はじめにこんにちは、はたはたです。同部署のyrksさんと私の2名で、オーストラリア・メルボルンで開催されたSIGIR 2026（情報検索分野を代表する国際会議）に現地参加してきました。正式名称は、International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrievalです。本記事では、SIGIR 2026の概要を紹介したうえで、クエリ書き換え、retrieverとrerankerを組み合わせた検索、検索結果のリランキングに関する論文を取り上げます。各論文の概要と、検索システ...

1. はじめに工場や物流センターでは、商品ラベルから型番や注文番号を読み取る場面があります。今回はその自動化に向け、PoC前に手元でOCRの成立性を試しました。 この記事でわかることエンジニア：VLM OCRと構造化出力の使いどころ（詳細は6章以降）ビジネス・企画担当者：AIプロジェクトの検証のポイントや進め方 TL;DR不定形フォーマットのテキストをVLMで構造化して読み取れた読み取る文字列候補が既知なら、プロンプトでの列挙より構造化出力の制約が効いたGPT-5.4-mini でも十分な精度が出た 実験の進め方のポイントクリティカルパスか...

はじめに「社内ドキュメントをAIに学ばせたいんだけど」と頼まれたことはありませんか？私のところにもとうとう来ました。社内ドキュメントをAIで活用したい、という要望は多くの企業であると思います。しかし、実際の方法や大変さは特にビジネス側に浸透していないことが多いのではないでしょうか。本記事では、Amazon Bedrock Knowledge Basesを使って1日でRAGのサンプルを作り、デモをした取り組みを紹介します。 きっかけビジネス側からの冒頭の一言がはじまりでした。対象は、社内向けの機械設計のナレッジに関するドキュメントでした。設計標準や教育資料など、社内ドキュ...

はじめに本記事ではOpenAI Agents SDKでOpenAI以外の言語モデルを使う方法を紹介します。OpenAI Agents SDKはOpenAIが提供するPythonなどのコードでエージェント開発パッケージです。ガードレールやトレース機能もあり、実運用を意識されています。また、先日AgentKitも発表され[1]、コードならAgents SDK、GUIならAgentKitと、OpenAIが提供するエージェント開発の選択肢が増えました。本記事で扱うOpenAI Agents SDKはOpenAIが提供するものですが、OpenAI以外の言語モデルも使えます。AWSやGo...

きっかけ7月末のWeights & Biasesのミートアップ OpenAI Agents SDKハンズオンに参加してAgents SDKについて学びました。便利そうなのでさっそく使って、機械設計用の計算をするマルチエージェントを作ってみました。 今回やりたいことOpenAI Agents SDKを使うマルチエージェントを構築Model Context Protocol (MCP)を利用ツールは何でもよいので、以前Function Calling用に作成した関数セットなど手元にある計算ツールを再利用しました。また、社内外のMCPの活用を見据えて、既存のコー...

はじめに大規模言語モデル (LLM) がデータや計算ツールを自律的に使って質問に答えるしくみを、Function calling 機能を使った AI エージェントとして作りました。Function calling については前編の記事で紹介しました。この記事は、簡単なデモ用に昨年行った実験の紹介で、GPT-4o の API と LangChain の Tool calling agent を使った実装方法や試行錯誤を解説します。[1]既に、インターネット検索と LLM を組み合わせる便利なツールやサービスは様々あります (e.g. browser-use, phind)。一方で...

はじめにこんにちは。ミスミグループ本社 Gateway推進本部の飯塚です。レコメンドや検索、DB構築などを幅広く担当しています。本記事は【pgvector 入門】と題して、PostgreSQL の環境構築からベクトルデータの格納、アプリ実装までを三部構成で連載していきます。最終回の今回は ～アプリ編～ になります。Amazon Bedrock と Streamlit を使って簡易 RAG アプリを実装していきます。 振り返り第一回では Amazon Aurora PostgreSQL Compatible 環境を構築し、Amazon SageMaker Code Edit...

はじめにこんにちは。ミスミグループ本社 Gateway推進本部の飯塚です。レコメンドや検索、DB構築などを幅広く担当しています。本記事は【pgvector 入門】と題して、PostgreSQL の環境構築からベクトルデータの格納、アプリ実装までを三部構成で連載していきます。今回は ～データ編～ になります。LangChain を使ってドキュメントのベクトル化とデータベースへの格納を行い、pgvector が提供している近似計算について紹介します。 振り返り前回は Amazon Aurora PostgreSQL Compatible 環境を構築し、Amazon SageM...

はじめに大規模言語モデル (LLM) がデータや計算ツールを活用して答えるしくみを、Function calling という機能を使って作りました。この記事では、まず背景をご紹介し、GPT-4o の API と langChain を使った実装方法や tips を解説します。記事が長くなったので、本記事で Function Calling について扱い、後編でエージェント化の部分を解説したいと思います。 目指す世界観例えば、EC サイトで部品を探すときに、長さ700mmで100kgの装置を載せられるアルミフレームはどれ？と聞いたら以下のアルミフレームは、長さ700m...

はじめにこの記事でご紹介するコードは、あくまで参考としてご利用ください。実際にご使用される際には、十分にご自身の責任でお願いいたします。万が一問題が発生した場合でも、当方では責任を負いかねますので、何卒ご了承ください。 プロローグそれは、ある日の夕方のことでした。私は本番環境で動いているサービスへ、軽微な修正を加えたリビジョンをデプロイしようとしていました。具体的には、Cloud Runサービスで動いているサーバーのDockerイメージを、事前にpushしておいた最新リビジョンに差し替えて再デプロイするという簡単な作業です。前回のデプロイでは比較的大規模な改修をし、非常に気...

はじめに弊社では、約3年前(2021年度)より、セマンティックなベクトル検索を導入してきました。本記事では、その導入した当時の経緯や、どのように拡大させてきたかについてご紹介いたします。自社の検索エンジン開発において、同じような課題感をお持ちの方のご参考になれば幸いです。 従来の検索エンジンが抱えていた課題弊社では、長年、いわゆる全文検索と呼ばれる文字列一致型の検索エンジンを採用してきました。まず、その全文検索が抱えていた課題についてお話します。下記が弊社の検索キーワード（以降キーワードはKWと表記）の分布となります。多くの顧客によく検索される検索頻度の高いKW（以後ビッ...

はじめにこんにちは。ミスミグループ本社Gateway推進本部のはたはたとjwskiです。2024年12月13日、エムシーデジタル株式会社様[1]主催のデータサイエンスコンペに参加し、私たちのチームが優勝しました。どんなコンペだったのか当日の様子を含めてご紹介します。ただし、問題の内容や解法は非公開のお約束のため、本記事では触れません（公開のお許しが出ましたら改めて解法編をしたためる予定です）。ミスミの検索/AIエンジニアの戦いの一コマとして、よろしければおつきあいください。今回のコンペについて、エムシーデジタル様の開催報告はこちらでご確認できます。私たちは参加していませ...

はじめに唐突ではありますが、皆さんCloud Runジョブは利用されていますか？Cloud Run ジョブは、Google Cloudのマネージドサービス「Cloud Run」の一機能で、バッチ処理や非同期タスクを実行するためのものです。Cloud Runは、コンテナ化されたアプリケーションを自動的にスケーリングして実行できるサービスですが、ジョブはその中で、指定されたコンテナを特定のタスクが完了するまで実行するための仕組みです。当社では、自動化装置・設備向けの特注部品や金型用部品、工具・消耗品を扱うECサイトを運用しており、検索のためのデータベース更新にCloud Runジョ...

皆さん、こんにちは！ミスミグループ本社 Gateway推進本部の技術統括を務めています中田です。今回は、公開から1カ月弱が経過してからのブログ掲載となりますが、先月10月10日と11日にかけて、特集記事を寄稿しました。2024/10/10 - 2024/10/11 特集「開発者なら知っておくべきベクトルデータベースの基本」 掲載先：日経クロステック当初、AI開発プロジェクトにアサインされたプロジェクトリーダーやプロジェクトマネージャー向けの内容にしようと考えていました。しかし、最終的には編集者（日経BP社）の手によって、全体のバランスと読みやすさが格段に向上しました。非常に読み...

はじめにこんにちは。ミスミグループ本社Gateway推進本部の蘇です。今回はGoogle CloudのVertex AIの気になっている機能を簡単に試してみましたので、マルチモーダルエンベディングを使用して画像やテキストをクエリとして渡し、商品画像を検索する例を紹介します。 インストール今回はPythonでの実装になりますので、google-cloud-aiplatform のPython Packageのインストールをする必要があります。以下のコマンドでインストールを実行します。pip3 install --upgrade --user "google-clou...

はじめに今回は型番を意味のありそうな単位に分割するtokenizerを作る話をします。型番は日本語や英語といった自然言語ではない独自の文字列のため、既存のtokenizerは使えません。そのような文字列に特化したtokenizerを作ります。ミスミの型番には商品の情報が詰め込まれており、その型番から情報を取り出して分析しようと思います。そのためにまず、型番を意味のある単位で分割しようとしました。型番はごりごりのドメインの話なので、前提を少し説明します。ミスミの型番（例えば"HBLTS8-6L-SET"）は、いくつかのパラメータを"-"でつなげた形になっています。直感的には"...

はじめにこんにちは。ミスミグループ本社Gateway推進本部でAIエンジニアを務めているデンと申します。今回は、SIGIR 2023で発表された次バスケット推薦（Next-basket Recommendation, NBR）アルゴリズム『Multi-view Multi-aspect Neural Networks for Next-basket Recommendation（MMNR）』について、ミスミのデータを用いた実装結果を交えてご紹介いたします。 背景NBRは、ユーザーの過去のバスケット履歴に基づいて、次に購入する可能性のある商品群を推薦する手法です。従来の推薦手法...

皆さん、こんにちは！ミスミグループ本社 Gateway推進本部の技術統括をしています中田です。2024/6に本ブログを初めて3ヵ月が経過しました。初めは本当に続けられるのだろうかと不安でしたが、軌道に乗るまではノルマ制＋別メディアへの露出ネタを使うという打算自ら頑張る方式で何とか続けられています。タイトル通り、別メディアへの露出を増やしてきたのでいったんここで振り返りを行います。ブログ記事は10本公開、3本/月のペースですね。👆で記述したようにずるい数え方してます。他メディアはこの通りです。９月でついに露出が途絶えてしまいました。が、１０月に日経クロステックにて２回に分けて...

はじめにこんにちは。ミスミグループ本社Gateway推進本部のはたはたです。私たちは日々、当社ECサイトの検索システムを改良しています。改良の際に重要なのが、検索システムの評価指標です。既存のアルゴリズムAと新しく導入を考えているアルゴリズムB、どちらが優れているかを的確に評価することが必要不可欠になります。この記事では、一般的な評価指標のご紹介と、ECサイトの検索システムにおける評価の難しさについてをご紹介をしたいと考えます。 検索システムの概要評価指標の前に、情報検索がどのようなタスクかについてご説明します。情報検索は、入力として検索ワード（この分野ではクエリと呼びま...

はじめにこんにちは。ミスミグループ本社Gateway推進本部の高島です。当部門で使用するデータ整備を担当しております。新規プロダクトの試作モデルを開発しているなかで、DBのデータ増に伴いクエリ実行結果が格段に遅くなる事象が発生しました。データ要件や機能が固まっていないため、取り急ぎの速度改善を実施しました。本記事ではその方法をご紹介します。 改善前の構成クライアントからの入力キーワードに基づき、生産間接材の型番候補を付帯情報とともに返却します。企画段階のため、柔軟に対応でき簡易なプロトタイプとしてDocumentDBを選定し構成しています。 不具合と対応策不...