Amazon Qでどこまでできるのか?~1.リソースコントロール編~

はじめに NTT西日本エンタープライズビジネス営業部の吉田泰隆です。 本記事ではAWSが提供する生成AIアシスタント「Amazon Q」の性能を3つの観点で検証・評価してみました。 1観点1記事、合計3つの連載となりますので、最後までお読みいただけると嬉しい…

2025年 アドベントカレンダー

NTT WEST Engineers' Blog事務局の真木です。 NTT西日本グループの公式ブログで初めてのアドベントカレンダーを実施させていただき、多くの技術者が企画に参加し、様々な魅力的な記事を書いてくれました!今回のアドベント記事をまとめましたので、見逃した…

Tableau×生成AIをもとに考えるデータ分析と生成AIの未来

はじめに NTT西日本の酒井です。本記事ではTableauという分析ツールの生成AI機能を触りながらデータ分析と生成AIの未来について考察します。内容は記事執筆時点(2025年12月16日)時点の情報に基づきます。 対象読者 この記事は以下のような人を対象に書いてい…

初心者エンジニアがCrewAIを活用して情報収集を自動化してみた

0. はじめに 1. 対象読者 2. 執筆の背景 3. AIエージェントとは? 3-1. AIエージェントのコアコンポーネント 3-2. 代表的なAIエージェントフレームワーク 3-3. 今回活用したAIエージェント:CrewAIについて 4. AIエージェントの実装 4-1. 実装の目的 4-2. プ…

Webブラウザでのみ設定可能な装置の管理自動化アプリをSeleniumで作ってみた

はじめに こんにちは、NTTフィールドテクノの福田です。 今回は、業務環境の改善のために導入した、ある装置の管理自動化をめざしたものの、Webブラウザでのみ設定可能という仕様上の制約がありましたので、Selenium(Webブラウザ操作の自動化を行うオープン…

Amazon RDS Aurora Serverless v2の利用料削減に取り組んだ話

はじめに 株式会社ジャパン・インフラ・ウェイマークの川邉です。 当社はNTT西日本の子会社で、ドローン×画像解析AIを活用したインフラ点検を主に行っています。 本稿では、Amazon RDS の Aurora Serverless v2 の利用料削減のために調査した内容について記…

Ragas指標を用いたDify製RAGチャットボットの自動評価をやってみた

1. はじめに NTT西日本の伏尾です。 Dify1のようなローコードでLLMアプリケーションを作れるツールが広がり、いわゆる市民開発によるアプリケーションが手軽に作れるようになってきました。 特にRAGチャットボットによる問い合わせ対応の省力化は有力なユー…

AIエージェントはどこまでできる?DifyとLangChainでRAGタスクの精度評価

1.はじめに NTT西日本の大賀です。 先日投稿された「話題のAIエージェント作ってみた(話題のAIエージェントを作ってみた - NTT WEST Engineers' Blog)」では、エンジニアが AI エージェントを 1 から実装する方法について紹介されていました。 今回はより…

aws-nukeで安全なクリーンアップを実現! 必要なリソースを守る実践テクニック5選

1. はじめに NTT西日本の桂川です。 本記事では、AWSリソースを安全にクリーンアップするためのaws-nukeの実践テクニックをご紹介します。 aws-nukeは、AWSアカウント内のリソースを一括で削除できるオープンソースツールです。 便利なツールですが、誤って…

roboflowの物体検出モデル「RF-DETR」の環境を構築してみた

はじめに 株式会社ジャパン・インフラ・ウェイマークの川邉です。 当社はNTT西日本の子会社で、ドローン×画像解析AIを活用したインフラ点検を主に行っています。 本記事では2025年3月にRoboflow社が発表したRF-DETRという物体検出モデルの環境構築を行った際…

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