G-gen の佐々木です。当記事では Cloud Run に MCP サーバーをデプロイし、Gemini CLI からの接続を試してみます。 はじめに MCP サーバーについて MCP サーバーの概要 ツール（tools） Cloud Run について Cloud Run の概要 Cloud Run における MCP サーバーのホスティング 検証環境とツール サンプル MCP サーバーの作成 Python プロジェクトの準備（uv） サンプルコード server.py Dockerfile Cloud R

CADDi Tech/Product Advent Calendar 2025 10日目の記事です。 こんにちは、Data&Analysis部の竹本です。 本記事ではRAGシステムを構築する上で、ユーザー意図の把握が難しい曖昧なクエリにどのように対応すべきかという課題に着目し、関連する論文や技術記事を紹介します。 クエリの「情報不足」と「曖昧性」という壁 知識ギャップによる情報不足 ユーザークエリの曖昧性 Query Transformation Query Rewriting Multi-Que

はじめに こんにちは。MEKIKI X AIハッカソンもぐもぐ勉強会 Advent Calendar 2025の10日目を担当する堀田です。 APIマネジメントプラットフォームを提供するKongが主催するイベント「API Summit 2025」（NY開催）、「Kong API Summit Japan 2025」（東京開催）に参加してきました。 ※私の所属チームはKongのユーザーでありパートナー企業ですので、最新情報キャッチのために行ってきました。 Kongは、Amazon API Gateway、A

こんにちは。メルカリの検索領域で Software Engineer をしている @otter です。 この記事は、 Mercari Advent Calendar 2025 の９日目の記事です。 メルカリの商品検索とその品質管理 メルカリの商品検索は、膨大な商品のなかからお客さまの意図を的確に汲み取り、本当に探している商品を検索結果に表示することが重要です。そのため、検索キーワードと検索結果との関連性や妥当性を日々チェックし、品質を維持・向上させることは不可欠と言えます。 この記事では、検索結果の品質チ

はじめに 前回の記事では、LangfuseをAWS上にデプロイしてLLMアプリケーションのトレースを可視化する方法をご紹介しました。トレースによって「何が起きているか」は見えるようになりましたが、これだけでは「その回答は良いのか悪いのか」を判断することはできません。 そこで今回は、Langfuseの「評価」機能を使って、LLMの回答品質を自動で数値化し、ダッシュボードでリアルタイムに可視化する方法をご紹介します。 前提条件 Langfuse環境 ( 前回の記事でデプロイ済み ) 観測対象のRAGシステム

はじめに LLMアプリケーションを開発していると、こんな悩みはありませんか？ プロンプトのチューニングをしているけど、どの変更が改善につながったか分からない ユーザーがどんな使い方をしているのか把握できない エラーが発生しても、何が原因なのか追跡できない トークン使用量やレスポンス時間を可視化したい こういった課題を解決してくれるのが、LLMアプリケーション向けの可観測性プラットフォーム「Langfuse」です。 Langfuseを使うと、LLMアプリケーションの動作をトレース（追跡）し、プロンプトの履歴

この記事は Safie Engineers' Blog! Advent Calendar 2025 9日目の記事です。 はじめに こんにちは、エンジニアリングオフィスの横道 ( @m_yokomichi )です。 2025年、AI技術は私たちの予想を超えるスピードで進化を遂げました。いまや生成AIを使いこなせるか否かは、個人の生産性だけでなく、 エンジニアとしてのキャリア、ひいては企業の競争力そのものを左右する と言っても過言ではありません。 今後、活用できる層とそうでない層の差は広がる一方です。そのため

プロダクションで稼働しているAI機能のフレームワークをLangGraphに完全移行しました この記事は every Tech Blog Advent Calendar 2025 の 13 日目の記事です。 背景 課題解決のために 明確な責務分離が可能 ワークフローの変更柔軟性、拡張性 プロバイダに依存しない プロバイダの置き換えやすさ 型制約（Structured Outputのため） テストのしやすさ LangGraphの採用 ディレクトリ構成 Stateの定義 Node の定義 サブワークフローの定義

一橋大学ソーシャルデータサイエンス研究科修士1年の日高逸稀です。2025年10月2日から10月31日まで4週間、分析ユニット内のソーシャルコマースディビジョンにて、インターンに参加させていただきました...

こんにちは、ソリューションアーキテクトの尾澤です。 この記事は 「aptpod Advent Calendar 2025」 の12月9日の記事です。 皆さんは ChatGPT や Gemini のような「LLMチャットツール」をどのように活用していますか？PDF資料を分析するためにNotebook LMのような「RAGツール」を活用する場面もあるでしょう。とても便利で、すでに仕事道具として手放せないという人も多いのではないでしょうか？ 本記事では、これらのツールをSaaSに頼らずオンデバイスで動かせるよう

こんにちは！データサイエンティストの白井です。 今日は、私が第35回人工知能学会金融情報学研究会(SIG-FIN)で発表した LLMs による利益予測の分析とアウトオブサンプル評価 について紹介します。 本記事は、 Insight Edge Advent Calendar 2025 の9日目の記事となっております。 また Advent Calendarの7日目 には、35回SIG-FINの包括的なレポート記事もありますので、ご興味があれば覗いてみてください！ はじめに EDINETについて 有価証券報告書

はじめに こんにちは、GenAI Enablementチームです。 この記事はファインディエンジニア #3 Advent Calendar 2025の9日目の記事です。 今年1月に「GenAI Enablementチーム」を立ち上げてから現在までの約1年間における活動を総括します。 チーム組成から今日に至るまで、どのような課題に直面し、それらをどう解決して成果に繋げてきたのか。その過程で得られた「理想と現実」のギャップや、具体的な成果・反省点について詳述します。 今後、自社でのGenAI活用推進を担う方々

本記事は【 Advent Calendar 2025 】の8日目の記事です。 ITD 1-2 開発課のO・Aです。最近は流行りの3周遅れくらいで麻辣湯にハマっているのと、データベース周りに興味があります。 今月11月4日に、 国土交通省が無償でMCP serverを公開 したことが話題（たぶん）になっていて気になったので、触ってみました。 MCPとは 「MCP」（Model Context Protocol）は、大規模言語モデル（LLM）などを使ったAIアプリケーションと、外部のツールやデータとの連携を標

この記事はRevComm Advent Calendar 2025 8日目の記事です。 qiita.com 1. はじめに こんにちは。Research Engineerの髙瀬です。 近年、大規模言語モデル（LLM）の性能向上により、テキスト生成や分類タスク、さらには評価やアノテーションなど、様々な場面でLLMが活用されるようになってきました。個人的にも注目しているのが、「LLM as a Judge」というアプローチです。これは、LLM自体を評価者として活用し、他のLLMの出力や分類タスクの正誤を自動的

こんにちは、SCSK斉藤です🐧 2025年11月にSnowflake Intelligenceがついに一般提供(GA)になりました。こちらは生成AIを利用して自然言語によるデータ検索や要約を可能にしてくれるインテリジェンスエージェントサービスです。 前回のブログでは、Snowflake Intelligenceの概要とセットアップ方法について弊社松岡より紹介しました。今回はその続きとして、実際にSnowflake Intelligenceを利用する為の過程・SCSKならではの支援について案内します！ Sn