はじめに NTTビジネスソリューションズの辻本です。 この記事では、NTTの国産LLM「tsuzumi」を用いたRAG実装をガイドするとともに、ベースモデル（RAGなし）とRAG構成を同一の質問で実行し、精度・応答時間の実測値に基づいて効果を比較検証した結果を紹介し…
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…
はじめに NTT西日本の中川です。 本記事ではフロントエンド（ブラウザ）だけで利用できるデータの保持方法とデータベースサービスを厳選してご紹介します。 本記事は、2025年12月時点の情報に基づきます。 対象読者 本記事が想定する対象読者は次の通りです…
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…
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…
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…
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…
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…
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…
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…
