はじめに ～この記事について～ こんにちは。NRIネットコム2025年入社の井上です。 この記事は、 「”何もない”を表せることって革命なんだよ！！！」 という事を伝えるため、プログラミングと数学における「何もない」を解説する記事となっております。 「プログラムにおける、0やnull、Noneの違い！」 「それぞれの意味を理解して、使いこなせるようになろう！」 といった、プログラミングに特化した記事ではございませんので、ご了承ください。 言語によって扱いは違いますし、なんならそういったドキュメントはもうす

2025 年 12 月 2 日、Google、Moonshot AI、MiniMax AI、 Mistral AI 、NVIDIA、 OpenAI 、 Qwen のフルマネージドオープンウェイトモデルが Amazon Bedrock でさらに18種類の一般販売されることを発表しました。これには、新しい Mistral Large 3 および Mistral 3 の3B、8B、14B モデルが含まれます。 今回の発表により、Amazon Bedrock は 100 近くのサーバーレスモデルを提供し、主要な

はじめに 本記事はSIOS Tech Labアドベントカレンダー23日目の投稿です。 サイオステクノロジーの曽根田です。 普段はデザイン、フロントエンドコーディングや、CMSのセキュリティ保守の一部対応などを行っています。 近年、CopilotやGeminiなどの生成AIの進化により、Photoshop,Illustratorなどでポチポチ作業する手間を省略して、 “フロントエンドのモックアップで直にビジュアルを作る” ということが手軽にできるようになったと感じています。 この記事ではthree.jsでの

本記事は【 Advent Calendar 2025 】の16日目の記事です。 こんにちは！AI戦略室 AIソリューション1課 新卒のS.Hです！ 2025年に買ってよかった本を紹介したいと思います。 あくまで個人的な感想ですので、参考程度に読んでいただければ幸いです。 タイトル 値段 ジャンル 1. ソフトウェアエンジニアガイドブック ―世界基準エンジニアの成功戦略ロードマップ 4,180円 ビジネス 2. Airbnb Story 大胆なアイデアを生み、困難を乗り越え、超人気サービスをつくる方法 2,

こんにちは、サイオステクノロジーの遠藤です。 クラウドAPIを使わず、手元のノートPCでLLMを動かしたいと思ったことはありませんか？ 2025年現在、軽量で高性能なモデルが続々と登場し、一般的なノートPCでも実用的なLLMを動かせるようになりました。本記事では、ノートPCで動作する主要なローカルLLMモデルを公式ソースをもとに徹底比較し、導入時の注意点まで解説します。 ローカルLLMとは？なぜ今注目されているのか ローカルLLMとは、クラウドサービスを介さず、自分のPC上で直接動作させる大規模言語モデル

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