AI・ML 面倒な仕事はMCPにやらせよう 〜AIはどこまで仕事ができるのか？〜
MCP（Model Context Protocol）は、AIと仕事の関係をどう変えるのか？架空の会社の業務シナリオを通じて、AIが複数のツールを連携させて複雑なタスクを自動化する過程を実証。具体的な設定方法や課題、未来の展望までを解説します。
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AWS Amazon Bedrock Flowsで「生成AIディベート甲子園」始めました。
Amazon Bedrock Flowsを使って、生成AIモデル界のディベート甲子園をやってみました。
AI・ML Amazon Q Developer Proをメンバーアカウントで使うには
Amazon Q Developer ProをIICアカウントインスタンスを使ってサブスクライブする方法をお伝えします。
Google Cloud 【Google Cloud】Generative AI Leader 受験前レポート
Google CloudのGenerative AI Leader資格対策を徹底解説。試験ガイドに基づいた重要キーワード（ファインチューニング、RAGなど）と主要サービス（Gemini, Vertex AIなど）の概要、特徴、ユースケースを網羅。
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本記事では、Agentspace の付加機能である NoteBookLM について紹介します。
Google Cloud 【Google Cloud】Agentspaceについてご存じですか？⑥「Deep Research 編」
Deep Researchは、AIが自動で調査計画を立案し、必要な情報を収集してレポートを作成するツールです。Agentspaceのアシスタント画面にDeep Researchが付随しており、AgentspaceのWeb画面から利用することができます。
Google Cloud 【Google Cloud】Agentspaceについてご存じですか？⑤「ブレンドRAG編」
今回はブレンドRAGの機能を活用し、複数のデータソースを精査した上で回答を生成させるデモを紹介します。対象のデータソースを一か所に集約させることなく、データソースを複数選択することができるので、現状の業務環境にフィットさせる形で利用を開始することが可能です。
Google Cloud 【Google Cloud】Agentspaceについてご存じですか？④「BigQuery編」
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