Google Cloud 「Gemini、これ追加して」で終わる機能追加対応。AI駆動開発のリアルな感想
Google CloudでGeminiを利用したアプリ開発を経験したので、その感想を書いていこうと思います。
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AWS 【AWS】OpenSearchとSageMakerを用いたセマンティック検索基盤の構成検討
OpenSearchとSageMakerを組み合わせ、カスタムAIモデルを用いた検索基盤を構築した検討事例です。既存構成を大きく変えずに実装する方法の検討から、ML Commonsの制約による断念、SageMaker採用に至る技術選定の背景までを整理しています。
Google Cloud AIに画像を渡したら、勝手にPythonプログラムが走り出した件。〜Agentic Vision検証レポ〜
画像解析の精度の壁を突破する「Agentic Vision」。Gemini 3 Flashが自らコードを書き、拡大や解析ループを回すことで、従来不向きだった微細な手書き文字や反転画像も正確にデータ化。Vertex AIでの実装方法からAPIキー管理のリスクまで詳しく解説します。
AI・ML （シリーズ1：RAGの基本情報 / 第2回）チャンキング（チャンク化）とは：戦略の全体像、サイズ/オーバーラップ設計、失敗パターンと検証デモ
RAGで「検索は当たるのに回答が噛み合わない」原因はチャンキング設計にあることが多い。本記事ではchunk size/overlapの勘所、代表6戦略＋発展2、LangChain×Vertex AI（Gemini Embedding）デモで検証方法まで整理。
AWS AWSを利用したMCPサーバー統合検証（後編）
AWS Lambda上でMCPサーバーを動的にインストール・実行する方法について検証し、ユーザーごとの環境をサーバーレスで柔軟に構成する方法を検証しました。インストールやプロセス起動時の環境変数・権限・Lambda特有の工夫など現場のノウハウも整理しています。
AWS AWSを利用したMCPサーバー統合検証（前編）
AWSのAIサービスであるBedrock Agentsでユーザーごとに使えるエージェント（Collaborator）をどのように権限制御できるか検証しました。MCPサーバー連携については、STDIO・SSE・StreamableHTTPなど複数プロトコルをFastMCPライブラリで統合する方法について検証しています。
Mackerel 初心者でも簡単！Mackerelで始める異常検知
Mackerelでの監視データの異常検知機能について説明します。誰でも簡単に始めることができます。
AWS AWS DevOps Agentを実際に触ってみた！
SCSK1年目エンジニアがAWS DevOps Agentを実際に触ってみた！ AIエージェントによる障害調査支援が、現場の運用をどう変えるのか、その実力を調べてみました。
AI・ML Snowflake Intelligenceを使って社内データ活用のPoCを始める
Snowflake Intelligenceについての記事です。実際にデータ活用のためにPoCを開始するまで流れをご紹介します。
AWS Amazon Bedrock AgentCore Runtime の CI/CD 環境をとりあえずつくる
Amazon Bedrock AgentCore Runtime の CI/CD 環境をつくりました。