はじめに # 大まかな構成は把握していても、細かい実装には手が回らずぼんやりとしか理解してなかったので、勉強を兼ねてRAG（Retrieval-Augmented Generation）を実装してみました。 今回は、RAGの核となる「ベクトル化」「類似度検索」「コンテキスト注入」を理解することを目的に、フレームワークやVectorDBをあえて使わず、最小構成で動かしてみます。 これらは実運用ではライブラリやVectorDBに置き換える選択肢がありますが、まずは本質を素の形で体感します。 そのうえで、ミステ

はじめに この記事は、BASEテックブログ夏のブログリレー10日目の記事です。 こんにちは、Data Strategyチームの竹内です。 BASEでは日々数多くの多種多様な商品が新しく登録されています。それらの商品が「何のカテゴリの商品なのか」を機械学習モデルで自動的に推論する仕組みを、以前からバッチ処理基盤として運用してきました。 今回、そのモデルを 商品テキストと商品画像の両方を入力に取るマルチモーダルなモデル に置き換えたので、その経緯やモデルの中身について紹介します。 はじめに TL;DR なぜ商

はじめに こんにちは。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。 普段は生産性向上のための基盤構築などをフロントエンド領域中心に行っています。 弊社では中途入社が中心だった状況から新卒採用にトライしており、私自身も新卒の面接に出たり、インターンの学生を受け入れ、一緒に開発を進めたりといった機会がありました。 彼らの考えを聞いたり、インターン生の相談に乗ったりする中で感じたのが、生成AIが当たり前に存在する時代にキャリアを始めるエンジニアは、以前とは異なる難しさに直面

1. はじめに こんにちは、クラウドエース第三開発部の小林です。 生成 AI アプリの開発が急速に広まる一方で、プロンプトインジェクションをはじめとする「Large Language Model（以下、LLM） 固有のセキュリティリスク」への対策はまだまだ手探りな現場も多いと感じています。 Google Cloud には Model Armor というセキュリティサービスがありますが、「名前は知っているけれど具体的な使い方はよく分からない」という方も多いのではないでしょうか。 今回は Model Armo

はじめに 2026年8月21日から2026年8月22日にかけて開催された PyCon JP 2026 に参加しました。 2026.pycon.jp 弊社からはバックエンドエンジニアの陶山 嶺が登壇しました。また、今年は弊社 RevComm もゴールドスポンサーとして PyCon JP 2026 に協賛いたしました。 今回はイベントの振り返りを紹介します。 登壇振り返り 詳解ASGIミドルウェア　シンプルながらも奥が深いASGIミドルウェアを使いこなす 概要: Pythonで本格的なWebアプリケーションを

本記事は、AWS Summit Japan 2026 で展示した Physical AI デモの開発の裏側を紹介する技術解説シリーズの Part 1（企画立案、ジオラマステージ制作、クラウド側アプリケーション開発）です。 Part 2 では ROS 2 + MoveIt 2 によるロボットアーム制御を解説します。デモのコンセプトとアーキテクチャは 事前紹介ブログ をご覧ください。 はじめに AWS Summit Japan 2026（2026年6月25日〜26日、幕張メッセ）の展示エリア「 AWS EXP

こんにちは。AIオペレーション室でバックエンドエンジニアを担当しているユンスです。今回は、ピグパーテ ...

はじめに デジタルテクノロジー戦略本部 AI戦略室のT.Sです。 2026年7月、オーストラリア・メルボルンで開催されたSIGIR 2026（49th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval）とICTIR 2026（ACM Conference on Innovative Concepts and Theories in Information Retrieval）に参加

Issue を登録すると、ローカル LLM が内容を読み取って実装を行い、Merge Request までやってくれる。そんな AI 自走環境を GitLab と Ollama で完全ローカル環境としてつくってみました。 最近は、GitHub Copilot Cloud Agentのように、Issue を渡すだけで AI が実装から Pull Request の作成まで進めてくれる開発体験が登場しています。似たようなことをローカルで再現できないか、というのが思いついたきっかけです。 https://doc

はじめに こんにちは。技術戦略部CTOブロックの ikkou です。ZOZOでは毎年、独自の新卒研修を実施しています。さらに昨年からは、日本CTO協会の新卒エンジニア合同研修にも参加しています。参加は任意として、興味を持つ研修を自身で選択できるようにしました。本年度は2名の新卒エンジニアが参加しました。本記事では参加者によるレポートをお伝えします。 目次 はじめに 目次 日本CTO協会の新卒エンジニア合同研修とは 第1回：関係の質を上げるファシリテーション 第2回：Google Cloudで実現するクラウ

はじめに この記事は、BASE夏のブログリレー5日目の記事です。 こんにちは、BASE でバックエンドエンジニアをしている大塚です。 いきなりですが、エラーログアラート、通知チャンネルには流れてくるものの、日々の開発に追われて誰もすぐには見に行けない——そんな経験はないでしょうか？ アラートに気づいた人がログを見にいき、該当コードを grep して……という初動調査は、慣れていても 30 分から 1 時間かかる作業です。 BASE ではエラーや例外を Sentry に集約しているのですが、この初動調査を

本記事は2026年4月17日に公開された「 Introducing granular cost attribution for Amazon Bedrock 」を翻訳したものです。 AI による推論がクラウド支出の大きな割合を占めるようになる中、誰が、そして何がコストを押し上げているのかを把握することは、チャージバック、コスト最適化、財務計画にとって不可欠です。本日、Amazon Bedrock 推論のきめ細かなコスト配分機能を発表します。 Amazon Bedrock は、推論コストを API コールを

本記事は2026年8月12日に公開された「 Part 2: Amazon Bedrock cost attribution with Amazon Athena and CUDOS 」を翻訳したものです。 Part 1 では、Amazon Bedrock のきめ細かなコスト配分について紹介しました。この機能は、すべての推論リクエストを API コールを実行した IAM プリンシパルまで自動的に追跡します。新しい line_item_iam_principal 列によって、ユーザーごとおよびアプリケーション

はじめに こんにちは、SRE部カート決済SREブロックの伊藤（ @_itito_ ）です。普段はZOZOTOWNのカート決済機能のリプレイス・運用・保守に携わっています。また、データベース（以下DB）領域でのテックリードを務めており、DBREとしてDB周りの運用・保守・構築に関わっています。 ZOZOTOWNでは以前からリプレイスを進めており、SQL Serverを中心としていたDB構成も、マイクロサービス化に伴ってAurora MySQLなどへ分割されてきました。 かつてはビジネスロジックの多くを、SQ

こんにちは。ファインディの開（ @hiracky16 ）と佐藤（ @heizari ）です。 2026年8月20日から22日にかけて広島国際会議場で開催された PyCon JP 2026 に参加しました。PyCon JPは日本最大級のPythonコミュニティの祭典で、Pythonを使う人、これから学びたい人、コミュニティに関わるすべての人が集まるカンファレンスです。 ファインディは今年もスポンサーとしてブースを出展させてもらいました。エンジニアも2名で参加しており、参加者の皆様と一緒にセッションを聞いたり