これまではシステム開発がメインでしたが、最近データ分析の業務に関わらせていただく機会がありました。そこで求められる成果物、注力すべきポイント、そして技術選定の観点など、従来のシステム開発とは異なる部分が多く、様々な気づきがありました。自身の振り返りも兼ねて、その知見を共有したいと思います。

AIエージェントの開発が急速に進む中、その自律的な振る舞いをいかに安全に制御するかが大きな課題となりつつあるのではないでしょうか。意図しない情報の漏洩、不適切なコンテンツの生成、システムの脆弱性を突くような動作など、AIエージェントが引き起こす可能性のあるリスクは多岐にわたると考えられます。

2025年9月17日（水）から9月19日（金）にかけて開催されたYANS2025に参加しましたので、その様子をご報告します。

普段の業務で使っているGeminiアプリで感じた「AIって、これまでの文脈を忘れちゃうな…」という壁と、それをGoogleカレンダーで解決できそう、というお話をご紹介したいと思います。

Google Agent Development KitやLangChainエコシステムを触る機会が増える中で、多くの企業や研究機関、政府機関が、契約書、報告書、マニュアル、論文、請求書などの重要な情報をPDF形式で保存・配布していることに改めて注目しています。これらの膨大な情報源から、LLM（大規模言語モデル)が直接情報にアクセスし、理解できるようになることは、実用的なAIソリューションを構築する上で不可欠だと考えています。

Google ADK (Agent Development Kit) を活用したマルチエージェントの構築、特に APIツール の利用に焦点を当てます。

GENIAC第2期事業にて採択された「日本語とソフトウェア開発に特化した基盤モデルの構築」プロジェクトに関する取り組み紹介、全2編の後編となります。モデルの技術的特徴に関するより込み入った内容や、取り組みの中では明らかに出来なかった今後の検討課題・オープンクエスチョンを共有します。

GENIAC第2期事業にて採択された「日本語とソフトウェア開発に特化した基盤モデルの構築」プロジェクトについて、開発の過程で得られた知見や学び、今後の課題を共有したいと思います。

プロンプトエンジニアリングの各種手法と、エンジニアのスキル・成長段階の理論を調べた上で、それぞれを紐付け、日々の業務で実践できることはなにかを考えていきます。

生成AI周りの進化の速さにワクワクが止まらない方も多いのでしょうか。多くのサービスが日々進化しており、私達の業務でもこれらを上手く活用して生産性を向上させることが求められる時代になりました。

機械学習モデルを本番環境で運用する際、スケーラビリティや管理のしやすさは重要です。MLflowのFastAPIによるデプロイは手軽ですが、大規模運用には不向きな場合があります。本記事では、MLflowで管理されたモデルを、Kubernetes上で動作する高機能なMLモデルサービング基盤KServeにデプロイする方法を解説します。

Dapr Agentsの検討記事です。Dapr Agents の技術的背景や意義を「Agentic AI」や「ワークフロー」の側面から探ります。

Amazon QuickSightの入門記事です。最近、業務で触れる機会があったので、これから入門される方々の取っ掛かりとなるような内容になるようまとめます。

MLOpsを推進するためのツールとして、Azure Data FactoryとAzure Purviewについて検証していきます。

昨年1年間は「データを駆使して仕事を進める」という少しいままでと色の違う経験をしました。この記事では、その中で得た知見や工夫した点を共有します。

生成AIを使った開発手法の進化は目を見張るものがあります。私自身は業務でAI駆動開発をすることは無いのですが、CursorやClineなどのニュースを見ない日はありません。

フューチャーのサマーインターン2024 Engineer Campに参加した経緯から実際にインターンで取り組んだ内容、学会参加の後日談までを、私のインターン体験記としてまとめていこうと思います。

2025年3月10日（月）〜3月14日（金）において長崎出島メッセにて開催されました[言語処理学会第31回年次大会（NLP2025）]に初参加してきました。当社はプラチナスポンサーとして参加しており、私含めてSAIG7名がオンサイトで参加し、スポンサーブースでの会社紹介及びポスター発表を行いました。

最近 MCP への注目が急速に高まっていますよね。私も気になっていた人の一人だったのですが、そんな中「エンジニアはとりあえずMCPサーバを作ってみるとよい」というポストを見かけました。「じゃあ何か作ってみるか」と思い、Google Calendar の予定を取得するための MCP サーバを作ってみました。

大学時代に少し触っていて苦手としていた、3Dモデリングの世界でどのようなことができるようになっているのか、Blender MCPとMeshyという2つのAI駆動ツールを使った3Dモデル製作を試してしてみました

米国時間の2025年1月15日に「Google AI の優れた機能を Google Workspace の Business プランと Enterprise プランに組み込むことを決定しましたで常連の Gemini モデルが業務で使えるようになり、とても熱い展開なのでブログ化しました。

Transformerを知っていて、その理解を深めたい人、大規模言語モデル がどのようにして推論しているのかを知りたい人向けに...

AWSを用いた生成AIアプリケーションの実装として、Generative AI Use Cases JP についての検証を行いました。

2024.09.04にかけて開催されたYANS2024に参加して参りましたのでその様子をご報告します。

物流DXの実践のためには、サプライチェーン上のデータの「可視化」やAIも活用した「最適化」が不可欠と考えており、コンサルタントとして自らの知識を高めておく必要があります。その一環として、2024年8月に行われたE資格2024#2を受験して合格しましたので、その体験記を綴ってみたいと思います！