自社サービス「Qube」におけるAIチャットボット開発の裏側をご紹介します。既存システムを使わず一から内製したエンジニアが、RAGの検索精度を向上させるPDFデータの「YAML化」手法や、エージェント制御に「LangGraph」を選定した理由を解説。LLMアプリ開発…
音楽生成モデル「Lyria 3」がGeminiに登場！音楽知識ゼロのIT企業社員が、テキスト指示や画像アップロードから実際に楽曲を生成して精度を検証しました。気になる使い方から、特定の歌詞や曲調を変更できるかといったリアルな使い心地まで詳しくレポート。AI…
2026年3月、人手不足に悩む製造業の救世主は**「Amazon Connect×生成AI」**です。熟練工の負担を減らし、コストを抑えつつ24時間365日の電話受付をどう実現するか？大規模投資なしで安価・迅速に導入できる次世代システムの構築術を徹底解説。顧客満足度の向…
みなさんこんにちは！入社2年目、プロダクトサービス事業部のハニーです。 自社サービス「Qube」では、イベントの申し込みや告知に使うランディングページ（LP）を、AIが自動で生成する機能の先行体験版を開発・リリースしました。 このLP自動生成機能がどう…
経営会議の「集計待ち」をゼロに。生成AIの進化により、日本語で問いかけるだけで必要なデータが引き出せる時代が訪れています。本記事では、SQL不要のデータ活用を実現する仕組みや、その成功を左右する「言葉の定義」の重要性について、金融インフラを半世…
【製造業IT担当者必見】 Windows Server 2012のサポート終了対応、予算の壁で止まっていませんか？「数千万円の全面刷新」という高額提案に悩む必要はありません。本記事では、AWSと専用ツールを活用し、莫大な初期費用をかけずに低予算でクラウド移行を実現…
労働時間規制の適用から2年。建設業の現場監督を「書く手間」から解放しませんか？Amazon Bedrockを活用し、日報や報告書作成をスマートに自動化する手法を解説。創業50年、金融システム等の構築で培った堅牢な技術力を持つ当社が、現場のための実利的なDXを…
「あの資料どこ？」という探し物の時間をゼロに。中規模製造業のDXを加速させる、Amazon KendraとAmazon Bedrockを活用した「自社専用AI検索システム（RAG）」の構築法を解説します。社内のナレッジを資産に変え、業務効率を劇的に向上させる最新アプローチ…
中規模製造業の経営層の皆様、IT人材不足や業務の属人化にお悩みではありませんか？人材採用が困難な今、シー・エス・エスは「人を雇わず、クラウド機能で業務を代替する」実利的な解決策をご提案します。
1. 製造業を襲う2つの脅威：自然災害とランサムウェア 2. AWS BackupとS3 Glacierが変える「守り」の常識 3. なぜ「シー・エス・エス」が選ばれるのか：金融品質の技術力 ① 50年間、一度の失敗も許されない「金融・証券システム」を完遂 ② 「実利主義」に基…
木造旅館（オンプレ）から高層ビル（クラウド）へ。単なる「引越し」で終わらせていませんか？製造業のクラウド移行に潜む「コスト・運用・DX停滞」の3つの落とし穴を、老舗旅館の例えで分かりやすく解説。金融システムで培った確かな技術力で、貴社のシステ…
製造現場の「勘」が外れる要因をデータで分析。過剰在庫や欠品リスクを抑え、キャッシュフローを改善するための具体的な需要予測の手法（時系列分析・回帰分析・機械学習）を分かりやすく解説します。データ分析を「机上の空論」で終わらせず、現場で稼ぐた…
データ分析基盤の構築で、自社に最適なクラウドはどれか？主要3大クラウド（AWS、Azure、Google Cloud）の特性をビジネス視点で徹底比較。50年の実績を持つCSSグループが、失敗しないための「選定の新基準」を解説します。
「高いツール＝分析できる」は誤解です。数百万円をかける前に、手元のExcelと無料のPythonで始める「スモールスタート」が正解。転記作業の自動化からAI予測まで、コストをかけずに確実な成果を出す「3つの活用術」を解説します。
なぜ今、オンプレミスからAWSへの移行が選ばれているのか AWS移行を成功させるための必須チェック項目 1. 現状把握と「移行パス」の決定 2. セキュリティとガバナンスの設計 3. コストと運用体制の見直し パートナー選びで決まる「移行の質」 保守期限は「進…
経営判断を早めるTableau（タブロー）ダッシュボードの作り方を解説。Excelの数値管理から脱却し、異常を即座に検知する「コックピット経営」とは？製造業の事例を交え、アラート機能やドリルダウン、Zの法則など、今すぐ使える3つの画面設計テクニックを紹…
こんにちは！デジタル・マーケティング部の神子です。 多くの企業でDXが進む中、特に建設・不動産業界でネックとなるのが「データの保管場所がバラバラ」という問題です。 現場のデータ（写真・図面）と経営データ（売上・原価）が分断されているため、「図…
こんにちは。テクノロジー・コンサルティング課のたです。 最近、提案フェーズで「AIを使ってモックを作る」場面が増えてきました。スピードも完成度も上がる一方で、きれいだけど議論が進まない／作りすぎて余白がなくなる、という違和感を感じることもあり…
みなさんこんにちは。入社2年目、プロダクトサービス事業部のハニーです。 Geminiの進化が止まりません！ Googleが開発するAI「Gemini」は、テキストだけでなく画像やコードまで扱える万能アシスタントです。今回そのGeminiの「キャンバス機能」にスライド作…
こんにちは！デジタル・マーケティング部の神子です。 日々の業務で当たり前のように開いているExcel。 しかし、今あなたが使っているそのExcelファイルは、実はいつ爆発してもおかしくない「時限爆弾」かもしれません。「複雑なマクロは作った本人しか分か…
こんにちは！デジタル・マーケティング部の山内です。2025年、ラスベガスで開催された「AWS re:Invent」。世界中の技術者が固唾を飲んで見守る中、発表されたのは単なる新機能ではありませんでした。それは、私たちが長年慣れ親しんできた「システム運用」と…
こんにちは、TC部所属のN.Nです。 AWSのコンテナサービスであるECSについて、「基本的な仕組み」と「最低限の構築手順」を試しました。検証してみてわかったことをまとめましたので、参考になれば幸いです。 ECSはコンテナを簡単に実行・管理できるサービス…
こんにちは！デジタル・マーケティング部の山内です。DX推進やIT人材不足が社会課題として続く中、多くの企業が内製化に舵を切り、変化に迅速に対応できる体制づくりに重点を置いています。そしてその中核となっているのが「ノーコード（No-code）」や「ロー…
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…
