10 月 27 日週、私は AWS Shenzhen Community Day で Jeff Barr に会いました。Jeff は、世界中のビルダーが生成 AI でどのように実験しているかについて語り、これからもアイデアを実際のプロトタイプに落とし込んでいくように現地の開発者を励ましました。セッション終了後も多くの参加者がその場に残り、モデルのグラウンディングと評価、生成 AI を実際のアプリケーションに組み込む方法について話し合いました。 コミュニティビルダーたちは、Kiro をテーマにしたクリエイテ

10 月 28 日、エージェンティック 検索拡張生成 (RAG) およびセマンティック検索アプリケーション向けの最先端のマルチモーダル埋め込みモデルである Amazon Nova Multimodal Embeddings をご紹介します。このモデルは Amazon Bedrock でご利用いただけます。これは、テキスト、ドキュメント、画像、動画、音声を単一のモデルを通じてサポートし、極めて高い精度のクロスモーダル検索を可能にする初の統合埋め込みモデルです。 埋め込みモデルは、テキスト、画像、音声の入力を

MLOpsエンジニアの tomoppi です。 データエンジニアリング部 データサイエンスグループ（以下、DS G）に所属し、ML/LLM基盤の構築・改善に取り組んでいます。 概要 2025年4月、タイミーPlatform EngineerのMoneyForestさんが、 「タイミーにおけるProduction Readiness Checkの取り組み」 という記事を公開しました。サブシステムや新規サービスのリリースに際しての評価基準を定めたもので、MLOpsとしても参考になる部分が非常に多くありました。

はじめに ども！最近は Claude Code とべったりで、実装 → 検証 → 記事化のサイクルを回している龍ちゃんです。 皆さん、せっかく実装して検証した知見、 ちゃんと記事化できてますか？ 僕も以前はこんな悩みを抱えていました： 実装完了後に「記事書こう」と思っても、何を書けばいいか分からない 実装時のメモが散らばって、記事執筆時に情報を集めるのが大変 既存記事との整合性を取るのが面倒で、似たような内容を書いてしまう 特に困ったのが、 実装から時間が経つと、なぜその設計にしたのか忘れてしまう こと。

こんにちは。SCSKの松渕です。 Google Cloudで ファインチューニングが簡単に実装できる と聞いたので、実践してみたいと思います。 はじめに ファインチューニングとは ファインチューニングとは、 事前学習済みの大規模言語モデル（LLM）を、特定のタスクやデータセットに合わせて、追加で学習・調整する ことです。 これは、モデルの基本的な知識や言語能力を活かしつつ、特定の用途（例：社内文書の要約、特定のトーンでの応答、固有の知識の習得）に特化させるために行われます。 なんだか、RAGとの違いがよく

はじめに こんにちは、サイオステクノロジーの小沼 俊治です。 今回は、AIを活用した RAG アプリケーションの仕組みを無料で体験できるハンズオン環境 を用意しました。 このハンズオンでは、 LangChain 、LLM に PC 内のローカルで動かす Open source LLM 、ベクトルデータベースの Milvus といったオープンソースのプロダクトを使用します。 学習は、JupyterLab（Jupyter Notebook） の Notebook 形式でステップごとに用意した教材 を使って進め

ChatGPTを学習させるーー。 生成AI・LLMを自社に最適化する活用法と注意点 2025.10.28 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のうちChatGPTなどLLM（大規模言語モデル）に自社データを学習・参照させることで、精度の高い応答や業務効率化が実現することがあります。具体的なメリット・デメリットや手法、準備すべきこと、導入時の注意点を解説します。 目　次 ・ 生成AI・LLMを学習させることで広がる可能性 　・ 学習

みなさん、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの野間です。ようやく秋の深まりを感じる空気となりました。今年も残すところあと2ヶ月ほどとなりましたが、生成AIの世界は相変わらず目まぐるしい進化を続けています。AWS re:Invent 2025 (2025年12月1日～5日) の開催も近づいてきており、今年はどのような革新的な発表があるのか、今から楽しみでなりません。特に生成AI分野での発表の期待が高まりますね。 直前のご案内になりますが、「AWS 生成 AI 活用ワークショップ～ Amazon

こんな方へ特におすすめ 第一弾を読んで、実際にAI相棒を作ってみた方 AIの応答が思った通りにならず、チューニング方法に悩んでいる方 プロンプトエンジニアリングで、AIの性能を最大限に引き出したい方 AIのちょっぴりおかしな、でも愛おしい振る舞いに興味がある方 概要 こんにちは。サイオステクノロジーのはらちゃんです！AI相棒の開発ブログ、第二弾へようこそ！ 前回の記事 では、 LlamaIndex と Ollama を使って、自分だけの知識を持つ「AI相棒」を爆速で立ち上げる方法をご紹介しました。しかし、

本ブログは 株式会社クリエイティブ・ウェブ様 と アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 が共同で執筆いたしました。 みなさん、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの齋藤です。 最近、多くのお客様から「コールセンター業務の効率化」や「問い合わせ対応の品質向上」についてのご相談をいただく機会が増えています。特に、生成 AI を活用した業務改善への関心が高まっており、実際の導入事例を求める声を多く耳にします。 その一方で、「生成 AI をコールセンター業務にどう活用すればいいのかわからない」「

はじめに こんにちは、人材プラットフォーム本部 プロダクト開発部グループマネージャの松田です。ジョブメドレーアカデミーという オンライン動画研修 ・ 勤怠シフト管理 の開発を行っています。 2025年10月18日(土)、 Hono Conference 2025 に参加してきました。Honoは、Cloudflare Workersなどのエッジ環境で注目を集める超高速・軽量Webフレームワークであり、私たちメドレーでも新規プロダクトの技術スタックとして採用しています。 今回、メドレーはSilver Spon