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こんにちは。 ファインディ株式会社でFindy AI+の開発をしているdanです。 今回は、プロンプトにどのようなデータや指示内容を与えるとLLMが誤った出力をしやすいのかについてお話しします。 プロンプトには何を書くべきで、何を書かないべきなのか。また、LLMに渡すデータはどのような形であるべきなのか。私自身が経験した実際の例をあげて解消までのアプローチ方法をご紹介します。 分析の精度をあげるにはここで紹介する内容では不十分ですが、入門編として参考になれば幸いです。 この記事はファインディエンジニア #
こんにちは。 2025 年 9 月にファインディに入社し、 Platform 開発チームで SRE を担当している富田( @Cooking_ENG )です。 この記事は、 ファインディエンジニア #2 Advent Calendar 2025 の 23 日目の記事になります。 adventar.org 今回は、ファインディのサービスの1つである「 Findy Conference 」の インフラ環境の運用トイル を改善した話を紹介します。 Findy Conference とは Findy Confere
はじめに クロス イノベーション 本部、新卒1年目の大岡叡です。 本記事は 電通 総研 Advent Calendar 2025 17日目の記事です。 12月上旬に12個目の AWS 資格を取得しました。これにより、 AWS 資格全種類を取得したことになり、 2026 Japan All AWS Certifications Engineers クライテリア を満たしました。 本記事では新卒1年目で全冠を目指した背景、目指して・達成して得られたこと、つらかったことを振り返っていきたいと思います。なお、資格
本記事は【 Advent Calendar 2025 】の18日目の記事です。 こんにちは。マイナビでデータサイエンティストをしているH・Yです。 2022年に新卒入社し、AI戦略室に所属しております。 データサイエンティストと聞くと、皆さんはどのような業務を想像するでしょうか? 機械学習のモデルを構築するためにデータとにらめっこしている 生成AIを駆使してAIエージェントを開発している など、技術を駆使した何かしらの構築・運用をしているイメージを持つ方が多いと思います。 今回は少し毛色が異なる「AIガバ
はじめに こんにちは。メルペイPartner Platformチームでバックエンドエンジニアのインターンをしている @taki と申します。 この記事は、 Merpay & Mercoin Advent Calendar 2025 の22日目の記事です。 Partner Platformチームではメルペイの加盟店向けの管理画面を開発しています。本記事では、インターン期間中に取り組んだタスクの一つである、管理画面の認証方式をマイグレーションした経験について紹介します。 背景 メルペイでは、加盟店向け
この記事は KINTOテクノロジーズアドベントカレンダー2025 の22日目の記事です🎅🎄 はじめに こんにちは。KINTOテクノロジーズ株式会社(略して、KTC)で iOS, Androidモバイルアプリを開発している、方茂碩(バン・ムゥソク、Bahng Mooseok)です。 これまで「Global KINTO App」、「KINTO かんたん申し込みアプリ」などを担当し、現在は 「KINTO Unlimited」の開発を行っています。 「KINTO かんたん申し込みアプリ」は、新車のサブスクサービス
こんにちは、 @ahomu です。この記事は KINTOテクノロジーズ Advent Calendar 2025 の22日目の記事です🎅🎄 2025年2月に KINTOテクノロジーズの開発組織を強くしたい Engineering Office のご紹介 という記事でご紹介した弊チームについて、発足から1年弱経過した現状とメンバー紹介を書きます。 1年を振り返って 今年の中頃にFindyさんの開発生産性カンファレンスでも弊チームについて登壇させてもらいました。 https://findy-tools.io/
この記事は KINTOテクノロジーズアドベントカレンダー2025 の22日目の記事です🎅🎄 はじめに こんにちは、KINTOテクノロジーズ Mobile Assistanceマネージャー&KMPチームリードのYena Hwangです。 本記事は「Compose MultiplatformとSwiftUIで作るハイブリッドモバイルアプリ」シリーズの最終回Part 3です。Part 1ではハイブリッド開発を選んだ背景を、Part 2では具体的な実装方法を紹介しました。今回はSwiftUI連携の詳細、C
こんにちは!(株)ペライチのサーバーサイドエンジニアの福原です! 昨今の AI ブームにより、仕事でもプライベートでも AI は不可欠な存在となりました。 しかし、その中身がどう作られ、どう動いているのかを真に理解している人が意外と少ないのではないでしょうか? 「学習データを用意して、整形して、学習させて、推論させる」。 言葉にするのは簡単ですが、実際に手を動かして AI を作ってみることで見えてくる AI のクセがあります。 ボートレース予想AIを作ってみよう 今回は、多摩川ボートレース場の展開予想 A
サーバーワークスの村上です。 AWS re:Invent 2025 (の直前)で、「Bedrock ナレッジベースのマルチモーダル検索の一般提供を開始」というアップデートがありました。 aws.amazon.com このブログでは、ナレッジベースのマルチモーダルって今までにもなかった?という方のために、パース戦略や埋め込みモデルを整理したいと思います。 結論 前提(パース処理と埋め込みとは) ナレッジベースでNova Multimodal Embeddingsを使う場合の制約(2025年12月時点) パー
MEKIKI X AIハッカソンもぐもぐ勉強会 Advent Calendar 2025の22日目を担当する竹ノ内です。 NVIDIA AI Enterprise (以下、NVAIEとする) を実際に動かしてみましたので、今回はその紹介になります。 1. はじめに:なぜ、NVAIEなのか? いざAI開発環境を構築しようとすると、こんな「泥沼」にハマることはありませんか? OSSのモデルを動かそうとしたら依存ライブラリのエラー解消で半日が潰れた 推論速度が出ないが、チューニングの方法がわからない AI開発者
Google CloudのログをNew Relicに転送する手順を、CLIを使用して効率的に設定する方法を紹介します。再現性を高めるための2つの構築パターンも解説。
本稿は、2024 年 11 月 7 日に公開された “ Securing PartyRock: How we protect Amazon Bedrock endpoints using AWS WAF ” を翻訳したものです。 PartyRock は、 Amazon Bedrock をベースとした直感的で実践的な生成 AI アプリ構築プレイグラウンドです。それは、ユーザーが生成 AI テクノロジーを実験でき、 クイズジェネレーター や レジュメオプティマイザー などコーディングなしで楽しいアプリケーショ
AIによる開発プロセス導入の実践レポ—Kiro CLIでAI-DLCを試す

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