この記事はオープンソースカンファレンス2026 Sendai(OSC仙台)での発表をさくナレ編集部で記事化したものです。 はじめに さくらインターネットの芦野(@tar_xzvff)です。サービス統括本部 サービス開発部 […]

「あの商品どこ？」というお客様からの一言に、新人スタッフは即答できるでしょうか。 AWS Summit Japan 2026 の流通小売・消費財・飲食ブースで、「スマートグラス × 音声 AI エージェントによる店舗業務支援」デモを展示し、スマートグラスを装着した来場者ご自身が、声で話しかけるだけで AI が音声と AR 表示で即答する体験をお届けしました。 図 1: デモのイメージ。スマートグラスに話しかけると、棚位置・商品名・在庫を視界に表示 このデモは、 Amazon Nova 2 Sonic と

はじめに こんにちは、2025年9月から2026年1月まで AI Shift でインターンをしていた MAO KEYU です。 インターン期間中は、大規模言語モデルを用いた推論システムに関する研究に取り組みました。その成果をまとめた論文が、自然言語処理分野の国際会議である ACL 2026 の Findings に採択されました。 そこで今回は、アメリカ・サンディエゴを訪れ、論文の発表および参加者との研究交流を行いました。 本記事では、ACL 2026 の概要や会場の雰囲気、私たちが発表した研究、発表時に

はじめに 2026年6月8日〜10日、ニューヨークのJavits Centerで開催された「DASH 2026」に参加してきました。 1日目はPartner企業向けのPartner Summitに参加し、Datadogをお客様の環境にどう導入し、活用してもらうかといった話を中心に聞くことができました。 メインとなる後半2日間では、Keynoteや各種セッション、展示ブースを回りました。今年のDASHでは、「AI for Datadog」と「Datadog for AI」の2つが大きなテーマになっていました

みなさん、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの野間です。今週も生成 AI に関する 1 週間のアップデートをお届けします。今回は Kiro の公開 1 周年にあわせた記事群やAWS Summit Japan 2026 の開催報告など、盛りだくさんの内容です。 7 月 28 日（火）に「 AWS Bedrock LLM Day Japan 」が東京 赤坂インターシティにて開催されます。AWS Summit New York で発表された最新のサービスアップデートを日本のお客様向けにいち早くお届け

はじめに こんにちは。プロダクト部 SEOG の伊田です。 この記事の題材は、私たちが SEO 開発向けに育ててきた AI ハーネス（以下「本ハーネス」）です。その設計で考えてきたことを紹介します。 汎用的に使える部分が多いので、同じように AI エージェントを使う方の参考になれば嬉しいです。 Agent = Model + Harness 私たちは Anthropic の harness 設計に関する記事 の考え方を基に、 AI エージェントを 「Agent = Model + Harness」 という

はじめに 昨今、 ChatGPT をはじめ、 Claude や Gemini など多種多様な LLM（大規模言語モデル） が登場し、コード生成やデバッグ作業などにおいて、エンジニアの生産性は劇的に向上しました。

はじめに こんにちは、IoT Specialist ソリューションアーキテクトの新澤です。2026 年 6 月 25〜26 日に幕張メッセで開催された AWS Summit Japan 2026 の「生産ラインの未来」ブースでは、AI エージェントが生産ラインのボトルネックを検知し改善策を提案するデモを展示しました。 開催前の予告ブログ ではデモの概要をご紹介しましたが、本記事では展示を終えた今、その実装の詳細を解説します。 このデモのテーマは、「AI エージェントに工場の「構造」をどう教えるか」です。ど

注意 本記事は、実際のSplunk本番環境を使った移行試験ではありません。Splunkのsaved searchエクスポートを想定したダミーJSONを使い、Automatic Migrationの仕組み、操作、結果の読み方を確認した検証です。 目次 はじめに 最初に知っておきたい用語 LLM ELSER ES|QLとEQL Splunk saved search Splunk CIMとElastic ECS 必要条件と検証環境 必要条件 Match to Elastic prebuilt rules」をO

G-gen の杉村です。当記事では、Google Cloud の Agent Registry について徹底解説します。AI エージェントや MCP サーバーの統合管理・ディスカバリを担う当サービスの機能やアーキテクチャを解説します。 概要 Agent Registry とは メリット 構成イメージ データモデル 概要 エージェント MCP サーバー エンドポイント コンポーネントの登録 概要 自動登録 手動登録 コンポーネントの検索と取得 キーワード検索 プレフィクスで検索 MCP サーバーによる検索

本記事は 2026 年 6 月 8 日 に公開された「 Oracle Database@AWS decoded: Determining the right fit for your Oracle workloads 」を翻訳したものです。 AWS は 15 年以上にわたり、Oracle ワークロードを実行するための豊富な選択肢を提供してきました。マネージドでシンプルな Amazon RDS for Oracle から、Amazon EBS io2 Block Express、gp3、 Amazon FS

本記事は 2025 年 11 月 19 日 に公開された「 Accelerate generative AI use cases with Amazon Bedrock and Oracle Database@AWS 」を翻訳したものです。 Oracle Database バージョン 26ai では、ベクトル埋め込みの保存と、キーワードではなくセマンティクスに基づくデータ検索が可能になり、音声アシスタント、チャットアシスタント、言語翻訳、レコメンデーションシステム、異常検知、動画検索・認識などの生成 AI

1. はじめに 生成AIやAIエージェントを業務で活用する際、モデルの学習時点以降の情報を扱いたいケースがあります。 たとえば、最新のAWS（Amazon Web Services）アップデート、製品ドキュメントの更新、ニュース、競合サービスの情報などを扱いたい場合、モデルの内部知識だけでは不十分です。 一方で、金融・公共などデータガバナンスが厳しい領域では、AIエージェントにWeb検索機能を持たせる際に、以下のような点が課題になります。 ユーザーのプロンプトや検索クエリが外部の検索APIに送信されないか

こんにちは！ES課、濱岡です。普段は中途入社の方のトレーナーを担当しています。 生成AI（LLM）の広がりとともに、「現場の業務効率化にAIを活用しよう」という動きがどこの組織でも高まっていますね。先日、上司から「営業サポートのメンバーの業務負荷を軽減するために、AIをうまく活用できないか」という発案があり、新しい取り組みがスタートしました。 社内システムを直接管理する部門ではないため、まずは現場の皆さんにClaudeなどのLLMに触れてもらい、一緒に活用方法を探っていくアプローチをとりました。 実際の業

はじめに 「50万円以上の申請はいくつありますか？」 「承認済みの購買申請を一覧表示してください」 「今月申請されたデータを確認したい」 このような業務データの確認を、毎回SQLで行うのは手間がかかります。特に、SQLに慣れていない利用者にとって、データベースに蓄積された情報を自由に活用することは簡単ではありません。 本記事では、Oracle Alloy環境上のAutonomous DatabaseとSelect AIを利用し、業務テーブルに対して自然言語で問い合わせできるデータ分析アプリケーションを試作