本記事では、社内に散らばる非構造的なコミュニケーションデータ（暗黙知）を、AIを使って整理 し、RAGで活用しやすくする手法について、ざっくり理解します。 株式会社ナレッジセンスは、「エンタープライズ企業の膨大なデータを掘り起こし、活用可能にする」プロダクトを開発しているスタートアップです。 この記事は何 この記事は、メール文面・チャットログのような「非構造データ」を、RAGに使える知識ベース（構造化データ）に自動で変換するマルチエージェントシステムの論文[1]について、日本語で簡単にまとめたものです。 今回も「そもそもRAGとは？」については、知っている前提で進みます。確認する場合は、こちらの記事もご参考下さい。 本題 ざっくりサマリー 今回の手法は、社内のサポートチケットやチャットログのような、整理されていない「暗黙知」 を、AIエージェントを使って RAGで使える「形式知」 に自動で
本ガイドラインは、世の中のシステム開発プロジェクトのために無償で提供致します。 ただし、掲載内容および利用に際して発生した問題、それに伴う損害については、フューチャー株式会社は一切の責務を負わないものとします。 また、掲載している情報は予告なく変更することがございますので、あらかじめご了承下さい。 はじめに バッチ処理とは、大量のデータを一括で処理するための手法であり、システム開発において今なお重要な位置づけにある。バッチ処理の対義語は逐次処理（リアルタイム処理・ストリーム処理とも呼ぶ）であり、業務イベントが発生する度に何かしらの処理を実行することを指す。逐次処理は処理結果を即時確認できるが、それによってユーザー体験（UX）の向上しない場合や、開発コストの低減（基本的には逐次処理の方が設計・運用の難易度が高い）・コンピュータ資源を下げたいなどに、バッチ処理を選択することが多い バッチ処理
こんにちは。AI ShiftでWebフロントエンドエンジニア（？）をしている安井です。今回は私がAIエージェント開発において模索した、組織の強みを最大限に活かすためのアーキテクチャ設計を紹介します。 AI ShiftではAI Workerという企業専用のAIエージェント構築プラットフォームを開発しており、我々開発メンバーは自然言語処理を強みとするチーム（以下AIチーム）と協働してプロダクト開発をしています。 感じていた課題 ＊これは私個人が感じていた課題感であり、組織全体の考えでないことを強調します。 AI Shiftでは5年以上前からAIをドメイン領域として、チャットボット、ボイスボットなどの開発をしてきました。当時はAIチームの研究力がプロダクトの強みとしてダイレクトに反映されており、開発チームとしても如何にその研究力をプロダクトに活かすかが重要な視点でした。 しかし、2024年頃から
スマヌ15分では追いつけなかったよ…トラブルに引っかかったので60分かかった😢😢😢 ※Node.jsのインストールトラブルがなければ15分で終わるでしょう。 かなり無理を言ってる🤔わかってるでもやらないと追いつけない…😫 という話となります。さて短時間で学び直しはできるのでしょうか。 【スペック】 半世紀生きたジジイ👴 業務開発経験は基本無い（副業レベル） UbuntuとPythonはそれなりに分かる⌨️ Node.jsは初心者レベル Windows派🪟 開発はWSLかDocker🐳 Claude Codeって何？ ターミナル上で動くAIコーディングアシスタントです。プロンプトに「〜を作って」「〜を修正して」と依頼することで開発ができます。VisualStudio CodeやJetBrains IDEとも連携が可能らしい。 正直、最初は「また新しいツール🙄？」って思ったけ
WEELメディア事業部テックリサーチャーの中田です。 オープンソースのローコード自動化ツールの「n8n」がGitHubで公開され、誰でも簡単にワークフローを作れるようになりました。 これにより、サービスとサービスを簡単に、コードを書かずに繋げられるのです…！ 本ツールを紹介しているYouTubeの動画は、すでに2.7万再生回数を獲得しており、かなり注目されていることがわかります。 この記事ではn8nの使い方や、有効性の検証まで行います。本記事を熟読することで、n8nの凄さを実感し、従来のZappierなどには戻れなくなるでしょう。 ぜひ、最後までご覧ください。 n8nの概要 n8nはオープンソースのローコードツールで、ワークフローを作成できます。具体的には、既存のサービス同士を繋げることで、業務の効率化を図ることが可能になるのです。 ここで言うワークフローとは、何なのでしょうか？例えば、以
初代Macintoshの基礎部分を作り上げたソフトウェアエンジニアの一人で写真家のビル・アトキンソンさんが6月5日（米国時間）に亡くなりました。74歳でした。Facebookに投稿された家族からのメッセージには、こうあります。 We regret to write that our beloved husband, father, and stepfather Bill Atkinson passed away on the night of Thursday, June 5th, 2025, due to pancreatic cancer. He was at home in Portola Valley in his bed, surrounded by family. We will miss him greatly, and he will be missed by many o
生成 AI を検索体験に組み込みたい──そう考えたとき、RAGをゼロから実装するのは意外と骨が折れます。 埋め込みモデルの選定や大量ドキュメントのベクトル化バッチ、スケーリングするベクトル DB の運用、生成モデルへ渡すコンテキストの最適化など、工程が多岐にわたり運用負荷も高くなるためです。 Google Cloud が提供する Vertex AI Search を使えば、データの取り込みからインデックス生成、質問応答までをフルマネージドで任せられるため、開発者はフロントエンド設計やドメイン知識の整理に集中できます。 この記事では実際に触ってみて感じた便利さを軸に Vertex AI Search について語っていきます。 Vertex AI Search とは？ Vertex AI Search は、Google Cloud が提供する構造化／非構造化データを横断して検索・要約・質問応答
話題のClaude 4とClaude Codeに入門！（KAGと学ぼう！勉強会） https://www.youtube.com/live/8BPfZKIa51k
What's in a price? How to price your products and services
株式会社ナレッジセンスは、生成AIやRAGを使ったプロダクトを、エンタープライズ向けに開発提供しているスタートアップです。本記事では、RAGシステムがより正直に、知らないことには「分からない」と言えるようにするための手法「DTA（Divide-Then-Align）」について、ざっくり理解します。 この記事は何 この記事は、RAGの新手法である「DTA」の論文[1]について、日本語で簡単にまとめたものです。 今回も「そもそもRAGとは？」については、知っている前提で進みます。確認する場合は、こちらの記事もご参考下さい。 本題 ざっくりサマリー DTAは、RAGの精度を上げるための新しい手法です。USTCやCASIAなどの研究者らによって2025年5月に提案されました。 通常のRAGでは、外部ソースから検索して得た情報を直接利用して、最終的な回答を生成します。ただ、これだけだとLLMの元から
プロジェクトをはじめたいが、PMがいない PMがまったく採用できない PMがなかなか育たない いま、大PM不足時代近年、IT業界に限らず、製造業やサービス業、さらには地域の活性化プロジェクトなど、ありとあらゆる場面で新しい取り組みやイノベーションの推進が求められています。そこで、複数のステークホルダーを束ねて、プロジェクトを成功に導くPMの存在は不可欠です。 しかしながら、世の中では圧倒的にPMが不足している状況にあります。なぜなら、組織内部にPMのノウハウがない企業が多いことや、PMの需要が増え続けているのに対して、育成が追いついていないという現状があるからです。 事業拡大や新規事業の推進、DX（デジタルトランスフォーメーション）などが求められる一方で、実務ベースでプロジェクトを取り仕切れる人がいない PMとしてのキャリアパスが明確ではなく、育成計画をしっかり立てている企業がまだまだ少な
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 「Controller にビジネスロジックを書くな」と言われることがしばしばあると思います。 この記事では、そもそもそれは何がいけないのか、どうすればいいのかを整理しました。 具体的なコードまでは書いていないですが、各ケースを図で表現して、できるだけ分かりやすいようにまとめました。 「Controller に全部書く」とはどんな状態か 「Controller にビジネスロジックを書くな」の対応の前に、「Controller に全部書く」という状態について整理しようと思います。 この記事で言う**「Controller に全部書
Copyright © PERSOL RESEARCH AND CONSULTING CO., LTD. All Rights Reserved. 1 株式会社パーソル総合研究所 シンクタンク本部 調査結果 部下の成長支援を目的とした １on１ミーティングに関する定量調査 Copyright © PERSOL RESEARCH AND CONSULTING CO., LTD. All Rights Reserved. 2 目次 本報告書の目次 パーソル総合研究所「部下の成長支援を目的とした1on1ミーティングに関する定量調査」 P.2 目次 P.3 はじめに P.4 調査概要 P.5 定義 本調査における「１on１」と「成長」 P.6 サマリ P.11 提言 組織課題として1on1を位置づける P.12 参考 4つのポイント別に見た1on1のあり方 P.13 調査結果 【1】1on1の実態
まずは自己紹介 ナレッジワークでエンジニア組織の仕組み作りなどを担当しているsedoと申します。 Enablement Groupという部署に所属していて、社内のプロジェクト管理の仕組みを整えたり、社外への情報発信イベントの運営サポートなどをしています！ 前職は、ヤフー（現LINEヤフー）に所属しており、そこでEM（エンジニアリングマネジャー）を担当していました。 ヤフーといえば1on1に力を入れていて、自分もたくさんの1on1を経験し、そこで学んだことの一部をこの記事に書いていきます。 1. こんな1on1になってませんか？ 1on1、ちゃんと活用できていますか？ 「とりあえず定例だからやってるけど、結局何を話せばいいのかわからない…」 「仕事の進捗確認だけで終わってるなぁ…」 「雑談してるだけで、成長につながってる気がしない…」 こんな悩み、あるあるですよね。 1on1は貴重な時間なの
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lhという単位に見慣れない方もいるかと思われますが、これは現在のline-heightと同じ長さを表す新しく登場した単位です。この例ではline-heightはフォントサイズの1.5倍なので、もし1remが16pxであれば1lhは24pxとなります。 この場合、行の高さと文字の高さの負の差は1em - 1lh、つまり16px - 24pxで-8pxです。それを片方の値を算出するために2で割ると-4pxになります。したがって、margin-block: calc((1em - 1lh) / 2)は、書式のブロック方向（横書き時：上下）にそれぞれハーフ・レディングの大きさ（今回では4px）分のネガティブマージンを設定するということになります。 従来の上下の余白を打ち消す方法との比較lhが登場するまではSassの@mixinなどを使用して以下のような関数を定義し、ハーフ・レディングを打ち消す方法
涼やかで清潔感のある白Tシャツは夏に人気です。しかし、夏は汗をかきやすく黄ばみがどうしても気になりがち。白Tシャツが黄ばむ問題の解決策を教えてくれるのは、掃除や夫婦円満に関する情報を発信しているぴえーる (pierre_life_style)さん。早速、白Tシャツの黄ばみを落とす方法を見ていきましょう。 白Tシャツの黄ばみを落とす特製アワアワ洗剤の作り方 夏の暑い日に白Tシャツを着ると、汗に含まれる皮脂が原因で、黄ばみやすくなります。黄ばみは、ぴえーるさんおすすめの特製アワアワ洗剤を作って効率的に落としましょう。
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