ついに LangChain v1.0 がリリースされました！ 🥳 v1.0は特に「エージェント構築」が強化され、従来LangGraphが持っていた機能の統合なども行われています。本記事では、LangChain 1.0の新機能とv0.xからv1.0への移行のポイントをコード付きで紹介します。 LangChain v1.0のサマリー 項目 内容 create_agent シンプルで高機能なエージェントAPI Middleware 柔軟な拡張・制御が可能に 標準コンテンツブロック テキスト・画像・ツール呼び出し

はじめに 私は普段、MuleSoftを中心とした連携基盤の設計・構築・運用に関わる業務に携わっています。MuleSoftがAIと様々なシステムとのインテグレーションハブとして日々進化していく中、同製品の最新機能や業界動向を把握するため、先日、米国カリフォルニア州サンフランシスコにて開催されたDreamforce 2025に参加しました。 Dreamforceは、Salesforceが毎年開催する世界最大級のカンファレンスであり、Trailblazer（顧客・パートナー・従業員などSalesforceに関わ

MLOpsエンジニアの tomoppi です。 データエンジニアリング部 データサイエンスグループ（以下、DS G）に所属し、ML/LLM基盤の構築・改善に取り組んでいます。 概要 2025年4月、タイミーPlatform EngineerのMoneyForestさんが、 「タイミーにおけるProduction Readiness Checkの取り組み」 という記事を公開しました。サブシステムや新規サービスのリリースに際しての評価基準を定めたもので、MLOpsとしても参考になる部分が非常に多くありました。

キャリア祭りとは？ こんにちは。 電通 総研の金融IT本部の上野です。 普段の業務ではアーキテクトとして案件に関わる一方で、近年は生成AIを用いた開発生産性の向上についても力を入れて検証を行っております。 さて、10月に 電通 総研の社内イベントとして「キャリア祭り2025」なるイベントが開催されました。 以下が開催概要の引用となります。 「キャリア」という言葉は難しく捉えられがちですが、その根幹は道であり人生そのもので、皆が当たり前に持っているものです。そのキャリアが「自分らしくある」というのがポイント

関係抽出 【連載】自然言語処理の研究動向　第7回 2025.10.31 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 関係抽出（Relation Extraction、RE）は、エンティティ（文中で特定の実体や固有の対象を示す単語・句）を認識するだけでなく、それらがどうつながるかを理解する手法であり、企業内の情報を統合する上で不可欠な技術です。REは近年の技術的進歩により、ルールベースの処理手順からTransformerに基づく生成モデルへと進化し、テキ

気軽に計測データを分析したいみなさん、 こんにちは、ソリューションアーキテクトの伊勢です。 せっかくデータ収集しても、こんな悩みはないですか。 収集したデータをどう利活用したらいいかわからない 分析ツールを導入したけどどう分析したいかわからない 分析結果をどう考察したらいいかわからない IoTあるあるですね。 今回は専門的な分析知識を使わず、 intdashの収集データをノーコードで分析したいと思います。 生成AIはChatGPTの最新版GPT-5を利用します。 1 はじめに データ分析とは GPT-5と

本記事でわかること はじめに 背景・課題 目的 GitHub Actionsを用いたSpec Kitで仕様駆動開発を試してみる 仕様駆動開発とは Spec-Kitとは Claude Code GitHub Actionsについて オセロ対戦アプリを作ってみた Issue連携とSub-issueの活用 問題点と所感 テスト駆動開発の無視 まとめ 参考資料 本記事でわかること この記事では、AIエージェント時代の新しい開発手法として注目される「仕様駆動開発」を、 Claude Code GitHub Acti

こんにちは。SCSKの松渕です。 Google Cloudで ファインチューニングが簡単に実装できる と聞いたので、実践してみたいと思います。 はじめに ファインチューニングとは ファインチューニングとは、 事前学習済みの大規模言語モデル（LLM）を、特定のタスクやデータセットに合わせて、追加で学習・調整する ことです。 これは、モデルの基本的な知識や言語能力を活かしつつ、特定の用途（例：社内文書の要約、特定のトーンでの応答、固有の知識の習得）に特化させるために行われます。 なんだか、RAGとの違いがよく

はじめに さくらインターネットでプロダクトマネージャーとして働いている荒木です。 さくらのAI Engineは、基盤モデル搭載済みのGPUサーバーで推論処理ができるAPIサービスです。テキスト生成・分類・埋め込み・音声認 […]

はじめに こんにちは、サイオステクノロジーの小沼 俊治です。 今回は、AIを活用した RAG アプリケーションの仕組みを無料で体験できるハンズオン環境 を用意しました。 このハンズオンでは、 LangChain 、LLM に PC 内のローカルで動かす Open source LLM 、ベクトルデータベースの Milvus といったオープンソースのプロダクトを使用します。 学習は、JupyterLab（Jupyter Notebook） の Notebook 形式でステップごとに用意した教材 を使って進め

こんにちは！メルカリ Engineering Office の @mikichin です。 来る11月13日、メルカリグループのテックカンファレンス「mercari GEARS 2025」が開催されます！ 2018年に実施した「Mercari Tech Conf 2018」から7年の時を経て、久しぶりのオフラインでの開催となります。 テーマは「メルカリエンジニアリングの今」。 今年の全社的なテーマでもある「AI-Native」についてはもちろん、2018年以降メルカリグループのエンジニアリングがどのように

はじめに さくらインターネットでプロダクトマネージャーとして働いている荒木です。 さくらのAI Engineは、基盤モデル搭載済みのGPUサーバーで推論処理ができるAPIサービスです。テキスト生成・分類・埋め込み・音声認 […]

旅行AIエージェントに求めるのは「完璧さ」ではなく、あえての「不確実さ」 2025.10.28 監　修 株式会社Laboro.AI　執行役員 マーケティング部長　和田 崇 概　要 「AIエージェント」という最近話題のトピックで、よく目にする活用例が「旅行計画」や「旅行予約」です。これまでタブを50個も開いて比較検討しなければならなかったような旅行計画が、AIを使えばほんの数分で出来上がります。 複雑なタスクをこなすAIエージェントに期待されているのは、定番の旅行よりもパーソナライズされた旅行の提案で、興味

ChatGPTを学習させるーー。 生成AI・LLMを自社に最適化する活用法と注意点 2025.10.28 株式会社Laboro.AI　リードマーケター　熊谷勇一 執行役員 マーケティング部長　和田 崇 概　要 生成AIのうちChatGPTなどLLM（大規模言語モデル）に自社データを学習・参照させることで、精度の高い応答や業務効率化が実現することがあります。具体的なメリット・デメリットや手法、準備すべきこと、導入時の注意点を解説します。 目　次 ・ 生成AI・LLMを学習させることで広がる可能性 　・ 学習

はじめに こんにちは、データシステム部MA推薦ブロックの佐藤（ @rayuron ）です。私たちは、主にZOZOTOWNのメール配信のパーソナライズなど、マーケティングオートメーションに関するレコメンドシステムを開発・運用しています。 早速ですが、先日ZOZOマッチというサービスをリリースしました。 corp.zozo.com 新規サービスのアルゴリズム開発では、既存サービスと異なり、ユーザー行動データが存在しない状態からスタートします。本記事では、ZOZOマッチのレコメンドアルゴリズム開発において、リリ