あなたができるようになること

💡 0. はじめに ソフトバンクグループとOpenAIのJVであるSB OAI JapanでSoftware Engineer(SWE)として働く香取(@sboai_katori)です。 今回はOpenAIからリリースされたCodexアプリを使ってみたので、その便利さをご紹介したいと思います！ 対象読者 Codexアプリに興味がある方 AI駆動でのシステム開発に興味がある方 記事を読むメリット Codexアプリの特徴を理解できる Codexアプリを用いてAI駆動開発の流れが理解できる 👩‍💻 1. Cod

はじめに：AIと業務システムをどうつなぐか 生成AIやAIエージェントの活用が進む一方で、「AIを業務システムとどう連携させるか」は、依然として難しいテーマです。 単にチャットベースでLLMに問い合わせるだけでなく、AIエージェントが業務データを参照し、判断し、自律的に成果物を生成するためには、AIと既存システムの間に適切な接続構造が必要になります。 iPaaSである MuleSoft は、従来からシステム間連携の基盤として利用されてきましたが、近年は生成AIとの連携を意識した機能拡張が進んでいます。本記

人間とAIが共創する「Agentic Workplace」 初日はマウンテンビューのGoogleキャンパスにて、USのGoogle Workspace製品マーケティング担当者やGTM戦略担当者から日本のパートナー向けクローズドトレーニングを受講しました。ここで語られたGoogle WorkspaceとGeminiの進化は、まさに働き方のパラダイムシフトを予感させる圧倒的な内容でした。

なぜ、今「ハッカソン」なのか？「一人で悩む」を「みんなで突破」に 「便利そうなのはわかっているけど、日々の業務に追われて触る時間が作れない…」

改めてGoogle Workspace Studioとは何か？ Workspace Studioは独立した業務を一つのフローとして自動化できる

はじめに 2025年5月、dbt Labs から新しい実行エンジン dbt Fusion のpublic beta がリリースされました。現在はGA（General Availability）に向けた動きも進んでいます。 dbt Fusion による実行速度の向上やSQLの理解力強化については、すでに多くの場で紹介されていますが、個人的にはデータ分析基盤の拡張において避けて通れない「ELTパイプラインの変更」への寄与に着目しています。 そこで本記事では、dbt Fusion が提供する変更関連の機能に絞り

はじめに 昨今、「マスタデータマネジメントの必要性」ということが巷で話題にあがっています。 曰く、「経営判断のスピードと質を高めるため」 曰く、「データ起点の成長戦略（DX・AI）を可能にするため」 曰く、「グループ経営・事業拡大のスケーラビリティを確保するため」 曰く、「IT投資・業務コストの無駄を構造的に削減するため」 など、さまざまな理由が取りざたされています。 これらはいずれも正しいことと言えますが、こうした理由については、様々な本や記事に多く紹介されています。 また、「世界のMDM市場規模は、3

はじめに はじめまして。NTTデータでデータサイエンティストを務めております池野です。 本記事では、DataRobot の生成AIを活用したアプリケーションである「データと会話する」エージェントを使って、商品の売り上げデータをインプットに、対話的に商品の需要傾向を確認する方法や、その使用感をお伝えしたいと思います。 DataRobotとは DataRobot社は、AIに対するユニークなコラボレーション型のアプローチによってユーザーをAIサクセスに導くバリュー・ドリブン AIのリーダーです。 https:/

本記事は 2026 年 2 月 3 日 に公開された「 AI agents in enterprises: Best practices with Amazon Bedrock AgentCore 」を翻訳したものです。 本番環境で使える AI エージェントを構築するには、開発ライフサイクル全体を通じた綿密な計画と実行が欠かせません。デモで印象的なプロトタイプと、本番環境で価値を提供するエージェントの差は、規律あるエンジニアリングプラクティス、堅牢なアーキテクチャ、そして継続的な改善によって生まれます。

はじめに 今回は機械学習プラットフォーム「DataRobot」のデモ紹介記事として、フィルム製品製造時の不良発生に影響する要因分析についての活用事例を紹介します。 DataRobotについて DataRobot社は、AIに対するユニークなコラボレーション型のアプローチによってユーザーをAIサクセスに導くバリュー・ドリブン AIのリーダーです。 https://www.datarobot.com/jp/ DataRobot社の製品であるDataRobotは、10年以上にわたってユーザーの自動機械学習（Aut

こんにちは、プロダクト部 部長の稲垣です。（自己紹介やこれまでのキャリアについて↓をご覧ください。） tech-blog.rakus.co.jp 以前は自社の戦略について書きましたが、今回は視点を変えてみます。 これまで大手・ベンチャー・外資など様々な企業で社内システムに触れてきたユーザーとしての経験、そして現在バックオフィス系SaaSに携わっている提供者としての知見。 これらを踏まえて、自分なりに整理してみました。 目次 はじめに：SaaSの普及と、残された「巨大な壁」 第1章：前提となる「企業の基幹シ

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。

Function Calling → MCP → MCP Apps の進化を「秘書」で理解する ども！龍ちゃんです。 今回は「 AIが道具を使えるようになった歴史 」を紹介します。Function Calling、MCP、MCP Apps という3つのキーワードを押さえておけば、AIエージェントの進化がスッキリ理解できるようになります。 技術的な詳細よりも「 なぜこの技術が生まれたのか 」という背景を重視して、できるだけ分かりやすく説明していきます。 この記事はLTで発表した内容をベースにしています。 動

本記事の対象者 DataRobot上でデータ加工（結合、値置換、フィルタリング、列削除、特徴量生成など）がしたい方 Snowflake等の連携ではなく、ローカルのファイル(Excel/CSV)をアップロードして加工したい方 はじめに 本記事ではDataRobotというソリューションを使ってデータの加工を実施できる「ラングリング」機能を紹介します。 データ分析を進めるうえで、「分析可能なデータを用意する」ことに対して、手元でExcelやプログラム(Pythonなど)、加工に特化したソリューションを活用し成形