はじめに はじめまして！ 東海大学情報理工学部コンピュータ応用工学科４年の有馬勇人です。私は2025 ...

はじめに こんにちは。株式会社ビットキー Software QAチームからお知らせです。 この度ビットキーは、7/25(金)に開催の「JaSST’25 Hokkaido」にポスターセッションを出展いたします✨ 前回実施したJaSST’25 Kansaiのポスター企画を、AIの力を使ってさらに進化させました！ 皆様と一緒に創り上げる新しいブース体験にご期待ください👏🏻 この記事では、皆様に楽しんでいただくための企画内容を一足先にご紹介できればと思います！ JaSSTとは JaSST（ジャスト）は、NPO法人

はじめに 先日、dbt Cloudのローコード開発機能「dbt Canvas」（旧名称「dbt Visual Editor」）のGAを記念して、dbt Canvasを使ったモデルの作成や編集方法についての記事を投稿しました。 dbt Canvasは、GUIによる直感的な操作で、ローコードでモデルを作成・編集できる機能です。 dbt Canvasで作成したコードを後から手動で修正するケースを考えると、自動生成されるSQLを理解しておくことは非常に重要です。 本記事では、dbt の基本的な知識があり、dbt

AWS ジャパンの 広域事業統括本部では、中堅・中小企業のお客様のデジタルトランスフォーメーション（DX）、クラウドや生成 AI の利活用などを支援しています。過去 2 年間、 AWS では7月の「中小企業魅力発信月間」に合わせて、最新のテクノロジーがどのように中堅・中小企業の成長に貢献するのか、どういった成功事例があるのかなどを定期的にご紹介してきました。 2023年は、鶴見酒造株式会社様に、 AWSクラウドを活用した温度センシングシステム「もろみ日誌クラウド」を導入し、10分ごとに温度データを自動収集

テストエンジニアのマッツーです。 前回の記事 ではテスト自動化における「アサーション」の機能や活用方法について操作方法や所感をお伝えしました。 今回はテスト自動化において確認内容に日時が関係するような場合の実装方法について、操作方法や所感を書いていきます。 確認内容に日時が関係するケースはテスト自動化において登場する可能性が高いと思いますが、いざ実装するとなると少々難しかった点もありました。 機能の内容だけでなく実際の自動テスト実装で感じたことを書いていくので最後まで読んでいただければと思います。 過去の

さくらの生成AIプラットフォームについて さくらインターネットでは、「さくらのクラウド」「GPUクラウド 高火力シリーズ」など生成AIを活用したアプリケーション開発やホスティング、モデルそのものの学習が行えるサービスを提 […]

各ツールの概要と特徴 まずは、3つのツールがそれぞれどのような特徴を持っているのかを見ていきましょう。提供元である企業の特色が、ツールの方向性にも大きく影響しています。

はじめに NTTデータでシニアデータサイエンティストを務めております秋本です。 2025年6月にサンフランシスコで開催されたDatabricksの年次カンファレンス「Data + AI Summit 2025」にて、ノーコードのAIエージェント作成ツール「Agent Bricks」が発表されました。 https://www.databricks.com/jp/blog/introducing-agent-bricks https://docs.databricks.com/aws/ja/generativ

GASの潜在的な脅威とは何か GASを組織で活用する場合の、潜在的なリスクはどのようなものがあるでしょうか。考えられるリスクを以下表にまとめてみました。

この記事は How to create a unified view of your consumer (記事公開日: 2025 年 6 月 13 日) を翻訳したものです。 はじめに 今日の競争の激しいビジネス環境において、顧客の 360 度ビューを構築することは、顧客体験の向上、運用戦略の最適化、そしてマーケティング効率の改善につながります。顧客の行動は、従来の実店舗での対面取引から、データに基づくオンラインでの個別対応へと変化しています。企業は、情報の中から必要なものを整理することで、顧客についてよ

アジャイル開発チームの塚越です。2023年にInsight Edge(以下、IE)に参画し、そろそろ2年が経過します。 前回はエンジニアとしてPMに挑戦した 記事 を書きました。PoCフェーズでPMを務め、無事に商用化フェーズを迎えました。現在もPM兼務のエンジニアとしてこの案件に関わり続けています。エンジニア専任の案件も同時進行しており、このような市場価値の向上を目指せる環境を提供してくれたIEの方々には感謝しています。 今回は 『使い物になる』化粧品推薦AIエージェントをAmazon Bedrock

AppSheetとは 2020年1月にGoogle のサービスの仲間入りをしたノーコード開発プラットフォームです。 普段使用しているGoogleスプレッドシートやExcelなどのデータを基に、マウス操作だけで直感的にアプリを開発できます。

GASのトリガーとは何か GASのトリガーとは、特定の「きっかけ」に応じて、事前に定義されたスクリプト（関数）を自動で実行する機能です。この「きっかけ」には、スプレッドシートのファイルが開かれた時、特定のセルが編集された時、Googleフォームから新しい回答が送信された時といった「イベントの発生」や、「毎朝9時」「毎週月曜日の午前10時」といった「特定の時刻」があります。

はじめに：製造業の生産性向上と品質改善の重要性 製造業における生産性向上や品質の確保は、企業の競争力と利益率の維持に直結します。特に歩留まり改善や不良品削減の取り組みは、全社的な生産性の向上に大きく寄与します。 たとえば、スクラップや手直し、リコールといった不良コスト（CoPQ）は、 売上の5〜30％ に及び、業界によっては運用コスト全体の約40％を占めることもあります。 マッキンゼーの事例 では、ある半導体メーカーが歩留まりの問題によって6,800万ドル（約100億円）の損失を被ったと報告されています。

この記事は、ノーコードでAIアプリを開発できるオープンソースプラットフォーム「Dify」を使って、RAG（検索拡張生成）を構築し、Pythonから呼び出す方法をステップバイステップで解説しています。初心者でも簡単に生成AIを活用したアプリケーションを作成できる内容です。