!これは、ADK Advent Calendar 2025 の 12/4(Thu) の記事です。https://qiita.com/advent-calendar/2025/adk はじめにChatGPTやGeminiに搭載されているDeepResearchなどの「深掘り調査」ができるAIエージェントって便利ですよね。ただ、エンジニアとしては「深掘り回数を変えたり検索対象を限定したりともっと挙動を制御したい」という欲求が出てきます。そこで今回は、Googleの Agent Development Kit (ADK) を使用して、独自のDeep Researchアプリを作成しま...

!この記事は人間が書き、校正にのみ生成AIを使用しています。 はじめにこの記事は個人の意見の表明であり、所属する組織と関係するものではない。と予防線を張ったところで…さて、私は日常的に生成AIを使用している。仕事とプライベートの両方でコーディングや画像・動画の生成、上の注釈の通りこうした記事の校正など、様々な場面で生成AIを活用している。生成AIさまさま。もうこれがないとコードが書けない。生成AIマジ感謝。一方で私は、生成AIに出力させた技術記事に対してはまだ否定的な立場だ。もっと正確な言い方をすると、「生成AIを使って正しかろう内容をただ出力させただけの技術記...

DatabricksのPlaygroundからVectorSeachを使う方法VectorSearchインデックスを作成している前提で解説します。多分そのうちVectorSearchインデックスの作り方も解説します。"VectorSearch"って長くて少し辟易まずPlaygroundを開きます次にLLMモデルを選択します。このとき"ツールが有効"のアイコンが表示されているモデルを選択します。もし無料版を使っている場合、使えるモデルは結構制限されると思うのでこの先の工程でエラー吐いたらモデル変えてみてください次にツールを選択しますVectorSearch...

序文2022年末頃、ChatGPT3.5が世間を驚愕させてから今日までたったの3年。この3年間で生成AIは目覚ましい進化を遂げてきました。テキストの生成に限らず出力範囲は画像や動画にまで及び、その精度は日夜進化する一方です。進化を元に新たなサービスが生まれ、今や生活のあらゆるシーンで生成AIを利用することが普通になってきました。過渡期である現在、生成AIを活用した新たな開発手法や、どこまで人間が関わっていくのかといった議論が日夜交わされているものの、セキュリティ的な事情や金銭面などの都合から、人間の力で回していかなければいけない現場も多く残っていると思います。本記事は、まだ人間...

はじめにルミナイR&Dチームの栗原です。これまでの記事では、レビュー論文 “Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey” (Gao et al., 2024) を手がかりに、Fig.2 / Fig.3：RAG の基本フローとNaive / Advanced / Modular RAG の違いFig.4：Prompt / Fine-tuning / RAG の「守備範囲」と使い分け方Fig.5：Iterative / Recursive / Adaptive Retrieva...

はじめにルミナイR&Dチームの栗原です。これまでの記事では、レビュー論文 “Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey” (Gao et al., 2024) を手がかりに、Fig.2 / Fig.3：RAG の基本フローとNaive / Advanced / Modular RAG の違いFig.4：Prompt / Fine-tuning / RAG の「守備範囲」と使い分け方をざっくり整理してきました。ここまでは、どれも 「1回検索してから1回生成」 という、直列...

はじめにルミナイR&Dチームの栗原です。前回の記事では、レビュー論文 “Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey” (Gao et al., 2024) の Fig.2 / Fig.3 を手がかりに、RAG の標準フロー（Indexing / Retrieval / Generation）Naive RAG / Advanced RAG / Modular RAG の違いAdvanced RAG の最小実装例をざっくり整理しました。しかし、実務に落とし込もうとすると、...

1. はじめにこんにちは！MEKIKI X AIハッカソンもぐもぐ勉強会 Advent Calendar 2025の3日目を担当する玉置です。2025年11月17日、社内で開催された第1回ChatGPTハッカソンに参加しました。組織内で日頃からAI活用を推進している立場として、社内初のChatGPTハッカソンに関心を持ち、所属組織でチームを組んで挑戦しました。日々急速に進化するAIを、盲目的に使うのではなく、どう活かし、どう業務を変えていくのかを考えることが重要だと感じています。進化のスピードに置いていかれないためにも、私たち一人ひとりが常に活用方法を考え続ける必要があり...

この記事は MICIN Advent Calendar 2025 の3日目の記事です。https://adventar.org/calendars/11601前回はgenmeiさんの、Antigravityと気軽に作るChrome拡張機能 でした。 はじめにこんにちは、情報セキュリティチームの高橋です。皆さんは、セキュリティチームに対してどのようなイメージをお持ちでしょうか？ 「あれもダメ、これもダメ」とルールで縛る、少し堅苦しい存在と思われているかもしれません。しかし、今年の私たちの動き方は少し違いました。変化のきっかけは、昨年の情報セキュリティマネジメントシステムの活動...

株式会社 MBK Digital 執行役員 CTO の岩尾です。本記事は Google Developer Experts Advent Calendar 2025 の 3 日目の記事としてお届けします。 小 1 の漢検、親の本音は「こいつ大丈夫か？」うちの小学校 1 年生の娘は、来年 2 月に 漢字検定 10 級 を受ける予定です。日頃の学習状況を横で見ていると、正直なところ 9 割の親御さんはこう思うのではないでしょうか。「……こいつ、大丈夫か？」と。我が家も例にもれず、なかなかカオスです。問題集は買ったけど、やったりやらなかったり（基本、親が言わないとやらない）。...

はじめにこんにちは、株式会社ZENKIGENの柳原です。harutaka事業部でDX推進室のマネージャーとして、社内外の生成AI活用推進に取り組んでいます。先日、「BtoB×生成AI推進担当 本音でLT会」というイベントを主催&登壇しました。この記事では、その発表内容をベースに、「生成AIツールを作ったのに現場で使われない」という課題と、そのアプローチについて共有します。https://www.docswell.com/s/zenkigen-tech/ZM6P4J-2025-11-20-090807 生成AIツール作ったけど使われない問題DX推進あるあるとして...

こちらの記事はDSKアドベントカレンダーの３日目です！社内に生成AIを展開したとき、ユーザーから返ってきた質問はこうでした。「ローカルって何ですか？」その瞬間から、「理想と現実」の反復横跳びが始まりました。私は普段、お客様向けに生成AIの活用提案（Gemini / NotebookLM / Gemini Enterprise 等）を行いつつ、同時に自社の社内展開にも取り組んでいます。エンジニアや開発に近い皆様からすると、生成AI導入の障壁といえば以下のようなものを思い浮かべるかもしれません。プロンプトエンジニアリングハルシネーション対策RAG の精度向上しかし...

!SNKRDUNK(スニダン)を開発しているSODA inc.の Advent Calendar 2025 3日目の記事です。生成AIで領域の越境はしやすくなっているのでしょうか?スキルの幅は広がっているのでしょうか?正直、多少しやすくはなってますがまだハードルが高いと思っています。(個人開発で雰囲気で書くとかは別として)SODAではFlutterへの領域越境が元々0人だったところから半年で12人に増えました。 そのおかげで施策スピード・リファクタが加速しています。越境をしてもらうために、Flutterチーム全員で越境"される側"が土壌を作ることで組織の越境文化を加速させて...

LLM・LLM活用 Advent Calendar 2025 7日ヤプリ&フラー 合同アドベントカレンダー Advent Calendar 2025 2日の記事です。 概要11月にhttps://www.anthropic.com/engineering/advanced-tool-useの発信がありました。ここではTool Search ToolとTool Use Examplesも紹介されていますが、いろいろなところで目玉と言われているProgrammatic Tool Calling (PTC)に注目します。2025年はAIエージェント元年と言われるだけあ...

概要DeepSeek-V3.2 は以下の 3 本柱で構成されるモデルである：DSA（DeepSeek Sparse Attention） による長コンテキスト効率化大規模強化学習（GRPOベース） による複合能力の最適化スペシャリストモデル群 → 汎用モデルへの蒸留 という新しい後処理学習（post-training）パイプライン本記事では、これらのモジュールがどのように機能し、なぜ従来モデルを超える性能を達成できたのかを専門的観点から解説する。 1. DSA（DeepSeek Sparse Attention） 1.1 動機：長コンテキストのボトルネック...

はじめに2024〜2025年に登場したDeepSeek-V3.2は、計算効率と推論能力、特にエージェントタスクや長い推論（Chain-of-Thought）に強みを持つ大規模言語モデル（LLM）です。本記事ではV3.2がどのようにして高い性能と効率を両立したのか、特に次の3点にフォーカスして解説します。DSA（DeepSeek Sparse Attention） による計算量の削減巨大規模の強化学習（RL） に基づく専門モデルの育成スペシャリスト → ジェネラリストへの蒸留 という新しい訓練方法大学生でも「なぜ必要で、どう動くのか」が理解できるよう順番に説明しま...

当然、生成AIの出力には依然としてハルシネーションが多いため、出力を人間がしっかりと見なければいけないという前提は崩してはいけない。一方で、出力を精査しようとするとGeminiが言っている内容が難しすぎて、理解に時間がかかったのにもかかわらず、よくよく読み解いてみると全く別のことを話していて徒労に終わってしまうことも多々ある。そこで、Geminiが最新の情報を知ったかぶりしているかどうかを簡単に見抜く方法として自分が使っているライフハックを紹介する。 冒頭にいつの時点の情報か書かれているかどうか大前提として、生成AIはある期間までのデータを学習して知識として持っており、それ以降...

はじめにルミナイR&Dチームの権藤です。本記事では、DeepSeek社が発表した「DeepSeek-R1」という大規模言語モデルについて解説します。このモデルは、数学やコーディングなどの複雑な推論タスクにおいて、OpenAIのo1モデルに匹敵する性能を達成し、大きな注目を集めました。論文リンク: DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning 本記事で学べること強化学習のみで推論能力を獲得する手法: 従来の教師あり学習を使わずに、モデルが自己...

はじめにルミナイR&Dチームの権藤です。本記事では、大規模言語モデル(LLM)を利用した社会シミュレーションの礎となった研究「Generative Agents（Park et al., 2023）」を紹介します。本ページの図は特筆がない限り全て本論文から引用しています。論文リンク: Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior 概要人間の行動をもっともらしく反映するインタラクティブな人工の社会を構築するにはどうしたらいいだろうか？この問いに答えるために、人間の行動をシミュレーションで...

AWS G6fインスタンスのGPU・GRIDドライバーまわりでハマったポイントこの記事はLivetoon Tech Advent Calendar 2025の2日目の記事です。https://adventar.org/calendars/12157本日はCTOのわたしが、ニッチでエッチなGPUの話をします。 はじめにこんにちは株式会社Livetoon CTOの長嶋です。https://kai0.onelink.me/Hogh/AdventCalendar2025今回のアドベントカレンダーでは、LivetoonのAIキャラクターアプリのkaiwaに関わるエンジニアが、...