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Geminiがもたらした「対話」の質の変化 これまでの生成AIとのやり取りは、例えるとすると「新入社員に業務を指示する」感覚に近かったかもしれません。前提条件や文脈、求めるアウトプットの形式まで、細かく具体的に指示（プロンプト）を組み立てなければ、欲しい答えが出てこないことがありました。
そもそもGeminiって何？ - Google Workspaceで使えるかしこいAIアシスタント 「Gemini（ジェミニ）」とは、Googleが開発した非常に賢いAIです。文章の作成、アイデア出し、質問応答など、まるで頼れる先輩のようにあなたをサポートします。
はじめに こんにちは、 ZOZOMO店舗在庫取り置き サービスの開発を担当しているZOZOMO部OMOブロックの木目沢です。 現代のソフトウェア開発において、変化の激しい環境に柔軟に対応できるチーム作りは重要な課題です。特に複数のプロダクトを扱う開発チームでは、メンバー全員が自律的に動き、状況に応じて適切な判断ができる「自己組織化されたチーム」の実現が求められます。 ZOZOMO部OMOブロックでは、ZOZOMO店舗在庫取り置きを取り扱ってきましたが、現在は別のサービスの開発も行っています。そこで2つのプ
注目を集めるPostgreSQL＋Analytics 先日、SnowflakeとDatabricksのそれぞれの年次イベントでPostgreSQLに関連する企業の買収が大々的に発表されました。 両社は分析系（OLAP）のソリューションを提供する比較的大きなベンダーであり、過去にはOLTP系への進出を目指したデータストアの開発が注目されたこともありました（SnowflakeのUnistoreが典型です）。 彼らは今後、PostgreSQLを自社がカバーできていなかった領域で適用することで、現在のメガクラウド
はじめに はじめまして。NTTデータの奥村です。 最近は内部向けのちょっとしたドキュメントをMarkdown形式で記載することは結構あるのかなと思います。GitHubなどのリポジトリサービスやNotionなどのドキュメント共有サービスを全員が利用できればよいのですが、コストや組織のポリシーなどの関係でそうしたサービスが利用できないケースだと、関係者限定でMarkdownのファイルを見やすい形で共有するのに困ることがあります。 本記事では、上記のようなケースで役に立つ仕組みをAmazon Web Servi
はじめに：製造業の生産性向上と品質改善の重要性 製造業における生産性向上や品質の確保は、企業の競争力と利益率の維持に直結します。特に歩留まり改善や不良品削減の取り組みは、全社的な生産性の向上に大きく寄与します。 たとえば、スクラップや手直し、リコールといった不良コスト（CoPQ）は、 売上の5〜30％ に及び、業界によっては運用コスト全体の約40％を占めることもあります。 マッキンゼーの事例 では、ある半導体メーカーが歩留まりの問題によって6,800万ドル（約100億円）の損失を被ったと報告されています。
この記事は、ノーコードでAIアプリを開発できるオープンソースプラットフォーム「Dify」を使って、RAG（検索拡張生成）を構築し、Pythonから呼び出す方法をステップバイステップで解説しています。初心者でも簡単に生成AIを活用したアプリケーションを作成できる内容です。
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NotebookLM、Gemini、Deep Research（Geminiによる）はどう使い分ける？ NotebookLM、Gemini、そしてGeminiが可能にするDeep Researchは、どれも企業の業務効率化に繋がる生成AIですが、それぞれ用途や得意分野が異なります。
RevComm で音声処理を中心に研究開発を担当している加藤集平です。 私はADHD（注意欠陥・多動症）という障害を抱えています 。ADHDを持つ人は日常生活でさまざまな困難に直面するもので、もちろん仕事をしていく上でも困難があります（障害を持たない人と同じやり方では困難に直面します）。私も例に漏れずさまざまな困難に直面していますが、 2022年12月に本ブログで公開した記事 では、当時それらの困難にどのように対処しようとしていたのかを紹介しました。また、弊社の働き方の特徴であるフルフレックス・フルリモー
はじめに こんにちは、ZOZOTOWNアプリのバックエンド開発を担当している佐藤です。弊社では、お客様からの問い合わせに対して、開発エンジニアも調査に関わります。この記事では、OpenAI社のEmbedding APIを活用し、お客様への返信プロセスを簡略化した事例をご紹介します。 目次 はじめに 目次 課題 解決アプローチ 主な技術構成 補足事項 導入による効果 属人化の排除 作業コストの削減 得られた学び まとめ さいごに 課題 開発部門が対応するお客様への返信プロセスについて、既存の対応フローは以下
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sort コンパクションと z-order コンパクションを使用して、 Amazon S3 Tables と 汎用 S3 バケット での Apache Iceberg クエリパフォーマンスを向上させることが可能になりました。 通常、Iceberg は AWS Glue データカタログ や S3 Tables で Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 内の大規模な分析データセットを管理するために使用します。Iceberg テーブルは、同時ストリーミングやバッチイ
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