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こんにちは。 アプリケーションサービス部、DevOps担当の兼安です。 今回は、GitHub Copilot Agent Modeを使って、カスタムエージェントを作成する手順をご紹介します。 本記事のターゲット カスタムエージェントとは GitHub Copilot Agent Modeにおけるカスタムエージェントの作成 開発者とプロジェクトマネージャー用のカスタムエージェントを作成してみる カスタムエージェントを使ってみる おわりに 本記事のターゲット 本記事は、GitHub Copilot Agent
  こんにちは!プラットフォームチームの長島です! 今年サンフランシスコで開催されたHashiConf 2025で登壇してきましたのでそのレポートとなります!   HashiConfとは HashiConf Global は年一回開催されるHashiCorp(現在は IBM 傘下)主催のグローバルカンファレンスです。新製品や新機能の発表、認定資格の受講、製品ユーザーの事例発表などがあります。今年の会場はサンフランシスコで、1200人を超える参加があったそうです。 当グループにはHashiCorpのアンバサ
こんにちは!「 SHIFTグループ技術ブログ 」編集部です。 お役立ち記事を発信していますので、ぜひご注目ください!! 本ブログは、IT技術だけでなくSHIFTグループのあらゆる知見やノウハウを広義の“技術”とし、入社歴や部署の垣根を超えて従業員が公式ブロガーとして記事を執筆しています。
2025 年 12 月 3 日、Amazon Nova、 DeepSeek 、 GPT-OSS 、Llama、Qwen などの人気の AI モデル向けの Amazon SageMaker AI の新しいサーバーレスカスタマイズを発表できることを嬉しく思います。 新しいカスタマイズ機能は、強化学習などの最新ファインチューニング手法を簡単に操作できるインターフェイスを提供し、AI モデルのカスタマイズプロセスを数か月から数日に短縮できます。 わずか数クリックで、モデルとカスタマイズ手法をシームレスに選択し、モ
僕の最近の課題として、AIを使用しすぎて考える力が低下してきました。 そのため、今回はアウトプットの量と質を効率的にあげる手段としてObsidianとNotebooklmを使用した方法をご紹介します。
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こんにちは、SCSK斉藤です🐧 2025年11月にSnowflake Intelligenceがついに一般提供(GA)になりました。こちらは生成AIを利用して自然言語によるデータ検索や要約を可能にしてくれるインテリジェンスエージェントサービスです。 前回のブログでは、Snowflake Intelligenceの概要とセットアップ方法について弊社松岡より紹介しました。今回はその続きとして、実際にSnowflake Intelligenceを利用する為の過程・SCSKならではの支援について案内します! Sn
この記事は株式会社エス・エム・エスAdvent Calendar 2025の12月8日の記事です。 qiita.com プロダクト開発部 人材紹介開発グループの田実です。 人材紹介サービスは今年から Career Portal という新しい社内基盤を開発・運用しています。 本記事ではこのCareer Portalの概要や利用技術について紹介したいと思います! 人材紹介サービスの課題とCareer Portal エス・エム・エスでは医療・介護・保育などの領域で人材紹介サービスを提供しています。 人材紹介サー
こちらの記事は カケハシ Advent Calendar 2025 の 8日目の記事になります。 はじめに ソフトウェアエンジニアのkackyです。 「kintoneの契約データを、Databricks経由でAWS上のプロダクトに同期したい」 このような要件を受けたとき、どのような開発ステップが浮かぶでしょうか? kintoneのデータ構造を理解する プロダクト側のAPI仕様を把握し、TypeScriptで書かれたバックエンドと連携する。必要に応じて機能追加する 名寄せ処理のビジネスロジックをDatabr
みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクトの古屋です。今週も 週刊AWS を皆様へお届けします! 先週は AWS re:Invent 2025 が開催されました。今週は特別号となっており、多くのアップデートを広くお届けするために、以下の 3 part 構成となっています。 週刊生成AI with AWS – re:Invent 2025 特別号 part 1 週刊AWS – re:Invent 2025 特別号 part 2 週刊AWS – re:Invent 2025 特別号 part 3 (本記
組織は、AI モデルを自社の具体的なビジネスニーズに適応させる際に、難しい選択を迫られます。平均的な結果しか出ない汎用モデルで妥協するか、高度なモデルカスタマイズの複雑さとコストに挑むかです。従来の方法では、小規模モデルでは性能が低く、大規模モデルでは高コストや複雑なインフラストラクチャの管理が必要になるという選択を強いられます。強化学習による微調整は、大規模なラベル付きデータセットではなくフィードバックを使ってモデルを訓練する高度な手法ですが、実装には通常、専門的な機械学習の知識、複雑なインフラ、および
みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクトの杉山です。 今週も 週刊AWS をお届けします。 先週は  AWS re:Invent 2025  が開催されました。今週は特別号となっており、多くのアップデートを広くお届けするために、以下の 3 part 構成となっています。 週刊生成AI with AWS – re:Invent 2025 特別号 part 1 (ToBeUpdate) 週刊AWS – re:Invent 2025 特別号 part 2 (本記事) 週刊AWS –
2025 年 12 月 3 日、 Amazon SageMaker HyperPod における 2 つの新しい AI モデル訓練機能を発表しました:チェックポイントレス訓練は、ピアツーピアの状態回復を可能にすることで従来のチェックポイントベースのリカバリーの必要性を軽減するアプローチであり、エラスティック訓練は、リソースの可用性に基づいて AI ワークロードを自動的にスケールさせることを可能にします。 チェックポイントなしのトレーニング – チェックポイントなしのトレーニングは、障害が発生してもトレーニン
こんにちは、AIチームの大竹です。 この記事は AI Shift Advent Calendar 2025の8日目の記事です。 2024年10月、OpenAIが発表した Realtime API は、音声入出力をリアルタイムで処理できるAPIとして大きな注目を集めました。音声から音声への一気通貫した処理(Speech-to-Speech)が可能になることで、ボイスボットや音声対話AIアシスタントの可能性が一気に広がったのは記憶に新しいところです。 さて、このRealtime APIですが、 OpenAIは