MLOpsエンジニアのtomoppiです。 データエンジニアリング部 データサイエンスグループ（以下、DSG）に所属し、ML／LLM基盤の構築・改善に取り組んでいます。 AI Security Conference に参加してきたので、そのレポート記事となります。 余談ですが、当日はまい泉のお弁当をご用意いただきました。大好きなまい泉のカツサンドが出てきて、個人的に最もテンションが上がったポイントでした。 Findy Toolsさんとスポンサーの企業様には、感謝してもしきれません。 以降、真面目にレポート

多くの企業は、保守と拡張が困難になった古いテクノロジーで構築されたレガシーシステムに悩まされています。 この投稿では、 Amazon Bedrock Converse APIと Amazon Nova Premier をagentic workflow内で使用して、レガシーCコードを最新のJava/Springフレームワークアプリケーションに体系的に移行する方法を紹介します。移行プロセスを複数の専門エージェントで分担し、堅牢なフィードバックループを実装することで、組織は以下を達成できます: 移行時間とコス

2026年1月21日（水）、ラクス主催のテックイベント 「RAKUS AI Meetup Vol.2」 をオンライン開催いたしました。 ラクスの開発組織では、「顧客志向」を大切にしています。 新しい技術を導入すること自体を目的とするのではなく、「この技術が、誰のどんな業務をどれだけ楽にできるのか」を起点に、日々の開発や改善に取り組んでいます。 RAKUS Meetupは、そうした顧客志向の開発実践から得られた知見を、エンジニア自身の言葉で共有する場として開催しています。 今回の「RAKUS AI Meet

こんにちは！SCSKの野口です。 前回のプロローグでは、AP基盤ドキュメントに「必要な情報へたどり着きにくい」という課題があり、RAGで“探すコスト”を下げられないか、という問題意識を共有しました（連載の背景は前回のプロローグ記事をご覧ください） 「その質問、ドキュメントに書いてある」問題を終わらせたい：RAG連載を始めます 社内ナレッジをRAGで活用し、膨大なドキュメントから必要情報を素早く見つける仕組みを目指します。本記事では連載開始の背景と、RAG基礎〜Bedrock実装・アプリ/エージェント構築ま

こんにちは、AIチームの長澤 ( @sp_1999N ) です。 Claude Codeなどを代表として、さまざまなプロダクトやツールでAIエージェントが提供されています。 AIエージェントを構築する場合、評価が大切になりますが、その挙動はマルチホップ・マルチターンを前提としているため、一問一答的な評価では不十分なことがあります。 本記事では、 OpenEvals を使ったマルチターン対話のシミュレーションと、 Langfuse による実験管理・評価の実践方法を紹介します。 （なおLangfuseについて

みなさん、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの木村です。 本年も皆様に役立つ状況をタイムリーにお届けできればと思っていますので、よろしくお願いします！ 2 月 17 日に「 第6回 AWS ジャパン 生成 AI Frontier Meetup ～学びと繋がりの場～ 」を開催します。様々な業界のモデル開発・利用の取り組みを発表予定です。ぜひご参加いただければと思います。 それでは、1 月 19 日週の生成 AI with AWS界隈のニュースを見ていきましょう。 さまざまなニュース お客様事例/

こんにちは！ エンタープライズ 第三本部 マーケティング IT部の母壁です。 この度Lookerが MCP に対応し、外部のLLM（生成AIエージェント）からのLookerのデータ探索および活用が可能となりました。この記事ではLooker MCP の導入による利便性と、データ分析・ダッシュボード作成自動化における効果について検証した内容をご紹介します。 まず初めに、 MCP およびLookerの基礎的な知識をご説明します。 MCPとは MCP Toolbox Lookerについて 【検証】Gemini C

XI本部 クラウド イノベーション センター所属、2年目の米田です。 この度、2026 Japan All AWS Certifications Engineers クライテリア の応募基準を満たしました。約1年間（厳密には１年１か月）という比較的短期間で全冠でき、資格取得のための学習でかなり クラウド への理解が深まったと感じております。 今回は、 クラウド 初心者（ひいてはIT初心者）が、どのようにして AWS 資格を全冠得を進めたかなどを紹介できればと思います！ これから AWS 資格に挑戦する人や

株式会社リクルートは、日本国内で HR・販促事業を行う事業会社です。リクルートでは、満足度No1(*1)を誇る飲食店予約・グルメ情報サイト『ホットペッパーグルメ』を運営しています。 『ホットペッパーグルメ』では、ユーザーが飲食店を検索する際の「0件ヒット」問題を解決するため、 Amazon OpenSearch Service （以下、OpenSearch Service）を採用し、Hybrid Search 機能を実現しました。約6ヶ月の取り組みにより、検索における0件ヒットを90%削減し、検索経由の予

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...

先日リリースされた Microsoft Agent Frameworkについて、弊社では早速これを用いた 2 件の PoC 案件を実施しました。この記事では、これらの案件で得た First Impression を共有いたします！ Microsoft Agent Framework とは？ Microsoft 社が提供する、.NET / Python で単体～マルチエージェントを構築できるフレームワークです。ワークフローの実装、素晴らしい開発者体験をもたらす Dev UI、MCP や A2A への対応、O

1. はじめに こんにちは。株式会社タイミーのデータサイエンスグループ（以下、DSG）でグループマネージャーを務めている菊地です。 タイミーでは「『はたらく』を通じて人生の可能性を広げるインフラをつくる」というミッションを掲げ、日々膨大なマッチングデータや行動データを活用して、プロダクトの価値向上や意思決定の高度化に取り組んでいます。 ありがたいことに、最近は採用活動を通じて多くの方とカジュアル面談でお話しする機会が増えています。その中で、非常によくいただくのが「DSGはどのような組織体制で、どのようにコ

はじめに カイポケコネクトの開発推進チームでエンジニアをしている @_kimuson です。 チームで「リファインメント文字起こしからLLMにチケット詳細を自動でメンテナンスしてもらう」という活用を試したところ非常に感触が良かったので紹介しようと思います！ 課題 まず前提としてカイポケリニューアルではLeSS *1 を採用しており、スプリントを回す各チームが協業することでプロダクトを前に進めています。 われわれのチームは主にフロントエンドの開発生産性向上をミッションに置き、メンバー2人で一通りのスクラムイ

はじめに ども！龍ちゃんです。以前「 Claude Code Skills 実装ガイド：ローカルツールをスムーズに統合する方法 」という記事を書きました。おかげさまで「Claude Code Skills」というキーワードでの検索流入も増えてきています。 前回の記事では、 CLAUDE.md にツール説明を書いても無視される問題 を Skills で解決する方法を紹介しました。Skills の「自動認識」機能により、トリガーワードで自動的にツールが使われるようになる、という話でしたね。 しかし、しばらく使

こんにちは、SCSK小澤です。 生成AIを利用して自然言語によるデータ検索や要約を可能にしてくれる、Snowflake Intelligenceが一般提供(GA)になりました。 前回のブログでは、Snowflake Intelligenceの概要紹介や、伴走支援のご案内していました。 → SCSKはSnowflake Intelligenceのローンチパートナーとなりました！ Snowflake Intelligenceで始める生成AI活用 ― SCSKが伴走します Snowflakeが最近GAしたSno