はじめに DatabricksのAI Assistantは、コード生成・リファクタリング・エラー解消支援など、ノートブック上での開発作業を幅広くサポートしてくれる生成AIベースの機能です。 これまではノートブック内の単一セル単位でのサポートが中心でしたが、2025年8月のアップデートでノートブック全体を対象とした解析・提案が可能になり、さらにシステムプロンプトによる事前条件設定にも対応しました。 アップデートの概要 ノートブック全体のチェック機能 これまでのAI Assistantは、特定セルのコードやM

SHIFT コーポレートプラットフォーム部のはるです。

こんにちは！「 SHIFTグループ技術ブログ 」編集部です。 お役立ち記事を発信していますので、ぜひご注目ください！！ 本ブログは、IT技術だけでなくSHIFTグループのあらゆる知見やノウハウを広義の“技術”とし、入社歴や部署の垣根を超えて従業員が公式ブロガーとして記事を執筆しています。

SHIFT Salesforceグループの汪（オウ）です。

はじめに 竹本） こんにちは、株式会社ユーザベース Biz System Management Teamの竹本（あだ名：たけたけ）です！ 僕は、ユーザベースでSalesforceを中心に周辺ツールのアドミン／デベロッパーだったり、セールス領域のシステムリードを担当しています。 今回のブログでは、同チームメンバーのしかさんと一緒に、ユーザベースのSalesforce環境の変遷をご紹介できればと考えています。 石川） こんにちは、株式会社ユーザベース Biz System Management Teamの石川

セールスフォースを活用した営業改革の必要性 セールスフォースは、世界No.1のCRMツールとして、現代の営業活動において不可欠な存在となっています。特にSales Cloudは、営業活動の履歴や進捗、顧客情報を一元管理することで、営業担当者が必要な情報に迅速にアクセスし、チーム全体での情報共有も容易になっています。 しかし、セールスフォースを導入しても、そこに日々蓄積されている膨大なデータが必ずしも十分に活用されているわけではありません。営業活動の現場では、依然として「経験と勘」に頼った意思決定がなされる

Watchy が実践するAI活用 はじめに 👋 こんにちは。スタメンでソフトウェアエンジニアをしている yunboo です。 AI 技術の急速な発展により、プロダクト開発の現場も大きく変わろうとしています。しかし、単純に AI ツールを導入するだけでは、その真価を発揮することは難しいものです。 この記事では、私たち Watchy が実践している、AI 活用によるワークフロー改善について紹介します。プロダクト開発における根本的な課題を解決し、AI を「使用する」だけでなく「活用する」ためのアプローチをお伝え

初めに こんにちは！ KINTO テクノロジーズ、AI ファーストグループの nicepear と AlexQ です！ AI ファーストグループは、生成 AI の活用推進、ユースケース開発、技術調査、PoC、教育研修など幅広く活動している横串組織です。 今回我々は、AWS Bedrock AgentCore のエージェントを AWS のマネジメントコンソール経由でデプロイしてみたので、その経験を共有できればと思います。 AWS Bedrock AgentCore とは AWS Bedrock AgentC

はじめに 本ブログは、株式会社丸千代山岡家と Amazon Web Services Japan が共同で執筆しました。 みなさま、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの本田・大久保です。 株式会社丸千代山岡家 様(以下、山岡家) では、 券売機から注文情報が自動的に厨房のタブレットに連携され調理が開始できるタイマーアプリとして「ゆで麺タイマー」を 2019 年より開発し、従業員の早期戦力化や体験向上といった課題解決にアプローチしています。 2025 年 6 月 25 日 ~ 6 月 26 日に

はじめに

null の扱いとパーセント表示を検証してみた

Hello Hello, I'm hayashi-d1125, I joined the company in February 2025! In this article, I asked our new joiners from February 2025 to share their initial impressions after joining. I've compiled their thoughts here. I hope this content proves help

はじめに Databricksビジネス推進室の下山です。 リアルタイムデータ処理やイベントストリーミングがますます注目される昨今、「Apache Kafka × Databricks」という構成を試してみたい方も多いのではないでしょうか？ 本記事では、Apache KafkaのAmazon Web Services（AWS）マネージドサービスである Amazon MSK を構築し、EC2上のKafkaクライアントからメッセージを送信し、Databricksクラスタにてメッセージを受信する一連の流れをご紹介

わずか数年で、 基盤モデル (FM) は、ユーザーのプロンプトに応じてコンテンツを直接作成するために使用されるものから、現在では AI エージェント を強化するものへと進化しました。AI エージェントは、限定的な人間による監視を使用しながら、ユーザーが定義した目標の達成を目指して、FM を使用して推論、計画、実行、学習、適応する新しいクラスのソフトウェアアプリケーションです。エージェンティック AI のこの新しい波は、エージェントが他のツールやシステムと接続する方法を簡素化する、 Model Contex

はじめに 先日、dbt Cloudのローコード開発機能「dbt Canvas」（旧名称「dbt Visual Editor」）のGAを記念して、dbt Canvasを使ったモデルの作成や編集方法についての記事を投稿しました。 dbt Canvasは、GUIによる直感的な操作で、ローコードでモデルを作成・編集できる機能です。 dbt Canvasで作成したコードを後から手動で修正するケースを考えると、自動生成されるSQLを理解しておくことは非常に重要です。 本記事では、dbt の基本的な知識があり、dbt