MetaのLlama 4モデルがAmazon Bedrockでサーバーレスで使用可能になったことを伝えています。 最新のAIモデルLlama 4 Scout 17BとLlama 4 Maverick 17Bは、Amazon Bedrockでフルマネージドサーバーレスオプションとして利用可能になります。 AWSのAIモデルを活用した開発者やエンジニアを対象とした記事です。
Palmyra X5 および X4 基盤モデルが Amazon Bedrock で利用可能に。 - エンタープライズ向けに設計された、大規模言語モデルです。 - 高度な推論機能と信頼性を備えています。 - 金融、ヘルスケア、小売、テクノロジーなどの業界に適用可能です。
AWSの今週のリリース情報をまとめた記事です。 Amazon Q Developer、Amazon Cognito、Amazon Bedrockなどの新機能やアップデート、セキュリティ強化、IPv6サポートの追加など、幅広いAWSサービスの最新動向を紹介しています。 AWSのサービス利用者や、AWSに関する技術的な知識を深めたい方に向けた記事です。
生成AIとAPI開発に関する記事です。 ソフトウェア開発チームの人々を対象としています。 AIの活用に関心がある人にもおすすめです。
Google Cloud Next '25 の発表内容のまとめです。Google Cloud Next '25 では、AI、データクラウド、インフラストラクチャ、セキュリティ、Google Workspace など、幅広い分野で 229 件の発表が行われました。最新AIモデルや機能強化、新しいインフラストラクチャ、そして企業事例が紹介されています。このイベントで発表された新機能やサービス、導入事例は、AI開発者、データ分析者、Google Cloudプラットフォームを利用する企業のエンジニアやリーダー層向けです。
AI 主導の自律型エージェント時代におけるデータ分析の最新動向。Google CloudのBigQueryとLookerを活用したイノベーションが、データ分析の効率と精度を高める。 データエンジニア、データサイエンティスト、ビジネスユーザーなど、あらゆる役割のユーザー向けのAIアシスト機能とエージェントエクスペリエンスを提供。 非構造化データの処理、高度な分析、そして自律的なデータ基盤の構築を強化。データサイエンティストやアナリスト、そしてビジネスユーザーに大きな利便性をもたらす。対象読者：データサイエンティスト、データエンジニア、ビジネスユーザー
AWSの生成AIイベントに関する記事です。 5月に開催される7つのイベントの概要と見どころを紹介しています。 AIエージェント、Coding Agent、Amazon Bedrockなどの最新技術に関するイベントで、開発者や企業関係者を対象としています。
この記事は、Azure AI Foundryの最新情報、特に2025年4月リリースのモデル、エージェント、ツールについてまとめたものです。 主に、Azure AI Foundryプラットフォームを利用する開発者、エンジニアを対象としています。 LLMや生成AIを活用したアプリケーション開発に関心のある方々、そして、安全で信頼性の高いアプリケーション開発を目指している方々にとって参考になる情報が満載です。
概要: ウェブサイトのアクセシビリティをAIで自動分析する方法について解説しています。ヨーロッパのアクセシビリティ法やドイツの障害者差別解消法の施行を前に、デジタルアクセシビリティが必須となっています。AIツール（Semantic Kernel、OmniParserなど）を活用することで、ウェブサイトのアクセシビリティの改善を効率化できる可能性を示した実証実験結果を公開しています。 対象読者: ソフトウェア開発者、AI技術者、ウェブサイトのアクセシビリティ改善に関心のある方 記事内容: ウェブサイトのアクセシビリティの重要性、AIを活用したアクセシビリティ分析の方法、具体的なツールとアーキテクチャ、結果の活用方法など、技術的な詳細に焦点を当てた解説です。実証実験に基づいた内容で、開発プロセスでの活用を想定しています。
この記事は、Model Context Protocol (MCP)における間接的なプロンプト注入攻撃への対処法について解説しています。攻撃手法とその種類、対策方法（プロンプトシールド、サプライチェーンセキュリティ）について、具体的な例を交えて説明しています。AIシステムの開発者やセキュリティ担当者、エンジニアを対象としています。このブログ記事は、AIシステムのセキュリティリスクを理解し、適切な対策を行うために役立ちます。
- Microsoft Copilot Studio の機能拡張であるModel Context Protocol (MCP) について解説する記事です。 - 外部ツールやデータソースを統合し、AIエージェントの機能を強化する方法を、具体的な例を用いて解説しています。 - AIエージェント開発者、プラットフォームエンジニア、SRE、インフラエンジニアなど、Copilot Studioを活用するエンジニアを対象とした記事です。
- Google Cloudのネットワーキングに関する最新のアップデートを紹介する記事です。 - AIモデルのトレーニングや推論、サービス提供のためのネットワークの重要性を強調しています。 - Google Cloudのネットワーク製品とソリューションのイノベーション、そして、それらがAI時代に対応するための機能強化について解説しています。
- 要約: AIエージェントの構築方法、特にSemantic Kernelを用いた実用的なガイドを紹介する記事です。動画をブログ記事に変換するAIエージェント「SemantiClip」の構築例を通して、Semantic KernelのProcessとAgentフレームワークを活用したAIエージェント開発を解説しています。 - 誰向け: AIエージェント開発に関心があり、Semantic KernelやAzureなどの関連技術を用いて、実用的なアプリケーションを構築したい開発者。 - 詳細: AIエージェントの構築方法、課題、解決策、Semantic Kernelを使った具体的な例を解説。動画からブログ記事を生成するアプリの開発例を元に、手順とコード例を示し、ローカルとクラウドのAIモデルの統合方法も説明しています。
概要: 中国の西安交通・リバプール大学が、Microsoft Dev Box を活用して、AI とデータサイエンスの分野における実践的な学習を強化する方法についての記事です。 対象読者: AI やデータサイエンス分野の教育機関、大学関係者、IT リーダー、開発者 教育における実践的な学習方法の改善に関心のある方々 Microsoft Dev Box の導入や活用方法に興味のある方々
ABEMAのコンテンツ制作を最適化する、AIとクラウド映像編集システムに関する記事です。 SNSへの流入促進を目的として、スポーツの切り抜き動画やニュース記事の作成方法について解説しています。 AIを活用した効率的なコンテンツ制作に興味のあるマーケターや、動画制作に関わる方々を対象とした記事です。
北朝鮮が生成AIを活用して、技術者として偽装し、不正にリモート勤務契約を結ぶキャンペーンについて、Oktaの調査結果をまとめた記事です。記事は、北朝鮮の代理人が生成AIサービスを利用し、履歴書やカバーレターの作成、面接対策、応募の最適化など、あらゆる段階で候補者を偽装する手法と、その背後にある目的について詳しく説明しています。さらに、これらの不正な活動に関与する仲介者が利用するAIツール、その機能、そしてリスク軽減策についても記述しています。 **誰向けの記事なのか** * セキュリティエンジニア * プラットフォームエンジニア * バックエンドエンジニア * 機械学習エンジニア
AI駆動開発エージェントDevinの使い方を解説する記事。 開発環境、アカウント設定、Devinへの指示、上手くいった/行かなかった例、Devinの使いどころを説明する。 主に、AI開発エージェントを使い始めたばかりのエンジニアや、開発チームのマネージャー向けの記事。
Google Cloudがハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）向けの新しいマシンタイプH4D VMを発表しました。 HPCワークロードの最適化とパフォーマンス向上に焦点を当てています。 Google CloudのHPCサービス利用者、特に製造、気象予報、医療等の分野でHPCを活用する企業や研究機関に有益な記事です。
概要: Looker にAIを活用した視覚的な会話型データ探索と継続的インテグレーションが追加されました。 この機能は、Google Cloud Next ‘25 で発表されました。 データ分析とデータ探索をより強力にするためのアップデートです。 対象読者: データサイエンティスト、ビジネスインテリジェンス担当者、データ分析担当者、エンジニア
Google Cloudの次世代グローバルネットワークは、Gemini時代のAIワークロードに対応するために進化を遂げている。AIの活用拡大に伴うネットワークの課題、スケーラビリティ向上、信頼性の確保、セキュリティ強化、運用効率化などがテーマとなっている。ネットワークエンジニア、SRE、アーキテクト、テックリードなど、Google Cloudのネットワーク関連のエンジニアや技術リーダーを対象とした記事である。
- Ruby のオートマトン学習ライブラリ Lernen についての記事です。 - RubyKaigi 2025 で発表された内容を紹介しています。 - Ruby を用いたオートマトン学習に興味のある開発者やデータサイエンティストを対象としています。
マイクロソフトストアアシスタントは、Azure OpenAI、Semantic Kernel、リアルタイムページコンテキストを活用したチャットボットです。従来のルールベースのボットと比較して、Microsoft製品群全体（Surface、Xbox、Microsoft 365、Azure、Dynamics、Power Platform）を理解し、適切な担当者に引き継ぐ機能を実現しています。 この事例は、大規模言語モデルとSemantic Kernelを活用した、高度なカスタマーサポートシステム構築の成功例です。 AIを活用したカスタマーサポートの最適化に関心のあるエンジニアやプロダクトマネージャー、マーケターの方々向けの記事です。
AWSジャパンが開催した生成AIに関するイベントのレポートです。 企業の生成AI活用事例、最新の動向、そして2025年度の生成AI実用化推進プログラムについて解説しています。 生成AIをビジネスに活用したい企業、または最新の生成AI技術を知りたい方に向けた記事です。
- Pixtral Large, a new multimodal model from Mistral AI, is now available on Amazon Bedrock. - This article is for AWS users and developers interested in using generative AI, particularly those working with multimodal data. - The article explains the features and use cases of Pixtral Large, showcasing examples like generating SQL code from ER diagrams and analyzing chart data.
AIワークロード向けの高性能ストレージのイノベーションに関する記事です。Google Cloudの新しいストレージソリューション、Rapid Storage、Anywhere Cache、Google Cloud Managed Lustre、Storage Intelligenceについて解説しています。これらのソリューションは、AIモデルのトレーニングや推論を高速化し、コストを最適化することを目的としています。記事は、エンジニアやアーキテクト、データサイエンティスト、SRE、インフラエンジニアなど、AI関連のシステムを設計・構築・運用に関わる方々を対象としています。
概要: GitHubのAIコードレビュー機能(Gemini Code Assist for GitHub)を使ったレビュー方法を解説する記事です。 ギャル風のレビューコメントを出力するようにカスタマイズする方法を紹介しています。 エンジニアや開発者向けの記事です。
故人再現AIに関する記事です。 AI技術を用いた故人の再現は、弔いの場をどのように変えていくのでしょうか。 テクノロジーと弔いの融合というテーマで、一般の方向けの記事です。
要約: 大規模ライブラリの移行をAIで効率化する手法について解説。AIを活用することで、人間はミスを減らし、より高度なタスクに集中できるようになる。 対象読者: インフラエンジニア、データベースエンジニア、機械学習エンジニア、バックエンドエンジニア、プロジェクトマネージャー、プラットフォームエンジニア。 記事のポイント: AIを活用した大規模ライブラリ移行の具体的な方法論とそのメリット、注意点について解説します。
Amazon Bedrock Data Automation を用いたコンテキスト広告向けビデオインサイト自動抽出方法について解説した記事です。動画広告の最適な挿入タイミングや視聴者との関連性の向上に焦点を当て、生成AIを活用した自動化ソリューションを紹介します。AWS Machine Learning Blog の記事を翻訳したもので、ビデオコンテンツの分析、広告配置の最適化に興味のあるマーケターや広告担当者、技術担当者の方々を対象としています。
12月入社メンバーの紹介記事。 新入社員の業務内容、所属チーム、入社時の印象、現場の雰囲気、ブログ執筆の感想などを、各メンバーが記述しています。 新卒採用やKINTOテクノロジーズに興味のある方、社員の働き方を知りたい方に向けて書かれています。
GitHub Copilotに関する記事です。 2025年4月時点での情報で、AI開発効率向上のための機能や設定のTipsを解説しています。 AI開発者、エンジニア、開発チームマネージャーなど、GitHub Copilotを活用する開発者向けの記事です。
Google Cloudが、Next '25で発表された公共部門向けの新技術やイノベーションを紹介しています。 記事は、AI、セキュリティ、生産性向上に焦点を当てたGoogle Cloudの最新技術を、公共機関のニーズに合わせて解説しています。 公共部門の従業員や関係者に向けて、Google Cloudのソリューションとその活用方法について詳細に説明しています。
BigQuery の最新情報と、データと AI を統合する自律型プラットフォームとして進化した現状について解説されています。データサイエンティストや、データ分析に関わるエンジニア向けの記事です。Gemini の活用や、非構造化データへの対応、オープンデータレイクハウスの促進といった最新の機能が紹介されています。
AI時代にエンジニアの役割がどのように変化していくのかを、社外CTOの広木大地氏にインタビュー形式で掘り下げていく記事です。 AIの発展がエンジニアの仕事に与える影響を考察し、その変化に対応していくための戦略やスキルを提示することを目指しています。 AI時代におけるエンジニアの役割の変化と、その対応策を理解したいエンジニアや、AI技術の動向に関心のある方々を対象としています。
Google Cloud の Vertex AI Search と生成 AI（Gemini を使用）が FedRAMP High 認証を取得したニュースです。 今回の認証取得は、ミッションクリティカルなアプリケーションに最先端の AI と堅牢なセキュリティを提供する Google の取り組みを強化します。 連邦政府機関向けに、安全で高性能な AI サービスを提供することに焦点を当てた記事です。
概要: .NETを用いたローカルAI開発のためのWindowsアプリケーション、AI Dev Galleryの紹介記事です。様々なAIモデルの実験、活用、実装を容易にするための機能が豊富に提供されています。 対象読者: .NET開発者 AI開発者 AIモデル活用に興味のある方 記事の内容: AI Dev Galleryの概要、機能、使い方、そして.NETにおけるAI開発のベストプラクティスや関連技術について解説する記事です。
Azure Cosmos DB Conf 2025のイベントレポートです。AI、アプリケーション、スケーラビリティをテーマにしたイベントのキーノートスピーチやセッション、顧客事例などが紹介されています。 Azure Cosmos DBを活用したAIアプリケーション開発、リアルタイム分析、コスト最適化、オープンソースツール、ハイブリッド検索、ベクトル検索、データセキュリティといった幅広い技術トピックが取り上げられています。 開発者、アーキテクト、データプロフェッショナルなど、Azure Cosmos DBコミュニティに関わる方々を対象としたイベントです。
2025年4月22日に開催されたイベントでの発表資料です。 AIワークフローのチューニングを効率化するための工夫について解説されています。 LLMアプリケーション開発に興味のある方におすすめです。
- dbtを利用したデータモデル開発プロセスで、AI搭載エディタCursor Editorを活用し、dbtモデル開発の速度向上と自動化を図った事例を紹介しています。 - dbt model開発の定型作業をAIで自動化することで、開発者の負担軽減と効率化を目指す事例です。 - データエンジニアやデータサイエンティスト、またはdbtに関わるエンジニア向けの解説記事です。
初代プレステで『神』になろうとした男。機械学習で生命創造を試みた『がんばれ森川君2号』『アストロノーカ』開発者の苦悩と野望。 機械学習技術を用いたゲーム開発の試みと、その過程での苦労や意欲に焦点を当てた記事です。 ゲーム開発者や、機械学習に興味のある人に向けて書かれています。
**要約:** MicrosoftのPlaywright MCPサーバーとSemantic Kernelを使用して、AIアプリを構築する方法を説明する記事です。AIアプリにWeb検索機能を追加するために、MCPサーバーを利用する方法や、ステップバイステップで構築方法が示されています。 **対象読者:** - .NET開発者 - AIアプリ開発者 - Azureプラットフォームを利用する開発者 - Semantic KernelやMCPに興味のある開発者
この記事は、Azure Cosmos DBを用いたベクトル検索を、10億個のベクトルデータセットまでスケーリングする方法について解説しています。記事は、パーティショニング戦略、データインジェクションの最適化、クエリ遅延の削減といった実践的な方法論を提示し、大規模なベクトルインデックスの設計、最適化、測定手順を示します。 Azure Cosmos DBベクトル検索の最適化に興味のある、機械学習やデータベース関連のエンジニアやアーキテクトを対象としています。大規模なベクトルデータを扱うアプリケーションの開発や運用に役立つでしょう。 記事は、Azure Cosmos DBのベクトル検索機能、特に大規模データセットへの適用方法に焦点を当てています。
概要: 大規模言語モデル(LLM)の出力結果を予測可能な方法として、構造化出力と外部RESTエンドポイント呼び出しを組み合わせる方法について解説した記事です。 対象読者: データベースエンジニア、機械学習エンジニア、バックエンドエンジニア、アーキテクト、データサイエンティスト 記事のポイント: LLMの出力結果をJSONスキーマに則って構造化することで、プログラムによる処理を容易にする方法について解説しています。Azure SQL Serverにおける具体的な実装方法や、他のLLMモデルへの適用についても言及しています。
- AWSジャパンの生成AI実用化推進プログラムについて、2025年度のプログラム内容や、AWS Summit Japan 2025でのハッカソンイベントなどが紹介されています。 - 生成AI関連の様々なAWSサービスのアップデート情報（Amazon Bedrock、Amazon Qなど）も掲載されています。 - AWSサービスの活用事例や、開発効率向上に関する情報が中心となっており、主にAWSの生成AI関連サービスに興味のあるエンジニアや開発者、企業の担当者などに向けて発信されています。
Gemini 2.5のエンタープライズユースケース向け強化された推論機能を紹介する記事です。企業の複雑な問題解決を促進するために、詳細な推論とコーディングの専門知識を必要とするタスクに対応できるモデルの提供について解説しています。Google CloudプラットフォームにおけるAI開発の変革をもたらす機能と、応答性の高い効率的なAIアプリケーション構築方法を説明する内容です。 対象読者は、Google Cloudプラットフォームを活用してAIアプリケーションを開発・運用するエンジニアや、AIを活用したビジネス課題解決に取り組むプロフェッショナルです。 記事は、Gemini 2.5の推論機能強化、Vertex AIプラットフォームの活用方法、具体的なユースケース事例を紹介し、AI開発の最新動向を解説する内容となっています。
生成AIを活用した企業の業務改革事例を紹介する記事です。Google Cloudの生成AIプラットフォームと様々なISV(独立系ソフトウェアベンダー)の成功事例が34件掲載されています。Google Cloud Next '25の発表資料を基にした内容で、AI活用による業務変革を具体的に示しています。読者対象は、生成AIの導入を検討している企業のIT責任者や技術担当者です。
LangGraph CodeActをE2Bの仮想環境で動かす方法について解説する記事です。 LangChainから発表されたLangGraph CodeActの動作環境設定方法、セキュリティ対策、注意点などについて網羅的に解説します。 機械学習、インフラエンジニア、セキュリティ担当者、Pythonプログラマなど、LangGraph CodeActに関心を持つ方々に役立つ記事です。
Pythonを使ってリアルタイムなAIアプリケーションを作る方法を解説する記事です。 FastRTCというライブラリを利用することで、効率的にVoicebotを構築できます。 機械学習やバックエンド開発に興味のあるエンジニアに向けて書かれています。
AWS Bedrock AgentやKnowledge Baseを活用したRAG構築時の効果的なパラメータチューニング方法について解説しています。 機械学習を用いたRAG構築におけるパフォーマンス向上のための、最適なパラメータ設定や注意点など、実用的な情報を提供しています。 データサイエンティストや機械学習エンジニア向けの技術記事です。
Azure AI Servicesでファインチューニング済モデルのデプロイと推論、削除をPythonで実行する方法を解説する記事です。 基本的なモデルのデプロイについても同様の方法が適用可能である可能性を示唆しています。 データサイエンティストや機械学習エンジニア、Azureプラットフォームを扱うエンジニアを対象とした記事です。
JetBrainsがAIコーディングエージェント『Junie』を一般公開しました。 同社のIDE全ユーザーが利用可能となり、コードの補完や生成、修正、テスト作成などをサポートします。 開発者向けの記事です。
概要: Microsoft Fabric Data Agent と Azure AI Agent Service を連携し、ビッグデータをAI Agentで分析するシステム構築方法を解説する記事です。 2025年4月1日にリリースされたMicrosoft Fabricの新しいコネクタについて解説しています。 データ分析、AI関連のシステム構築に興味のある技術者に向けて書かれています。
Amazon Bedrock で利用できるようになった Pixtral Large 25.02 モデルを紹介する記事です。 大規模言語モデルをサーバーレスで利用できる利点や、マルチモーダル機能を活用した実用例を解説しています。 機械学習やAIに興味のあるエンジニアや開発者、AWSユーザーを対象としています。
Amazon Bedrockのガードレールが、生成AIアプリケーションの安全性を強化する新しい機能を追加しました。 今回のアップデートにより、多様なデータタイプにわたる一貫したコンテンツフィルタリング、機密情報の保護、そして、組織のコンプライアンスをサポートする機能が強化されています。 AIアプリケーションの開発者や、責任あるAIプラクティスを実装しようとする企業向けの記事です。
モバイル開発における生成AI活用方法に関するLT会とパネルディスカッション 若手モバイルエンジニアによる生成AI活用事例を紹介。 モバイル技術に興味があり、生成AI活用法を知りたい方に向けたオフライン限定イベント。
AIエージェントの可能性について解説する記事です。 これからの社会に与える影響や、技術的な側面を深掘りした内容となっています。 AIエージェントに関心のある方や、未来の技術動向を知りたい方におすすめです。
Semantic KernelのMCP(Model Context Protocol)サポートについて解説する記事です。Pythonで記述されており、ローカルまたはリモートのMCPサーバーと連携するための使用方法や、SKをMCPサーバーとして機能させる方法、エージェントとの連携例が豊富に掲載されています。 - Pythonで開発されている、AIツールやエージェント連携を強化するSemantic Kernelの機能解説記事です。 - MCPプロトコルを用いたツールやモデルの連携方法、サーバー構築、エージェント連携に焦点を当てています。 - Pythonを用いて、Semantic Kernelを活用する開発者、AIツールやエージェント開発に関心のある方々を対象としています。
・概要: GoogleのA2AプロトコルとSemantic Kernel Pythonを使ったAI連携方法を解説しています。クロスクラウドでのAI連携を実現するA2AプロトコルへのSemantic Kernelの統合、具体的な連携手順、例などを詳細に説明。 ・対象読者: PythonやAI、クラウド技術に興味のある開発者、エンジニア、AI関連の製品やサービスを利用する企業の担当者 ・記事の要点: Semantic KernelとGoogleのA2Aプロトコルを連携させることで、異なるクラウド環境にあるAIエージェント間でデータやコンテキストを安全に共有し、効率的なタスク処理を実現する方法を紹介します。
Google Cloud の新しい Axion プロセッサと C4A 仮想マシンが、Cloud SQL と AlloyDB のパフォーマンス向上に貢献。 ビジネスクリティカルなデータベースワークロードを効率的に処理するためのソリューション。 Google Cloud の顧客や ISV 向けに、コストパフォーマンスに優れたインフラを提供する記事。
AWS Summit Japan 2025で、生成AIハッカソンを開催する背景とテーマについての記事です。AIエージェントを活用した様々なユースケースを募集し、AIエージェントの進化に伴う課題や可能性について議論しています。AIエージェントの進化がもたらす仕事や生活への影響、そして、それを活用するための方法論に関する記事です。エンジニアや開発者、AIに関心のある方に向けた記事です。
無印良品がGoogle CloudのRecommendations AIを活用した個客体験向上策についての記事です。 公式アプリとECサイトでの活用事例、導入効果や課題、今後の展望などが記述されています。 マーケティング、プロダクトマネジメント、プラットフォーム、コーポレート、機械学習に興味のある方におすすめの記事です。
Google CloudのCustomer Engagement Suiteの最新AI技術を用いたカスタマーエクスペリエンス改善策を紹介する記事です。 次世代の会話エージェント、AI搭載の様々な業種別エージェント、そしてその活用事例が中心となっています。 顧客とのやり取りをパーソナライズし、より効率的で満足度の高いカスタマーエクスペリエンスを実現したい企業や、Google Cloudのサービスに興味を持つ人々を対象とした記事です。
Google Cloud社は、2025年8月5日(火)・6日(水)に東京ビッグサイトで開催される旗艦イベント『Google Cloud Next Tokyo』のプログラムを公開しました。最新技術であるGeminiや生成AI、AIエージェントを紹介するセッションや展示が多数予定されています。ビジネスリーダー、イノベーター、エンジニアに向けたクラウドカンファレンスです。Google Cloudが切り拓くテクノロジーの未来に触れることができます。 * Google Cloud Next Tokyoは、生成AIやクラウド技術に興味のある開発者から経営者まで幅広い層を対象としています。 * 最新のクラウド技術に触れ、ビジネス課題の解決策を探求したい方に最適なイベントです。 * 基調講演、ブレイクアウトセッション、展示会、ハンズオンセッションなど、多彩なプログラムが予定されています。
Google Cloud は、Gemini モデルを活用した生成 AI を用いて、メインフレームアプリケーションのモダナイゼーションを加速する新しいソリューションを発表しました。評価、コード変換、テストに焦点を当てた 3 つのプロダクトが提供され、パートナーのテクノロジーも活用されます。このソリューションは、メインフレームアプリケーションを有する企業に焦点を当てています。 * メインフレームアプリケーションのモダナイゼーションを効率化するためのソリューションです。 * Google Cloud プラットフォームやパートナー企業のテクノロジーを活用したソリューションです。 * メインフレームアプリケーションのユーザー企業を対象とした記事です。
概要: 応用AIエンジニアのスキルを最大限活かせるMCP（マルチクラウドプラットフォーム）の現状と将来について解説する記事です。LLM（大規模言語モデル）活用経験を持つエンジニアが執筆しています。 対象読者: AIエンジニア MCPに関心のある方 マルチクラウドプラットフォームに興味のある方 記事の内容: AIエンジニアが活用するMCPの最新動向や将来展望が掲載されている可能性が高いです。
Google CloudのGemini in WorkspaceアプリとGeminiアプリが、FedRAMP High認証を取得したというニュースです。 政府機関向けの、セキュリティが確保されたAIソリューションを提供する取り組みです。 Geminiの機能を、より手軽に、そして安全に利用できるようになります。
概要: Azure Functionsを使ったリモートMCPサーバーの構築方法を紹介する記事です。LLMと連携したツールを呼び出すためのプロトコルMCPについて解説し、Azure Functionsを用いた実装方法を詳細に説明しています。 対象読者: ・Azure Functionsを利用している開発者 ・LLMと連携したアプリケーション開発に関心のあるエンジニア ・MCPを使ったツール連携に興味のある方
Amazon Bedrock Agents を使用して、MCP サーバーを活用する方法を説明する記事です。AWS の支出データを分析する例を挙げ、異なるデータソースと連携するエージェントの構築方法を示しています。 機械学習エンジニアやアーキテクト、データサイエンティスト、Python 開発者など、Amazon Bedrock と MCP を活用したい開発者やエンジニアを対象としています。 AWS サービスの支出データ分析を効率化したい企業やチームにとって有益な情報です。
Azure OpenAIの新しいオーディオモデルに関する記事です。 - 開発者向けの記事で、Azure OpenAIの新しいオーディオモデル（GPT-4o-Transcribe、GPT-4o-Mini-Transcribe、GPT-4o-Mini-TTS）の使い方を解説しています。 - 音声認識、音声合成、ストリーミング機能など、新しいモデルの機能と活用事例を提示しています。 - 音声認識・音声合成の分野で高度な機能を持つエンジニアや開発者、機械学習エンジニアを対象としています。
DatadogはAIOpsプラットフォームでForrester Wave™レポートでリーダーに選ばれました。AIを活用したプラットフォームで、システムの監視、セキュリティ、チームの連携、迅速な対応を実現すると評されています。システムのテレメトリデータや非構造化データ（チャット、ドキュメントなど）を統合することで、より深いシステム理解が可能となります。このニュースは、AIOpsプラットフォームを探しているシステムエンジニアやSRE、セキュリティエンジニアなど、システム運用や監視に関わるエンジニアに役立ちます。
Gemini Advancedユーザー向けに、Googleの最新の動画生成モデルVeo 2が利用可能になったことを伝える記事です。動画生成の簡素化と、様々なシーンに対応できる点が特徴です。 Gemini Advancedユーザーは、動画生成ツールとしてVeo 2を利用できるようになります。 動画生成の使いやすさが向上したことで、クリエイティブな表現を簡単に行えるようになります。
生成AIを活用したWebアプリケーションの開発方法を解説しています。特に、AWSのAmazon Q Developer CLIを用いて、Generative AI Use Cases（GenU）の機能追加を行う際の具体的な手順と課題解決策を、R&D部門のAI/MLエンジニア向けに記述しています。 - 生成AIを用いたコーディング支援ツールを用いて、Webアプリケーションの機能を拡張する方法を解説します。 - Amazon Q Developer CLIやGenerative AI Use Cases（GenU）といった具体的なツールやリソースについて説明しています。 - AI/MLエンジニアが、既存のWebアプリケーションに新たな機能を実装する際の具体的な手順と課題、対応策を理解するのに役立ちます。
複数の企業がデータ活用に関する経験や学びを共有するイベントが開催されました。 参加企業は業種や規模が異なるとのことです。 データ活用に関するノウハウや課題の解決策についての議論や情報交換が行われたようです。
ニューラルかな漢字変換システムの開発に関する記事です。日本語入力システムの開発に焦点を当てた、機械学習やデータサイエンス、もしくはソフトウェア開発に興味のある方に向けた記事です。個人の最適な日本語入力システムの開発がテーマであり、技術的な内容が中心です。
虎の穴ラボが、DevinやRoo CodeといったAIエージェントを活用している様子を紹介しています。 主にエンジニア向けの記事で、AIツール導入の現状と活用方法、今後の展望について触れています。 記事は、AIエージェントの導入・検証状況を知りたいエンジニアに向けて書かれています。
GoogleのAIがイルカのコミュニケーションを解読する研究に取り組んでいるというニュースです。 複雑なイルカのコミュニケーションをAIで理解することで、生物のコミュニケーションの解明に貢献する可能性があります。 科学者やAI研究者、生物学に興味のある方に向けての記事です。
自然言語によるSQLクエリ生成の技術解説記事です。ビジネスユーザーが複雑なSQL文を記述せずに、日常的な言葉でデータベースに問い合わせられる仕組みを、マイクロソフトのSemantic Kernelを用いて実現する方法について解説しています。 データベース操作に精通していないビジネスユーザーや、IT部門の負担を軽減したい企業向けの記事です。 自然言語からSQLへの変換プロセス、Semantic Kernelの活用方法、パフォーマンスへの配慮など、技術的な詳細と具体的な例を交えながら解説しています。
Amazon Bedrock のクロスリージョン推論機能を、AWS Organizations の SCP や AWS Control Tower でのリージョンアクセス制御と共存させる方法を解説した記事です。マルチアカウント環境で、セキュリティとパフォーマンスのバランスを図るための具体的な方法、SCP の変更例、AWS Control Tower の設定変更例などが記載されています。 AWS Bedrock を活用する開発者や、マルチアカウント環境でセキュリティを管理するエンジニア、アーキテクトを対象とした記事です。 AI モデルの推論を複数リージョンで分散させるクロスリージョン推論に関する具体的な設定方法が中心となっており、セキュリティ対策を講じたまま利用するための具体的なテクニックが紹介されています。
概要: DatabricksのワークフローをTROCCOから簡単に起動する方法を紹介しています。事前にDatabricksのワークフローを構築し、それをTROCCOから実行できるように設定する手順を解説しています。 対象読者: DatabricksやTROCCOを利用しているデータサイエンティストやエンジニア データ分析や機械学習のワークフローを効率化したい方
社内でのAI開発勉強会、モブプログラミングを取り入れた取り組みを紹介しています。プロダクトマネージャーやエンジニアも巻き込むための勉強会形式について解説しています。 AI開発の現場導入やバイブコーディングの活用方法に興味のあるプロダクトマネージャーやエンジニア向けの記事です。 社内でのAI導入を検討している組織や、モブプログラミングを導入したいチームに役立つ情報が得られます。
AWS Startup Loft Tokyoで開催された、AIコーディングエージェントClineとAmazon Bedrockを使った開発ハンズオンイベントのレポートです。ClineとAmazon Bedrockの概要、ハンズオン、社内ハッカソンの事例、AI活用による生産性改善事例などが紹介されています。開発効率の向上や、コスト管理、新しいテクノロジー活用によるメリットなどが具体的に語られています。エンジニア、特にクラウド開発やAIを活用している開発者やチームリーダーを対象とした記事です。
音声認識に関する記事です。 AIの進化に伴う音声認識の活用方法について、特にフロントエンド開発者の視点から、音声録音、データ整形とネットワーク送信の2つのサブタスクに着目して解説しています。 フロントエンド開発者、AIエンジニア、音声認識に関心のある方に向けて書かれています。
項目: * Google Cloud上のNVIDIA BioNeMo FrameworkとBlueprintを使用したヘルスケアにおけるAIの加速について解説する。 * AIを活用した創薬の効率化と開発期間の短縮、医療ニーズへの対応をテーマとした内容。 * Google Cloud Platform(GCP) のKubernetes Engine (GKE) を利用した、AIモデルの構築、カスタマイズ、デプロイ手順を紹介。 対象読者: * ヘルスケア、バイオテクノロジー分野におけるAI活用に興味のある方 * Google Cloud Platform (GCP) を利用したAIモデル開発に興味のある方 * 機械学習技術者、エンジニア
この記事は、Google Cloud Platform上でAIワークロードを最適化するための5つのヒントを紹介しています。 AIモデルのトレーニングや推論において、より効率的なリソース利用を実現するための具体的な方法が解説されています。 クラウドサービスを活用したAI開発の効率化に興味があるエンジニアや、コスト削減を検討している企業の担当者にとって参考になる内容です。
Google Cloudは、NVIDIAのGTCカンファレンスで、A4 VMの一般提供を開始し、A4X VMのプレビュー版も公開しました。記事は、A4 VMとA4X VMの性能、特徴、Google Cloudのメリット、そしてNVIDIAとの協業について説明しています。 Google CloudのAI Hypercomputerアーキテクチャを活用した、高速なAIワークロード処理を目的とした、機械学習エンジニアやインフラエンジニア、デザイナー、マーケターなど、幅広い技術者や関係者に向けての情報です。 Google CloudのA4 VMとA4X VMの製品情報と、NVIDIAとの協力関係を理解したい方に向けて書かれています。
Amazon Q Developerが、日本語を含む複数の言語に対応しました。 システム開発を支援する生成AIツールです。 開発者やエンジニアを対象とした記事です。
AWS Neuron Community のDay Oneの開催報告です。AWS Trainium/Inferentia/Neuron SDKの最新情報や、実際にAWS Trainiumを使用した事例などが紹介されています。機械学習、AI、クラウドインフラに関心のあるエンジニアやアーキテクトの方々を対象としています。 イベントの内容は、AWSのAIアクセラレータチップの歴史やアーキテクチャ、SDKであるAWS Neuronのソフトウェアスタック、最新バージョン(Neuron 2.22)のアップデート情報などが中心です。 各社の事例紹介や、AWS Trainium活用における課題と解決策も紹介されています。
- AWS生成AI関連のニュースをまとめた週刊レポートです。 - Amazon BedrockやAmazon Q DeveloperなどのAWSサービスの最新情報や、お客様事例、サービスアップデートなどを紹介しています。 - AWSサービスに関心のあるエンジニア、データサイエンティスト、アーキテクト、デザイナー、マーケター、その他関係者の方々に向けて発信しています。
概要 AIエージェントのシステム構成について説明する記事です。フロントエンド、AIエージェント、MCPの3つのシステムを利用して、自社サービスの劣化版を作りながらAIエージェントを実装する方法を解説します。 誰向け？ フロントエンドエンジニアや、バックエンドエンジニア、AIエンジニア、技術リードの方々 Python、Goなどのプログラミング経験のある方におすすめです。
生成AIの進化と未来戦略について、サイバーエージェントとAWSが語る技術勉強会の内容です。社内における生成AI活用について、最前線の知見が得られる内容でしょう。 技術者や、生成AIに興味がある方に向けて発信されています。 生成AI技術の最新動向や、ビジネスへの活用方法を学ぶための記事です。
MCP(Multi-Cloud Platform)の解説記事です。AIアプリケーションにとってのMCPは、USB-Cのような共通仕様であると説明されています。 誰にでもわかるように、分かりやすく説明されています。 技術的な詳細や具体的な使用方法ではなく、概念的な理解を深める記事です。
記事の内容は、AIを使った自動コーディング（バイブコーディング）ツールであるCline、Cursor、Devinなどを用いたプログラム作成方法の入門記事です。 $5で始められる手軽さと、コードを直接書かずにAIに指示することでプログラムを作成するという特徴が強調されています。 初心者向けに、AIを使ったコーディング方法を分かりやすく解説している記事です。
Semantic Kernel のマルチエージェント連携機能について解説する記事です。複数エージェントを簡単に連携する方法として AgentGroupChat の使い方を説明します。 開発者や技術担当者の方々を対象としています。 Semantic Kernel を用いたマルチエージェント連携の具体的な方法を学びたい方におすすめです。
概要: Azure AIエージェントをTypeScriptでMCPサーバーとして構築する方法を解説しています。 Claude DesktopやMCP互換クライアントとの接続方法、Azure AIエージェントとの連携、そしてプログラムによる処理方法が具体的に記述されています。 このチュートリアルは、Azure AIエージェントをデスクトップアプリケーションに統合したい開発者、またはLLMベースツールに標準化されたインターフェースを構築したい開発者向けです。
概要: MicrosoftのSemantic Kernelプロセスフレームワークを用いてAIによるビジネス自動化を革新する方法を解説する記事です。段階的な手順で、最初のAIプロセスを作成する方法を説明しています。 対象読者: - AIを活用したビジネスプロセス自動化に興味がある開発者 - C#、Java、Pythonなどのプログラミング経験がある方 - Microsoft Azureプラットフォームを理解している方 - AIツールを業務に活用したい企業の技術担当者
AIモデル活用とNotion連携に関する記事です。Claude DesktopとNotionをMCPで連携させる方法、そして連携を使った実践例を紹介しています。 初心者から中級者向けの記事です。 MCPの活用方法を理解したい方におすすめです。
LINEヤフー株式会社とリクルートホールディングスの合同企業説明会が2025年4月23日(水)にオンラインで開催されます。データサイエンティスト/機械学習エンジニアの職種について、企業概要、業務内容、働く環境、インターンシップの情報などが説明されます。大学・大学院生を対象に、質疑応答も予定されています。 誰向けの記事か： データサイエンティストや機械学習エンジニア志望の学生 要約： LINEヤフーとリクルートの合同説明会。データサイエンティスト/機械学習エンジニア職種について、企業説明、業務内容、インターンシップ情報などがオンラインで提供されます。
生成AIの未来に関する記事です。AIの進化には、学習データの枯渇、データの質の低下、モデル崩壊のリスクといった課題があることを指摘しています。解決策として、合成データの活用、非公開データの活用、学習効率の向上、そして新たなアプローチの必要性を論じています。誰にでも理解できるよう、専門用語を避け、一般論を多用することで、AIの進化について考えるきっかけを与えます。対象読者は、AIに関心を持つ一般の人や、AIの開発に関わる技術者です。この記事は、AIの未来を考える上で重要な課題を提示し、解決策について考察しています。
OpenSearchとAmazon OpenSearch Serviceの概要を紹介する記事です。頻繁にアップデートされるOpenSearchの最新情報や活用事例を紹介し、検索・分析機能の活用方法を解説しています。 Amazon OpenSearch Serviceの主要機能や活用例、AWSサービスとの連携方法、具体的なソリューションなどを分かりやすく説明します。 エンジニアやデータサイエンティスト、アーキテクト、SRE、開発者向けの記事です。
OfferUp は、Amazon Bedrock と Amazon OpenSearch Service を使用したマルチモーダル検索を導入し、検索結果の精度と地域への適合性を向上させた事例です。この取り組みにより、地域に密着した検索結果が 54% 増加し、検索の関連性が 27% 向上しました。 この記事は、OfferUp の検索基盤の課題と、AWS のサービスを活用したソリューション、そして導入効果について解説しています。 技術的な詳細、アーキテクチャ、ビジネス指標などが含まれており、マルチモーダル検索を検討している企業やエンジニアにとって参考になる内容です。
虎の穴ラボが開催する、AI（LLM）活用に関するオンライン勉強会です。事業会社でのLLM活用事例やエンジニアのLLM活用方法に関心のある方に向けたLT会です。 2025年5月8日（木）19:30～21:00にオンラインで開催されます。 主に社内利用技術や研究内容の発表、視聴参加型のイベントとなっています。
OpenAI AgentSDKを利用してMCPホストなFastAPIサーバを作成する方法を解説した記事です。 - プログラミング初心者向けではなく、ある程度PythonやFastAPIの知識のある開発者向けの記事です。 - OpenAI AgentSDKとFastAPIを組み合わせて、複雑なタスクを自動化したい開発者、あるいはAPIを介して分散処理を効率化したい開発者にとって参考になる内容です。
株式会社kubell（旧Chatwork株式会社）のデータソリューション推進ユニットの採用情報です。 データ分析や機械学習といった技術を活用して、新たな価値を生み出す役割に魅力を感じている方に向けた記事です。 データ分析や機械学習に興味があり、新しい技術に挑戦したい方を対象としています。
サイバーエージェントが生成AIを活用して競争力を強化するための取り組みについての記事です。 生成AIを活用したビジネス戦略や、同社の取り組みを解説する記事です。 ビジネスパーソンやAI関連の技術に興味のある方々を対象とした記事です。
Google Cloud は、AIエージェントの開発を容易にするフレームワーク『Agent Development Kit』をオープンソースで公開します。100行以下のコードでAIエージェントを構築できると説明されています。機械学習やAIエージェント開発に興味のあるエンジニアやデータサイエンティストを対象とした記事です。
Google Cloudは、複数のAIエージェントを連携させる新しいプロトコルを発表しました。 異なるAIエージェント間で情報交換と連携を可能にするプロトコルは、50社以上がサポートを表明しています。 今回の発表は、AIエージェントの連携や協調を促進する画期的な一歩と言えるでしょう。
- Google Cloudは、新しいAI処理向けTPUであるIronwoodを発表しました。 - この記事は、AI分野の技術動向に関心のあるエンジニアや研究者、Google Cloudの利用者に向けて書かれています。 - Ironwoodは推論に特化したTPUで、性能が大幅に向上しています。
- コード生成AIを活用した開発現場の効率化と生産性向上に関するオンラインイベントの告知記事です。 - ログラス社のkagaya氏によるコード生成AI導入事例や課題解決策、SmartHRのAI活用事例が紹介されます。 - AIエージェント/LLMを実務で使用しているエンジニアや、導入を検討している方、導入事例に興味のある方におすすめです。
AIアプリケーション作成で必要なSDKの整理記事です。 OpenAI、AzureAIのSDKを整理し、各SDKの使い分けや特徴について解説しています。 2025年4月時点の情報に基づいた、開発者向けの記事です。
NLP2025の参加報告会に関する記事です。Money Forward Labが主催するイベントで、Sansan Techの齋藤慎一朗氏による発表が予定されています。技術的な内容であり、研究開発に興味のあるエンジニアやデータサイエンティストの方を対象にしています。
AWSがスキュデリア・フェラーリ・HP社をサポートし、F1パワーユニットの組立プロセスを最適化するための記事です。 記事は、データ主導型の製造プロセスを構築するために、AWSがどのように活用されているか、また、機械学習(ML)やデータ分析を活用することで、パワーユニットの組み立てにおける効率向上や問題発見、最適化にどのように貢献できるかについて説明しています。 F1レースにおけるパワーユニット製造の最適化、そしてデータ活用による効率化をテーマにした、エンジニアやビジネスリーダーを対象とした記事です。
概要: AIエージェント間の相互運用性向上のための新しいオープンプロトコル『Agent2Agent（A2A）』を発表するニュースです。50以上のテクノロジーパートナーと主要なサービスプロバイダーが参加しており、AIエージェントが様々な企業プラットフォームやアプリケーション間で安全に情報交換し、連携できるようになります。 対象読者: 機械学習エンジニア、アーキテクト、プラットフォームエンジニア、セキュリティエンジニア、Google Cloudに関わるエンジニア。 記事の要点: AIエージェントの相互運用性向上のための新しいオープンプロトコルであるA2Aの概要、設計原則、仕組み、活用事例、参加パートナーについて説明されています。
概要: 開発効率向上のため、AIツール導入の現状と今後の展望についての記事です。 対象者: エンジニアリングマネージャー、テックリード、開発者 記事の内容: 開発効率向上のためのAIツール導入について、具体的な導入事例、利用状況、今後の展望などが書かれている。
マイクロソフトAzureを用いたマルチエージェントAIアプリ構築方法について解説する記事です。 - マルチエージェントアーキテクチャの仕組み、構成要素、具体的な例（Sweet Success Bakery）、応用例などを網羅的に解説しています。 - AIエージェントの専門知識や役割、連携方法、ワークフローの最適化といった重要な側面を深掘りしています。 - 開発者向けに、GitHubリポジトリへのリンク、サンプルコード、ドキュメントを提供するなど、実践的な活用方法を示しています。 この記事は、Azureプラットフォームを活用したAIアプリケーション開発に興味があり、マルチエージェントシステムの構築方法を学びたい技術者や開発者向けです。
- 要約: .NET向けのSemantic Kernelベクターストアを使ったハイブリッド検索機能が発表されました。ベクター類似度検索とキーワード検索を組み合わせることで、RAG(Retrieval Augmented Generation)のパフォーマンス向上を目指します。.NETの開発者向けに、Azure AI Searchとの連携サンプルも公開されています。 - 誰向けの記事なのか: .NET開発者、機械学習エンジニア、バックエンドエンジニア、データベースエンジニア、プロダクトマネージャー。 .NETでのハイブリッド検索機能を利用したい開発者や、RAGのパフォーマンス向上を目指す開発者におすすめです。
Amazon Bedrock のプロンプトキャッシュ機能について解説する記事です。 大規模言語モデル (LLM) の処理速度向上とコスト削減のためのプロンプトキャッシュの仕組み、活用方法、適切なユースケースを説明しています。 Amazon Bedrock を利用するエンジニアやアーキテクト、データサイエンティストを対象としています。
Google が Gemini と Google Agentspace をオンプレミス環境で提供開始するニュースです。オンプレミスでの AI 利用を促進し、規制の厳しい業界でも安全に AI を活用できるようにします。 企業は、サイロ化されたデータへのアクセスや連携の問題を解決し、生成 AI の導入を促進します。 Google Distributed Cloud (GDC) と Vertex AI プラットフォームを統合して、エンタープライズ向け生成 AI ソリューションを提供する、企業や開発者向けの記事です。
Google Cloudは、最新のTensor Processing Unit (TPU)『Ironwood』を発表しました。 推論に特化した設計で、大規模な思考モデルや生成AIに対応できる能力を備えています。 AI開発者やGoogle Cloudのお客様に向けて、高性能・高効率なAIコンピューティングを提供します。
Google Cloud は、Google Cloud Next 25 で、企業における AI 活用の急速な広がりと、完全に統合された AI テクノロジー スタックの革新を発表しました。 記事は、Google Cloud の AI 関連の様々な新製品やサービス、そしてそれらを通じて実現可能なビジネス価値に焦点を当てています。 AIを活用した企業向けソリューションに興味のある技術者や経営者の方々を主なターゲットとしています。
LLMOpsについて解説した記事です。大規模言語モデル（LLM）を活用したアプリケーション開発の事例を交えながら、LLMOpsの構築方法を紹介しています。 データサイエンティストや機械学習エンジニア、アーキテクト、プロジェクトマネージャー、エンジニアリングマネージャーなど、LLMを活用したアプリケーション開発に関心のある方に向けて書かれています。 LLMを活用したアプリケーションの開発・運用、LLMOpsの構築に興味がある方におすすめの記事です。
- Vertex AIのマルチエージェントシステム構築・管理の新機能を紹介する記事です。 - エンタープライズグレードのAIエージェントを構築・管理するためのプラットフォーム機能強化について解説しています。 - 開発者やエンジニア、企業のAI戦略担当者など、マルチエージェントシステムに関心のある方に向けて書かれています。
Hannover Messe 2025 の AWS ブースレポートをまとめた記事です。 AWSによる製造業向けAIソリューションの展示と、生成AI、Vertical SaaS、DataOps の活用事例を紹介しています。 製造業関係者、特にAIやクラウド導入に興味のある方へ向けた記事です。
Google Cloudが提供するCloud SQL for MySQLのベクトル類似検索機能の正式リリースに関する記事です。生成AIモデルで生成したベクトルエンベディングをMySQLデータベースに登録し、k近傍（kNN）と近似最近傍（ANN）の検索が可能になります。データベースエンジニア、データサイエンティスト、機械学習エンジニア向けの記事です。
この記事は、Amazon Web Service (AWS) の生成 AI ワークロードにおけるコスト最適化戦略について説明しています。Amazon EC2 と Amazon SageMaker AI を活用したカスタム AI モデル構築とデプロイに関する具体的なコスト最適化戦略が中心です。 機械学習エンジニアや、AWS インフラ担当者、あるいは生成 AI を用いたソリューション開発に関わるチームリーダーを対象とした記事です。 コスト削減策や効率的なリソース管理のテクニックを学ぶことで、AI プロジェクトの費用対効果を高められます。
Oracle NetSuiteのパフォーマンスを継続的なAIで監視する方法に関する記事です。 SuiteScriptを利用したカスタム実装のパフォーマンス可視化が課題となっています。 Datadog Marketplaceで提供されるソリューションをターゲットとした記事です。
フロントエンドエンジニアがAI開発を始めたことを報告する記事です。LangChain, LangGraph, LangSmithといったAI開発ライブラリを採用し、実際に使用したメリットをまとめたものです。 AI開発に関する技術選定や導入のノウハウを共有することを目的としています。 AI開発初心者から中級者向けの記事です。
Vision And Languageモデルにおける異なるドメインでの継続事前学習が性能に与える影響に関する研究発表。YANS2024で発表される予定。 機械学習、特に大規模言語モデル（LLM）やVision and Languageモデルに関する研究成果。 データサイエンティストや機械学習研究者、エンジニア向けの記事。
この記事は、AIエージェントであるClineを使ってPythonでコーディングを行う際の注意点や、初心者目線での活用方法について解説しています。 Python未経験者向けに、Clineの利用方法と、効果的なプロンプト作成、そして気をつけるべき点について具体的に説明しています。 AIエージェントを活用する上での注意点や、より高度な活用法についても言及しています。
概要: MicrosoftのSemantic KernelとCopilot Studioの活用事例を紹介する記事です。低コードツールであるCopilot Studioと、プロコードで高度な処理を行うSemantic Kernelを組み合わせることで、ビジネスニーズに応じた柔軟なAIエージェント構築を可能にします。AIを活用した業務自動化や顧客体験向上、データ分析の効率化など、企業のデジタルトランスフォーメーションを支援する内容となっています。 対象読者: - AIや自動化に関心のあるエンジニア - Microsoft Copilot StudioやSemantic Kernelに興味のある方 - 業務効率化やデジタルトランスフォーメーションに関わるビジネスパーソン
概要: この記事は、.NETのC#を使ってModel Context Protocol (MCP)サーバーを作成する方法について解説しています。AIモデルとアプリケーション間の効率的な通信を目的とした標準化されたプロトコルであるMCPを用いて、ローカルマシンでMCPサーバーを構築する方法、ツールとの連携、既存APIとの統合、コンテナ化の方法などが説明されています。 対象読者: .NET開発者 AI開発者 プラットフォームエンジニア MCPプロトコルに関心のある方
TypeScriptを用いた、Azure AI Agent Serviceを利用したマルチエージェントアプリの構築方法を解説する記事です。 Pythonでの実装例が多い中、TypeScriptでの実装例が少ないため、具体的な構築手順を紹介しています。 フロントエンド、バックエンド、AI関連技術に興味のある開発者向けの記事です。
- AWS生成AIに関する最新情報、特にLlama 4やAmazon Bedrock、AWSでの生成AIのコスト最適化、各種サービスアップデートなどをまとめた週報です。 - AWSのソリューションアーキテクトや開発者、生成AIに関心のある方々を主なターゲットとしています。 - 生成AI技術の動向、AWSプラットフォームにおける活用事例、コスト最適化戦略を理解したい方々に役立ちます。
**要約:** LayerX主催のLLM技術に関するイベント『LLM Tech Night #6』が2025年5月13日(火)に開催されます。本イベントでは、LLMを本番システムで活用する際の開発と評価の課題、DMM.comでの商品レビュー自動承認事例などを中心に議論されます。 **対象読者:** * LLM技術やAIに興味があり、その可能性を探求したい方 * ソフトウェアにLLMを組み込むことで生じるチャレンジに興味がある方 * 未来のテクノロジーを形作ることに貢献したい方
- BigQueryのデータ準備機能が一般提供開始。 - Geminiを活用したAIによるデータ準備で、データ分析作業を効率化。 - データ分析チームやビジネスユーザー向けの記事。
概要: GitHub Copilot のプレビューに関する記事です。データ学習の有無など、開発者の生産性向上に関する話題を取り上げています。 対象読者: 開発者、エンジニア、技術マネージャー 記事の目的: 開発者の生産性向上に関する最新情報や話題を共有すること
オンプレミスのデータを活用し、AWS上の生成AIアプリケーションを構築するためのソリューションに関する記事です。国立大学法人広島大学との実証実験を通して、オンプレミス環境とAWSのデータを連携し、生成AIを活用するハイブリッド環境を構築する方法、そして、その際に抱える課題と解決策を解説しています。技術的な詳細や、AWS CDKを用いたコードベースでの環境構築方法、セキュリティ対策についても記述しており、データ活用を検討しているITエンジニアやアーキテクト、データサイエンティストが対象です。
Azure Functions で MCP サーバーを作成する方法について解説した記事です。 開発者向けに、Azure Functionsを用いたMCPサーバー構築のメリットや手順を説明しています。 Azure Functionsを用いた新しい開発手法に興味のあるエンジニアや開発リーダーに最適です。
概要: AIエージェントの構築方法に関するハッカソン情報です。Python、Semantic Kernel、Autogen、Langchain、Azure AI Agent Serviceなどのフレームワークを用いた開発方法が中心で、様々なツールやサービスの活用法が提示されています。 対象者: Pythonを使ったAIエージェント開発に関心のあるエンジニア Azure AI Agent Serviceや関連サービスに興味のあるエンジニア チームでAIエージェント構築に挑戦したいエンジニア
概要: Semantic KernelのAgentフレームワークが一般提供開始されました。AIアプリケーション開発を容易にするための新機能が含まれています。 対象読者: - PythonやC#を扱うソフトウェアエンジニア - AIアプリケーション開発者 - 機械学習開発者 - デザイナー - マーケター
Androidデバイス上でTensorFlow Liteを用いたオブジェクト検出を行う方法を解説する記事です。 Google Colab Enterpriseを用いた機械学習の実践的な手順を示しており、データ準備、モデル構築、トレーニング、展開までを網羅しています。 機械学習エンジニアやモバイル開発者、データサイエンティストを対象とした記事です。
概要: Azure AI FoundryのVisual Studio Code拡張機能のプレビュー版がリリースされました。この拡張機能を使用すると、Azureポータルで作成したAIプロジェクトをVS Codeでビルド、テスト、デプロイすることができます。 対象読者: - Azure AI Foundryの利用者 - AIアプリケーション開発者 - Visual Studio Codeユーザー - 機械学習エンジニア
AzureのAI Red Teaming Agentに関する記事です。生成AIシステムの信頼性を高めるためのAI Red Teaming Agentの導入について解説しています。 - 生成AIシステムの安全性を評価するためのツールとして、AI Red Teaming Agentが注目されています。 - Azure AI Foundryと連携することで、AIモデルやアプリケーションの挙動を評価し、リスクを軽減することができます。 - 機械学習、セキュリティ、デザイン、マーケティングの専門家向けの記事です。
- Azure AI Foundryの新機能である、エージェントアプリケーションの品質と安全性を評価するための新しい評価指標について説明しています。 - AI開発者や、エージェントアプリケーションを利用するエンジニアを対象とした記事です。 - 新しい評価指標を用いて、エージェントアプリケーションの性能を評価・最適化する方法や、リスク・安全性の評価指標、価格情報などが記載されています。
この記事は、AI事業本部でのインターンシップ経験に基づき、ユーザのプライバシーに配慮した広告配信の実現に向けた現状分析と今後の展望について解説しています。 広告配信におけるプライバシー保護の重要性と、技術的な課題、そして将来的な展望を提示する内容です。 主に、広告業界やAI技術に関心のある方々に役立つ記事です。
・Google for Startups Cloud AI Accelerator に選ばれた 15 社の AI スタートアップを紹介する記事です。 ・AI技術を活用した様々なスタートアップの取り組みや、Google Cloudの支援プログラムについて解説しています。 ・AI分野に興味がある起業家、投資家、技術者の方々を対象としています。
概要: AIがマインクラフトのようなゲーム世界に存在し、行動するシステム"Project Sid"について、その仕組みを解剖し、特にAIの幻覚（ハルシネーション）抑制の技術的課題を探求する記事です。 対象読者: 機械学習、特にAIに関する研究開発やエンジニアリングに興味のある方。 ゲーム開発技術に興味のある方。 記事の目的: Project Sidの技術的詳細と課題を提示することにより、AIの幻覚抑制に関する知見を提供する。
JavaとAIを使ったアプリケーション開発の最新動向をJDConf 2025で学ぶための記事です。 Java開発者、アーキテクト、チームリーダー、意思決定者向けの情報です。 Retrieval-Augmented Generation (RAG)、AIエージェント、AIアプリケーションプラットフォームの活用方法について解説しています。
概要: OpenAIの音声プレビューモデルとSemantic Kernelを使った音声AIアプリケーション開発について解説しています。音声入出力、テキストと音声の同時出力、様々な音声合成機能、多言語対応、関数呼び出し連携といった機能が紹介されています。 対象読者: - 音声AIアプリケーション開発に興味のあるソフトウェアエンジニア - Semantic KernelやOpenAIのAPIを活用したい開発者 - 音声認識や音声合成技術を理解したい開発者
要約: Amazon EKS Hybrid Nodes を使用して、クラウドとオンプレミス環境両方にわたって生成AI推論を実行する方法を解説する記事です。単一の EKS クラスターでオンプレミスとAWSクラウドの両方のリソースを活用し、レイテンシーの低いエッジでの推論、データレジデンシーの要件を満たすオンプレミスでのトレーニング、ナレッジベースを活用したRAGアプリケーションの実行など、様々なユースケースに対応するソリューションを提示しています。EKS Auto Mode を活用することで、コンピューティングリソースの管理を自動化し、運用効率を向上させることも説明しています。 対象読者: AWS EKS を利用している、または利用を検討しているシステムアーキテクト、インフラエンジニア、機械学習エンジニア EKS Hybrid Nodes の機能や活用方法を理解したいエンジニア 生成AI推論のデプロイ方法を効率化したいエンジニア 記事の目的: Amazon EKS Hybrid Nodes を活用した生成 AI 推論のデプロイ方法を具体的に解説し、実用的な知識とスキルを提供する。また、運用効率化や様々な環境への対応方法を示すことで、読者の課題解決を目指している。
AWS関連の最新ニュースをまとめた記事です。AWS Summit、Amazon Bedrock、QuickSight、Amplifyなどのサービスに関するアップデートや、新しい機能、リージョンでのサービス提供開始について報告しています。AWSサービスに関心のあるエンジニアやビジネス関係者向けの記事です。 AWSの各種サービスや機能に関する最新情報を得たい方、AWSの活用方法に関心がある方におすすめです。 クラウドサービスの最新情報や活用方法を簡潔に知りたい方にとって役に立つ記事でしょう。
要約: Google Earth Engine を活用した土壌の二酸化炭素レベル地図作成と、環境再生型農業による気候変動抑制策に関する記事です。農業における二酸化炭素排出問題と、土壌を活用した持続可能な農業への転換について、Google Earth Engine、Google Cloud Platformの活用事例を紹介しています。 対象読者: Google Cloud Platform、環境再生型農業、土壌データ分析に関心のある方 データサイエンティストや機械学習エンジニア、マーケター、農業関係者 企業の環境責任者 記事の目的: 環境再生型農業の導入と推進を支援するための、Google Earth EngineとGoogle Cloud Platformを活用した土壌データ分析とモニタリング手法を紹介する。
Gemma Meetupの開催に関するニュースです。 Googleが開発するオープンモデルGemmaに関するイベントです。Gemmaの技術詳細、活用方法、事例、今後の展望などが議論されます。 Gemmaに関心のあるエンジニア、研究者、ビジネスパーソンを対象とした記事です。
概要: MicrosoftがAnthropicと提携し、Model Context Protocol (MCP)の公式C# SDKを開発したというニュースです。MCPはLLMアプリケーションと外部ツールやデータソースを接続するためのオープンなプロトコルです。 対象読者: C#開発者、機械学習エンジニア、エンジニアリングマネージャー 記事内容: 今回の発表では、MCP C# SDKの導入方法や機能、使用方法について詳細な解説が提供されています。
Dockerコンテナと同様に大規模言語モデルを簡単に導入・実行できる新機能『Docker Model Runner』が登場。 Docker Hubから任意のモデルを選んで、ローカル環境にインストールし、実行可能です。 NVIDIA GPUやApple Siliconに対応し、GPUアクセラレーションも利用できます。プラットフォームエンジニアやインフラエンジニア向けの記事です。
AI時代における、テスト駆動開発(TDD)とAIを活用した開発手法を紹介する記事です。 Swiftを使った開発例を交え、開発効率の向上とコード品質の維持に焦点を当てています。 特に、AI活用による開発効率化と、適切なテスト設計の重要性を、初心者エンジニア向けに解説しています。
**要約:** Claude Codeの最新バージョン情報を提供する記事です。バージョン履歴へのリンクも含まれています。 **対象読者:** 機械学習、AI開発に関心のあるエンジニアや研究者、開発者 **記事の内容:** Claude Codeのバージョンアップ情報と、バージョン履歴へのリンクが掲載されています。
概要: BigQueryとDatabricksを使ったデータ分析の連携方法を紹介する記事です。 機械学習や統計分析、データ分析を行う上での環境の選択肢とBigQueryとDatabricks連携の利点について説明します。 データ分析を行うエンジニアやデータサイエンティストを対象とした記事です。
- 要約: AI技術を活用した動画制作業務効率化ツール開発についての記事です。東京メトロポリタンテレビジョンとWanderlustが提携し、番組の縦型ショート動画作成システムを開発しました。自動編集やAIによるテキスト生成機能が特徴で、放送業界の効率化を目指しています。 - 誰向けの記事か: 動画制作に関わる人々、特に放送局関係者やクリエイター、そしてAI技術に関心のある人々です。 - この記事は、AI技術を活用した動画制作の効率化と、放送業界における新しい働き方を探求する人々に役立つでしょう。
Salesforceの開発者向けイベント『TDX Tokyo』の開催が決定。 2025年4月25日に東京国際フォーラムで開催される。 AIエージェントや、最新のテクノロジーを活用した企業変革の事例を紹介する。
クックパッドのレシピ検索システムに関する勉強会『Tech Kitchen #31』の告知です。機械学習、多言語対応、グローバル展開など、レシピ検索システムの現状と課題が深掘りされます。参加対象は、レシピ検索システムの開発や運用に関心のあるエンジニア、データサイエンティスト、研究者、アーキテクトなどです。
Google Cloud上でAIを安全に導入するための実践ガイド。 企業向けに、AIプラットフォームの構築におけるセキュリティ対策と責任あるAI(RAI)の重要性を解説。 Vertex AIやMLOpsワークフローにおけるセキュリティ設計、機密データ保護、ベストプラクティスを紹介する記事。
Arpeely、Google Cloudプラットフォームを活用した革新的な広告テクノロジーについての記事です。マルチモーダルAIとBigQueryを活用し、より正確なターゲティング、長期的な顧客価値の最適化を実現しています。広告主と広告代理店、そしてGoogle Cloudプラットフォームに関心のある方々に向けて書かれています。
このブログ記事は、Google Cloud Spanner Graph と LangChain を使用して、グラフRAG（Relationship-Aware Retrieval Augmented Generation）アプリケーションを構築する方法を解説しています。 具体的には、小売業のeコマースアプリケーションを例に、商品、カテゴリ、顧客などのデータの関係をグラフとして表現し、自然言語の質問から関連情報を抽出する方法を説明しています。 開発者やデータエンジニアを対象としています。
Google Cloud Next 2025 に関する記事です。 Google Cloud Next 2025の学習機会や、参加者向けのイベント内容が詳細に説明されています。 クラウド技術に興味がある方や、スキルアップを目指している方におすすめの記事です。
Google Cloudが公開ベータ版のデータベース向け生成AIツールボックスを発表しました。このツールボックスは、アプリケーション開発者が本番環境レベルでエージェントベースの生成AIアプリケーションをデータベースに接続できるようにするオープンソースのサーバーです。具体的には、Dgraphとの連携により、リアルタイムパフォーマンス、水平方向のスケーラビリティ、AIネイティブなプリミティブ、柔軟なデータモデリングなどのメリットを得られます。この記事は、データベース向け生成AIツールボックスとDgraphを用いたAIエージェントの構築方法を、eコマースアプリケーションのユースケースに基づいて解説しています。読者層は、データベース、AI、または機械学習に関する知識を持つ開発者です。
**要約:** GitHub Copilotのカスタムコマンド開発方法を解説する記事です。VS Code拡張機能を活用し、LLMとの連携、コマンド実装、配布方法までを網羅的に解説しています。 **対象読者:** - VS Code拡張機能開発に興味のあるエンジニア - GitHub Copilotを使いこなしたいエンジニア - LLMを活用した開発手法を学びたいエンジニア
ChatGPT Teamsの新しい機能として、Googleドライブを始めとする社内データソースからの情報取得による回答が可能になった。企業向けに提供されるこの機能は、社内文書やファイルからの情報活用を支援する。 対象は、ChatGPT Teamsを利用する企業や組織の従業員。 より効率的な情報検索と活用を可能にする。
概要: ベクトル検索における正確な近傍(ENN)アルゴリズムを解説する記事です。近似近傍検索(ANN)との違いや、ENNを使うべきケース、具体的な使用例などが掲載されています。 対象読者: ベクトル検索を理解したいデータベースエンジニア、機械学習エンジニア、Azure Cosmos DBユーザー 記事内容: ENN(Exact Nearest Neighbor)とANN(Approximate Nearest Neighbor)の違いを、速度と精度という観点から説明しています。ENNは高い精度で近傍を検索する一方で、ANNは高速な検索を実現します。記事は、ENNを使うべきケース、例えば、データセットが小さく、フィルターを適用することでさらに小さなデータセットが対象となる場合などについて説明しています。また、Azure Cosmos DBでのENNの実装方法や、ENNを用いることで得られるパフォーマンス向上についても触れています。
AIアプリケーションのメモリ機能強化に関する記事です。Azure AIサービスとMem0を連携し、会話履歴を記憶するトラベルアシスタントを構築する方法を紹介しています。 AIシステムの記憶機能不足を解消し、より高度なパーソナルAIアプリケーションの構築を目指す方を対象としています。 Azure AI SearchやAzure OpenAIなどのAzureサービスを用いたAIアプリケーション構築のノウハウが学べます。
AWSにおける生成AIのコスト最適化戦略について解説する記事です。生成AI技術を導入する企業にとって、コスト最適化と効率向上が重要な課題になります。記事は、AWSの生成AIスタックにおける様々な実装アプローチと、各アプローチにおける柔軟な価格オプション、クラウド財務管理戦略、コスト最適化とパフォーマンスのバランスに関する方法を説明します。主に、AWSサービスを利用する企業や、生成AI導入を検討している組織の技術担当者や経営層を対象とした記事です。
概要: .NET での LLM (大規模言語モデル) アクセスのための共通プロトコル、ModelContextProtocol について解説しています。様々な LLM モデルに対応するための共通インターフェースを提供し、.NET 開発環境での LLM 利用を効率化することを目指しています。 対象読者: .NET 開発者 機械学習エンジニア LLM 利用者 .NET 環境で LLM を利用する際に必要な共通ライブラリを利用する方法を学びたい方。
ローコード開発プラットフォーム"WebPerformer-NX"の機能強化に関する記事です。Amazon Bedrockを活用したコード生成機能の導入により、開発工数の削減と、プログラミング経験のないユーザーでもアプリケーション開発を容易にすることを目指しています。開発者とビジネスユーザー双方にとって有益な事例です。開発者向けの記事です。
バーチャルヒューマンの動画生成に関する記事です。DeepLearningを用いた動画生成技術について解説しています。機械学習やコンピュータビジョンに関連する研究者やエンジニア向けの記事です。最新のDeepLearning技術を活用した動画生成の研究内容や、その可能性について理解を深めることができます。
概要: Microsoft AI Tour Tokyo 2025の現地レポートです。AIに関する最新情報や、組織へのAI活用浸透のためのヒント、AI活用事例、開発でのAI活用方法を学ぶことが目的でした。 対象読者: AIに関心のあるIT関係者や開発者、AI活用を検討している企業の担当者。 記事の種類: イベントレポート
- Azure Databricks上でAnthropicのClaude 3.7 Sonnetモデルを使用する方法を解説する記事です。 - Azure DatabricksのModel Serving機能を利用して、Claudeモデルを直接アプリケーションに統合する方法を、ステップバイステップで説明しています。 - データサイエンティストや機械学習エンジニア、AI開発者、クラウドプラットフォームエンジニアなど、Azure DatabricksとClaudeモデルを活用したい開発者やエンジニアを対象としています。
Google Cloud データベースを活用した生成 AI エージェントの構築方法について解説する記事です。 リアルタイムデータへのアクセスを必要とする企業向けに、モデル、ツール、データストア、アプリケーションで構成される技術スタックを詳細に説明しています。 データベース向け生成 AI ツールボックスの活用方法や、自然言語によるデータベースクエリの実装方法も紹介されています。
GitHub Copilotに関する勉強会イベントの案内です。 AIツールであるGitHub Copilotのアップデート内容のキャッチアップと、簡単なワークショップも予定されています。 開発者やエンジニア向けのイベントです。
EUのデジタル政府におけるAI導入の大きな可能性についての記事です。生成AIを活用することで、EUの行政機関の生産性を向上させ、市民と企業に多大なメリットをもたらす可能性が示されています。記事は、AIを『信奉』する段階から『積極的な導入』段階への転換を促すものであり、EU政府がこの変革を推進する役割と機会についても言及しています。 対象読者：デジタル政府改革に関心のある行政機関関係者、AI導入を検討している企業関係者、テクノロジー関係者 要約：EUのデジタル政府における生成AI導入の大きな可能性について、最新のレポートに基づいた分析を紹介。生産性の向上、行政手続きの効率化、サービスのパーソナライズといったメリットを解説。AI導入のためのインフラ整備、人材育成、規制整備など必要な事項についても言及。
Formula EのレースにAIを活用したDriver Agentを紹介する記事です。Google Cloudと連携し、ドライバーのデータ分析を強化し、より公平でエキサイティングなレース環境を目指しています。特に、女性ドライバー育成にも力を入れている点も特徴です。 対象読者： - Formula Eに興味のある人 - AI技術に興味のある人 - モータースポーツの進化を理解したい人
AI/MLワークロードの高速化に関する記事です。Google Cloud Storageの階層名前空間(HNS)機能が、データの準備、モデルのトレーニング、モデルの提供といったAI/MLワークロードにおけるストレージのパフォーマンスと効率をどのように向上させるかを解説しています。 機械学習エンジニアやインフラエンジニア、データサイエンティストの方々を対象としています。 Cloud StorageのHNS機能を活用して、AI/MLワークロードの効率化を図りたい方におすすめの記事です。
SIGNAL IDUNA、Google Cloud の生成 AI を活用し、カスタマーサービスを強化する方法についての記事です。 - 保険会社は、複雑な顧客問い合わせを迅速に処理する必要性と、顧客満足度の向上を目指しています。 - 機械学習技術を用いた AI ナレッジアシスタントの導入が、サービス担当者の効率性向上にどのように貢献しているかを説明しています。 - この記事は、AI技術を用いてカスタマーサービスを改善しようと考えている企業向けに書かれています。