サイオステクノロジーのひろです。今回はAzure OpenAIでスキーマに沿ったJSON形式データを出力することをゴールに、以下の目次で解説していきます。 前回の記事はこちら Azure OpenAI入門：モデルのデプロイとpythonからAPIを実行 LLMの構造化データ出力 LLMは流暢で自然な文章を出力することが可能です。学習した膨大なテキスト情報を使い、ユーザの入力(プロンプト)に沿った文章を出力してくれます。 例えばAzure OpenAIモデルに「こんにちは」というプロンプトを渡すと以下のよう

AWS の AI を活用したカスタマーエクスペリエンスソリューションである Amazon Connect 、そのコアに、フローとモジュールがあります。フローはカスタマージャーニーを定義し、モジュールは運用を合理化する再利用可能な要素として機能します。 フローとモジュールに関して、これまで以上に強力で柔軟性があり、保守性を高める 3 つの新機能を発表しました。これらの機能強化により、コンタクトセンターアーキテクトが直面するフローとモジュール間のデータのやり取りの管理の一般的な課題に対処し、コンタクトセンター

はじめに コンタクトセンターの運用チームがよく直面する課題として、従来のアプローチでは日常的な変更を行う際に開発者の支援とコード変更が必要になることによる遅延があげられます。Amazon Connect Data Tables は、管理者がノーコードインターフェースを通じて運用データを管理できるようにすることで、この課題に対処し、一般的なタスクの俊敏性を向上させ、実装時間を短縮します。 このブログ記事では、 Amazon Connect Data Tables を活用してコンタクトセンター運用を効率化する

LifeKeeperの『困った』を『できた！』に変える！サポート事例から学ぶトラブルシューティング＆再発防止策 こんにちは、SCSKの前田です。 いつも TechHarmony をご覧いただきありがとうございます。 LifeKeeperを導入し、システムの高可用性を実現する上で、アプリケーションリソースの保護は非常に重要な要素です。しかし、アプリケーションARKは、その特性ゆえに、設定のわずかな見落とし、予期せぬ通信障害、そしてバージョンアップによる仕様変更など、多岐にわたる要因で『困った』事態に直面する

こんにちは。SCSKの井上です。 運用効率化を実現するためには、収集したデータを適切に可視化し、現状を一目で把握できる仕組みが重要です。New Relicでは、テンプレートを使って簡単にダッシュボードを構築できます。この記事で、New Relicで収集したデータの可視化方法を習得し、運用効率化につながる一助になれば幸いです。   はじめに ダッシュボード機能を活用し、CPU使用率やメモリ、レスポンスタイム、エラー率などの指標をグラフ化し、折れ線グラフで時系列の変化を表示すれば、リアルタイム監視に

はじめに こんにちは。楽楽販売の開発を担当しているuemuraです。 楽楽販売では11月に、初のAI機能をリリースしました。 楽楽販売をご契約いただいたお客様が導入準備をスムーズに進められるように支援する、チャット形式の機能となっています。 プレスリリースはこちら 。 本機能の開発PJは楽楽販売にとって（また私自身にとっても） 初のAI機能開発 、 初のアジャイル×スクラム開発 となっており、新しいこと尽くめでした。 AI機能を開発する難しさもさることながら、アジャイル×スクラム開発にもなかなか苦戦したた

こんにちは、Luup Androidチームの土谷です。 今回は、私たちのチームで採用している静的解析ツール detekt のルール設定について紹介します。 Luupでは「標準機能の活用」と「独自ルールの実装」を使い分け、コード品質を仕組みで守る体制を整えています。 detektについて簡単におさらい detektは、Kotlinプロジェクトのための静的コード解析ツールです。静的コード解析とは、プログラムを実際に実行することなく、ソースコードを分析して問題点を見つける手法のことです。detektは、皆さんの

はじめに 2025年11月にMicrosoft が最新の技術戦略や製品情報を発表する年次テックカンファレンス “Microsoft Ignite 2025” に参加しました。 今回はアメリカ・サンフランシスコの Moscone Center と Chase Center を会場に開催され、周辺は技術イベントとは思えないほど多くの来場者で賑わい、活気に満ちていました。 本イベントでは多岐にわたるアップデートが発表され、全容について日本語でも様々な方がレポートをまとめています。ここでは一例として、当社の寺井の

 株式会社ダイレクトマーケティングエージェンシー （以下、DMA）は、2006年の創業以来、ECビジネス支援エージェンシーとして自社開発にこだわり、ITとBPOソリューションを提供してきました。近年のEC市場では、顧客行動の多様化やチャネルの増加により、データ活用の重要性が一層高まっています。DMAはこうした背景を受け、データレイクおよびAI機能を実装したEC基盤「D-Sales ECクラウド」を開発・提供してきました。 本ブログでは、DMAがAmazon Bedrock AgentCoreを中

この記事は、NTTデータ Snowflakeアドベントカレンダーの24日目です。 1. はじめに：Streamlit in Snowflakeで“作りたいものがすぐ作れる”と実感した話 こんにちは。データマネジメント統括部の田辺です。 今年入社した新卒1年目です。 現在のプロジェクトでは、生成AIにプロンプトを与えて Snowflake 上でファイルフォーマット・テーブル・プロシージャなどの 資材を自動生成する仕組みのトライアルを進めています。 この仕組みでは、Snowflake のテーブルで管理している

はじめに このAdvent Calendarでは、過去に私が書いたテストや品質に関する記事の紹介をします。 本日紹介する記事はこちらです。 掲載日：2015年12月 掲載メディア：slideshare 生成AIによる要約 「わかりやすい日本語を書こう（完全版）」 は、読み手に誤解なく伝わる日本語を書くための実践的なガイドです。主なポイントは以下の通りです。 主語・述語を明確にする、修飾語を遠ざけない、1文を短くするなど、文構造を整える基本技法を紹介。 あいまい語（「適宜」「ちゃんと」「なるべく」など）や、

前回の投稿「AIコーディング：「Vibe Coding」からプロフェッショナルへ」では、AIオーケストレーターへの道のりで「コンテキスト管理」をベストプラクティス#6として紹介しました。しかし、あれは...

こんにちは。テクニカルライターの篠崎です。 aptpod Advent Calendar 2025 の12月24日の記事を担当します。 今年も生成AIの話題を見聞きしない日はありませんでした。 製品ドキュメントの制作を担当している私も、日々の業務にAIを活用する可能性を模索してきました。 例えば、AIに資料を渡して文章を生成してもらったり、見本に沿って書き直してもらったり、テキストを処理するスクリプトを書いてもらったり、いろいろなことをやっています。 しかし、うまくいくこともあればいかないこともあり、期待

この記事は Bitkey Developers Advent Calendar 2025 24日目の記事です。 株式会社ビットキーで データアナリストをしている@bitkey_r_ikutaが担当します。 はじめに 私の所属しているData Platformチームは、ビジネスサイドからのデータ集計依頼に対して、BigQueryでデータ集計用のSQLクエリを作成し、その後の可視化やインサイトの提供につなげています。 このとき、多くの場合3~5つ以上の様々なテーブルを結合して集計する必要があるのですが、毎回「

この記事は CyberAgent Developers Advent Calendar 2025 2 ...