みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクトの下佐粉です。 今週も 週刊AWS をお届けします。 今週木曜(9/26)は AWS Innovate がオンラインで開催されます。テーマは、”Migrate. Modernize. Build.”で、多くの事例セッション、AWS サービスを利用したモダナイズ手法、生成AIを含む最新のテクノロジー等を学ぶことができます。ご興味ある方はぜひ以下を参照してください。 – AWS Innovate – 2024 年 9 月 26 日 (木) オンライン開催 それで

はじめに はじめまして、クラウドエース株式会社の金井です。 新卒として、2024年4月にクラウドエースに入社しました。 今回、初学者向け記事を書いてみようという社内企画として Google Cloud のサービスアカウントについて書かせていただきます。 「サービスアカウントって何？」「何のためにあるの？」という疑問を解決できればと思います。 そもそもサービスアカウントとは まずは公式ドキュメントを読んでみましょう。 サービス アカウントは、ユーザーではなく、アプリケーションや Compute Engine

日本工学院八王子専門学校 ITスペシャリスト科 AI・システム専攻 3年生。 高山尚也と申します。 私は普段、PCゲーム(最近のおすすめはRustedMossとZedzone)で遊んだり、 Javaを使ってMinecraftのMod制作などをしています。 サイオステクノロジー株式会社では社員の技術力向上を大事にしており、その一環として情報発信などのアウトプットを推進しているそうです。 そのため、今回はサイオスへインターンに行ってみたということで、その内容について紹介していきます。 サイオスをインターン先に

Gartner は 2024 年 8 月 19 日に、 Amazon Web Services (AWS) が含まれる Gartner 初の Magic Quadrant for AI Code Assistants を公開しました。 Amazon Q Developer は、2024 年 4 月 30 日に 一般提供 が開始されたことから審査対象要件を満たしており、AWS はその実行能力とビジョンの完全性からリーダーとしてランク付けされました。 私たちは、このリーダーとしての位置付けが、エンタープライズ

複数の拠点に工場やプラントを持つ企業では何千もあるモーターやポンプなど設備の保全タイミング管理は操業品質とコストに影響する重要な課題です。 AWS Japan ソリューションアーキテクトチームはこの課題に対するソリューションのデモを開発しました。 このブログは デモ解説の Part 2として、利用している各サービスの役割、デモ開発のための工夫と実運用へ適用するための検討点を解説します。 開発したデモのサービス構成 Part 1 で解説したデモのユーザーストーリーを決めた後、私達はデモを行うための設計を開始

マネージドサービス部 佐竹です。マルチアカウント環境下において「AWS User Notifications」と「AWS Chatbot」を用い、お手軽に全 AWS アカウントの AWS Health の情報集約と Slack への通知が可能です。本ブログではその実装方法をステッブバイステップで解説すると共に、通知運用を踏まえたフィルター設定についてもご紹介します。

こんにちは。ソリューションアーキテクトの齋藤です。丸紅株式会社(以下、丸紅) デジタル・イノベーション部 では、デジタルを活用して丸紅グループの変革を推進し、デジタル人財を育成して各部門の事業を大きくしていくことをミッションに掲げています。当部では、デジタル技術に精通するメンバーが、丸紅の各組織へ、課題整理→実証実験→実用化まで一気通貫で支援を実施しており、AI・データ分析 を中心に、内製で開発しています。本ブログでは、どのように丸紅がAWS上で社内生成AIプラットフォームアプリ(以降 Marubeni

こんにちは。 FindyでMLエンジニアをしているyusukeshimpo( @WebY76755963 )です。 今回はLLM Embeddingを活用した自動応答Botを開発&導入し、社内の問い合わせ業務を効率化することができたので、その取り組みを紹介します。 Botを開発することになった背景 弊社ではSlackを使用し、自社サービスに関する社内質問に回答するチャンネルを運用しています。 主にビジネスサイドからの技術的な疑問にエンジニアが答える仕組みです。 質問はテンプレートを使って送信され、

はじめに インフラ・SREチームのよしたくです。 2ヶ月ほど前にTerraformの公式スタイルガイドが発表されましたね。 実は同じ時期にココナラ用のTerraformコード規約を作成していたので、今回はその紹介をしようと思います。 なぜ作成したのか コード品質をあげることが目的です。 実のところ、チーム内でTerraform記述の経験値はかなりバラバラであり、またもともと記載されているものもキレイな状態とは言えませんでした。 そこで、最もTerraform経験のある自分が最低限の規約を整え、メンバーの実

はじめに

G-gen の神谷です。本記事では、BigQuery の機能を使って、商品を意味&ランキング検索できる ChatBot を作ってみたので、そのご紹介ができればと思います。 アプリの概要 ユースケース 背景とメリット アーキテクチャ システムアーキテクチャ RAG テーブル設計 検索処理の詳細 使っている技術と実装例 BigQuery ML のテキストエンべディング関数 BigQuery リモート関数用のコネクションオブジェクト作成 Vertex AI API を BigQuery のリモート関数と

Introduction Hello! This is Wada ( @cognac_n ), a data scientist at KINTO Technologies. In January 2024, KINTO Technologies launched the " Generative AI Development Project team " and I was assigned to be a team member. This article serves as an

はじめに こんにちは。SRE部フロントSREブロックの三品です。 3月19日から3月22日にかけてKubeCon + CloudNativeCon Europe 2024（以下、KubeCon EUと呼びます）が行われました。今回弊社からはZOZOTOWNのマイクロサービスや基盤に関わるエンジニア、推薦システムに関わるエンジニアの合わせて4人で参加しました。 本記事では現地の様子や弊社エンジニアが気になったセッションや現地の様子について紹介していきます。 目次 KubeConEU2024の概要 セッション

G-gen の佐々木です。当記事では Google が提供する生成 AI モデル Gemini Pro と、Web UI 用の Python フレームワークである Gradio を使用した、シンプルなチャットボットの作り方を紹介します。 前提知識 Gemini Pro Gradio Gradio を使用して Gemini Pro のチャットボットを開発する Python のバージョン requirements.txt main.py コードの解説 Gradio の ChatInterface に渡す関数の

Introduction Hello. I'm Kazuki Morimoto from the Analysis Group in the Data Analysis Division. I usually work in the Osaka office and handle analysis topics such as those from the retention project, credit project, used vehicle division and the MyRout