AI・ML 進化したパーソナライズAIリサーチアシスタント Gemini Notebook（旧NotebookLM）について
2026年に大幅に進化した Google のパーソナライズAIリサーチアシスタント NotebookLM について紹介しています。
AI・ML
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Snowflake SQL初心者 vs Snowflake Cortex Code
SnowflakeのCortexCodeについて説明しています。SQLコード作成などをサポートする次世代のAI機能です。
その他技術ナレッジ 複数AIが連携して調査分析 Genspark Deep Researchについて
Genspark Deep Research（ディープリサーチ、深層研究）について紹介しています。複数のAIモデルが協調してインターネット上の大量の情報を自動収集・分析し、詳細なレポートを生成してくれる高度なリサーチ機能です。
AWS Kiro のクレジットが想定以上に消費されてしまった話
kiro-cli によるバッチ処理中に Kiro のクレジットを想定以上に使用してしまったので、備忘も兼ねて事の顛末を振り返ってみました。
AI・ML 次世代AI音声入力ツール Genspark Speaklyについて
次世代AI音声入力ツール Genspark Speakly（ジェンスパーク スピークリー）について紹介しています。
その他技術ナレッジ エージェント型AI Gensparkとは？
次世代型AIオールインワンワークスペース Genspark（ジェンスパーク）AI ワークスペース 3.0 について紹介します。
AWS Amazon Bedrock Knowledge Bases で構造化データ(CSV)を使用した RAG をつくる -UI編-
Amazon Bedrock Knowledge Bases と Amazon S3 Vectors で構築した RAG 環境で、構造化データをデータソースにしたときの検索精度向上を目指しました。本記事は UI 編です。
AWS Amazon Bedrock Knowledge Bases で構造化データ(CSV)を使用した RAG をつくる -実装編-
Amazon Bedrock Knowledge Bases と Amazon S3 Vectors で構築した RAG 環境で、構造化データをデータソースにしたときの検索精度向上を目指しました。本記事は実装編です。
Azure Microsoft FoundryでAIエージェント開発～応用情報の予想問題生成の実装記～
Microsoft FoundryでAIエージェントの作成をしてみたいと思ったのが本記事の出発点。応用情報の予測問題生成AIエージェントを作りたかった記事。
AWS Amazon Bedrock Knowledge Bases で構造化データ(CSV)を使用した RAG をつくる -アーキテクチャ編-
Amazon Bedrock Knowledge Bases と Amazon S3 Vectors で構築した RAG 環境で、構造化データをデータソースにしたときの検索精度向上を目指しました。本記事はアーキテクチャ編です。