G-gen の佐々木です。当記事では、Google Cloud が提供する データサイエンスエージェント （Data Science Agent）について解説します。データサイエンスエージェントは、Colab Enterprise ノートブック上で、AI エージェントがデータクレンジングや分析などのタスクを自動的に行う機能です。 概要 データサイエンスエージェントとは 注意点 Google Colab のデータサイエンスエージェント 制限事項 料金 開始方法 IAM ロールの設定 Gemini in Co

AI時代におけるエンジニアの価値とは？ こんにちは、大塚 泰成と申します。 ココナラのサーバーサイドエンジニアとして色んなプロジェクトに携わってます。 この記事は 株式会社ココナラ Advent Calendar 2025 8日目の記事です。 はじめに (※注意) AI時代におけるエンジニアの価値は以下のようなものであると聞いたことがあります。 抽象的な課題に対しての設計力 事象の定義やビジネスサイドと技術の橋渡し 生成されたコードのレビューを行える能力 もちろんこういった議論も重要ですが、これらは遠から

1. はじめに こんにちは！株式会社リクルートに2025年に新卒入社した井上翔太と杉山海斗と申します。 「AIや機械学習の分野で

前置き はじめまして！株式会社NTTデータグループの技術革新統括本部AI技術部でSmart AI Agent™のエンジニアをしている岸川です。 今回は、GPUクラウドサービス「Runpod」について、実際に研究と仕事で活用してきた経験をもとに紹介します。「ちょっとGPU使いたいだけなのに...」という悩みを持つ方に向けて、Runpodの魅力と具体的な使い方を解説していきます！ ! 免責事項 本記事の料金情報は2025年10月時点のものです。最新の料金やサービス内容は、Runpod公式サイトでご確認ください

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前置き 株式会社NTTデータグループの技術革新統括本部AI技術部でSmart AI Agent™のエンジニアをしている岸川です。 AIエージェント開発に便利な Semantic Kernel（セマンティック カーネル／以下SK） を使い、OpenAI APIと組み合わせて会話型エージェントを作る手順をまとめてみました。 Semantic Kernelとは？ Semantic Kernel（セマンティック カーネル、以下SK） は、Microsoftが提供するオープンソースの AIエージェント開発用SDK

こんにちは、生成AI研究開発チームのデータサイエンティストとしてAI開発を担当している保坂です。 本記事では、薬局の現場オペレーションを支援するAIを開発する私たちのチームが、ドメインエキスパート（薬剤師など） と データサイエンティスト の協働を円滑にするために構築した「Databricks × Dify x Colaboratory 協働基盤」を紹介します。生成AIプロダクトチームを新たに組成する際におさえたい3つのポイント の記事で、生成AIプロダクト開発にはドメインエキスパート人材の協力が不可欠だ

みなさん、こんにちは。KINTOテクノロジーズのモバイル開発グループのマーティンです！このガイドでは、TFLite（TensorFlow Lite）モデルをゼロから構築する方法を簡単に説明します。それでは、早速始めましょう。 この記事は KINTOテクノロジーズアドベントカレンダー2024の9日目の記事です🎅🎄 準備 データセットを準備する方法は基本的に2通りあります。1つは、ローカルでアノテーションプロセスを行う方法、もう1つは、オンラインでデータセットにアノテーションを行い、チームメンバーと初期の工数

AIの世界では、ChatGPTをはじめとする生成系AIが広がり、テキスト生成モデルである大規模言語モデル（LLM）の仕事での利用も増えています。 今回紹介するオープンモデルLLMは、AI技術の発展において重要な役割を果たしています。ChatGPTのようなクローズドなLLMモデルは高性能ですが、LLMを活用したツール作成や検証などの研究目的での利用にはコスト面の課題があります。オープンモデルLLMは 無料で利用できるため、スタートアップや予算の限られたプロジェクトなどでも、柔軟に対応できる点が評価されていま

はじめに クラウドエースの SRE 部に所属している安田です。 この記事では Google Cloud が提供するフルマネージドの機械学習プラットフォームである Vertex AI についてご紹介します。 私は、以前から AI に興味があり、機械学習や AI 機能に触れてみたいと思っていましたが、専門的な知識や技術が必要でハードルが高くチャレンジできずにいました。そこで、学習済みモデルを手軽に利用できるマネージドサービスの Vertex AI に注目し、使い方を学んでみることにしました。 本記事では、私が

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G-gen の佐々木です。当記事では、Google Cloud でマネージドな Jupyter ノートブック環境を利用できる、2種類のノートブックソリューション（Colab Enterprise / Vertex AI Workbench）を解説します。また、Colab Enterprise と Vertex AI Workbench の違いや、選定の基準についても簡単にご紹介します。 Colaboratory と Google Cloud のノートブックソリューション Colaboratory Goog

はじめに さくらのクラウドには、機械学習やディープラーニング(深層学習)に最適なGPUサーバを利用できる「高火力プラン」があります。 本記事では、Googleが提供している開発環境であるGoogle Colaborato […]

はじめに こんにちは、クラウドエース データソリューション部所属の中村です。 クラウドエースの IT エンジニアリングを担うシステム開発部の中で、特にデータ基盤構築・分析基盤構築からデータ分析までを含む一貫したデータ課題の解決を専門とするのがデータソリューション部です。 データソリューション部 では、Google Cloud が提供しているデータ領域のプロダクトについて、新規リリースをキャッチアップするための調査報告会を毎週実施しています。 新規リリースの中でも、特に重要と考えるリリースを掘り下げ、記事と

初めに 電通 総研 X（クロス） イノベーション 本部 の三浦です。 プライベートではChatGPT4を積極的に利用しておりますが、いくつかの不満点も抱えておりました。そんな中、ローカル環境で高性能なモデル「Orion-14B」がリリースされたと聞き、試しに使ってみることにしました。 なお、最初に結論を書いてしまいますが、「Orion-14B」を使用しても「ChatGPT4」で感じていた不満は解消されなく、「ChatGPT4」の強さを思い知らされた・・といった感じです。 しかし、個人でも最新モデルを容易に