Function Calling → MCP → MCP Apps の進化を「秘書」で理解する ども！龍ちゃんです。 今回は「 AIが道具を使えるようになった歴史 」を紹介します。Function Calling、MCP、MCP Apps という3つのキーワードを押さえておけば、AIエージェントの進化がスッキリ理解できるようになります。 技術的な詳細よりも「 なぜこの技術が生まれたのか 」という背景を重視して、できるだけ分かりやすく説明していきます。 この記事はLTで発表した内容をベースにしています。 動

フィジカルAIの実力は？SO-ARM101でSmolVLAを検証してみた フィジカルAIの実力は？SO-ARM101でSmolVLAを検証してみた 1.自己紹介 2.はじめに 3.VLAとは？ 元となるChatGPTなどのAI VLAはアクションを出力 4.今回の検証の狙い 5. 検証環境 環境： ハードウェア： 6.検証内容：SmolVLAによる複数タスクの実行 SmolVLAとは 目指したこと 設定したタスク 7.検証結果 できたこと 検証から見えた課題 8.まとめ 1.自己紹介 HS本部Open I

映像データでデータ分析したいみなさん、 こんにちは、システムアーキテクトの伊勢です。 特定用途で映像を解析するAIモデルを作るのは大変です。 本記事では、映像をそのまま解析するのではなく、 生成AIでフレームをテキストに要約し、CSVとして分析するアプローチを紹介します。 はじめに 映像のAI解析 コンセプト 映像フレームのテキスト要約 全体構成図 インストール クライアントライブラリ OpenAIパッケージ やってみた ローカル線の車窓映像 分析課題 プロンプト データ分析 雪国の市バス映像 分析課題

はじめに こんにちは！クラウドエース株式会社 第一開発部喜村です！ 2025年11月、GoogleはGemini 3と同時に新しいAI開発プラットフォーム「Google Antigravity」を発表しました。従来のAIコーディングアシスタントとは一線を画す「エージェントファースト」の設計思想を持つこのツールは、開発者の作業スタイルを大きく変える可能性を秘めています。 本記事では、Google Antigravityの概要からセットアップ、基本的な使い方までを解説します。 Google Antigravi

はじめに：ガードレールとは？AIを安全に使用するためのさまざまな仕組みを総称して、一般的に「ガードレール（guardrails）」と呼びます。自動車の走行中、道路から外れたり対向車線にはみ出したりする...

はじめに こんにちは、MEKIKI X AIハッカソンもぐもぐ勉強会 Advent Calendar 2025の8日目を担当する株式会社NTTデータグループ 技術革新統括本部 AI技術部の佐藤と申します。 10/6(現地時間)に行われたOpenAI DevDay 2025にてAgent開発を一気通貫で実現するAgentKitが発表されたことに伴い、 OpenAI Agent Builderに関する概要記事を先日投稿させていただきました。 今回は、その続編という位置づけで、各ノードの活用方法がイメージできる

計測中の通話記録を残したいみなさん、 収集した音声データを分析したいみなさん、 こんにちは、ソリューションアーキテクトの伊勢です。 運行管理など発話によるコミュニケーションが必要な場面があります。 今回は運行モビリティデータとあわせて音声を収集できるアプリをご紹介します。 はじめに 音声通話アプリ（開発中） やってみた アプリ利用 いい点 改善点 ChatGPT解析 CSVダウンロード データ分析 おわりに はじめに 音声通話アプリ（開発中） iPhoneアプリ Speak Cast（仮） は音声データを

前回 はエントリーキャリアの方に向けて、在宅勤務における「他人を思いやる力」を具体的な行動レベルで深掘りしました。 連載第3回となる今回は、対象を少し広げ、中堅（ミドルキャリア）のQAエンジニアの皆様に向けてお話ししたいと思います。テーマは、実務とエンジニアの「心（マインドセット）」を照らし合わせた、 「コミュニケーションに重点を置いたドキュメンテーション」 についてです。 記事一覧：AI時代だからこそ「あなたにお願いしたい」と頼まれるQAエンジニアになろう 【第1回】QAエンジニアの「心技体」 （連載初

こんにちは、クロス イノベーション 本部の大岡叡です。 2025年12月19日（金）に NEC ソリューションイノベータ株式会社、キャップ ジェミニ 株式会社と合同で新卒1年目の AWS 勉強会を開催しました。この記事では、その勉強会の背景や内容をご紹介します。 背景 目的 内容 気づき・参加者の反応 開催してみての気づき 参加者の反応 まとめ・今後の展望 背景 とある外部の勉強会にて、 NEC ソリューションイノベータ株式会社の上田賢哉様、キャップ ジェミニ 株式会社の遊佐康平様と出会いました。お二人と

こんにちは。LINEヤフー株式会社のaikawaです。普段はYahoo!マップ・Yahoo!乗換案内のiOSアプリ開発を担当しつつ、iOS領域のDeveloper Relationsも担当しています。...

SCSK いわいです。 前回はRaspberry Pi 5で気温/気圧/湿度センサーを使って測定し、 Webで表示、DBに取得データを検索するシステムを構築しました。 今回は測定したデータからAIを使って気温/気圧/湿度をリアルタイム予測してみます。 今回は前回セットアップした環境をそのまま流用します。 Raspberry Piで気温/気圧/湿度計測　結果をWebサーバで見てみよう Raspberry Pi 5で気温/気圧/湿度センサーを使って測定し、Webで表示するシステムを構築したいと思います。DBに

こんにちは AIチームの戸田です 今回は文章検索をひとつのパッケージで実現できる txtai を紹介したいと思います。 LLMは強力ですが、手元の社内資料や議事録などの固有データに関する質問には回答することができません。そこで重要になるのがRAG（Retrieval Augmented Generation）です。 固有データを検索し、関連コンテキストを取り出してPromptとしてLLMに渡すことで、固有データに関する質問に対しても回答することができるようになります。実務での活用において、現在も多くの企業

こんにちは、さくらのナレッジ編集部です。2025年11月5日、Blooming Camp by さくらインターネットで開催された LINE Developer Community主催のイベント「さくらのAI Engine […]

AI-DLCでChrome拡張機能を爆速開発 こんにちは、サーバーワークスで生成AIの活用推進を担当している針生です。 前回のブログでは、AI-DLC（AI駆動開発ライフサイクル）のクイックスタート方法を公開しました。 今回は実際にアプリケーションを開発した過程を公開したいと思います。 「ChatGPT、Gemini、Claudeに同時に質問を投げたい」 普段の仕事では検証の意味も含めて、この3つのAIチャットツールのWebサービスに対して同じ質問をして、回答を比較する事が多いのですが、毎回それぞれのサー

こんにちは、高坂です。 前回の記事 では、Prisma Cloudのアラート解決状況をバブルチャートで可視化する試みについてご紹介しました。 バブルチャートでの可視化は、「どの領域で」「どれくらいの量と重要度のアラートが」「どの程度放置されているか」を直感的に把握する上で非常に有効でした。しかし、2次元のグラフであるバブルチャートでは、主に扱える変数が限られるという制約がありました。例えば、「アラートの種類」と「重要度」という2つの軸で状況を見ることはできても、そこに3つ目以上の要因を加えて、より多角的に