AIにスライド、全部任せちゃダメなの？ ども！Slidev と Claude Code でスライドを量産してる龍ちゃんです。 前回（第3部） で、色やサイズを CSS変数で縛る話をしました。今回はその続きで、もう一段上の「育てる」話なんですけど、その前にひとつ、最近ふと思うことがあって。 AIにスライド、もう全部任せちゃえばよくないですか？って。 実際、ソースをポンと放り込んだら構成も中身も全部AIがまとめてくれるツール、増えましたよね。資料を要約する・理解するみたいな用途なら、全任せで十分だと思います。

Marp と Slidev、どう使い分ける？ ども！ もともとスライドは全部 Marp で作ってて、そこそこ使い倒した末に Slidev へ移った 龍ちゃんです。 Marp と Slidev は、どっちも Markdown でスライドを書ける 開発者向けのツールです。で、両方を触ったことがある人なら、一度はこう思いますよね。 龍 「結局、 どっち使えばいいの？ 」 僕は両方を Claude Code で使い倒してきました。Marp は 80時間→11時間に短縮した話 を書いたくらい使い込んだし、その上で今

はじめに こんにちは。クラウドエース株式会社の永井です。 AI にプロフィールや専門性を与えて、あたかも別の人物のように振る舞わせる — いわゆる 擬似人格の AI を複数用意したとき、「これ、お互いに議論させたらどうなるんだろう？」と思いました。 そこで、ユーザーが 2 体以上の参加者 AI を選び、1 つのお題について議論させる 機能を実装しました。単一の LLM に「みんなで議論して」と頼むのではなく、会議の役割分担（参加者・司会・ファシリテーター・チェッカー・スライド生成）をそのままソフトウェア構

2026 年 6 月 17 日、 Amazon Bedrock マネージドナレッジベース を発表しました。これは、デベロッパーが所有データを使用してエンタープライズグレードの生成 AI アプリケーションを数分で構築できるようにする新しい機能セットです。エージェンティック AI アプリケーションを構築する組織は、正確かつ迅速で信頼性の高い結果をもたらすために、企業全体のデータへの、セキュアで信頼性の高い最新のアクセスを必要とします。マネージドナレッジベースは、検索拡張生成 (RAG) パイプラインの構築と管

はじめに LLM+RAG。とても効果的な仕組みだと思われるかと思います。 ただ、RAGのデータは私が個別に対応しているタスクのことを知らないし、過去やってきたことも知りません。 なので自分専用のRAGを構築したんですが、思ったより使い勝手が良かったので、同じような状況の人の参考になればと思い、手順/効果をまとめてみました！ ご紹介する環境では VS Code（Copilot Chat）にローカルRAGを繋ぎ、Confluence やローカル環境のファイルを検索して回答に活用させています。 またRAGのソー

img.hatena-fotolife[src="https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/v/vasilyjp/20260616/20260616114500.jpg"] { width: 600px !important; max-width: 100%; height: auto !important; } こんにちは。ZOZO研究所の莫です。ZOZO研究所はZOZOグループが保有するファッションに関する多様な情報資産を活用し、「ファッションを数値

1. はじめに ChatGPTやClaudeのような汎用的なLLMサービスを業務に取り入れる動きが広がる一方、専門業務の現場で本格活用しようとすると、二つの課題にぶつかります。 一つは「生成AIだけでは業務を完遂できず、 […]

Spring Framework上で生成AIとJava/Kotlinの連携を容易にする「Spring AI」の概要を解説します。構造化出力、RAG、Function Callingといった主要機能を紹介し、特にエンタープライズ開発で強力なメリットとなるAPI連携の抽象化に焦点を当て、開発者が低レイヤーを意識せずAIアプリケーションを構築できる利点を説明します。

Data＆Analysis部の稲葉です。 キャディは2026年6月10日(水)〜12日(金)にパシフィコ横浜で開催されたSSII2026（第32回 画像センシングシンポジウム）にプラチナスポンサーとして協賛しました。また、キャディから3名が登壇しましたので、当日の様子をレポートします。 オーガナイズドセッション：産業界における生成AIの利活用 技術動向解説セッション：CADにおけるAI分野の動向と製造業への実適用 インタラクティブセッション 終わりに オーガナイズドセッション：産業界における生成AIの利活

みなさんこんにちは！関西で製造業のお客様を中心に技術支援をしているソリューションアーキテクトの河井です。今年も AWS Summit Japan 2026 の季節がやってまいりました！会場は千葉県の幕張メッセです。今年も製造業向けの展示を出展する予定ですので、ぜひ遊びに来てください。AWS Summit の概要と製造ハイライト展示の見どころは こちらのブログ に掲載していますのでご覧ください。 本ブログではハイライト展示内の Supply Chain ブースの展示について紹介します。今回のブースでは、サプ

アマゾン ウェブ サービス ジャパン（以下、AWS ジャパン）が実施する「 生成 AI 実用化推進プログラム 」は、生成 AI の活用を支援する取り組みです。お客様のニーズに合わせ、生成 AI による価値創出のため戦略策定に取り組む方向けの「戦略プランニングコース」、カスタムモデルによる課題解決に取り組む方向けの「モデルカスタマイズコース」、公開モデルによるビジネス課題解決を狙う方向けの「モデル活用コース」をご用意しております。 その「生成 AI 実用化推進プログラム」の参加者や、GENIAC（Gener

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