はじめに エブリーでデリッシュキッチンの開発をしている本丸です。 日頃の業務でClaude Codeを活用しているのですが、AWSからリリースされたAIツール群（IAM Policy Autopilot、Agent Plugins for AWS）がClaude Codeと連携できることを知り、社内勉強会を機に実際に試してみました。 本記事では、これらのツールの概要と、素のLLMに指示した場合と専用ツールを使った場合でどのような違いが出るのかを4つのシナリオで比較した結果をまとめます。 IAM Polic

はじめに こんにちは。生成AIを使ったアプリを作った/作ろうとしている皆さん、プロンプト改善に苦労していませんか？ 私はしていました。新規で何かを実装するときには、プロンプト修正で1つ不具合を消したら新しい不具合が出てきて……と、もぐらたたきのいたちごっこをしてました。既存業務の置き換えのトライアルでも、「なんで人間と同じ判断ができないの？」 ⇒ 「どこにもドキュメントがないからだよ！」 なんてことが日常茶飯事でした。 そこで今回はプロンプト改善から逃げ出す（ことができるかもしれない）方法をご紹介します！

目次 はじめに 背景：クラスタリング結果の「解釈」はなぜ難しいのか 論文の概要：「クラスタの意味」をLLMで説明する 提案手法 結果と考察 ポスター発表の感想 おわりに はじめに こんにちは、Insight Edgeのカイオです。 先日、言語処理学会 第32回年次大会で、「クラスタの"意味"を語るAI：LLMによる教師なし学習の説明性付与」というテーマで発表しました。本記事では、その発表内容をベースに、論文で扱った問題設定、提案手法、結果、そして発表を通じて改めて感じたことをご紹介します。 背景：クラスタ

はじめに タイトルの問いに対して、結論から言うとベクトル検索が完全に不要になった、ということはないです。一方、「各文書を分割→ベクトル化→並列に配置して検索」のような従来RAGのアーキテクチャだと対応できないユースケースは多々あります。 本記事では、従来のベクトル型RAGの特徴を振り返り、技術的課題を再認識するとともに、最新のRAGアーキテクチャの利点を踏まえて、これらとベクトル検索をいかに共存させるかを再検討します。 RAG（Retrieval-Augmented Generation） RAGの定義

本ブログは 【寄稿】AI民主化に向けた丸紅の取組 （丸紅株式会社）の続編です。 みなさん、こんにちは。総合商社を担当しているソリューションアーキテクトの林です。 前回のブログでは、 丸紅株式会社 デジタル・イノベーション部が内製で開発した社内生成 AI プラットフォーム「Marubeni Chatbot」の誕生から、7,500 人以上への展開、そして業務時間 25〜65% 削減という成果をご紹介しました。 あれから約1年半。丸紅グループの生成AI活用は、さらに大きく進化しています。前回のブログに引き続き、

はじめに 2026年3月26日、初の試みとして、リクルート本社オフィスにて 「産学連携技術交流会」 を開催しました。本イベント

こんにちは。AI LabチームのHan Kil Roです。サービスに必要なAIモデルやソリューションを開発するチームで業務に携わっています。最近、LINEヤフー社内で実施された Orchestrati...

本記事は「 From copilots to coworkers at AAAI: the gap between agentic research and production 」を翻訳したものです。 2026 年 1 月 27 日 AAAI 2026 パネルディスカッション「From Copilots to Co-Workers: What Changes When AI Writes, Reads, and Reasons About Code?」に基づく — シンガポール AAAI 2026 の協

定義・導入メリットから実装戦略までを役立つ形で解説 第1章：データガバナンスとは？ 1-1. データガバナンスの定義 データガバナンスとは、「誰が、どのようなデータを、どのような状況で、どのような方法で利用できるか」を組織的に定義・統制するためのルール、プロセス、そしてそれらを支えるテクノロジーの包括的な枠組みです。 単にデータを「保管」することではなく、企業全体でデータを「資産」として捉え、その価値を最大化するための戦略的な取り組みです。データの品質、セキュリティ、アクセス権限、コンプライアンスなど、多

初めに こんにちは、Jinと申します。 ServiceNowを2016年に初めて触り、2017年Go-live。ほぼ10年となる古参ユーザーとなります。 昨今話題となるAIのセキュリティ。LLM自身のセキュリティの確保も必要ですが、 ServiceNowのAIである「Now Assist」を利用するにあたっては、LLMだけでなく、これを含めた全体としてどの様なアーキテクチャでセキュリティを担保しているかを把握する必要があります。本ブログではこの全体像を確認していきたいと思います。 注意：本記事の読者はSe

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。 先日、会社でDGX Sparkの互換機である Dell Pro Max with GB10 を購入しました。 128GBのユニファイドメモリ(CPU/GPU共有)を搭載したこのマシンは、LLMサーバの性能評価に最適な環境を提供してくれます。 今回はこのマシンにvLLMサーバを構築し、OpenAI互換のAPIサーバとして動作させてみました。 初回セットアップ まず電源を入れるとOSのインストール、ファームウェアのアップデ

はじめに こんにちは。株式会社エブリーの開発1部の村上です。 弊社ではClaudeを非エンジニアも含めた全社に展開しており、業務のあらゆる場面で生成AIの活用を推進しています。 弊社のデータ基盤は、昨年TreasureDataとDatabricksを併用していた構成からDatabricksに統一しました。（この移行の話は今週の 「第3回 Youは何しにDatabricksへ！？」 で「データ基盤をTreasureData + DatabricksからDatabricksへ統一する話」として弊社のデータエン

サイオステクノロジー株式会社 Saman 2026年3月、ソフトウェアサプライチェーンを狙った攻撃が相次ぎました。 信頼されているライブラリやツールそのものが侵害され、開発者が普通に使うだけでリスクにさらされる状況が現実のものとなりました。 その中で注目されたのが、JavaScriptライブラリ「Axios」の侵害と、それを早い段階で捉えたElasticのPoCツールです。 目次 2026年3月：相次いだサプライチェーン攻撃 Axiosとは何か 今回の攻撃で何が起きたのか plain-crypto-jsと

はじめに 分散ワークロードを運用するチームは、根深い運用上の課題に直面しています。障害が発生した際、解決に必要な情報はログ、デプロイパイプライン、設定変更履歴、サードパーティの監視ツールなど、あちこちに散在しています。深夜2時にアラートで呼び出された Site Reliability Engineer (SRE) は、複数のソースからテレメトリを手動で突き合わせ、サービス間の依存関係をトレースし、仮説を立てなければなりません。この作業には通常、数時間を要します。システムの複雑さが増すにつれ、AI を活用し

この記事でわかること Safie AI Studio を使うと、カメラ映像から独自のAI分析アプリケーションをどれだけ手軽に作れるか 実際に構築した工場のリアルタイムモニタリングダッシュボード「Safie Factory Insight」の全体像 映像 → AI検知 → 可視化 → LLMによるインサイト生成までのアーキテクチャ ! 対象読者: 映像×AIに興味があるエンジニア、製造業DXに取り組んでいる方、Safie AI Studioで何ができるか知りたい方 ! 本記事で紹介する「Safie Fact