記事の移行について 当記事は移行しました Google Workspace Flows は、日本時間2025年12月4日に Google Workspace Studio に名称を変更して一般公開されました。 これに伴い、Google Workspace Studio についての解説記事は、以下のページに移行されています。 blog.g-gen.co.jp window.addEventListener('DOMContentLoaded', () => { const canonicalUrl = "h

みなさん、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの木村です。 11 月の builders.flash 記事が出ていますので生成AI関連のものをピックアップしてみます。今月も多くの記事が出ています！ 「話すだけで仕事が終わる」世界へ ~ Amazon Bedrock で作るリアルタイム AI 議事録アプリケーション(株式会社デイトナ・インターナショナル様) Amazon Bedrock Knowledge Bases + AWS CDK で作る社内向け RAG テンプレート ~ コマンド 1 つで

2025年7月に、AWS 品川オフィスにて「AWS GenAI Catapult ! 」を開催いたしました。本イベントは、Amazon のイノベーション創出メカニズム「Working Backwards」手法を活用し、顧客起点での生成 AI 活用したユースケース創出イベントです。金融領域の企業 10社 40名の皆様にご参加いただき、活発な議論と創造的なアイデア創出が行われました。本記事では、イベントを企画した背景から実際のイベントの様子、参加者の声をお届けします。 企画の背景 日本の生成 AI 利用率の状

はじめに こんにちは、Databricksビジネス推進室の澁谷です。 2025年6月にサンフランシスコで開催されたDatabricksの年次カンファレンス「Data + AI Summit 2025」にてAIエージェント構築ツール「Agent Bricks」が発表されました。 2025年10月現在、Agent Bricksは限定されたリージョンでのベータ版提供となっており、該当の環境を触れるユーザーが先行して利用できます。 https://www.databricks.com/jp/blog/introd

こんにちは、SCSKの嶋谷です。 監視ツール(ZabbixやDatadogなど)では、それぞれの管理コンソールから監視対象で発生しているアラートや監視データを閲覧することができます。 Mackerelでもコンソールからアラートや監視データの閲覧が可能で、発生日時やアラート内容などが記載されています。 監視対象で発生している障害を復旧するためには、アラート内容を分析して対応方法を考える必要があります。 近年ではChatGPTやCopilotを利用して、AIに助言をもらうことが多くなっています。 しかし、Ch

はじめまして。Insight EdgeにUI/UXデザイナーとして参画している、アマガスと申します。 今回、Insight Edge（以下、IE ）のブログを執筆するにあたり、DX化推進支援・生成AI活用の現場へUI/UXデザイナーとして参画している意義や、そこで得られた経験について綴ってみました。 なぜDX化推進支援の領域にデザイナーが必要なのか Insight Edgeにおけるデザイナーの役割 1. 体験の価値を見出し、戦略につなげる「UX」 2. 誰もが迷わず使える体験を形にする「UI」 3. 複雑

※こちらは、社内LT会にて発表した内容になります！マイナビではこういったLT会を定期的に開催しております！ 発表資料は こちら 最近自分の身の回りや自分でも、 生成AIがやってくれるからやる気が出ない 無気力になる なんか自分で考えなくなった気がする いわゆる  「生成AI鬱」  みたいな人が増えてきたような気がしています... 最近色々試してみて若干改善してきたのでそれを共有できればなと思います。 まず初めに自分がどうだったのか とりあえず、モチベーショングラフを作ってみました。 何

最新のアーキテクチャーでは、メトリクス、ログ、トレースにわたって膨大な量のオブザーバビリティデータが生成されています。問題が発生すると、チームは根本原因を特定するために複数のダッシュボードで情報を手動で関連付ける作業に何時間も、時には何日もかかり、これが平均修復時間(MTTR) と生産性に直接影響を与えています。 Amazon CloudWatch Application Signals は、自動計測を通じてアプリケーションの深い可視性を提供し、レイテンシー、エラー率、リクエスト量、分散トレースなどの重要

本記事では、現在進行中で取り組んでいるテーマ「生成AI×数理最適化」に関する試みとして、生成AIを活用して数理最適化技術の実務適用を支援するアプローチを紹介します。例として、スーパーマーケットにおける在庫管理の効率化を取り上げ、その具体的な応用と効果について述べます。 はじめに 背景 数理最適化モデルの定式化と実装に伴う困難 生成AIの台頭 実現アプローチの検討 生成AI活用の全体像 在庫最適化の課題設定 実現までのステップ 1. 定式化支援エージェントによる定式化支援 2. 入力データ設計支援エージェン

Claude Code や Kiro といった AI 駆動の開発ツールや開発環境によりコーディングの生産性が飛躍的に高まっています。さらに、 AI DLC をはじめとした開発方法論が AI の適用範囲を開発プロセス全体に広げることで、 “本番リリースまでの時間” は数倍に短縮されつつあります。その生産性向上に着目が集まる一方で、 リリース速度が事業の成長を阻害するリスク が観測され始めています。 リスクは技術・ビジネス両面で発生します。技術面では、今まで年 1~2 回だった本番環境に影響するバグが週次で発

「開発が遅い」と嘆くのは簡単です。でも本当に遅いのは“人”ではなく、“見えない仕組み”かもしれません。 ラクスの開発組織が大切にしているのは、「顧客志向」です。 そして私たちは お客様に価値を速く・確実に届けるための基盤づくり として開発生産性の向上に重きを置いています。 そのため各チームは、プロダクトの性質やお客様のニーズに合わせて、プロダクトごとに合理的な開発スタイルを選択しています。 そして、開発生産性に関わるデータを活用し、スタイルに合った施策を日々検証することで、価値提供のスピードと確実性を高め

どーも、AIの方のy.s.です！ エンジニアやってると、いろんなデータ扱うけど、その中でも「会計データ」って、マジで特別扱いしなきゃヤバいやつ、って知ってた？ 「売上データが1円ズレてたわｗ テヘ☆」が許されない世界。それが会計。 なぜなら、会計データ、特に「仕訳」とかって、「一度起きたビジネスの"事実"（Fact）」そのものだから。 今日は、この ⭐︎⭐︎⭐︎censored⭐︎⭐︎⭐︎ 大事な「事実」を、どうやってイケてる分析基盤（Datalake/Datamart）に落とし込むか。なんでBigQue

NotebookLMとは まずはNotebookLMの概要を説明します。

はじめに こんにちは。25年新卒入社のmori、高垣、石田です。 私たちは今回、ニフティで毎年開催されている3日間の新人向けの開発合宿に参加してきました！ 本記事では、今回作成したwebアプリや得た学びについてご紹介します。 また、合宿全体の概要・様子はこちらの記事で公開しているので、ぜひ併せてご覧ください！ 今年はいつもと違う？ハッカソン合宿に行ってきました！@マホロバ・マインズ三浦 メンバー紹介 mori バックエンド担当 高垣 インフラ(AIエージェントを含む)担当 石田 フロントエンド担当 アプリ

さくらのAI Engine とマルチモーダル 『さくらのAI Engine』は従量課金型のAPIで、様々な生成AIモデルを利用可能なクラウドサービスです。さくらのナレッジでも使い方をご紹介しています。 搭載されているモデ […]