この記事は、 Insight Edge Advent Calendar 2025 の24日目の記事です！ 生成AIを活用した人事評価のモチベーション 今日はクリスマスイブですね！妻へのプレゼントに毎年悩む Insight Edge CTOの猪子です。 マネージャの仕事の中で、 「一番精神的に重い仕事」は何か と聞かれたら、多くの人が「人事評価」と答えるのではないでしょうか。 人事評価の中には以下の悩みが有るかと思います。 日常業務の合間に大量の評価資料を読む 評価の妥当性に悩む フィードバックで相手の人生

2025 年 12 月 2 日、Google、Moonshot AI、MiniMax AI、 Mistral AI 、NVIDIA、 OpenAI 、 Qwen のフルマネージドオープンウェイトモデルが Amazon Bedrock でさらに18種類の一般販売されることを発表しました。これには、新しい Mistral Large 3 および Mistral 3 の3B、8B、14B モデルが含まれます。 今回の発表により、Amazon Bedrock は 100 近くのサーバーレスモデルを提供し、主要な

MEKIKI X AIハッカソンもぐもぐ勉強会 Advent Calendar 2025の22日目を担当する竹ノ内です。 NVIDIA AI Enterprise (以下、NVAIEとする) を実際に動かしてみましたので、今回はその紹介になります。 1. はじめに：なぜ、NVAIEなのか？ いざAI開発環境を構築しようとすると、こんな「泥沼」にハマることはありませんか？ OSSのモデルを動かそうとしたら依存ライブラリのエラー解消で半日が潰れた 推論速度が出ないが、チューニングの方法がわからない AI開発者

この記事は KINTOテクノロジーズアドベントカレンダー2025 の21日目の記事です🎅🎄 目次 1. メリークリスマス！2025年のAI活用推進を振り返って 2. 個人活用の成功と組織活用の課題 　 2-1. 個人活用普及率8割の達成 　 2-2. 組織的な活用とは 　 2-3. 業界全体の課題 3. イノベーションの二つの潮流 　 3-1. AIネイティブとAIドリブン 　 3-2. つまずきの4つのパターン 4. GenAIパラドックスの構造 　 4-1. 効率向上と収益の乖離 　 4-2. 属人性

この記事は Timee Product Advent Calendar 2025 21日目の記事です。 データエンジニアリング部DSグループ所属の藤井と申します。現在タイミーで推薦エンジンの改善に取り組んでいます! この記事では、タイミーの推薦エンジンにおける候補生成で導入している ANN（Approximate Nearest Neighbor）と、その ANN用ベクトルを作る Two-Tower モデルを題材にします。そして、このドメインで重要なテーマのひとつである Negative Sampling

目次 はじめに データ分析の課題 Snowflake MCPサーバーについて AI分析機器版の全体像 ...

こんにちは、サイオステクノロジーの遠藤です。本ブログはSIOS Tech Labアドベントカレンダー18日目の投稿です。 今回は、RAG評価フレームワークである Ragas の最新バージョン v0.4.0 について紹介します。 さらに、GPT-5の reasoning_effort パラメータを使って、 minimal（高速モード）とhigh（推論重視モード） での評価結果の違いも検証しました。 Ragasのv0.4.0で何が変わったの？ Azure OpenAI ServiceのGPT-5でRagasを

組織は、生成 AI の使用をビジネスのあらゆる部分で急速に拡大しています。深い専門知識や特定のビジネスコンテキストを必要とするアプリケーションには、独自の知識、ワークフロー、独自の要件を真に理解したモデルが必要です。 プロンプトエンジニアリング や 検索拡張生成 (RAG) などの手法は多くのユースケースでうまく機能しますが、モデルの核となる理解に専門知識を組み込むことに関しては基本的な制限があります。教師ありファインチューニングと強化学習はモデルのカスタマイズに役立ちますが、開発ライフサイクルの後半にな

この記事は、NTTデータ Snowflakeアドベントカレンダーの16日目です。 1. はじめに 生成AIを活用したアプリケーション、特に RAG（Retrieval-Augmented Generation）ベースのチャットボットを運用していくうえで、「回答の品質を継続的に評価すること」 は欠かせません。 RAG の品質評価には大きく分けて次の2つがあります。 人手による評価（Human Evaluation）： 人が実際の回答を読み、正確性や有用性を判断する LLM による評価（LLM-as-a-Ju

はじめに こんにちは、アジャイル開発チームの伊藤です。今日もたくさんのアドベントカレンダー記事が公開されている中、この記事を開いていただきありがとうございます。 この記事は、 Insight Edge Advent Calendar 2025 16日目の記事です。 今回はコンテキストエンジニアリングについて、三つのことを語りたいと思います。 1つ目は「コンテキストエンジニアリングは対人コミュニケーションの場面に当てはめることができる」ということです。 あわせて「対人コミュニケーションをコンテキストエンジニ

はじめに：SA（ソリューションアーキテクト）の「マニュアル迷子」問題 こんにちは、奥山です。 「 aptpod Advent Calendar 2025 」の12月15日の記事です。 普段は intdash のソリューションアーキテクト（SA）として、お客様への技術提案やアーキテクチャ設計を行っています。 SAという仕事柄、製品の仕様やAPIの詳細について即答を求められることが多いのですが、 intdashのマニュアルやSDKリファレンスは膨大です。 正直なところ、すべてを脳内にインデックスするのは人間の

はじめに 企業のDX（デジタルトランスフォーメーション）推進において、紙文書のデジタル化とMicrosoft Office文書のデータ活用は避けて通れない課題です。その中で、Microsoftが提供する Azure Document Intelligence（旧：Form Recognizer）は、OCR技術とディープラーニングを組み合わせ、文書からテキスト、表、構造データを高精度に抽出できる強力なサービスとして注目されています。 特に近年では、抽出したテキストデータを Azure AI Search な

はじめに PS-SLの佐々木です。 アドベントカレンダー14日目になります。 今回はRAGシステムを構築している際にデータの一覧や統計データの取得、集計をしたい場合のTipsを紹介します セマンティック検索が苦手な質問 RAG（Retrieval-Augmented Generation）システムを構築したことがある方なら、こんな経験はないでしょうか。 ユーザー: 「完了率を教えてください」 RAG: 「完了に関する情報が見つかりました。タスクAは完了しています。タスクBも完了しています...」 ユーザー

こんにちは！CSE Group でエンジニアをしている上野です。 この記事は BASE AdventCalender の13日目の記事です。 12日目は kagano さんの GitHub Copilot の Custom Instruction でのコードレビューについての記事でした。この 1 年は AI に関する話題、特に Coding Agent の話題がたくさんありましたね。日々モデルも機能も進化していて、今どこの AI は何ができるんだっけ？と迷子になってしまっているので、私自身参考になりました

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