G-gen の奥田です。本記事は Google Cloud Next Tokyo '24の1日目に行われた AI と機械学習のセッション「 競争環境の変化に適応！Google Cloud で実現する LION 流需要予測と生成 AI 活用 」に関する速報レポートをお届けします。 他の Google Cloud Next Tokyo '24 関連記事は Google Cloud Next Tokyo '24 の記事一覧 からご覧いただけます。 概要 なぜ需要予測を行うのか 需要予測のアーキテクチャ 生成AI

はじめに

Salesforceは顧客情報の管理・共有、営業活動の分析・可視化、営業プロセスの自動化を提供するサービスです。メール配信機能は、直感的な操作でHTMLメールを作成し、レスポンシブ対応でスマホでも美しく表示される特徴があります。

はじめに

はじめに

ご挨拶

本記事では、Secrets Managerの設定からGitHub Actionsの設定、両者の統合方法、ベストプラクティスまでを詳しく解説します。

みなさん、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの小林です。 AWS Summit New Yorkが開催され、生成AIに関係するサービスアップデートだけでも19件の新機能・新サービスが発表されました。ひととおりピックアップしたのですが、「さすがに読みづらいかな……」と思い、今回は3つのカテゴリに整理してお届けします。AWSではみなさんが実現したいテーマや価値を、現実のものにするための方法論として様々なサービス群を提供していますが、それらを3種類に分類して説明しています。今回の週刊生成AI wit

G-gen の堂原と又吉です。当記事では、 Amazon Web Services （AWS）、 Microsoft Azure 、 Google Cloud （旧称 GCP）が提供するフルマネージドな RAG サービスの比較を行います。 はじめに 当記事について RAG とは 3社比較 前提条件 機能比較 料金シミュレーション 想定シナリオ AWS Azure Google Cloud 総評 AWS Azure Google Cloud 詳細の解説 Knowledge bases for Amazon

ご挨拶

はじめに

－【Salesforce】Winter'25のメジャーリリースに備える－ はじめに

ごあいさつ

組織は、請求処理、在庫追跡、プロジェクト承認などの分野において、ビジネス上の問題解決に苦労することがよくあります。カスタムビジネスアプリケーションはこれらの問題を解決し、組織をより効果的に機能させるソリューションを提供できますが、構築と保守には専門の開発チームが必要とされてきました。しかし、多くの場合、開発能力が不足していたり費用がかかりすぎたりするため、企業は非効率的なツールやプロセスを使用し続けていました。 7月10日、 AWS App Studio のパブリックプレビューについてお知らせします。Ap