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こんにちは、KINTOテクノロジーズ大阪拠点「Osaka Tech Lab」所属の中村です。 KINTOテクノロジーズは、トヨタグループの内製開発部隊として、車のサブスクリプションサービス「KINTO」をはじめとしたさまざまなモビリティサービスを開発を行っています。 私たちの拠点は2025年6月に梅田のノースゲートビルディングへ移転し、現在は月に一度のペースで社外向けの勉強会「CO-LAB Tech Night」を開催しています。1つのテーマを設定し、開発・デザイン・データなど、職種の垣根を越えたメンバー
こんにちは AIチームの戸田です LLMを使ったアプリケーション開発において、Prompt Engineeringは避けては通れません。しかしタスクやドメインによって最適なPromptは異なりますし、ほんの一文追加しただけで出力が大きく変わってしまうなど、試行錯誤にかかるコストが課題になってきます。 そこで最近Promptを自動的に最適化するツールが注目されています。有名なものだと DSPy があります。 https://dspy.ai/ DSPyはLLMアプリケーションのためのPrompt最適化フレーム
本投稿は、Suchindranath Hegde と Mahesh Kansaraと Leonid Slepukhinと Sridhar Ramasubramanian による記事 「 Data masking and performance improvements in AWS DMS 3.5.4 」を翻訳したものです。 AWS Database Migration Service (AWS DMS) のレプリケーションエンジンバージョン 3.5.4 で新機能が利用可能になったことをお知らせできること
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みなさん、こんにちは。DevHRチームの長谷川(X: @hasehathy )です。 普段はエンジニア組織のXアカウント( @OnecareerDevjp )の運用や、このテックブログの運営、EntranceBookの作成〜更新などを担当しています。 今回は、弊社データサイエンティストの協力のもと、データサイエンスのスキルアップに役立つ技術書をご紹介します!
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はじめに データマネジメントPF統括部の平尾です。 10/2にDatabricks GenieのThinking steps in responses機能がリリースされたため、実際に検証しながら、GenieがどのようにHuman-in-the-loop(HITL)を実現しているのかを整理しました。 Human-in-the-loop Human-in-the-loop(HITL) とは、人間がAIの判断過程に介入し、修正・確認を行う仕組みです。完全自動化されたAI処理の中に人間の判断を取り入れることで、結
皆さんこんにちは! ゲームを作るのもPythonもほとんど初心者ですが、AIの力を借りて挑戦してみました。 どうも、安藤です。 今年の6月、Amazon Web Services, Incが主催する『Amazon Q CLI でゲームを作ろう Tシャツキャンペーン』というイベントをきっかけに、Amazon Q CLIとChatGPTを使って、試しにダンジョン探索型RPGを作ってみました。 ルールとして「Amazon Qが生成したコードをそのまま使う(手動修正しない)」という制約があったので、どこまで動くも
環境が整ったところで実際の検証に入りたいところですが、 ブログ前半 から時間が経ってしまったこともあり、今回は2025年9月末にリリースされたClaude 4.5 Sonnetを利用したいと思います。 Claude 4.5 Sonnet 利用にあたり、モデルアクセスの有効化とVScodeの設定を変更しておきます。 モデルアクセスの有効化 Cline + Amazon Bedrock Amazon Q Developer 検証の内容として、ブラックボックス化したシステムをAWSに移行することを想定、と行きた
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