はじめに福岡から千葉の実家への帰省に合わせて AWS Summit Japanに参加した、Fusicのレオナです。本ブログは新卒エンジニアの視点から見た AWS Summit Japan参加レポートになります。 本編に入る前に 会場と移動AWS Summitは幕張メッセで開催されました。私は実家（千葉県内）から会場まで電車で向かい、2日間を過ごしました。実家 → 幕張メッセ：京葉線で約30分台風シーズンで京葉線は風に弱く運休しやすい利用する場合は余裕を持って30分前には出発することをおすすめします ホテルのおすすめ結論として、幕張メッセ周辺のホテル宿...

はじめにFusicのレオナです。今回は GenU で MCP に対応した LLM チャットが可能になったので、実際に試してみたいと思います。※回答精度については考察していません。リリースはこちら：https://github.com/aws-samples/generative-ai-use-cases/releases/tag/v4.3.0 GenUとはAmazon Bedrockを使用した生成AIアプリケーションのサンプル実装です。オープンソースライセンスで提供されており、AWSが提供しているaws-samplesの中の一つで、生成AI に特化したユースケースが提...

2ヶ月半でAWS12資格全冠してみた話Fusicの大宮です🫡🙇💪今年3月、私はAWS資格12個を全て取得し、晴れて全冠を達成することができました。（血汗涙）勉強期間の合計は、約2ヶ月半です。比較的にスピード感を持って取得していくことができました。今回はそんなAWS資格試験の受験を通して学び得た経験について、今後受験される方々の参考になればという想いで記事を残します。 筆者についてお仕事歴前職：運用保守・監視 ・電話オペレーター（2年）→ 開発、AWSは未経験学習歴・資格セキュリティ独学、ハッキングラボ、書籍、外部イベント参加等情報処理安全確保支...

はじめにこんにちは。みなさんはAIコーディング、もとい、Vibe Codingを活用していますか？今回は、CursorとMermaid Graphical Editorを用いて、フローチャートや組織図の"ダイアグラム作成を極めたい"と思います。この記事では、シンプルな3つの原則を組み合わせることで、ダイアグラム作成を極めます。Mermaidを使用することで、markdownでダイアグラムを作成できるCursorを使用し、Mermaidでダイアグラムを生成できるVSCode Plugin Mermaid Graphical Editorを使用することで、GUIでMerm...

目的Sentinel-2 (L2A) のデータの扱い方を知るGoogle Cloudの GEE(Google Earth Engine) を使ってデータを取得雲のない画像を合成する 概要GEE のプロジェクト設置GEE のコードエディタで Sentinel-2 (L2A) を取得し、下記3つの雲マスクアルゴリズムを使用して、東京周辺の雲がないカラー画像を表示し、性能差を比較。QA60s2cloudlessCloud Score+結果を GeoTIFF（リモートセンシング用の位置情報を含む画像フォーマット）として Google Drive に書き出...

はじめにFusicのレオナです。今回は、UpstageのUniversal Information Extraction APIを活用し、弊社の名刺画像から名前を抽出します。そして、その名前をもとにメンバー紹介ページから該当URLを取得する、AWS Strands Agentを用いたエージェントを作成してみました。エージェントは抽出した名前をもとに、指定した会社のメンバー紹介ページをWebスクレイピングし、該当する社員のプロフィールページURLを取得するカスタムツールを実装しました。なお、弊社は生成AI分野における包括的な協業を目指し、Upstageと業務提携を結んでいます。詳...

はじめにFusicのレオナです。今回はAWSが公開しているStrands Agentについて解説と実際に試してみます。 概要Strands AgentsはAWSが2025年5月に公開したオープンソースのAIエージェント構築SDKです。数行のPythonコードでAIエージェントを作成できるモデル駆動型のフレームワークになります。StrandsAgentはLLMの推論力で計画、CoT(Chain-of-Thought)、ツールの呼び出しを行えます。Amazon Bedrock、Anthropic等のLLMプロバイダー、またLiteLLM経由で利用できるその他のプロバイダーを含め...

はじめにFusicのレオナです。今回は、UpstageのUniversal Information Extraction APIを活用して、非構造化ドキュメントから必要なデータを抽出する機能について解説します。なお、弊社は生成AI分野における包括的な協業を目指し、Upstageと業務提携を結んでおります。詳細はこちらからご覧ください Universal Information Extraction とはUniversal Information Extractionは、あらゆる形式のドキュメントから情報を抽出し、構造化データにする機能です。特徴として、追加のトレーニングやカス...

はじめに：Pytorch lightningについてPyTorch Lightning は、PyTorch の柔軟性をそのままに、学習ループや分散処理、ロギング、チェックポイント保存といった煩雑な実装を自動化してくれるラッパーフレームワークです。「モデル定義」と「訓練の仕組み（Trainer）」を明確に分離することで、可読性と再利用性の高いコードを書くことができ、研究・開発の両面で多くの場面で活用されています。つまり、「研究のロジックに集中し、繰り返し書く訓練コードから解放される」のが PyTorch Lightning の最大のメリットです。 訓練のカスタマイズ：フックと...

セグメンテーション特有のデータ拡張セグメンテーションタスクでは、画像と対応するマスク（GTマスク）の両方に対して、同じ幾何的変換を適用する必要があります。例えば画像を回転した場合、対応するマスクもまったく同じように回転しないといけないですよね。一方で、画像にはコントラスト調整や色味の補正といった数値的な変換を施したいけど、マスクには何もしたくないという需要もあります。こうした変換処理を毎回手作業で実装するのはかなり手間がかかりますが、Albumentations を使えば、一つの Compose に画像とマスクを同時に渡すだけで、必要な変換を自動的に適用してくれます。 幾...

はじめに業務でSecurity Hubの検出結果を自動でBacklogに起票するという実装をしたため、内容を紹介します。 やりたいこと1.SecurityHubの検出結果に、重大度がCRITICALもしくはHIGHのものが追加された場合に処理を開始する。2.1の結果がInspectorのものかつCRITICALでない場合は処理を行わない。それ以外は、検出結果から必要な情報を取得し、翻訳した上でBacklogAPIを実行し起票する。以下の形式で起票することとします。## 概要### 原文〜### 機械翻訳〜## 重要度〜## リソース### タイプ...

はじめにFusicのレオナです。今回はAmazon Bedrock Knowledge BasesとRAGASでRAGの評価をしてみたいと思います。 Amazon Bedrock Knowledge BasesとはAmazon Bedrock Knowledge Bases とは、Amazon Bedrockの機能のひとつであり、フルマネージドなベクトル検索サービスです。Amazon Bedrockで提供しているLLMと自社データソースからRAG (Retrieval Augmented Generation)を簡単に構築できる機能を提供しています。 RAGASとはRA...

こんにちは！ 株式会社Fusicでエンジニアをしている多田です。4/16~4/18に松山で開催されたRubyKaigiに参加してきましたので、記録を残していこうと思います。 はじめにRubyKaigiへの参加は2回目です。言語そのものの開発者が集まってRubyという言語の開発についての話をたくさん聞ける機会は大変貴重なので私はRubyKaigiが大好きです。RubyKaigiは毎年場所を変えて開催しており、今年は愛媛県松山市でした。初めて訪れたので大変ウキウキです。 TRICKとの出会い去年初めてRubyKaigiに行った時に最初に聞いた2024年のキーノートがRubyで...

はじめにFusicのレオナです。AWSが公開しているOSSの一部として「AWS MCP Servers」があります。このリポジトリでは、AWSの開発ワークフローに沿ったベストプラクティスを直接取り入れるために設計された、専用のMCP（Model Context Protocol）サーバー群が紹介されています。これらのMCPサーバーは、AWSドキュメントの検索、CDKにおけるベストプラクティスの実装、コスト分析、画像生成など、さまざまなタスクに対応します。今回は、コスト分析が可能なCost Analysis MCP Serverを使ってみます。https://github.com...

はじめにFusicのレオナです。AWSが公開しているOSSの一部として「AWS MCP Servers」があります。このリポジトリでは、AWSの開発ワークフローに沿ったベストプラクティスを直接取り入れるために設計された、専用のMCP（Model Context Protocol）サーバー群が紹介されています。これらのMCPサーバーは、AWSドキュメントの検索、CDKにおけるベストプラクティスの実装、コスト分析、画像生成など、さまざまなタスクに対応します。今回は、AWS公式ドキュメントの検索が可能な AWS Documentation MCP Server を使ってみます。htt...

はじめに!AWSサービスを学ぶため、アウトプットをする目的で記事の執筆をしています。Fusicのレオナです。本記事では、AWS上にWebサーバー環境を構築するための基本手順について、初めての方でも理解しやすいよう画像を用いながら解説します。 構成今回構築するWebサーバーの全体アーキテクチャを示しています。 手順 1. VPC作成 ステップ1AWSマネジメントコンソールの検索バーに「VPC」と入力し、VPCサービスの設定画面に移動します。 ステップ2下記の画像の通り、必要なパラメータを入力して新規VPCを作成します。VPCが作成されると、以下の...

こんにちは、最近、3D, 音声関連の機械学習にはまっている、わっしーです。音声合成の中でもVITSは、よく使用されるモデルの一つです。最近だと、BERT-VITS2が有名かもしれません。そのVITSモデルの性能と速度改善を行いました!最終的に、性能をキープした状態で、GPU上で3倍、CPU上で5倍の速度改善を行うことができました。 改善のまとめ 性能の改善特に以下の工夫を行うことで、VITSの性能を改善しました。正解音と生成音によるWavLM特徴量の差による損失、adversarial lossを追加monotonic alignmentを破棄し、EfficnetTT...

はじめにFusicのレオナです。今回は、UpstageのDocumentAIモデルであるDocumentParse APIを使い、ドキュメントの前処理の新たな手法について検証します。特に、RAG（Retrieval-Augmented Generation）において、従来のOCR後の固定サイズチャンキングがもたらす課題を解決できるかどうかを試すことを目的としています。なお、弊社は生成AI分野における包括的な協業を目指し、Upstageと業務提携を結んでおります。詳細はこちらからご覧ください。 既存のRAGの問題点RAG用のデータベースにドキュメントを保存する際、OCRで抽出し...

前回の記事では、AdonisJSのLucid ORMを使用したデータベース操作について解説しました。マイグレーションの作成、モデルの定義、コントローラでのデータ操作方法を学び、データベースとアプリケーションを連携させる基本を押さえました。今回は、バリデーション（データ検証） について詳しく解説します。アプリケーションにおいて、ユーザーからの入力を適切に検証することは、セキュリティやデータの整合性を保つ上で非常に重要です。AdonisJS v6 では、バリデーションライブラリとして VineJS が標準で組み込まれており、追加のインストールや設定は不要です。VineJSを活用することで、...

前回の記事では、AdonisJS v6のインストール方法やルーティング、コントローラの基礎について解説しました。今回は、データベース操作の基盤となるマイグレーションとモデルについて詳しく見ていきます。 1. Lucid ORMとは？AdonisJSには、データベース操作を効率的に行うためのORM（Object-Relational Mapping）であるLucidが組み込まれています。Lucidは、Knexをベースに構築されたSQLクエリビルダーであり、Active Recordパターンに準拠したクラスベースのモデルを提供します。これにより、データベースとのやり取りを直感的かつ強...