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はじめに 企業レポートの生成を行うエージェントの作成を行う中で、レポート生成にかかる時間・費用・レポートの質の改善に取り組みました。 改善点を行う中で、Stateやプロンプトキャッシュ周りのAgent Platform（旧VertexAI）の仕様について深く知ることができたので記事にしています。 改善前の状況 企業レポートの作成を行うエージェントは以下のような流れで動いていました。 成果物はレスポンスに込め、次のエージェントにコンテキストとして渡し、エージェントは与えられたコンテキストとプロンプトを元に生
はじめに こんにちは。CyberAgent Dev PlatformでBucketeerのオーナーを ...
はじめに Agent Toolkit for AWS の全体像 エージェントスキルとは 「動くこと」と「本番品質」のギャップ スキル = エージェント向けの「社内Wiki」 スキルの構造 スキルの種類 スキルの3つの入手方法 スキルの使われ方 必要なスキルだけを必要なときに読み込む（プログレッシブディスクロージャー） ローカル vs ランタイム検出、どちらを使うべきか（筆者の所感） プラグインとは（Claude Code / Codex 向け） MCP Server とスキルのワンインストールセット 3つ
おなかが痛くてもコーヒーは飲む、近藤恭平です。 前回は責任ある AI の原則・バイアス・透明性・人間中心の AI を整理しました。今回は、AI システムを守るためのセキュリティ・ガバナンス・コンプライアンスの実装方法を解説します。試験ガイドのドメイン5に対応した内容です。 AI システムを保護する ここで紹介するサービスは AI システムに限定されない、AWS 上のシステム全般に共通するセキュリティの基盤でもあります。AI の文脈では「トレーニングデータの保護」「モデルへのアクセス制御」「推論ログの監査」
おなかが痛くてもコーヒーは飲む、近藤恭平です。 前回は基盤モデルを活用したアプリ設計・プロンプトエンジニアリング・ファインチューニングを整理しました。今回は、AI を正しく・安全に使うための責任ある AI（Responsible AI）の考え方と、それを支える AWS サービスを解説します。試験ガイドのドメイン4に対応した内容です。 責任ある AI とは AI システムは「精度が高い」だけでは不十分です。出力が公平か、説明できるか、安全に運用されているか、これらを組織として担保することが求められます。 試
おなかが痛くてもコーヒーは飲む、近藤恭平です。 前回は生成 AI の基礎（FM・LLM・トークン・埋め込み・推論パラメータ）を整理しました。今回は、基盤モデルを実際のアプリケーションに活用するための設計・実装・評価に関する知識を整理します。試験ガイドのドメイン3に対応した内容です。 基盤モデルを使ったアプリ設計の考慮事項 FM の特性：大規模・ブラックボックス 深層学習の過程と学習の結果得られる基盤モデル（FM）には、以下の固有の特徴があります。 特性 内容 大規模なコンピューティング要件 FM のトレー
はじめに 「監視モニタリングのIaCとか机上の空論だろ。労力とリターンが見合わんわ」 …と思っていた時期が私にもありました（慣用句） 前回の記事 でも少し触れましたが、 AIエージェントの登場によってDatadog × Terraformのような監視モニタリングのIaCの実践が劇的に楽になり 、気づけば手動でポチポチとモニタリングの設定をする運用の方が限りなく非効率になってしまいました。 AIエージェントをどう利用するかという部分は、まだまだ過渡期であり皆さま試行錯誤中ではあると思いますが、 弊社SREチ
5/29（金）の19:00に開催されますLeSS’ Morning 「プロダクトバックログリファインメントについて探求する」にニフティが会場提供いたします。 イベントの詳細は以下をご覧ください。ScrumやLeSSに興味がある方、学びたい方はぜひご参加ください。 https://techplay.jp/event/995813 ニフティは2026/5/7に品川インターシティへ本社移転いたしました。 西新宿ではありませんので過去にニフティに来社された方はご注意ください。 https://www.
ニフティには所属部署での業務のほかに、有志による社内活動が存在します。もちろん強制ではなく、それぞれが興味のある分野について、自主的に活動しています。なかには会社公認のもと予算がつき、社内業務に貢献しているケースも。業務とは別のやりがいや、自分の専門外の知見を得られることが、一つのモチベーションになっています。 今回はその一つである、「AI活用推進チーム」にスポットを当てます。前編では、活動に参加するきっかけや普段の活動内容などについて聞きました。後編では、印象に残っているAIチームでのプロジェクトや所属
従来のAIは判断の根拠を十分に説明できないことが多く、最終的な意思決定には人手による確認が欠かせませんでした。しかし近年、「画像」と「言語」を組み合わせて扱うことで、高度な意味理解や推論を実現する新しいアプローチが登場し、AIの活用範囲は大きく広がりつつあります。 本記事では、こうした流れの中で注目を集めているVLM（Vision-Language Model）について、その概要と実機検証を交えながらご紹介します。 VLMとは VLMは、画像・動画などの視覚情報と自然言語を統合的に理解・生成できるAIであ
セキュリティサービス部 佐竹です。本日は、AWS Organizations の SCP における制限（SCP アタッチ上限数、SCP 文字数上限）が倍に緩和されたことについて、運用を踏まえてどのような嬉しいことがあるのかをわかりやすく記述します。
AIの利用拡大に伴いGPUの効率的な共有が求められる中、NVIDIAのMIG（Multi-Instance GPU）技術が注目されています。MIGは1枚のGPUをハードウェアレベルで複数の独立した「小さなGPU」に分割し、メモリ衝突や性能のばらつきといった課題を解決します。本記事では、MIGの基本概念、リソース分割の仕組み、そして推論APIサーバーや研究開発環境での具体的な活用例を交えながら、そのメリットと注意点を解説します。
はじめに 結論サマリー 検証環境 検証手順（簡易） 検証結果 Anthropic Claude Amazon Nova / Meta Llama 運用ノウハウ：4つの落とし穴 1. Inference Profile ARN が事実上必須 2. global.* Profile は Marketplace 承認とIAM権限の両方が必要 3. Sync=COMPLETE は成功を保証しない 4. AOSS インデックス伝播は最大2分 クリーンアップ 今後の展望 おわりに はじめに Amazon Bedroc
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Hello, everyone! I’m Xin Wei, working as an SRE here at ONE CAREER. It’s already been a whole year since I joined the company as a new grad in April 2025! Time really flies! I did a short interview for this tech blog when I was in my third month, but toda
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