はじめに こんにちは、Algomatic ネオセールスカンパニーで営業 AI エージェント 「アポドリ」 を開発している 末國 です。 apodori.ai LLMを組み込んだアプリケーション開発において、JSON出力のコントロールは時に困難を伴う課題かと思います。特に複雑な処理を行おうとすると、思った通りの結果が得られないケースも少なくありません。 アポドリの開発においても、プロンプト設計には工夫を重ねてきました。 そこで本記事では、LLMアプリケーション開発で実際にプロンプトを作成する機会のある方々に向けて、アポドリ開発において個人的に気をつけていることを3つ紹介します。 (個人的お気に入…

こんにちは！Algomatic ネオセールスカンパニーで営業AIエージェント 「アポドリ」を開発している只野です。 前回の投稿では、Cursorをはじめとしたコーディングエージェントの可能性についてご紹介しました。 tech.algomatic.jp 私たちは、日々のちょっとした調べものから業務の自動化まで、あらゆる場面でAIの力を借りています。では、ソフトウェア開発の現場ではどうでしょうか？ SNSでは「AIでアプリを一晩で完成させた！」という話題も目にしますが、実際の開発現場では何が起きているのでしょう。 AIは本当に、コードを書く"パートナー"として信頼できるのでしょうか? 開発者たちは…

OpenAI o3, Claude 3.7 Sonnet , Gemini 2.5 Proの評価と解釈[2025年4月版]

こんにちは! Algomatic ネオセールスカンパニーで営業 AI エージェント 「アポドリ」 を開発している 只野 です。 以前、Vercel v0からReact+Hono環境への移行戦略──Cursor活用で進める段階的マイグレーション では、Cursorを活用していることをお伝えしました。 note.com 今回は、Cursorを使った開発体験をより良くするための「問いかけ型プロンプト」についてお話しします。

Dify 最大の弱点は「ワークフローの大量実行が難しい」こと 。私たちはGoogle スプレッドシート + GAS で克服しました 。このスプレッドシートをコピーするだけで、すぐに取り入れられます。

こんにちは、Algomatic ネオセールスカンパニーCTOのきくちです。 AIエージェント、話題ですね。これまではPoCやR&Dレベルと思われていたAIエージェントですが、いよいよ本格的にサービスが提供されてきました。わたしたちが提供する「アポドリ」もその1つであり、すでに「プロダクションレディな品質」が求められています。 apodori.ai 本記事では、わたしたちがアポドリという「営業AIエージェント」サービスを開発・運用する中で「プロダクションレディなAIエージェント」とするために取り組んだ工夫や、「もっとこうしたいんだよね」という伸びしろ部分も交え、実例をご紹介します。この記事によっ…

はじめに こんにちは！Algomaticネオセールスカンパニーでソフトウェアエンジニアをしている越川と申します。 先日、Azure FunctionsがMCPに対応したとのニュースがありました。 techcommunity.microsoft.com 弊カンパニーではインフラ基盤にAzureを利用しており、MCP対応は非常にいいニュースだと思っています。 早速試してみたんですが、toolの定義自体は数十行のコードで完結するのでその記述量の少なさに感動しました。 app.mcpTool('getCompanyInfo', { toolName: TOOL_NAME, description: T…

はじめに こんにちは！Algomatic ネオセールスカンパニーでエンジニアをしている末國と申します。 私たちが1月にリリースした営業AIエージェント「アポドリ」では、一部機能にDifyを組み込んでいます。 一部といっても、すでに100個近いワークフローが作られていたり、1日1万回呼び出したりするくらいには利用しています。 Difyはいわゆるローコードツールであり、「コードが書けない人が使うもの」「DifyはPoCで使って、本番はプログラムを書く」という印象もあるかもしれません。 しかし、私たちはむしろ積極的に「コードからDifyへの移行」を行ってきました。 この記事では私たちが「なぜDify…

こんにちは！Algomaticネオセールスカンパニーでソフトウェアエンジニアをしている越川と申します。 1月に弊カンパニーでリリースした アポドリ はまだまだたくさんの反響を頂いております。 apodori.ai 本記事では、アポドリを開発している中で向き合ってきた、LLMのアウトプット品質をいかにして担保するか？というお話をします。ぜひ最後まで見ていただけると嬉しいです。 ※本記事内のプロンプトはサンプルであり、アポドリで実際に使われてるものではありません なぜLLMのアウトプット品質の担保が難しいのか？

こんにちは、ネオセールスカンパニーCTOの菊池(@_pochi)です。 1月にリリースした 「アポドリ 」 は、大変ありがたいことに多くの反響をいただいています。本記事では、その開発を通じて得た、「作らない」ことが成功につながる理由 についてお話しします。 apodori.ai 本記事では、アポドリの開発を通じて学んだ、「いかに作らないか」という反直感的なトピックについて書いていきたいと思います。 AIエージェント開発で後回しにすべきもの 業務A、業務B、業務Cという連続する3つの業務からなる一連のワークフローを実行するエージェントの例を考えます。

こんにちは。NEO(x) の宮脇（@catshun_）です。 先日、弊社から 『AIエージェント』 に関するプロダクトが 2つ リリースされたのですが、本記事ではその 「AIエージェント」の一般的な解釈 について簡単に整理するとともに、AIエージェントの開発で心掛けていること について簡単に記述します。 営業×AIエージェント 採用×AIエージェント

こんにちは。NEO(x) の宮脇（@catshun_）です。 先日 OpenAI から 12 Days of OpenAI がありましたが、同時に Google のリリースも注目されていたのでこちらにまとめます。 Gemini 2.0 1. パフォーマンスの大幅な改善 2. マルチモーダル I/O の対応 3. ネイティブツールの呼び出し 4. Gemini 2.0 Flash Thinking Exp モデルのリリース Gemini 2.0 を使用するプロジェクト例 1. Project Astra 2. Project Mariner 3. Jules 4. Data Science Ag…

こんにちは、シゴラクAIカンパニーCTOの菊池 (@_pochi) です。 この記事は、Algomatic アドベントカレンダー2024の15日目の記事です。 algomatic.jp シゴラクAIカンパニーでは、「シゴラクAI」という法人向け生成AI活用プラットフォームの開発運用に加えて、新たな事業領域でのチャレンジを進めています。 新規事業立ち上げという、最大限に不確実性が大きい事業フェーズ において、エンジニアリングによって事業価値向上に最大限寄与するにはどうしたらいいか？を試行錯誤してきました。 本記事では、そんな試行錯誤の過程である、現在のシゴラクAIカンパニーの開発スタイルについて…

こんにちは。Algomatic NEO(x) の宮脇（@catshun_）です。 久しぶりのテックブログ更新です！ Algomaticアドカレで急遽 1 枠空いたため、簡単ではありますが弊社で実施している社内知見交流会の一コマを記事として投稿いたします！ なお弊社員による投稿もどんどん埋まってきているので、よければご覧ください 🎄📅 Algomatic という会社はカンパニー制という組織形態を採用しており、現在 4 つの事業部と横断組織によって構成されています。 https://speakerdeck.com/algomatic/company_deck 当然ながら4つのカンパニーが独立してい…

こんにちは。NEO(x) の宮脇（@catshun_）です。 2024年もあとひと月程となりましたね。 今年は多くの企業から RAG に関するリリースが発表され、同時に AIエージェント の研究開発が盛んに行われた年だったかと思います。 trends.embed.renderExploreWidget("TIMESERIES", {"comparisonItem":[{"keyword":"RAG","geo":"JP","time":"today 12-m"},{"keyword":"AIエージェント","geo":"JP","time":"today 12-m"},{"keyword":"…

こんにちは、横断CoSの大田（@OTA57）です。 先日以下のnoteを書きました。 note.com このエントリでは、その裏側の仕組みやコードを紹介していきます。 まずは事例①の弊社の勤務場所を選択する機能です。 Slackの設定について① 毎朝の定時実行のコード Actionを受け取る側のコード Slackの設定② 終わりに

はじめに こんにちは。AI transformation(AX)の荒井（@yusaku_0426）です。 2024/10/09 に行われた『LangChain Meetup Tokyo #3』にて、弊社からAIエンジニアの伊藤と山中（@gura105）の2名が登壇しましたので、本記事では簡単にイベント概要を振り返ります。 langchain.connpass.com

はじめに こんにちは、AI transformation(AX)の荒井（@yusaku_0426）です。 本記事では、先日社内で開催した v0 ハッカソンの様子について紹介します。

はじめに こんにちは。Algomatic CTO室 でインターンしている藤巻（@makiart13）です。 普段は、さまざまな業務の改善やPoCを行っています。 弊社Algomaticでは、定期的に技術系ミートアップやカンファレンスを開催しています。イベント運営は開催の1ヶ月前から準備を始め、登壇者とのコミュニケーション、会場手配、資料作成など多岐にわたるタスクが発生します。これらの作業は運営側のマインドシェアを恒常的に割きがちです。これら問題を解決するために、LLMの活用はもちろん、Slack、Notion、GASなどを活用した、イベント準備効率化ツールを作成、運用しています。 本記事では、…

こんにちは。NEO(x) の宮脇（@catshun_）です。 本記事はなつやすみ特集として、これから LLM プロダクトを開発する方に向けて『LLMプロダクト開発のことはじめ』をテーマとした 5分で読める コラムを紹介します🌻 ゆるく書くつもりなので、役に立つかどうかは分かりません 🙏

LLM APIの最強の一角であるAnthropic Claudeにprompt cachingが実装されました。簡単に言うとプロンプトの先頭から指定の位置までをキャッシュしてくれて、キャッシュを利用できた場合はAPI使用料金と、APIでかかる処理時間が大幅に改善するというものです。 キャッシュ書き込みではコストが1.25倍（つまり25%アップ）になってしまいますが、キャッシュ読み込みではコストが1/10（ただしHaikuの場合だけは$0.25/1Mtokensが$0.03になるので厳密には違う）になります。 速度に関しても、コストのうち処理時間が支配的なLLMにおいて値段が1/10になることか…

こんにちは。NEO(x) の宮脇（@catshun_）です。 本記事はなつやすみ特集として、『LLMプロダクト開発のことはじめ』をテーマとした 5分で読める コラムを紹介します🌻 といいつつ今回は文量が多くなってしまいました...。 ゆるく書くつもりなので、役に立つかどうかは分かりません 🐈

こんにちは。NEO(x) の宮脇（@catshun_）です。 本記事はなつやすみ特集として、『LLMプロダクト開発のことはじめ』をテーマとした 3分で読める コラムを紹介します🌻 ゆるく書くつもりなので、役に立つかどうかは分かりません 🙏

こんにちは。Algomatic NEO(x) の宮脇（@catshun_）です。 本記事では Inside Algomatic という podcast の「Algomaticで話題になった生成AIニュースまとめ」という回で用意している会話ネタの一部として、7月に話題となったニュース一覧を公開します。なお以降で記述するニュースは、社内 slack や技術キャッチアップ会等から抽出しています。

こんにちは。NEO(x) 機械学習エンジニアの宮脇（@catshun_）です。 LLM から望ましい出力を得るための評価については、評価セットを用いた定量評価などが挙げられますが、本記事では システムへのLLM導入 という側面から動作検証に焦点を当てた話をコラムとして記述します。 LLM の評価に関する紹介は、以下のブログで紹介しているのでこちらもご参照いただけると嬉しいです。

こんにちは。NEO(x) の宮脇（@catshun_）です。 2024/07/18 に行われた『Tokyo AI Talks, 応用機械学習と人工知能セミナー: AIエージェント』で登壇いたしましたので、本記事では簡単にイベント概要を振り返りいたします。

はじめに はじめまして、Data Scientist の山内（@jof_5）です。 本記事では、先日、社内で開催した Dify ハッカソンの様子について紹介します。

こんにちは。Algomatic NEO(x) の宮脇（@catshun_）です。 本記事では Inside Algomatic という podcast の「Algomaticで話題になった生成AIニュースまとめ」という回で用意している会話ネタの一部として、6月に話題となったニュース一覧を公開します。なお以降で記述するニュースは、社内 slack や技術キャッチアップ会等から抽出しています。

こんにちは。Algomatic NEO(x) の宮脇（@catshun_）です。 本記事では弊社 podcast の「Algomaticで話題になった生成AIニュースまとめ」という回で用意している会話ネタの一つとして "Claude 3.5 Sonnet Model Card Addendum" を読んだので、その備忘を共有いたします。

はじめまして！データサイエンティストの山内(@jof_5)です。 本記事では、日々、プロンプト開発されている皆様に向けて、プロンプトを効率的に開発する手法の一つである「自動プロンプト最適化」について記載いたします。 1. プロンプトエンジニアリングの必要性と課題 2. 自動プロンプト最適化について 2-0. 最適なプロンプトとは何か？☕ 2-1. 自動プロンプトの概要 2-2. 自動プロンプト最適化のアーキテクチャ ①Task Executor: LLMによるタスクの実行 ②Output Evaluator: 出力の評価 ③ Prompt Improver: 最適なプロンプトの生成 3. 実験…