はてぶ・Qiita・Zennのトレンド記事を紹介
【Microsoft Fabric】- 管理ポータルの項目が足りない..?場合の確認ポイント
執筆日2025/12/07 発生事象Microsoft PurviewをFabricに接続しようとしていました。https://learn.microsoft.com/ja-jp/purview/register-scan-fabric-tenant?context=%
執筆日2025/12/06 執筆背景社内メンバーと雑談していた際、「クラウド・バイ・デフォルト原則」という言葉を耳にしました。普段からクラウドサービスを利用する機会は多いものの、「原則」としてどう位置づけられているのか、またその背景や具体的な運用ルールについては詳しく知
【Azure】- Microsoft Purviewを作成する際のポイント
執筆日2025/12/05 起きたことAzure Portal>Microsoft Purview アカウントでPurviewを作成しようとしたところ。あれ...できない.. 解決方法MarketPlace経由で作成する 手順Marketplac
バイオDXとは？AI・ロボットで変わるバイオテクノロジー研究開発の全貌と実務活用法
バイオDX（Bio-Digital Transformation）は、バイオテクノロジー領域におけるAIやロボットなどを活用した自動化・効率化の取り組みです。従来のバイオ研究は厳格な規制、24時間体制の細胞管理、膨大なデータ解析など、研究者への負担が極めて重い分野でした。20
Code execution with MCP: Building more efficient agentsを読んでみる
本投稿について本記事は、Anthropic社が公開されているEngineering at Anthropic: Inside the team building reliable AI systemsのガイド記事を読んでAI Agent開発の知見を高め、共有していくための記事と
AI導入格差が企業の未来を分ける―成功企業が選ぶ次世代AI活用戦略
日本企業の約4割が生成AIを導入済みで、AI活用は「定型業務」から「企画創造などの非定型業務」へと主戦場が移行しています。業界・部門によって活用レベルに大きな差があり、情報・専門サービス業や研究開発部門が先行しています。AI導入の課題は初期段階では「コスト・ROI」、活用段階
GoogleのAIショッピング機能を徹底解説|便利さの裏に潜む仕掛けと賢い対処法
Googleが発表した3つの新AIショッピング機能は、買い物を便利にする一方で、消費者の判断力を奪う可能性があります。AI検索からの直接購入、店舗在庫の自動確認、代理チェックアウト機能により、購入までの「摩擦」が徹底的に排除されています。しかし、この便利さの裏には、ユーザーに「
問題事象下記記事を参考にGithub ActionsでAzure Container RegistryにContainerイメージのビルド＆プッシュを試そうとしたのですが、なぜか動きませんでした。https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/
日清製粉ウェルナのAI需給管理システム導入事例から学ぶDX実践ガイド【物流2024年問題への挑戦】
日清製粉ウェルナは、冷凍食品400品目の需給管理を自動化するAIシステムを開発し、計画策定時間を3日から1日に短縮することに成功しました。物流2024年問題に直面する中、熟練担当者の暗黙知を言語化し、AIに定型作業を任せ、人はイレギュラー対応に集中する役割分担を実現。開発パート
【Microsoft Foundry】- workflowsって何？
執筆日2025/12/1 Workflowsとは？2025年11月のMicrosoft Igniteで発表されたMicrosoft Foundry.Microsoft Foundryに突如現れたWorkflows. まずは作ってみるMicrosoft Found
Microsoft PurviewでAzure DatabricksのUnity Catalogをスキャンする
概要Microsoft Purview（以下Purview）と Azure Databricks Unity Catalog（以下UC）を連携すると、Databricks側のカタログ／スキーマ／テーブルなどの メタデータをPurviewに取り込み、組織全体の検索・可視化・ガバナ
Xでのなりすまし被害と対処法：実体験から学ぶアカウント防衛術
X(旧Twitter)でエゴサーチをしていたら、自分と酷似したアカウントを発見しました。プロフィール画像、説明文、アカウント名が自分のものと驚くほど似ていた明らかな「なりすまし」でした。この記事では、自分が実際に経験したなりすまし被害とその対処方法について共有します。xでのなり
【Azure】PythonからAI Foundryで作成したモデルを呼び出す
記事の内容Azure AI Foundryで作成したモデルを呼び出し、PowerShell上でチャットをする。 1. AI Foundryからモデルを作成AI Foundry Portalに入り、ビルドを選択左のリストから『モデル』を選択し、『基本モデルをデプロイす
【Python/Powershell】仮想環境を全然activateできなくて沼った
記事の内容Pythonでの仮想環境（venv）を立ち上げようしても全く上手くいかなかったため、その解決方法について記載する。 やりたいこと仮想環境を作成し、起動する。 実行環境VScodePowerShell 1. コマンドで仮想環境を作成python -m
Claude の新機能：Tool Serarch Tool / Programmatic Tool Callingについて解説します
本記事について執筆日：2025/11/26!※本記事の内容は執筆時点でパブリックプレビュー版のものを含みます。引用元：https://www.anthropic.com/engineering/advanced-tool-use本記事では、Anthropicが新たに
AI技術でアニメ制作を革新!Creator's Xの19億円調達と業界変革の全貌
アニメ制作会社Creator's Xが、シリーズAラウンドで総額19億円の資金調達を完了しました。同社は「創るに没入しよう」をビジョンに掲げ、AI技術を活用してクリエイターの作業負担を軽減し、創作活動に集中できる環境づくりを目指しています。グローバル・ブレインなどからの出資と銀
【Microsoft 365 Copilot】 Prompt Coachとは？
執筆日2025/11/28 プロンプトを作るのが..私はプロンプトを作るのが苦手です。 そこで出会ったのが..Microsoft 365 Copilotのエージェントにいた、Prompt Coach..!!凄そう.. 使ってみたサンプルのプロンプトが6つあ
執筆日2025/11/27 サイズの見積もり方法 Azure OpenAIAzure OpenAI Serviceを開くクォーター>プロビジョニングされたスループット>容量計算ツール をクリックPTUのサイズの計算を行うことができる
【2025年版】デロイトが50億円投資する「リアル研修施設」の狙いとは?生成AI時代に求められるプロフェッショナル人材育成の全貌
デロイトトーマツグループが千葉県木更津市に50億~75億円を投じて「デロイトユニバーシティ(DU)」を2029年に開校する計画を発表しました。オンライン研修が主流の時代にあえてリアルな研修施設を作る理由は、生成AI時代にプロフェッショナルに求められる「ソフトスキル」の育成にあり
【Microsoft Foundry/python】GPT-image-1 と戯れる
執筆日2025/11/27 今更ながら..GPT-image-1と戯れようかなと。出たタイミングでジブリ風のアイコンを作っただけで深堀できてなかったので。 できることText-to-imageimage(1枚)×Text-to-imageimage(複数枚)
グーグルが巻き返す!AI競争の潮目が変わった理由とビジネスへの影響を徹底解説
グーグルがAI競争で復活を遂げています。ChatGPT登場後は「出遅れた」と批判されていましたが、最新AIモデル「Gemini 3」の高評価や独自AIチップ「TPU」の需要拡大により、競争力を取り戻しつつあります。株価も急上昇し、時価総額は4兆ドルに迫る勢い。豊富なデータ、潤沢
Microsoft Purviewの概要とコストの考え方 in 2025
Microsoft PurviewとはMicrosoft Purviewを一言で言うと、社内外に散らばるデータを「見つけて・把握して・守って・正しく使わせる」ための統合データガバナンス／コンプライアンス基盤 です。もう少し噛み砕くと、どこにどんなデータがあるかを棚卸しして
https://a2rl.io/ A2RLとはA2RLはAbu Dhabi Autonomous Racing Leagueの略で、自動運転で最速を決めるレースです。各チームが開発した自動運転AIを搭載したスーパーフォーミュラベースの車両が、ドライバーなしで同時にレースを行
日本IBM×セガXDが提案する「生成AI学習のゲーミフィケーション」完全ガイド──カードゲームで学ぶプロンプト技術と組織変革
日本IBMは、セガXDの監修のもと、生成AIを楽しく学べるカードゲーム研修「バトルワーカーズ」を開発しました。参加者は自分の仕事内容を入力してAIにカードを生成させ、プロンプトの工夫でより強いカードを作り、対戦を通じて学びを深めます。ゲームの力を活用することで「難しそう」「何か
GitHub Copilotの「Jumpstart your project with Copilot」機能を紹介 🔖 1
久しぶりにリポジトリを作成しようとしたら、Copilotの新しい機能が搭載されていました。どうやらリポジトリを作成するタイミングで、Copilotがプロンプトをもとにベースプロジェクトを作ってくれるようです。 試してみたプロンプトは以下を入れてみます。!プロンプト
執筆日2025/11/23 IQとは？2025年11月に開催されたMicrosoftの年次イベント「Microsooft Ignite 2025」。注目を集めたのが、Microsoftが新たに提唱したIQ という概念です。IQとは、Microsoftのクラウド各領域に
TOONフォーマット完全ガイド:LLMプロンプトを最適化する次世代データ記法
TOON(Token-Oriented Object Notation)は、LLM(大規模言語モデル)への入力データを最適化するために設計された、コンパクトで人間にも読みやすいデータ形式です。JSONと完全互換性を保ちながら、YAMLのインデント構造とCSVの表形式を組み合わせる
ダンスと脳の関係を生成AIで解明！音楽・身体・感情を統合した最新研究が示す学習とキャリアの可能性
東京大学らの研究チームが、ダンス映像を見ている人の脳活動をfMRIで計測し、音楽からダンスを生成するAI（EDGE）の内部表現と結びつける画期的な研究を行いました。この研究により、ダンスを見るとき、脳は音楽と身体の動きを統合した「クロスモーダル特徴」として処理していることが判明
自治体DXを成功させる「自走サイクル」とは？生成AI活用を組織に定着させる3つのステップ
自治体で生成AIを導入しても、一部の職員しか使わず活用が広がらない問題が起きています。この記事では、外部支援に頼らず組織が自ら改善を続けられる「自走できるDX」の仕組みづくりを提案しています。鍵となるのは、組織内に「教育者」を育てること。3つのフェーズ（①体験する→②人が育つ→
執筆日2025/11/19 なんと2025年11月18日、Microsoft、Anthropic、NVIDIAの3社が戦略的パートナーシップを発表し、Azure AI FoundryでAnthropicのClaudeモデルが正式にデプロイ可能になりました！現在、Clau
【脳科学×AI】思い浮かべた映像を言葉に変換する「マインド・キャプショニング」とは？NTT最新技術を完全解説
NTTが開発した「マインド・キャプショニング」は、脳活動から人が見ている・想像している映像を文章化する革新的技術です。fMRI脳活動計測と言語AIモデルを組み合わせることで、脳の言語野を使わずに非言語的な視覚イメージを言語に変換できます。動画を見たり想起したりする際の脳活動から
Databricks で UC関数 をデプロイしようとして詰んだ話
Databricks のエージェント評価用のチュートリアル dbdemos llm-rag-chatbot を触っていて、Unity Catalog の External Python Function（UC Python Function）を作ろうとしたらハマったので、その学
OpenAIの新技術「スパース回路」とは？ AIのブラックボックス解明で変わる未来の開発手法
OpenAIが発表した「スパース回路」技術は、AIの「なぜその答えを出したのか」という謎を解き明かす画期的な研究成果です。従来のAIは何十億ものニューロンが複雑に絡み合う「密林」のような構造で、人間には理解不能なブラックボックスでした。OpenAIは発想を転換し、最初から接続
DMBOK2とはData Management Body of Knowledge 第2版（通称 DMBOK2 ） は、国際団体 Data Management Association International（通称DAMA-I） がまとめたデータマネジメントの知識体系ガ
ターミナルで Azure / AWS / GCP をまとめて扱う「Cloud‑Native Shell」について
1ターミナルで Azure / AWS / GCP をまとめて扱う「Cloud‑Native Shell」について作成日: 2025-11-10目的: ローカル or クラウド上の 1つのシェル から、Azure/AWS/GCPに安全にログインし、IaC・Kubernete
BoxのAIエージェントで実現する業務変革〜非構造化データ活用と人材不足解消の実践ガイド
Box社のHerstein氏が語る、日本企業の人材不足解消に向けたAI活用の新しいアプローチです。従来の「効率化ツール」としてのAIから、業務プロセス全体を管理・実行する「AIエージェント」への転換が進んでいます。特に、企業データの9割以上を占める非構造化データ(契約書、提案資
NTTとドコモが開発した「大規模行動モデル(LAM)」で1to1マーケティングを革新──テレマ受注率が最大2倍に向上
NTTとNTTドコモが、顧客一人ひとりの行動を予測する新しいAI技術「大規模行動モデル(LAM: Large Action Model)」を開発しました。この技術は、オンラインや店舗などさまざまな接点で得られる顧客の行動データ(「誰が/いつ/どこで/何を/どうした」)を時系列で
記事概要PostgreSQLをインストールするため、Windowsの設定方法をまとめる。 前提PCはWindowsを使用しているインストール方法は下記3つあるが、インストーラでの導入方法を説明するソースコードからビルドバイナリのzipアーカイブを使うインストー
AI・ロボティクス技術で食品業界を変革!ASTINAと中西製作所の資本業務提携がもたらすスマート厨房の未来 🔖 1
AI・ロボティクス技術を開発する株式会社ASTINAと業務用厨房機器メーカーの株式会社中西製作所が資本業務提携を締結しました。食品業界の深刻な人手不足を解決するため、AIを活用した「スマート厨房」の開発や、AI画像認識による検品自動化システム「OKIKAE」の普及を加速させます。
音声AIが切り拓く人手不足解消の未来 - Verbexの自然な会話技術とVoiceUIが実現する新しいDXの形
株式会社Verbexが開発する音声AI「VoiceUI」は、人間と区別がつかないほど自然な会話を実現する技術です。音声AIモデルとアプリケーションを自社で一体開発することで、高速レスポンス、オンプレミス対応、低コストを実現。コールセンターや自治体窓口など、従来のDXが難しかった
AIエージェント設計：ワークフローとエージェントのパターン解説 要約AIエージェントは「自ら考え、動く」次世代のAI構成です。本記事では、Anthropic社などが示す設計思想をもとに、LLM活用の2軸 ― ワークフロー型とエージェント型 ― を体系的に整理し、それぞれの特
空間把握能力とはVLM(Vision Language Model)と聞くと、画像が入力可能なLLMというのがシンプルな解釈ですが、個々のVLMのスペックは結構違います。そのスペックの中でも「LLMにはなくVLM独自のもの」 & 「重要なもの」としては空間把握能力と思
AIが物流を変える!サプライチェーン自動化への投資ブームを徹底解説
物流業界は1.27兆ドル規模の巨大市場でありながら、多くの業務が手作業で行われている非効率な産業です。トラック運転手1人に対して約2人のバックオフィス従業員が書類作業に追われており、2030年までに16万人のドライバー不足が予測される中、AI技術による自動化が急速に進んでいます。
Bicepデプロイ時に遭遇したAzure CLIのネットワーク認証エラーとその対処法
執筆日2025/11/10 事象Bicepを使ってAzureリソースをデプロイ中、以下のようなエラーに遭遇しました。(pii). Status: Response_Status.Status_NoNetwork, Error code: 3399942148, Tag:
と思っていました。マルチAIエージェントでできることを調べてみると、業務やデータ分析、問い合わせ対応の自動化という言葉が出てきます。このタスクを見た時にマルチAIエージェントのアーキテクチャとの整合がとれませんでした。マルチAIエージェントのアーキテクチャというのも、先
ノーコード開発で業務改革!JA秋田しんせいの自動車運行日報デジタル化事例から学ぶDX実践ガイド
JA秋田しんせいが、ノーコード開発ツールを使って公用車の運行日報をデジタル化しました。約170台の車両管理を手書きからアプリ入力に切り替え、わずか2人の職員が半月で開発を完了。これにより、毎月半日かかっていた集計作業が不要になり、リアルタイムでの運行状況確認が可能になりました。
方法1. Outlookから取得 方法2. 会議情報から取得参加しているTeamsの『その他[...]』から会議情報を選択参加情報をコピーで取得完了
データ基盤の設計思想：Databricksのスキーマ推論・進化
1. はじめに：なぜスキーマ推論・進化が重要なのかデータエンジニアリングの現場では、「データの形が毎回少しずつ違う」 という問題がつきまといます。特に、IoTデバイスのログや業務アプリからのイベントデータ、API経由で取得するJSONなど、構造が頻繁に変わるデータを扱うとき、
UberとNVIDIAが目指すロボタクシー革命 - 完全自動運転の未来を徹底解説
配車サービス大手のUberとAIチップメーカーのNVIDIAが協力し、2027年から完全自動運転のロボタクシーを導入する計画を発表しました。最終的には10万台規模まで拡大する予定です。NVIDIAの新技術「Drive AGX Hyperion 10」により、レベル4(高度自動化
NTTドコモビジネスのAI×観光DX戦略―データドリブンで地域創生を実現する最前線
NTTドコモビジネスは「産業・地域DXのプラットフォーマー」として、観光産業のデジタル変革に取り組んでいます。約1億会員のデータを活用した人流分析、デジタルヒューマンによるAI接客、リアルタイム広告最適化など、最新技術で「最後の顧客接点」を革新。単なるツール提供ではなく、地域