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AIエージェント開発でLLM as a Judgeを機能させるには、評価AIを用意するだけでは不十分です。人間の暗黙知を評価基準へ落とし込み、実行ログをテストケースとして蓄積し、評価器であるLLM自体のズレも継続的に点検する運用設計が必要です。 こちらの記事 では、AIがAIを評価する仕組みである「LLM as a Judge」の基本的な考え方を紹介しました。しかし、実際にLLM as a Judgeを導入するのはそう簡単ではありません。 本記事では、dotDataで開発した「UseCase Adviso

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この記事は Safie Engineers' Blog! Advent Calendar  14日目の記事です はじめに はじめまして!エンジニアリングオフィスの山崎麻衣子( @ymzaki_m4 )と申します。 セーフィーには2025年3月に入社し、開発本部の組織開発全般に携わっています。 (エンジニアリングオフィスのお仕事については、昨年の記事も良ければご覧ください!) engineers.safie.link 今回は、私がこれまで取り組んだ 「組織の横連携強化」 に関する施策についてご紹介します。
SQLでのサブクエリについて、簡単なご紹介をさせていただきます。 今回、初めてサブクエリについて 学んだので、ご存じの方も多いかとは思いますが、自身の勉強も兼ねて、ここでご紹介させていただきます。
本記事は TechHarmony Advent Calendar 2025 12/14付の記事です 。 こんにちは、Catoクラウド担当SEの中川です! 先日、Cato Networksから Advanced AI Assistant がリリースされました。このアップデートにより、AIが アカウント固有の情報に基づいて回答できる ようになったという、驚きの機能拡張です。 従来のCatoのAIアシスタントは、主に 仕様や設定手順の解説 を行うもので、Knowledge Baseを参照しながら一般的な質問に答
こんにちは! 株式会社ココナラのエージェント開発部でエンジニアをしているまつもとです。 こちらは株式会社ココナラ Advent Calendar 2025 14日目の記事です。 はじめに ところで皆さんは要求定義書や要件定義書を書くときに、どのように書くのが良いか悩むことはありませんか。私はいつも悩んでいます。 最初から完成度の高いものや形式にこだわりすぎると中々進まないし、かといって全くの無思慮・無計画で書き進めるのもいかがなものかと思います。 そこで今回は私が要求定義書や要件定義書を書く上で最も心がけ
はじめに NTT西日本の福田です。 NTT西日本では、生成AI技術を現場で活用し業務改善につなげる取り組みを進めています。 その一環として、社内でDify®が利用できるようになりました。 しかし、どれだけ優れたツールが展開されても、 社員が使いこなせなければ意味がありません。 そこで今回、AIイベントとしてDifyを実際に触りながら理解を深めてもらうために、 生成AIで業務改善にトライ! と題してRAG(Retrieval-Augmented Generation:検索拡張生成)チャットボット構築をテーマ
本記事は 【Advent Calendar 2025】 14日目の記事です。 🌟🎄 13日目 ▶▶ 本記事 ▶▶ 15日目 🎅🎁 はじめに 前提条件 ユースケースの整理 作成手順 動作確認 アラーム評価の注意点 おわりに はじめに こんにちは!アドベントカレンダー14日目担当の山本です! いきなりですがシステムの運用中にログやメトリクスを監視していると、「一時的なエラーは検知したいけど、すぐに復旧するケースをいちいち検知してしまうのは面倒だ」と感じたことはありませんか? たとえば、「ある処理でエラーが発生
この記事は、 Insight Edge Advent Calendar 2025 の14日目の記事です!! はじめに こんにちは、Engineerの熊田です。 AIエージェント開発やMCP(Model Context Protocol)を使った外部連携が昨今は盛り上がっていますね。一方で、エージェント同士の連携を実装したり、外部ツールとの統合を一から構築したりするのは簡単でない作業です。 本記事では、マルチエージェントシステムを簡単に構築できるマネージドサービスMicrosoft Foundry Agen
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はじめに PS-SLの佐々木です。 アドベントカレンダー14日目になります。 今回はRAGシステムを構築している際にデータの一覧や統計データの取得、集計をしたい場合のTipsを紹介します セマンティック検索が苦手な質問 RAG(Retrieval-Augmented Generation)システムを構築したことがある方なら、こんな経験はないでしょうか。 ユーザー: 「完了率を教えてください」 RAG: 「完了に関する情報が見つかりました。タスクAは完了しています。タスクBも完了しています...」 ユーザー
はじめに こんにちは、久保(賢)です。 re:Invent 2025 で Amazon Bedrock AgentCore Evaluationsが発表されました。 本記事では AgentCore Evaluations を少し試してみた結果を共有いたします。 この記事は、サーバーワークス Advent Calendar 2025 の 14日目の記事です。 qiita.com はじめに Amazon Bedrock AgentCore Evaluations とは 評価の種類 組み込みの評価ツール(指標)
こんにちは、CTO室データソリューションチームでマネージャーをしている 開(hiracky16) です。 この記事は、 ファインディエンジニア #1 Advent Calendar 2025 の14日目の記事です。 adventar.org 先日、チームで半日ほど時間をとってワークショップ(オフサイトミーティング)を実施しました。今回は、そのプロセスの中で「生成AI(Gemini)をファシリテーター兼、壁打ち役として参加させる」という試みを行った話と、そこで決まった私たちの新しいミッション・ビジョンについ
この記事は CADDi Tech/Product Advent Calendar 2025 14日目の記事です。 Executive Summary 生成 AI アプリで評価プロセス改善 PoC をした 評価制度をアセット化し、生成 AI ツールを組み合わせることによって、評価プロセスを支援した 「メンバーの思考の整理」「メンバーからマネージャーへのコミュニケーションの改善」というポジティブな効果が得られた (画像は実際のシステム、入力されているテキストは架空の人物・チーム・業務) はじめに キャディのエ
こんにちは、タイミー取締役 事業統括兼CPOのShunです。 Timee Product Advent Calendar 2025 の12/14担当ということで、最近意識しているテーマ「シングルスレッドリーダー」について書きたいと思います。 まず前提として、一定の規模を超えた事業がさらに非連続な成長を遂げるためには(いわゆるSカーブの成長曲線の再現)、往々にして相応の大きな挑戦が必要だと思っています。そのためには、強力なアイデアを形にし、提供価値を進化させ、販促や営業の型をつくり、それをスケールさせるオペ
この記事は、 NTT docomo Business Advent Calendar 2025 13日目の記事です。 OpenStackのAPIをModel Context Protocol(MCP)を使って操作できるようにし、Large Language Model(LLM)経由でクラウドのリソースを操作できるようにしました。 しかし、MCPサーバーを介してAPIをそのまま叩けるようにするだけではLLMにとって扱いづらく、コンテキストが無駄に大きくなる・ツールをうまく実行できない、といった問題がありまし
本記事は【 Advent Calendar 2025 】の11日目の記事です。 はじめに こんにちは!マイナビのN.Yです。 2025年12/1(月)から12/5(金)に開催された「re:Invent2025」に参加しました。 自分にとって初海外出張、初アメリカで不安もありましたが、 結果的に多くの学びがあり、あっという間に過ぎた1週間をご紹介したいと思います。 筆者について 新卒入社3年目 社内のクラウド支援部署所属 英語とは大学受験でお別れ、英語圏への渡航経験ゼロ re:Inventとは AWSが主催