Acroquest Technology株式会社 7 days ago Follow Kyohei Sugeno 低コストなRAGにも落とし穴? AWS S3 Vectorsを使う前に知っておきたいこと 生成AIに社内文書やマニュアルなどの情報を参照させて回答させる「RAG」。生成AIを実際の業務で活用するための技術として、さまざまなシステムで利用されています。しかし、RAGを構築するには、文書... Read more
Acroquest Technology株式会社 about 2 hours ago Follow Kyohei Sugeno 生成AIを活用したい。でもデータはどこにある? SageMaker Catalogで社内データを整理してみた 生成AIを使えば、自然な言葉でデータを分析したり、社内文書から必要な情報を探したりできるようになってきました。例えば、「どの機能でエラーが多い?」「過去に似た問い合わせはあった?」といった質問に... Read more
Acroquest Technology株式会社 28 days ago Follow Kyohei Sugeno RAGの次はどうなる? 生成AIへの「知識の渡し方」の変化を追ってみた ChatGPTをはじめとする生成AIは、さまざまな質問に答えてくれます。しかし、会社の業務で使おうとすると、「社内独自のルールを知らない」「自社の商品について答えられない」「社内用語の意味を理解... Read more
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Acroquest Technology株式会社 about 1 month ago Follow Kyohei Sugeno AIエージェントは作って終わりじゃない。Microsoft Foundryで実行環境まで任せてみた 生成AIを使ったAIエージェントの開発が身近になってきました。Pythonなどを使えば、「問い合わせを分析する」「資料を検索して回答する」「データを加工する」といったエージェントを作ることができ... Read more
Acroquest Technology株式会社 about 2 months ago Follow Kyohei Sugeno AIに「守って」とお願いするだけで大丈夫? Guardrailsで安全なAIエージェントを作ってみた 生成AIを業務で使う機会が増えています。一方で、実際のサービスにAIを組み込むとなると、「答えてはいけない内容に回答してしまったら?」「個人情報がそのままAIに渡ってしまったら?」「社内文書に書... Read more
Acroquest Technology株式会社 about 2 months ago Follow Kyohei Sugeno 仕事のやり方をAIに教える。Agent Skillsで業務ノウハウを再利用してみた 生成AIに仕事をお願いするとき、「この場合はこう判断して」「この項目はこの形式にそろえて」「分からないものは勝手に推測しないで」と、毎回細かなルールを説明していないでしょうか。実際の業務には、単... Read more
Acroquest Technology株式会社 2 months ago Follow Kyohei Sugeno ダッシュボード作成もAIに相談する時代へ。自然言語でKibanaを作ってみた 業務では、売上や利用状況などのデータを見ながら、今どんな傾向があるのかどこに問題があるのか次に何を改善すべきかを判断する場面が多くあります。そのために使われるのが、グラフや表をまとめた「ダッシュ... Read more
Acroquest Technology株式会社 3 months ago Follow Kyohei Sugeno AIが画面を作る時代へ。OpenUIが実現する「低コストなGenerative UI」 生成AIを活用したサービスでは、チャットによる文章生成だけでなく、AIが画面(UI)そのものを生成する「Generative UI」が注目されています。ユーザーの指示に応じて、ダッシュボードグラ... Read more
Acroquest Technology株式会社 3 months ago Follow Kyohei Sugeno AIエージェント開発をもっと手軽に。50種類の標準ツールを組み合わせてできること 生成AIに質問すると、文章を考えたり、情報を整理したりしてくれます。しかし、実際の業務で活用するAIエージェントには、それだけでは足りません。例えば、社内資料を検索するWebから最新情報を集める... Read more
Acroquest Technology株式会社 4 months ago Follow Kyohei Sugeno AIは「たくさん考えさせれば良い」は本当?Claudeの新しい思考モードを検証してみた 生成AIを使っていると、「もっと考えさせれば、もっと良い答えが返ってくる」と思うことはありませんか?実際、近年のAIモデルは回答を生成する前に「考える」ことで、複雑な問題にも対応できるようになっ... Read more
Acroquest Technology株式会社 5 months ago Follow Kyohei Sugeno RAGは大がかりな仕組みが必要?SQLiteだけでAI検索を作ってみた話 最近、生成AIを業務で活用するために「RAG(Retrieval-Augmented Generation)」という仕組みがよく使われています。RAGとは、AIが回答を作る前に、社内ドキュメント... Read more
Acroquest Technology株式会社 5 months ago Follow Kyohei Sugeno AIエージェント開発、ようやく“実用レベル”に近づいてきた?〜Microsoft Foundry Agent Se... 最近、AIエージェント開発の話題がかなり増えてきました。ただ実際には、モデルの選択肢が少ないAPIが独特で扱いづらい記憶機能が弱いシステム全体を組みにくいなど、「試せるけど実務ではまだ厳しい」と... Read more
Acroquest Technology株式会社 6 months ago Follow Kyohei Sugeno AIを“1人の万能エンジニア”として使うのは限界?役割分担させてみた話〜Codexのサブエージェントで実装とレビュ... 最近は、生成AIを使ってコードを書く機会がかなり増えてきました。ただ実際に使ってみると、実装は速いけどレビューが甘い丁寧に考えさせると今度は遅い1つのAIに全部やらせるとバランスが難しいと感じる... Read more
Acroquest Technology株式会社 6 months ago Follow Kyohei Sugeno AIエージェントは「UIまで作って完成」だった。AG-UIで変わる開発の話〜エージェントと画面をつなぐ新しい考え方〜 最近、AIエージェントを使った開発が増えてきました。ただ実際に作ってみると、あるポイントで手が止まります。「これ、どうやって画面とつなぐの?」何が課題だった?AIエージェントは、裏側の処理(バッ... Read more
Acroquest Technology株式会社 7 months ago Follow Kyohei Sugeno AIは「調べ方」まで考えるようになった。でも、それってどう作るの?〜AzureでAgentic RAGを簡単に構築... 最近、AIを使った検索(RAG)が増えてきました。ただ実際に使ってみると、少し複雑な質問になると、うまく答えられないという場面も多くあります。従来のRAGの課題これまでのRAGはシンプルです。質... Read more