消費者の脳内にトリップ。生成AIエージェント『買い物脳スコープ』を解説 2025.7.5 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、消費者が購買に至るまでに脳内で行った意思決定プロセスを可視化・言語化することを通して、様々なマーケティング・アイデアを獲得

消費者の脳内にトリップ。 生成AIエージェント『買い物脳スコープ』を解説 2025.7.5 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、消費者が購買に至るまでに脳内で行った意思決定プロセスを可視化・言語化することを通して、様々なマーケティング・アイデアを獲

運用中のデータレイクアーキテクチャのストレージをS3 Tables へ移行するには 背景 前提条件 要件 S3 Tablesを導入したトランザクショナルデータレイクアーキテクチャの構築 既存のデータを移行する方法を模索 問題発生 解決策 並行運用の場合 新規データを直接配信する方法 まとめ 最後に 　こんにちは、開発本部 開発２部 RetailHUB NetSuperグループに所属するホーク🦅アイ👁️です。🎋七夕🎋が近いですが皆さまいかがお過ごしでしょうか。 背景 　最近我々のチームで管理しているAWSサ

はじめに

はじめに はじめまして! テクノロジー戦略室先端技術グループの永安と申します。普段はAI/MLに関してプロダクトへの適用を目指した研究開発をしています。レバレジーズって研究していたの?と思ったそこのあなた、鋭いですね。先端技術グループは2025年4月に発足したばかりのチームです! Gemini2.5より年下でGPT 4.1よりは年上ですね。 先端技術グループは、AI/MLの最新技術をキャッチアップまたは新規技術を開発し、それを実際のプロダクトに落とし込んで実用化していくことを目標にしています。その一環とし

挨拶 ども！最近はClaudeの制限を見ると嬉しくなっちゃう龍ちゃんです。最近は日常作業をプロンプト化して、効率化を模索しています。割と毎日触っているので、それなりにストレスも抱えてブログを書けるぐらいにはナレッジが溜まりましたね。 今回は、Claudeに感謝を持ちつつ「もうちょっとこうして！」という不安を解消するためのプロンプトテクニックについてまとめていこうと思います。 公式が出しているプロンプトジェネレーターを使うのも一つの手ですよ！ よくあるClaude暴走パターン Claude使ってて「もう！」

「あの件、進捗どうですか？」 この一言に、思わずドキッとした経験はありませんか？ Slackでメンションが飛んでくるたびに、心臓がきゅっと小さくなるような感覚。 私自身、このメンションが飛んできた後、そっとSlackを閉じたことが何度もあります。 なぜ私たちは、進捗報告にこれほどまでストレスを感じてしまうのでしょうか？ はじめに こんにちは。 株式会社ココナラ在籍のKです。 本記事では、進捗報告に潜むストレスの正体を「作業ログ」と聞き手の「不確実性への不安」という視点から考えてみます。 そして、進捗報告を

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

こんにちは、SCSK吉田です。 先日6月下旬、社内勉強会の一環としてServiceNowを使った社内ハッカソンを開催しました！ 今回は社内ハッカソンの開催レポートとなります。   はじめに 社内でハッカソンを実施しようとしたきっかけは、 SCSK社内でも、更にServiceNowを盛り上げていきたい！ となります。 また、ハッカソンへの参加を通じ、普段の業務ではできない新しい経験や、技術の獲得にもつながれば良いなという思いもあり、様々な方にご協力いただき社内ハッカソンの開催にいたりました。 ハッ

はじめに 前編では、業務の複雑さに応じた実装スタイルとテスト方針の組合せについて、書籍『ドメイン駆動をはじめよう』[1]の知見をもとに整理しました。 後編となる本記事では、私自身がテスト支援の立場で関わっている現場で直面した、「業務の複雑さに対して相性の悪い実装とテストの組合せ」についてご紹介します。そこから見えてきた課題と、より適した組合せに近づくための「最初の一歩」について考察していきます。 複雑な業務に対する“相性の悪い組合せ”とその背景 私が支援した現場では、業務の複雑さに対して、トランザクション

はじめに 「テスト項目を“消化”することが目的になってしまい、本来の品質向上や業務課題の解決につながらない」「業務の複雑さに対して、テストや設計がうまく噛み合わず、現場で手戻りや不安が絶えない」――そんな悩みを感じている方も多いのではないでしょうか。 テストケースはたくさん作っているのに、現場の“やった感”ばかりが残り、肝心の不具合や業務上のリスクが減らない 業務が複雑化しているのに、従来通りのテスト方針や設計のままで、現場の困りごとが解消されない 「なぜこのテストをやるのか？」が曖昧なまま、テスト項目を

コンタクトセンターにおける予期せぬサービス中断は、深刻な影響を及ぼす可能性があります。エージェントがシステムにアクセスできない、顧客が接続の問題に直面する、そしてサポートチームがサービスの迅速な復旧に追われることになります。このようなシナリオは極端に思えるかもしれませんが、現代のコンタクトセンター運営においては、このような状況に対する机上演習が不可欠です。 このブログ記事では、Amazon Web Services (AWS) が提供する AI を活用したクラウドコンタクトセンターソリューション、 Ama

はじめに こんにちは！2025年4月にセーフィーに新卒として入社した竹田です。私は25卒内定者として約10か月間、企画本部 AIソリューション部でインターンをしていました。ビジネス職として採用され、APIという単語も知らなかった私が、奮闘しながらシステム開発を行ったのでこのたび記事にさせていただくことにしました。 今回は「映像×生成AI」を使ったオフィス5S管理ツールについて紹介させていただきます。 はじめに なぜつくろうと思ったのか？～総務の課題見つけちゃったの巻～ どんなものをつくったのか～血と汗と涙

はじめに：本記事について 私の所属する部署では自動車にかかわる様々な開発をしています。その中でも私のチームでは、特に コネクティッドカー（Connected Car） にかかわるバックエンド開発を担当しています。 コネクティッドカー とは、インターネットやクラウドサービスと常時接続された自動車のことです。車両が車両外のデータセンタ/クラウド基盤とデータを送受信することで、ドライバー・運行管理者・メーカー・第三者のサービスと連携して多様な機能やサービスを提供します。具体的にはプローブデータ(CAN)やドライ

私がシアトルを訪れるたびに空港で最初に出迎えてくれるのは、 レーニア山 です。 Amazon Web Services (AWS) で最も革新的なプロジェクトがこの山にちなんで名付けられていることをご存知でしたか? Project Rainier は、米国内の複数のデータセンターで AI モデルをトレーニングするために、世界で最も強力なものとなることが期待されるコンピュータを作成する新しいプロジェクトです。Anthropic は、現在最も大規模なトレーニングクラスターの 5 倍の計算能力を備える高度な C