ChatGPTのAPIとは。概要や導入方法、開発の限界について解説 2025.10.17 株式会社Laboro.AI　リードマーケター　熊谷勇一 執行役員 マーケティング部長　和田 崇 概　要 ChatGPTのAPIは、OpenAI社が提供する大規模言語モデルChatGPTを自社のアプリケーションやサービスに組み込むための開発用インターフェースです。2023年に公開され、企業が自社のアプリやウェブサービスに対話型AIの機能を追加できるようになりました。高度な自然言語処理モデルをインターネット経由のAPIと

こんにちは！筑波大学修士1年の朱 博瑄 ( @15sen3haku )です。 7月~9月の約3ヶ月間、AI Shift/サイバーエージェントにて、ミッション型インターンに参加させていただきました。 大学では自然言語処理に関する研究をしており、自然言語処理の社会実装や、ひいてはもっと広い範囲でのAIの社会実装を体感したいという思いから、今回のインターンに参加させていただきました。 本記事では、今回のインターンにて取り組んだ内容を紹介させていただきます！ タスク: AIエージェントにおけるコンテキスト圧縮につ

感情分析の研究動向　 【連載】自然言語処理の研究動向　第5回 2025.9.29 株式会社Laboro.AI　リードMLリサーチャー　趙 心怡 リードマーケター　熊谷勇一 概　要 自然言語処理における感情分析（Sentiment Analysis）は、ABSA（Aspect-Based Sentiment Analysis、アスペクトベース感情分析）を用いることで、従来では捉えきれない具体的な長所や短所を、製品・サービスのユーザーのフィードバックから明らかにできます。これにより、より賢明な意思決定ができる

感情分析の研究動向　 【連載】自然言語処理の研究動向　第5回 2025.9.29 株式会社Laboro.AI　リードMLリサーチャー　趙 心怡 リードマーケター　熊谷勇一 概　要 自然言語処理における感情分析（Sentiment Analysis）は、ABSA（Aspect-Based Sentiment Analysis、アスペクトベース感情分析）を用いることで、従来では捉えきれない具体的な長所や短所を、製品・サービスのユーザーのフィードバックから明らかにできます。これにより、より賢明な意思決定ができる

みなさん、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの三厨です。朝晩の暑さが和らいで秋が近づいてきているのをひしひしと感じていますが、生成 AI 系のアップデートは多数のモデル追加や現場課題に特化したワークショップ開催などアツい話題が盛りだくさんです。 また、来る9/24 には「AWS Amazon Nova Ignite」 が開催されます（ 申し込みはこちら ）。多彩な目的に利用可能な Amazon Nova の実際のお客様活用事例やデモンストレーションが予定されておりますので、ぜひご参加ください。

はじめまして。クロス イノベーション 本部、新卒1年目の大岡叡です。 現在、技術職に配属された同期6名とともに7月から9月の3か月間にわたり システム開発 研修に取り組んでいます。研修では、運営側が定めた必須機能に加えてチームで考えた追加機能を自由に実装することが認められています。 私のチームではある追加機能を実装することを決定し、その中でテキストの感情分析を取り入れることにしました。 開発したシステムは AWS ECS on Fargate にデプロイすることが決まっており、また私が学生時代から AWS

質問応答の研究動向　 【連載】自然言語処理の研究動向　第4回 2025.9.17 株式会社Laboro.AI　リードMLリサーチャー　趙 心怡 リードマーケター　熊谷勇一 概　要 質問応答の技術は、回答を文書からそのままコピーする単純なシステムから、大規模言語モデル（LLM）によって流暢な自然な回答を生成するRAG（Retrieval Augmented Generation、検索に基づく回答生成）へと進化してきました。現代の質問応答システムは、複数文書にわたる推論、対話形式の質問への対応、表やチャートな

はじめに SAPシステムは多くの企業のバックボーンであり、重要なビジネスプロセスを管理し、膨大な量の貴重なデータを生成しています。これらの重要なビジネスプロセスとデータは通常、エンタープライズSAPシステムを超えて拡張され、顧客は外部システムとも相互作用する必要があります。組織がより深い洞察と改善された意思決定のためにこのデータを活用しようとする中で、SAP顧客がデータやシステムとどのように相互作用するかを変革する必要性が高まっています。 Generative AIの自然言語処理（NLP）機能は、SAP

こんにちは。クラウドエース株式会社 第一開発部の阿部です。 本日は Gemini App のガイド付き学習機能を使って、Google Cloud 認定資格の学習をしてみた体験談を紹介します。 はじめに はじめに、このブログ記事の前提となる情報を紹介します。 Google Cloud 認定資格とは Google Cloud 認定資格プログラムは、Google Cloud に関する個人の知識とスキルを証明するためのプログラムです。 認定の証明として、Credly でスキルバッジを取得でき、LinkedIn プ

「AIアシスタントに任せよう」、そんな言葉が日常的に使われる時代がやってきました。 例えば、PerplexityとPayPalが提携し、AIが「探す→比べる→支払う」までをつなぐエージェント型コマースを実装するとされ、個人の買い物体験がチャット完結に近づいています。また、2024年には企業のAI導入率が70%を超え、AIは単なる便利ツールから共に考え働くパートナー、同僚という位置にへと変化しています。 その背景には「LLM」「RAG」「Agentic」「MCP」「A2A」といった進化の階段があります。本記

前置き 株式会社NTTデータグループの技術革新統括本部AI技術部でSmart AI Agent™のエンジニアをしている岸川です。 AIエージェント開発に便利な Semantic Kernel（セマンティック カーネル／以下SK） を使い、OpenAI APIと組み合わせて会話型エージェントを作る手順をまとめてみました。 Semantic Kernelとは？ Semantic Kernel（セマンティック カーネル、以下SK） は、Microsoftが提供するオープンソースの AIエージェント開発用SDK

テキスト要約の研究動向　 【連載】自然言語処理の研究動向　第3回 2025.8.27 株式会社Laboro.AI　リードMLリサーチャー　趙 心怡 リードマーケター　熊谷勇一 概　要 テキスト要約の分野は、BERTのような事前学習済み言語モデルの登場によって大きな変化を遂げました。より自然な要約が可能となり、大量のラベル付きデータへの依存も大幅に減少しました。その中でも現在注目されているのは、研究論文に含まれる主要な知見を迅速に把握することや、ソースコードの内容理解、法務や政府による長大な報告書の要約、会

ニューラル機械翻訳の研究動向　【連載】自然言語処理の研究動向　第2回 2025.8.19 株式会社Laboro.AI　リードMLリサーチャー　趙 心怡 リードマーケター　熊谷勇一 概　要 2017年以降、ニューラル機械翻訳（Neural Machine Translation, NMT）においてTransformerアーキテクチャが主流となり、XLM（Cross-lingual Language Model）、mBART（Multilingual BART）、mT5（Multilingual T5）といっ

ニューラル機械翻訳の研究動向　 【連載】自然言語処理の研究動向　第2回 2025.8.19 株式会社Laboro.AI　リードMLリサーチャー　趙 心怡 リードマーケター　熊谷勇一 英語版（English version）は こちら 。 概　要 2017年以降、ニューラル機械翻訳（Neural Machine Translation, NMT）においてTransformerアーキテクチャが主流となり、XLM（Cross-lingual Language Model）、mBART（Multilingual

前回の記事では、さくらのクラウドでUbuntu仮想サーバを作成してDifyを起動し、OpenAIを活用したチャットボットを構築しました。 第二回のこの記事では、さくらの生成AIプラットフォームでGPUを用いたオープンソー […]