はてぶ・Qiita・Zennのトレンド記事を紹介
RAGの検証 - RAGの回答精度を最大化するための技術を検証 -
こんにちは!入社2年目、プロダクト・サービス事業部のハニーです! みなさんは RAG(Retrieval-Augmented Generation) をご存じでしょうか?これは、ChatGPTのような生成AIを「自社の専門家」のように進化させられる技術です。「社内情報に基づいて正
こんにちは、テクノロジー・コンサルティング課のゴマ太郎です。 今回は Next.js におけるレンダリングについて調査しましたのでここで共有できればと思います。 1. はじめに 2. 初回レンダリングの順序 3. 再レンダリングの条件とタイミング 4. Server Compon
問い合わせ対応の属人化から脱却へ。GoogleのAI「NotebookLM」と挑む業務改善
1. はじめに 2. 今回使用するツール「NotebookLM」とは? 3. 私たちのチームが抱えていた「問い合わせ対応」の課題 4. 検証中! NotebookLM活用ステップ 5. 検証から見えてきた「可能性」 6. 今後の課題と展望 7. まとめ この記事を書いた人 1.
AIコーディング支援ツール徹底比較!GitHub Copilot vs. Cursor、あなたのチームに最適なのはどっち?(前編)
検証エンジニア エントリー紹介:注目のAIアシスタント 徹底比較!6つの評価項目で見る実力(前編) 開発コスト削減効果[検証項目1] 操作性[検証項目2] コード提案の正確性[検証項目3] この記事を書いた人 ソフトウェア開発の世界では、AIの活用が急速に進んでいます。特に、コー
AIコーディング支援ツール徹底比較!GitHub Copilot vs. Cursor、あなたのチームに最適なのはどっち?(後編)
検証エンジニア 徹底比較!6つの評価項目で見る実力(後編) 可読性・保守性[検証項目4] コードレビュー支援[検証項目5] チーム管理とセキュリティ[検証項目6] 結論 「GitHub Copilot」はこんなチームにおすすめ! 「Cursor」はこんなチームにおすすめ! この記
【Amazon AppStream 2.0 実践ガイド】最小ステップでアプリケーション配信環境を構築!
AppStream 2.0とは 概要 特徴 基本構成の理解 構築してみよう 構築環境 AppStreamの最小構築手順 案件で分かった注意ポイント まとめ 参考サイト この記事を書いた人 こんにちは、TC部所属のN.Nです。今回は Amazon AppStream 2.0 につい
ローカルLLMを使ってみた!- ミャーモと学ぶ、 オフラインで使えるAI環境構築にゃ! - 🔖 1
こんにちは!Qube開発チームのミャーモです。 今回は、「ローカルLLM」に挑戦してみました! 大規模言語モデル(LLM)といえば、ChatGPTなどのクラウドサービスが有名ですよね。 でも、個人情報や社外秘のデータを扱いたい、インターネット接続なしでも使いたい、なんてときには「
【生成AI 8選】システム開発会社が明かす、提案書作成の生産性と質を劇的に向上させた生成AI活用術!【CSS事例】
1.要件整理で使える生成AIツール 2.市場調査・情報収集で使える生成AIツール 3.構成編集で使える生成AIツール 4.デザインを作成してくれる生成AIツール 5.図やイラストを作成で使える生成AIツール 6.レビュー・添削の際に使える生成AIツール まとめ この記事を書いた人
RPAはAIエージェントに仕事を奪われるのか?!未来の自動化戦略
RPAが得意なこと、AIエージェントが得意なこと RPAとAIエージェントの連携例 RPAとAIエージェントの導入ステップ まとめ:未来の自動化戦略を考える この記事を書いた人 こんにちは!デジタル・マーケティング部の山内です。最近よく耳にするようになった「AIエージェント」。こ
【データプラットフォーム】データウェアハウスとデータレイクの役割を理解する
データプラットフォームの種類を理解しよう! それぞれのメリット・デメリット データウェアハウスとデータレイクの活用事例 データ活用の「土台」を理解し、次なるステップへ この記事を書いた人 こんにちは!デジタル・マーケティング部の山内です。業務を行う中で、「データ」を使用する、使用
会場の熱気と圧倒的な「AWSの人気」を体感! AWS Summit!特に気になったブースは… ムムムの連続…AWS勉強中のエンジニアが見たセッションの壁 「分からなくても収穫あり」!参加して感じたAWS Summitの価値 1. 今のトレンド「生成AI」の勢いを肌で感じられたこと
2025年、給与が変わる?デジタル給与の仕組みと今後の展望 🔖 1
デジタル給与とは?基本的な仕組みを解説 デジタル給与の対象となる決済サービスを提供する会社 デジタル給与の導入状況と市場動向 デジタル給与のメリット4選 利便性の向上 送金速度の向上 従業員満足度の向上 コスト削減と業務効率化(企業側) デジタル給与のデメリットと注意点 デメリッ
生成AIの次はAIエージェントへ!社会を変える可能性と今知るべき基礎知識
AIエージェントとは? 生成AIとAIエージェント、何が違うの? 生成AIは「生み出す」ことに特化 AIエージェントは「目標達成」に特化 AIエージェントの際立つ能力:業務効率化とコスト削減にとどまらない価値 AIがチームで働く時代へ:マルチエージェントシステムの力 具体的な活用
新卒エンジニアの研修体験記|Ruby on Railsで実践開発に挑戦!
みなさんこんにちは。株式会社シー・エス・エス、プロダクト・サービス事業部の2年目、ハニーです。 プロダクト・サービス事業部は、主に自社プロダクト(Qube)の開発・運営や、新しい技術(特に生成AI)の研究開発・検証など、システム開発の枠を超えた幅広い技術・サービス領域を推進してい
Amazon CognitoとPythonで簡易的なシングルサインオンを実現する
こんにちは、デジタル戦略開発課のaaです。本日は、スキルチェンジプロジェクトを経て、実業務においてAmazon Cognitoを利用する機会がありましたので、使用した際の手順について解説します。 1.Amazon Cognitoとは 2.今回どのように使用したか 3.実施手順 3
手書き伝票のデジタル化!AI-OCRを活用することでコスト削減と業務効率化が叶うワケとは 🔖 1
皆さんこんにちは。株式会社シー・エス・エス、デジタル・マーケティング部のサットンです。皆さんは手書き伝票の処理に、時間と手間を感じていませんか?そこで今回は、AI-OCRという技術をご紹介したいと思います!AI-OCR技術を活用することで、手書き伝票のデジタル化を効率的に進め、コ
AWS LambdaとPythonで実現するPDF編集 ~reportlabとpypdfを活用した実務解説~
こんにちは、株式会社シー・エス・エス、デジタル戦略開発課のaaです。本日は、スキルチェンジプロジェクトを経て、実業務において、AWS Lamda(Python)での開発機会がありましたPDF編集について解説します。 1.仕様要件 前提条件 環境 ライブラリインストール手順 2.実
Grokとは?Grok 3で何ができるのか、モデル別に徹底比較 🔖 1
みなさん、こんにちは。株式会社シー・エス・エスのES開発部、かわらです。 みなさんも日常生活で耳にタコができるほど聞いていると思いますが、日々AIが進歩していますね。ついこの前まで、質問にとんちんかんな答えを返す様を面白がっていたと思ったら、あっという間に質問内容の意図に沿ってし
みなさん、こんにちは。アプリケーション開発課のいだちゃんです。 現在お客様先に常駐しており、他の会社さんと協力しながらプロジェクトを進行しています。そこで一緒に作業している方と、SQLについての疑問点と調べた結果をリスト化しました。共同作成したいわゆる用語集を、初の常駐先で仲良く