こんにちは。サイオステクノロジーのひろです。 先日OSC福岡、OSC広島でセミナー登壇してきました。 今回は登壇内容についてまとめていきたいと思います。 生成AIの概要を理解できる 生成AI×ツールで新たな価値を生み出せることを理解できる この2点を目的として以下のことについてお話してきました。 生成AIにできることできないこと 生成AIにツールを使わせる技術について 生成AIにロボットを操作させるデモ セミナーに使用した資料を交えつつセミナー内容について解説していきます。 生成AIってなに？ 生成AIと

AIと一緒に仕様書を書く ども！最近AIを使った仕様書作りの検証とかに取り組みだした龍ちゃんです。 「AIと人間の両方で仕様書を効率的に管理するため」にはという課題に取り組んでいた時の内容です。 今回はAIツールを開発に使ってるチームで、仕様書をGitで管理してる人向けの話です。 この記事で話すこと: なぜ仕様書の図はAIに伝わりにくいのか 図解にソースコードを添える設計パターン（3パターン） 実際に試して分かった制約と注意点 まず完成形のイメージを見せます。 <!-- この図のソースコード（AI向

本ブログは、メック株式会社 様と Amazon Web Services Japan が共同で執筆いたしました。 みなさま、こんにちは。AWSアカウントマネージャーの尾田です。 生成 AI が注目されてから数年が経ち、多くの活用事例が生まれています。特に最近では「エージェント」というキーワードも⾮常に注⽬されており、今まで以上に、複雑な業務に AI を活⽤できるようになってきています。 本ブログでは、AI エージェントを活⽤して研究業務の効率化や品質の底上げに取り組まれたメック株式会社様の事例についてご紹

本記事は AI・MLウィーク 3日目の記事です。 💻 2日目 ▶▶ 本記事 ▶▶ 4日目 📱 こんにちは小山です。 AIに関するアプリを作っていましたが諸般の事情によりお蔵入りとなりました。 さらに右手を骨折し、泣きっ面に蜂の今日この頃です。 さて本日はAIについてのお勉強です。 これは、猛スピードで進化するAI技術（RAG、LLM、MCP）についていけず、立ち尽くす中年エンジニアこと私ですが、まだまだエンジニアとして現場に立ちたいという気持ちがある以上今のままでは良くないという危機感があり本記事を執筆し

本記事は AI・MLウィーク 2日目の記事です。 💻 1日目 ▶▶ 本記事 ▶▶ 3日目 📱 こんにちは、新人の福井です。 本記事は、私が直近AI 関連のイベントに複数参加した事がきっかけで、AIエージェントとRAGに興味を持ったため、実際にエージェントを構築しながら私なりに咀嚼して整理したものです。 私は現在、社内勉強会の運営メンバーとして活動しており、その活動も早いもので半年が過ぎました。 Netcomの社内勉強会って？ 様々な部署から登壇者を募り、毎週金曜日の18:00～19:00 にナレッジをシェ

はじめに 最近、 AWS の AI Practitioner を取得した金融IT本部 2年目の坂江 克斗です。 今回は、XI 本部の佐藤悠さんに協力していただきながら執筆した記事となります。 最近、「AI エージェント」という言葉をよく耳にするようになりましたが、正直なところ、私自身はエージェントが何をしているのか全く分かっていませんでした。 そこで今回、AI初心者の自分なりに理解するため、 MCP ベースのエージェントを 専用のライブラリを使わずに自作 し、その仕組みを理解してみることにしました。 本記

本記事は AI・MLウィーク 1日目の記事です。 💻 告知記事 ▶▶ 本記事 ▶▶ 2日目 📱 はじめに 「自分専用の音楽ディグエージェント」とは 2つのコア機能 従来のレコメンド機能との違い 実装を見送った機能 アーキテクチャ概要 構成図 主要コンポーネントと役割 フェーズ1 : Google Cloud プロジェクトの準備 1. Google Cloud プロジェクトの作成 2. 必要なAPIの有効化 フェーズ2 : RAG（記憶）の構築 1. 自分の嗜好データの準備 2．テキストを数値（ベクトル）に

こんにちは！Insight Edge リードコンサルタントの山田です。 私は普段から事業会社におけるAI/デジタル活用のご相談を多く受けているのですが、この記事では、生成AIで解くべきではない課題にフォーカスしながら、業務活用における生成AIの向き/不向きを整理してみたいと思います。 AI活用があらゆる企業で経営マターに 生成AI活用の肝は“課題選定” 業務パターンごとの生成AIとの相性を理解する ①定型プロセス × 許容幅 広い　—— 　◎生成AIの得意領域 ②非定型プロセス × 許容幅 広い　——　◎

こんにちは！モバイルデベロッパーエクスペリエンスチームの@giginetです。普段はLINE iOSアプリを中心に、ビルドシステムや開発環境の整備、開発者体験向上のための仕事をしています。先日、LIN...

ジャンプTOON ソフトウェアエンジニアの國師 (@ronnnnn_jp) です。 この記事では、仕 ...

目次 はじめに 仕様書AI活用の前提 組織状況の整理 理想の仕様書の定義 AIツールとインターフェー ...

こんにちは！SCSKの野口です。 別の記事で、LangChainを利用したチャンキングのデモを行いました。 その際に、日本語のチャンキング結果が文字化けしてしまうという事象が発生したので、後学のためのに記事にまとめます。 事象 記事内で行った3つのデモの中で、デモ2（分割アルゴリズムの比較）では固定長分割のためにLangChainの「TokenTextSplitter」を利用してチャンキングを行おうとしていました。具体的なコードは下記となります。 from langchain_text_splitters

こんにちは！SCSKの野口です。 前回の記事では、RAGの全体像（Indexing / Retrieval / Augmentation / Generation）と、「LLMの性能そのものより、前段の設計で品質が決まる」ことを整理しました。 （シリーズ1：RAGの基本情報 / 第1回）RAGとは：全体像、なぜ必要か、基本フローと設計の勘所 RAG（検索拡張生成）の定義、なぜ必要か、基本フロー（Indexing/検索/補強/生成）を整理します。 blog.usize-tech.com 2026.01.27

こんにちは！SCSK江嶋です。 本記事では、Azureのサービスを用いたRAGの構築方法について説明します。 そもそもRAGとは？ AzureでRAGを構築する際、どのサービスをどう使えばいい？ Azure AI Search、Azure OpenAIって聞いたことあるけど何者？ 上記のような疑問を持っている 入門者 向けに記事を書きます。少しでも参考になると幸いです！   RAG(Retrieval Augmented Generation)とは RAGの概要 RAG（Retrieval Au

RAG＝ベクトルDBは誤解。BM25、Web検索、GraphRAGなど7つの手法を比較表で整理。データ規模・コスト・精度での選び方を解説します。 はじめに 「RAGを導入したい」という話になると、多くの場合「じゃあベクトルDBを選定しなきゃ」という流れになります。 弊社でもRAG構築・導入支援サービスを提供しており、RAGについて説明する機会が多くあります。その中で「RAG」と「ベクトル検索」を同じ文脈で質問されることがよくあります。 確かに、トレンドとしてRAGとベクトル検索を同じ文脈で語ることは間違い