こんにちは。 ファインディ株式会社でFindy AI+の開発をしているdanです。 Findy AI+ではLLMを活用した分析機能を提供しています。 分析対象は個人・チーム・組織と幅広く、データ量に応じて分析に時間がかかることがあります。分析が完了するまで画面に何も表示されないと、ユーザーは処理が進んでいるのか分からず、待ち時間が長く感じられてしまいます。 この課題を解消するため、LLM分析結果の表示にストリーミング出力を導入しました。 今回は、実装内容とどの程度待ち時間が改善されたのかについてお話ししま

初めに メリークリスマス！！ども！龍ちゃんです。 いや～クリスマスですね。年末ですし、そろそろいろいろな締め作業がありますね。 実は弊社では、裏でこっそりアドベントカレンダーもどきをやっていました。アドベントカレンダーもどきってのは、アドベントカレンダーって「テーマ」があるはずなんですけど、弊社のブログとエンジニアの特徴上、ネタの一貫性を持たせるのが大変だからって理由だったので「フリーテーマ」ですね。というわけで 12 月は毎日投稿されていたって感じです。この時期で投稿記事が爆増えして、ブログの企画をやっ

本稿は 2025 年 12 月 23 日に AWS Machine Learning Blog で公開された “ AWS AI League: Model customization and agentic showdown ” を翻訳したものです。 複雑な実務タスクに対応できるインテリジェントな AI エージェントを構築するのは、容易なことではありません。また、大規模な事前学習済み基盤モデルだけに頼るのではなく、企業は自社の特定ユースケースでより高いパフォーマンスを発揮できるよう、小規模で専門性の高いモ

本ブログは株式会社サンブリッジ様と Amazon Web Services Japan が共同で執筆いたしました。 ※ サンブリッジ様の Website でも本事例を技術コラムとして公開されています。詳細はそちらも併せてご参照ください。 みなさん、こんにちは。AWS で営業を担当している垣見です。本記事では、採用担当者の育成効率化という社内課題に対し、生成 AI を活用して大きな成果を上げている株式会社サンブリッジ様（以下、サンブリッジ様）の取り組みをご紹介します。 株式会社サンブリッジ様 は、企業のビジ

メリー・クリスマス、セーフィーCTOの森本です。 この記事は Safie Engineers' Blog! Advent Calendar 25日目の記事です。 一昨年 創業以来10年の開発組織の振り返り について掲載し、2年が経ちます。 ありがたい事に会社の事業、開発組織も順調に新しい取り組みを交えつつ大きく成長している事を実感している今日この頃です。 これもメンバーの皆さんの頑張りの賜物であると感謝しています。 そのおかげもあって、自分の時間を手を動かす事に使うことも少しずつ出来るようになってきました

みなさん、こんにちは。DevHRチームの長谷川(X： @hasehathy )です。 街はすっかり年末の雰囲気ですね…！noteでも「1年の振り返り」機能が公開されたりと、2025年について考えるタイミングが増えてきました。 今月もデスクツアー記事や自社主催の技術イベントなど、11月の活動をまとめてお届けします！

2025年6月14日、さくらインターネットが自社構築したマネージドHPCクラスタ「さくらONE」が、国際的なスパコンの処理性能ランキングTOP500(https://www.top500.org/lists/top500 […]

2025年も残すところあとわずかとなりました。CTOの梶田です。 毎年恒例の振り返りブログ、今年も書いていきたいと思います！ 本記事は aptpod Advent Calendar 2025 12月25日（最終日）の記事です。 Advent Calendar も継続して今年は8年目にもなりました！ はじめに NTTドコモビジネス（旧NTT Com）様との資本業務提携 intdash V3 リリースとSaaS提供開始 -「スモールスタート」でより手軽に - 労働力不足に挑む：ロボティクスと建設DXの深化 2

はじめに この記事は Timee Product Advent Calendar 2025 の25日目の記事です。 MLOpsエンジニアの tomoppi です。データエンジニアリング部 データサイエンスグループ（以下DSG）に所属し、ML/LLM基盤の構築・改善に取り組んでいます。 2024年10月にタイミーへジョインし、気がつけば1年あまりが経ちました。2025年はLLM/LLMOpsに奔走した1年で、PoCを実施した施策の本番導入や、LLMの可観測性・プロンプトマネジメントに取り組み、走りながら考え

サイオステクノロジーのひろです。今回はAzure OpenAIでスキーマに沿ったJSON形式データを出力することをゴールに、以下の目次で解説していきます。 前回の記事はこちら Azure OpenAI入門：モデルのデプロイとpythonからAPIを実行 LLMの構造化データ出力 LLMは流暢で自然な文章を出力することが可能です。学習した膨大なテキスト情報を使い、ユーザの入力(プロンプト)に沿った文章を出力してくれます。 例えばAzure OpenAIモデルに「こんにちは」というプロンプトを渡すと以下のよう

gpt-oss-20bをCPUで推論したらGPUより爆速でした。なぜこのようなことになったのでしょうか？今日は最近のARMのCPU推論の話を書きます。 まずは、ベンチマーク結果を見ていきましょう。 評価環境 マシン: OrangePi 6 CPU: CIX CD8160 4x ARM Cortex-A720 (最大2.6 GHz) 4x ARM Cortex-A720 (最大2.4 GHz) 4x ARM Cortex-A520 (最大1.8 GHz) GPU: Immortalis G720 MC10

はじめに Excel、WordやPower Pointなどの社内文書を検索して質問に答えるAIエージェントを実現できないか調べてみたところ、全文検索サーバーのFessとOpenSearchのMCPサーバーを使えば簡単に実現できるのではと思い、試してみました。 Fessとは Fessとは、Webサイトやファイルサーバー内のデータを自動収集して高速な全文検索を可能にする、オープンソースの全文検索サーバーです。検索エンジンとしてOpenSearchまたはElasticsearchを選択可能です。 オープンソース

こんにちは、AI ShiftのLinです。 この記事は AI Shift Advent Calendar 2025 の24日目の記事です。 Lead Forward Deployed EngineerのLinです。東京側のFDEチームと沖縄のAI Operationチームをリードしています。 この記事の要約 この記事では、Forward Deployed Engineer（FDE）という職種について紹介します。FDEは、お客様の業務に最も近い場所で働くエンジニアです。技術とビジネスの両面から課題解決に取り

はじめに 前提：アウトカムに向き合う「プロダクトエンジニア」と組織構造 ① 「チームトポロジー」に基づくストリームアラインドチーム ② 「プロダクトエンジニア」という在り方 ③ 2sidesの顧客に向き合う複合ドメインのプロダクト なぜ私たちは「超人EM」を組織の前提とするのをやめたのか 役割のアップデート：「実行」から「診断」へ 構造①：診断 (Diagnosis) 〜 核心を見極める 〜 構造②：基本方針と行動 (Guiding Policy & Actions) 〜 「埋め方」のデザイン 〜

この記事は NTT docomo Business Advent Calendar 2025 24日目の記事です。 様々な場面でのLLM（Large Language Model）の利活用が進む中で安全性の確保は、セキュリティなどの信頼性が求められる分野では重要な課題です。 そこで本記事では「AIセーフティに関する評価観点ガイド」とそれに基づいた安全性評価を行えるツールである「AIセーフティ評価環境」の使い方について紹介します。 はじめに AIセーフティ評価観点ガイドの概要 AIセーフティ評価環境の概要