こんにちは、LIFULLでUXリサーチャーをしている小川です。 LIFULLは「RESEARCH Conference」の初回から継続してスポンサーを務めておりますが、今年はありがたいことに、スポンサー枠とは別にポスターセッションへの発表機会もいただくことができました。 2026年6月28日に開催された「 RESEARCH Conference 2026 」のテーマは「WEAVING」。このカンファレンスのテーマに合わせ、私たちは 「『眠れる資産』を『生きたユーザー』として呼び覚ます」 というタイトルで発

はじめに こんにちは、NTTデータグループAI技術部の太田です。 先日サンフランシスコで開催されたDatabricksのイベント「Data + AI Summit 2026」に現地参加してきました。 本カンファレンスでの注目トピックの一つとして「Genie」が大きく進化しました。これまでGenieというと「自然言語でデータに質問できるAI/BIアシスタント」という印象が強かったと思います。今回の発表では、Genieが単なる分析アシスタントから、ビジネスユーザから開発者まで幅広いユーザと共に業務を遂行するA

G-gen の杉村です。当記事では、Google Cloud の AI エージェント向けネットワークセキュリティ機能である Agent Gateway について解説し、仕様の把握や設計時の考慮事項の検討に役立つ情報を提供します。 概要 Agent Gateway とは アーキテクチャ メリット 通信制御 概要 通信制御の対象 Identity-Aware Proxy（IAP） Model Armor セマンティックガバナンスポリシー Service Extensions デプロイと運用 エージェントへのル

AIエージェント開発でLLM as a Judgeを機能させるには、評価AIを用意するだけでは不十分です。人間の暗黙知を評価基準へ落とし込み、実行ログをテストケースとして蓄積し、評価器であるLLM自体のズレも継続的に点検する運用設計が必要です。 こちらの記事 では、AIがAIを評価する仕組みである「LLM as a Judge」の基本的な考え方を紹介しました。しかし、実際にLLM as a Judgeを導入するのはそう簡単ではありません。 本記事では、dotDataで開発した「UseCase Adviso

こんにちは、タイミーでバックエンドエンジニアをしている 福井 (bary822) です。 タイミーのバックエンドは巨大な Rails のモノリスアプリケーションです。以前から「アクセスが集中する特定のテーブル（以下、人気テーブル）への DB マイグレーションが日中に通らない」という問題を抱えており、看過できないレベルになってきたため、本格的に対処に乗り出しました。 この記事では、原因となっていたロングトランザクションに対し、Datadog と Devin を組み合わせた自動修正フローで対処した話と、その設

こんにちは！DevRelの重田（ @Shige0096 ）です。 メドレーでは夏企画として『MEDLEY Summer Tech Blog Relay』と題して、ブログリレーを開催します！ 7/13(月)〜8/21(金)まで毎日異なるメンバーが技術やエンジニアリング、個人開発など幅広いテーマでテックブログを公開していきます！ 本記事にて毎日ブログを追記更新していくので、ぜひお楽しみください✨ ※土日祝を除く 👇よろしければ昨年の記事もぜひチェックしてみてください！ MEDLEY Summer Tech B

こんにちは。イノベーションセンターの加藤です。先日私たちのLLMベースJSON生成についての論文がニューラルネットワーク分野の国際会議IJCNN2026 1 に採択され、ポスター発表を行いました。本稿ではその発表内容を紹介します。 プレプリントはこちら： https://arxiv.org/abs/2605.13076 IJCNNについて LLMベースJSON生成 既存手法の問題点 提案手法 今後の方向性 IJCNNについて IJCNN（International Joint Conference on

こんにちは！AIエージェント開発課です。 近年、生成AIの進化スピードは凄まじく、単なるテキストの要約やドラフト生成の枠を超え、自律的に判断してタスクを実行する「AIエージェント」が大きなトレンドとなっています。 このような技術的な潮流の中、私たちのチームは2025年5月に「AIエージェント開発課」として産声を上げました。累計導入社数 約20,000社以上の顧客基盤と、16年以上にわたって蓄積された膨大な業務データ（ドメイン知識）というラクスの強みを活かし、バックオフィス業務の「完全自動化」という未来へ向

LLM as a Judge とは、AI・エージェントの回答品質を自動的に評価する手法の一つで、大規模言語モデル（LLM）を「評価者」として活用し、人手による評価コストを大幅に削減しながら、一貫した基準で大量のテストケースを継続的に評価する方法です。 現在、生成AI（LLM）を自社の業務プロセスや自社プロダクトへ組み込む企業が急速に増えています。しかし、検証を進める中で多くの開発現場が直面するのが「AIの品質管理（QA）の難しさ」という壁です。 AIが出力する結果の妥当性をどう判断し、どのように安定性を担

～生成AIエージェント時代に知っておきたい「知識のデータモデリング」の本質～ はじめに 「チャンク分割が重要です。」 最近、この言葉を耳にする機会が本当に増えました。技術イベントの登壇でも、AIベンダーの提案セミナーでも、生成AIの解説記事でも、まるで業界の合言葉であるかのように当たり前に使われています。 しかし、私は時々、ふと立ち止まって考えてしまうのです。 「私たちは、この『チャンク』という言葉の持つ本当の重みを、どれほど理解できているのだろうか」と。 文章を機械的に300文字ごとに区切れば、それが優

はじめに こんにちは、NTT西日本の中川です。 本記事では、IndexedDB（保存）と Transformers.js（計算）を組み合わせ、ブラウザ内でメモの意味検索までのLocal-First AI入門を、ミニサンプルを用いて紹介します。 本記事は2026年6月時点の情報に基づきます。 生成AIが身近になった一方で、「APIにすべて任せればよいのでは？」と感じる方も多いと思います。 私も最初はそう思っていました。ただ、議事メモをクラウドに貼るたびに「この本文、送ってよいのかな」と迷う場面があり、そのた

こんにちは！ Principal Generative AI Engineerの森田です。私の所属するAIファーストGでは、社内の生成AI活用にとどまらず、販売店やトヨタグループにおけるAI活用支援を行っております。 社内でAIエージェントの活用が進む中、ある部署から「AIエージェント開発に取り組みたいが、どこから始めていいかわからない」と相談をもらいました。座学だけでは手触り感が得られないので、実際に手を動かすワークショップ形式で開催することにしました。 弊社はAWSを主なクラウド基盤としているため、A

こんにちは、LIFULL HOME'Sのネイティブアプリケーション開発チームでエンジニアリングマネージャーをしている佐々木です。 前回の記事 では、チームの業務知識をAIに構造化して渡すことで調査工数を80〜90%削減した話を書きました。その最後に「コンテキストレイヤー」という概念に触れました。企業のデータを束ね、ビジネスロジックを理解できる層をAIエージェントに供給する基盤のことです。 今回は、そのパッケージの技術設計について掘り下げます。作ったものをあらためてコンテキストレイヤーの視点で整理してみたら

はじめに Q. 日々、テレビでながれる、国会における国会議員と大臣の議論。霞が関では多くの国家公務員が夜遅くまで働いていますが、国会での議論に先立って、どのような業務が行われているかご存知でしょうか？ A. 様々ありますが、その主な業務の一つが、国会において想定される質問と、それに対する回答案や関連情報をまとめた資料（想定問答）を作成することです。 国会答弁は、国民及び国民の代表である国会議員に対して、政府の政策や方針、予算について国会で説明し、行政の透明性と説明責任を果たすためのものです。その質を支える

2026年6月29日、LINEヤフーグループ最大の技術カンファレンス「Tech-Verse 2026」が開催されました。ここではKeynoteをアーカイブ動画と書き起こしテキストでご紹介します。アーカ...