ども！SlidevからPowerPointへスライドを渡す道を、ひとつずつ試している龍ちゃんです。 Slidevで作ったデッキをPowerPointに持っていく実験をずっとやっていて、今回はそのうちの1本です。Slidevにもpptxの書き出し機能はあるんですが、出てくるのは各スライドを画像にして貼っただけのファイルで、開いても誰も直せません。以前「 Claude CodeでSlidevのスライドを作る話 」で「配布用の最終形と割り切る」と書いたのがこれですね。 じゃあ画像じゃない形で渡そうとなるんですが

ども！最近はSlidevとPowerPointを行き来する検証にどっぷり浸かってる龍ちゃんです。 スライドを作るツールとして、Slidevはめちゃくちゃ良いんですよね。Markdownで書けるからgitで差分が見えるし、繰り返し出てくる部品はコンポーネントにして使い回せる。話の展開が文章のまま読めるので、流れが死んでいるのもスライドにする前に気づけます。生成AIに中身を書かせるのも相性がいいです。作る側の体験という意味では、正直もう手放したくないんですよね。 でも社内で共有するってなると、そこで詰まります

.table-of-contents ul ul { display: none; } はじめに こんにちは。検索研究ブロックの諸田とコーディネートサイエンスブロックの清水です。私たちは、2026年7月20日から7月24日までオーストラリア・メルボルンで開催されたSIGIR 2026（Special Interest Group on Information Retrieval）に現地参加してきました。本記事では、ZOZOから発表した論文内容を紹介し、あわせて基調講演やワークショップ、各セッションにおいて

本記事は 2026 年 8 月 12 日 に公開された「 Introducing Oracle Exadata on Exascale for Oracle AI Database@AWS 」を翻訳したものです。 Oracle AI Database@AWS 向けに Oracle Exadata Database Service on Exascale Infrastructure (ExaDB-XS) が一般提供開始となりました。ExaDB-XS は、従量課金モデルで Exadata クラスのパフォーマ

PDFが10本、どこに何が書いてあるか言えますか？ 調査資料でもレポートでも提案書の根拠でもいいんですけど、PDFが10本あって、そこから共通点と相違点を洗い出して議論しないといけない場面を思い浮かべてください。 僕がまさにそれをやっていて、正直きつかったんですよね。全部人力で一から読むのってかなりの時間がかかりますし、そもそも必要な情報を探すのに、その必要なキーワードがそもそも分からないみたいなことがずっと起きるんですよ。「このデータ、どのPDFのどこに書いてあったっけ」を毎回探しにいく感じです。 結論

はじめに 先に用語を固定します 結論から：これは「検証の積み木モデル」です 第1層：LLM単発推論 — 検証がない世界 第2層：ReAct — 「できたか」を自分で確認する 第3層：ループエンジニアリング — 合否判定を、作った本人の外に出す これ、人間がやってた作業ですよね ただし、1つの成果物の中では判定できないものがある 第4層：グラフエンジニアリング — 目的適合の検証と、ループ同士の配線 なぜ抽象度が上がっていくのか 自己流の判断基準 まとめ 参考 はじめに AIエージェント開発課のKazuki

2026 年 8 月 5 日、 Amazon DynamoDB でのベクトル検索の一般提供についてお知らせします。運用データとともにベクトル埋め込みを DynamoDB に保存し、別のベクトルストアにデータを複製することなく、そのデータに対して直接類似度検索を実行できるようになりました。 DynamoDB は、99%以上の再現率を維持しながら、1桁ミリ秒のレイテンシーでネイティブなベクトル検索をサポートします。また、数兆個のベクトルを含む大規模なデータにも対応できるよう設計されています。サーバーのプロビジ

Elastic 9.5では、ログの保存方法、ベクトル検索、マルチモーダル検索、AIエージェントの運用、Prometheusからの移行など、幅広い領域に新機能が追加されました。 今回のポイントは、単に機能が増えたことではありません。これまでエンジニアが手作業で行っていた 保存方式の最適化、ベクトル検索の設定、PromQLの書き換え、AIエージェントの調査 を、Elastic側がより多く引き受ける方向へ進んだことです。 この記事では、Elastic 9.5の主要機能について、次の4点に絞って説明します。 何を

Amazon DynamoDB を運用データに使用しているアプリケーションの多くは、ベクトル類似性検索も必要としています。これまでは、別途ベクトルデータベース、同期パイプライン、そしてそれらに伴うアーキテクチャの複雑さとコストの増加が必要でした。DynamoDB は ネイティブベクトル検索をサポート するようになりました。ベクトル埋め込み (embedding) をアプリケーションデータと一緒に保存し、DynamoDB で直接類似性検索を実行できます。これにより、単一のテーブルが運用データストアとベクトル

AWS メディア業界向け勉強会 #9（2026 年 7 月 10 日開催） 2026 年 7 月 10 日（金）に、メディア業界のお客様向けに AWS 勉強会を開催いたしました。放送局のお客様にご登壇いただき、 AWS の活用事例についてご紹介いただきました。この記事では、カスタムモデルの生成等を通じてリアルタイム翻訳の精度を向上させた事例や、社内の基幹システムをクラウド移行する際の勘所、AI 会話システムの構築、クラウド編集環境の構築、社内ハッカソンにおける Kiro の活用などのメディア業界におけるク

トリビューでCTOをしている小尾（@obiyuta）です。 弊社では2026年7月、美容医療アプリ「トリビュー」にAI相談機能をリリースしました。前回のフロントエンド編では、LLMの仕事を、どの画面部品に何を表示するかを指定するJSON（テンプレートJSON）の出力までに絞り、画面の組み立てと実データの取得はフロントエンドが担う設計をご紹介しました。 今回はバックエンド編です。バックエンドも考え方は同じで、LLMにすべてを任せるのではなく、任せる範囲や役割を明確に設計しています。LLM・API・RAGの役

こんな方へ特におすすめ エヴァンゲリオンが好きな方 ローカルLLM（ Ollama ）や Raspberry Pi で、何か動くものを作ってみたい方 LangGraph でマルチエージェントを試したい方 概要 こんにちは。サイオステクノロジーのはらちゃんです！ 今回はOSCの展示ブース用開発として、『新世紀エヴァンゲリオン』の意思決定コンピュータ MAGI を、Raspberry Pi 3台 + ローカルLLM（Ollama）で再現してみました。 ―― 3体の人格が別々のマシンで議論し、多数決で結論を出す

ミイダステックチームです！ 2026年7月に弁護士法人STORIAの柿沼さんをお招きし、「AI活用における法的リスク」をテーマに社内勉強会を開催しました。

2026年6月25日・26日の2日間、AWS Summit Japan 2026 が開催されました。本ブログは、AWS Expo エリア内にてデモを展示した「 完全自律型 AI Agent が変える SaaS の世界 」ブースの内容をご紹介します。デモの背景にある課題認識、技術的な仕組み、来場いただいたお客様の反応、そして本テーマに興味を持つ方向けの次のステップを記載します。 なぜこのデモを展示したのか Agent 時代の SaaS に想定される 2 つの変化 AI Agent の台頭により、SaaS に

トリビューでCTOをしている小尾（@obiyuta）です。 弊社では2026年7月、美容医療アプリ「トリビュー」にAI相談機能をリリースしました。悩みごとのヒアリングから始めて、ユーザーの希望条件に沿って施術やクリニック、メニューの候補を検索・整理して提示し、そのまま予約まで行うことができるAIチャット機能です。 この記事は、医療ドメインにおいてユーザー向けのAI機能を提供するにあたり、安全性やコストを犠牲にせずベストな体験を提供するための設計やそこに至る失敗をお伝えできればと思います。 ! バックエンド