はじめに こんにちは、SRE部 検索基盤SREブロックの 富田 です。2026年5月4日〜5日の2日間、New Yorkで開催された「 AI Agent Conference 2026 」に参加しました。 本記事では、現地の様子と印象に残ったセッションをご紹介します。 目次 はじめに 目次 AI Agent Conferenceとは 特徴 現地の様子 セッションレポート (1) Architecting for the Agentic Customer: Systems Design for Non-Hu

本稿は株式会社八十二長野銀行と AWS Japan の共同執筆により、AWS 人材育成プロジェクトを通じて得られた成果と今後の取り組みをお伝えするものです。 はじめに 株式会社八十二長野銀行 (以下同行) は、長野県長野市に本店を置く地域密着型の金融機関です。同行では「クラウドファースト」を掲げ、AWS を活用したシステム開発案件が年々増加しています。こうした流れの中で、分散系人材を増やし、クラウド技術を担える人材の育成が喫緊の課題となっていました。 この課題に対して同行と AWS は、2025 年度にシ

はじめに 本記事では、Oracle Alloy上で提供される、最高峰の自律型データベース「Autonomous AI Database」にスポットを当てます。あらゆるデータタイプを単一のDBMSで統合処理する「Converged Autonomous」の真価、最新のイン-データベースAI機能と内蔵された強力なローコード開発環境について解説します。 1. Autonomous AI Databaseの核心 「Autonomous AI Database」を語る上で避けて通れないのが、そのシステムを支える究極

本記事は 2026 年 5 月 21 日 に公開された「 Building multi-tenant agents with Amazon Bedrock AgentCore 」を翻訳したものです。 マルチテナントのエージェント型アプリケーションを構築する SaaS (Software as a Service) プロバイダーは、セキュリティ、ガバナンス、応答精度といった一般的な懸念事項を超えたアーキテクチャ上の課題に取り組む必要があります。具体的には、テナント分離、テナント ID、テナントのオブザーバビ

こんにちは。 アプリケーションサービス本部、DevOps担当の兼安です。 今回は、今から学ぶベクトルデータベースの基礎知識と題して、ベクトルデータベースの基本的な概念や基礎用語を紹介します。 本記事のターゲット ベクトルデータベースとは ベクトル空間のイメージ ベクトルデータベースの用途 回答精度を向上させる技術：RAG RAG とは RAG の処理フロー ベクトルデータベースの検索 検索の流れ 検索の実装コード Embedding（＝ベクトル化） Embeddingの実装コード 次元数 Embeddin

※本記事は Claude Code との協働で執筆し、人間がレビューの上投稿しています。 1. はじめに こんにちは、共通サービス開発グループの鳥居( @yu_torii )です。 前回の記事では、Slack 上で LLM を活用する社内チャットボットの実装事例を紹介しました。 @ card 今回は、このテックブログの「関連する記事」と「関連する求人」機能をゼロから再構築した話をします。 「関連する記事」「関連する求人」とは 各記事ページの下部に、2つのレコメンドセクションがあります。 関連する記事: 現

みなさん、こんにちは。株式会社 APTO で Physical AI のデータ基盤を構築している田中です。 近年、ロボット向け VLA モデルの台頭により、AI 開発の成否は「学習データの品質」に強く依存するようになっています。 しかし、大容量かつ厳密な同期が求められるロボットの操作データを品質を落とさずに日々収集することは非常に困難であり、Physical AI 開発における最大のボトルネックとなっています。 このブログでは、同じ課題に直面するチームの参考となるよう、APTO 社がこの「データ収集」のハ

はじめに 10年以上前、単語を単なる記号ではなく、意味の近さを「距離」で表現する高次元ベクトルへと数値化する技術「Word2Vec」が登場しました。これが、AIの重要技術の1つである「埋め込み（Embedding）技術」が研究界で大きな注目を集める契機となりました。 その後、この技術は単語から文章、さらには画像へと適用の幅を広げ、AIは次第にそれらの「意味」を理解し始めます。類似する文章や画像を検索する精度は飛躍的に向上しましたが、当時はまだ、文章と画像を同じ尺度（共通のベクトル空間）で扱うことは困難でし

こんにちは。ソリューションアーキテクトの東 健一です。普段はパブリックセクター技術統括本部で中央省庁のお客様の技術支援を担当しており、主にガバメントクラウドや医療 DX に関わるご支援を担当しております。 2026年5月19日（火）に、AWS 目黒オフィスにて「ガバメントクラウドワークショップ 2026 春 ～ AI で実践する開発・モダナイズ・運用 ～」を開催しました。 本ワークショップは、ガバメントクラウドに携わる事業者様を対象に、移行を進める上で必要となる技術を深く学び (Dive Deep)、案件

AI時代の検索サービス：生成AIがサイト内検索に与える影響 ※本記事は、2026年4月28日開催の「Product Management Summit 2026」におけるセッション「AI時代の検索サービス：生成AIがサイト内検索に与える影響」の内容をもとに作成したものです。 ※登壇者：セールス&マーケティングプラットフォーム事業部 MA/CDP/SEARCH開発部 SEARCH開発 レコメンド・AI SEARCHチーム PdM/EM 三浦 宏貴 生成AIの普及により、ユーザーの情報探索行動は大きく

機械学習エンジニアの竹本です。普段は、製造業の膨大なドキュメントを対象にしたRetrieval-Augmented Generation（RAG）の検証に取り組んでおり、その一環として社内検証向けのベンチマークデータセットを作成しました。同じ課題を抱えるエンジニアの方の参考になればと思い、本記事を書きました。 TL;DR 作りたい。でも動き出せなかった 当時の思い込みと、今の自分からの答え合わせ 1. LLM-as-a-Judgeに頼るしかないと思っていた 当時の状況 データセットを作ってみると 2. デ

目次 はじめに 前提条件と準備 1. AI Agent でのモデル切り替え 2. Streams での活用：パーティショニング（分割提案） 2.1. Wired Streams の有効化 2.2. LLM によるパーティション分割 3. Streams での活用：プロセッシング（Grok パターン生成） まとめ 参考URL はじめに 先月のブログ、 Elastic Inference Service (EIS) を使った「ベクトル検索」および「生成AIによる回答（RAG）」（実践編） では、EIS を通じ

こんにちは。Amazon Web Services Japan のソリューションアーキテクト、田中 里絵 です。 私は日本全国・業種・業態を問わず様々なお客様を支援する広域事業統括本部の中の、首都圏以外のお客様を支援するチームに所属しています。私たちは 2026 年 4 月〜5 月にかけて、大阪・名古屋・広島・博多・札幌の 5 都市・計 8 回にわたり、「 AWS Local Executive Roadshow 」と題した生成 AI 活用をテーマとしたイ

Elastic がバージョン 9.4 をリリースしました。セキュリティ自動化エンジン「Workflows」の正式版リリースを筆頭に、AI によるルール生成・専門知識モジュール（Skills）・クエリ言語 ES|QL の大幅強化など、幅広い領域にわたるアップデートが含まれています。本記事では注目機能を速報でまとめます。 目次 1. Elastic Workflows が正式版（GA）に 2. Elastic AI Agent に専門知識モジュール「Skills」が登場 3. AI による ES|QL 検知ル

こんにちは、サイオステクノロジーの佐藤です。 今回は、前回のブログでも触れたFoundry IQについて、もう一歩踏み込み、「実際に内部でどのような処理が行われているのか？」という構造面を解説します。 Foundry IQ便利そうだけどどういう仕組みなの？ 内部的な動きってどうなっているの？ という方は是非最後までご覧ください！ なお、Foundry IQの概要やコンセプトに関しては前回の記事をご覧ください。 Foundry IQ は RAGにとっての銀の弾丸となりえるか？【Microsoft Ignit