こんにちは。LINE PlusのLINE AI LABでLLMエージェント関連サービスの開発を担当しているSumin Shinです。私は、7月に東京で開催されたTech-Verse 2025に、現地を...

こんにちは、セキュリティエンジニアの河村です。 今回はオライリー出版「セキュリティエンジニアのための機械学習」の書評をお届けします。 本書は、セキュリティエンジニアがこれからの時代に必要とされる 機械学習 の基礎的な考え方に入門するための書籍です。 ■ セキュリティエンジニアのための機械学習 （Chiheb Chebbi 著、新井 悠、一瀬 小夜、黒米 祐馬 訳／O’REILLY JAPAN） セキュリティエンジニアのための機械学習 情報セキュリティのエンジニアや研究者を読者対象とした機械学習の入門書。フ

みなさん、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの野間です。既に夏休みを取られた方もいらっしゃるのではないかと思います。アウトドアでアクティブに過ごした方も、涼しい部屋でゆっくりリフレッシュできた方も、それぞれの“最高の休暇の使い方”があったのではないでしょうか。実はこの「自分に合った活用法を見つける」感覚、生成AIにピッタリ重なります。今週の週間生成AI with AWSでも、あなたの“生成AI活用体験”がさらに一歩進む情報をお届けします。 8月22日に、LLMの基礎からRAG、AIエージェント

はじめに こんにちは、クラウドエース第三開発部のリュウセイです。最近は休日にパンケーキを焼きながら（表面はきつね色派）、AI エージェントと Agent Development Kit（ADK） をキャッチアップしています。 キャッチアップしていく中で、「Function calling（または Tool calling） 」という言葉を見かけることが多くありました。「Function calling（関数呼び出し機能）」 は名前だけ先行しがちで、仕組みが曖昧になりやすい概念です。 結論から言うと、Fun

「AIアシスタントに任せよう」、そんな言葉が日常的に使われる時代がやってきました。 例えば、PerplexityとPayPalが提携し、AIが「探す→比べる→支払う」までをつなぐエージェント型コマースを実装するとされ、個人の買い物体験がチャット完結に近づいています。また、2024年には企業のAI導入率が70%を超え、AIは単なる便利ツールから共に考え働くパートナー、同僚という位置にへと変化しています。 その背景には「LLM」「RAG」「Agentic」「MCP」「A2A」といった進化の階段があります。本記

Kia ora!  9 月 1 日、3 つのアベイラビリティゾーンと API 名 ap-southeast-6 を持つ AWS アジアパシフィック (ニュージーランド) リージョン の一般提供の開始をお知らせします。この新しいリージョンを利用することで、お客様は、ニュージーランドでワークロードを実行し、データを安全に保管しながら、エンドユーザーにさらに低レイテンシーでサービスを提供できるようになります。 新しい AWS アジアパシフィック (ニュージーランド) リージョンは、組織がニュージーラン

本記事は、2025 年 6 月 26 日に公開された Observing Agentic AI workloads using Amazon CloudWatch agent を翻訳したものです。翻訳はソリューションアーキテクトの鈴木が担当しました。 はじめに AI エージェントアプリケーションの採用が拡大し続ける中、これらのシステムの信頼性、パフォーマンス、さらには全体的なオブザーバビリティを確保をすることがますます重要になってきています。大規模言語モデル（LLM）により駆動され、様々なデータソース、A

はじめに こんにちは、クラウドエースの木村です。 Google Cloud の BigQuery ML にモデルの学習やチューニングを一切行わずに、時系列データの予測ができる TimesFM が登場しました。 この記事では、TimesFM の仕組みから、実際の SQL を使ったハンズオン、そして BigQuery ML のもう一つの予測モデル「ARIMA_PLUS」との比較まで、ざっくりと解説します。 ! 本記事で紹介する BigQuery ML の TimesFM は 記事執筆時点（2025/09/04

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）を構築する手順の3回目です。 【実践】Dify + Amazon Bedrockで、ゼロからチャットボットと RAG を作る① 【実践】Dify + Amazon Bedrockで、ゼロからチャットボットと RAG を作る② 【実践】Dify + Amazon Bedrockで、ゼロからチャットボットと RAG を作る③ 前回は、Dify環境の構築とAmazon

今日の競争の激しい産業環境において、建設機械、鉱山機械、工場設備などの産業機械メーカーは、製品の可能性を最大限に引き出す革新的な方法を模索しています。IoT を活用してこれらの機械をクラウドに接続することで、装置メーカーは実際の使用環境での装置の性能を可視化し、稼働パターンを理解し、繰り返し発生する故障モードを特定し、装置の改善と新たなサービス提供につながる最適化の機会を発見できます。機械からクラウドへの包括的な接続ソリューションの構築は複雑で時間のかかる作業となる可能性があります。ブログ「 AWS を使

こんにちは。LINEヤフーでVision&Language基盤モデル及び、AIモデルAPIの開発を担当している向山です。先日2025年7月29日から8月1日まで京都にて国内最大級の画像分野の学会、第2...

はじめに さくらインターネットの平山です。2025年8月、OpenAI からオープンウェイト言語モデル gpt-oss-120b と gpt-oss-20b がリリースされました。 今回は、コンテナ型GPUクラウドサービ […]

はじめにこんにちは、LINEヤフーで音声AIの研究開発を担当している三宅純平と木下泰輝です。私たちの所属組織「Speech and Acoustic AI部」では、音声認識（ASR）や音声合成（TTS...

帰納的な推論 と 発見的な推論(アブダクション) は、私たちがソフトウェア開発の現場/実務で（知らず知らずにでも）駆使している思考の形です（それどころか日々の暮らしでも使っています）。 それほど“自然な”思考の形ですが、どんな考え方で、どんなところに注意すると質の高い思考ができるのか、基本知識を押さえておくと実務のレベルアップにつながります。 ＜実務三年目からの発見力と仮説力　記事一覧＞ ※クリックで開きます 【第1回】見つけるための論理【連載初回、全文公開中】 【第2回】 “共通項”を見つけ出す 【第3

この記事は、AWS の SAP グローバル責任者の Sara Alligood と、SAP の AI プロダクトアンドパートナーマネジメント部門長の Kai M ü hlbauer 氏との共著です 2025 年の SAP Sapphire にて、Amazon Web Services, Inc. と SAP は、パートナーがお客様のリアルタイムなビジネス課題を迅速に解決するための生成系 AI アプリケーションとエージェントを構築できるよう支援する、新しい AI 共同イノベーションプログラムの開始を発表しま