技術ブログまとめ
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はじめに こんにちは、久保です。 本記事ではAWSで利用可能なAIエージェントのサービスを利用して、複数のナレッジベースを元にした回答を実現する方法について紹介します。 AIエージェントは、明確な定義はありませんが、「ユーザーの指示や目標に基づいて、与えられた情報や手段を元に自律的に必要なタスクの計画を作成し、実行まで行う仕組み」と言えるかと思います。 AWSではAIエージェントを実現するためのサービスとしてAmazon Bedrock Agentsと、Amazon Bedrock AgentCore(プ
はじめにこんにちは。プライベートクラウドの開発運用およびOSPO（Open Source Program Office）を兼任している早川です。KubeCon + CloudNativeCon（以下、...
こんにちは。フロントエンドエンジニアの根本です。 LIFULL HOME'Sのプロダクト開発とスポーツ関連の新規事業開発に携わっています。 今回は、PdM兼開発担当として携わった「注文住宅サイトの画像検索機能」について、開発の裏側をご紹介します。 画像検索機能とは？ 開発前の事前調査 AIを活用したプロダクト設計 なぜAI活用に踏み切ったのか AI導入における挑戦と工夫 AIとプロダクトの付き合い方 チームを支えるプロダクトビジョン 今後について 最後に 画像検索機能とは？ この機能は、 プレスリリース
前編のおさらい 前編 となる「事前準備編」では、自動化に必要なツールとして Node.js VSCode Playwright の3つをインストールしました。この後編では、いよいよ自動化にトライしてみたいと思います。 ▼前編はこちら 【第1回・前編】まずはやってみよう – Playwrightを使ったハンズオン（事前準備編） テスト対象とテストケース 今回は、PlaywrightのWebサイトにあるデモ用のTODOアプリ https://demo.playwright.dev/todomvc/#/ を使っ
こんにちは！みなさん、テストしてますか？ この連載では、モダンなE2Eテストの考え方をマスターするために、実践的なハンズオンから始まり、歴史的な背景や理論的な知識、そして実際のプロジェクトで活用するためのベストプラクティスまでを幅広くカバーしていきます。 E2Eテストのアイディアそのものは普遍的なものですが、いざ学ぼうとすると様々な時代のプラクティスが混在しており、どれを取り入れるべきか迷うことも多いと思います。この連載を通じて、現代的で実用的なE2Eテストの知識を体系的に身につけていただければと思います
本記事は SBI生命保険株式会社 狩野泰隆氏から寄稿いただきました。 SBI生命保険は昨今の委託先による大規模情報漏洩事件とデジタルトランスフォーメーション (DX) 時代の帳票システム再構築という課題に取り組んできました。 ■サプライチェーンリスクと BCP を乗り越える内製化戦略 DX が必須となる今日、機密性の高い帳票作成業務には気付きにくいリスクが潜んでいました。このことは、外部委託先で起きた大規模な個人情報流出事故によって明らかになりました。 特に深刻だったのは、委託先から数百万件件以上の個人情
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はじめに こんにちは、デジタルエンジニアリング部の磯野修一です。 今回は生成AIを使ってテスト仕様書のテストケースを作ったので、その手順と気づきを紹介します。
こんにちは、近藤（りょう）です！ 生成AIを業務に導入する企業は急速に増えています。運用を検討する際に課題となるのが、一般的な大規模言語モデル（LLM）の応答制限機能だけでは十分でない点です。 社外秘情報や個人情報の漏洩リスク、組織独自のルール適用、ヘイトスピーチや危険な発言の完全なブロックなど、ビジネスに求められるセキュリティ要件を満たしきれない場合があります。 こうした課題を解決するために提供されているのが Amazon Bedrock Guardrails です。 本記事では、Amazon Bedr
1. はじめに NTT西日本の相浦です。 NTT西日本公式の技術ブログが始まりました。記念すべき第一回ということで、最近の私の「やってみた」を共有したいと思います。 最近よく耳にする AIエージェント 。でも、「結局どういう場面で役立つの？」と思う方も多いのではないでしょうか。 本記事では、自治体業務の一つである粗大ごみ収集申込の受付を例にして、 対話型で申込受付をしてくれるAIエージェント のサンプルを作ってみたのでご紹介します。 作ってみて気づいた工夫ポイントや「ここは意外と難しい」というところも交え
ごあいさつ 皆様はじめまして、NTT西日本グループのエンジニアによる公式技術者ブログ「NTT WEST Engineers' Blog」をご訪問いただきありがとうございます！運営の平田です。 NTT西日本グループ各社には、クラウド、AI、セキュリティ、データサイエンス、ネットワーク、サーバ、アプリケーション、電気通信、無線など、幅広い分野のエンジニアが多数在籍しており、日々の業務や自己研鑽を通じて多くの知見が蓄積されています。これまで、そうした知見を社外に発信する機会は限られていましたが、「社外へアウ
G-gen の菊池です。当記事では Looker の Dashboard Explore を使用して、モデルがどのダッシュボードで使用されているか確認する手順について解説します。 はじめに Lookerとは Lookerの構成要素 System Activity とは 環境説明 LookML Looker ダッシュボード Dashboard Explore でのモデル利用状況確認手順 Dashboard Explore の選択 ディメンションの選択 ユーザー名でフィルタ ビジュアリゼーションの指定 並び順
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こんにちは。Findy Tech Blog編集長の高橋（@Taka_bow）です。 この記事は 自慢の作業環境を大公開シリーズ の第7弾になります。今回も、3名のエンジニアの作業環境を紹介します！ 今回最初にご紹介するのは、Team+開発部の鄭さんです。 ■ 鄭さん / Team+開発部 / バックエンドエンジニア ■ Team+開発部・ROI①チームの鄭智允です。 今年5月にファインディにジョインし、直近ではCopilot Reportとコーディングタスク分析の開発を担当しました。 基本的にはフルリモー
Google Cloud Next Tokyo '25 に登壇しました！ 2025/8/5から2日間にわたって開催されたGoogleのクラウドテックカンファレンスである Google Cloud Next Tokyo '25 に、マイナビから4名、セッション登壇者として参加しました。 改めまして、ご来場くださった皆様、本当にありがとうございました。 マイナビエンジニアブログ／イベント登壇情報： 【イベント登壇のお知らせ】8/5～8/6開催／Google Cloud Next Tokyo 202