「人工知能」に関連する技術ブログ
企業やコミュニティが発信する「人工知能」に関連する技術ブログの一覧です。
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人間とAIの協働がプラスに働くとき
2025/03/05
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はじめに こんにちは。クラウドエース株式会社 第四開発部の相原です。 今回の記事は「Nature」誌に投稿された、米MITのミシェル・ヴァッカーロ（Michelle Vaccaro）氏らの論文「When combinations of humans and AI are useful: A systematic review and meta-analysis」を参考に、人間と AI の協働がプラスに働く場面についてまとめました。 記事の要約 米マサチューセッツ工科大学の研究チームは、
NotebookLM Plusを使ってみた
2025/03/05
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G-gen の溝口です。この記事では NotebookLM Plus を使い、架空の会社に存在する社内データを用いたAIアシスタントの作成方法と機能の解説をします。 NotebookLM、NotebookLM Plus とは 事前準備 検証方法 ケース1 : 会社説明を作成させる ケース2 : 取り扱い製品について質問する ケース3 : 人事制度について質問する Studio 機能を使う NotebookLM、NotebookLM Plus とは NotebookLM は、Google が提
Amazon Connect アップデート まとめ – 2025年2月
2025/03/05
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こんにちは、Amazon Connect ソリューションアーキテクトの清水です。早いもので気付けば2025年ももう3月となり、春の訪れとともに花粉の季節がやってきます。私も毎年大変な思いをしていますので、同じお悩みを持つ方は早めに対策して乗り切りましょう！ さて、今月も アップデート情報を中心に以下の内容をお届けします。皆さんのお役に立つ内容があれば幸いです！
「日本の医療システムを僕らの技術で書き換えていく」カケハシを選んだマネジメント経験者たちの本音
2025/03/04
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カケハシのAI在庫管理チームのエンジニアリングマネージャーやテックリードは、VPoEや課長といったポジションを経て当社へ転職してきたメンバーたちです。 彼らが役職よりも大事にしていることとは何か、なぜカケハシを選んだのか、そしてカケハシで実現したい未来とは？ エンジニアが気になることを深堀りして聞いてみました。 （文中に登場する西さんはリモー
越境するクラウド CoE（CCoE）〜組織を越えて広がる、イノベーションの共創（後編）〜
2025/03/03
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※今回は「後編」です。前編は こちら をご確認ください。 エンタープライズのお客様でクラウドを効果的に推進するためには、クラウド活用推進組織（クラウド Center of Excellence、クラウド CoE、CCoE）もしくは、クラウドに限定しない xCoE の立ち上げが必要だという認識は既に多くの方々が持たれていると思います。一方で、そのストラクチャーは汎化が困難であり、他社
越境するクラウド CoE（CCoE）〜組織を越えて広がる、イノベーションの共創（前編）〜
2025/03/03
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エンタープライズのお客様でクラウドを効果的に推進するためには、クラウド活用推進組織（クラウド Center of Excellence、クラウド CoE、CCoE）もしくは、クラウドに限定しない xCoE の立ち上げが必要だという認識は既に多くの方々が持たれていると思います。一方で、そのストラクチャーは汎化が困難であり、他社事例の流用が必ずしも最短経路ではないという認識を持つお
Terraform 1.11.0 のリリースを読んでみた
2025/03/03
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こんにちは、クラウドエース 第一開発部の阿部です。 この記事では、2025 年 2 月 27 日にリリースされた Terraform 1.11.0 の変更点についてざっくり説明します。 Terraform 1.11 のアップグレードに関する注意事項 既に Terraform 1.10.0 以降のバージョンを使用している場合は、特に注意事項はないようです。 ただし、 1.10.0 より以前のバージョンを使用している場合は、 Upgrading to Te
ハノーバーメッセ 2025 で産業 AI の未来を体験
2025/03/03
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ハノーバーメッセ 2025 で産業 AI の未来を体験 本記事は、AWS ブログ Experience the future of Industrial AI at Hannover Messe 2025 を日本語に翻訳し、 日本のお客様向けの補足情報 を追加したものです。 いよいよその時期が近づいてきました。ハノーバーメッセ 2025 が間もなく開催されます。 ハノーバーメッセ は、世界最大の産業技術見本市で、グローバルな産業課題を解決するための
新人AWS Certified AI Practitionerを取得しAWS上でAIを動かす方法を知る
2025/03/03
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こんにちは。 エンタープライズ 第一本部の新人、佐藤悠です。 はじめに 筆者について AIFの概要 AIFで問われるAWSサービス Amazon SageMaker [2] Amazon SageMaker Clarify [3] Amazon SageMaker Canvas [4] Amazon Bedrock [5] Amazon Bedrock ガードレール [6] その他のサービス AIFで問われる概念 責任あるAI [7] 機械学習の手法 LLMに関して 学習教材 CloudLicense Hands on for Beginers Amazon Bedrock Overview まとめ 参考に
組合せ最適化、生産性を向上させる事例6本を解説
2025/02/28
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組合せ最適化、生産性を向上させる事例6本を解説 2025.2.28 株式会社Laboro.AI リードマーケター 熊谷勇一 執行役員 マーケティング部長 和田 崇 概 要 ビジネスの現場では、限られた資源を最大限に活用する方法、つまり戦略を考え抜いて実行し、効率を向上させることが求められます。その鍵となるのが「組合せ最適化」です。膨大な選択肢の中から最適な解を導き出
Introducing an evaluation system into generative AI application development to improve accuracy: Initiatives to automate database design reviews
2025/02/28
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Hello. We are @p2sk and @hoshino from the DBRE team. The DBRE (Database Reliability Engineering) team is a cross-functional organization focused on resolving database (DB) issues and developing platforms. In this article, we introduce an automatic review function for DB table designs built with a serverless architecture using AWS's generative AI service “ Amazon Bedrock .” This function works with GitHub Actions, and when a pull request (PR) is opened, the AI automatically reviews
異常検知とは？ 関連する機械学習手法や導入のメリットも解説
2025/02/28
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異常検知とは？ 関連する機械学習手法や導入のメリットも解説 2025.2.28 株式会社Laboro.AI リードマーケター 熊谷勇一 執行役員 マーケティング部長 和田崇 概 要 異常検知とは、通常とは異なるデータの振る舞いや異常なパターンを自動的に検出し、問題の早期発見や業務の最適化を支援する技術です。機械学習の発展により、これまで人の判断に頼っていた異常検
元データを共有することなく、AWS Clean Rooms 上の AWS Entity Resolution を使用してマルチパーティーデータセットからインサイトを引き出す
2025/02/28
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この記事は Unlock data insights across multi-party datasets using AWS Entity Resolution on AWS Clean Rooms without sharing underlying data (記事公開日: 2024 年 7 月 25 日) を翻訳したものです。 マーケティングと広告テクノロジーの領域は、消費者のメディアや販売チャネルの分断化、新たなプライバシー規制、そして AI を活用した顧客エンゲージメントへの急速なシフトによって変革期を迎えています
Amazon Connect でコンタクトセンターを構築するための反復的なアプローチ
2025/02/28
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効果的なコンタクトセンターソリューションの導入は、特に独自の要件を持つ企業にとって複雑な場合があります。このブログ記事では、要求分析、文書化、開発に関する標準化されたアプローチを含む基本的なプロセスを概説します。このアプローチに従うことで、企業は現在のニーズを満たす信頼性が高く拡張可能なコンタクトセンターを確立でき、時間経過後も容
正解のない課題にこそ生きる「強化学習」の基本
2025/02/27
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正解のない課題にこそ生きる「強化学習」の基本 2023.4.7公開 2025.2.27更新 株式会社Laboro.AI リードマーケター 熊谷勇一 執行役員 マーケティング部長 和田崇 概 要 AIは学習によって精度が左右されるため、取り組むべき課題に最適な学習方法を選ぶことは非常に重要です。学習方法の一つである「強化学習」について、特徴や代表的なアルゴリズム、教師あり・な