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生成AIの活用において、期待通りの出力を得るための鍵となる「プロンプトエンジニアリング」。本記事では、その基本概念から、AIを「忖度しない優秀な新人」と捉え、「役割」「目的」「出力形式」「制約」「具体例」という5つの基本原則に基づいた指示の出し方を解説します。これらのテクニックは、AIの性能を最大限に引き出すだけでなく、自身の思考の解像度を上げるトレーニングにもなります。

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はじめに こんにちは、カイポケのリニューアルプロジェクトを担当しているエンジニアの菅原です。2023年12月に入社し、現在はフロントエンドエンジニアとして機能開発を行っています。 最近、Claude CodeやGitHub CopilotなどのAIエージェントが注目されており、弊社でも活発にAIエージェントを活用した開発が行われております。 私が所属しているチームでも、AI活用の取り組みの一環として、 フロントエンドの実装自動化 に挑戦しました。具体的には、二週間のスプリント期間内で実施するすべてのフロン
docker loginによるコンテナレジストリログインの課題 Docker Clientから各種コンテナレジストリに認証するときは、通常docker loginコマンドを利用します。しかし、以下の課題があります。この記事ではこの課題に対応するDocker Credential Helperを紹介します。 ログインコマンドが複雑 認証トークンがローカルに保存される 一つ目はわかりやすいポイントです。例えばECRなら、以下のようにAWS CLIでDocker Client用の認証トークンを発行してログインし
第一三共株式会社(以下、第一三共)はAWSとの連携を強化し、AIエージェントシステムを統合した創薬研究基盤の構築を開始しました。第一三共は現在、AI・クラウド技術を実験自動化技術と融合した次世代の創薬研究プロセスを段階的に構築しており、2026年の運用開始を目指しています。 近年、AIと高品質なデータの融合が、創薬研究に変革をもたらしています。なかでも、注目されているのが、創薬研究プロセス全体をAIエージェントシステムで統合し、研究者の知的活動をサポートする創薬AIプラットフォームです。(※1)英ウェルカ
こんにちは。25新卒エンジニアの中です。 大学院では、ある車の会社と共同で「機械学習を用いて物理シミュレーションを置き換える手法」について研究を行い、先日ローマにて行われたAI関連の学会でポスター発表してきました。エスプレッソもパスタもワインも美味しかったです。 このブログでは、入社してから4ヶ月弱で行われた新卒研修プロジェクトで学んだ、「全体像の可視化」の重要性について話していきます。 新卒エンジニア研修について 研修で直面した壁 プロジェクトの全体像が見えなかった初期フェーズ 振り返り会と「可視化」の
このドキュメントは 2025 年 8 月 25 日にリリースされた Zabbix 7.0.18 のリリースノートの日本語訳です。 ダウンロードは Zabbix ダウンロードより行えます。 以下はリリースの詳細と、最新情報 […]
このドキュメントは 2025 年 8 月 19 日にリリースされた Zabbix 7.2.12 のリリースノートの日本語訳です。 ダウンロードは Zabbix ダウンロードより行えます。 以下はリリースの詳細と、最新情報 […]
こんにちは! 9月入社、デジタルエンジニアリング部 SE課 4G 菅野です。 今回はSQLの中でも知っていると得するかもしれない「ウィンドウ関数」についてのテックブログです。 ちょっと難しそう...と思うかもしれませんが、累積計算やランキングなどに役立つ便利な関数です。 ウィンドウ関数を学んで、SQLの楽しみを広げましょう!
このドキュメントは 2025 年 8 月 19 日にリリースされた Zabbix 6.0.41 のリリースノートの日本語訳です。 ダウンロードは Zabbix ダウンロードより行えます。 以下はリリースの詳細と、最新情報 […]
はじめに:AI関数とハイブリッド・アプローチの必要性 GoogleスプレッドシートのAI関数とは GoogleスプレッドシートのAI関数は、セルの内部でAI(人工知能)の処理能力を活用し、データ分析や文章処理を可能にする大変便利な機能です。
タイミーの江田、徳富、神山、亀井、桑原、志賀です。 KaigiPass という制度を利用して Kaigi on Rails 2025 に参加してきました。タイミーは昨年に引き続きスポンサーをさせていただき、今年はなんと幸いなことにブースも出させていただきました。今回はそんな Kaigi on Rails 2025 の参加レポートを KaigiPass を利用したメンバーで記述していこうと思います。 2分台で1500 examples 完走!爆速 CI を支える環境構築術 Hiroshi Tokudomi
データの分断を超えて、革新的な患者体験へ ヘルスケア・ライフサイエンス業界はセキュリティが極めて重要な業界であるため、厳格な規制が設けられており、それらの規制へのコンプライアンス対応が欠かせません。一方で、世界経済フォーラムによると医療機関で生み出されるデータの97%は十分に活用されていないという現状があります。電子カルテや医用画像、検査結果などのデータが個々のシステムや組織に点在し、標準化も進んでいないため、患者理解に不可欠な情報が断片化され、最適な医療提供の障壁となっています。 このたび AWS ジャ
「先生、この薬は本当に使えないのですか?」 40代の母親がそう尋ねたとき、主治医は言葉を失いました。 効果があると知っているのに—「日本ではまだ承認されていません」。 生きられたかもしれない命が、静かにこぼれ落ちていく。そんな現実が、この国の医療で起きています。 数字が物語る、日本の医療の危機 2024年、国立大学病院長会議の発表によれば、全国42の国立大学病院のうち32病院が赤字見込み 1) 。医療機関の倒産は事業者(施設運用主体者)数ベースで64件、休廃業・解散は722件。過去最多を更新しました。 2
ヘルスケア・ライフサイエンス業界では、患者ケアの質の向上とイノベーションの加速が強く求められています。一方で、現場では様々な課題に直面しています。ヘルスケアの現場では、診療記録の作成や情報検索に多くの時間が費やされ、患者と向き合う時間の確保が課題となっています。また、診療データの標準化や部門間での情報共有も容易ではありません。電子カルテやPHR(個人健康記録)、検査データなど、様々な形式のデータを統合的に活用することは、依然として大きな課題です。ライフサイエンス業界においても、研究開発の過程で生み出される
金融業界では、AI技術や生成AIの実用化が進み、データ分析を基盤とした新しい金融サービス提供が競争優位性を左右する時代になっています。金融機関が直面する課題は、顧客対応の高度化、業務効率化、リスク管理の精度向上など多岐にわたります。こうした背景から、人工知能や機械学習を活用したユースケースが拡大し、データを起点とした変革が求められています。 本記事では、金融業におけるユースケースとdotDataの貢献領域をはじめ、具体的な導入事例、生成AIと統合した最新のデータ活用アプローチをお届けします。各事例の詳細に