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LangExtract: Gemini駆動でテキストからデータ抽出できるGoogleのPythonライブラリ
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TL;DR GoogleがLangExtractという非構造化テキストから構造化データを抽出するPythonライブラリを発表しました。GeminiやOpenAI、ローカルLLMを利用し、プロンプトとfew-shotの例示 […]The post LangExtract: Gemini駆動でテキストからデータ抽出できるGoogleのPythonライブラリ first appeared on GMOインターネットグループ グループ研究開発本部.
4日前

Kiro に仕様駆動開発を強制してもらう理由 – ChatGPT や Claude Code にはできない新しいウォーターフォール
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D.M.です。 結論ファースト ・Kiroの凄さは、仕様駆動開発をUI・UX(体験)として強制するところ。 人間が判断する部分を減らすワークフローになっていて、これが楽しい。 アジェンダ 1. Kiroとは 2. 優れた […]The post Kiro に仕様駆動開発を強制してもらう理由 – ChatGPT や Claude Code にはできない新しいウォーターフォール first appeared on GMOインターネットグループ グループ研究開発本部.
11日前

OpenAIのGPT Image 1 APIで入力画像に高い忠実度(high input fidelity)の画像生成を試してみた
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TL;DR OpenAIが公開していた画像生成API(gpt-image-1)に、入力画像への忠実度(input fidelity)を指定する機能が追加されました。これにより入力画像の顔やロゴ、物体のディテールなどが非常 […]The post OpenAIのGPT Image 1 APIで入力画像に高い忠実度(high input fidelity)の画像生成を試してみた first appeared on GMOインターネットグループ グループ研究開発本部.
24日前

RedisからValkeyへのアップグレード
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こんにちは。次世代システム研究室のL.W.です。 Redis は高速で信頼性の高いインメモリデータストアとして広く使われていますが、ライセンスの変更やコミュニティの動向により、Valkey(Redis のフォーク)への移 […]The post RedisからValkeyへのアップグレード first appeared on GMOインターネットグループ グループ研究開発本部.
1ヶ月前

LLMはドラえもんより優秀か?〜ChatGPTにひみつ道具コンサルをさせてみた〜
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1. はじめに – ドラえもんの仕事 こんにちは。グループ研究開発本部 AI研究開発室のM.Sです。 『助けてよ、ドラえもん!』 このセリフを見て、のび太が困りごとを抱えてドラえもんにすがる姿を思い浮かべる人 […]The post LLMはドラえもんより優秀か?〜ChatGPTにひみつ道具コンサルをさせてみた〜 first appeared on GMOインターネットグループ グループ研究開発本部.
1ヶ月前

DevinとClaude Code ActionsでAI駆動開発を実践しよう
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目次 導入 結論ファースト 開発用AIエージェントの現状整理 作成したワークフローの解説 Devinにレビューさせる Claude Code Actionsに実装させる Claude Code Actionsにレビューさ […]The post DevinとClaude Code ActionsでAI駆動開発を実践しよう first appeared on GMOインターネットグループ グループ研究開発本部.
2ヶ月前

Cloud SQL autovacuumとHOT対応
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こんにちは。次世代システム研究室のM.Mです。 担当しているWEBアプリでCloud SQL(PostgreSQL 13)を利用しているのですが、サービス成長に伴い負荷が高くなってきたため、何か対策できないかとpostg […]The post Cloud SQL autovacuumとHOT対応 first appeared on GMOインターネットグループ グループ研究開発本部.
2ヶ月前

Claude Codeで投資戦略を自動生成してみた
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目次 はじめに システム概要 実験結果 まとめ さいごに はじめに こんにちは。グループ研究開発本部・AI研究開発室のR.I.です。 皆さん、投資で大儲けしたいですよね。寝てる間に勝手にお金が増えているのが理想です。 近 […]The post Claude Codeで投資戦略を自動生成してみた first appeared on GMOインターネットグループ グループ研究開発本部.
2ヶ月前

クラウド障害の根本原因分析を自律化する『RCAgent』の紹介
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目次 1.はじめに 2.結論 3.Cloud RCAとは 4.従来手法の課題とRCAgentのアプローチ 4-1.従来手法の限界 4-2.RCAgentの革新的アプローチ 5.RCAgentの技術的特徴 5 […]The post クラウド障害の根本原因分析を自律化する『RCAgent』の紹介 first appeared on GMOインターネットグループ グループ研究開発本部.
2ヶ月前

ABテストの結果をAI Agentに解釈させる試み その1
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M.S.です。本記事は、2024/07/08 に公開した「ABテストの自動化の取り組みについて」の続編です。前回で整備した “ABテスト自動化パイプライン” を土台に、さらに 意思決定 の速度と質 […]The post ABテストの結果をAI Agentに解釈させる試み その1 first appeared on GMOインターネットグループ グループ研究開発本部.
2ヶ月前