生成AI開発は内製できるか。推奨の作り方、実装ステップまで解説 2025.5.13 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は、業務効率化から顧客対応、創造的な支援まで、さまざまなビジネス領域で革新を引き起こしています。本コラムでは、生成AIをゼロから開発する現実的な課題と限界を踏まえ、企業が取り組むべき導入ステップやカスタマイズ、導入時の注意点になどについて解説します。 目　次 ・ 生成AIとは何か 　・ 具体的な活用例 　・ 主な

はじめに はじめまして。KINTOテクノロジーズでAndroidアプリ開発を担当しているYenaです。 キャリアはAndroid開発から始まり、スマートテレビアプリやWebのバックエンド・フロントエンド、APIの開発など、幅広い領域に携わってきました。 現在はAndroid開発に取り組む傍ら、チームと自身の成長を目指して、社内勉強会「Droid Lab」の企画・運営も行っています。 この勉強会で取り上げた技術内容をより広くチーム外にも共有するため、資料をテックブログとして公開する取り組みを進めて行こうと考

G-gen の杉村です。2025年4月のイチオシ Google Cloud（旧称 GCP）アップデートをまとめてご紹介します。記載は全て、記事公開当時のものですのでご留意ください。 はじめに Google Cloud Next '25 が開催 IAM の基本ロールが刷新（Preview） BigQuery のユーザー定義関数（UDF）が Python に対応（Preview） BigQuery ML で 生成 AI 関数 AI.GENERATE_* が登場（Preview） Vertex AI Agent

この記事は Pixtral Large is now available in Amazon Bedrock (記事公開日: 2025年4月10日) を翻訳したものです。 Mistral AI の Pixtral Large 基盤モデル (FM) が Amazon Bedrock で一般提供開始となったことをお知らせします。この発表により、Mistral の最先端マルチモーダルモデルを活用して、AWS 上で生成 AI のアイデアを構築、実験、そして責任を持って拡張することが可能になります。AWS は Pi

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 2025.4.23 株式会社Laboro.AI　リード機械学習エンジニア　川崎奏宜 概　要 2022年11 月にChatGPTが登場して以降、多くの企業でLLM（Large Language Model、大規模言語モデル）の活用が急速に広がりました。2023年以降はRAG（Retrieval-Augmented Generation、検索に基づく回答生成）やマルチモーダルLLMといった技術が急速に発展しました。そして2025年はAIエージェン

はじめまして！Data Scientistの市川です。 今回は、先日第34回 人工知能学会 金融情報学研究会（SIG-FIN） に行ってきましたので、そのレポートをさせて頂ければと思います。 イベントの概要 発表の概要 SIG-FIN UFO-2024 タスク(6件) (01) 有価証券報告書の表を対象としたUFO-2024コンペティション (02) 表構造の理解と表項目の説明文生成に基づくTable QAタスクへの挑戦 (03) 有価証券報告書の表質問応答を対象としたSIG-FIN UFO-2024タス

みなさんこんにちは。SCSK 鎌田です。 今回は、少し前に機能追加された、Copilotを使ってみた感想と、その使い方について解説します。 リリースされたばかりのこのAIアシスタントは、クラウドセキュリティの管理を効率化してくれるツールです。 すでにPrisma Cloudを利用中の方も、これから導入を検討している方も、ぜひ参考にしてください。 Prisma Cloud Copilotとは？ Prisma Cloud Copilot は、Prisma Cloudプラットフォームに統合された生成AIベースの

Amazon Bedrock のガードレール を 1 年以上前 にリリースして以来、Grab、 Remitly 、 KONE 、 PagerDuty などのお客様は、 Amazon Bedrock のガードレール を使用して、 生成 AI アプリケーション全体の保護を標準化し、ネイティブモデルの保護とエンタープライズ要件のギャップを埋め、ガバナンスプロセスを合理化してきました。4 月 8 日、お客様がエンタープライズ規模で責任ある AI ポリシーをさらに効果的に実装するのに役立つ新しい一連の機能をご紹介し

(本記事は 2024/03/27 に投稿された Enable Amazon Bedrock cross-Region inference in multi-account environments を翻訳した記事です。) Amazon Bedrock のクロスリージョン推論機能により、最適なパフォーマンスと可用性を維持しながら、AWS リージョン間でファンデーションモデル（FM）にアクセスする柔軟性が組織に提供されます。しかし、一部の企業ではコンプライアンス要件に従うため、 サービスコントロールポリシー

こんにちは！SCSKの八巻です。 Google Cloud にて利用できる『Google Agentspace』についてご存知でしょうか？？ Agentspaceを利用することで、 組織全体のコンテンツを連携させ、根拠に基づいたパーソナライズされた回答を生成する。 ワークフローアクションと連携してタスクを実行することで、従業員が必要な情報を適切なタイミングで入手する。 ことが可能となります。 Google Cloud 公式サイト： Google Agentspace | Google Cloud Goog

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Insight Edgeのデータサイエンティストの山科です。 今回はタイトルにもある通り、画像に対する異常検知結果を大規模言語モデル(LLM)で解説させることで説明性を付与できるか検証を行いましたので、その結果について記載したいと思います。 なお、本内容は先日、長崎で開催された自然言語処理学会（NLP2025）でも発表した内容（ 自然言語での異常解釈:LLMを用いたAI説明モデルの提案 ）となっています。 目次 はじめに なぜ異常検知タスクで説明性が必要なのか 提案アプローチ 実験 まとめ はじめに 異常

AI技術まとめ。種類やリスク、メリットなどを解説 2025.4.2 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 ここ10年で、AI技術の発展は社会のあり方に大きな変革をもたらしてきました。私たちの生活やビジネスは今までにないスピードで変化している一方、AIの活用にはリスクを伴う側面があるのも事実です。AIはどのような進歩を遂げてきたのか、どのようなメリットが今後期待できるのか、そして運用に伴うリスクとは何かについて、解説します。 目　次 ・ AI

はじめに こんにちは、クラウドエース第三開発部の橋野です。 今回は大規模言語モデル(以下、LLM)を活用したアプリケーションを分析・評価できるツールである Langfuse を触ってみたので試したことを記事にまとめてみました。 Langfuse の始め方 Langfuse を利用する際は、ホスティング方法として以下の2種類が用意されています。 セルフホスティング Langfuse アカウントを利用したホスティング 本記事では、Langfuse アカウントによるホスティング方法を推奨します。Free プラン

1：はじめに お世話になっております。ジーニーのサーチ事業部でPdMをしているyasuと申します。 私が所属している部署は、事業部の名前に「サーチ」とあるように検索エンジンやレコメンドエンジンの企画、開発、販売を実施しています。その中でも私は主に検索エンジンやレコメンドエンジンを活用した企画、お客様サイトに導入する際の技術的なフォロー、運用フェーズに入ったお客様に対して効果測定を行いサイトグロースに向けた課題の解消や提案を進めております。 今回寄稿させていただくことになりました、生成AIを使った特別な辞書