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

はじめに SAPシステムは多くの企業のバックボーンであり、重要なビジネスプロセスを管理し、膨大な量の貴重なデータを生成しています。これらの重要なビジネスプロセスとデータは通常、エンタープライズSAPシステムを超えて拡張され、顧客は外部システムとも相互作用する必要があります。組織がより深い洞察と改善された意思決定のためにこのデータを活用しようとする中で、SAP顧客がデータやシステムとどのように相互作用するかを変革する必要性が高まっています。 Generative AIの自然言語処理（NLP）機能は、SAP

こんにちは。クラウドエース株式会社 第一開発部の阿部です。 本日は Gemini App のガイド付き学習機能を使って、Google Cloud 認定資格の学習をしてみた体験談を紹介します。 はじめに はじめに、このブログ記事の前提となる情報を紹介します。 Google Cloud 認定資格とは Google Cloud 認定資格プログラムは、Google Cloud に関する個人の知識とスキルを証明するためのプログラムです。 認定の証明として、Credly でスキルバッジを取得でき、LinkedIn プ

「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

前置き 株式会社NTTデータグループの技術革新統括本部AI技術部でSmart AI Agent™のエンジニアをしている岸川です。 AIエージェント開発に便利な Semantic Kernel（セマンティック カーネル／以下SK） を使い、OpenAI APIと組み合わせて会話型エージェントを作る手順をまとめてみました。 Semantic Kernelとは？ Semantic Kernel（セマンティック カーネル、以下SK） は、Microsoftが提供するオープンソースの AIエージェント開発用SDK

テキスト要約の研究動向　 【連載】自然言語処理の研究動向　第3回 2025.8.27 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 テキスト要約の分野は、BERTのような事前学習済み言語モデルの登場によって大きな変化を遂げました。より自然な要約が可能となり、大量のラベル付きデータへの依存も大幅に減少しました。その中でも現在注目されているのは、研究論文に含まれる主要な知見を迅速に把握することや、ソースコードの内容理解、法務や政府による長大な報告書の要約、会

ニューラル機械翻訳の研究動向　 【連載】自然言語処理の研究動向　第2回 2025.8.19 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 英語版（English version）は こちら 。 概　要 2017年以降、ニューラル機械翻訳（Neural Machine Translation, NMT）においてTransformerアーキテクチャが主流となり、XLM（Cross-lingual Language Model）、mBART（Multilingual

ニューラル機械翻訳の研究動向　【連載】自然言語処理の研究動向　第2回 2025.8.19 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 2017年以降、ニューラル機械翻訳（Neural Machine Translation, NMT）においてTransformerアーキテクチャが主流となり、XLM（Cross-lingual Language Model）、mBART（Multilingual BART）、mT5（Multilingual T5）といっ

前回の記事では、さくらのクラウドでUbuntu仮想サーバを作成してDifyを起動し、OpenAIを活用したチャットボットを構築しました。 第二回のこの記事では、さくらの生成AIプラットフォームでGPUを用いたオープンソー […]

こんにちは、BIGLOBEの松村です。 私たちBIGLOBEは、インターネットサービスプロバイダーとして、日々多くのお客さまと接点を持っています。その中で最も重要なのが、お客さまから寄せられる「生の声」です。しかし、電話やメール、メッセージなど、様々なチャネルに分散したお客さまの声を一つひとつ拾い上げ、サービス改善に繋げることには大きな課題がありました。 「お客さまの本当の気持ちを、もっと深く理解したい」 「データに基づいた客観的な事実で、サービスを改善したい」 そんな想いから、私たちはGoogle Cl

こんにちは。LINEヤフー株式会社で自然言語処理の研究開発をしている平子です。本記事では、クエリ理解タスクの中核技術であるクエリ埋め込みにおいて、軽量モデルであるStaticEmbeddingを採用し...

Who I am みなさまはじめまして。2025年6月よりAnalytics&Innovation推進部（通称A&I）に入りました井手と申します。 肩書としてはデータサイエンティストというくくりで仕事をしてきております。統計分析や自然言語処理にかかわる学問領域を修めて社会に出たあと、データを集めるところから、それを加工し、分析を行いモデルにするまで幅広くデータ周りに関するお仕事に関わってきました。過去にはECサイトの分析基盤構築と分析業務、直近前職では社内インフラデータの分析基盤構築やそれ

【連載】自然言語処理の研究動向　第1回　全40トピックの俯瞰 2025.7.17 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 自然言語処理（NLP）研究はここ10年で急速な進歩を遂げており、生成AIをはじめさまざまな製品・サービスの基盤的技術になっており、適応分野は広がり続けています。この連載は、そのうち注目すべきトピックを1本ずつ解説する連載です。この分析を通じて、自然言語処理研究の動向について、簡潔でありながら洞察に富んだ視点を提供し、AIに関する

こんにちは。 電通 総研クロス イノベーション 本部3年目の宮崎博寿です。 現在、 2025 Japan AWS Jr. Champions に選出された当社グループのメンバーにインタビューを行い、これまでの取り組みや今後の抱負などについて語ってもらう企画を実施しています。 今回、私がインタビューさせていただいた方は、 電通 総研セキュアソリューションの三浦 杏之介さんです。 自己紹介 ――現在の所属と業務の内容を教えて下さい！ ICTサービス事業部 ICT3部に所属し、 クラウド セキュリティ領域を中心

AIエージェントはなぜ今注目されているのか。発展の背景と基礎を詳しく解説 2025.7.10 株式会社Laboro.AI　リード機械学習エンジニア　川崎奏宜 概　要 前回の記事（ AIエージェントの定義。2025年の最重要AI用語の概念を整理 ）では、LLMの登場からAIエージェント（ユーザーから与えられた指示に対し、自律的に問題解決やタスク実行を行うシステム）までの技術進歩やAIエージェントの定義について掘り下げました。今回はその続編として、AIエージェントの「基礎」に焦点を定め、AIエージェントが今こ