はじめに こんにちは。AI チームの村田です。 2025年9月17日(水)〜2025年9月19日(金)に浜松アクトシティで行われた 第20回言語処理若手シンポジウム (YANS2025) に AI チームから2名 (栗原, 村田) と弊社でインターンシップ中の朱が参加しました 。 うち村田と朱は発表ありでの参加で、栗原は運営として携わりました。 本記事では、村田の全体的な印象と聴講参加した我々3名が特に興味を魅かれた研究発表をピックアップする形で参加報告をさせていただきます。 YANS2025の印象 YA

はじめに こんにちは、ZOZOMO部OMOブロックの宮澤です。普段は「ZOZOMO」の ブランド実店舗の在庫確認・在庫取り置き という機能の開発と保守を担当しています。 本記事では、LLMを駆使したSlackbotを活用して、アプリケーション例外のアラート調査・分析を自動化した試みについて紹介します。 SlackbotのバックエンドにLLMを導入し、LLMの汎用的な推論能力とMCPを通じたプロダクト知識の注入を用いて、より実践的な調査・分析の自動化を試みました。 本記事がLLMを活用した運用作業の自動化を

はじめに 昨今、生成AIが流行っているのは言うまでもありません。ChatGPTから始まり、そしてRAG（Retrieval Augmented Generation）と呼ばれる技術が注目され、さらにAIエージェントなんていうのも出てきています。そして、今、最も熱いのはMCP(Model Context Protocol)でしょう。 今回は、そんなMCPのテクノロジーとMoodle(オープンソースの学習管理システム)を組み合わせたMCPサーバーを作成しましたので、その紹介をしたいと思います。以下のGitリポ

こんにちは、イノベーションセンターの加藤・岡本です。普段はコンピュータビジョンの技術開発やAI/MLシステムの検証に取り組んでいます。7月29日から8月1日にかけて、国内のセンシング技術や画像処理関連の主要な学会である MIRU（画像の認識・理解シンポジウム） が開催され、NTTドコモビジネスからはポスター発表で参加しました。本稿ではMIRU2025で気になった発表をいくつか紹介したいと思います。 MIRU2025概要 特殊な光学機器を用いた研究 1. イベントカメラを用いた可視光通信の高速化 (兵庫県立

はじめに このブログでは、Amazon Bedrock AgentsをSAPインスタンスの管理支援に使用する方法を実演します。SAPControlが提供するWebサービスを呼び出すエージェントの機能を活用することで、ユーザーはSAP環境を効率的に管理できます。 SAPControl は、主にSAPプロセスの停止、開始、監視に使用されるSOAP Webサービスインターフェースです。しかし、これらの一般的な使用例を超えて、このサービスは管理シナリオで非常に価値のある幅広い機能を提供します。 このブログの前提条

さくらのAI Engine とは 本日『さくらのAI Engine』という新しいサービスがリリースされました。さくらインターネットでは「AIの力をすべての人に届ける」をスローガンに、データ安全性が高く、透明性の高い料金形 […]

こんにちは、近藤（りょう）です！ 生成AIを業務に導入する企業は急速に増えています。運用を検討する際に課題となるのが、一般的な大規模言語モデル（LLM）の応答制限機能だけでは十分でない点です。 社外秘情報や個人情報の漏洩リスク、組織独自のルール適用、ヘイトスピーチや危険な発言の完全なブロックなど、ビジネスに求められるセキュリティ要件を満たしきれない場合があります。 こうした課題を解決するために提供されているのが Amazon Bedrock Guardrails です。 本記事では、Amazon Bedr

みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクトの戸塚です。今週も 週刊AWS をお届けします。 つい先週、趣味のパデルで、右手を骨折してしまいました。スポーツや仕事がしにくく、こういう時は大人しく過ごそうということで、最近出版された「 AWS 生成 AI アプリ構築実践ガイド 」を購入して読み始めました。Amazon Bedrock Agents／Amazon Bedrock AgentCore についても記載され、内容も充実しており、参考になる一冊です。読書の秋にじっくり AWS を学んでみるのはいか

はじめに 「思い通りの答えがAIから返ってこない…」 「もっと的確な指示を出したいのに、どう書けばいいかわからない…」 生成AIを使う中で、誰もが一度は「プロンプトの壁」にぶつかった経験があるのではないでしょうか。 この記事は、そんなあなたのための「特効薬」です。 もうプロンプト作成で悩むのは終わりにしましょう。 AIをあなたの最強の相棒に変える「メタプロンプト」の世界へようこそ。 プロンプトを考えるプロンプト！？ この記事を読んでくださった方！これだけは覚えて帰ってほしい！！ プロンプトを考えるためのプ

こんにちは。データサイエンス部データサイエンスブロック2の 荒木 ・西山・桐島です。我々のチームでは、AIやデータサイエンスを活用したプロダクト開発のため、研究開発に取り組んでいます。 今回は、ZOZO NEXTのメンバーとともに2025年7月29日（火）から8月1日（金）にかけて国立京都国際会館で開催された画像の認識・理解シンポジウム (MIRU) 2025に参加しました。本記事では、MIRU2025でのZOZO・ZOZO NEXTメンバーの取り組み、MIRU2025の様子や参加メンバーの気になった発表

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。 デリッシュAIを始め、約1年ほどAIエージェントの開発に取り組んできました。 今回は、個人的に感じたAIエージェント開発のアーキテクチャについて触れようと思います。 あくまで個人的意見という点にご留意ください。 背景 AIエージェントのようなシステムでも、明確な設計思想に基づいたアーキテクチャ選択が重要です。 しかし、AIエージェント開発における確立されたアーキテクチャパターンは、まだ十分に整理されていない状況です。 一

はじめに Claude Codeを開発で利用する際に、「誰がどのモデルをいくら使ったか？」といったモニタリングや予算管理などのガバナンスが求められるケースがあると思います。 Vertex AI Model GardenのClaudeモデルは、IAMでの権限管理やCloud Logging・Cloud Monitoringでのログの管理など優れた機能があります。 しかし現時点ではプロジェクト単位のモデルのコストはわかりますが、開発者個人ごとにいくら使ったかを把握することはできません。 本記事ではLiteLL

質問応答の研究動向　 【連載】自然言語処理の研究動向　第4回 2025.9.17 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 質問応答の技術は、回答を文書からそのままコピーする単純なシステムから、大規模言語モデル（LLM）によって流暢な自然な回答を生成するRAG（Retrieval Augmented Generation、検索に基づく回答生成）へと進化してきました。現代の質問応答システムは、複数文書にわたる推論、対話形式の質問への対応、表やチャートな

Langfuseを利用した大規模言語モデル（LLM）アプリケーションの観測・分析について説明しています。LangfuseとDifyの連携方法やデータセット作成、自動評価の手順を詳しく解説しています。

はじめに 2025年度のBuild@Mercariに参加し、メルカリ ハロのMLチームでインターンをしている＠Ariaと@Ririkoです。私たちはメルカリ ハロの求人のリスク予測に取り組みました。この記事では、インターンで取り組んだこと・感想などについて書いていきたいと思います！ 自己紹介 ＠Aria こんにちは！大学１年の＠Ariaです。私は高校生の時Build@Mercariに参加し、夏休みでBuildインターンをしています！機械学習・AIについて学んでみたいと思い、メルカリハロのMLに応募しました