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はじめに こんにちは！開発チームで生成AI関連のシステム開発をしている広松です！ 今回は私が担当した案件で発生した「自律型AIエージェントが複雑な指示を途中で忘れてタスクを完遂できない」という課題に対して論文を元に対策を調査してみました。 具体的にはマルチエージェント化やオーケストレーターの導入によるコンテキストエンジニアリングについて論文を中心に調査してみました。 はじめに 案件で発生した課題 課題と原因について 解決策（コンテキストエンジニアリング）について 手法 1. Plan and Act 2.
Amazon Connectの「コンタクトフロー」の動作ログを確認する手順例を紹介します。 はじめに フローログ有効化の準備 1. インスタンスの設定 2. コンタクトフローの修正 コンタクトフローを動作させる CloudWatch ロググループから参照 CloudWatch Logs Insightsから検索する 操作1.ロググループ選択 操作2.日付・時刻範囲指定 操作3.クエリ条件指定 操作4.クエリの実行 操作5.ログストリームの表示 注意点 参考リンク はじめに Amazon Connectでは
はじめに AmebaLIFE事業本部でWebフロントエンドエンジニアをしている湯本航基（@yu_3i ...
こんにちは。 ファインディ株式会社でテックリードマネージャーをやらせてもらっている戸田です。 現在のソフトウェア開発の世界は、生成AIの登場により大きな転換点を迎えています。 GitHub Copilot や Claude Code など、生成AIを活用した開発支援ツールが次々と登場し、日常的なワークフローに組み込まれつつあります。 そんな中で先日、Claudeの新機能であるAgent Skillsが公開されました。 そこで今回は、Agent Skillsの紹介と解説、スキルの作り方を紹介したいと思います
日々のテスト業務で「テストを管理するための資料作成」に追われ、本来注力すべき品質検証や分析が後回しになってしまう状況は、ソフトウェア品質保証の現場で決して少なくありません。 報告用のスプレッドシート作成、テスト進捗の手動更新、各種エクセルシートのバージョン管理。こうした「テスト管理作業」が膨らむと、真に価値ある作業＝バグの発見、リグレッション防止、プロセス改善などがおろそかになる危険があります。 例えば、複数のテスターが共有スプレッドシートを使っていると、誰が最新の状態を持っているか分からず、重複作業や抜
期待を込めてテスト自動化を導入したにもかかわらず、「なぜか現場の工数が減らない」「むしろ以前より面倒になった」と感じることはありませんか。 テスト自動化は、本来、時間のかかる反復作業からエンジニアを解放し、生産性を劇的に向上させるための手段です。 しかし、多くの現場で、その期待していた「自動化＝効率化」が実現しないという現実があります。 その原因の多くは、テスト実行レイヤーではなく、テストの「管理」レイヤーに潜んでいます。例えば、以下のような状況に心当たりはないでしょうか。 「自動化スクリプトはあるのに、
Windowsサーバー上でSKYSEA Client Viewの動作検証を行う際に、ディスク容量不足やメモリ不足の問題を解決するための方法を紹介しています。特に、重複除去機能を利用してストレージ容量を効率的に確保する手法について詳述しています。
AWS EC2インスタンスで動作するSKYPCEのサービスエンドポイントのサーバー群を、評価用AWSアカウントから本番用AWSアカウントにセキュアに受け渡すためのKMSキー設定について説明しています。
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Introduction Hello! I'm Rasel , and today I want to share something that most Android developers overlook - the inlineContent property of Jetpack Compose's Text composable. Recently, while working on the my route app at KINTO Technologies Corporat
吾輩はボツである。名はmcpo @ITで記事gpt-ossでMCP実践、Open WebUIとmcp-grafanaで障害解析AIエージェントを構築する方法を掲載したが、草稿を提出してから、Web校正を行うまでにOpen WebUIの仕様変更があり、当初mcpoを利用するはずだった記事からmcpoが抹消されてしまった。本稿では、@ITのボツ原稿からmcpoの紹介を行いたい。ボツ原稿からの復活なので、なにも期待せずに読むように。 ボツ記事の執筆と検証を手伝って頂いた、NTTドコモビジネスの多々納さんに感謝す
2022 年に リリース されて以来、 Customer Carbon Footprint Tool (CCFT) は、 Amazon Web Services (AWS) サービスの使用に関連する二酸化炭素の推定排出量を提供することで、二酸化炭素排出を追跡、測定、確認するお客様のサステナビリティジャーニーをサポートしてきました。 2025 年 4 月、AWS は CCFT で大規模なアップデート を実施しました。これには、二酸化炭素排出データへのより簡単なアクセス、 AWS リージョン ごとの排出量の可
私は、今年 1 年を通じて世界中のテクノロジーコミュニティが主催し、参加してきたすべてのアクティビティからインスピレーションを得てきました。ここ南半球では、近づいてきた夏休みに夢をふくらませ始め、今年スタートしたアクティビティの一部が終わりを迎えようとしています。南アフリカのテクノロジーコミュニティは、今年のアクティビティを楽しく締めくくる方法として私と同僚が今月いっぱい開催している Amazon Q Developer コーディングチャレンジ に参加中です。第 1 回目は 10 月 13 日週の金曜日に
この記事では、SKYPCEにおける名刺情報データ入力業務でのVLM（Vision Language Model）の活用方法について説明しています。特に、LoRA（Low-Rank Adaptation）を用いた効率的なモデルチューニング方法とそのメリットについて詳述しています。
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。
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