大規模アンケートをその場で仮想実施。 生成AIエージェント『仮想WEBアンケート』を解説 2025.7.7 株式会社Laboro.AI　執行役員 マーケティング部長　和田 崇 概　要 当社Laboro.AIでは、去る2025年6月18日、自社初となる生成AIエージェントをベースにした対話型プロダクト『 未来リサーチ 』（商標・特許出願中）を発表しました。このコラムでは、そのアプリケーションの一つであり、WEBアンケートの調査設計書の作成から、調査の実施、調査レポートの作成、マーケティング企画書の作成までを

レンゴー株式会社について レンゴーは、たゆまぬ意識改革とイノベーションを通じて、あらゆる産業のすべての包装ニーズに対し、総合的なソリューションでお応えする「GPI=ゼネラル・パッケージング・インダストリー」です。物流と暮らしの豊かさを支え、より良い社会、持続可能な社会の実現を目指して取り組んでいます。 はじめに データ活用が企業の競争力を左右する時代において、多くの企業がデータ駆動組織への転換を模索しています。私たちレンゴーも例外ではなく、長年にわたりデータ活用の拡大に取り組んできました。しかし、その道の

映画スタジオのように、膨大な量のビデオファイル、スクリプト、アニメーションアセットを扱う会社を想像してみてください。これらのファイルは Amazon FSx for Lustre などの高性能ファイルシステムに格納されます。Amazon FSx for Lustre は、世界で最も普及している高性能ファイルシステム上に構築された完全マネージド型の共有ストレージです。各ファイルには POSIX 情報などのメタデータがあります。スタジオのプロジェクトが増えるにつれて、ファイルやディレクトリの数も増えます。ファ

アマゾン ウェブ サービス ジャパン（以下、AWS）は 2025 年 5 月 30 日に、「 [教育業界向け] 手を動かしながら学ぶデータ分析ワークショップ」を AWS Startup Loft Tokyo にて開催しました。 近年、個別最適な学びと協働的な学びの実現に向けて教育業界におけるデータ分析の重要性が増しています。 本イベントでは、初等中等教育、EdTech のシステム構築に関わるベンダー、パートナー企業の方々をお招きし、教育業界におけるデータ利活用や AWS における実現方法に関して振り返りつ

30年以上にわたり金融IT基盤に携わる中で得た経験と知識をもとに、「やらかしがちな」技術的課題について、IPA[1]の非機能要求グレード[2]に沿って解説します。 ※筆者は非機能要求グレード初版の執筆に関わった経験があり、行間を含めて解説します。 全体構成 「非機能要求グレードの歩き方」シリーズ全体の構成は、「非機能要求グレードの歩き方 Index」を参照ください。 本記事(vol.8)では、Vol.7と併せて、「C.2 保守運用」に焦点を当てて解説します。 C.2 保守運用（Vol.7再掲） 中項目「C

G-genの杉村です。Google が公開するオープンソースの AI エージェント Gemini CLI について解説します。 概要 Gemini CLI とは 料金 初期設定 インストール 認証 Cloud Shell での利用 リモートサーバー等での利用 使い方 対話型実行 非対話型実行 プロジェクトごとのコンテキスト設定 Gemini Code Assist との連携（エージェントモード） プライバシーポリシーとデータ保護 Gemini モデルに関するデータ保護 Gemini CLI の統計情報 概

こんにちは。こんばんは。 開発生産性の可視化・分析をサポートする Findy Team+ 開発のフロントエンドリードをしている @shoota です。 ファインディのフロントエンドでは多くのプロダクトで Nx を用いたモノレポを構築しています。 tech.findy.co.jp Findy Team+ のフロントエンドもNxを採用し、各パッケージ間の依存関係の管理やライブラリのマイグレーションなどの恩恵を受けています。 なかでも強力なキャッシュ機構をベースとしたCIの高速化はなくてはならない存在となってい

はじめまして。金融IT本部　融資ソリューション2部　大澤弘和です。 継続的なアップスキリングの一環で、 AWS の学習を続けてきた結果、2024 Japan AWS All Certifications Engineersの選出に続き、今年2025年の応募クライテリアも達成し、2年連続で選出のご連絡を先日受領しました。 これまで累計15の認定資格に合格しましたが、必要な試験時間は約37時間、出題問題数はおよそ1,000問であり、改めて振り返ると、長い道のりでした。なお、「受験は試験センターで受ける」の一択

電通 総研、スマート ソサエティ センターの飯田です。 Gemini CLI がリリースされて話題になっていますね。 Developers, builders and creators: Bring the power of Gemini 2.5 Pro directly into your terminal with Gemini CLI , our new open-source AI agent with unmatched usage limits. Available now in previe

目次 目次 背景 因果推論とLLM 因果推論 大規模言語モデル (LLM) LLM × 因果推論に関する先行研究 LLMは本当に因果関係を理解しているのか 相関から因果を推論する難しさ：Corr2Causeベンチマーク LLMの因果推論における落とし穴：時系列と反事実の課題 因果推論における「グラフ」と「順序」の重要性 LLMと因果グラフを統合 どのような使い方が良さそうか 今後の展望 終わりに 背景 　データサイエンスチームの五十嵐です。本記事ではLLM×因果推論について最新論文を調査した内容をもとに考

はじめに 本投稿で記載している内容は、以下２点になります。 Prisma Accessの概要 ネットワーク目線で見た特徴 なお、Prisma Access自体高頻度でアップデートが行われており、利用可能な機能や利用時における制限が変更になってる可能性があります。最新情報はパートナーやメーカーサイトから入手してください。 Prisma Accessとは？ Prisma AccessはSASE（Secure Access Service Edge）ソリューションの一つで、パロアルトネットワークス社が提供するク

タイミーでバックエンドのテックリードをしている新谷（ @euglena1215 ）です。 タイミーでは自律型 AI エージェント Devin を活用した開発を行っています。 Devin を効果的に活用する上で鍵となるのが、どのような「knowledge（知識）」を与えるかです。Devin を活用している各社で、試行錯誤が進められているのではないでしょうか。 もし Devin に一つだけ知識を与えて賢くするとしたら、何が最適でしょうか？ 私は「会社固有の知識であり、かつ社員にとっては当たり前すぎて、AIに教

はじめに NTTデータ セキュリティ＆ネットワーク事業部 テクニカル・グレードの田中智志です。本BlogではAmazon Web Services(AWS)上にデプロイしたFortiGateVMを含む構成でADVPN2.0とSD-WANのトラフィックコントロールについて試した内容を紹介しています。 第一回は検証構成と使用するテクニック（BGP on Loopback、IKE extension:exchange-ip-addrv4、RR（Route Reflector）レスのダイナミックBGP）およびその

30年以上にわたり金融IT基盤に携わる中で得た経験と知識をもとに、「やらかしがちな」技術的課題について、IPA[1]の非機能要求グレード[2]に沿って解説します。 ※筆者は非機能要求グレード初版の執筆に関わった経験があり、行間を含めて解説します。 全体構成 「非機能要求グレードの歩き方」シリーズ全体の構成は、「非機能要求グレードの歩き方 Index」を参照ください。 本記事では、オンラインシステムにおける「C.1 通常運用」に焦点を当てて解説します。 C.1 通常運用 中項目「C.1 通常運用」では、監視

Salesforceをご利用中の方であれば、リードや商談、取引先、担当者、活動履歴など、日々膨大な営業データに囲まれているのではないでしょうか。ダッシュボードには、コンバージョン率やパイプラインの金額、成約件数といった主要なKPIが並びます。しかし、こうした数値だけでは、顧客の行動や意思決定の背景までは見えてこず、「なぜこの結果になったのか」「次に何をすべきか」といった深いインサイトを得るのは容易ではありません。 たとえば、以下のような疑問はありませんか？ なぜ、見た目は似ているリードでも、成約に至るケー