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

参照：「AWS Introduces Automated Reasoning Checks」 ^1 この記事は KINTOテクノロジーズ Advent Calendar 2025 の3日目の記事です🎅🎄 0. はじめに KINTOテクノロジーズのCloud Infrastructure G(CIG)でInfrastructure Architectを担当している劉(YOU)です。 2024年12月、AWSは生成AIの数学的証明と論理的推論を実現することができる自動推論を re:inventで発表 しました

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

この記事は Deep Dive: Amazon ECS Managed Instances provisioning and optimization (記事公開日: 2025 年 11 月 4 日) を翻訳したものです。 Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) マネージドインスタンス は、完全マネージドのコンピューティングオプションで、インフラストラクチャ管理のオーバーヘッドを排除しながら、 Amazon Elastic Compute Cloud (

本記事では、現在進行中で取り組んでいるテーマ「生成AI×数理最適化」に関する試みとして、生成AIを活用して数理最適化技術の実務適用を支援するアプローチを紹介します。例として、スーパーマーケットにおける在庫管理の効率化を取り上げ、その具体的な応用と効果について述べます。 はじめに 背景 数理最適化モデルの定式化と実装に伴う困難 生成AIの台頭 実現アプローチの検討 生成AI活用の全体像 在庫最適化の課題設定 実現までのステップ 1. 定式化支援エージェントによる定式化支援 2. 入力データ設計支援エージェン

本記事は 2025 年 10 月 27 日に AWS Public Sector Blog で公開された Building large language models for the public sector on AWS を翻訳したものです。翻訳はソリューションアーキテクトの川戸渉が担当しました。 大規模言語モデル (Large Language Model, LLM) は、公共機関によるサービス提供、市民とのエンゲージメント、データに基づく意思決定の方法を根本から変えています。高度な多言語対応と複雑

本記事は 2025 年 10 月 23 日に公開された Brian Beach による “Teaching Kiro new tricks with agent steering and MCP” を翻訳したものです。 はじめに 過去 3 年間、私は数百の顧客がソフトウェア開発に AI ツールを採用するのを支援してきました。これらの顧客の多くは、独自のライブラリ、ツール、さらにはドメイン固有言語（DSL）を開発しています。ワークフロー自動化言語、設定構文、ルールエンジンなど、これらのカスタマイズはビジネス

はじめに はじめまして。私は東京科学大学修士課程に所属している石田茂樹と申します。普段は横田研究室でLLMの医療応用に関す

こんにちは。Findy Tech Blog編集長の高橋（ @Taka_bow ）です。 2025年7月3日、ファインディ主催の開発生産性Conference 2025にて、エクストリームプログラミング(XP)の提唱者として知られるKent Beck氏による基調講演が行われました。 本記事では、Findy Conferenceで公開された講演動画とともに、全文の日本語文字起こしをお届けします。前編では、グッドハートの法則の本質と、それが開発現場でどのように機能するのかを解説します。 後編はこちら tech.

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

はじめに こんにちは。AI チームの村田です。 2025年9月17日(水)〜2025年9月19日(金)に浜松アクトシティで行われた 第20回言語処理若手シンポジウム (YANS2025) に AI チームから2名 (栗原, 村田) と弊社でインターンシップ中の朱が参加しました 。 うち村田と朱は発表ありでの参加で、栗原は運営として携わりました。 本記事では、村田の全体的な印象と聴講参加した我々3名が特に興味を魅かれた研究発表をピックアップする形で参加報告をさせていただきます。 YANS2025の印象 YA