はじめに 弊社では LLM を活用した機能開発の観測基盤として Langfuse をセルフホストで運用しています。Langfuse は LLM アプリケーションのトレーシングやプロンプト管理等に活用できるオープンソースの LLM エンジニアリングプラットフォームです。 さてこの種のサービスには認証の課題がつきまといます。Langfuse は標準でメールアドレス / パスワードによるログインが可能ですが、弊社の方針として開発組織内で利用、管理しているアプリケーションやサービス群には IAM Identity

はじめに こんにちは！NTTデータグループの工藤です。 最近、友人との会話の中で、近年注目されているMCPツールポイズニングという攻撃手法について教えてもらいました。MCP（Model Context Protocol）を介して与えられるツール定義や情報が悪意をもって改変されることで、LLMの挙動を攻撃者の意図する方向へ誘導できるという内容でした。 印象的だったのは、ユーザ側の入力ではなく、LLMが利用するツールや仕組みそのものが悪用される点でした。 正規の連携であっても攻撃が成立し得る構造を整理するため

本記事は 2026 年 2 月 26 日 に公開された「 Improving order history search using semantic search with Amazon OpenSearch Service 」を翻訳したものです。 Amazon で買い物をしたことがあれば、 注文履歴 を使ったことがあるでしょう。この機能は 1995 年まで遡る注文履歴を保持しており、すべての購入を追跡・管理できます。注文履歴の検索機能では、検索バーにキーワードを入力して過去の購入品を見つけられます。商品

本記事は 2026/02/23 に公開された “ Introducing Strands Labs: Get hands-on today with state-of-the-art, experimental approaches to agentic development ” を翻訳したものです。 私たちは、開発者がエージェンティック AI 開発のための実験的な最先端のアプローチを実際に試せるように設計された新たな Strands GitHub 組織である Strands Labs を紹介します。

こんにちは。サイオステクノロジーのひろです。 先日OSC福岡、OSC広島でセミナー登壇してきました。 今回は登壇内容についてまとめていきたいと思います。 生成AIの概要を理解できる 生成AI×ツールで新たな価値を生み出せることを理解できる この2点を目的として以下のことについてお話してきました。 生成AIにできることできないこと 生成AIにツールを使わせる技術について 生成AIにロボットを操作させるデモ セミナーに使用した資料を交えつつセミナー内容について解説していきます。 生成AIってなに？ 生成AIと

本記事は 2026 年 2 月 23 日に公開された Joe Hsu, Shweta Garg, Murali Krishna Ramanathan による “ The hidden inefficiencies in AI coding (and how we find them) ” を翻訳したものです。 タスクが完了しました。コードはコンパイルされ、テストはグリーンになり、全員が次へ進みます。しかし、その「合格」したタスクが、エージェントがすぐそこにあるファイルを見つけられなかったために 17 ター

サイオステクノロジーのひろです。今回はAzureOpenAIを使用したFunctionCallingについて解説していきます。 このブログのゴール FunctionCallingとは何かわかる AzureOpenAIモデルを使用したFunctionCallingの実装方法がわかる FunctionCallingとは FunctionCallingはLLMに関数を使わせることができる機能です。 関数は予め作成しておく必要がありますが、このFunctionCallingを使用することで、LLMができることを拡

みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクトの西村です。 今週も 週刊AWS をお届けします。 いきなりですが、 AWS Builder Center はご存じですか？ハンズオンワークショップで生成 AI やサーバーレスアーキテクチャを実践したり、コード例やチュートリアルで具体的な実装方法を学んだり、AWS Heroes や Community Buildersと繋がって知見を共有したり。さらに、AWS 製品チームへのフィードバックや機能提案もできます。技術記事、ユーザーグループ、実践的なラボまで、ビ

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。今週号も盛りだくさんです。開催直前になりますが、2 月 27 日 （金）に「 企業でつかうためのCoding Agent「Kiro」 オンライン勉強会 」が開催されます。まだ申し込み受付中ですのでAI エージェントを活用した開発プロセスの効率化に関心がある方はぜひ参加ください！また 3 月 26 日（木）には「 Amazon Quick Suite で変わる業務の現場 — 活用企業・AWS社員による事例紹介 」が開催されます。分析業務や定

こんにちは！Insight Edge データサイエンティストの角田です。今回は、LLMを評価者として使う「LLM-as-a-Judge」の 決定性 について、手元の実験で検証した内容を共有します。 背景 実験設計 評価対象 評価モデルと回答生成モデルの分離 評価プロンプト 制御条件 結果 同一スコアの出現率 考察 gemini-2.5-proが揺れた原因 gemini-3-pro-previewが安定した理由 補足：thinking_levelによるスコア差 まとめ 背景 LLM-as-a-Judgeとは

本ブログは 2026 年 2 月 20 日に公開された AWS Blog “ AI-augmented threat actor accesses FortiGate devices at scale ” を翻訳したものです。 商用 AI サービスの普及により、技術力の低い脅威アクターでも大規模なサイバー攻撃を実行できるようになっています。Amazon Threat Intelligence はこの傾向を注視しており、最近の調査がその変化を裏付けています。Amazon Threat Intelligenc

LLMの量子化技術と実装方法について説明しています。AIモデルの実運用におけるモデルの大きさや処理時間の問題を解決するための量子化技術について、具体的にはAWQ、GPTQ、SmoothQuantの3つの手法とその実装方法、結果について紹介しています。

1. はじめに：なぜ「ただ並列化」しても速くならないのか？ Snowparkを用いてデータ分析や加工を行っていると、処理時間の長さがボトルネックになる場面に直面します。その際、「Pythonなのだから並列化すれば速くなるはずだ」と考えるのは自然な発想でしょう。 しかし実際に実装してみると、次のような問題に遭遇することがあります。 マルチプロセス（Joblib）で高速化を試みたところ、PicklingError が発生する マルチスレッド化しても、処理時間がほとんど変わらない（場合によっては遅くなる） その

議論マイニング 【連載】自然言語処理の研究動向　第8回 2026.2.18 株式会社Laboro.AI　リードMLリサーチャー　趙 心怡 概　要 議論マイニング（Argument Mining、AM）は、人々が特定の意見を持つに至った理由を明らかにすることで、従来の感情分析よりも一歩踏み込んだ洞察を提供します。初期の「意味埋め込み技術（semantic embeddings）」の画期的進歩により、議論をクラスタリングして主要なポイントに集約することが可能になり、その後の研究では議論の質や多様性を評価する手

AI コーディングアシスタントに簡単なこと、例えば関数名の変更やファイルの移動を依頼すると、突然復旧作業に追われることがあります。インポートが壊れたり、参照が存在しないファイルを指したりします。5 分前にコンパイルできていたコードベースが、至る所でエラーを投げ始めます。20 秒で終わるはずのリファクタリングが、5 分間のデバッグとクリーンアップセッションに変わってしまうのです。 エージェントにとってリファクタリングが難しい理由 リファクタリングは単なる大規模な検索置換ではありません。コードベースのセマンテ