はてぶ・Qiita・Zennのトレンド記事を紹介
AWS Knowledge MCP ServerとAWS Documentation MCP Serverの違いと試してみた
はじめにFusicのレオナです。AWSが公開しているOSSの一部として「AWS MCP Servers」があります。このリポジトリでは、AWSの開発ワークフローに沿ったベストプラクティスを直接取り入れるために設計された、専用のMCP（Model Context Protocol
オープンな LLM モデルの悪意ある使用のリスクに関する論文を読んだ
こんにちは、初めましての方は初めまして。株式会社 Fusic の瓦です。スパルタンレースが二週間後にありますが、あまりに暑すぎてレース中に熱中症で倒れるんじゃないかと戦々兢々としています。少し前に OpenAI から gpt-oss が発表されて話題になっており、ローカルでホス
AWS Strands Agents Multiagent Graph 試してみた 🔖 1
はじめにFusicのレオナです。今回は、Strands AgentsのMultiagent Graph機能を使ってみました。 Strands AgentsとはStrands Agentsは、AWSが2025年5月に公開したオープンソースのAIエージェント構築SDKで、20
はじめにFusicのレオナです。本ブログでは2025年7月にプレビュー発表されたAmazon S3 Vectorsを用いて、Amazon S3のみでRAGにおける検索の方法を紹介します。従来、RAGシステムではAmazon KendraやAmazon Bed
『Document AIが生成AI活用のカギ』になる理由を事例ベースで解説 🔖 1
自己紹介こんにちは、Fusicのハンです。ふだんは日本語音声合成（TTS）モデルの開発や、Document AI × LLMを活用した業務効率化、その他AIにまつわる技術・相談支援をしています。株式会社Fusicは、AWS／Web／アプリ／IoT／AIなど広範な技術領域をカ
Upstage Document Parseでテキスト抽出精度を底上げするDifyツールを作ってみた
自己紹介こんにちは、Fusicのハンです。普段は日本語音声合成（TTS）モデルの開発や、Document AI＋LLMを使った業務効率化、その他AIに関する相談・実装支援などを行なっています。株式会社Fusicは、AWS／Web／アプリ／IoT／AIといった幅広い技術領域の
Strands AgentsのToolに"Tavily"を活用して高度なWEB検索を行う 🔖 1
はじめにこんにちはFusicの大宮です🫡🙇💪前回、「Googleのカスタム検索エンジンを使用してWEB検索を行う」という内容で記事を書きました。今回は StrandsAgentsにWEB検索を行わせるための手段として"Tavily"を活用してみました。結論として、Goog
Laravel Boost のセットアップ手順と機能まとめ 🔖 2
はじめにこんにちはFusicの大宮です。今回はLaravelアプリ開発におけるAIアシスタントを強力にサポートするために新たに登場したパッケージであるLaravel Boostについて、紹介されている機能と、実際に動作させてみた所感をまとめてみたので紹介します🫡 Lara
はじめにFusicのレオナです。本ブログでは、2025年7月のアップデートで管理が簡単になった Amazon BedrockのAPIキー機能について解説します。これまでは IAM ロールや署名付きリクエストによる認証が必要でしたが、APIキーを使うことで Bedrock Run
はじめにFusicのレオナです。今回はUpstageのDocumentAIと情報抽出モデルが使用できるMCPサーバーを試してみます。なお、弊社は生成AI分野における包括的な協業を目指し、Upstageと業務提携を結んでおります。詳細はこちらからご覧ください。 MCP: Mo
Amazon Novaで容量が大きいファイルを読み込ませたい時の備忘録
はじめにFusicのレオナです。Amazon Bedrockで提供されている基盤モデルAmazon Novaを使うと、テキストだけでなく画像や動画に対して、動画解析ができます。また動画を直接APIに送信する場合はBase64エンコードが必要になり、その場合の
StrandsAgentsのToolにGoogleカスタム検索エンジンを活用する
前書きこんにちは、Fusicの大宮です。今回は「Strands Agents」を用い、Googleのカスタム検索エンジン（Custom Search JSON API）と連携した独自の検索Toolを開発し、それによるWEB検索のメリットデメリットについて簡単にまとめました。
はじめにこの記事ではAmazon DataZoneの基本的な概要をまとめています。具体的な実装・ソリューションは別途執筆予定です。 Amazon DataZoneとは サービス概要https://aws.amazon.com/jp/datazone/Amazon
PHPでAmazon Bedrock Converse APIを使ってPDF解析してみた 🔖 1
はじめにFusicのレオナです。本ブログは、PHP, Laravelを使ってAmazon Bedrock Converse APIでPDFを解析してみました。Amazon Bedrockが提供するConverse APIは、テキストだけでなくPDFや画像ファイルなども、モデルと
Amazon Bedrock プロンプトキャッシュについて PHPで試してみた
はじめにFusicのレオナです。前回のブログではAmazon BedrockとPHP, Laravelを組み合わせてPDFの文字起こしを試しました。https://zenn.dev/fusic/articles/81e0a78a5aec67本ブログはその続きとして
はじめにFusicのレオナです。本記事では、2025年7月にバージョン1.0がリリースされたStrands AgentsでAgent to Agent（以下、A2A）プロトコルを使用し、マルチエージェントシステムを試してみます。 Strands AgentsとはStran
Amazon Bedrock AgentCore(プレビュー版)について
はじめにFusicのレオナです。今回はAWS Summit New York City 2025の基調講演であったAmazon Bedrock AgentCoreについてまとめてみました。!本ブログを公開されている記事を参照して構成しています。 概要AgentCor
Meta Knowledge for Retrieval Augmented Large Language Models を読んだ
こんにちは、初めましての方は初めまして。株式会社 Fusic の瓦です。最近お腹がめちゃくちゃゆるいせいか、いきなり 2kg ほど痩せました。「2kg も減って大丈夫なのか！？」という心配と「2kg 減って嬉しい！」という喜びがずっと心の中で戦っています（今はまだ嬉しさの方が勝っ
AWS頑張りたい新卒エンジニアはAWS Summitにいけ ([2025]AWS Summit Japan参加レポート)
はじめに福岡から千葉の実家への帰省に合わせて AWS Summit Japanに参加した、Fusicのレオナです。本ブログは新卒エンジニアの視点から見た AWS Summit Japan参加レポートになります。 本編に入る前に 会場と移動AWS Summitは幕張メッ
Generative AI Use CaseのMCPチャットを使ってみた 🔖 1
はじめにFusicのレオナです。今回は GenU で MCP に対応した LLM チャットが可能になったので、実際に試してみたいと思います。※回答精度については考察していません。リリースはこちら：https://github.com/aws-samples/genera
2ヶ月半でAWS12資格全冠してみた話Fusicの大宮です🫡🙇💪今年3月、私はAWS資格12個を全て取得し、晴れて全冠を達成することができました。（血汗涙）勉強期間の合計は、約2ヶ月半です。比較的にスピード感を持って取得していくことができました。今回はそんなAWS資格試験
Cursor × Mermaid Graphical Editor でダイアグラム作成を極める
はじめにこんにちは。みなさんはAIコーディング、もとい、Vibe Codingを活用していますか？今回は、CursorとMermaid Graphical Editorを用いて、フローチャートや組織図の"ダイアグラム作成を極めたい"と思います。この記事では、シンプルな3つ
リモセン01 - Google Earth Engineではじめる ー 衛星データ超入門 （Sentinel-2 編）
目的Sentinel-2 (L2A) のデータの扱い方を知るGoogle Cloudの GEE(Google Earth Engine) を使ってデータを取得雲のない画像を合成する 概要GEE のプロジェクト設置GEE のコードエディタで Sentinel
AWS Strands AgentとUpstage APIを使った名刺画像から社員URLを取得する 🔖 1
はじめにFusicのレオナです。今回は、UpstageのUniversal Information Extraction APIを活用し、弊社の名刺画像から名前を抽出します。そして、その名前をもとにメンバー紹介ページから該当URLを取得する、AWS Strands Agentを
AWSのAgent構築 SDK Strands Agentsを試してみた 🔖 1
はじめにFusicのレオナです。今回はAWSが公開しているStrands Agentについて解説と実際に試してみます。 概要Strands AgentsはAWSが2025年5月に公開したオープンソースのAIエージェント構築SDKです。数行のPythonコードでAIエージェ
UpstageのUniversal Information Extractionを使ってドキュメントから情報抽出してみた 🔖 1
はじめにFusicのレオナです。今回は、UpstageのUniversal Information Extraction APIを活用して、非構造化ドキュメントから必要なデータを抽出する機能について解説します。なお、弊社は生成AI分野における包括的な協業を目指し、Upstage
Pytorch lightning のフックとコールバックについて簡単まとめ 🔖 1
はじめに：Pytorch lightningについてPyTorch Lightning は、PyTorch の柔軟性をそのままに、学習ループや分散処理、ロギング、チェックポイント保存といった煩雑な実装を自動化してくれるラッパーフレームワークです。「モデル定義」と「訓練の仕組み
セグメンテーションにおけるデータ拡張と Albumentations の活用 🔖 1
セグメンテーション特有のデータ拡張セグメンテーションタスクでは、画像と対応するマスク（GTマスク）の両方に対して、同じ幾何的変換を適用する必要があります。例えば画像を回転した場合、対応するマスクもまったく同じように回転しないといけないですよね。一方で、画像にはコントラスト調整
Security Hubの検出結果をBacklogに自動起票する
はじめに業務でSecurity Hubの検出結果を自動でBacklogに起票するという実装をしたため、内容を紹介します。 やりたいこと1.SecurityHubの検出結果に、重大度がCRITICALもしくはHIGHのものが追加された場合に処理を開始する。2.1の結果がI
Amazon Bedrock Knowledge BasesとRAGASでRAGの評価をやってみた
はじめにFusicのレオナです。今回はAmazon Bedrock Knowledge BasesとRAGASでRAGの評価をしてみたいと思います。 Amazon Bedrock Knowledge BasesとはAmazon Bedrock Knowledge Base
こんにちは！ 株式会社Fusicでエンジニアをしている多田です。4/17~4/19に松山で開催されたRubyKaigiに参加してきましたので、記録を残していこうと思います。 はじめにRubyKaigiへの参加は2回目です。言語そのものの開発者が集まってRubyという言語の
AWSのOSSリポジトリのコストを簡単に概算！Cost Analysis MCP Serverの活用方法
はじめにFusicのレオナです。AWSが公開しているOSSの一部として「AWS MCP Servers」があります。このリポジトリでは、AWSの開発ワークフローに沿ったベストプラクティスを直接取り入れるために設計された、専用のMCP（Model Context Protocol
AWS Documentation MCP Serverを使ってみた 🔖 1
はじめにFusicのレオナです。AWSが公開しているOSSの一部として「AWS MCP Servers」があります。このリポジトリでは、AWSの開発ワークフローに沿ったベストプラクティスを直接取り入れるために設計された、専用のMCP（Model Context Protocol
はじめに!AWSサービスを学ぶため、アウトプットをする目的で記事の執筆をしています。本記事では、AWS上にWebサーバー環境を構築するための基本手順について、初めての方でも理解しやすいよう画像を用いながら解説します。 構成今回構築するWebサーバーの全体アーキテクチ
こんにちは、最近、3D, 音声関連の機械学習にはまっている、わっしーです。音声合成の中でもVITSは、よく使用されるモデルの一つです。最近だと、BERT-VITS2が有名かもしれません。そのVITSモデルの性能と速度改善を行いました!最終的に、性能をキープした状態で、GPU上
はじめにFusicのレオナです。今回は、UpstageのDocumentAIモデルが提供するDocumentParse APIを使い、ドキュメントの前処理の新たな可能性について検証します。特に、RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索と生成を組