本記事は 2025 年 12 月 19 日に公開された Deploying Small Language Models at Scale with AWS IoT Greengrass and Strands Agents を翻訳したものです。翻訳はソリューションアーキテクトの中西貴大が担当しました。 はじめに 現代の製造業は、ますます複雑な課題に直面しています。セキュリティとパフォーマンスの基準を維持しながら、リアルタイムの運用データに応答するインテリジェントな意思決定システムの実装する、という課題です

LLMを用いてPDF内の表を正確に読み取る方法について説明しています。特にセル結合箇所の読み取り精度向上のため、表と抽出したテキスト情報をセットで投げる手法を紹介し、実際の再現結果や手順を詳述しています。

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 […]

こんにちは、広野です。 AWS re:Invent 2025 で、Amazon S3 Vectors が GA されました。 Amazon S3 Vectors は、プレビュー時の 40 倍の規模で一般提供されています。 - AWS AWS の新機能についてさらに詳しく知るには、 Amazon S3 Vectors は、プレビュー時の 40 倍の規模で一般提供されています。 aws.amazon.com 以前は RAG 用のベクトルデータベースとして Amazon OpenSearch Service や

こんにちは、広野です。 AWS re:Invent 2025 で、Amazon S3 Vectors が GA されました。 Amazon S3 Vectors は、プレビュー時の 40 倍の規模で一般提供されています。 - AWS AWS の新機能についてさらに詳しく知るには、 Amazon S3 Vectors は、プレビュー時の 40 倍の規模で一般提供されています。 aws.amazon.com 以前は RAG 用のベクトルデータベースとして Amazon OpenSearch Service や

通信業界のネットワーク運用ではより安定した通信ネットワークを提供するために、障害の検知、要因特定、復旧を早期に対応する必要があります。一方で、近年拡張し複雑化し続けるネットワークに追従することは従来のオペレーションでは難しく、自動化、高度化、自律化が求められています。その実現手段の1つとして、AI エージェントとデータ活用が注目されており、導入への期待が高まる一方で、AI を適用する運用ユースケースの策定、より簡単な AI エージェントの実装方法、商用運用への本格導入、といった課題があります。そこで、本ワ

こんにちは。 ファインディ株式会社でテックリードマネージャーをやらせてもらってる戸田です。 現在のソフトウェア開発の世界は、生成AIの登場により大きな転換点を迎えています。 GitHub CopilotやClaude Codeなど生成AIを活用した開発支援ツールが次々と登場し、開発者の日常的なワークフローに組み込まれつつあります。 弊社でも例に漏れず、生成AIを活用して開発効率の向上に取り組んでいます。その中でFindy Team+で開発組織の生産性をチェックしていたところ、Pull requestの質が

はじめまして、AI Labの大平です。 普段は対話システムの研究開発をしています。 最近、VAPIを ...

目次 はじめに セッション紹介 zerobus Ingest Agent Bricks [企業セッション] イオンにおけるマルチエージェントシステムの開発 まとめ 最後に はじめに 2025年11月28日に開催された「Databricks DATA + AI WORLD TOUR」に参加させていただきました。 今回は参加レポートとして、セッションの感想をお届けします！ dataaisummit.databricks.com セッション紹介 zerobus Ingest 開発1部の吉田です。 Databri

2025年10〜12月中に、レバレジーズが関わった技術イベントのご紹介です。 自社イベント開催や、イベント登壇など多様な関わり方で、合計16件のイベントに参加しました！ AI Builders Dayスポンサーブースの様子 主催・共催技術イベント AIが変えるアジャイル、変えられないアジャイル〈MeetUp#4〉 9/4に、開発組織の拠点であるポーラ渋谷ビルにて、「AIが現場にもたらした変化」と「AIでは変えられないアジャイルの本質」について語るイベントを開催しました。 （イベント詳細は こちら から）

はじめに こんにちは。セーフィーでプロダクト開発をしています大町です。 最近は、ChatGPT → Gemini → Claude →（たまにGrok）のように、利用するLLMサービスを気分に応じて使い回しています。 最近、次々とLLMの新しいモデルが出ていますが、以下のようなことを思う時があります。 もともとChatGPTを使っていたけどGeminiで性能のいいモデルができたので乗り換えたい アイデア出しはChatGPTで、調べ物はGeminiでといったように使い分けたい → でもサービスを変えるとコン

こんにちは。 ファインディ株式会社でFindy AI+の開発をしているdanです。 Findy AI+ではLLMを活用した分析機能を提供しています。 分析対象は個人・チーム・組織と幅広く、データ量に応じて分析に時間がかかることがあります。分析が完了するまで画面に何も表示されないと、ユーザーは処理が進んでいるのか分からず、待ち時間が長く感じられてしまいます。 この課題を解消するため、LLM分析結果の表示にストリーミング出力を導入しました。 今回は、実装内容とどの程度待ち時間が改善されたのかについてお話ししま

初めに メリークリスマス！！ども！龍ちゃんです。 いや～クリスマスですね。年末ですし、そろそろいろいろな締め作業がありますね。 実は弊社では、裏でこっそりアドベントカレンダーもどきをやっていました。アドベントカレンダーもどきってのは、アドベントカレンダーって「テーマ」があるはずなんですけど、弊社のブログとエンジニアの特徴上、ネタの一貫性を持たせるのが大変だからって理由だったので「フリーテーマ」ですね。というわけで 12 月は毎日投稿されていたって感じです。この時期で投稿記事が爆増えして、ブログの企画をやっ

本稿は 2025 年 12 月 23 日に AWS Machine Learning Blog で公開された “ AWS AI League: Model customization and agentic showdown ” を翻訳したものです。 複雑な実務タスクに対応できるインテリジェントな AI エージェントを構築するのは、容易なことではありません。また、大規模な事前学習済み基盤モデルだけに頼るのではなく、企業は自社の特定ユースケースでより高いパフォーマンスを発揮できるよう、小規模で専門性の高いモ

本ブログは株式会社サンブリッジ様と Amazon Web Services Japan が共同で執筆いたしました。 ※ サンブリッジ様の Website でも本事例を技術コラムとして公開されています。詳細はそちらも併せてご参照ください。 みなさん、こんにちは。AWS で営業を担当している垣見です。本記事では、採用担当者の育成効率化という社内課題に対し、生成 AI を活用して大きな成果を上げている株式会社サンブリッジ様（以下、サンブリッジ様）の取り組みをご紹介します。 株式会社サンブリッジ様 は、企業のビジ