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…

1.要件整理で使える生成AIサービス 2.市場調査・情報収集で使える生成AIサービス 3.構成編集で使える生成AIサービス 4.デザインを作成してくれる生成AIサービス 5.図やイラストを作成で使える生成AIサービス 6.レビュー・添削の際に使える生成AIサービス ま…

RPAが得意なこと、AIエージェントが得意なこと RPAとAIエージェントの連携例 RPAとAIエージェントの導入ステップ まとめ：未来の自動化戦略を考える この記事を書いた人 こんにちは！デジタル・マーケティング部の山内です。最近よく耳にするようになった「A…