こんにちは、AI ShiftのLinです。 この記事は AI Shift Advent Calendar 2025 の24日目の記事です。 Lead Forward Deployed EngineerのLinです。東京側のFDEチームと沖縄のAI Operationチームをリードしています。 この記事の要約 この記事では、Forward Deployed Engineer（FDE）という職種について紹介します。FDEは、お客様の業務に最も近い場所で働くエンジニアです。技術とビジネスの両面から課題解決に取り

はじめに 2025年11月にMicrosoft が最新の技術戦略や製品情報を発表する年次テックカンファレンス “Microsoft Ignite 2025” に参加しました。 今回はアメリカ・サンフランシスコの Moscone Center と Chase Center を会場に開催され、周辺は技術イベントとは思えないほど多くの来場者で賑わい、活気に満ちていました。 本イベントでは多岐にわたるアップデートが発表され、全容について日本語でも様々な方がレポートをまとめています。ここでは一例として、当社の寺井の

はじめに MEKIKI X AI ハッカソンもぐもぐ勉強会 Advent Calendar 2025 の 24 日目を担当する近藤です。 Advent Calendar も残すところあと 1 日となりました。 さて、今日は何の日でしょう？ そう、「クリスマスイブ」です。 ということで、私からは「3 大クラウドベンダーの AI 系資格に関する情報」をプレゼントします。 ちなみに、私は 20 万円分の資格試験を自分自身にプレゼントしました...(どんな試験を受けたのかは後日記事としてまとめようと思います) さ

概要 本ドキュメントでは、さくらのVPSのスタートスクリプトである「Dify + さくらのAI Engine」に検索拡張生成であるRAGを組み合わせての応用方法をご紹介します。 AIを使ったチャットボットは便利ですが、「 […]

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

1. はじめに NTT西日本の伏尾です。 Dify 1 のようなローコードでLLMアプリケーションを作れるツールが広がり、いわゆる市民開発によるアプリケーションが手軽に作れるようになってきました。 特にRAGチャットボットによる問い合わせ対応の省力化は有力なユースケースです。 一方で、このような市民開発ツールでは作成したツールの評価については後回しになりがちです。 今回はそのような背景を踏まえ、Difyで作成したRAGチャットボットを対象として自動評価の枠組みを取り入れることを検討します。具体的には、RA

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 ...

1.はじめに NTT西日本の大賀です。 先日投稿された「話題のAIエージェント作ってみた（ 話題のAIエージェントを作ってみた - NTT WEST Engineers' Blog ）」では、エンジニアが AI エージェントを 1 から実装する方法について紹介されていました。 今回はより幅広

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