います。 なお、弊社は開発生産性の向上などを目的

【連載】自然言語処理の研究動向　第1回　全40トピックの俯瞰 2025.7.17 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 自然言語処理（NLP）研究はここ10年で急速な進歩を遂げており、生成AIをはじめさまざまな製品・サービスの基盤的技術になっており、適応分野は広がり続けています。この連載は、そのうち注目すべきトピックを1本ずつ解説する連載です。この分析を通じて、自然言語処理研究の動向について、簡潔でありながら洞察に富んだ視点を提供し、AIに関する

こんにちは。 ファインディ株式会社 で Tech Lead 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。 そのような状況の中で、MCP(Model Context Protocol)の新バージョンが公開され、いくつかの機能が追加されました。 modelcontextprotocol

こんにちは、MNTSQ（ モンテスキュー ）で アルゴリズム エンジニアをしている清水です。 MNTSQは契約書を解析・管理・検索するプロダクトを提供しています。これらのプロダクトには大規模 言語モデル （以下LLM）が搭載された機能が実装されています。また、LLMを活用した新プロダクトも鋭意開発中です。 LLMをアプリケーションに組み込む際の大きな課題の一つとして、 「LLMの出力形式（型）を如何に矯正するか？」 が挙げられます。単純なチャットアプリケーションであればそこまで問題にはなりませんが、LLM