自己紹介こんにちは、Fusicのハンです。普段は日本語音声合成（TTS）モデルの開発や、Document AI＋LLMを使った業務効率化、その他AIに関する相談・実装支援などを行なっています。株式会社Fusicは、AWS／Web／アプリ／IoT／AIといった幅広い技術領域の知見を活かし、IT活用の構想づくりからシステム開発・運用まで一気通貫で伴走支援している会社です。もしご興味あれば、ぜひお気軽にお声かけください！ はじめに最近、生成AIまわりの進化スピードが本当に速く、関連ツールやプラットフォームも次々にアップデートされています。そんな中、Difyを試してみたとこ...

はじめにこんにちはFusicの大宮です🫡🙇💪前回、「Googleのカスタム検索エンジンを使用してWEB検索を行う」という内容で記事を書きました。今回は StrandsAgentsにWEB検索を行わせるための手段として"Tavily"を活用してみました。結論として、GoogleCSMよりもLLMとの相性が良く、高機能で使い勝手が良かったです。結論に行き着いた調査・検証結果をまとめました。 TavilyとはAIエージェント向けの安全でモジュール化されたWebインテリジェンスTavilyは、LLMエージェント向けに特別に設計されたAPIファーストのWebインテリジェ...

はじめにこんにちはFusicの大宮です。今回はLaravelアプリ開発におけるAIアシスタントを強力にサポートするために新たに登場したパッケージであるLaravel Boostについて、紹介されている機能と、実際に動作させてみた所感をまとめてみたので紹介します🫡 Laravel Boost 概要Laravel Boostは、Laravelアプリ開発におけるAIアシスタントを強力にサポートするために新たに登場したパッケージです。Laravel Boostをプロジェクトに導入することで、コード補完AI(Cursor,Claude,Copilot)に対してLaravel特有のコ...

はじめにFusicのレオナです。本ブログでは、2025年7月のアップデートで管理が簡単になった Amazon BedrockのAPIキー機能について解説します。これまでは IAM ロールや署名付きリクエストによる認証が必要でしたが、APIキーを使うことで Bedrock Runtimeへのアクセスが容易になりました。本ブログでは、短期キーと長期キーの違い、生成方法、使用方法をまとめます。 解説 APIキーの概要Amazon Bedrockが提供するAPIキーは大きく分けて2種類あります。 短期APIキー （Short‑term API Key）有効期限：...

はじめにFusicのレオナです。今回はUpstageのDocumentAIと情報抽出モデルが使用できるMCPサーバーを試してみます。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。 MCP: Model Context ProtocolとはAnthropicが公開したIntroducing the Model Context Protocolから引用すると、MCPは複数のシステムに散在するデータを統一的に管理するためのオープンスタンダードです。コンテンツリポジトリ、業務用ツール、開発環境など、さまざ...

はじめにFusicのレオナです。Amazon Bedrockで提供されている基盤モデルAmazon Novaを使うと、テキストだけでなく画像や動画に対して、動画解析ができます。また動画を直接APIに送信する場合はBase64エンコードが必要になり、その場合のペイロード上限が25MBに制限されています。本ブログでは、容量が大きい動画を解析する際は、Amazon S3のURIを指定して呼び出す方法を採用することで最大1GBまでの動画を分析する方法を解説します。 Amazon Novaでの動画アップロード制限Base64方式— MP4 や MO...

前書きこんにちは、Fusicの大宮です。今回は「Strands Agents」を用い、Googleのカスタム検索エンジン（Custom Search JSON API）と連携した独自の検索Toolを開発し、それによるWEB検索のメリットデメリットについて簡単にまとめました。LLMエージェントにとって、外部情報を取り入れる能力は非常に重要です。Web検索によるリアルタイムな情報取得は、ユースケースの幅を大きく広げる可能性があります。この記事では、「LLMエージェントから高精度なWeb検索を行う」という課題に対して、Strands Agentsを活用してどのように解決を試みたか...

はじめにこの記事ではAmazon DataZoneの基本的な概要をまとめています。具体的な実装・ソリューションは別途執筆予定です。 Amazon DataZoneとは サービス概要https://aws.amazon.com/jp/datazone/Amazon DataZone は、AWS、オンプレミス、およびサードパーティのソース全体に保存されているデータを迅速かつ簡単にカタログ化、発見、共有、管理できるようにするデータ管理サービスです。Amazon DataZoneを使用することで、きめ細かい制御によってデータへのアクセスを管理および統制できます。その上...

はじめにFusicのレオナです。前回のブログではAmazon BedrockとPHP, Laravelを組み合わせてPDFの文字起こしを試しました。https://zenn.dev/fusic/articles/81e0a78a5aec67本ブログはその続きとして、Amazon Bedrockのプロンプトキャッシュ機能について解説とPHPで試してみた内容をまとめます。プロンプトキャッシュは推論レスポンスのレイテンシーとコストを削減できる便利な仕組みです。繰り返し利用するコンテキストをキャッシュとして保存し、後続のリクエストではキャッシュ済みの部分を再計算せずに回答して...

はじめにFusicのレオナです。本ブログは、PHP, Laravelを使ってAmazon Bedrock Converse APIでPDFを解析してみました。Amazon Bedrockが提供するConverse APIは、テキストだけでなくPDFや画像ファイルなども、モデルとの間でメッセージとして送受信できるAPIです。 環境構築PHP 8.3 / Laravel 12AWS SDK for PHPLaravelプロジェクトのcomposer.jsonは以下のように設定composer.json{ "r...

はじめにFusicのレオナです。本ブログでは、2025年7月にバージョン1.0がリリースされたStrands AgentsでAgent to Agent（以下、A2A）プロトコルを使用し、マルチエージェントシステムを試してみます。 Strands Agentsとは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、2025年7月にバージョン1.0がリリースされました。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です。ベータ版のStrands Agentsについて執筆した以下の記事...

はじめにFusicのレオナです。今回はAWS Summit New York Cityの基調講演であったAmazon Bedrock AgentCoreについてまとめてみました。 概要AgentCore は、あらゆるフレームワークやモデル上で動作する AI エージェントを、安全性・信頼性・ガバナンスを担保しながら、PoCから本番環境へスケール展開するためのサービスです。 主なコンポーネントAgentCore Runtimeフレームワーク非依存のエージェント実行基盤セッション分離された安全な環境で、最大8時間にわたる複雑・非同期ワークロードを低遅延で処理チェッ...

こんにちは、初めましての方は初めまして。株式会社 Fusic の瓦です。最近お腹がめちゃくちゃゆるいせいか、いきなり 2kg ほど痩せました。「2kg も減って大丈夫なのか！？」という心配と「2kg 減って嬉しい！」という喜びがずっと心の中で戦っています（今はまだ嬉しさの方が勝っています）最近記事がサボりがちになっていたのですが、久しぶりに論文を読んだのでメモを書いておこうと思います。今回この記事で紹介するのは Meta Knowledge for Retrieval Augmented Large Language Models という論文で、AWS が出したものとなります（2024...

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...