各サービスの紹介 Bolt.new オンラインIDEを提供するサービス「StackBlitz」を運営するStackBiltz社が提供するサービスです。 Bolt.newのサイトに行くと、下のような画面が開かれます。 テキストボックスに作成したいアプリケーションを記載すれば、すぐに作成してくれます。非常に簡単です！ また、下の各アイコンを選択することで、使用される技術スタックを選ぶことができます。React,Vue,Next.js等、フロントエンドフレームワークの有名どころは一通り抑えていそうです。 また、StackBlitzとも連携することが可能なため、AIが生成したコードに対して、StackBlitzから直接編集することも可能です。 細かな使用方法やFAQ等は、以下サイトにまとめられています。 GitHub Copilot Workspace おなじみGitHub社が提供する「Works
ReclineというAIエージェントを使用してみたら、GitHub Copilotを初めて使用したときの感動を思い出しましたのでご紹介します。 Reclineとは ClineというVSCode上で動作するAIエージェントがあります。様々なLLM（GPTやClaudeなど）を使用し、コーディング支援をしてくれるものです。 GitHub Copilotとは異なり、指示をするだけでコーディング、各ファイルやディレクトリの作成など行ってくれるため、GitHub Copilotより一段階上を行くAIエージェントと言えます。 Clineは前述の通り、各LLMを使用する必要があるため、別途LLMの料金がかかります。 今回検証するReclineはそのClineをVSCodeのLanguage Model APIを経由したGitHub Copilotと組み合わせて使用できるものです。 つまり、GitHub
本記事では、現在進行中の研究「機械学習×数理最適化」に関する取り組みの一環として検討している、需要予測を活用した業務プロセスの改善について紹介します。 はじめに 背景 数理最適化とは 機械学習×数理最適化で解決が期待できる課題 実現方法の検討 問題設定 Node-AIでの需要予測 数理最適化によるシフト計画 条件データ 定式化 プログラム 結果 まとめ おわりに はじめに こんにちは、イノベーションセンターの伊藤です。 普段はNode-AIやAI Autopilot Systemといったプロダクトの品質向上を目的に、研究開発を行っています。現在は予測精度の向上を目指した機械学習技術の研究に加え、予測結果の活用に向けた技術の研究に取り組んでいます。 また、我々のチームでは、これらの取り組みを通じて得られた研究成果やデータ分析ノウハウをごちきかというナレッジベースに体系的にまとめています。 本
どうもお疲れ様です。MESIです。 Web系のエンジニアをやっていると普段からクッキーやらセッションやらを使うことになると思います。 皆さんの職場でも、こんな言葉を耳にするのではないでしょうか。 「クッキーに保存しよう」 「クッキー削除しよう」 「セッションに保存しよう」 「セッションが切れた」 そこで私のようなよわよわエンジニアはこう思うのです。 「クッキーとセッションの違い is 何？」 今回はそんな私のようなエンジニア向きにクッキーとセッションを説明していきます。 そもそもなぜクッキーやらセッションが必要なのか そもそもなぜクッキーやセッションは必要なのでしょうか。 それはHTTPはステートレスなプロトコルだからです。 ステートレスって？ ステートレスは、その名の通り「状態を保持しない」ことを指します。 HTTPはサーバーがクライアントの状態を覚えず、毎回新たなリクエストとして処理さ
次世代の変革をリードする20～30代のハイクラス向けキャリアアップ支援サービス「MELIUS（メリウス）」のマネジメントセミナーに、元マッキンゼーで現在はMELIUS事業責任者を務める田中直道氏が登壇。ピラミッドストラクチャーを作る際のポイントや、ピラミッドストラクチャーの「縦方向」と「横方向」の考え方などを解説しました。 前回の記事はこちら ピラミッドストラクチャーを作る際のポイント田中直道氏：ここまでピラミッドストラクチャーの基礎を説明してきましたが、このフレームワークは一番上に言いたいことを置き、それを下支えする根拠に分解していく構造です。これを作る際のポイントについて触れていきます。 具体的には、「縦方向」と「横方向」の意識が重要です。 まず、縦方向のポイントとして、階層構造が明確であることが挙げられます。サブピラミッドの要素は、必ず上位のメッセージを支える内容になっている必要があ
はじめに 2025年はAIエージェントの年です。注目されているAIエージェントの一つが『AIが自動で自分のPC画面を操作』するBrowser Useというツールです。 Browser Useの面白さ Browser Useを使うと、AIが自動で自身のPC画面を操作することであらかじめ決めた目的を達成をしてくれます。 簡単な指示を出すだけで、自動でAIが色々操作してくれるのはキャッチーで衝撃的ですよね。 例えば下記のように完全自動でAIが記事を検索して記事の情報を取得してくれます。 簡単な指示でAIが自分で考えて画面操作をしてくれるのは近未来感ありますよね。 しかし、現場でAIを使いこなすには「AIがすごい」のレベルではまだ足りません。 実際に触ってみて何ができるのか？逆に何が苦手なのか？という肌感覚を持つことが非常に重要です。 そこで本記事は、その肌感覚を養うために実際にBrowser U
はじめに 近年、AIを活用したコーディングツールが急速に発展し、プログラマーの生産性向上や開発プロセスの効率化に大きな影響を与えつつあります。これらのツールは、コード補完、チャットアシスタント、コーディングエージェントなど、様々な形態で提供されており、プログラマーの作業をサポートしています。 その中でも、オープンソースのコーディングエージェントである「Cline」は、独特のポジションと活発なコミュニティによって注目を集めています。 本記事では、Clineを中心に、現在のAIコーディングツールの動向を探ります。Clineの特徴や利点、そして他のツールとの比較を通じて、AIコーディングツールの現状について考察します。また、Clineのアーキテクチャや実用面、コミュニティの動向についても解説します。 AIコーディングツールは、特に個人のプログラミングの世界に大きな変革をもたらしつつあります。本記
そしてこの投稿の前の日、たわむれにDifyのアドベントカレンダーやってみようかなとおもって気軽な気持ちで「あれ25日しかあいてないや。まぁいいか」と登録したものの「よく考えたらめっちゃトリじゃねえか」と1時間後ぐらいにやべえってなってたので。 ということで、「ChatGPTのポン出しを卒業してDifyのワークフロー化に進む大切さ」を全力でお伝えしようと筆を取りました。この記事で一人でも多くの人がDifyとワークフローの良さに気づいてLLMの楽しさ自体に目覚めてもらえることを目標に頑張って書いていきます！
GitHub の Sub-issues はいいぞ はじめに こんにちは！ STORES でソフトウェアエンジニアをしている @m0nch1 です。 今回は GitHub issues に新しく追加された Preview 機能の１つである Sub-issues について紹介しようと思います。 Sub-issues は GitHub Projects と組み合わせることでより便利に機能するものになっており、GitHub Projects での活用例についても紹介しようと思います。 ちなみに STORES ではバックログの管理に GitHub Projects を活用しているチームが多く、日々活用しながら開発を進めています。 product.st.inc Sub-issues 改めて今回紹介したい Sub-issues について簡単に紹介します。 Sub-issues はこのブログ執筆時点ではま
生成AIが作成した不完全な回答を修正し、適切な内容にする課題を学生に課している（後ほど詳しく解説します） 急速に普及している生成AIのリテラシーを高めてもらうため、ユニークな課題を学生に課している大学がある。それが、お茶の水女子大学の伊藤 貴之教授が出している「生成AIが作成した不完全な回答を修正し、適切な内容にする」という課題だ。同様の課題を企業の社員教育に適用すれば、「むしろより大きい効果を発揮するのでは」と同氏は考えているという。そこで今回、伊藤氏に課題の概要や効果、社員教育に適用する際の留意点などについて話を聞いた。 【詳細な図や写真】学生に課した宿題の内容は主に4問（伊藤氏提供） 「生成AIの回答を修正させる」課題を始めた経緯 お茶の水女子大学が生成AIの対応を始めたのは2023年初頭にまで遡る。生成AIが一気に普及することになったOpenAIのGPT-3.5が2022年11月の
はじめに こんにちは一史です。 最高気温も10℃を下回る日も出てきて、外出する際には、マフラーをするようになりました。 皆様も体調にはお気を付けください。 さて、OpenAIのChatGPTではFunction callingという会話の流れからAIが判断して関数（メソッド）を呼び出す機能がありますが、Amazon BedrockでもTool Useという機能により関数呼び出しをすることができます。 docs.aws.amazon.com 今回はこのTool Useを使って、旅行プランの提案・予約を行う生成AIチャットを作ってみます。 AIエージェントで実現されるような内容ですが、ToolUse（Function calling）が実際にどのように使えるかを生成AIチャットを作り、見ていきます。 はじめに 概要 Tool Useとは Tool Use は何をしてくれるのか Tool Use
2024年12月20日 ソフトウェアテストシンポジウム 2024 東海 #jassttokai24
こんにちは、AWS re:Invent から帰国した a2 (@Atsuhiro_tim) です。すき家がサラダをつけても $5 で、その美味しさと安さに涙を流しています。 さて、AWS re:Invent 2024 のセッションカタログを見ると、今年も GenAI が猛威を振るっていたことがわかります。 昨年は Gen AI x 〇〇 が多かったのですが、今年は一歩進んで、 RAG x 〇〇 や Agent x 〇〇 が出てきました。RAG については機能リリースのニュースは認識していたものの、実際に触ることがなかったので、今回の re:Invent で Gen AI や RAG 関連のセッションに参加してきました。複数のセッションの学びをまとめてシェアしたいと思います。 参加したセッション： Explore generative AI use cases with LangChain
この記事は、LayerX Tech Advent Calendar 2024 の 12日目の記事です。 tech.layerx.co.jp こんにちは、LayerXのAI・LLM事業部プロダクトマネージャーの野畑(@isseinohata)です。 AI・LLM事業部では生成AIプラットフォーム「Ai Workforce」を開発しています。 getaiworkforce.com LLMを用いたアプリケーション開発には独自の特徴や課題が存在しており、Ai Workforceの開発チームも、日々様々なチャレンジに向き合っています。今回は、その中でも特にLLMの「出力の不確定さ」に起因する開発プロセスの課題を解決するための方法として、評価駆動開発というアプローチをご紹介します。 評価駆動開発を紹介する前に、LLMをアプリケーションに組み込む上での特徴や課題について、簡単にまとめてみます。 LLMを
ログラスに転職して3年が経ち、ついに4年目に突入してしまいました。 ログラスで書くアドベントカレンダーはこれで3回目になると思うと、何を書くか迷ってしまいますね...。 ということで、今回は過去に書いていたAuth0 Organizationの記事の発展版を書いてみようと思います。 今回の記事ではAuth0の「Multiple Organization Architecture」から、B2B SaaSを提供するプロダクトの認証部分をAuth0を使って実現するベストプラクティスについて学んだ内容をまとめようと思います。 上記のドキュメントはB2B SaaSでAuth0を利用している企業のエンジニアであれば、一度は読んでおいても損はないほどしっかりと書かれているので、一読することをオススメします。 Auth0におけるマルチテナンシーの設計 B2B SaaSを作るためには、顧客である企業が自社サ
はじめに 株式会社ファースト・オートメーションCTOの田中(しろくま)です！ 弊社では製造業向けのRAGを使ったチャットボットの開発を行っていますが、 RAGで読み取りづらいなと感じているドキュメントが"Excel文書"です。 LLMを悩ませる"Excel文書"とは ここで"Excel文書"と呼んでいるドキュメントは、 「構造化されたテーブルを保存しているExcelファイル」 ではなく、 「 セルに文書を書いたり、オブジェクトや画像を挿入することで、いわゆる一般的な文書を作成しているExcelファイル 」 のことを呼んでいます。 そもそも一般的な文書作成においてはExcelではなく、Wordを使えばよいのでは？と思われるかもですが、以下の点でExcelで文書の資料を作成することはそれなりに便利な部分があると思っています。 枠を使って、グルーピングすることでドキュメントの構成が見やすくなる
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 ChatGPTを含む生成AIが2023~24年にかけて一気に普及し、とりあえず社内に配ってみるというフェーズから、企業内の具体的な取り組みで利用されるケースが多くなってきました。 まずはRAG等でのスポット的な社内情報の問合せへの適用が多いかと思いますが、やはり業務プロセスの自動化の文脈で使えるとインパクトがあり、今後は一定の業務範囲を任せるエージェント的な使い方がどんどん増えてくると思います。 RPAが登場した時の文脈で言えば、いわゆる定型業務にしか対応できなかったものが、LLMによって思考・言語能力も持つようになったので、
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