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  • 【天下一武道会裏話】3500人を集めるためにやったこと - Sweet Escape

    はじめに まず、大事なこと イベント開催告知まで 開催告知初日 2日目 3日目以降 企画に関して 認知に関して 最後に 本記事の内容を以下のイベントで話します。YouTube Liveでオンラインです。 【天下一武道会裏話】3000人集客のためにやったことなど話します - connpass はじめに 去る2024年2月1日に『第1回 AWSコスト削減天下一武道会』という勉強会を開催しました。 このイベントはわたくし、西谷が個人で企画して運営したイベントですが最終的な申し込み数は3692人とかなりの規模になります。 これがどのくらいの数かと言うと昨年Connpassで募集されたイベントで1番のものが日本ディープラーニング協会主催のイベントでちょうどGPT4が発表されて大注目を浴びたタイミングで開催されたものであり、4900人以上とすごい数になっています。さすがにこれには及ばず、2番目に多かっ

      【天下一武道会裏話】3500人を集めるためにやったこと - Sweet Escape
    • Azure OpenAI よくある質問

      Azure OpenAI利用について、よく聞かれる質問についてまとめてみました。 この記事はGitHubで管理されています。これも追加したらいいんじゃない?という内容はプルリクエストまたは本記事へのコメントでお気軽にお寄せください! 実際にOpenAIのモデルを使わなくても基本料金はかかりますか? いいえ。基本的には使った分(トークン≒入出力をさせた文量)だけの従量課金制です、使わなければ課金されないし、逆に使った分だけ青天井で課金されます。 「基本的には」というのはファインチューニング(微調整)をしたモデルを使う場合にはホスティング費用が基本料金としてかかります。 プロンプトのログを取りたいのですが、標準機能でできますか? Azure OpenAIだけではプロンプトのログを取る機能はありません。Azure標準機能の「診断設定」で取得できるログにも出力されません。 そのため、Azure O

        Azure OpenAI よくある質問
      • 富士通「PROBANK」の顧客がゼロに、清水銀行と西京銀行の新システム移行で

        清水銀行と西京銀行は2024年5月6日、預金や為替など銀行業務の中核を担う勘定系システムを刷新した。いずれも富士通の勘定系システムである「PROBANK」を利用していたが、清水銀行はNTTデータ、西京銀行はBIPROGY(旧日本ユニシス)のシステムに切り替えた。両行の新システム移行に伴い、PROBANKの顧客はゼロになった。 両行とも2024年5月7日午後1時ごろの時点で、新システムについて、「大きな問題なく稼働している」(清水銀行経営企画部)、「特に問題なく正常に稼働している」(西京銀行総合企画部)としている。 清水銀行はNTTデータの共同化システムである「STELLA CUBE」に、西京銀行はBIPROGYが提供するクラウド勘定系システムの「BankVision on Azure」にそれぞれ切り替えた。2024年1月には、PROBANKのファーストユーザーだった東邦銀行も日本IBMが支

          富士通「PROBANK」の顧客がゼロに、清水銀行と西京銀行の新システム移行で
        • クラウドに移行→オンプレミスに戻す、なぜ広まる?自前サーバへ回帰の理由

          「gettyimages」より ここ10年ほど続くクラウドブームを受け、システム運用をオンプレミスからクラウドサービスへ移行する動きが広がるなか、いったんはクラウドへ移行したもののオンプレミスに戻す企業も出始めている。その理由は何なのか、そして浮き彫りになりつつあるクラウド導入のデメリットとは何か。専門家の見解を交えて追ってみたい。 自前でサーバなどのハードウェアを保有・構築してシステムを運用するオンプレミスに対し、専用事業者が保有するシステム環境をインターネット経由で利用するクラウドコンピューティング。米アマゾン・ドット・コムは2006年に企業向けクラウド「Amazon EC2/S3」を、米グーグルは08年に「Google Cloud Platform」を、米マイクロソフトは10年に「Microsoft Azure」を提供開始し、世界的に普及。日本では2000年に米セールスフォース・ドッ

            クラウドに移行→オンプレミスに戻す、なぜ広まる?自前サーバへ回帰の理由
          • AWSでElasticsearch(Elastic Cloud)を使う時のポイント 2024年版(運用編2) - Taste of Tech Topics

            こんにちは、Elastic認定資格3種(※)を保持しているノムラです。 ※Elastic社の公式認定資格(Elastic Certified Engineer / Elastic Certified Analyst / Elastic Certified Observability Engineer) こちらはAWS編の記事になります。 AWSでElasticsearch(Elastic Cloud)を使う時のポイントの記事一覧は以下です。 ①構築編 acro-engineer.hatenablog.com ②運用編1 acro-engineer.hatenablog.com 本記事では運用編2としてElastic Cloudにおいて以下を実施する手順を紹介します。 はじめに 1. バージョンアップ 2. 監査ログ設定 まとめ はじめに 本記事では、Elastic Cloud(Elasti

              AWSでElasticsearch(Elastic Cloud)を使う時のポイント 2024年版(運用編2) - Taste of Tech Topics
            • GPT-4を使って「やさしい日本語」へ言い換えてみよう - NTT Communications Engineers' Blog

              この記事は、NTTコミュニケーションズ Advent Calendar 2023 20日目の記事です。 はじめに こんにちは。 コミュニケーション&アプリケーションサービス部の吉仲です。 新卒2年目で、普段はB向け/C向けメールシステムと文書要約APIサービスの開発・運用に関する業務に取り組んでいます。 今回は、昨年から引き続き話題の生成AIのひとつ、大規模言語モデル (LLM: Large Language Model) を題材に、LLMを使って文章を「やさしい」表現へ言い換える例を紹介します。 この記事の内容 この記事では、以下の内容を扱います。 やさしい日本語 言い換え技術とテキスト平易化 LLMを使ったやさしい日本語への言い換え 前半にやさしい日本語、言い換え技術・テキスト平易化について簡単に解説し、後半はLLMによるやさしい日本語への言い換えの例を紹介します。 なお、この記事では

                GPT-4を使って「やさしい日本語」へ言い換えてみよう - NTT Communications Engineers' Blog
              • Microsoft社のアーキテクトが説く、LLM実装の最前線 登場から今までを振り返って、予想する未来像

                登壇者の自己紹介 蒲生弘郷氏:「ChatGPTの10ヶ月と開発トレンドの現在地」というタイトルで、蒲生から発表します。よろしくお願いいたします。 ちょっと私の自己紹介です。Azure OpenAI Champという立場で、外部発信などをやっています。いっぱい自己紹介をしていきたいところですが、本日はあまり時間もないので省略して、次にいきたいと思います。 今回は、けっこう開発者向けの発展的な内容を扱っていきますが、もし基本的な内容から確認していきたいという場合には、「Azure OpenAI 大全」というものを公開していて、リンクを貼っておくので、そちらの資料を併せてご確認いただければと思います。 「ChatGPT」の登場から今までを振り返る では、本日のテーマとして「ChatGPT」の登場から10ヶ月(※登壇当時)ということで、2022年11月から登場したChatGPTに関する技術について

                  Microsoft社のアーキテクトが説く、LLM実装の最前線 登場から今までを振り返って、予想する未来像
                • Mistral AI、コーディング用生成AIモデル「Codestral」リリース

                  米Microsoftが支援する仏Mistral AIは5月29日(現地時間)、同社としては初のコーディング向け生成AIモデル「Codestral」を発表した。 コード生成タスクを明示的に設計されたオープンウェイト(モデルの重みを公開している)の生成AIモデルで、HuggingFaceからダウンロードし、MistralのAPIプラットフォームを通じて利用できる。 Python、Java、C、C++、JavaScript、Bashを含む80以上のプログラミング言語の多様なデータセットでトレーニングされている。また、SwiftやFortranでも「優れた性能を発揮する」という。 3万2000トークンのコンテキストウィンドウを持つ220億パラメータモデル。コード生成の長期評価のRepoBenchでは、競合する米MetaのCode Llama(4000/700億)や中国DeepSeekのDeepSe

                    Mistral AI、コーディング用生成AIモデル「Codestral」リリース
                  • DDoS攻撃で全世界のMicrosoft 365とAzureが9時間停止

                    2024年7月30日から31日にかけて、世界中のMicrosoft 365および、クラウドコンピューティングサービスのMicrosoft Azureのサービスが9時間ほど停止しました。Microsoftはそのサービス停止について、分散型サービス妨害(DDoS)攻撃によって引き起こされたと発表しました。 Azure status history | Microsoft Azure https://azure.status.microsoft/status/history/ Microsoft says massive Azure outage was caused by DDoS attack https://www.bleepingcomputer.com/news/microsoft/microsoft-says-massive-azure-outage-was-caused-by-dd

                      DDoS攻撃で全世界のMicrosoft 365とAzureが9時間停止
                    • iPhone・iPad・Mac・Windows PCからWindowsデバイスやアプリをリモートで使えるようになるアプリ「Windows App」をMicrosoftがプレリリース

                      Microsoftが、Azure Virtual DesktopやWindows 365、Microsoft Dev Box、リモートデスクトップなどにアクセスするためのアプリ「Windows App」のベータ版をiOS・iPadOS・macOS・Windows向けにプレリリースしたことを発表しました。 What is Windows App? - Windows App | Microsoft Learn https://learn.microsoft.com/en-gb/windows-app/overview Windows App - Microsoft Apps https://apps.microsoft.com/detail/9N1F85V9T8BN Windows App in TestFlight https://aka.ms/macOSWindowsAppBeta Wi

                        iPhone・iPad・Mac・Windows PCからWindowsデバイスやアプリをリモートで使えるようになるアプリ「Windows App」をMicrosoftがプレリリース
                      • 生成AIを使って海外AIニュースの要約を社内Teamsに投稿してみた - AITC - ISID | AI トランスフォーメンションセンター コラム

                        こんにちは、AIソリューショングループの太田です。 昨年から引き続き生成AIブームが止まらない中、自主的に進めていた取り組みを紹介します。それは海外AIニュースの要約を、社内で使用しているTemasのチャネルに投稿する取り組みです。 投稿自体はPower AutomateやAzure Function、Azure OpenAI Serviceなどを活用することで自動的に投稿しており、数ヶ月運用した結果を踏まえて最近アルゴリズムの改善をおこなったので、改めて方法とノウハウをまとめたいと思います。 はじめに アーキテクチャ紹介 Power Automate Azure Functions Bing Search Azure OpenAI Service(AOAI) Log Analytics 海外ニュース要約 APIの処理フロー 検索ワードの翻訳 Bing 検索 HTMLの読み込み ニュース記

                          生成AIを使って海外AIニュースの要約を社内Teamsに投稿してみた - AITC - ISID | AI トランスフォーメンションセンター コラム
                        • GPT-4oがどれぐらい早くなったのかコールセンターに導入して試してみた話 - APC 技術ブログ

                          gpt-4o はじめに こんにちは、ACS事業部の佐竹です。 今回のMicrosoft Buildで発表されたGPT-4oについて、どの程度レスポンスが良くなったか是非触ってみたく、今回の記事を書くことにしました。 1.1.5.Azure OpenAI Serviceの主なAIの進化 news.microsoft.com 以前、Azure Communication ServiceとAzure OpenAI Serviceを使って、コールセンターを作ってみたのですが、そこにGPT-4oを組み込む形でGPT-4-32kとの速度比較を行いました。 techblog.ap-com.co.jp 上記の記事はハンズオン形式で記載しておりますので、お手隙の際に是非手を動かしていただけますと幸いです。 概要 全体アーキテクチャは以下のようになります。 アーキテクチャ図 全体の流れは以下の通りです。 ユー

                            GPT-4oがどれぐらい早くなったのかコールセンターに導入して試してみた話 - APC 技術ブログ
                          • AOAI Dev Day LLMシステム開発 Tips集

                            Azure OpenAI Dev Dayにおいて発表したLLMシステム開発のTips集です。 ◆Prompting System Prompt は構造化・再利用を考慮せよ Prompt Store を作って複数のエージェントでプロンプトの部品を共有 Lost in the Middle…

                              AOAI Dev Day LLMシステム開発 Tips集
                            • New RelicからDatadogに乗り換えした話 - インゲージ開発者ブログ

                              明けましておめでとうございます。 2023年9月にINGAGEにジョインしたSREチームのanecho108です。 さっそくですが本記事の内容に入りたいと思います。 弊社のサービスは、AWS上のオブザーバビリティを獲得する方法としてNew Relic を利用していましたが、 そこからDatadogに乗り換えました。 Datadogの導入は僕が主体で行っていましたので、その時に考えていたことや反省点をまとめました。 なお、Datadogを肯定するわけでも、New Relicを否定するわけでもございませんのであしからず。 なぜ乗り換えしようとした? New Relicのコスト問題 日本語テクニカルサポートが受けられていなかった "僕"がオブザーバビリティの獲得に至っていなかった 周りにDatadogを使ってます勢が多い 日本リージョンがある そんなところへDatadogから営業メール Data

                                New RelicからDatadogに乗り換えした話 - インゲージ開発者ブログ
                              • AWS Location ServiceをCDKで構築して地図をカスタマイズしてみた - Taste of Tech Topics

                                こんにちは、igaです。 8月ももう終わりですが、まだまだ暑い日が続きますね。私は数年前から日傘を使うようになりましたが、晴れた日に外を歩く際、日傘があると少しだけ体感温度がましになるので、夏は日傘が手放せなくなりました。 今回は、AWS Location ServiceをCDKで構築して、地図のスタイルをカスタマイズしてみました。 AWS Location Service AWS Location Serviceとは AWS Location Service(以降、Location Serviceと表記します)はAWSが提供する、地図や位置情報、移動経路などが利用できるサービスです。 aws.amazon.com 今回の内容 今回は、次の2つを実施します。 Location ServiceをCDKで構築して、クライアントで地図を表示する 地図のスタイルをカスタマイズする 地図のスタイルの

                                  AWS Location ServiceをCDKで構築して地図をカスタマイズしてみた - Taste of Tech Topics
                                • TeamsのIncomming Webhookコネクタが廃止されるようなのでPowerAutomateのワークフローに移行してみる - Qiita

                                  TeamsのIncomming Webhookコネクタが廃止されるようなのでPowerAutomateのワークフローに移行してみるMicrosoftTeamsTeamsPowerAutomate 要約 2024-07-24追記: 廃止スケジュールが少し緩和されましたが、廃止されることは変わっていません TeamsのIncomming WebhookやRSSなどのO365系のコネクタが 最短 2024-12-31 に廃止される 2024-12-31までにURL変更を行うことで 2025-12 まで延長できるようになった (2025-12で廃止なのかは明言されていない) 作成自体は 2024-08-15 から作成できなくなる 代替としてPowerAutomateのワークフローが案内されている ワークフローは個人の所有として作られ、変更できない。(ライセンス次第では所有者を変更できるようですが、

                                    TeamsのIncomming Webhookコネクタが廃止されるようなのでPowerAutomateのワークフローに移行してみる - Qiita
                                  • Cloudflare WorkersとNext.jsインテグレーションの問題にOpenNext実装が加わった - laiso

                                    Cloudflareが@opennextjs/cloudflareを発表 2024年9月末に開催された「Builder Day 2024」でNext.jsアプリをCloudflare Workersにデプロイする新たな方法が公開された。 この方法は、@opennextjs/cloudflareを使ってビルドする。既存の@cloudflare/next-on-pages方式を置き換える可能性があり、現在は実験的な段階だ。 以下に新旧の開発手順のドキュメントがある。 新(opennextjs): Next.js | Cloudflare Workers docs 旧(next-on-pages): Get started | Full-stack (SSR) | Next.js apps OpenNextの概要 OpenNextは、Next.jsアプリをVercel以外のインフラにデプロイでき

                                      Cloudflare WorkersとNext.jsインテグレーションの問題にOpenNext実装が加わった - laiso
                                    • GoogleのチャットボットAI「Bard」がついにベンチマークスコアでGPT-4を上回って第2位に浮上

                                      カリフォルニア大学バークレー校・カリフォルニア大学サンディエゴ校・カーネギーメロン大学が協力して設立したオープンな研究組織・Large Model Systems Org(LMSYS Org)は、大規模な機械学習モデルのデータセットやオープンモデル、評価ツールを共同開発しています。LMSYS Orgが自身の開発した大規模言語モデルベンチマークプラットフォームで、GoogleのチャットボットAI「Bard with Gemini Pro」のベンチマークスコアがOpenAIのGPT-4の一部モデルを超えて2位にランクインしたと報告しました。 LMSys Chatbot Arena Leaderboard - a Hugging Face Space by lmsys https://huggingface.co/spaces/lmsys/chatbot-arena-leaderboard LM

                                        GoogleのチャットボットAI「Bard」がついにベンチマークスコアでGPT-4を上回って第2位に浮上
                                      • 20240725 LLMによるDXのビジョンと、今何からやるべきか @Azure OpenAI Service Dev Day

                                        LayerX 部門執行役員・AI・LLM事業部長 中村龍矢 - LLMという、パソコンの中から出られない、鳥頭でドジで杓子定規な新入社員 - 人間のレビューの体験を挟み、むしろ間違いが許されない業務を狙おう - チューニングは深入りしすぎず、Low-hanging fruitを狙おう

                                          20240725 LLMによるDXのビジョンと、今何からやるべきか @Azure OpenAI Service Dev Day
                                        • “学内ChatGPT”で学生1万人からの問い合わせに対応──武蔵野大学が生成AIで挑戦 取り組みの現在地

                                          “学内ChatGPT”で学生1万人からの問い合わせに対応──武蔵野大学が生成AIで挑戦 取り組みの現在地(1/2 ページ) いち早く生成AIの学内利用を始めた武蔵野大学。学生1万人からの問い合わせに対応するため、“学内ChatGPT”を開発し、提供しているという。取り組みの詳細を聞いた。 企業や自治体での活用が進む生成AI。すでにベネッセホールディングス、KDDI、三井不動産、神戸市などが、文章生成AIの活用を始めている。一方で、大学などの教育機関はまた別だ。業務改善を目的とした利用についてはまだ企業や自治体ほどに積極的ではなく、ベンダーなどが公開している事例も多くない。 とはいえ、いちはやく生成AIを業務改善に生かそうとする大学もある。例えば武蔵野大学では、7月末に生成AIを活用した新しい学内チャットbotを開発。主に学生向けの問い合わせ窓口の一つとして、すでに利用を始めている。実際に利

                                            “学内ChatGPT”で学生1万人からの問い合わせに対応──武蔵野大学が生成AIで挑戦 取り組みの現在地
                                          • AIエンジニアがいない中でLLMとどう向き合ったか 自社プロダクトへのAI導入で得た、4つの学び

                                            登壇者の自己紹介とアジェンダ紹介 金岡亮氏:みなさんこんばんは。「LLMからはじめる、プロダクトへのAI導入」というタイトルで発表いたします。私たちSmartHRは「従業員サーベイ」というプロダクトを提供しており、その中で「要約AI」というLLMを使ったサービスをプロダクトとして出しています。これをリリースするまでにどんなことをやってきたのかというお話ができればと思っています。 私は金岡と申します。私はふだん、プロダクトマネージャーをしており、弊社のタレントマネジメント系のプロダクトを複数見ています。今年に入ってからLLM利用のタスクフォースや、AI活用のR&Dの組織を立ち上げています。前職では、AIの受託系の会社でプロジェクトマネージャーをしたり、データアナリストをしていました。 今日のアジェンダですが、機能リリース前のお話と機能リリース後のお話。あとは4つ学びと今後の展望というかたちで

                                              AIエンジニアがいない中でLLMとどう向き合ったか 自社プロダクトへのAI導入で得た、4つの学び
                                            • みずほ関連会社の秘伝「Excelマクロ」を生成AIが読み解く。金融関連企業の「ChatGPT活用」のリアル。

                                              ChatGPTなどの生成AI(主に大規模言語モデル、LLM)を自社の業務改革に取り込む動きが大企業の中でも進んでいる。 みずほフィナンシャルグループの関連会社・みずほリースではいま、500人規模で実際の業務のなかでChatGPTを活用するトライアルを続けている。 その一端が、12月12日に都内で開かれた「生成AIフォーラム」(主催:エクサウィザーズ)のなかで明かされた。 「当社は1000人規模の会社ですけれども、(現在)500人くらいで(生成AI活用の)トライアルを継続しています」 みずほリースデジタル推進部部長の宮谷伸也氏は、セッションでこう語る。 2023年はパナソニックの事例を筆頭に、大企業で生成AI活用を試行錯誤する例が相次いだ。 みずほリースの事例も同様の流れの1つだが、金融大手みずほFGの関連会社ということもあってか、マイクロソフトのAzure OpenAIサービスで独自Cha

                                                みずほ関連会社の秘伝「Excelマクロ」を生成AIが読み解く。金融関連企業の「ChatGPT活用」のリアル。
                                              • Amazon Bedrock をTeamsとノーコードで連携する - Taste of Tech Topics

                                                はじめに 10月に入り、やっと秋らしい感じになってきました。 データ分析エンジニアの木介です。 先日、AWS Chatbotの新機能を利用して、BedrockがTeamsやSlackと簡単に連携できるようになったと発表がありました。 今回は、その内容を確認して、BedrockとTeamsを連携する方法について、説明していきます。 aws.amazon.com はじめに 概要 Amazon Bedrockとは? 今回のゴール TeamsへのBedrockを使ったアプリの導入 構築環境 1. Agents for Amazon BedrockでAIエージェントを作成する 2. AWS Chatbotの設定 3. Teamsの設定 使い方 まとめ 概要 Amazon Bedrockとは? Amazon Bedrock は、AWSが提供するマネージドサービスで、開発者が複数の大規模言語モデル(LL

                                                  Amazon Bedrock をTeamsとノーコードで連携する - Taste of Tech Topics
                                                • AWSでElastic Cloudを利用する 2024年版(構築編) - Taste of Tech Topics

                                                  こんにちは、Elastic認定資格3種(※)を保持しているノムラです。 ※Elastic社の公式認定資格(Elastic Certified Engineer / Elastic Certified Analyst / Elastic Certified Observability Engineer) 皆さんはElastic Cloudを利用されたことはあるでしょうか? Elastic CloudはElastic社が提供しているSaaSサービスで、クラウドプロバイダはAWS、Azure、GCPをサポートしています。 最新バージョンのクラスタ構築や、既存クラスタのバージョンアップを数クリックで実施できるため、導入がお手軽です。 しかし実際に利用するとなると アクセス制限やCognito連携など、考慮すべきことが多くあります。 意外にハマりどころが多い所だと思うので、手順や注意事項などをまとめ

                                                    AWSでElastic Cloudを利用する 2024年版(構築編) - Taste of Tech Topics
                                                  • 新著が出ます - 『達人に学ぶDB設計徹底指南書 第2版』|ミック

                                                    さて、だいぶ久しぶりとなりますが、新著が出ます。序文を掲載しますので、購入にあたっての参考にしていただければと思います。初版は14刷りを数えたロングセラーで、第2版では主にクラウド対応や古くなった部分の最新化を行いまいした。 本書の初版が刊行されて10年以上が経過しました。その間にシステムとビジネスの世界にも予想だにしていなかった大きな地殻変動が起きました。ビッグデータという言葉はバズワードの域を脱して、企業の意思決定に使われるようになり、データ分析を専門に行うデータサイエンティストという職種も登場しました。クラウドの利用はもはや当たり前になり、むしろその応用方法を考えるハイブリッドクラウドやマルチクラウドの時代へと入りつつあります。そして何より、生成AIを中心とするAIの波があらゆる業界に押し寄せています。しかし、その中でも変わらなかったことがあります。それがデータベースの重要性です。変

                                                      新著が出ます - 『達人に学ぶDB設計徹底指南書 第2版』|ミック
                                                    • 法人向けソフトウエアおよびクラウドサービスの価格改定について - News Center Japan

                                                      日本マイクロソフト株式会社は、2024 年 4 月 1 日から、法人向けソフトウエアおよびクラウドサービスの価格を改定します。新価格は、日本円の為替変動に伴い、いずれも 20% の引き上げとなり、2024 年 4 月以降に適用されます。 マイクロソフトは、ソフトウエアおよびクラウドサービスについて、現地価格の影響を定期的に評価し、地域間の合理的な整合性を確保しています。今回の変更はその評価の結果により、価格を米ドル水準に近づけて調整した結果です。今後も、米ドルに対する為替変動を考慮し、年 2 回の定期的な価格評価の一環として、現地通貨建ての価格を調整する場合があります。 このアナウンスメントは、ハードウェア (Surface 等) またはコンシューマ向けに提供している Windows, Office および Microsoft 365 サービス等は対象としておりません。マイクロソフトの製品

                                                      • Microsoft、AI「Copilot」のAzure好調で予想を上回る増収増益

                                                        米Microsoftが1月30日(現地時間)に発表した第2四半期(2023年10月~12月期)の決算は、売上高は前年同期比17.6%増の620億2000万ドル、純利益は33.1%増の218億7000万ドル(1株当たり2ドル93セント)だった。「Copilot」などのAI統合を進めたクラウド部門が順調だった。 売上高、純利益ともにアナリスト予測(売上高は611億2000万ドル、1株当たりの純利益は2ドル78セント)を上回った。 サティア・ナデラCEOは発表文で「われわれは、AIについて語ることから、AIを大規模に適用することに移行した。技術スタックのあらゆる層にAIを導入することで新たな顧客を獲得し、あらゆる分野で新たなメリットと生産性の向上を促進している」と語った。 部門別では、Azureやサーバー製品を担うIntelligent Cloud部門全体の売上高は20%増の258億8000万ド

                                                          Microsoft、AI「Copilot」のAzure好調で予想を上回る増収増益
                                                        • KDDI、社内TeamsにAIチャット導入 生成AIの企業利用、工夫や課題点を聞いた

                                                          国内通信大手のKDDIでは、コミュニケーションツール「Microsoft Teams」上に自社開発したAIチャットを導入しており、社員1万人が日々利用している。このAIチャットは「KDDI AI-Chat for Teams」と呼ばれ、2023年8月に業務へと導入。社員が企画のアイデア出しや制作業務支援、文書作成支援などの業務効率改善・AIスキル向上に使えるようにしていた。 以前はWebブラウザ上でのみ提供していたが、毎日使うツールであるTeamsで使えるようにさせることで、さらなる利用促進を狙ったという。その導入を支援したのがKDDIグループでアジャイル開発事業を行うKDDIアジャイル開発センター(東京都港区、以下KAG)だ。 KAGは「Web版はブラウザを立ち上げてあらかじめブックマークしておいたURLをブックマークしてアクセスする、という動線がやや利用のハードルとなる側面もあった。T

                                                            KDDI、社内TeamsにAIチャット導入 生成AIの企業利用、工夫や課題点を聞いた
                                                          • ドメイン コントローラーの構築時に言われないと気付かないこと

                                                            本記事はマイクロソフト社員によって公開されております。 こんにちは。Windows Commercial Support Directory Services チームです。 ドメイン コントローラーは多くの組織で利用されておりますので、今までドメイン コントローラーの設計や運用に関わったことがなかったものの、急に担当することになってしまったという方も多いのではないでしょうか。 今回は、そのような方向けに、これからドメイン コントローラーを新規で構築する際に、言われないと中々気付きにくいことについて、紹介させていただきます。 後から予期しないトラブルに直面することを避けるためにも、構築時から問題の起きにくい構成を目指していきましょう! 非推奨の話※ 以下の構成は推奨しておりませんが、この構成においてサポートをお断りすることはございません。 ただし、最終的に構成変更以外の対処が難しい場合もござ

                                                            • Cloud SQL for MySQL 5.7 のデータを Cloud SQL for MySQL 8.x へ DMS を利用して移行してみた - VISASQ Dev Blog

                                                              はじめに こんにちは!DPE(Developer Productivity Engineering)チームの高畑です。 最近カーオーディオにハマっていて、スピーカーを変えたり DSP アンプを導入したりとオーディオの沼に腰あたりまで浸かってしまいました。 スピーカーケーブルをちょっと良いやつに変えたりしてみたんですが、正直違いが分かっていないので頭まで浸かるのはまだ先のようです。 現在、ビザスクでは遅ればせながら MySQL 5.7 から MySQL 8.x へアップグレードするためのプロジェクトが進行しており、既存のデータを移行するため諸々の検証を行なっていました。 検証を進めるにあたり、データの移行に DMS (Database Migration Service) を利用する方針となったので、経緯や方法をご紹介したいと思います。 移行方法の検討 当初、既存の MySQL 5.7 デー

                                                                Cloud SQL for MySQL 5.7 のデータを Cloud SQL for MySQL 8.x へ DMS を利用して移行してみた - VISASQ Dev Blog
                                                              • SREエンジニアが目指すGKE共通デプロイ基盤の完成形 - ぐるなびをちょっと良くするエンジニアブログ

                                                                こんにちは。開発部門 開発部 Data AI Strategyセクション データ基盤 Unitの小野です。 2020年8月に入社してから早3年。SREエンジニアとして、日々業務改善に励んでいます。 ここ一年ほど、DAOという組織改善プロジェクトを推進していく中で、Google Kubernetes Engine (GKE)を使ったGKE共通デプロイ基盤の整備も進めてきました。 ※ DAOについての詳細はSREエンジニアが組織改善プロジェクトを立ち上げてみたを参照ください SREエンジニアの責務の一つは、プロダクトのリリースサイクルを極限まで短くし、次々と新しいサービスを世の中にリリースすることです。ChatGPTのような誰でも簡単に扱えるAIモデルが誕生したことで、プロダクト開発競争は今後ますます激しくなっていくと予想しており、SREエンジニアの責務の重要性をヒシヒシと感じています。 そう

                                                                  SREエンジニアが目指すGKE共通デプロイ基盤の完成形 - ぐるなびをちょっと良くするエンジニアブログ
                                                                • 専門性の高いデータの読み解きをLLMでスケールさせよう | CyberAgent Developers Blog

                                                                  こんにちは.協業リテールメディアdivでデータサイエンティストをしています須ヶ﨑です.本日はLLMを用いて専門性の高いデータを読み解くというトピックをご紹介します. また,実際にオープンデータである気象データと,NYCタクシーデータを読み解く例をご紹介します. 専門性の高いデータの読み解きがスケールする嬉しさ 今回の記事での「専門性の高いデータ」とは,気象データや株価推移,POSデータ,時系列行動データ,車の運転データ,センサーデータなど,データ自体が直感的に理解しにくく,理解するためには一定の分析,及び,その読み解きを必要とするようなデータを指しています. さまざまなビジネスにおいて,色々な分野のデータが当たり前に集められるようになり,データの価値やその活用がとても重視されるようになってきています.これらのデータを基軸としたデータ分析によって、顧客のニーズを的確に把握し、効果的なマーケテ

                                                                    専門性の高いデータの読み解きをLLMでスケールさせよう | CyberAgent Developers Blog
                                                                  • 『マルチクラウドデータベースの教科書』が発売になりました。

                                                                    2024年8月6日、翔泳社さんより「マルチクラウドデータベースの教科書 クラウドロックインを乗り越えるデータベースの構築ノウハウ」が発売になりました。 ぜひ、皆さんに手に取って欲しい本ではありますが、、、購入をためらう人が居たとしても気持ちは分かります。 「マルチクラウドとか全然イメージできないし。」 「うちはAWS(Azure/Google Cloud)って決まってるから、マルチクラウドじゃないし」 「そもそもデータベース、そんなに得意じゃないし。」 ですよね、でもそんな方々にも伝えられることがあるんじゃないかと思って、 そもそもマルチクラウドなデータベースとは、どんな構成を指すのか そのマルチクラウドなデータベースは、利用者にどんな価値を提供するのか (※あとがきより一部抜粋) という所を基礎から説明できるように、共著者3人で頭を悩ませながら執筆を続けてきました。 ということで、今回は

                                                                      『マルチクラウドデータベースの教科書』が発売になりました。
                                                                    • 「Azure OpenAI Serviceリファレンスアーキテクチャ」活用の最初の一歩 リリースレベルのLLMアプリに必要な検討項目とは

                                                                      真のサーバーレスアーキテクチャについて語り、最新のエッジコンピューティングや生成系AIのサーバーレス実装を学び、クラウドネイティブで高速な開発プラクティスと向き合う2日間「ServerlessDays Tokyo 2023」。ここで登壇したのは、日本マイクロソフト株式会社の坂部氏。LLMアプリ開発における、「Azure OpenAI Serviceリファレンスアーキテクチャ」の活用について発表しました。 登壇者の自己紹介とアジェンダ紹介 坂部広大氏:「Azure OpenAI Serviceリファレンスアーキテクチャからみる、本番システムレベルのLLMアプリに必要な検討項目の解説」というテーマで、日本マイクロソフトの坂部と申します。時間としては25分、お付き合いいただければと思います。それではよろしくお願いします。 (会場拍手) 「このセッションでわかることと、話さないこと」ですね。今回の

                                                                        「Azure OpenAI Serviceリファレンスアーキテクチャ」活用の最初の一歩 リリースレベルのLLMアプリに必要な検討項目とは
                                                                      • Microsoft Build 2024 キーノート完全日本語化まとめ・意訳 - 吉田の備忘録

                                                                        今年も開催されたMicrosoft Build 2024のキーノートを日本語でまとめをお届けします!今年は吉田が製品チームとして「Ask the Expert」ブース対応を現地で3日連続アサインされた上、夜は無謀にも48時間以内にPower Platform の発表について2時間にわたってお届けするイベントを開催した関係上、まとめが遅くなってしまいました。 Build 2024 のPower Automateブース その分、Satya Nadellaが登壇で利用したスライドを丸ごと日本語化し、より丁重なまとめ?(もはやフル原稿…)を作ることができました。このページの一番下にはスライド完全意訳版をダウンロードできるようにしてありますので、ぜひ読んでくださいね。 それでは以下、キーノートの情報をお伝えします! 開発者会議は常に最もエキサイティングで、最も楽しい瞬間です。私は成人してからの人生を

                                                                          Microsoft Build 2024 キーノート完全日本語化まとめ・意訳 - 吉田の備忘録
                                                                        • 国産「小さいLLM」が2024年春に相次ぎ登場、NECとNTTが見いだした2つの勝ち筋

                                                                          国内大手ITベンダーが2024年、ついに大規模言語モデル(Large Language Models:LLM)サービスの提供を始める。NTTは2024年3月に「tsuzumi(つづみ)」を、NECは2024年春ごろに「cotomi(コトミ)」をそれぞれ提供する予定だ。さらにソフトバンクも2024年内にLLMを開発するとしている。 NTTやNECが提供する国産LLMはいずれも、「大規模」言語モデルとはいえ米OpenAI(オープンAI)の「GPT」などに比べるとコンパクトにつくられている。実はこの規模を選んだことこそが、2社それぞれの見いだした勝ち筋でもある。果たして2社は「GPT1強」とも言える市場に変化を起こせるか。国内勢と海外勢の違いをひもときながら、2社の狙いを見ていこう。 「大規模」だけど「小さい」国産LLM これまでGPTをはじめとするTransformerベースのLLMは、パラメ

                                                                            国産「小さいLLM」が2024年春に相次ぎ登場、NECとNTTが見いだした2つの勝ち筋
                                                                          • GitHub Modelsのご紹介:GitHub上に新世代AIエンジニアを

                                                                            Author Thomas Dohmke 私たちは、適切なツールとトレーニングがあれば、すべての開発者がAIエンジニアになれると信じています。GitHub Modelsは、GitHub Codespacesでモデルを使ったプレイグラウンドからコード生成、Azure経由でのデプロイまで、いかにシンプルに行えるかをお見せします。限定パブリックベータへのサインアップはこちらから。 家庭用コンピュータの黎明期から、開発者の創作の主流はコードを使ってソフトウェアをビルド、カスタマイズ、デプロイすることでした。AIの時代となった今日、機械学習モデルを活用する能力という、二次的かつ同様に重要な創造様式が急速に台頭しています。バックエンドとフロントエンドのコードと1つ以上のモデルを含むフルスタックで、生成AIアプリケーションを構築することが増えていながら、ソフトウェア開発者の多くはオープンモデルやクローズ

                                                                              GitHub Modelsのご紹介:GitHub上に新世代AIエンジニアを
                                                                            • 基本概念から理解するAzure AI Search - Azure OpenAI Serviceとの連携まで - 電通総研 テックブログ

                                                                              こんにちは。XI 本部AIトランスフォーメーションセンター所属の山田です。 先日、部内の勉強会でAzure AI Searchについて紹介したので、テックブログでもその内容を紹介したいと思います。 Azure AI Searchとは? Azure AI Searchに保存されるデータに関する用語と概念 Azure AI Searchのスケーラビリティに関する用語と概念 Azure AI Searchでサポートされる検索の仕組み 全文検索について Azure AI Searchのアナライザー ベクトル検索について ベクトルの近傍検索アルゴリズム ハイブリッド検索 検索インデックスのスキーマ設計 検索インデックスにドキュメントを追加する方法 Pushモデル Pushモデルを利用する場合のアーキテクチャの例 Pullモデル Pullモデルを利用する場合のアーキテクチャの例 インデクサーの計算リソ

                                                                                基本概念から理解するAzure AI Search - Azure OpenAI Serviceとの連携まで - 電通総研 テックブログ
                                                                              • Microsoft Entra External ID が一般提供 (GA) されました

                                                                                こんにちは、Azure Identity サポート チームの 川里 です。 本記事は、2024 年 5 月 1 日に米国の Microsoft Entra (Azure AD) Blog で公開された Announcing General Availability of Microsoft Entra External ID - Microsoft Community Hub を意訳したものになります。ご不明点等ございましたらサポート チームまでお問い合わせください。 次世代の顧客 ID アクセス管理 (CIAM: Customer Identity Access Management) 機能を実現する開発者向けソリューションである「Microsoft Entra External ID」が 5 月 15 日から一般公開 (GA) されたこと をお知らせします。External ID では

                                                                                  Microsoft Entra External ID が一般提供 (GA) されました
                                                                                • Spring誕生から20年! Spring FrameworkやJavaの最新情報が披露された「SpringOne 2023」レポート

                                                                                  Spring FrameworkやSpring Bootの最新情報や、DevOps、マイクロサービスといったソフトウェア開発のトレンドをテーマにしたカンファレンス「SpringOne at VMware Explore」が、2023年8月にラスベガスで開催されました。本稿ではKeynoteの内容と、筆者たちが興味をもったセッションについて紹介します。 本記事のレポーター 【NTT ソフトウェアイノベーションセンタ】小泉雄太、岩塚 卓弥、水野 諭孝 【NTTデータグループ】井上 大輔、高見 諭史、高橋 寛恒 【NTTコムウェア】田村 祐揮、黒澤 和矢 SpringOneとは SpringOne at VMware Exploreは、VMware Inc.(以下VMware)が開発を牽引するOSSのアプリケーション・フレームワークであるSpring Framework、Spring Bootな

                                                                                    Spring誕生から20年! Spring FrameworkやJavaの最新情報が披露された「SpringOne 2023」レポート