執筆日2026/1/6 参考資料https://github.com/microsoft/agent-framework/blob/main/python/samples/getting_started/context_providers/azure_ai_search/azure_ai_with_search_context_agentic.py 前提Azure AI Searchにナレッジソースを作成済みであることhttps://zenn.dev/headwaters/articles/fdd785ff35e265 コードmain.pyimport ...

執筆日2025/1/6 はじめに最近 AI Gateway という言葉をよく耳にするようになりました。しかし、API Gatewayと何が違うのか？なぜ今になって必要なのか？Azureでは何を使えばよいのか？など正直理解できていないです。本記事では、AI Gatewayとは何か？なぜ必要なのか？どのように使われているのか？ を、MVA・マイクロサービス・MCP の文脈から整理します。あくまでも初心者が勉強したまとめ記事になります。間違いがあれば指摘お願いしますmm AI Gatewayとは？AI Gateway は、AIファーストなシステム向けに...

Databricks Data Engineer Professional について先日、Databricks Data Engineer Professional に合格しました。これから受験する人の思考コストを下げることを目的に書きます。 試験概要公式ページと最新シラバス（2025年9月版）はこちら👇試験ページhttps://www.databricks.com/jp/learn/certification/data-engineer-professional試験ガイドhttps://www.databricks.com/sites/default/f...

三重県津市の「つじ農園」では、元エンジニアの辻武史さんがAI、ドローン、データ分析を駆使した「スマート農業」を実践しています。肥料散布ドローンで作業時間を4割削減し、AI会議で課題を自動抽出、ドローンで田んぼの高低差を測定するなど、従来の経験と勘に頼らない科学的なコメ作りを展開。オリジナルブランド「たらふく」はネットで即完売する人気商品となり、価格高騰や担い手不足に悩む日本農業に新しい可能性を示しています。https://hicbc.com/magazine/article/?id=newsx-special-column-25121001 深掘り 深掘りを解説つじ農園の...

執筆日2026/1/5 発生事象Microsoft Agent FrameworkとMicrosoft Foundryを使ってAgentの開発をしていました。その際に現れたエラー (404) Resource not foundCode: 404 . 原因AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT のEndpointの設定が間違っている 正しい環境変数AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT="https://<your-project>.services.ai.azure.com/api/projects/<project-...

執筆日2026/1/05 背景Microsoft 365 Copilot を使い倒したいと思っている人です。Microsoft 365 Copilot ノートブックで簡易なRAGアプリケーションは作成しています。ほかにいい使い方ないかなーと。そこでMicrosoft 365 Copilot ノートブックで論文の解説ができるかを検証してみます。 前提解説しても貰う論文をダウンロード済みであること※今回は以下の論文を使用https://www.anlp.jp/proceedings/annual_meeting/2025/pdf_dir/Q3-13.pdf ...

執筆日2025/1/5 気になったことFoundry IQのアーキテクチャを勉強していました。検索実行フローは理解できました。https://zenn.dev/headwaters/articles/d6e0c76179c918ただ、Knowledge Base（Index）を作成する際の仕組みは調べても記事がほとんどなくよくわからない..実際に手を動かしながら理解していこうかなと。 Foundry IQのデータタイプデータタイプには、Index/Remoteの２つあります。 RemoteRemoteカテゴリのデータソースは、Azure側に内容を保持せずクエ...

Fabric のオントロジーとは？ オントロジーの基本定義オントロジーは、Microsoft Fabric の新しいセマンティック層（意味モデル）です。これは 通常のセマンティックモデルのレベルを越えて業務用語・関係性・ルールをデータと結びつけるための基盤モデル として設計されています。Microsoft Ignite 2025にてFabric IQ機能群の中核機能の1つとして発表され、現在プレビュー機能となっています。https://blog.fabric.microsoft.com/en-us/blog/introducing-fabric-iq-the-semant...

英EYの最新調査が示す驚きの事実:AI投資の効果は人材戦略次第で天と地ほどの差が生まれます。従業員の88%が既にAIツールを日常的に使用している一方、適切な人材マネジメントができていない企業では生産性が最大40%も低下するリスクがあります。逆に、人材とテクノロジーを効果的に統合できている組織(現状わずか28%)は、週8〜14時間もの時間創出に成功し、さらなる生産性向上の余地を残しています。AI時代の成功の鍵は、技術導入だけでなく、従業員の不安への対応、適切な研修設計、そして新しい報酬・キャリア体系の構築にあるのです。https://dcross.impress.co.jp/doc...

執筆日2026/1/5 まずは2026年が始まりました。本年も宜しくお願い致します。 やることAzure Document intelligenceを深ぼろうかなと思います。深堀ポイントは言語指定です。Azure Document intelligenceはとても優秀です。Azure Document intelligence→LLMの流れでOCRを皆さんもすると思います。Azure Document intelligenceのOCRした結果を見ると、日本語？中国語？ぽい謎の文字が出力されることがあると思います。これを少しでも解消したいと思っていたところできそう...

概要Microsoft Agent Framework (以下MAF) の Github に公開されている python/packages/core/agentframework の中身を見て、どんな機能があるか確認します。 agent_framework _agents.pyAgentProtocol: 型チェックのためのプロトコルBaseAgent: エージェントの具体的な関数のベースChatAgent: ChatClientを使ったエージェントMAFを使ったチャットボットやワークフローを構成するエージェントはここを確認して作成する _client...

AIを使って研究・実験したらどうなるのか？AIを研究パートナーとしてどのように活用していくべきか？というテーマで書きます。最近、進化計算学会という学会で発表してきました。なんとか無事発表まで終えることができました。議論してくださった方々のおかげです。今回の発表ではとくにAIを使って高速に研究を進めることができました。私自身は人工知能が専門で、最近はLLMのプロンプト最適化というテーマで研究しています。今回はその過程で感じた、AI利用の利点や課題、工夫した点についてまとめてみます。ここで実験と呼んでいるのは、PC上で実行できる計算実験を指してます。最適化計算や、性能検証の...

業界の常識は他業界の非常識ある業界で当たり前とされている考え方ややり方が、別の業界では全く通用せず、非常識に見えることがあるという法則です。これは研究の世界にもかなり当てはまります。自分でも当たり前と思っていたことが通じなくて困ったことが多々あります。学会参加や論文の書き方について、もっと深い話はWEBを探せば見つかりますが、ここでは全く学会活動をしたことが無い人がどうしたらいいのか迷ったときにまず読んでイメージしてもらうための紹介をします。発表したことがある人にとっては 当たり前のことを書きます。今回はエンジニアとしてR&D,登壇活動を行う上で知っておくべきことをまと...

執筆日2025/12/26 自己紹介ヘッドウォータースのpublicationを管理している竹川です。2025年の営業日が本日が最後なので、弊社のPublicationの振り返りをしようかなと思います。※記事内のデータは2025/12/25時点に基づくものです。 活動サマリー 投稿数:587記事今年も多くのメンバーが積極的に情報発信してくれました！ 月別投稿数全体的には毎月40〜50記事を安定して投稿。 2025年投稿ユーザー:45名多様なテーマで記事を投稿していただきました！ 閲覧数Top5 No.1IPAの情報処理技術者試験は使えるの...

概要Microsoft Agent Framework(以下MAF)とは何か、という部分の話は公式の説明や他のレスポンスの早かったブロガーに任せて、これはわかった上で使いたいというMAFの重要なポイントをまとめて共有したいと思ったのでまとめシリーズを始めようと思います。途中で飽きたり他のもっと良いフレームワークが出てきたりで中途半端になる可能性があります。（個人的にMAFをかなり推しているので、後者に関してはなかなかないんじゃないかと思っています） Microsoft Agent Frameworkを使う上で気を付けたいこと2025/12現在、まだPublic Previ...

鹿児島県霧島市で、AI技術を活用して地方採用の未経験者を短期間でエンジニアに育成し、都市部と同等の開発を実現する「霧島モデル」が確立されました。株式会社divxが2023年に開設した「霧島ラボ」では、地元採用の6名が生成AIを活用し、要件整理から実装、アプリ申請までを担当。従来1カ月以上かかっていた開発を最短7日で完了するなど、開発効率が2〜5倍に向上しています。地方でも高度なIT開発が完結できることを実証し、持続可能な地方創生モデルとして注目されています。https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000079.000099905.html 深掘...

記事概要ブラウザ拡張機能が原因のHydration Errorについて、整理する。 エラー事象シークレットモードではエラー発生しないが、標準モードの場合は下記エラーが発生するA tree hydrated but some attributes of the server rendered HTML didn't match the client properties. This won't be patched up. This can happen if a SSR-ed Client Component used:- A server/client branch ...

はじめに生成AIの普及に伴い、「ハルシネーション（幻覚）」という問題はよく耳にすると思います。しかし最近、AIの新たなリスクとして「デセプション（欺瞞）」が注目されています。「デセプション」と聞いて、サイバーセキュリティの攻撃者を欺く技術を思い浮かべた方もいるのではないでしょうか。本記事では、生成AI領域におけるデセプションについて、ハルシネーションとの違いや実際に起きている事例を解説します。 デセプションとはデセプション（Deception）とは、AIが「意図的にユーザーを欺く、または戦略的に嘘をつく」現象を指します。 ハルシネーションとの違いデセプションとハルシ...

はじめに2025年は、技術記事の執筆とプログラミング教育コンテンツの制作に注力した1年でした。本記事では、zennで69記事と15冊、YouTubeで34本の動画を投稿した活動を振り返り、得られた学びを共有します。 活動の原点：IT未経験からの学び地方のマニュアル制作会社からキャリアをスタートし、SES企業を経てAIテックカンパニーへ転職。この過程で強く感じたのは、企画から実装、デプロイまでを一貫して理解できるエンジニアの不足でした。プログラミング学習において、文法解説書は充実していても、「実際にアプリを作りながら学べる」実践的な教材は限られていました。この経験から、アプリ...

執筆日2025/12/25 やりたいことTeamsのチャネルの名前を変更したい 手順チャネルの・・・ をクリックチームを管理をクリック設定をクリックチームの詳細>編集 をクリックチーム名を編集し、完了 をクリック