おなかが痛くてもコーヒーは飲む、近藤恭平です。 前回は機械学習の基礎（教師あり・なし・強化学習、回帰・分類）を整理しました。今回は生成 AI（Generative AI）について解説します。試験ガイドのドメイン2に対応した内容です。 生成 AI とは 予測と生成 これまでの機械学習は、データのパターンを学習し「予測・分類」を行うことが主な役割でした。生成 AI はそこから一歩進み、新しいデータ（テキスト・画像・音声など）を「作り出す」ことができます。 比較軸 予測 AI 生成 AI 例 明日の天気を予測す

DBRE (DataBase Reliability Engineering)チームの taka-h です。 2025年10月のTiDB User Dayにおいて、 オートスケールについて取組み中(P. 81)であることをご紹介 しました。この記事では、その後のオートスケールの取り組み状況についてお伝えします。 結論としては、2025年11月時点で、DBREが管理するTiDB移行済みの全クラスタでTiDBの水平方向オートスケール導入が完了し、その後も安定稼働しています。 次の画像は、メルカリ内のとあるCl

AWS Bedrockで売上分析AIエージェントを構築してみた はじめに こんにちは。 新人研修の一環として、生成AIを活用した売上分析AIエージェントの開発を行いました。 今回の取り組みでは、ユーザーが自然言語で分析内容を指示すると、その内容に応じたSQLの生成、データ取得、グラフ描画までを自動で実行する仕組みを構築しました。 本記事では、AWS Bedrockを活用した売上分析AIエージェントの構成と、実装にあたって特に考慮したプロンプト設計や構成上のポイントについて紹介します。 システム構成 自然言

本記事は 2026 年 4 月 21 日 に公開された「 From developer desks to the whole organization: Running Claude Cowork in Amazon Bedrock 」を翻訳したものです。 本日、Claude Cowork in Amazon Bedrock の提供開始を発表します。Amazon Bedrock を通じて、直接または LLM ゲートウェイ経由で Cowork と Claude Code Desktop を利用できます。 ス

G-gen の佐々木です。当記事では、法令 API を使用して日本の法令を検索できる AI エージェントを構築し、Google Cloud 上で動作するチャットボットとして利用できるようにします。 構成 法令 API エージェント Google Cloud 上の構成 当記事で使用するもの 法令 API Agent Development Kit（ADK） Vertex AI Agent Engine Cloud Run バックエンドの構築 バックエンドの概要 法令 API エージェントの開発 ディレクトリ

こんにちは。SCSKの松渕です。 今回は、ある歌手の歌詞を ベクトル化＆簡易的なデータ分析 してみました。 3/10に発表されたばかりの Gemini Embedding 2 モデル を利用してみました！ はじめに 組み込みモデル（Embedding Model）とは？ 一言で言うと、「言葉や画像の意味を、コンピューターが計算できる『座標（ベクトル）』に変換する技術」のことです。これまでのキーワード検索（完全一致）とは異なり、データの「文脈」や「ニュアンス」を数値化します。 なぜ「ベクトル」にするのか？

はじめに # 前回の記事 では、Google Cloud認定の鬼門であった「Professional Security Operations Engineer（PSOE）」を突破し、念願の「Google Cloud認定全冠」を達成したことをご報告しました。 そして今回、AWS側で唯一未取得となっていた最新認定「 AWS Certified Generative AI Developer - Professional (AIP-C01) 」が2026年4月14日に正式リリースされたため、さっそく受験してきま

こんにちは、クロスイノベーション本部リーディングエッジテクノロジーセンターの山下です。 最近は、gpt-ossやQwen3.5といったローカルLLM（Local Large Language Model）も注目されており、これらを活用したプロジェクトも増えてきています。 今回の記事では、ローカルLLMのベンチマークソフトウェアである GuideLLM について紹介します。LLMの性能には様々な観点がありますが、GuideLLMはLLMサーバ自体の応答速度などを測るためのベンチマークソフトウェアです。 Gu

はじめに 今回は AgentCore CLI を使ったエージェント開発を本番運用できるかを検討した際に、複数環境のデプロイについて詰まったポイントがあったので、ご紹介させていただきます。 AgentCore CLIは2026年4月17日現在では、GA前段階のため、本記事で紹介する内容が今後変更される可能性があります。 検証に使用したエージェント構成 今回検証のために使用したエージェントの構成を簡単に紹介します。 今回はAgentCore CLIの使い方の説明が主題ではないため、使い方についての詳細は省かせ

G-gen の佐々木です。当記事では、ADK で開発した AI エージェントに BigQuery Agent Analytics のプラグインを組み込むことで、エージェントのリクエストやレスポンス、ツール呼び出しなどのイベントを BigQuery に記録し、SQL で分析できるようにしていきます。 構成 当記事で使用するもの Agent Development Kit（ADK） Agent Runtime BigQuery BigQuery Agent Analytics について 概要 BigQuery

※本記事は、こちらの記事を和訳したものです stratomere.com 序章 航空機が音速を超えると、衝撃波が発生する。衝撃波は周囲の空気が伝わる速度よりも速く移動するため、周囲の空気がその擾乱を吸収しきれず、不連続性が生じる。これがソニックブームである。 池の水面に広がる波紋のように、衝撃波は外側へと伝播し、その影響は距離とともに薄れていく。AIサービスの需要は、技術サプライチェーンが吸収できる速度をはるかに超えて拡大している。マイクロソフトのCEOによれば、当初は大規模な言語モデルの学習と実行にGP

RAGの検索精度、GraphDBを足したら変わるかもしれない こんにちは、サーバーワークスで生成AIの活用推進を担当している針生です。 社内RAGに「今期のAプロジェクトの関連資料と担当者を見せて」と聞いたのに、返ってきたのは的外れな結果だった。そんな経験、ありませんか？ RAGにベクトル検索を組み合わせるアーキテクチャは、もはや珍しいものではありません。社内ドキュメントをチャンク分割し、ベクトル表現に変換してベクトルDBに格納。ユーザーの質問もベクトル表現に変換し、意味的に近い文書を検索してLLMに渡す

こんにちは！ AIを業務に活用するようになり、AIセキュリティについて、気になっている方も多いのではないでしょうか。 本記事ではAIセキュリティの概要と、それに対するCato Networks社の新たなソリューションである 「Cato AI セキュリティプラットフォーム」 について紹介していこうと思います。 ぜひ最後までご覧いただけますと幸いです。   はじめに 企業にとって、AIの導入はもはや未来の話ではなく、今、ここにある現実となっています。 ChatGPTなどの生成AIやエージェント型AI

本ブログは 株式会社スギ薬局様 とアマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社が共同で執筆いたしました。 みなさん、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの吉田です。 「生成 AI を業務に活用したいが、一過性の PoC で終わってしまう」「成果を組織全体に広げるにはどうすればいいか」——こうしたご相談をいただく機会が増えています。 今回ご紹介するのは、株式会社スギ薬局様の事例です。現場の業務課題と技術を組織として結びつけながら、 Amazon Bedrock を活用した年末調整 QA ボットと調

前回の Week in Review に、2026 年、お客様との AI-Driven Development Lifecycle (AI-DLC) ワークショップに多くの時間を費やしたことを書きました。これらのセッションに共通するテーマは、コストの可視性を高める必要があるということです。チームは AI の導入を急速に進めていますが、実験段階から本番環境に移行するにつれ、財務部門と経営陣は、誰がどのリソースをどの程度のコストで使用しているかを把握する必要があります。だからこそ 2026 年 4 月 13