こんにちは、井上です。LINEヤフーではこれまで、AI活用スキル向上ワークショップ「Orchestration Development Workshop（ODW）」を通じて、個人がAIを使いながら開発...

こんにちは。イノベーションセンター Generative AI チームの小川です。 今回は、私たちのチームで開発しているドキュメントAI「rokadoc」が、エンタープライズでの利用に向けてどのように進化しているのかを紹介します。 本記事では、ドキュメントAIである rokadoc のエンタープライズ対応について、チーム利用やエージェントワークフローなどの新機能と、その裏側の仕組みを紹介します。 変換精度を支える技術要素は「 生成AI向けのドキュメント変換技術 rokadoc 〜高い精度をどのように実現し

はじめに こんにちは。クロスインダストリー2部統合運用課、有川です。 部課名が長すぎて、クレジットカードなど会社名部課名を申請する必要のある時、入力フォームの文字数制限に引っかかる現象に困ってます。 一応略称はあるのですが（XI2部統運課）社内でしか絶対通じない。 ワンチャン社内ですら通じないかも。 この記事の概要 さて。今回の記事概要です。 お忙しい方はここだけ読んで頂ければ把握出来るかと思います。 VSCode+WSL2上でClaude Codeを使い始めてからPCが重くなった。メモリ使用率が常時90

1. はじめに 生成AIの業務利用が広がる中で、最近は「AIをどう活用するか」だけでなく、AI利用にかかるコストをどう管理するかも重要なテーマになってきています。 たとえば、以下のようなケースです。 気づかないうちにLLMのトークン利用料が増えている 個人・チーム・アプリごとの利用量が見えづらい 高額なモデルを誰でも自由に使えてしまう 予算上限を超えてから初めて気づく 特定のLLMプロバイダーやモデルが混雑・制限されたときに代替手段がない 自分も当初、AWS（Amazon Web Services）であれ

AI ファースト・カンパニーに向けて 株式会社エブリーでCTOを務めている今井( @imakei_ )です。 本記事は AIブログリレー 第10本目 、そして最終回です。7/1から開発部長陣がリレー形式で「組織とAI」について書いてきて、3人で計9本を積み上げてきました。 書いているうちに気づいたのですが、9本はバラバラのトピックを並べたようでいて、実は一つの共通した背骨で繋がっていました。結論から言うと、それは 「オントロジー」 です。会社の現実を人間とAIの共通言語として定義するというこの考え方が、組

本ブログは 2026 年 7 月 14 日現在の内容を元に記載しております。記載内容については今後変更される可能性があります。 こんにちは ! テクニカルインストラクターの室橋です。今年も半分が終わり、ついに 7 月ですね。皆様、AWS のご利用、学習の状況はいかがでしょうか ? さて、今回は AWS をシミュレーションベースで学習することができる AWS SimuLearn のアップデートについてご案内いたします。 AWS SimuLearn に学習プランができました ! AWS クラウドをシミュレーシ

本ブログは ハイテクインター株式会社 様と Amazon Web Services Japan 合同会社が共同で執筆いたしました。 みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクト 伊勢田氷琴です。 地方都市の中心市街地活性化は、多くの自治体が直面する共通の課題です。従来、通行者数の調査は単発的に実施されることが多く、年間を通じた傾向把握や詳細な属性分析が困難でした。このブログでは、ハイテクインター様が開発した VIX（Video Information eXchange）クラウドと AI カメラを活用し

みなさん、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの池田です。 AI エージェントの活用に取り組む企業が増える中、「どこまで任せるか」「どう統制するか」というガバナンスの問いは多くの企業に共通する関心事になっています。本ブログでは、村田製作所様に寄稿いただき、その実践例をご紹介します。 AWS Summit Japan 2026 でも発表いただいた内容 であり、同様の検討を進めている方にとって参考になるはずです。 全社 3 万人規模の生成 AI 活用から、責任ある AI エージェント活用基盤へ 株式

はじめに こんにちは、NTT西日本の中川です。 生成AIやAIエージェントの話題で「MCP（Model Context Protocol）」という言葉をよく耳にするようになりました。「なんとなくAIとツールをつなぐもの」というイメージはあるものの、HostやServerといった用語が入り乱れ、説明文だけだとつかみにくいことがあります。。 本記事では、「今一度ちゃんと理解しよう」というスタンスで、MCPが何を解決するのか、Host・Client・Server の関係、Tools / Resources /

G-gen の本間です。当記事では、大規模言語モデル（LLM）や AI ツールに対するプロンプトインジェクション攻撃について解説します。また、Google Cloud を使った対策方法を紹介します。 プロンプトインジェクションについて プロンプトインジェクションとは 従来のサイバー攻撃との違い プロンプトインジェクションの種類 直接的プロンプトインジェクション 間接的プロンプトインジェクション AI エージェントの台頭とリスクの増加 AI エージェントの台頭 AI エージェントへの脅威 プロンプトインジェ

はじめに こんにちは。社内でデータサイエンティストを務めております@tomoberです。 NTTデータ ソリューション事業本部では、お客様企業のAI・データ活用を、コンサルティングから基盤構築、実行支援を通じた成果創出までワンストップで提供しており、その支援テクノロジーの一つとしてDataRobotを提供しております。 今回は、2026年1月に開催したデータで読み解く顧客行動セミナーでご紹介させていただいた内容を元に、なぜ顧客理解が必要かといった基本的な概念や、代表的な手法とその考え方を中心にご紹介します

AI時代、ソフトウェアは３層で考える 株式会社エブリーでCTOを務めている今井( @imakei_ )です。 本記事は AIブログリレー 第9本目 です。これまで自分は、組織OSや組織デザイン、AI活用の評価といった「AIを活かす土台」を、主に組織の側から書いてきました。今回はその視点を、作られるソフトウェアの側に移します。 結論を先に言うと、AI時代は ソフトウェアの作り方そのものを変える 必要があり、その鍵は ソフトウェアを3つの層で捉え、「長く残す Core」と「捨てて作り直せる Disposabl

はじめまして。SHIFT 流通物流サービス部の大村です。 24年に未経験で中途入社し、現在はECサイトのテスト案件でPLを務めています。 入社前は、AIなんてハリウッドスターがパスタを食べる動画とか作れる便利な何か、くらいの認識しかなかった私ですが、最近では業務内外に関わらず、AI無しでは生きていけない体になってしまいました。

こんにちは、技術広報の yayawowo です。 私たち株式会社ラクス開発本部では、Missionである 「顧客の成長を支援する、圧倒的に使いやすいクラウドサービスを創り提供する」 を念頭に、日々プロダクト開発に励んでいます。 現在、ラクスでは歴史あるロングセラーのプロダクトから、近年立ち上がった新規プロダクトまで、多くの開発プロジェクトが並行して動いています。このように古いものから新しいものまで多くのプロダクト開発に深く携われるからこそ、エンジニアやデザイナーが触れられる技術の機会が非常に多い点が、私た

はじめに こんにちは。プラットフォームエンジニアリングチームに所属している徳富( @yannKazu1 )です。 GitHub Actions のセルフホストランナーを運用していると、「あのジョブのログ、後から見たいんだけど……」という場面、けっこうありますよね。普段は気にしないんですが、いざ調査となると地味に困る。しかもランナーは ephemeral（ジョブが終わると Pod が即削除される）なので、見たい頃にはログが残っていない、という状態でした。 今回は、この「消えるランナー」のログとメトリクスを観