中小企業のための「生成AI」活用入門ガイド
中小企業のための 「生成AI」活用入門ガイド ※本ガイドは、中小企業・小規模事業者を対象に、ChatGPTをはじめとする生成AIの活用に関する基本的な事項をまとめ たものです。生成AIサービスの利用にあたっては、最新の法令・各サービスの利用規約・ポリシー等をよくご確認くだ さい。東京商工会議所は、利用者が本ガイドの情報を用いて行う一切の行為について、いかなる責任も負いません。 【目次】 Part1 「生成AIとは？」基本概念と機能（②～⑫ページ） Part2 「どうやって使うの？」経営課題・業務課題別 活用ガイド（⑬～㊲ページ） （「中小企業の活用事例」（㉟～㊲ページ）） Part3 「実際に使ってみよう！」ChatGPT使用方法（㊳～㊸ページ） Part4 生成AIの活用にあたって注意すべきこと（㊹～㊻ページ） 2023年7月28日 第1版 作成 2025年1月7日 第6版 作成 近年、
全ビジネスマンが使えるClaude3.7 sonnet と draw.ioで始める図の作成。｜遠藤巧巳 - JapanMarketing合同会社
3.7 sonnet → drawioが今のところベストな図の作成方法。特にdrawioにすることで修正ができることが従来との違い。パワポ作成やブログなどの際に図を多用できる。これはわかりやすくビジネスマン全員が使える組み合わせ。 https://t.co/GzZRYhgt1V pic.twitter.com/xmWryTqnk6 — 遠藤巧巳 - AIエージェント受託開発 (@ai_agent_dev) March 1, 2025 図の作成のベストは2025年3月時点ではClaude3.7 sonnetです。ChatGPT,Geminiでもできますが、クオリティが低いと人の修正時間が増えます。この図の作成クオリティのためだけにClaudeを契約しても良いと思います。 何が違う？これまでは図の作成はsvgで行うことが普通でした。しかしsvgだと人の修正ができないため、ほんの少しの違和感でも
AIによるコーディングアシスタント、コーディングエージェント、アプリケーション自動生成サービスまとめ（2025年3月版）
AIによるコーディングアシスタント、コーディングエージェント、アプリケーション自動生成サービスまとめ（2025年3月版） アプリケーション開発の生産性向上において、AIによるプログラミング支援サービスは欠かせないものになろうとしています。 そして市場にはプログラマが入力するコードの補完からコードやテストの自動生成、アプリケーションそのものの自動生成までさまざまなツールやサービスが登場しています。 ここでは多数のツールについてそれぞれの主な機能や目的が分かりやすいように、「コーディングアシスタント」「コーディングエージェント」「アプリケーション自動生成／Text to App」の3つに分類して紹介しましょう。 もしもここで紹介されていないプログラマ向けのAIツールなどがありましたら、X/Twitterやブックマークのコメントなどで教えてください。 AIが、人間のプログラマが書くコードの補完や
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 「いまってAIがあるからプログラミングなんて一瞬でできちゃうんでしょ？うちのももっと安く早くできないの？」と無邪気な非エンジニアに言われた経験があるソフトウエアエンジニアの皆さんや、それに対してエンジニアから微妙な表情で微妙な返事をされたビジネス職の皆さんに向けて記事を書きました。なおこの記事のテキストは100％人間の手によって書かれています。 AIを使えば3分ぐらいでプログラミング書けるんでしょ？ その通りです。何もないところからチャットアプリやテトリスや3Dゲームなんかを30秒くらいで書いてくれるようになりました。しかしながら御社の
「AWSクラウド設計完全ガイド」はクラウドを扱うエンジニアにとって必読書になりそう説. - Lean Baseball
「AWSクラウド設計完全ガイド」早速読みました&オススメかつ一部のエンジニアは必読書にしてもいいと思いました! ...という, 現役のエンジニア・システムアーキテクトおよびSREである私の読書感想文エントリーとなります. 良い本でした, B5サイズでちょっと大きい. 私の前職の同僚たち（それも社内で本当に強い連中*1）の共著で最初から期待しか無かったのですが, その期待値をめっちゃ超えてきた（ただし読み手として注意も必要, 後述します）のですごく良かった*2です, 紙もですがKindle（電子書籍）もすぐ買いました. AWSクラウド設計完全ガイド 作者:アクセンチュア 戸賀 慶/福垣内 孝造/竹内 誠一/浪谷 浩一/澤田 拓也/ 崎原 晴香/浅輪 和哉/村田 亜弥日経BPAmazon 何が良かったか一言で言うと, 「タイトル通り『AWSの設計ガイド』として成立しているかつ, Google
生成AIのAIエージェントを大手3社（AWS、Azure、Google Cloud）で徹底比較してみた - G-gen Tech Blog
G-gen の奥田です。当記事では、Amazon Web Services（AWS）、Microsoft Azure、Google Cloud（旧称 GCP）が提供するフルマネージドな AI エージェントサービスの比較を行います。 はじめに 当記事について AI エージェントとは ツールとは マルチエージェントシステムとは RAG と併用する効果 3社比較 前提条件 機能比較 料金シュミレーション 想定シナリオ AWS Azure Google Cloud 総評 AWS Azure Google Cloud 詳細の解説 Amazon Bedrock Agents（AWS）の詳細 構成図 プロダクト一覧 できること 対応モデル ツール 料金 Azure AI Agent Services（Azure）の詳細 構成図 プロダクト一覧 できること 対応モデル ツール 料金 Playbooks（G
研究開発部 システム&セキュリティ担当の松倉です。 ネットワークのトラブルシューティングにおいてパケットキャプチャは強力で、弊社のつよつよエンジニアも「困ったらパケットを見ろ」と言うほどです。 また、インターネットが当たり前に普及している現代においてはサイバー攻撃もネットワーク経由で来ることが多く、パケット解析は我々セキュリティエンジニアにとって重要なスキルセットの一つと言えます。 パケット解析ツールといえば Wireshark が非常に有名でデファクトスタンダードと言えると思いますが、そんな Wireshark 誕生から 27 年の時が経ち、発展版？ともいえる Stratoshark というツールが発表されました。 これは気になる！ということで百聞は一見に如かず、どんなツールなのか触ってみました。 Stratoshark の概要 システムコールと SCAP ファイル Stratoshar
VS Code拡張「Cline」、DeepSeek R1とV3を無料で利用可能に AIコーディングアシスタントがより安価で使いやすく
米Cline Botが3月12日までに、テキストエディタ「Visual Studio Code」向け拡張機能として提供中のAIコーディングアシスタント「Cline」上で、中国DeepSeekの大規模言語モデル「DeepSeek-R1」と「V3」を無料で利用可能にした。ただし、レートリミット（API呼び出し回数の制限）により同日午後3時半時点では利用しづらい状況のようだ。 設定にあるモデルの選択欄から「deepseek／deepseek r1：free」もしくは「deepseek／deepseek chat：free」を選ぶと各モデル（後者はV3）を利用できる。 R1とV3は、DeepSeek社が提供するWebサービスかスマートフォンアプリからは無料で使えるが、公式のAPIから呼び出す場合は有料となる。 Clineはユーザーの命令に応じて生成AIのAPIやWebブラウザにアクセスし、目的のフ
はじめに 近年、私たちの生活や仕事の様々な場面でAI（人工知能）の存在感が増しています。特にエンジニアの世界では、Claude、GPT-4、Geminiといった大規模言語モデル（LLM：Large Language Model）を搭載したAIアシスタントが、プログラミングの方法そのものを大きく変えつつあります。 これらのAIアシスタントは単にテキストを生成するだけでなく、コードの作成や修正、バグの発見と修正案の提案など、かつてはエンジニアだけが行えた専門的な作業を驚くべき精度で実行できるようになりました。特に注目すべきは、CLINEやCursorのようなエージェントモード機能を持つAIアシスタントの登場です。これらは単にコード生成を行うだけでなく、実際にコマンドを実行したり、ファイルを操作したり、更にはデータベースに接続するといった実務的な作業まで行える能力を持っています。例えば、「このJ
シリーズ: 要件定義とはそもそも何か 要件定義の目的とゴールとは 要件定義の重要ポイント〜要望・要求・要件を見極める 事業・業務・システムの3階層で要件を捉える 業務フロー図で見える化する業務プロセスからシステム要件への道筋 ユースケースとロバストネス図によるシステム要件定義 システム要件定義の成果物〜設計へのインプットを作成する 要件定義とソフトウェアアーキテクチャ設計（本記事） TRACERYプロダクトマネージャーの haru です。 設計プロセスでは、要件定義で作成された成果物をもとに、各種の設計が進められます。 そのため、設計プロセスの流れや観点を理解しておくことで、「どのような情報を、どの粒度で要件としてまとめるべきか」が明確になり、要件定義の成果物の実用性や完成度が大きく向上します。 設計プロセスについて、たとえば、以下のような観点を押さえておくことが重要です。 どのような成果
Dify v1.0.0 で新登場したエージェントノードで Function Calling を実行 - Taste of Tech Topics
1. はじめに こんにちは、りょうたです。 先週、ついに待望のDify v1.0.0が正式リリースされて、生成AIを利用したサービスや基盤開発に関わる身として大変ワクワクしております！ github.com 本バージョン注目の機能として、エージェントノード と プラグインシステム が導入されています。 エージェントノードとは、予め定義されている「エージェント戦略」を用いて、質問に応じたツールの呼び出しや複数ステップにわたる推論を自動的に実行する、新しいノードです。 今回は、Dify公式が出しているエージェンティック戦略を用いて、チャットフローを作成してみます。 1. はじめに 2. エージェントノードとは 2.1. 基本的な機能 2.2. 従来のワークフローで実現しようとした際との違い 2.3. Difyアプリの「エージェント」との違い 3. エージェントノードを使ってみた 3.1. フロ
今回は「ChatGPTなどの生成AIを活用してユーザーインタビューの分析を効率化する具体的な手法」をテーマにした記事です。 ユーザーリサーチの現場では、インタビュー後のログ整理や発言のファクト抽出、インサイトの可視化などに多くの時間がかかりがちです。しかし、近年の生成AI（ChatGPTなど）を賢く使えば、これまで数時間～数日かかっていた作業を短時間かつ高精度で実施できるようになっています。 ユーザーインタビューの基本的な流れや実施方法について復習したい場合は、以下の記事もあわせてご覧ください。 【ユーザーインタビューの始め方と具体的手順】 ChatGPT×ユーザーインタビュー分析の狙い ChatGPTなどの生成系AIは、大量のテキストから要約やテーマ抽出を高速に行うのが（なんなら我々人間よりも）得意。ユーザーインタビューのログを丸ごと入力すれば、以下のような場面で役立ちます。 要点・サマ
NEW! 2025.03.29 働き方 マイクロソフト牛尾剛 米マイクロソフトのAzure Functionsチームに所属し、クラウドサービス開発の最前線で活躍する牛尾 剛さん。 これまで多くのメディアで「プログラマーとしてはガチで三流だった」と語り、自身の才能のなさを認めた上で「三流なりの戦い方」を突き詰めることで、ここまで駆け上がってきたという。 ところが2025年2月、自身がリリースしたnote「凄いやつになる方法」が大きな話題を呼ぶ。牛尾さんは「今までは自分がダメなのは受け入れていたが、これからはそうもいかない」と綴っているのだ。 一体、どのような心境の変化があったのだろうか。 「自分は三流」と割り切っていたはずの牛尾さんが「つよつよエンジニア」を目指し始めた背景には、変化の時代をプログラマーとして生き抜いていく際の覚悟が見えてきた。 米マイクロソフト Azure Function
【2025年最新】プログラマー必見！バイブコーディング(Vibe coding)を加速するWindsurf代替ツール10選 - Qiita
ツール選択ガイド 大規模企業向け: Cursor、GitHub Copilot、Tabnineが特に適しています。セキュリティとスケーラビリティを重視する場合はTabnineがおすすめです スタートアップ/個人開発者向け: Codium、Trae、VS Code + AI拡張機能が費用対効果に優れています 特定環境に特化: Microsoft環境ならIntelliCode、AWS環境ならCode Whisperer、Python開発ならAIプラグイン付きPyCharmが最適です。 リモートチーム: Replitはブラウザベースで環境構築不要なため、分散チームに最適です バイブコーディング体験重視: Traeは特にバイブコーディングワークフローに最適化されています それでは、各ツールの詳細を見ていきましょう！ 1. Cursor: 精密さを極めたAIコーディングの新星 まず最初に紹介するのは
生成 AI をもっと気軽に、安全に使うための「chakoshi」をリリースした話 - NTT Communications Engineers' Blog
chakoshi とは なぜ生成 AI の安全性が求められるのか 生成 AI の安全性の現状 生成 AI の安全性対策案 日本語に特化した入出力チェックができる chakoshi chakoshi の特徴について 日本語の性能が高い カスタマイズ性が高い 終わりに 初めまして。イノベーションセンターの山本（@yyo616）です。普段は生成 AI に関連する新規プロダクトの開発や技術検証をしています。先日、生成 AI の安全性向上サービス「chakoshi」と、生成 AI の回答精度を高めるためのドキュメント変換サービス「rokadoc」のベータ版をリリースしました。そこで本記事では chakoshi の方に焦点を当てて紹介させていただきます。rokadoc については、こちらの記事をご覧ください。 chakoshi とは chakoshi は「AI をもっと気軽に、安全に」活用するためのサ
LLMによるパワポ自動生成にチャレンジしてわかった課題 - Insight Edge Tech Blog
はじめに こんにちは。２０２３年１２月からInsight Edgeに参画したData Scientistのカイオと申します。 入社してから幅広い分野のAIや機械学習だけでなく、API構築やクラウドと関わり海外出張までする機会があって非常に感謝しています。 最近、LLMを使ってPPTXを生成する案件に携わり得た知識を共有しようと思ってこの記事を書きました。 目次 PPTXファイルの構成 PythonによるPPTXライブラリ(python-pptx) わかった課題 まとめ PPTXファイルの構成 皆様ご存知だと思いますが、PowerPointが世界一使われている発表資料です。OpenOffice等のオープンソースアプリも存在しますが人気度がそこまで高くありません。 PowerPointは２００７においてPPTからPPTXフォーマットに変わってその中身の仕様は大きく変わりました。中身は非常に複雑
高速かつ高精度な文字認識AIモデル「Mistral OCR」が登場、LaTeXで書かれた数式や図表入りPDFのレイアウトを崩さずマークダウン形式で出力できてJSONへのデータ抽出も簡単に
AI開発企業のMistral AIが、画像に含まれるテキストを認識してテキストデータに変換できるAIモデル「Mistral OCR」を発表しました。Mistral OCRはLaTeXで書かれた複雑な数式も認識できるのに加え、文書に含まれる図や表の位置関係を崩さずマークダウン形式で出力できます。 Mistral OCR | Mistral AI https://mistral.ai/news/mistral-ocr Mistral AIはMistral OCRの能力を示す例を複数公開しています。まず、処理前のオリジナルデータが以下。テキストだけでなく図や表も含まれています。 Mistral OCRで処理した結果はこんな感じ。図とテキストの位置関係を崩さずに変換できました。また、表の内容も行や列の関係を崩さずに変換できています。OCR結果はマークダウン形式で出力され、出力結果をJSONなどの構
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 2025/03/23追記 本記事の公開後に、GitHub公式ブログよりPreview版のオプトアウトについて記事が公開されました。 要約すると、「Free、Pro、Business、Enterpriseのすべてのプランにおいて、Preview版を使用しても入力データをモデルの学習に使用しない」 というものです。 本記事の内容が公式情報と大きく異なってしまったことをお詫びいたします。 はじめに GitHub Copilotは、VSCode上で使用できるコード生成AIです。 個人であれば月額10ドル、企業向けのBusinessプランでも月額
目次 はじめに PoCとアーキテクチャ PoCと本番システム開発の違い アーキテクチャとは PoCにおけるアーキテクチャ設計 品質(Quality)観点での検討 機能適合性 使用性 互換性 信頼性 セキュリティ 保守性 保守性:再利用性 保守性:解析性 保守性:修正性 保守性:試験性 保守性:モジュール性 性能効率性 移植性 品質特性に対するまとめ コスト(Cost)・納期(Delivery)も考えると 既存システムからの流用 共通機能の整備 まとめ はじめに こんにちは、Insight Edgeでエンジニアをしています伊藤です。 「これよくできているな」と言ってもらえるような設計・仕組みを目指して日々のエンジニアリングに取り組んでいます。 今回の記事では私の好物であるシステムアーキテクチャについてPoC(概念実証)の観点から考察してみたいと思います。 Insight Edgeは最先端技術
さくらのクラウド、新機能としてシンプルMQ、APIゲートウェイ、シークレットマネージャ、NoSQLなど13機能を発表
さくらのクラウド、新機能としてシンプルMQ、APIゲートウェイ、シークレットマネージャ、NoSQLなど13機能を発表 さくらインターネットは、同社が提供するクラウドサービス「さくらのクラウド」の新機能として先月（2025年2月）に13種類の機能が追加されたことを発表しました。 【NEW／お知らせ】 パブリッククラウド「さくらのクラウド」において、2025年2月に新たに13の機能を追加しました。 詳細は以下をご参照ください。https://t.co/IZsDj2DRwA — 【公式】さくらインターネット (@sakura_pr) March 12, 2025 さくらのクラウドは、2025年末までに日本のガバメントクラウドの全ての技術要件を満たすことを条件に、政府全体で共通利用するクラウド基盤であるガバメントクラウドに認定されています。 ガバメントクラウドはすでにAWS、Google Clou
Findy Toolsでは、7社のエンジニアの皆さまにAmazon Bedrockのレビューをご寄稿いただきました。 本記事では、レビュー記事から各企業がBedrockをどのように活用し、どんな機能を実現しているのかをピックアップ。さらに、実用化に向けた工夫やアーキテクチャのポイントを整理しました。「Bedrockを活用すると何ができるのか？」「実運用に乗せるための課題と解決策は？」 そんな疑問に答える具体的な事例が満載です。 各社の技術選定の背景やノウハウを学び、自社の取り組みに活かすヒントを得ていただく場となれば幸いです。 ※ツール名・ご寄稿企業名共にアルファベット順で掲載しております ※掲載内容はレビュー記事公開時点の情報になります Amazon BedrockとはAmazon Bedrock は、AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Stability A
NEW! 2025.03.26 働き方 アジャイル牛尾剛えふしん 納期、不確実。 予算、不確実。 完成度、不確実。 アジャイル開発に対し、経営層*が眉をひそめるのは、こうした予測不可能な状況下での意思決定を迫られるからではないだろうか。 事実、「ウォータフォールはやめて2024年の開発をやろう！」と題された牛尾 剛さんのnoteでの発信に対し、「アジャイルはいいんだが、それだと経営者などの非エンジニアからの理解が得られないので納得できるように言語化してほしいんだよな」と懸念を示した藤川真一（えふしん）さんのポストは、テック界隈で大きな反響を呼んだ。 柔軟性とスピードを謳うアジャイル開発が成熟しつつある一方で、経営視点では「扱いづらさ」が拭えないのはなぜか。経営層と開発現場の溝にあるものとは？ 米マイクロソフトのエンジニアで『世界一流エンジニアの思考法』著者の牛尾さんと、BASEでエンジニア
こんにちは。LayerX AI・LLM事業部 SREのshinyorke（しんよーく）と申します。 現在はAI・LLM事業部のAIプラットフォーム「Ai Workforce」1人目のSREとして、 SRE（Site Reliability Engineering）の戦略策定と導入、実装。 企業への導入に際する技術的なサポート・伴走。 SREチーム立ち上げの為の組織作り。より具体的にはSREの採用と育成。 以上のミッションを担っています、入社から現在までの営みはこちらのブログで紹介しています。 tech.layerx.co.jp 一人目SREとして情報とノウハウを泥臭く取りに行きながら、さっさと行動して少しずつSREのプラクティスを浸透させましょう。というスタンスで泥臭く、時にはパワフルにやってきた話を前回のブログでは紹介させてもらいました。私達の行動指針的には「Trustful Team」
AWS Transfer Family web apps を使ってノーコードでS3のWebUIを作成する - Taste of Tech Topics
はじめに こんにちは、一史です。 暖かくなりベランダに出している金木犀が新芽を出してきました、春ですね。 さて、ストレージサービス間でファイル転送を実現するサービス、AWS Transfer Familyの新機能として、web appsというものがあります。 aws.amazon.com この機能を使うことで、S3のWebUIをノーコードで作成することができるようになりました。 今回はこの新機能を用いて実際にWebUIを作成し、ユーザー単位のアクセス制御が行えるかを試していきます。 はじめに AWS Transfer Family web apps とは AWS Transfer Family web appsを用いてS3 WebUI作成する WebUIの完成像 WebUIの作成 ユーザーの作成・割り当て ユーザーのファイルへのアクセス権限の設定 作成したS3 WebUIの操作 ユーザーご
Open-sourcing OpenPubkey SSH (OPKSSH): integrating single sign-on with SSH
Open-sourcing OpenPubkey SSH (OPKSSH): integrating single sign-on with SSH2025-03-25 OPKSSH makes it easy to SSH with single sign-on technologies like OpenID Connect, thereby removing the need to manually manage and configure SSH keys. It does this without adding a trusted party other than your identity provider (IdP). We are excited to announce OPKSSH (OpenPubkey SSH) has been open-sourced under
「VMwareに高いライセンス費用を払いたくない」けど「移行は難しい」 悩める企業の駆け込み寺とは：IPアドレスやOS変更は必要なし VMwareの買収によってライセンス体系が激変し、ユーザー企業は対応を迫られている。しかし、移行は容易ではなくコストや時間もかかる。期限が迫る中でどのような解決策があるのか、ITインフラの有識者に聞いた。 VMwareがBroadcomに買収されたことで、VMwareの組織体制がグローバルで大きく変わった。提供される製品ポートフォリオの刷新、ライセンス販売形態の変更も発表された。 VMwareユーザー企業にとって特に問題なのが「永続ライセンスからサブスクリプションへの移行」「個別プロダクト製品の廃止と統合パッケージへの移行」というライセンス販売形態の変更だ。 これに伴い、仮想化基盤を維持しようにも次のライセンスが更新できない、ライセンス料が高額になってしまう
精度を保ちつつコストを大きく削減！～Elasticsesearchのベクトル検索オプションと効果～ - Taste of Tech Topics
こんにちは。 Acroquestのデータサイエンスチーム「YAMALEX」に所属する@shin0higuchiです😊 YAMALEXチームでは、コンペティションへの参加や自社製品開発、技術研究などに日々取り組んでいます。 はじめに 近年、RAG（Retrieval-Augmented Generation）の台頭などを背景に、ベクトル検索の重要性が増しています。 ベクトル検索は、テキストや画像などの高次元データをベクトル空間に埋め込み、類似度に基づいて検索を行う技術です。 これにより、従来のキーワード検索では捉えきれなかった、意味的な類似性に基づいた検索が可能になります。 (RAGでElasticsearchのベクトル検索を利用するやり方については、こちらの記事で紹介していますので是非ご覧ください) acro-engineer.hatenablog.com 一方で、ベクトル検索を扱うため
RAGの精度はどう評価する？ Azureで作るならどの方法がよい？ 有識者が課題の実践的な解決方法を解説
生成AIを活用する際には、企業が独自に持つデータをどのように業務に生かすかが重要になる。そこでポイントになるのが「RAG」（検索拡張生成）という技術だ。ただ、RAGを利用するに当たって、どのようなインフラや仕組みが必要になるのか、回答精度を上げるにはどのような方法があるのかなど幾つかの課題を解決する必要がある。ギブリーが2025年2月に開催したWebセミナー「現役AIエンジニアたちが解決! RAG構築・運用・評価のお悩み相談会」では、RAGにまつわるさまざまな課題の解決方法が紹介された。 改めて「RAG」とは何か ギブリーは、生成AIを「事業のコアとなる技術」と位置付けており、生成AIの戦略策定から環境構築、利活用、組織浸透まで、顧客の深いニーズに迅速かつ細やかに向き合うサービスを提供している。企業とともにAI開発プロジェクトを推進する伴走支援サービス「Givery AI Lab」や、生成
仏AI企業のMistral AIは3月6日（現地時間）、PDFや画像から、マルチモーダルな要素を高精度で抽出し、構造化された形式で出力する新API「Mistral OCR」を発表した。有償で提供する他、AIチャットbot「Le Chat」で無料で試すこともできる。 生成AIの基盤となるLLMは、プレーンなテキストデータに特化しており、PDFに含まれる画像や複雑なレイアウトを十分に理解することができない。Mistral OCRがPDFのようなマルチモーダルドキュメントを抽出、出力することで、PDFを直接理解するのが困難なLLMでも、PDFに含まれる情報を効果的に活用できるようになる。 Mistral OCRは、PDFの内容を単にテキスト化するのではなく、Markdown（リンクやヘッダなどの書式設定要素を追加するための書式設定構文）でフォーマットする。 PDFからデータを抽出するサービスは既
重要 Azure Front Door によって以前ホストされていたパブリック NCSI プローブ サーバーは、現在 Akamai によってホストされています。 この変更は、2023 年 6 月 20 日に行われました。 これがユーザーにどのように影響するかを理解するには、NCSI の FAQ ページを参照してください。 ネットワーク接続状態インジケーター (NCSI) は、現在のネットワーク接続状態を視覚的に表すのに役立つ機能です。 NCSI アイコンは、既定ではタスク バーの右下にあります。 お使いのデバイスがネットワークにどのように接続されているか、どのオペレーティング システムを実行しているかによって、見た目は異なります。 アイコン 説明 このアイコンをクリックすると、ネットワークの状態が表示され、[ネットワークとインターネットの設定] というリンクをクリックすると、ネットワーク
Hyperlight Wasm: Fast, secure, and OS-free - Microsoft Open Source Blog
Last fall the Azure Core Upstream team introduced Hyperlight: an open-source Rust library you can use to execute small, embedded functions using hypervisor-based protection. Then, we showed how to run Rust functions really, really fast, followed by using C to run Javascript. In February 2025, the Cloud Native Computing Foundation (CNCF) voted to onboard Hyperlight into their Sandbox program. We’re
Model Context Protocol (MCP): Integrating Azure OpenAI for Enhanced Tool Integration and Prompting | Microsoft Community Hub
Model Context Protocol (MCP): Integrating Azure OpenAI for Enhanced Tool Integration and Prompting Model Context Protocol serves as a critical communication bridge between AI models and external systems, enabling AI assistants to interact directly with various services through a standardized interface. This protocol was designed to address the inherent limitations of standalone AI models by provid
「Dify」を“ゴリゴリ活用” IIJのマネジャーは生成AIをこう使う：トップ人材は、生成AIをこう使う ChatGPTの登場から数年。後続サービスも続々と誕生し、ビジネスにおいて生成AIの活用は当たり前になりつつある。一方、毎日のように更新され続ける情報に追い付けず、まだその真価を発揮し切れていないという人も多いだろう。 そこで本連載では、エグゼクティブやインフルエンサー、企業内のAI活用推進者などの生成AI活用法に注目。圧倒的な実力を発揮する“トップ人材”たちは、どんな生成AIをどのように使いこなしているのか。そしてそんな人材を抱える企業は、どのようにAIを利活用しているのか──業界や職種を問わず追いかける。 今回は、インターネットイニシアティブ（IIJ）で金融機関や公共インフラ、地方自治体向けデジタル活用に関するコンサルティング業務などでマネジャーとして活躍する末洋志さん（九州・中四
はじめに：この記事について この記事はModel Context Protocol (MCP)という、2024年11月にAnthropicが発表した新しいAIエージェント接続プロトコルについて、その基本概念から実践的な活用方法まで包括的に解説します。特にMicrosoftのAzure AI Foundryとの連携を中心に、具体的なハンズオン手順を通じてMCPの可能性と実用性を探ります。 この記事で学べること MCPの基本概念とアーキテクチャを理解できる クラウドとローカル環境の両方でMCPを実装する方法を学べる Azure AI Foundryとの連携手順を通じて実践的なスキルを身につけられる エンタープライズ環境でのMCP活用におけるセキュリティ考察を理解できる MCP登場から約4ヶ月の2025年3月現在、MCPは急速に業界標準として採用されつつあり、Microsoft、Amazon、G
こんにちは！労務プロダクト開発本部/労務コア開発1部に所属する、16bit_idolと申します。 最近は、お問い合わせ対応負荷軽減の取り組みに全力を出している者です。 お問い合わせ対応の事を、社内ではDesk（デスク）と呼んでいます。 昨年のWomen Developers Summit 2024のライトニングトークでお問い合わせ対応負荷軽減の取り組みをお話ししました。 Deskってなに？ Deskとは、簡単に言うと、お客様からいただくテクニカルなお問い合わせに対して、私たちプロダクトエンジニアが調査・対応する業務のことです！ SmartHRには、労務全般を扱う基本機能の他にも、文書配布、人事評価といったオプション機能があり、その機能ごとにDesk対応をしています。 特に大変なのが、基本機能のDesk業務です。 現在は、基本機能のDesk担当はローテーション制を採用しており1週間毎に担当者
DeNAのプロダクトマネジャーはAIをこう使う 社内生成AIの担当者、自らの活用法は？：トップ人材は、生成AIをこう使う ChatGPTの登場から数年。後続サービスも続々と誕生し、ビジネスにおいて生成AIの活用は当たり前になりつつある。一方、毎日のように更新され続ける情報に追い付けず、まだその真価を発揮し切れていないという人も多いだろう。 そこで本連載では、エグゼクティブやインフルエンサー、企業内のAI活用推進者などの生成AI活用法に注目。圧倒的な実力を発揮する“トップ人材”たちは、どんな生成AIをどのように使いこなしているのか。そしてそんな人材を抱える企業は、どのようにAIを利活用しているのか──業界や職種を問わず追いかける。 今回はDeNAの社内AIプラットフォーム「SAI」のプロダクトマネジメントを手掛ける菅藤佑太さん（アナリティクス部技術戦略グループ）によるAI仕事術を紹介する。
GitHub の破壊的変更多め、Tasklist が使えなくなるなど ｜Productivity Weekly(2025-02-19)
Productivity Weekly 2025-02-19 号より、投稿アカウントが @korosuke613 から @cy_ept に変わりました！ 過去の Productivity Weekly は、#productivityweekly よりご覧いただけます！ こんにちは。サイボウズ株式会社 生産性向上チームの佐々木（@ajfAfg）です。 僕たち生産性向上チームは毎週水曜日に Productivity Weekly という「1 週間の間に発見された開発者の生産性向上に関するネタを共有する会」を社内で開催しています。 本記事はその時のネタをまとめたものです。 2023-01-25 号から、基本的に隔週で連載することとしました。たまに単独でも投稿するかもしれません。 今週は 2025-02-19 単独号です。 今回が第 179 回目です。過去の記事はこちら。 news 📺 Dock
Model Context ProtocolについてのMicrosoftのブログ ここにMCPのデモアプリがあったので試してみました。 MicrosoftのMCPのデモ Microsoft Copilot プラグイン (MCP) をサポートする Azure OpenAI API に接続する Chainlit ベースのチャット インターフェイス。 まず、READMEにこう書かれていて、ん？MCPってMicrosoft Copilot Pluginの略でModel Context Protocolとは違うものなの？というよくわからない気持ちになりました。 ダブルミーニングなのかなーと思いつつ、Azure Open AI のAPI設定(GPT-4o mini)をして、アプリを起動しました。 一応、requirements.txtにはmcpのライブラリが入っているので、MCP対応していそうです。
FUNDIのデータセンター案件！ 抑えるべきポイントや懸念点！ 不動産クラウドファンディングのFUNDIのデータセンター案件についてまとめました。 抑えるべきポイントや懸念点について解説しています。 また、今後のFUNDIのデータセンター案件や市場が盛り上がってる背景についても記載しています。 この記事でわかること ・FUNDIとは ・データセンター案件とは ・データセンター開発の流れ ・FUNDIのデータセンター開発の流れ ・データセンターの見るべきポイント ・データセンター案件の注意点 ・今後のFUNDIのデータセンター案件について ・データセンター開発が盛り上がりを見せてる背景 ・FUNDI代表に聞いたデータセンター案件のQ&A ・まとめ FUNDIとは サービス名FUNDI(ファンディ)社名株式会社FUNDI代表取締役佐藤 悠大本店所在地東京都渋谷区広尾１丁目3-18 広尾オフィス
【イチから学ぶ! 初めての Azure と生成 AI】Azure App Service / Container Apps を用いた生成AIアプリケーション開発 - ファイルアップロード編AzureAppServiceWebJobsAzureContainerAppsAzureContainerAppsJobs はじめに 本シリーズでは、Azure を活用した生成 AI アプリケーション開発の際に役立つポイントをご紹介します。実装時に直面しがちなハマりどころやその解決策を、全 5 回に分けてお届けします。 本記事は、App Service (Web App for Containers) / Container Apps それぞれを使ってファイルアップロードを行う方式について解説します。 本記事でご紹介するサンプルアプリケーションのソースコードは、以下のリポジトリで公開しています。 シナリ
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「AIがあるんだからもっと安く早く作れるでしょ？」と非エンジニアに言われた時に読む（読んでもらう）記事 - Qiita
「クラウド版Wireshark」とは？Stratosharkを触ってみた - NFLabs. エンジニアブログ
「本当に必要なエンジニア」とは何か - AIアシスタント時代の新たなエンジニア像
要件定義とソフトウェアアーキテクチャ設計 - TRACERY Lab.（トレラボ）
ChatGPTでユーザーインタビューの分析を爆速にする具体手法を解説 - PM x LLM STUDIO
「三流でもいいは甘えだった」牛尾 剛が米マイクロソフトで痛感した、妥協を捨てる覚悟 - エンジニアtype | 転職type
【追記あり】そのGitHub Copilotの機能、Preview版じゃない？ - Qiita
PoCの品質特性とアーキテクチャを考える - Insight Edge Tech Blog
Amazon Bedrockの活用事例・アーキテクチャ特集 - Findy Tools
経営層がアジャイルにモヤるワケとは？ 牛尾剛×えふしん対談から探る
生成AI時代のCloud NativeとSREに対する考え方とスタンス - LayerX エンジニアブログ
「VMwareに高いライセンス費用を払いたくない」けど「移行は難しい」 悩める企業の駆け込み寺とは
Mistral、PDF文書をマルチモーダルでAI対応ファイルに変換するOCRのAPI提供開始
Windows のネットワーク接続状態インジケーターの概要
「Dify」を“ゴリゴリ活用” IIJのマネジャーは生成AIをこう使う
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