Google Cloud 【Google Cloud】SFTとDPO (直接選好最適化)でGeminiをチューニングする。
こんにちは。SCSKの島村です。皆さんはベースモデル（ここで言うベースモデルはハイパースケーラが提供するGeminiなどの基盤モデル）を利用していて、単に正しい答えを出すだけでなく、「自社のブランドボイスに合わせたトーンで答えさせたい」「振...
AI/ML
Google Cloud Google Cloud 【GCN’26 New】Agent Development Kit (ADK) 2.0 を試してみる。
『Agent Development Kit (ADK) 2.0』について色々と調査し、実際に触ってみましたので、その魅力について少しだけご紹介させていただければと思います。
Snowflake Snowflake Cortex AIを活用して画像分類をやってみた with Cortex Code
SnowflakeのAIサービス「Cortex AI」を活用して、非構造データの代表格である画像データの分類に挑戦してみました。
Google Cloud あるシンガーの全288曲の歌詞をベクトル化したら、数学的に『呪い』が検出された話
AIは「情念」を座標にできるか？最新のGemini Embedding 2を使い、とある女性シンガーの歌詞全288曲を3,072次元のベクトル空間に展開。数学的に導き出された4つのクラスタが示す、彼女の楽曲の多面性とは。マルチモーダル対応や次元の柔軟性など、最新モデルの凄さをファン兼技術者の視点でレポします。
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。
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。
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。
Google Cloud 【Google Cloud】Agentspaceについてご存じですか？⑦「NoteBookLM 編」
本記事では、Agentspace の付加機能である NoteBookLM について紹介します。