生成AI
1. はじめに 2. Antigravityとは 2.1 AIが主役のAgent‑First IDE 2.2 Editor View 2.3 Manager View 2.4 Rules 2.5 Artifacts 2.6 複数モデル対応 2.7 開発環境を横断操作 3. Todoアプリ構築編 3.1 Manager View を開く 3.2 エージェントに最初の指示を与え…
小西秀和です。 私はこれまで、設計に多くの時間をかけて熟考し、コードの品質にこだわり、それらを支える技術的な知識を深く積み上げることに情熱を燃やしてきました。そして、AWSの全認定資格を取得し、Japan AWS Top Engineerにも選出していただきました…
こんにちは、デジタルマーケティング事業に携わっている神崎です。 本記事では、Google Cloud の BigQuery で、ARIMA_PLUS 時系列モデルを使用して Google アナリティクスデータの異常検出を行う方法と、Data Science Agent の概要について紹介します。 本記…
はじめに エージェントビルダーについて そもそも「エージェント」ってなに？ エージェントの作成方法 作成したエージェントの活用例 出力結果 おわりに はじめに こんにちは！まだギリギリ入社1年目の小宮山です！ 突然ですがみなさん、生成AIを利用してい…
はじめに カスタム指示について 「カスタム指示」ってなに？ 「カスタム指示」の設定方法 「カスタム指示」は業務で使えるの？ カスタム指示なしの場合の回答 カスタム指示ありの場合の回答 おわりに はじめに こんにちは！最近唇の皮むけが気になる入社1年…
こんにちは、デジタルマーケティング事業に携わっている神崎です。 本記事では、Google Cloud の BigQuery でテーブルやカラムの説明（メタデータ）を自動生成する方法について、紹介します。 docs.cloud.google.com 今回ご紹介する内容は、2026年3月19日に…
はじめに どうやってマクロを作ったのか AIを使う上で意識したこと マクロを作ったあとにやったこと まとめ はじめに はじめまして！新入社員の大室です。 情報系の出身ではないままこの業界に飛び込み、気づけば入社してからもうすぐ1年...。 正直、右も左…
こんにちは、デジタルマーケティング事業に携わっている神崎です。 本記事では、Google Cloud の BigQuery に搭載されている会話分析機能について、紹介します。 cloud.google.com ※本記事執筆時点において、本機能はプレビュー版で一般公開されていますが、…
こんにちは！もう梅の季節ですね。公園で子供たちと遊びながら、気づかれないようにこっそり梅の香りを楽しんでる志水です。子供と遊ぶタスクと大人の嗜みを同時にこなす、AIエージェントのような並列実行を日々実践しています。 はじめに 先日、「AWSではじ…
本記事は AI・MLウィーク 2日目の記事です。 1日目 ▶▶ 本記事 ▶▶ 3日目 こんにちは、新人の福井です。 本記事は、私が直近AI 関連のイベントに複数参加した事がきっかけで、AIエージェントとRAGに興味を持ったため、実際にエージェントを構築しながら私な…
はじめに Amazon Q CLI / MCPサーバー とは CloudWatch MCPサーバー EKS MCPサーバー ハンズオン概要 Amazon Q エージェントを用いたワークロード運用 タスク03 - EKSイベントのログ調査を加速させる タスク概要 プロンプト EKS CoreDNS 障害分析レポート AW…
はじめに Amazon Q Developer とは ワークショップ概要 Amazon Q Developer を活用したJava 8 → 21 へのアップグレード AWS Transform Customとは AWS Transform Customを活用したJava 8 → 21 へのアップグレード Amazon Q Developer と比較して 今後のモダ…
はじめに Nova 2シリーズ 利用方法 ワークショップ概要 Step0：事前準備 Step1：画像生成 Step2：物件の分析 Step3：マーケティングコンテンツの生成 Step4：市場評価 Step5：強化されたマーケティング画像の生成 Step6：結果のまとめ 終わりに はじめに こ…
1. はじめに こんにちは、アプリケーションエンジニアの松澤です。普段はC#のネイティブアプリケーション開発を行っています。 少し前となりましたが、AWS re:Invent 2025に参加し、様々なアップデートを現地で体感してきました。私は.NET/C#エンジニアとい…
はじめに AI Builders Day とは セッションが始まるまで 【キーノート1】まだ間に合う！Agentic AI on AWSの現在地をやさしく一挙おさらい AI エージェントの設計で注意するべきポイント6選 AIエージェントのアーキテクチャ AIエージェントのコンテキストエ…
はじめに 実施したこと 試験ガイド（最初、終盤） AWS Black Belt（序盤） AWS Skill Builder（中盤） 公式ドキュメント（適宜） 自作の一問一答（適宜） 試験本番の様子 受けてみて さいごに はじめに こんにちは。入社3年目（インフラエンジニア1年目）の…
本記事は 【Advent Calendar 2025】 13日目の記事です。 12日目 ▶▶ 本記事 ▶▶ 14日目 はじめに 全体構成 委託フローの構築 1. 初版サイトの実装 2. 諸々の連携設定 Jira 側の設定 GitHub Actions Netlify 委託してみる 結論 まとめ はじめに こんにちは、G…
本記事は 【Advent Calendar 2025】 10日目の記事です。 9日目 ▶▶ 本記事 ▶▶ 11日目 はじめに Generative AI Leaderについて Generative AI Leader資格取得の動機 試験対策について 1.用語のインプット 2.模擬試験を解く 3.間違えた問題について、Geminiな…
本記事は 【Advent Calendar 2025】 8日目の記事です。 7日目 ▶▶ 本記事 ▶▶ 9日目 1. はじめに 2. 実装 2.1 開発のための初期設定 2.2 関数の作成とツールの定義 2.3 チャットの開始 2.4 チャットしてみる 3. まとめ こんにちは。横田です。 今回はVertex …
本記事は 【Advent Calendar 2025】 3日目の記事です。 2日目 ▶▶ 本記事 ▶▶ 4日目 はじめに Kiro とは？ とりあえず使ってみよう requirements.mdの作成 design.mdの作成 task.mdの作成、実装開始そして完成 完成までにかかった時間 使ってみての感想 いい…
本記事は 【Advent Calendar 2025】 1日目の記事です。 告知記事 ▶▶ 本記事 ▶▶ 2日目 はじめに Vibeコーディングとは 実践して分かったVibeコーディング 指示書の作成について 指示書の育て方（KPTで改善） さいごに はじめに こんにちは、入社3年目の藤村…
はじめに 13個の質問 13個のデモ おわりに はじめに こんにちは。上田です。 本記事では、生成AI（LLM）を利用している人たちがより生成AIと仲良くなれる、おすすめの質問を13個ご用意しました。 厳選したつもりなのですが、それでも13個になってしまいまし…
最近、娘が「1人でやる」と言うことが増えてきて、学校のお迎えの帰路であと何回一緒に帰れるのか、と思い悲しみに暮れる毎日を過ごしている志水です。今日はそんな帰路、いやKiroについての話です。 はじめに 「EC2について教えて」とKiroに聞いても、一般…
ozawaです。暑い日が続いていますのでオフィス出社した際のランチは毎回同じ中華屋さんで冷麺セットを頼んでいます。たぶん冷麺野郎と裏で呼ばれていると思います。 AWS発のAIコーディングエージェント「Kiro」 インフラ屋さんのモチベーション 結論、「上流…
はじめに こんにちは。インフラエンジニア二年目の井手亮太です。最近、私は「総合テスト」という業務を経験しました。 総合テストとは、システムの振る舞いや能力が、要件・仕様通りであるか確認することで、主に調査フェーズとエビデンス取得フェーズで構…
本記事は AWSアワード受賞者祭り 8日目の記事です。 ✨ 7日目 ▶▶ 本記事 ▶▶ 9日目 ✨ はじめに 1. AgentCore Runtime 主な特徴 ローカルで実行してみる AWSへのデプロイ 2. AgentCore Built-in Tools 主な特徴 ツール単体で実行してみる コード 実行結果 ライ…
本記事は AWSアワード受賞者祭り 2日目②の記事です。 ✨ 2日目① ▶▶ 本記事 ▶▶ 3日目 ✨ 本ブログは下記のブログの続編となっています。併せてご覧いただけますと幸いです。 tech.nri-net.com 6. 開発～pull request(PR)の自動化 プロンプトの入力 ブランチのチ…
本記事は AWSアワード受賞者祭り 2日目①の記事です。 ✨ 1日目 ▶▶ 本記事 ▶▶ 2日目② ✨ 1. はじめに 本ブログの概要 2. Amazon Q Developer とは 3. Amazon Q Developerのプロンプト操作 Amazon Q Chat チャットコマンド プロンプトファイル 利用方法 プロジェ…
本記事は AWSアワード受賞者祭り 1日目の記事です。 ✨ 告知記事 ▶▶ 本記事 ▶▶ 2日目 ✨ こんにちは、そろそろ人間ドックの日が近づいているので運動する準備を始めている志水です。シアトル帰りで英語の勉強の準備も今始めてます。 はじめに 2025年のAWS受賞…
こんにちは、最近やっと家にプールをリリースした志水です。夏x子供の全てを解決するのは筋肉ではなくプールです。プールこそ正義です。 今日はプールとは全く関係のないStrands Agentsについての話をしたいと思います。 はじめに 生成AI技術の進歩により、…
はじめに 作成したゲーム 実行環境 作成過程 おわりに はじめに こんにちは！山本です！ 今回AWS公式で紹介された「Amazon Q CLIを使ってゲームを作ろう」キャンペーンに参加しました。このキャンペーンでは、Amazon Q CLIを活用してオリジナルのゲームを開…
はじめに Amazon Nova Canvas とは 全体構成 画面遷移 アーキテクチャ 設計のポイント 1. Claude Sonnet 4 の使用 2. Webサイト上から様々なパラメータを指定可能 意図した画像を作成するポイント 1. タスクタイプ 2. リクエストパラメータ 3. プロンプトエ…
本記事は エディタウィーク 2日目の記事です。 1日目 ▶▶ 本記事 ▶▶ 3日目 どうも、モンスターはマンゴーロコ派の磯川です。 エディタウィークという特集に際して今回のブログを書いております。 エディタというと少し前まではEmacs、Vimなどのマニアック…
小西秀和です。 Amazon Bedrockが2023-09-28にGeneral Availability(GA)になって、2025年3月末で約1年半が経過します。 この間にAmazon Bedrockの機能や利用可能なモデルのアップデートが非常に多くあり、キャッチアップを続けていると、まだ約1年半しか経過…
小西秀和です。 以下の記事で示したように、様々な画像理解モデルと画像生成モデルの組み合わせを使って、生成された画像がプロンプトの内容を正確に反映しているかを検証する実験を行ってきました。 理解モデルAmazon Nova Proで画像生成を検証・再試行する…
本記事は 生成AIウィーク 6日目の記事です。 5日目 ▶▶ 本記事 こんにちは。デジタルマーケティングコンサルタントの太田です。 本記事では、日本とアメリカで生成AIを活用した広告とPR事例を紹介します。 また、生成AI広告に関する調査を行い、今後生成A…
本記事は 生成AIウィーク 5日目の記事です。 4日目 ▶▶ 本記事 ▶▶ 6日目 こんにちは越川です。最近、検証でAmazon Bedrock Knowledge Bases（以降Knowledge Bases）を使う機会がありました。予想以上に様々な機能があったため、この機会に整理をしてみよ…
本記事は 生成AIウィーク 4日目の記事です。 3日目 ▶▶ 本記事 ▶▶ 5日目 こんにちは。デジタルマーケティングコンサルタントの太田千尋です。 2025年1月21日（火）LINEヤフー株式会社はYahoo!広告 ディスプレイ広告（運用型）で広告クリエイティブ制作の…
本記事は 生成AIウィーク 3日目の記事です。 2日目 ▶▶ 本記事 ▶▶ 4日目 1. はじめに 2. 基本知識 2-1. Amazon SageMaker AIとは 2-2. Amazon SageMaker JumpStartとは 2-3. 画像生成モデルStable Diffusionとは 3. JumpStartでStable Diffusionモデルを…
本記事は 生成AIウィーク 2日目の記事です。 1日目 ▶▶ 本記事 ▶▶ 3日目 はじめに LangGraphとは 構築の流れ 1. データソース1つのRAG コード例 グラフ構造 実行例 2. データソース2つのRAG コード例 グラフ構造 実行例 3. データソース2つ+Web検索のRAG …
本記事は 生成AIウィーク 1日目の記事です。 告知記事 ▶▶ 本記事 ▶▶ 2日目 小西秀和です。 今回はブログイベント「生成AIウィーク」ということで、引き続き生成AIに関する記事を投稿します。 以前の記事では、Amazon Nova ProとAmazon Nova Canvas、Anth…
こんにちは、ブログ運営担当の小野です。 今月のブログイベントについてお知らせします！ 生成AIウィーク 2月のブログイベントは「生成AIウィーク」です！ NRIネットコムのメンバーによる生成AIに関する記事をお楽しみください！ 記事掲載日と記事内容 更新…
小西秀和です。 以前の記事では、Anthropic Claude 3.5 Sonnetの画像理解・分析機能を活用して、Amazon Titan Image Generator G1で生成した画像を検証・再生成するAmazon Bedrockの使用例を紹介しました。 Amazon BedrockでClaude 3.5 Sonnetの画像理解・分…
はじめに セッション概要 シングルエージェントの課題 ①エージェントの機能が複雑化する 処理のブラックボックス化 エージェントの処理自体が遅くなる ②エージェントがサイロ化する Amazon Bedrock マルチエージェントコラボレーション スーパーバイザーエー…
