こんにちは。ファインディのTeam+開発部でエンジニアをしている古田（ryu-furuta）です。 この記事は、 ファインディエンジニア #2 Advent Calendar 2025 の22日目の記事です。 はじめに 2025年下期、私は「DevとOpsを融合する」というミッションを掲げ、問い合わせやアラートといった運用業務の改善にAIをいくつか活用していきました。 この記事では、Claude Code GitHub ActionsやNotion MCPを使った運用業務改善の具体的な実装方法を紹介します

はじめに 皆さんこんにちは。エンジニアの細川です。 皆さんは、登壇してますか？ 僕はこんな記事を書いていながら、実はそんなに登壇できていません… 社内でも社外でもまだ数回程度しか登壇していませんが、今回はサイオステクノロジーPS SLのアドベントカレンダー22日目ということで、今後の自分自身への鼓舞も含めてLTについて書いていこうと思います。 コツなどは少しずつ分かってきたような気もするので、これから登壇してみようという方の励みになれば幸いです。 LTとは？ LT( Lightning Talk )は、そ

本記事は CADDi Tech/Product Advent Calendar 2025 22日目の記事です。 こんにちは、Data & Analysis部で機械学習エンジニアをしている由川です。 私は、製造業特化LLMを開発するための評価ベンチマークづくりに取り組んでいます。本記事では、この取り組みにおいて得られた知見や苦労していることを紹介したいと思います。 ドメイン特化LLMに関する評価ベンチマークを作ろうとしている方の参考になれば幸いです。 なぜ製造業特化の評価ベンチマークを作るのか ベン

こんにちは、メルカリのAI Task Forceでイネーブラー（Enabler）をしている @akkie です。 この記事は、 Mercari Advent Calendar 2025 の21日目の記事です。 すでにご存知の方も多いかもしれませんが、現在メルカリは「AI-Native」をテーマに掲げ、AIを基盤として組織とプロダクトを抜本的に変革する 取り組み を進めています。AI Task Forceは、メルカリをAI Nativeな組織へと変革するために立ち上がった100名規模のチームで、Enable

この記事は every Tech Blog Advent Calendar 2025 の25日目の記事です。 目次 はじめに 設計から軌道修正まで 1. 何を目指していたか 2. 運用して顕在化した問題 検索クエリの生成が安定しない 見出しに合うレシピが必ず存在するかどうかはわからない 条件に合わないレシピが含まれてしまう 3. 問題の原因 プロンプトの肥大化 不要な思考（ニーズ分析）を挟んでいた ベクトル検索に対して除外の前後処理を入れていなかった 根本にあった認識の甘さ 4. どう軌道修正したか ニー

この記事は Timee Product Advent Calendar 2025 21日目の記事です。 データエンジニアリング部DSグループ所属の藤井と申します。現在タイミーで推薦エンジンの改善に取り組んでいます! この記事では、タイミーの推薦エンジンにおける候補生成で導入している ANN（Approximate Nearest Neighbor）と、その ANN用ベクトルを作る Two-Tower モデルを題材にします。そして、このドメインで重要なテーマのひとつである Negative Sampling

1. はじめに NTT西日本の伏尾です。 Dify 1 のようなローコードでLLMアプリケーションを作れるツールが広がり、いわゆる市民開発によるアプリケーションが手軽に作れるようになってきました。 特にRAGチャットボットによる問い合わせ対応の省力化は有力なユースケースです。 一方で、このような市民開発ツールでは作成したツールの評価については後回しになりがちです。 今回はそのような背景を踏まえ、Difyで作成したRAGチャットボットを対象として自動評価の枠組みを取り入れることを検討します。具体的には、RA

こんにちは。メルペイバックエンドエンジニアの @kobaryo です。 この記事は、 Merpay & Mercoin Advent Calendar 2025 の20日目の記事です。 はじめに メルカリグループは現在、AI Nativeな会社を目指しており、開発プロセスへの活用はもちろん、社内のさまざまな業務においてAIを使った効率化の取り組みが進んでいます。それ以前にも、プロダクト面ではメルカリの「 AI出品サポート 」やメルカリ ハロの「 かんたん求人作成 」とAIを活用した機能がこれまでに

生成AIプロダクトの評価方法とその課題について説明しています。特に、LLM（大規模言語モデル）の品質特性や評価手法、評価に求められる要件について詳しく紹介しています。

３行まとめ 仕様書を渡すとリスク分析からテストケース生成までやってくれるよ ステップ単位で人が軌道修正して精度をあげて（維持して）いるよ 指摘内容や成果物からナレッジを抽出してPRを出すので賢くなる仕組みだよ ３行まとめ はじめに つくったもの ポイント① 仕様書の理解から始める ポイント② 人間が軌道修正する ポイント③ 使うほど賢くなるように 「ドメイン知識」と「テスト技術」に分けた理由 実際どうなの？ テストケースのフォーマット 課題：プロンプトやナレッジの管理・改善 おわりに はじめに こんにちは

【本記事は、Insight Edge アドベントカレンダー、 Insight Edge Advent Calendar 2025 の20日目です】 こんにちは。Insight Edgeに6月に入社した肥塚です。 QA・運用保守チームの第1号社員としてシステム運用に携わっています。 この記事では、入社時に存在していた弊社のシステム運用の課題と、その課題をどのように解決しようとしているか説明しようと思います。 システム運用に携わるエンジニアの方々や、システム運用の体制を強化したいマネージャーの方々に特におすす

1.はじめに NTT西日本の大賀です。 先日投稿された「話題のAIエージェント作ってみた（ 話題のAIエージェントを作ってみた - NTT WEST Engineers' Blog ）」では、エンジニアが AI エージェントを 1 から実装する方法について紹介されていました。 今回はより幅広

こんにちは、キャディで Quote というアプリケーションを開発している plant こと石田 ( @plant_ja ) です。 この記事は キャディ株式会社のアドベントカレンダー の20日目の記事です。 adventar.org 今回は AI コーディングを図で表現しつつ、我々が期待する成果物を出力してもらうための様々なアプローチに思いを馳せてみようと思います。 ゴール設定 コーディングエージェントへの期待と現実 AI が書くコードを「確率密度関数」として考えてみる アプローチ1: 解空間の確率密度を

はじめに PS-SLの佐々木です。 アドベントカレンダー20日目の記事になります。 今回の記事ではChatGPTやClaudeのようにAIの回答をリアルタイムで表示する方法について解説します。 なぜSSEが必要か LLMを使ったチャットアプリでは、回答生成に数秒〜数十秒かかることがあります。 ユーザー: 「この資料を分析して」 ↓ ... 10秒待機 ... ↓ AI: 「分析結果は...（長文）」 全文が完成するまで何も表示されない のはUXが悪い。ChatGPTのように 文字が順次表示される 体験を実

この記事は、 NTT docomo Business Advent Calendar 2025 19日目の記事です。 こんにちは、イノベーションセンターの鈴ヶ嶺です。普段はAIアクセラレータの検証に関する業務に従事しています。 本記事では、まずTenstorrentのAIアクセラレータアーキテクチャを紹介し、その特徴について説明します。次に、複数の演算を1つのkernelに統合するfused kernelによる最適化に注目し、標準正規乱数(randn)を例にTenstorrentのアクセラレータにおける具