Gemini の高度な推論、Google 品質の検索機能、ホストされている場所に関係なくあらゆるエンタープライズ データを統合するエージェントにより、従業員がエンタープライズの専門知識を活用できるようにします。
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
$ gemini -p "Webで「Gemini APIの料金」について調べて" Gemini APIの料金は、主に従量課金制で、使用するモデルや機能、利用量によって変わります。無料利用枠と有料プランが提供されています。 ### 料金体系の概要 課金は、以下の要素に基づいています。 * **入力トークン数**: APIに送信するテキストやデータの量。 * **出力トークン数**: APIが生成・応答するテキストやデータの量。 * **キャッシュされたトークン数**: 会話の履歴を記憶させる機能を利用した場合のトークン数。 (略) brave search や perplexity がなくともこれで、馴染み深い Google の結果が返ってくるので、非常に使いやすいです。 自分は今からとりあえずこれを claude-code に繋いでみます。 => した。 .claude/commands/
郵便番号・デジタルアドレスAPIの特徴1つのAPIで、郵便番号とデジタルアドレスのそれぞれから住所取得できる公式APIとして、2025年5月より無料提供を開始しました。 デジタルアドレスは、住所を7桁の英数字に変換できるサービスです。 デジタルアドレスについて 郵便番号から住所を取得郵便番号から都道府県・市区町村・町域を取得できます。 日本郵便から公式郵便番号データAPI登場1. マスタメンテナンス更新にかかる手間・コストを削減郵便番号データCSVをデータソースとしたAPIが無料でご利用いただけます。 マスターデータの更新にあわせてタイムリーに反映します。 2. ローマ字返却により在日・訪日外国人向け海外事業にも対応可能本APIは、住所データを漢字・カナに加えてローマ字でも返却、またフリーワード検索が可能です。 越境ビジネスや、外国籍の方向けのサービスにもご利用いただけます。 ※事業所個別
はじめに GraphQLは、API開発において柔軟性と効率性を提供する強力なツールです。しかし、クエリの記述が自由な分、クライアント側で不用意に多くのフィールドを要求してしまうと、パフォーマンス低下や保守性の悪化につながる可能性があります🥲 本記事では、TypeScript Language Service Pluginの1つであるGraphQLSPを活用し、GraphQLクエリの"ダイエット"、つまり未使用フィールドの削減を実現する方法を紹介します。 ※ この記事はTSKaigi Kansai 2024で共有した内容を記事にしたものです。 GraphQLの課題と対策 over fetching問題 GraphQLは、クライアントが厳密に必要とするデータのみを要求できるため、REST APIに比べてオーバーフェッチによるパフォーマンス低下を抑えることができます✊しかし、GraphQLでも
こんにちは、しかじろうです。好きなAIはGemini2.5Proです。 長くAndroidエンジニアやってましたが、最近はGCP/AWSのインフラやったり、AIエージェントの開発など幅広くやってます。楽しいです。 身近な課題をAIで解決していく こないだ担当の税理士さんとお話したときに「税理士さんもAI使ってるんですか？」って話にり、税理士さんの課題で 「お客さんと話してて、判例や法令をもとにお返事したいけど、ググったりするのはとても時間がかかる。」 というのが分かりました。 調べると普通のChatGPTなどは法令は知ってるのですが、判例については詳しくありませんでした。意外と一般公開されてないっぽいですね。 判例は裁判所のwebにPDFで配布してることが分かったので、vibeなcodingでぱぱっと判例について教えてくれるサービスを作ってみました。 タイトルにも書いてますが、類似サービス
ChatGPTがGoogleドライブを始めとする社内データソースを読み取って回答可能に、企業向けのChatGPT Teamsでベータ提供を開始 OpenAIで企業向け製品などのプロダクトリードを務めるNate Gonzalez氏は、ChatGPT TeamsがGoogleドライブに接続し、保存されたコンテンツを読み込んで回答できるようになる新機能を今後数週間のうちにβ版として提供開始すると発表。今後さらに他のデータソースにも対応する構想を明らかにしました。 下記は、その機能をOpenAI社内で使っている様子を収めたデモ動画のキャプチャです。 チャット欄の下にある「Search」「Deep research」アイコンの右側に「internal knowledge」アイコンが追加され、同社のGoogleドライブが接続されていることが示されています。 これによりGoogleドライブに保存されたコ
VS Code拡張向けライブラリprompt-tsxの紹介。 prompt-tsxとはGitHub - microsoft/vscode-prompt-tsxContribute to microsoft/vscode-prompt-tsx development by creating an account on GitHub.GitHubmicrosoft@vscode/prompt-tsxはVSCode拡張で利用できるライブラリで、Copilot Chat向けの@コマンドで呼び出すエージェントの開発や、それ以外のLM APIを使った拡張とともに使うことができる。 利用イメージこれをこう以上のようにLM APIに渡すパラメータをTSX（JSX）コンポーネントとして管理する。 prompt-tsxが必要な背景prompt-tsxが必要な背景だが、なぜわざわざTSXで書けるようにしたのかと
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? こんにちは。 今回はClaude 3.7 sonnetの助けを借りて個人用ミニwebアプリを開発してみました。 普段はサービスデザイナーをしている開発素人の私がClaudeとともにアプリづくりを進めた過程や感想をつづります。 プロンプトやClaudeからの応答を抜粋して載せていますので、初心者のAI駆動な開発プロセスを追体験いただけたら嬉しいです！ プロローグ 「Hey Claude, 俺一人でwebアプリ開発できる確率は？」 『…6%です』 「……ま、そんなところか」 『…あなた一人なら』 「？」 『…あなたは一人ではありません』 「
【詳報】GPT-4.5の特徴は？ 教師なし学習で性能向上、OpenAI史上最大サイズ、API利用は超高価 米OpenAIは2月28日（日本時間）、同社の大規模言語モデル「GPT-4.5」の研究プレビューを公開した。このモデルはGPT-4oをベースに構築されており、学習方法などを工夫することで“長考”をしなくても性能が向上したほか、会話の自然さも改善された。本記事ではOpenAIが公開したシステムカードや公式Webサイトの記述、APIなどの情報を基に、GPT-4.5の性能やモデルサイズ、安全性、利用価格などについて解説していく。 関連記事：「GPT-4.5」正式発表 “深い思考”をしなくても世界理解と直感力で性能向上 モデルの概要と技術的特徴 “長考”は使わず教師なし学習で性能向上 GPT-4.5は、OpenAIが推進する二つの主要パラダイム「教師なし学習」と「思考の連鎖」（Chain-of
貿易管理 SaaS を提供している Shippio でプロダクトデザインを担当している toofu です。 最近、機能開発・改善をするときに「なるべく UI つくりたくないなあ」と思うことがよくあるので、その考えを事例とともに共有させてください。 メインオブジェクトの作成機能を設計しました先日、Shippio のメインオブジェクトである「シップメント（貿易案件的なもの）」の作成機能をリリースしました。 メインオブジェクトの作成機能がなかったの…？と思われるかもしれませんが、Shippio にはシップメントを画面上で作成する機能がなく、外部データをインポートすることしかできませんでした。 「プロパティが多い貿易案件をすべて手入力していくよりも、ユーザーが普段の業務で管理している Excel 上の貿易データをそのままインポートしてもらうほうが、より業務効率化に近づくはず」というプロダクト開発初
Google Cloudは生成AIのGeminiがSharePoint、Googleドライブ、Confluence、JIRA、ServiceNowなどと接続して情報を読み取り、自然言語によるプロンプトに自由に応えてくれる新サービス「Google Agentspace」を発表しました。 Google Agentspaceは企業データを統合する Google CloudはGoogle Agentspaceを、すべての企業データを統合するエージェントと位置づけており、GmailやGoogleドライブなど同社のサービスだけでなく、box、Slack、confluence、Jira、GitHub、Outlook、SharePoint、OneDrive、Salesforce、ServiceNowなどを始めとするサードパーティのサービスに対してもコネクタにより接続し、情報を読み取ることができます。 企業
はじめに こんにちは、株式会社Flatt Security セキュリティエンジニアの森岡(@scgajge12)です。 本稿では、Amazon S3 の脆弱な使い方によるセキュリティリスクと対策を解説し、実際の設定不備などに関する事例についても紹介します。 Flatt Security は専門家の視点でセキュリティリスクを調査するセキュリティ診断を提供しています。クラウドとアプリケーションの総合的な診断の事例として SmartHR 様の診断事例がございますので、是非インタビュー記事をご覧ください。GCP の事例ですが、もちろん今回取り上げる AWS でも同様の診断が可能です。 はじめに Amazon S3 とは バケット・オブジェクト バケット オブジェクト アクセスポリシー バケットポリシー アクセスコントロールリスト(ACL) IAM ポリシー 署名付き URL Amazon S3 に
Amazon Web Services（AWS）は、米ラスベガスで開催中のイベント「AWS re:Invent 2024」で、PostgreSQL互換の分散データベース「Amazon Aurora DSQL」のプレビュー公開を発表しました。 Amazon Aurora DSQLは、地理的に離れた複数のリージョンでデータベースが稼働する大規模分散データベースです。 分散処理による高いスケーラビリティ、複数のリージョンによる冗長構成による高可用性の両方を実現するだけでなく、分散データベースにおいてトランザクション処理による強い一貫性を実現する際の弱点とされていたレイテンシの大きさを克服し、小さなレイテンシによる高速性も兼ね備えたPostgreSQL互換のデータベースだと説明されています。 分散データベースの弱点はレイテンシの増大 一般に分散データベースは、複数のデータベースのノードが分散してリ
はじめに 現在のE2Eテスト分析基盤の課題 ReportPortalとは？ 構築方法 ECS or EKS 構成図 インフラコストについて E2Eプロジェクトへの導入方法 Playwrightへの導入 Slack通知への導入 分析ダッシュボードを作成 最後に はじめに こんにちは、SEQチーム (Software Engineering in Quality) の zaki です。 freee QA Advent Calendar 2024 - Adventar 7日目です。 SEQ では、自動テストの運用・改善や基盤開発などを行っています。 現在freeeではJenkinsやGithub ActionsでE2Eテストを実行しています。実行結果のデータをBigQueryに送って、Redashで可視化で不安定なE2Eテストの分析を行なっていました。 しかし、現在のE2Eのテスト分析には一部課
はじめに TROCCO では ETL ジョブや、dbt 連携、ワークフローなど、様々なジョブで実行ログをリアルタイムで見ることができます。 これによりエラー時のトラブルシュートをスムーズに行うことができます。 そして、この実行ログですが、DB にあるジョブのレコードの1カラムに書き込まれていました。 このように TROCCO の実行ログの表示機能は、データベースのアンチパターンの上に成り立っています。 ログデータは TEXT 型で DB に保存されているためサイズが大きく、また TROCCO の成長に応じてジョブ数は増えるため、ログデータもサービスの成長とともに無限に成長してしまいます。 おかげさまでアカウント数は増加の一方であり、それに伴い DDL が遅くなったり、また SELECT のパフォーマンスも当然落ちるため、INDEX に気をつけたりする必要がありました。 SRE ではこれに課
いま話題のReplit Agentを実際に触ってみました。 どんな感じのサービスなのか、どんな感じでアプリ開発ができるのかをざっくりですが紹介します。 参考になれば幸いです。 1.Replit Agentに生成してもらったアプリ 今回はTOEIC単語学習の進捗管理アプリを作成してみました。 よくある書籍などの単語帳だと以下のような課題があるので、これらを解決するアプリを作成みようと思いました。 覚えた単語とそうでない単語を効率よく整理できない。→ 視覚的に簡単にステータスを管理したい 書籍（本）と音声データ（アプリ）で分かれている → 一括で管理したい 今どれだけの単語を覚えてるか全体像が見えない → 視覚的に進捗率を数字として可視化したい さっそくですが、Replit Agentに自然言語の指示出しだけで作ってもらったアプリのデモ動画をご覧ください。 2.アプリの要件定義書の作成 Xを見
LayerX AI・LLM事業部長の中村 (@nrryuya_jp) です。昨日、弊社の生成AIプラットフォーム「Ai Workforce」が三菱UFJ銀行様に導入されたことを発表しました。また、製品紹介ページもできました。 LayerXは、AIの進化に賭けて事業を展開しています。AIは多くの人々の働き方に影響を与えるでしょう。しかし、AIがどんどん賢く進化しても、必ずしも人間が思い通りに使いこなせるとは限りません。企業が新たに採用した社員を受け入れ定着させることを「オンボーディング」と言ったりしますが、AIにおいても、AIが働きやすい環境にするための「AIのオンボーディング」が重要です。 今回はそんな「AIオンボーディング」と、Ai Workforceの実現したいビジョンについて紹介します。 「AIオンボーディング」の必要性AI・LLMの進化人間の「脳みそ」に例えるなら、昔の機械学習は、
最大1億5000万円！ AppleがAIバグ探しに懸賞金2024.10.28 20:005,481 Kyle Barr - Gizmodo US ［原文］ （ そうこ ） Appleが、自社のシステムにおける脆弱性・バグの発見に懸賞金を設けるプログラムとして、新たな懸賞金を発表。 懸賞金は5万ドルから最大100万ドル。なんと、日本円にして約1億5000万円！ 懸賞金をかけられたのは｢AI｣Appleが、最大100万ドルの懸賞金をかけているのはAI関係。AppleのAI、Apple Intelligenceと一緒に発表された｢Private Cloud Compute｣です。 Private Cloud Computeにおいて、意図しないデータ漏えいを発見すると懸賞金5万ドル（約750万円）。ユーザーのリクエストしたデータ、またはそのリクエストに関するセンシティブな情報にアクセスできると懸賞
ウェブサイトやAPIの応答時間を短くすることはユーザー体験につながるだけでなく、Google検索で上位に表示されやすくなるなど多数のメリットをもたらします。そうした「速度」の改善活動を始める際に目標にすべき指標として、応答時間の平均値ではなくパーセンタイル値を採用するべき理由について時系列データベースの「TimescaleDB」の開発者であるデビット・コーンさんがブログにまとめています。 How percentile approximation works (and why it's more useful than averages) https://blog.timescale.com/blog/how-percentile-approximation-works-and-why-its-more-useful-than-averages/ 多数のデータを集めた時に、そのデータの特徴を
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