株式会社AI Shift(株式会社サイバーエージェントグループ) の技術ブログ

3行で始める文章検索 ― txtai入門

こんにちは AIチームの戸田です 今回は文章検索をひとつのパッケージで実現できる txtai を紹介したいと思います。 LLMは強力ですが、手元の社内資料や議事録などの固有データに関する質問には回答することができません。そこで重要になるのがRAG(Retrieval Augmented Generation)です。 固有データを検索し、関連コンテキストを取り出してPromptとしてLLMに渡すことで、固有デ

2025年 AIエージェント元年を振り返る〜AI駆動なビジネスプロセスへの変革と実践〜

※アイキャッチ及びブログ内の画像はNano Banana Proで生成 ============================================ こんにちは、AI Shift、CAIO(Chief AI Officer)の友松です。 この記事は AI Shift Advent Calendar 2025 の25日目、最終日の記事です。 AI Shiftではソリューション事業として、各企業様に AIエージェントに関連したAI活用戦略の立案から構築、運用までを一気通貫で支援 しています。また社内でも「AI

Forward Deployed Engineer(FDE)とは?お客様の業務改革を技術でリードするエンジニアの実像

こんにちは、AI ShiftのLinです。 この記事は AI Shift Advent Calendar 2025 の24日目の記事です。 Lead Forward Deployed EngineerのLinです。東京側のFDEチームと沖縄のAI Operationチームをリードしています。 この記事の要約 この記事では、Forward Deployed Engineer(FDE)という職種について紹介します。FDEは、お客様の業務に最も近い場所で働くエンジニアです。技術とビジネスの両面から課題解

Forward Deployed Engineer(FDE)職はじめました

こんにちは。 AI Shift CTOの 青野(brn) です。 本記事は AI Shift Advent Calendar 2025 23日目の記事です。 今回はAI ShiftのForward Deployed Engineer職についてです。 あらたに私が直接統括する組織としてFDEを新設しました。 FDE職はにわかに注目され始めていますが、一体何故設立する必要があるのか、従来のSIとの違い。 それを説明できればと思います。 ちなみに以前は https://www.ai-shift.co.

【promptomatix】LLMのベンチマークスコアを7分、100円であげる

本記事は AI Shift Advent Calendar 2025 22日目の記事です。 はじめに こんにちは、AIチームの村田( @em_portero )です。 LLMを使用することが日常となり、誰しもよいプロンプトを書くことを考える機会が増えているのではないでしょうか。また、 Dia browserのskills や各種コーディングエージェントのカスタムプロンプトなど、あるプロンプトを繰り返し使うことも多いかと思います

2種類のS3バケットをナレッジDBとして活用する

こんにちは、AIチームの干飯( @hosimesi11_ )です。 この記事は AI Shift Advent Calendar 17日目の記事になります。今回は、ナレッジDBとして使用して2種類のS3バケットを使用し、高コスパなチャットシステムを作成しました。本記事で扱ったコードは こちら で公開しています。 はじめに 生成AIのプロダクトへの組み込みが増えるにつれて、検索システムの重要性も高まっています

Langfuse セルフホストでハマったポイントをまとめてみる

こんにちは、AI チームの長澤 ( @sp_1999N ) です。 この記事は AI Shift Advent Calendar 2025 の16日目の記事です。 弊社サービスの AI Worker Platform では AI エージェントの監視基盤として Langfuse を採用しています。 Langfuse をはじめとしたエージェント監視基盤については、 こちらの記事 でまとめておりますので、よければご覧ください。 さて、この記事では Langfuse を (GKE で Helm depend

1年振りに最新のSpeechLLMで音声データからのエンティティ抽出の検証

こんにちは、AIチームの杉山です。 本記事は AI Shift Advent Calendar 2025 15日目の記事です。 昨年のAdvent Calendarでは、 OpenAI gpt-4o-audioを用いた音声データからのエンティティ抽出の検証 という記事を執筆しました。 当時はまだ gpt-4o-audio-preview というプレビュー版のみでの検証でしたが、音声認識(ASR)を介さずに直接音声からエンティティ(ex. 店舗予約に必要な店舗名や商品

オペレーターの「暗黙知」をLLMで言語化する: 「SPUR」を用いた応対品質ルーブリックの自動構築

こんにちは、AI Shiftの東( @naist_usamarer )です。 この記事は AI Shift Advent Calendar 2025 の12日目の記事です。 今回の記事では、ユーザー満足度測定のための評価項目(ルーブリック)をLLMによって自動構築する手法「SPUR」を紹介し、その手法を拡張してオペレーター応対の評価項目の言語化を試みました。 論文紹介: Interpretable User Satisfaction Estimation for Conversational Systems with Large La

Agent Development Kit の Visual Builderを試して、プロンプトから設計の要点を学ぶ

こんにちは、AIチームの二宮です。 本記事は AI Shift Advent Calendar 2025 11日目の記事です。 今回の記事では、Agent Development Kit(ADK)のVisual Builderを実際に試してみました。このツールを用いたエージェントの構築を通じて、Visual Builderのプロンプトから学べることをまとめてみます。 Agent Development Kit(ADK)とは ADKは、Googleによって開発されたオープンソースのエージェント構

音声対話AIの性能をどう測る?Realtime API評価ベンチマークの解説と日本語での検証

こんにちは、AIチームの大竹です。 この記事は AI Shift Advent Calendar 2025の8日目の記事です。 2024年10月、OpenAIが発表した Realtime API は、音声入出力をリアルタイムで処理できるAPIとして大きな注目を集めました。音声から音声への一気通貫した処理(Speech-to-Speech)が可能になることで、ボイスボットや音声対話AIアシスタントの可能性が一気に広がったのは記憶に新しいとこ

企業向けスライド生成AIエージェントをPythonとGPT5で作ってみた

こんにちは、AI Shift AI Solution事業部 Forward Deployed Engineer(FDE)の若泉です。 この記事は AI Shift Advent Calendar 2025 の6日目の記事です。 はじめに ここ最近、資料作成AIが次々と登場しています。 「文章入れたら、もうスライドになる」が当たり前になりつつある一方で、提案資料を作る側としてはこう思うこともあります。 テンプレはウチの会社のやつ使いたい 提案資料には“

Ouroの中間ステップをデコードしてみる

こんにちは AIチームの戸田です この記事は AI Shift Advent Calendar 2025 の5日目の記事です。 今回はByteDanceの出した新しいLLMアーキテクチャ、 Ouro の中間ステップをデコードしてみたいと思います。 Ouro https://huggingface.co/ByteDance/Ouro-1.4B OuroはReasoning、つまり思考部分をモデル内部のループ構造で行ってしまおう、という試みから生まれたモデルです。 従来のLLMでは、このReasoning

【社内実践】「AI Crazy Shift」で組織はどう変わったか? PM業務30%削減の舞台裏とカルチャー変革

こんにちは、AI Shiftの鉢呂です。 この記事は AI Shift Advent Calendar 2025 の3日目の記事です。 弊社は約2年間、生成AIの急速な進化とともに新たな働き方を模索し続けてきました。そして今年、グローバルAIカンパニーとして本格的にAIエージェント領域へ参入し、ミッションとバリューを刷新しました。 「人とAIの協働を実現し、人類に生産性革命を起こす」 これが私たちの新

生成AI推進者が持つべき3つの心構え

こんにちは、AI Shift AIエージェント事業部 チーフエバンジェリストの及川( @cyber_oikawa )です。 この記事は AI Shift Advent Calendar 2025 の2日目の記事です。 AI Shiftの生成AIリスキリング事業がスタートしてから約2年弱、様々な企業での生成AIを社内推進の事例をご支援させていただきました。 その中で、社内推進が進んでいる企業と進んでいない企業にはどんな差があるのかが見