こんにちは、Insight Edge デザイナーの水上（みずかみ）です。 2023年5月にジョインさせていただき、Insight Edgeが発信する様々なデザインを担当しております。 今回は、近年話題になっている3D生成AIツール「 Luma 」を使ったビジュアルデザイン制作について、私自身が行った実験とその気づきを交えながらご紹介したいと思います。 Lumaとは？ 未来都市のアイデアをビジュアル化する実験 美しい写真を再現するアプローチ 発散と収束：ビジュアル化のプロセスでの使い分け 正しい模倣と、デザ

概要 前回の記事で作成した話者分離済みの文字起こしCSVデータをもとに、ローカル環境で音声合成を行う方法を解説します。 https://zenn.dev/geniee/articles/audio-diarization-transcript-202505003 オープンソースの音声合成ソフトウェアVOICEVOXおよびAivisSpeechのエンジンAPIを活用します。 https://voicevox.hiroshiba.jp/ https://aivis-project.com/ 話者ごとのテキスト

# Backgroud システムの規模やアーキ設計により、複数以上のデータベースを使用することはあります。その場合、データの重複管理を避けるため、異なるデータベースに存在するテーブルを結合しデータ検索するのはよくあります。 # MySQL 同一のMySQLインスタンスでは、DB跨ぐデータ検索は簡単にできます 。例えば、下記のSQL文でそれぞれの販売と仕入れDBから一括データ検索できます。 select    db_sales.products.id,    db_sales.products.name,

ECサイトの売上データをもっと活用したいけれど、「SQLでは集計が遅い」「全文検索を使った分析は難しい」「BIツールでは柔軟性に欠ける」と感じたことはありませんか？ そんな課題を一気に解決するのが、 Elasticsearch × Kibana Lens  です。 本記事では、CSV をドラッグ＆ドロップするだけで、 高速かつ柔軟に購買データを可視化・分析 する手順を、サンプルデータと実例つきでわかりやすく紹介します。 目次 記事のポイント 1. SQLと何が違う？Elasticの強みを整理 2

1. はじめに クラウドエース安田です。 システム運用においては、Cloud SQL などのリソースの稼働状況や異常をいち早く把握し、迅速に対応することが重要です。そのため、監視結果を定期的にメールで受け取ることで、運用担当者が異常や傾向変化にすぐ気付き、障害の予防や早期対応につなげることができます。 しかし、こうした監視メールを人力で送る運用では、手間やミスが発生しやすく、運用負荷も高まります。こうした課題を解決するために、監視メールの自動化が有効な手段となります。 この記事では、Google Clou

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

近年話題のRAG（Retrieval-Augmented Generation）ですが、「社内資料」や「業務ドキュメント」としてよく使われる パワポ（PowerPoint）資料 に対しても応用できたら便利だと思いませんか？ この記事では、 「Cohere Embed 4」 + 「Gemini」 + 「FAISS」 を使って、 パワポ資料向けRAGシステム を構築する手順を紹介します。 初心者でも動かしやすいように、今回は一連のシステムをライトに構築・解説します。 はじめに：自己紹介 はじめまして。株式会社

本記事は、2025/5/9 に公開された Accelerate lightweight analytics using PyIceberg with AWS Lambda and an AWS Glue Iceberg REST endpoint を翻訳したものです。翻訳は Solutions Architect の深見が担当しました。 データインサイトに基づき決定を行う現代の組織にとって、効果的なデータ管理は、高度な分析と効率的な機械学習の利用を実現するための重要な要素です。データ利用のユースケースがよ

本記事は、2025/4/8 に公開された Manage concurrent write conflicts in Apache Iceberg on the AWS Glue Data Catalog を翻訳したものです。翻訳は Solutions Architect の深見が担当しました。 現代的なデータアーキテクチャにおいて、Apache Iceberg はデータレイクの人気のあるテーブルフォーマットとして台頭しており、ACID トランザクションと同時書き込みサポートなどの重要な機能を備えています。

はじめに 今回は、これまでのプロジェクトの経験を通して、システム運用の観点から学んだこと大切だと思ったことについて記事にしていきたいと思います。 初期段階で設計思想を統一する プロジェクトの機能やサービスごとに設計思想が異なっている合、何らかの追加要望や修正が発生すると、サービスごとに変更する箇所を洗い出し方針を考える必要があります。設計の違いによって確認範囲が膨大になり、考慮漏れによる追加実装が発生するリスクも高まります。 ある機能のデータ取得処理がAサービスではREST API、BサービスではGrap

初めまして。エンタプライズ第一本部の佐藤です。 前回は MCP サーバーの立ち上げ方の記事を作成しましたが、今回はこのサーバーに接続するClientを用いて接続側の実装をするという試みです。 前回記事はこちら 【初心者向け】2年目エンジニアが実践したMCPサーバー構築ガイド2025 既出の内容かつ不正確な部分もあるかもしれませんが、私の個人的な検証記録として残しておきたいという目的でこの記事を作成します。 最近 MCP サーバーが盛り上がってますが、サーバーへ接続する方法も知りたかったので本記事を作成しま

目次 1. 前書き 対象者 できるようになること 前提条件 2. メタデータ 2.1. メタデータとは？ 2.2 メタデータを考慮しない検索 2.3. メタデータを活用した検索 3. メタデータによるフィルタリングを考慮した検索テンプレート 4. サンプルソース 5. 実行例 5.1. メタデータを使わずに検索した場合 5.2. メタデータを活用して検索した場合 5.3. メタデータを使わずにRAGを行った場合 5.4. メタデータを活用してRAGを行った場合 6. 参考情報 7. まとめ 1. 前書き

4 月 30 日より、 AWS re:Invent で発表された Amazon Nova 基盤モデルファミリーを拡張 し、 Amazon Nova Premier の一般提供を開始しました。これは、複雑なタスクに対応できる当社の最も有能なモデルであり、モデル蒸留の教師としても機能します。 Nova Premier は、 Amazon Bedrock で利用可能な既存の Amazon Nova 理解モデル の一員となります。Nova Lite や Pro と同様に、Premier は、入力テキスト、画像、動

はじめに さくらインターネットの米田です。 当社の社内イベントで「AllHands」という、全社員が集まる会議があります。年1回ぐらいのペースで開催していて、今年は3月28日(土)に大阪で開催しました。 当社の社員数は、 […]

自己紹介 初めまして！ KINTOテクノロジーズのCloud InfrastructureグループでManagerをやってる辻です 2020年5月に入社している地味に古株な人です 新卒からずっとインフラ(オンプレ/クラウド両方)エンジニアしています 概要 こないだVSCodeでのGitHub Copilot Agent Mode(以降Agent)が正式リリースされましたね(2025/4/16現在) ちょうどいいのでVSCode Agentを使って何か便利なもんでも作ってみましょう 前提 私は根っからのイン