はじめに 請求書の明細表をOCRによって自動で読み取ることができると、経理業務自動化の実現に役立ちます。 ところが実際には、多様なフォーマットの存在や OCR の誤読が積み重なり、AIモデルとルールベース後処理だけでは思った以上に精度が出ない、という壁にぶつかることがあります。 AI モデルそのものの改修となると、学習データの追加やモデル更新など、時間もコストも必要になります。また、ルールベース後処理を増やし続けるのは、将来の保守を重くする心配がつきまといます。 そこで、「大規模言語モデル（LLM）を後処

2025 年 12 月 2 日、AI エージェントを本番稼働環境から引き離す障壁をさらに取り除くための Amazon Bedrock AgentCore の新機能を発表しました。あらゆる業界の組織が、あらゆる規模で高性能なエージェントを安全に構築、導入、運用するための最先端のプラットフォームである AgentCore をすでに利用しています。プレビューからわずか 5 か月で、 AgentCore SDK は 200 万回以上ダウンロードされました 。例: スポーツのパイオニアでありイノベーションリーダーで

はじめにこの数年で、人工知能は目覚ましい発展を遂げています。大規模言語モデルは人間レベルの言語生成能力を備え、マルチモーダルモデルはテキストと画像を横断して推論しています。また、特定の分野では専門家に...

こんにちは。ミイダス Tech Officeです。先日のリリース共有会で「AIでバックオフィス向けのシステムを作った話」を梅根さんと宮本さんに発表していただきました。 この発表は主に、GitHub Copilotを使ったAI駆動開発の経験と、AIとの協働方法・AIが得意な分野と苦手な分野・メンテナンス上の課題についての分析の2つになります。 今回は後編として宮本さんからの発表内容「今後メンテナンス方針とまとめ」を紹介します。

こんにちは。ミイダス Tech Officeです。先日のリリース共有会で「AIでバックオフィス向けのシステムを作った話」を梅根さんと宮本さんに発表していただきました。 この発表は主に、GitHub Copilotを使ったAI駆動開発の経験と、AIとの協働方法・AIが得意な分野と苦手な分野・メンテナンス上の課題についての分析の2つになります。 まずは前編として梅根さんからの発表内容「GitHub Copilot を使って AI 駆動開発をやってみた（デモ編）」を紹介します。

さくらインターネット研究所の坪内(@yuuk1t)です。 本連載では、AIスパコン「さくらONE」で実施した各種ベンチマーク結果をご紹介しています。前回の第1回の記事では、MLPerfベンチマークの概要と、さくらONEに […]

こんにちは、LINEヤフー株式会社の井上 秀一です。私は2024年4月に新入社員としてLINEヤフー株式会社に入社し、現在は社内向け Kubernetes as a Service である FKE チ...

こんにちは、AIチームの二宮です。 本記事は AI Shift Advent Calendar 2025 11日目の記事です。 今回の記事では、Agent Development Kit（ADK）のVisual Builderを実際に試してみました。このツールを用いたエージェントの構築を通じて、Visual Builderのプロンプトから学べることをまとめてみます。 Agent Development Kit（ADK）とは ADKは、Googleによって開発されたオープンソースのエージェント構築ライブラリ

こんにちは、AIテクノロ ジー グループの竹田です。 本記事は Enigmo Advent Calendar 2025 の11日目の記事です。 本稿では、BigQueryで抽出したデータに対して「金額に関する記述が含まれているか」をAIで判定する方法を、段階的に進化させながら紹介します。 この記事を書いた背景 私は元々検索システムの運用保守やMLOpsの Ops 周りを担当していました。 しかし、ここ最近は生成AIが実用的なツールとして利用できるようになり、業務でもAIを活用した対応が急増しています。 そ

この記事は「ビギナーズ Advent Calendar 2025」の11日目の記事です。 はじめに 生成AIの進化により、記事の要約や情報整理をAIに任せる機会が増えてきました。 しかしその一方で、「人が読んでまとめた内容と比べてどのような差が生まれるのか」といった疑問を、私自身感じるようになりました。 そこで本記事では、同じ記事を「人手」と「AI」でそれぞれ要約し、その特徴や違いを分析することにしました。AIを活用する際の判断材料として、本記事の内容を参考にしていただければ幸いです。 実施内容 本記事で

リクルートのデータ推進室は、数多くの領域にまたがるサービスのデータ活用を牽引し、事業の成長を最前線で支える部門横断的な組

この記事は、 Insight Edge Advent Calendar 2025 の11日目の記事です！！ はじめに こんにちは。アジャイル開発チームでエンジニアリングマネージャーをしている三澤です。本記事では今年実施したチームビルディング施策をご紹介します。 弊社Insight Edgeは、住友商事グループ各社のDXを推進するためにプロジェクト単位でチームを組成するスタイルをとっています。 そのため、「これまで一緒のプロジェクトに入ったことがないメンバーと次のプロジェクトでチームを組む」という状況が発生

はじめに はじめまして。株式会社NTTデータグループ 技術革新統括本部 AI技術部の鈴木皓士と申します。 2025年11月4日に、Snowflake IntelligenceがGA（一般公開）となりました。 本記事では、このSnowflake Intelligenceを実際に触ってみた内容をご紹介します。 Snowflake Intelligenceを触るにあたり、Cortex Analyst、Cortex Search、Cortex Agentsを構築します。これらの機能に関心のある方にもぜひ読んでいた

こちらの記事は、Luup Advent Calendar 2025 の10日目の記事です。 はじめに こんにちは、Data Science&Engineering Teamリーダーの小林です。 私は、データ基盤の開発や整備を主な担当業務としており、日々AIを社内でどう活用していくか、どのようなデータ環境であれば活用がしやすいかということを考え実装しています。 最近、BigQueryからVertex AI経由で簡単にLLMを呼び出せる関数が追加され、さまざまな場面で便利に使えるようになってきました。

G-gen の佐々木です。当記事では Cloud Run に MCP サーバーをデプロイし、Gemini CLI からの接続を試してみます。 はじめに MCP サーバーについて MCP サーバーの概要 ツール（tools） Cloud Run について Cloud Run の概要 Cloud Run における MCP サーバーのホスティング 検証環境とツール サンプル MCP サーバーの作成 Python プロジェクトの準備（uv） サンプルコード server.py Dockerfile Cloud R