はじめに 認証・権限管理基盤チームでソフトウェアエンジニアをしている金子です。 「Monad（モナド）」という言葉をご存知でしょうか。Haskell を少し触ったことがあれば、名前だけは聞いたことがあるのではないでしょうか（私もその一人です）。Monad は圏論という数学の分野から来た概念であり、数学的に正確な理解を得るのは簡単ではありません。 しかし、プログラミングでの利用シーンに限定すれば Monad は「抽象化のパターン」の 1 つでしかありません。 本記事では、Haskell と TypeScri

これは株式会社LabBase テックカレンダー Advent Calendar 2025 12日目の記事です。 概要 学生時代から、論文などの議論の精読に対して、「絶対誰かがもう論理的な整合性を確かめたことあるんだろうな〜」と思い、その度に論理的な整合性の再確認に対してめんどくささを感じてきました。 本稿では形式意味論と定理証明支援系を利用して、あらゆる議論を形式化することで、これを打破することを目論みます。 もし自然言語が「コンパイル」できたら？ プログラミング言語では、コードを書くと同時にコンパイラや

はじめに 直近、生成AIを活用した開発案件が増えてきたと感じているエンジニアの方は多いと思います。 生成AI案件を推進するにあたって、自身の案件でどの生成AIモデルを使えば良いのか悩んでいる方も多いのではないでしょうか。 生成AIモデルは種類も多く、更新サイクルも早いため、この領域を専門としているデータサイエンティストであっても「どのモデルが良いか」「自分の担当する案件に適したモデルは何か」を判断することは容易ではありません。 そこで本記事では、生成AIモデルの性能を理解するうえで参考となる各種ベンチマー

こんにちは、ココナラで Web エンジニアをしている慕狼ゆに (しのがみゆに) (@yuni_shinogami) です。 こちらは株式会社ココナラ Advent Calendar 2025 15 日目の記事です。 普段は業務で TypeScript を書いていますが、今回は技術的な How-to ではなく、「あえて Haskell に入門してみた」という個人の学習記録を書きたいと思います。 「なぜ今さら Haskell？」と思われるかもしれませんが、普段 TypeScript を書いている人間が、Has

2025 年 12 月 2 日、 Amazon Nova 2 Lite をリリースしました。これは、日常のワークロードに対応する高速で費用対効果の高い推論モデルです。 Amazon Bedrock で利用できるこのモデルは、業界トップクラスの価格パフォーマンスを提供し、企業や開発者が高性能で信頼性が高く効率的なエージェンティック AI アプリケーションを構築するのに役立ちます。自社の領域を真に理解する AI を必要とする組織にとって、Nova 2 Liteは Nova Forge と併用 して独自のフロン

はじめにこの数年で、人工知能は目覚ましい発展を遂げています。大規模言語モデルは人間レベルの言語生成能力を備え、マルチモーダルモデルはテキストと画像を横断して推論しています。また、特定の分野では専門家に...

こんにちは、AIチームの二宮です。 本記事は AI Shift Advent Calendar 2025 11日目の記事です。 今回の記事では、Agent Development Kit（ADK）のVisual Builderを実際に試してみました。このツールを用いたエージェントの構築を通じて、Visual Builderのプロンプトから学べることをまとめてみます。 Agent Development Kit（ADK）とは ADKは、Googleによって開発されたオープンソースのエージェント構築ライブラリ

リクルートのデータ推進室は、数多くの領域にまたがるサービスのデータ活用を牽引し、事業の成長を最前線で支える部門横断的な組

こんにちは、えっぐです。ココナラのサーバーサイドエンジニアとして、施策開発や技術施策から障害対応、システム運用まで幅広く取り組んでいます。 この記事は 株式会社ココナラ Advent Calendar 2025 10日目の記事です。 「全問い合わせの1%」への対応が組織の限界を決める：AIで挑む「プロセスのデバッグ」 はじめに：開発の手を止める「1%の問い合わせ」とどう向き合うか エンジニアの皆さん、日々の「割り込み」に脳のメモリを食いつぶされていませんか？ 私たちエンジニアの元に届く問い合わせは、件数だ

組織は、AI モデルを自社の具体的なビジネスニーズに適応させる際に、難しい選択を迫られます。平均的な結果しか出ない汎用モデルで妥協するか、高度なモデルカスタマイズの複雑さとコストに挑むかです。従来の方法では、小規模モデルでは性能が低く、大規模モデルでは高コストや複雑なインフラストラクチャの管理が必要になるという選択を強いられます。強化学習による微調整は、大規模なラベル付きデータセットではなくフィードバックを使ってモデルを訓練する高度な手法ですが、実装には通常、専門的な機械学習の知識、複雑なインフラ、および

この記事は 一休.com Advent Calendar 2025 の 5日目の記事です。 私は毎年この時期になると Haskell に関する記事を投稿していますが、今年もまた Haskell を題材にしつつ、今回は Haskell を使うことがプログラミング中の思考にどのような影響を与えるかについて考察してみようと思います。 LLM と「言葉が思考を形づくる」という直感 LLM (Large Language Models、大規模言語モデル) は次にくる言葉を予測しているだけなのに、それが知性のように見

本記事は 2025 年 11 月 20 日に公開された “ Multi-key support for Global Secondary Index in Amazon DynamoDB ” を翻訳したものです。 Amazon DynamoDB は、 グローバルセカンダリインデックス (GSI) の複合キーで最大 8 つの属性 をサポートするようになりました。これで、GSIの一部としてアイテムを識別するために最大4つのパーティションキーと4つのソートキーを指定できるようになり、複数の次元に及ぶ大規模なデー

本記事は 2025年11月26日 に公開された「 How Octus achieved 85% infrastructure cost reduction with zero downtime migration to Amazon OpenSearch Service | AWS Big Data Blog 」を翻訳したものです。 データ量が指数関数的に増加し続ける中、ミッションクリティカルなワークロードが求める高いパフォーマンスと信頼性を維持しながら、検索インフラストラクチャのコストを最適化するプレッ

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はじめに Turing CTO室に所属している東京科学大学(Institute of Science Tokyo)の藤井です。 本記事では、OpenAIから2025年8月にリリースされたgpt-ossをNVIDIA NeMoフレームワークにて学習するための方法について解説します。 2025年11月4日時点では、NVIDIA公式からは、LoRA finetunigを行う方法についてのみ解説されており、Long Context継続事前学習(Continual Pre-Training)など本格的な学習を行うに