カテゴリー「機械学習」の記事一覧https://www.newswimmy.com/https://cloud.google.com/blog/ja/topics/public-sector/google-public-sector-and-palantir-collaborate-to-bring-google-cloud-to-fedstart/https://cloud.google.com/blog/ja/topics/public-sector/google-public-sector-and-palantir-collaborate-to-bring-google-cloud-to-fedstart/Google Public SectorとPalantirが連携し、Palantir FedStartプラットフォームを通じてGoogle Cloudを利用可能に 米国政府機関向けに、セキュリティとコンプライアンスを重視したクラウドソリューションを提供 AnthropicのClaude for EnterpriseがGoogle Cloud上で利用可能になり、AI機能が強化Wed, 27 May 2026 00:00:00 GMThttps://note.com/communeinc/n/n7942243f1db2https://note.com/communeinc/n/n7942243f1db2・言語処理学会2025へのスポンサーおよび発表参加について報告する記事です。 ・機械学習エンジニアが参加した学会の様子を共有しています。 ・機械学習や自然言語処理に関心のあるエンジニアや研究者向けです。Mon, 13 Apr 2026 02:00:09 GMThttps://cloud.google.com/blog/ja/products/ai-machine-learning/claude-mythos-preview-on-vertex-ai/https://cloud.google.com/blog/ja/products/ai-machine-learning/claude-mythos-preview-on-vertex-ai/Google Cloud は、Anthropic の最新 AI モデル「Claude Mythos Preview」を Vertex AI で限定公開プレビューとして提供開始しました。 この連携により、最先端の AI モデルをエンタープライズグレードの Vertex AI プラットフォーム上で利用可能になり、サイバーセキュリティリスクの低減に重点を置いた多様なユースケースでの高性能化が期待されます。 AI開発者、データサイエンティスト、およびGoogle Cloudを利用する企業向けの記事です。Mon, 13 Apr 2026 02:00:00 GMThttps://cloud.google.com/blog/ja/products/ai-machine-learning/gemma-4-available-on-google-cloud/https://cloud.google.com/blog/ja/products/ai-machine-learning/gemma-4-available-on-google-cloud/Google CloudでGemma 4がリリースされました。これはGoogleの最も高性能なオープンモデルファミリーであり、Gemini 3と同じ研究に基づいています。最大256Kのコンテキストウィンドウ、ネイティブのビジョン・音声処理、140以上の言語対応を持ち、特に複雑なロジック、オフラインコード生成、エージェントワークフローに優れています。ビジネスにとっては、データを安全に保ちつつ複雑なロジックを実行できるため、エンタープライズAIに適しています。 - AI開発者、機械学習エンジニア、クラウドインフラエンジニア - エンタープライズAIソリューションを構築・展開したい企業 - データ主権やコンプライアンスを重視する組織Mon, 13 Apr 2026 02:00:00 GMThttps://www.publickey1.jp/blog/26/aifoundry_localmaclinux.htmlhttps://www.publickey1.jp/blog/26/aifoundry_localmaclinux.htmlマイクロソフトは、アプリケーションに組み込み、インストーラーで配布可能なローカルAI環境「Foundry Local」を正式リリースしました。 これにより、開発者はクラウドに依存せず、ユーザーが容易にAI機能をローカル環境で利用できるアプリケーションを提供できます。 MacやLinuxにも対応し、ハードウェアに最適化され、多様なAIモデルを選択可能です。これは、AI開発者、プラットフォームエンジニア、インフラエンジニア、データサイエンティスト、そしてAI機能をアプリケーションに統合したいアーキテクトやリサーチャーにとって有益な情報です。Sun, 12 Apr 2026 15:28:44 GMThttps://cocoda.design/tobychiahsinchen/p/pd206994b7a28https://cocoda.design/tobychiahsinchen/p/pd206994b7a28ヘルスケアエンターテインメントアプリ「kencom」に、AIを活用した食事記録機能がリリースされました。 この機能は、食事の写真をアップロードするだけでAIが食材や栄養情報を解析し、健康管理のためのアドバイスまで提供します。 本記事では、このAI食事記録機能の体験検証プロセスを開発事例として紹介します。 この記事は、以下のような読者におすすめです。 - AI機能の開発・改善に携わるエンジニアやプロダクトマネージャー - ユーザー体験を重視したAI機能の実装に関心のある方 - ヘルスケアアプリの機能開発事例を知りたい方Sun, 12 Apr 2026 10:00:00 GMThttps://note.com/communeinc/n/ndf67838fd32chttps://note.com/communeinc/n/ndf67838fd32cGitHub Actions を使用して Vertex AI Agent Engine に ADK エージェントをデプロイする際につまずいた点についての記事です。 - 機械学習エンジニアや、AIエージェントの開発・デプロイに携わるエンジニア。 - Google Cloud (Vertex AI) を利用した MLOps や CI/CD の実践に関心のある方。 - デプロイプロセスでの課題解決に役立つ情報を求めている方。Fri, 10 Apr 2026 05:23:45 GMThttps://note.com/communeinc/n/nce5669f97e35https://note.com/communeinc/n/nce5669f97e35社内BigQueryにアクセスし、深層的な調査を行うAIエージェントの構築について解説。 AIエージェント開発に興味のある機械学習エンジニアやデータサイエンティスト向け。 社内データ活用やAIによる業務効率化に関心のあるエンジニアにも有用な情報が含まれる。Fri, 10 Apr 2026 02:20:01 GMThttps://note.com/communeinc/n/n27ecf794a96ahttps://note.com/communeinc/n/n27ecf794a96aML/DSのバックグラウンドを持つエンジニアが、AIエージェントをプロダクトに実装する際の、現場の泥臭い部分や直面する課題について解説するイベントレポート。 - AIエージェントの実装における技術的な挑戦や工夫。 - ML/DSの知見がどのようにプロダクト開発に活かされるか。 - プロダクト開発の現場でAIを推進するエンジニア、データサイエンティスト、プロダクトマネージャー向け。Fri, 10 Apr 2026 02:10:27 GMThttps://zenn.dev/layerx/articles/cd04dd1350bac5https://zenn.dev/layerx/articles/cd04dd1350bac5生成AI機能は普及しているものの、お客様に継続的に使われる安定した精度改善は難易度が高い。 「なんとなく改善」から脱却し、精度を継続的に改善できるAI開発基盤をLangfuseで構築する。 本記事は、AI開発の精度改善に課題を感じているエンジニアやプロダクトマネージャー向け。Thu, 09 Apr 2026 11:00:04 GMThttps://qiita.com/FukuharaYohei/items/9caec69fe961c7007178https://qiita.com/FukuharaYohei/items/9caec69fe961c7007178・Microsoft Foundry Agent Service, Streamlit, Cosmos DB を利用して、会話履歴を保存できるAIチャットアプリを構築する手順を解説。 ・AIアプリ開発における会話履歴の保存方法の重要性と、その解決策としてCosmos DBを紹介。 ・AI開発者、バックエンドエンジニア、データベースエンジニアなど、AIアプリケーション開発に関心のある層向け。Thu, 09 Apr 2026 10:35:17 GMThttps://qiita.com/chomado/items/54a6721a5aff60fa8631https://qiita.com/chomado/items/54a6721a5aff60fa8631- GitHub Copilot CLIの公式ハンズオンチュートリアルの第4章「カスタムエージェント編」の和訳記事です。 - GitHub Copilot CLIの機能を拡張し、特定のタスクに特化したAIアシスタントを作成する方法を解説しています。 - GitHub Copilot CLIの導入を検討している開発者や、AIによる開発支援の活用に興味があるエンジニアが対象です。Thu, 09 Apr 2026 07:37:13 GMThttps://techblog.lycorp.co.jp/ja/20260409chttps://techblog.lycorp.co.jp/ja/20260409cLINEヤフー社内で実施されたGit自動化に関する取り組みについて、MCP（Machine Code Platform）とAgent Skillの長所・短所を解説する記事です。 AIモデルやソリューション開発チームの視点から、自動化のメリット・デメリットを掘り下げています。 エンジニア、特に自動化や開発基盤に関心のあるテックリードやアーキテクト、エンジニアリングマネージャー向けです。Thu, 09 Apr 2026 06:40:00 GMThttps://kinto-technologies.connpass.com/event/390430/?utm_campaign=series_events&utm_source=feed&utm_medium=atomhttps://kinto-technologies.connpass.com/event/390430/?utm_campaign=series_events&utm_source=feed&utm_medium=atomAIの普及により、デザイナー、PM、エンジニアなどが自身のスキルを拡張し、アイデアを形にしやすくなった事例を共有するイベント。 AI活用による「できた！」という小さな成功体験や発見を、職種を越えてショートLTで発表。 LT後には懇親会も開催され、AIの未来の活用法についてカジュアルな交流を深める。 - AIの進化で職種の垣根が低くなり、個々のスキルアップやアイデア実現が容易になった現状と、その体験談を共有したい方。 - 自身のキャリアや働き方に不安を感じつつ、AIを前向きに活用し、新しい価値や役割を見出したいと考える方。 - 異職種間のコミュニケーションを深め、AIを活用した未来のアイデアについて気軽に意見交換したい方。Thu, 09 Apr 2026 05:24:34 GMThttps://speakerdeck.com/aeonpeople/how-ast-operates-github-copilot-and-copilot-clihttps://speakerdeck.com/aeonpeople/how-ast-operates-github-copilot-and-copilot-cli・「AI運用勉強会#3」の発表資料で、GitHub CopilotとCopilot CLIの現在の運用状況について解説しています。 ・AIを活用した運用（Agentic Ops）の文脈で、これらのツールの具体的な活用事例や、今後の展望について触れられています。 ・SRE、プラットフォームエンジニア、アーキテクト、AI技術に関心のあるエンジニアやマネージャー向けです。Thu, 09 Apr 2026 04:00:00 GMThttps://now.legalontech.jp/n/n4ff40af5f3b5https://now.legalontech.jp/n/n4ff40af5f3b5- サンフランシスコからAI担当VPが来日し、AIエージェントの未来や新プロダクトについて発表された、社内ミートアップ「LegalOn Tech All-in（LTA）」の第7回レポート。 - 各事業部からのプロダクトデモも披露され、開発の最前線が共有された。 - エンジニア同士の交流と情報共有を目的としたミートアップの様子を伝えている。Thu, 09 Apr 2026 03:46:51 GMThttps://knowledge.sakura.ad.jp/50401/https://knowledge.sakura.ad.jp/50401/国産GPUクラウドを活用した次世代AIモデル開発とブロックチェーン連携に関するオンラインセミナーのイベントレポートです。 事例企業が、基盤の選定・構築・運用のリアルな体験談を語ります。 AI開発者、ブロックチェーン技術者、インフラエンジニア、プロジェクトマネージャーなど、最先端技術に関心のある方におすすめです。Thu, 09 Apr 2026 02:00:00 GMThttps://cloud.google.com/blog/ja/topics/developers-practitioners/build-a-multi-agent-system-for-expert-content-with-google-adk-mcp-and-cloud-run-part-1/https://cloud.google.com/blog/ja/topics/developers-practitioners/build-a-multi-agent-system-for-expert-content-with-google-adk-mcp-and-cloud-run-part-1/Google Cloud ADK、MCP、Cloud Run を使用して、Reddit から技術的な質問を特定し、公式ドキュメントで調査し、インフォグラフィック付きの技術ブログ記事を作成するマルチエージェント システム「Dev Signal」の構築方法を解説します。 パート 1 では、Reddit、Google Cloud ドキュメント、カスタム画像生成ツールをエージェントに統合するための MCP ツールのセットアップに焦点を当てます。 このチュートリアルは、Google Cloud の開発者、AI エンジニア、およびインフラストラクチャ担当者を対象としています。Thu, 09 Apr 2026 01:00:00 GMThttps://blog.google/intl/ja-jp/products/devices-services/gemini-for-home/https://blog.google/intl/ja-jp/products/devices-services/gemini-for-home/Googleが「Gemini for Home」の早期アクセスを開始しました。これは、家庭内の状況を理解し、ユーザーにとって重要な情報を提供することで、従来のスマートホームアシスタントを超える体験を目指すAIサービスです。 - 家庭内の状況を理解するAIアシスタント「Gemini for Home」について - スマートホーム体験を向上させる新機能の紹介 - AI技術に関心のあるユーザー、スマートホームに関心のあるユーザーWed, 08 Apr 2026 16:14:00 GMThttps://zenn.dev/levtech/articles/246d5dbb0be828https://zenn.dev/levtech/articles/246d5dbb0be828AIを活用した影響範囲調査の効率化手法について解説します。 複雑な業務システムにおける人手での影響範囲調査の課題を挙げ、AIエージェントとスクリプトを組み合わせた機械的な検証方法を紹介します。 本記事は、開発担当者、QAエンジニア、プロジェクトマネージャーなどが、システム変更時のリスクを低減し、効率的な調査を行うためのヒントを提供します。Wed, 08 Apr 2026 07:00:14 GMThttps://www.publickey1.jp/blog/26/anthropicproject_glasswingawsapplegooglelinux.htmlhttps://www.publickey1.jp/blog/26/anthropicproject_glasswingawsapplegooglelinux.htmlAnthropicは、AIモデル「Claude Mythos Preview」を活用し、世界的に重要なソフトウェアのセキュリティ強化を目指す「Project Glasswing」を発表しました。 AWS、Apple、Google、Microsoftなど、多くの大手テクノロジー企業がこのプロジェクトに参画しています。 この取り組みは、AIによる脆弱性発見能力をソフトウェアの安全性向上に役立てることを目的としています。Wed, 08 Apr 2026 03:53:11 GMThttps://cloud.google.com/blog/ja/products/ai-machine-learning/how-fm-logistic-tackled-the-traveling-salesman-problem-at-warehouse-scale-with-alphaevolve/https://cloud.google.com/blog/ja/products/ai-machine-learning/how-fm-logistic-tackled-the-traveling-salesman-problem-at-warehouse-scale-with-alphaevolve/FM Logisticは、Google CloudのAlphaEvolveを活用し、倉庫における「巡回セールスマン問題」の解決に成功しました。これにより、ルーティング効率が10.4%向上し、年間15,000km以上の移動距離削減、人員・車両増強なしでの注文処理能力向上を実現しました。 * 物流倉庫のピッキングルート最適化にAI（AlphaEvolveとGemini）を適用し、従来の手法を上回る効率化を達成。 * データサイエンティスト、インフラエンジニア、プロダクトマネージャー、プロジェクトマネージャーなどが、AIによるアルゴリズム改善とその運用効果について理解を深めるのに適した記事。 * AIが自律的にアルゴリズムを生成・改良する進化型コーディングエージェントの活用事例として、将来的な技術応用や更なる効率化の可能性を示唆。Wed, 08 Apr 2026 03:00:00 GMThttps://cloud.google.com/blog/ja/topics/next-tokyo/registration-for-next-tokyo-2026-is-now-open/https://cloud.google.com/blog/ja/topics/next-tokyo/registration-for-next-tokyo-2026-is-now-open/Google Cloud Next Tokyo 2026が7月30日・31日に東京ビッグサイトで開催されます。 AIとGoogle Cloudの最新技術やトレンドを、エンジニアからビジネスリーダーまで幅広く学べるイベントです。 早期登録者には特典があり、基調講演、ブレイクアウトセッション、Expo、ラーニング＆認定セッションなどが予定されています。Wed, 08 Apr 2026 03:00:00 GMThttps://cloud.google.com/blog/ja/topics/developers-practitioners/five-techniques-to-reach-the-efficient-frontier-of-llm-inference/https://cloud.google.com/blog/ja/topics/developers-practitioners/five-techniques-to-reach-the-efficient-frontier-of-llm-inference/LLM推論における「効率的フロンティア」の概念と、それに到達するための5つの手法（セマンティックルーティング、プレフィル/デコード分離、量子化、コンテキストルーティング、投機的デコーディング）を解説する。 ハードウェア予算内でレイテンシとスループットを最適化し、LLM推論のコスト効率を高めるための実践的なアプローチを提供する。 プラットフォームエンジニア、インフラエンジニア、機械学習エンジニア、およびLLMの運用コスト削減に関心のある開発者向けの記事。Wed, 08 Apr 2026 02:10:00 GMThttps://zenn.dev/dely_jp/articles/6fc3b9340be679https://zenn.dev/dely_jp/articles/6fc3b9340be679- 「Devin Review」というAIコードレビューツールの指摘の質が高い理由を考察しています。 - Devin ReviewはPRの差分だけでなく、リポジトリ全体の文脈を理解していることが強みです。 - ソフトウェアエンジニア、特にコードレビューの質向上に関心のあるエンジニア向けです。Wed, 08 Apr 2026 01:43:21 GMThttps://www.publickey1.jp/blog/26/github_copilot_cliaiairubber_duck.htmlhttps://www.publickey1.jp/blog/26/github_copilot_cliaiairubber_duck.htmlGitHub Copilot CLIに、メインAIとは異なるAIをセカンドオピニオンとして活用できる「Rubber Duck」モードが実験的に導入されました。 この新機能により、開発者はコーディング計画から実装、デバッグまで、AIエージェントによる多角的なサポートを受けられるようになります。 本記事は、AIによるコーディング支援ツールの進化に関心のある開発者や、より効率的な開発手法を模索するエンジニア向けです。Tue, 07 Apr 2026 15:15:54 GMThttps://blog.google/intl/ja-jp/company-news/technology/gemini-31-pro-gemini-31-pro-deep-think/https://blog.google/intl/ja-jp/company-news/technology/gemini-31-pro-gemini-31-pro-deep-think/Googleが発表したGemini 3.1 ProとGemini 3.1 Pro Deep Thinkは、汎用タスクと複雑な推論・数学・科学的発見に特化したAIモデルです。 特にDeep Thinkは、多段階の推論や高度な数学的問題解決能力の向上が期待されます。 この記事は、AI技術の進化に関心のある開発者、研究者、データサイエンティスト向けです。Tue, 07 Apr 2026 09:58:00 GMThttps://zenn.dev/dely_jp/articles/5d4e89c275789fhttps://zenn.dev/dely_jp/articles/5d4e89c275789fAIエージェントの進化により開発スタイルが変化し、VSCodeからWezTerm + Neovimに移行した経験について紹介します。 特にClaude Codeを中心としたターミナル構成と、日々の開発で活用している工夫に焦点を当てています。 バックエンドエンジニアやAIを活用した開発に興味のある方におすすめの記事です。Tue, 07 Apr 2026 07:30:06 GMThttps://cloud.google.com/blog/ja/topics/sustainability/ai-tools-for-sustainable-infrastructure-and-reporting/https://cloud.google.com/blog/ja/topics/sustainability/ai-tools-for-sustainable-infrastructure-and-reporting/・Google CloudとAIを活用し、サステナビリティレポート作成の効率化と戦略立案への注力、そしてインフラの持続可能性向上を実現した事例を紹介。 ・Equinix社がAIとBigQueryを用いてサステナビリティデータレイクを構築し、リアルタイムな意思決定とコスト削減、環境負荷低減を達成したプロセスを解説。 ・本記事は、インフラ、Google Cloud、機械学習、サステナビリティに関心のあるエンジニア、データアナリスト、プロダクトマネージャー、マーケター向けの内容です。Tue, 07 Apr 2026 02:00:00 GMThttps://cloud.google.com/blog/ja/products/databases/spanners-multi-model-advantage-for-agentic-ai/https://cloud.google.com/blog/ja/products/databases/spanners-multi-model-advantage-for-agentic-ai/エージェント型AIの時代において、データベースは単なるデータ保管庫から、AIの推論を支援し能動的なアクションを促すインテリジェントなコンテキストハブへと進化しています。Google CloudのSpannerは、リレーショナル、ベクトル、グラフなどの複数のデータモデルを統合し、グローバルな整合性とスケーラビリティを提供するマルチモデルデータベースとして、AI時代の要求に応えます。 この記事は、AIの導入を検討している、または既に導入している企業や開発者、特にAI基盤としてのデータベースの役割と、Spannerのようなマルチモデルデータベースの利点に関心のある技術リーダーやアーキテクトを対象としています。 Spannerは、リレーショナル、Key-Value、グラフ、ベクトル、全文検索など、多様なデータモデルを単一のデータベースで扱える相互運用性に優れたマルチモデル機能を提供します。これにより、データサイロ、運用の複雑さ、データ不整合といった従来の課題を解決し、AIアプリケーションの開発と運用を大幅に簡素化・加速させます。MakeMyTripの事例では、複数のデータベースをSpannerに統合することで運用コストを削減し、AIによるパーソナライズされた旅行提案の精度と開発速度を向上させたことが示されています。Tue, 07 Apr 2026 02:00:00 GMThttps://cloud.google.com/blog/ja/topics/developers-practitioners/how-uc-berkeley-students-use-ai-as-a-learning-partner/https://cloud.google.com/blog/ja/topics/developers-practitioners/how-uc-berkeley-students-use-ai-as-a-learning-partner/• 学生デベロッパーを対象とした調査により、AIが学習パートナーとして活用されており、近道ではなく理解を深めるためのツールであることが明らかになりました。 • 学生たちはAIへの過度な依存を避け、学習プロセスを守るために意図的に境界線を設定し、AIの使いどころを見極めています。 • この調査結果は、AIを効果的に活用するには、カスタマイズ設定の試行、出力の検証、深い理解が必要なタスクではAIに頼りすぎないことが重要であることを示唆しています。Tue, 07 Apr 2026 01:00:00 GMThttps://cloud.google.com/blog/ja/products/containers-kubernetes/gke-and-oss-innovation-at-kubecon-eu-2026/https://cloud.google.com/blog/ja/products/containers-kubernetes/gke-and-oss-innovation-at-kubecon-eu-2026/KubeCon EU 2026で、Google Kubernetes Engine (GKE) はAI時代のオープン プラットフォームとしての進化を発表しました。Autopilotモードの全クラスへの提供、GKEクラスタ オートスケーラーのオープンソース化、CNCF Kubernetes AI Conformanceへの対応強化、AIエージェント連携のためのModel Context Protocol (MCP)サーバーの発表などが行われました。また、KubernetesをAIインフラストラクチャとして進化させるllm-dプロジェクトのCNCFサンドボックス昇格、動的リソース割り当て(DRA)のオープンソース化、Kubernetes Agent SandboxやGKE Pod SnapshotsによるエージェントAIの実行環境強化、Ray v2.55でのTPUサポート、Ray History Serverによるオブザーバビリティ向上が紹介されました。 この記事は、AI技術の進化とKubernetesエコシステムの連携に焦点を当てており、特にGoogle Cloudの最新動向に関心のあるエンジニア、インフラ担当者、AI/MLエンジニア、プラットフォームエンジニア、プロダクトマネージャー、およびアーキテクトにとって有益な情報を提供します。 Googleは、KubernetesとGKEをAI推論、エージェントワークフロー、コンピューティング容量最適化のための究極のプラットフォームとすることを目指し、関連するオープンソース技術への投資とコミュニティへの貢献を強調しています。Tue, 07 Apr 2026 01:00:00 GMThttps://zenn.dev/dely_jp/articles/70ea557a49952dhttps://zenn.dev/dely_jp/articles/70ea557a49952d- Android開発チームがAIコーディングの精度向上のため、「お手本画面」をデバッグメニュー内に作成しました。 - この「お手本画面」はプロジェクトの設計パターンをAIに参照させることで、生成コードの手直しを減らし、品質向上を目指すものです。 - AndroidエンジニアやAIを活用した開発に興味のあるエンジニア向けの記事です。Tue, 07 Apr 2026 00:11:49 GMThttps://www.publickey1.jp/blog/26/aicursor_3ai.htmlhttps://www.publickey1.jp/blog/26/aicursor_3ai.htmlAIコーディングエディタ「Cursor」の最新版「Cursor 3」がリリースされました。 AIエージェントを中心に再構築され、VS Codeの拡張機能も利用可能です。 AIとの対話を通じてコード生成を支援するエディタに関心のある開発者向けの記事です。Mon, 06 Apr 2026 18:22:17 GMThttps://cloud.google.com/blog/ja/products/ai-machine-learning/how-vail-resorts-built-an-ai-assistant-to-automate-personalized-recommendations/https://cloud.google.com/blog/ja/products/ai-machine-learning/how-vail-resorts-built-an-ai-assistant-to-automate-personalized-recommendations/Vail ResortsがGoogle CloudのGeminiモデルを活用し、AIアシスタント「My Epic Assistant」を開発した事例です。 このアシスタントは、ユーザーの質問を理解し、リフト券の選択、雪の状況、施設情報などをパーソナライズして提供します。 結果として、人間のオペレーターへのエスカレーションが45%減少し、顧客満足度が向上しました。Mon, 06 Apr 2026 02:20:00 GMThttps://note.com/note_babyjob/n/na5b579601967https://note.com/note_babyjob/n/na5b579601967AI技術の社会実装をリードしてきた佐々木氏が、子育て支援企業BABY JOBのCSOに就任。 AIと子育ての融合による、より良い社会の実現を目指す。 この記事は、AI技術の社会実装や子育て支援に関心のある層、経営層や戦略担当者向けです。Mon, 06 Apr 2026 02:13:19 GMThttps://note.com/ivry/n/n9b0959a80950https://note.com/ivry/n/n9b0959a80950本記事は、IVRyが開発した対話データプラットフォーム「IVRy Data Hub」について、その活用事例と「AI×人的資本経営」の可能性に焦点を当てています。 電話応対の自動化・効率化にとどまらず、通話・メールなどのコミュニケーションデータをビジネス資産に変える同プラットフォームの社内活用について、HRBPの視点から紹介します。 IT業界関係者、特にデータ活用や人的資本経営に関心のあるビジネスパーソンやマネージャー層に向けた内容です。Mon, 06 Apr 2026 02:01:13 GMThttps://note.com/toranoana_lab/n/nefff9270a78dhttps://note.com/toranoana_lab/n/nefff9270a78d・CS担当者がキャリアアップのためにG検定を受験した体験談 ・AI活用推進の一環で、G検定合格までの道のりを共有 ・CS担当者やAI分野に興味のあるエンジニア・担当者向けMon, 06 Apr 2026 01:08:23 GMThttps://www.publickey1.jp/blog/26/googleai14.htmlhttps://www.publickey1.jp/blog/26/googleai14.htmlGoogleドライブのランサムウェア検知・復元機能が正式版となり、AIによる検知能力が14倍向上しました。 Windows/macOSデスクトップ版で利用可能で、リアルタイム検知と同期停止、バックアップからの復元が可能です。 セキュリティ意識の高いユーザー、データ管理を行うビジネスパーソン、IT管理者向けの記事です。Sun, 05 Apr 2026 15:58:07 GMThttps://blog.google/intl/ja-jp/company-news/outreach-initiatives/technologyandcreativity/https://blog.google/intl/ja-jp/company-news/outreach-initiatives/technologyandcreativity/生成AIの台頭は、ユーザー、クリエイター、クリエイティブ産業に大きな可能性をもたらします。 Googleは、この技術を活用し、エコシステム全体で価値を創造することを目指しています。 この記事は、AI技術の進歩とそのクリエイティブ分野への応用に関心のあるすべての人々、特にクリエイターやビジネス関係者向けです。Fri, 03 Apr 2026 16:00:00 GMThttps://zenn.dev/dely_jp/articles/0f7c0ec04ee380https://zenn.dev/dely_jp/articles/0f7c0ec04ee380iOSアプリ「レシチャレ」では、レシートからOCRとAIで情報を抽出する処理をサーバーサイドからオンデバイスAIへ移行しました。 これにより、API利用料の増大という課題を解決し、従量課金コストの削減に成功しました。 本記事は、iOS開発者やモバイルアプリ開発者、機械学習のコスト削減に関心のあるエンジニア向けです。Fri, 03 Apr 2026 08:42:10 GMThttps://sansan.connpass.com/event/388197/?utm_campaign=series_events&utm_source=feed&utm_medium=atomhttps://sansan.connpass.com/event/388197/?utm_campaign=series_events&utm_source=feed&utm_medium=atom「AI × Mobile開発」をテーマにした技術イベントの告知です。 モバイル開発におけるAIの最新活用事例や、現場エンジニアによる実践的なトークが中心です。 AIをモバイル開発にどう組み込むかに関心のあるエンジニア、他社の事例や失敗談を聞きたい方、同領域のエンジニアと交流したい方におすすめです。Fri, 03 Apr 2026 08:27:24 GMThttps://qiita.com/ayumito/items/0d155664cd2e2e58ab60https://qiita.com/ayumito/items/0d155664cd2e2e58ab60Power BIのDAXクエリビューでCopilotを活用し、セマンティックモデルのメジャー作成を効率化する方法を紹介します。 AI（Copilot）を用いて、メジャーのたたき台作成やDAXクエリの生成・説明を行うことができます。 データサイエンティスト、Power BIユーザー、AI活用に興味のあるエンジニア向けの記事です。Fri, 03 Apr 2026 06:29:14 GMThttps://cloud.google.com/blog/ja/products/containers-kubernetes/llm-d-officially-a-cncf-sandbox-project/https://cloud.google.com/blog/ja/products/containers-kubernetes/llm-d-officially-a-cncf-sandbox-project/- Google Cloud は、AI インフラストラクチャ戦略の最優先事項として、大規模基盤モデルの構築者や AI ネイティブ企業のニーズに応えるため、Kubernetes を中心としたソリューションを進化させています。 - llm-d が CNCF のサンドボックス プロジェクトとして承認されたことを発表し、Kubernetes LeaderWorkerSet (LWS) API や GKE Inference Gateway を活用して、AI 推論の効率とパフォーマンスを向上させる取り組みを共有しています。 - この記事は、AI モデルの構築者、AI ネイティブ企業、プラットフォーム エンジニア、AI 研究者を対象とし、オープンソースの AI インフラストラクチャの未来を共に築くことを呼びかけています。Fri, 03 Apr 2026 01:00:00 GMThttps://www.publickey1.jp/blog/26/azure_skills_pluginawsagent_plugins_for_awsaibrowser_use_cli_2020263.htmlhttps://www.publickey1.jp/blog/26/azure_skills_pluginawsagent_plugins_for_awsaibrowser_use_cli_2020263.html2026年3月の人気記事トップ3を紹介する記事。 ・マイクロソフトのAzure Skills Plugin、AWSのAgent Plugins for AWS、AIによるブラウザ自動操作「Browser Use CLI 2.0」などが話題。 ・ITエンジニア、特にインフラ、機械学習、アーキテクト、プロダクトマネジメントに関心のある技術者向け。Thu, 02 Apr 2026 15:32:29 GMThttps://sansan.connpass.com/event/388590/?utm_campaign=series_events&utm_source=feed&utm_medium=atomhttps://sansan.connpass.com/event/388590/?utm_campaign=series_events&utm_source=feed&utm_medium=atomSansanとIVRyが共催するNLP2026のアフターイベント参加報告会。 言語処理学会第32回年次大会(NLP2026)の参加報告LTや、自然言語処理に携わる人々との情報交換・交流を目的とする。 自然言語処理の研究者・エンジニア、SansanやIVRyに興味のある学生・社会人におすすめ。Thu, 02 Apr 2026 04:26:43 GMThttps://cloud.google.com/blog/ja/products/containers-kubernetes/kubernetes-device-management-with-dra-dynamic-resource-allocation/https://cloud.google.com/blog/ja/products/containers-kubernetes/kubernetes-device-management-with-dra-dynamic-resource-allocation/Kubernetesにおける動的リソース割り当て(DRA)の導入により、GPU/TPUなどの高性能アクセラレータの効率的な管理が可能になりました。 DRAは、静的な割り当てからリクエストベースのモデルへ移行し、柔軟なパラメータ設定やハードウェアの抽象化を実現します。 本記事は、Kubernetesインフラストラクチャ、機械学習、Google Cloudに関わるエンジニアやマネージャー向けに、DRAの仕組みと利点を解説しています。Thu, 02 Apr 2026 03:00:00 GMThttps://cloud.google.com/blog/ja/topics/developers-practitioners/building-distributed-ai-agents/https://cloud.google.com/blog/ja/topics/developers-practitioners/building-distributed-ai-agents/AIエージェントを単一の巨大なプログラムではなく、連携するマイクロサービスのチームとして構築する「オーケストレーターパターン」を紹介します。 このアプローチは、既存のアプリケーションとの統合を容易にし、スケーラビリティと柔軟性を向上させます。 Google CloudのAgent Development Kit (ADK)とAgent-to-Agent (A2A)プロトコルを活用し、Cloud Run上にデプロイする具体的な方法を解説します。 この記事は、AIエージェントの分散システム設計に関心のあるバックエンドエンジニア、アーキテクト、および機械学習エンジニアを対象としています。 既存のアプリケーションにAI機能を効率的に組み込みたいと考えている開発者にも役立ちます。 スケーラブルで保守性の高いAIシステムの構築手法を学びたい方に最適です。Thu, 02 Apr 2026 03:00:00 GMThttps://www.publickey1.jp/blog/26/20301llm90.htmlhttps://www.publickey1.jp/blog/26/20301llm90.html- 2030年までに、1兆パラメータを持つ大規模言語モデルの推論コストが90%以上削減されるとガートナーが予測。 - コスト削減は、半導体・インフラの効率向上、モデル設計革新、チップ利用率向上、推論特化シリコン増加、エッジデバイス応用などの複合的技術改善による。 - 大規模言語モデルのコスト削減動向と、その背景にある技術的進歩に関心のあるエンジニア、データサイエンティスト、リサーチャー向け。Wed, 01 Apr 2026 15:46:39 GMThttps://lycorptech-jp.connpass.com/event/388828/?utm_campaign=series_events&utm_source=feed&utm_medium=atomhttps://lycorptech-jp.connpass.com/event/388828/?utm_campaign=series_events&utm_source=feed&utm_medium=atom・AIエージェントの開発・運用フェーズにおける変化と実践事例を共有するミートアップ。 ・AIエージェントの制御、Context Engineering、Slack MCPを活用した運用改善、テストへの応用について掘り下げます。 ・AIエージェントと共に開発する時代の設計・運用・組織展開のヒントを得たいエンジニア、プロダクトマネージャー、テックリード向け。Wed, 01 Apr 2026 04:39:01 GMT