はじめに こんにちは、デリッシュキッチン開発部でソフトウェアエンジニアをしている新谷です。 エブリーの開発部では、日常業務から離れて新しい技術やアイデアに挑戦する「挑戦week」という取り組みを定期的に開催しています。 今回は限定的に2日間という短期間での開催でしたが、この挑戦weekを活用し、ヘルシカの画像解析機能の精度をさらに高めることを目指して、技術検証として性質の異なる2つのAIアプローチを構築・比較しましたので、その内容についてご紹介します。 ※ 挑戦weekの詳細については過去の記事で紹介して

はじめに 2025 年 6 月 26 日に AWS Summit Japan 2025 の AWS Builders’ Fair にて、カメラと重量センサーを活用した新しいスマート廃棄物管理ソリューションを展示しました。これは、過去に AWS Blog で紹介されたソリューションを基に、日本の食品を取り扱う企業が直面する課題に合わせて改良を加えたものです。 特に外食企業やスーパーマーケットでは、「何が」「どこで」「どれくらい」廃棄されているかの把握が重要な課題となっています。従来の手作業による管理では多大

はじめに はじめまして、2025年1月から約半年間、AI Labの AI Strategy& ...

1. イベント概要 2025年7月11日、12日に5回目の開催となるSRE NEXTが開催されました。弊社はプラチナスポンサーとして、企業ブースの出展とスポンサーセッションへの登壇をしました。 数多くの素晴らしいセッションに加え、スポンサーブースや書籍コーナーにて多くの方々と交流させていただくことができ、非常に貴重な2日間を過ごすことができました。 本記事では、今回が初出展となったKINTOテクノロジーズのメンバーとイベントを振り返る座談会をした結果についてお伝えします。 2. KINTOテクノロジーズと

はじめに こんにちは！ KINTOテクノロジーズのデータ戦略部DataOpsG所属の上平です。 普段は社内のデータ分析基盤と「cirro」というAIを活用した社内アプリの開発・保守・運用を担当しています。 「cirro」では、AIにAmazon Bedrockを利用しており、Bedrockの呼び出しにはAWSのConverse APIを使用しています。 本記事では、「cirro」にツールや子エージェントの機能を実装するために、ローカル環境でStrands Agentsを検証した事例をご紹介します。 本記事

mixedbread-ai/ Alibaba-NLP / OpenAI GPTによるリランキング【実装サンプル付き】 はじめに RAGをはじめとする現代の情報検索システムでは、「リランカー（Reranker）」と呼ばれる仕組みが使われることがあります。 検索候補を単にキーワードマッチやベクトル検索でピックアップするだけでなく、さらに高精度なモデル(＝リランカー)で再スコアリング（再ランキング）することで、ユーザーが本当に求めている情報を上位に表示できます。 本記事では、筆者が実際に業務中の検証作業で利用し

対話から創造へ：共同作業スペース「Canvas」 本題に入る前に、この新機能が搭載されているGeminiの「Canvas」について簡単にご説明します。

はじめに こんにちは、デリッシュキッチンでクライアントエンジニアを担当している kikuchi です。 近年 AI 技術の発展が著しく、中でも生成 AI がかなりの勢いで発展し、普段使いや仕事で ChatGPT などの生成 AI のサービスを取り入れる方や企業が多くなってきました。 今回は多くの場合で生成 AI の機能を実現している機械学習 (ML : Machine Learning) について、Android アプリで簡単に実装する方法に触れてみたいと思います。 なお、弊社は開発生産性の向上などを目的

こんにちは。SHIFT社内広報チームです。 SHIFTグループでは2021年より、夏休みに従業員の子どもたち（小学生）を東京本社でお預かりし、さまざまなコンテンツを提供する「 シフトモ Kidsサマースクール」 を開催しています。そして今年も10日間開催して参ります！

はじめに 生成AIの活用によってIaCのコード作成は大幅に効率化されてきているように思います。 特にTerraformにおいては、HashiCorp社からMCP（Model Context Protocol）Serverが提供されたことで、プロバイダやモジュールの情報取得精度が上がり、出力されるコードの品質が格段に向上したと感じています。 一方で、コード生成時に最も重要なのは「何を作りたいか」のコンテキストです。 特にIaCの場合はコードで様々なパラメータを定義していくため、期待するコードを得るには細かく

はじめに こんにちは、NTTデータに勤務する一人のオジサンです。 これまでC/C++言語を使って、がっつりとポインタやら参照やらに向き合いながら、プログラムを書いてきました。構造体と仲良くなり、クラスに振り回され、newとdeleteに責任を持つ。そんな人生でした。 しかし時代は変わり、AIだ、データサイエンスだ、機械学習だと騒がれる中、「とりあえずPythonに触れないとまずい」という危機感に駆られて、Pythonの世界へ足を踏み入れた。。。 そんなオジサンの独り言です。 開発スタイルの違いを噛みしめる

こんにちは！25卒エンジニアの夕田です！ 「このプロジェクト、本当に終わるのかな？」 エンジニアであれば、誰もが一度はそんな不安に駆られたことがあるのではないでしょうか。 漠然としたゴール、曖昧な要件、先の見えない課題の山……。 まるで霧の中を手探りで進むように、開発の現場には常に「不確実性」がつきまといます。 私自身、学生時代に指揮者として団体を率いてきた経験があります。 音楽の世界も、エンジニアリングとよく似ています。 演奏会という「本番」に向けて、多くのメンバーがそれぞれのパートを練習し、最終的に一

挨拶 ども！7月の追い込みが激しくて、いろんなものに追い回されている龍ちゃんです。まぁすべてを引き受けたのは自分なので自己責任ですが、調子に乗っていたなと反省しています。とはいえ、割と順調に片付いているので、余裕が出てきたからこその発言なんですけどね。 6〜7月は13本ほどブログを執筆していますね。そんなブログのお話を今回書いていこうと思います。前半は若干のポエムの可能性もあるので、流し見で見てもらえればと思います。 今回は「Claude活用で変わった技術ブログ執筆のお話」になります。それでは始めましょう

はじめに 生成AIの急速な発展により、エンジニアを取り巻く環境は激変しています。特に注目すべきは、Coding Agentの登場によって多くの場面で生成AIが実用的なコードを書けるようになったことです。実際、単純な機能実装からバグ修正まで、Coding Agentに任せる仕事が日々増えています。 一方で、Coding Agentを効果的に使いこなすには、エンジニア自身の高い技術力が不可欠です。適切な指示を出し、生成されたコードの品質を評価し、システム全体の整合性を保つためには、従来以上の深い理解が求められ

【連載】自然言語処理の研究動向　第1回　全40トピックの俯瞰 2025.7.17 株式会社Laboro.AI　リードMLリサーチャー　趙 心怡 リードマーケター　熊谷勇一 概　要 自然言語処理（NLP）研究はここ10年で急速な進歩を遂げており、生成AIをはじめさまざまな製品・サービスの基盤的技術になっており、適応分野は広がり続けています。この連載は、そのうち注目すべきトピックを1本ずつ解説する連載です。この分析を通じて、自然言語処理研究の動向について、簡潔でありながら洞察に富んだ視点を提供し、AIに関する