こんにちは、AIエージェント開発課 課長の石田です。 「ITサービスで企業の成長を継続的に支援します」 これが私たちラクスのミッションです。 私たちはBtoB SaaSの提供を通じて、企業の成長につながる業務効率化や生産性向上に向き合ってきました。 そのために、開発生産性向上はもちろんのこと、顧客の体験価値向上や顧客の業務効率化を目的とした機能開発にも組織を挙げて取り組んでいます。 その最も新しい取り組みが、 2025年5月に設立した専門組織「AIエージェント開発課」 です。 www.rakus.co.j

こんにちは、生成AI研究開発チームのデータサイエンティストとしてAI開発を担当している保坂です。 本記事では、薬局の現場オペレーションを支援するAIを開発する私たちのチームが、ドメインエキスパート（薬剤師など） と データサイエンティスト の協働を円滑にするために構築した「Databricks × Dify x Colaboratory 協働基盤」を紹介します。生成AIプロダクトチームを新たに組成する際におさえたい3つのポイント の記事で、生成AIプロダクト開発にはドメインエキスパート人材の協力が不可欠だ

はじめに メインフレームのモダナイゼーションは、重要なアプリケーションの複雑なレガシーコードベース、メインフレームの専門知識を持つ人材プールの減少、最新のクラウド機能を採用する必要性の高まりにより、組織にとって長い間困難な課題でした。 AWS Transform for Mainframe は、re: Invent 2024 で「Amazon Q Developer transform capability for mainframe」としてプレビューされました。このソリューションはレガシーシステムをモダ

DifyのMCPプラグインとZapier MCPを利用してDifyとSnowflakeを連携させ、Snowflakeのデータを自然言語で扱ってみました。本記事では、その連携方法を中心に紹介したいと思います。 はじめに 利用したサービス Dify Zapier Snowflake 構成 連携設定 Snowflake の設定 Zapierの設定 Dify の設定 動作確認 まとめ 参考 はじめに こんにちは。NTTコミュニケーションズの大島です。普段は、クラウドサービスを中心に、データレイクやデータウェアハウ

はじめに こんにちは！スタメンでエンジニアをしている hisa です。 2025年5月23日・24日に東京・ベルサール神田で開催された TSKaigi 2025 に、両日現地参加してきました！ 今回は、イベントの雰囲気やセッションでの学び、参加者との交流などを中心に振り返っていきたいと思います。 ちなみにスタメンは今回のTSKaigiに Goldスポンサー として協賛し、当日はブース出展も行いました！ スタメンでは主力事業のTUNAGやグループ事業のWatchyで幅広くTypeScriptを活用しています

はじめに先日、Anthropic社はClaude LLMを通じてモデルコンテキストプロトコル（Model Context Protocol、以下MCP）を発表しました。MCPは、大型言語モデル（lar...

はじめに こんにちは。メルペイVPoEの@jorakuです。 この記事は、 Merpay & Mercoin Tech Openness Month 2025 8日目の記事です。 AI Agent / AI Code AssistなどのAI Toolsが日々リリースされており、めまぐるしい時代を楽しく過ごしています。ここで記載されているものも1ヶ月後には古くなる可能性もありますが、現時点での情報を残しておきます。 目次 AI 2027 シナリオ AI Code Assist / AI Agentの

はじめに こんにちは。KINTOテクノロジーズ（以下KTC）プラットフォームグループ Platform Engineeringチームで内製ツールの開発・運用を担当している山田です。普段はアプリケーションエンジニアとして、JavaとSpring Bootを使ったバックエンドや、JavaScriptとReactを使ったフロントエンドでCMDB（Configuration Management Database）の開発をしています。ここ1年ほどは生成AIブームに乗り、CMDBにRAGやText-to-SQLを活

はじめに チューリングの髙橋です。機械学習やAIにおけるセキュリティやプライバシーの研究開発を専門としています。 チューリングでは、「完全自動運転」の実現を見据えて、LLMに視覚理解や行動計画を統合したマルチモーダルAIの研究開発に取り組んでいます。このようなモダリティの統合に加えて、ひとの価値観と整合（アライン）したふるまいも、安全な自動運転AIに欠かせない要素です。 このテックブログでは、どのようにして人間社会の規範や倫理観にアラインさせていくのか、近年の機械学習モデルに対する脅威や攻撃、セーフティア

AIエージェント開発の個人的な研究と知見の共有本記事は3部構成です。パート1：アーキテクチャの理解と実装アプローチパート2：Central Agentの内部詳細パート3：サブエージェントとMCPの深掘...

CA DATA NIGHTは、サイバーエージェントが主催するデータサイエンスに特化した技術者向けの勉 ...

この記事は Scaling Rufus, the Amazon generative AI-powered conversational shopping assistant with over 80,000 AWS Inferentia and AWS Trainium chips, for Prime Day (記事公開日 : 2024 年 10 月 10 日) の翻訳です。翻訳は Annapurna Labs の常世が担当しました。 Amazon Rufus は、 生成AIを活用したショッピングアシ

生成 AI は、Amazon の Rufus や Amazon Seller Assistant などの AI チャットボットを含む様々なアプリケーションを通じて、ビジネス運営に革命をもたらしています。 一方で、最も影響力のある生成 AI アプリケーションの中には、バックグラウンドで自律的に動作するものもあり、これは企業が業務、データ処理、コンテンツ作成を大規模に変革するために不可欠な機能です。 これらの非会話型の実装は、多くの場合 大規模言語モデル (LLM) を活用したエージェント型ワークフローの形で

AIエージェント開発の個人的な研究と知見の共有本記事は3部構成です。パート1：アーキテクチャの理解と実装アプローチパート2：Central Agentの内部詳細（本記事）パート3：サブエージェントとM...

この記事は Accelerating application development with the Amazon EKS MCP server (記事公開日: 2025 年 5 月 29 日) を翻訳したものです。 はじめに 本日、 Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) 向けのオープンソース Model Context Protocol (MCP) サーバーの提供開始を発表できることを嬉しく思います。この新機能により、 Amazon Q Deve