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しく…
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 Comp…
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. はじめに こ…
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…
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…
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…
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 について、実際の案件で構…
1.要件整理で使える生成AIサービス 2.市場調査・情報収集で使える生成AIサービス 3.構成編集で使える生成AIサービス 4.デザインを作成してくれる生成AIサービス 5.図やイラストを作成で使える生成AIサービス 6.レビュー・添削の際に使える生成AIサービス ま…
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「A…
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…
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…
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…
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…
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…
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…
