E資格合格体験記 はじめにE2026#1のe資格に合格しました。本記事では、これからE資格を受験される方や受験を検討している方向けに私が実践した学習方法について共有します。特に、シラバスを起点として問題集の取捨選択を徹底したことが、効率的な合格につながったと感じています。 学習前の状況と学習期間私がE資格の学習を始めた時点ではG検定には合格済みで、学生時代にPythonで機械学習と深層学習のモデル構築の経験がありました。しかし学生時代に一度は学んでいたものの、深層学習の数式や誤差逆伝播・最適化手法についてはかなり記憶が薄れており、学習開始時点では自力で説明できる状態ではあ...

AAAI 2026に採択されたAmazonの研究チームの論文 Keyword search is all you need（arXiv:2602.23368）は、「LLMエージェントにシェルコマンドを持たせたキーワード検索によって、管理にコストがかかるベクトルDBを代替しつつも、ベクトルDB RAGの90%程度の精度を出すことが可能」と主張しています。論文の評価は英語テキストPDF・Anthropic Claude 3 Sonnet（Amazon Bedrock）で行われています。本稿は、この手法を日本語PDF・claude-sonnet-4-6（2026年5月時点）で個人的に試した...

はじめに※執筆の対象のツールやサービスの仕様は、2026年１月時点の内容です。レトリバの森田です。zenでは2回目の投稿となります。よろしくお願いいたします。最近、LLMアプリを作っていると「全部1つのモデルでやるのは無理だな…」「用途ごとにエージェント分けたいな…」と思うことが増えてきました。実際、こんな構成が理想です👇経費処理 → 経費エージェントプロジェクト管理 → PMエージェント社内ドキュメント → RAG一般質問 → LLMそしてこれを👉 1つのチャットUIから呼び分けたい Gemini Enterpriseならできる…はずだっ...

はじめにこんにちは。株式会社レトリバ AI事業部（AIコンサルティンググループ）に所属するKSです。昨年の技術ブログにてキーボードに関する記事を書きました。https://zenn.dev/retrieva_tech/articles/c7a96514d1353a社内でも面白いと言ってくれる方がいまして、記事内容について雑談する過程で「キーボードとくれば、次はマウスでは？」というコメントをもらったのもあり、本記事を執筆しています。キーボードと同じように、普段マウスを使う際に感じるわずかな引っかかりや違和感はありませんか？それらが積み重なることで、言葉にできないけど思考...

こんにちは！愛媛大学工学部 学部4年の野々村奏です。この度は、春季の約2ヶ月の間、株式会社レトリバの研究インターンに参加させていただきました。この記事では、その際に取り組んだ「テキスト埋め込みモデルに対する自動プロンプト最適化」について報告させていただきます。 概要近年のテキスト埋め込みモデルは、プロンプトを活用する流れが盛んです[1][2][3][4]。実際、タスクに応じてプロンプトを切り替えることで、そのタスクに適した埋め込みを生成することが可能となり、タスク性能も向上することが報告されています。プロンプトを活用するテキスト埋め込みモデル例として、ベンチマーク上で高い性...

1. はじめにこんにちは、株式会社レトリバ AI事業部（AIコンサルティンググループ）に所属している多田です。私は、現在開催中のKaggleコンペ（Stanford RNA 3D Folding Part 2 | Kaggle）に参加しています（開催期間：2026/1/8～2026/3/26）。今回本コンペに参加した理由は、生命科学分野の最先端テーマに挑戦できる点に魅力を感じたからです。難易度は高いものの、創薬や生命科学の発展につながる可能性を持つテーマであり、取り組む価値があると考えました。本記事では、このコンペを題材に、バイオ分野になじみのないエンジニアの方やKaggle...

1. はじめにこんにちは。株式会社レトリバでエンタープライズ案件や生成AI案件のプロジェクトマネージャーをしている野沢です。本連載では、AI導入プロジェクトで頻発する「期待と出力のズレ」を減らし、現場で使われるAI構築のためのアプローチ「期待駆動開発」を紹介しています。第1回：なぜAI導入は“期待外れ”に終わるのか？──よくある失敗のモデルケース第2回：AIは指示には忠実だが期待には鈍感──「問い直し」から始める期待駆動開発第3回：要件定義におけるコンテキストとは何か？──実務で伝わらない「期待」を要件に落とす型第4回は、ここまで整理してきた「問い直し」「期待...

OpenCodeでCodexとGitHub Copilotを統合して安全に使う公式リポジトリhttps://github.com/anomalyco/opencode TL;DROpenCodeはローカルサーバーを中核に、TUIとWeb UIが接続する構成モデル選択は provider/model-id 形式で、OpenAIとGitHub Copilotを同時に使い分け可能社内ポリシー等でZen opencode provider が許可されていない場合、disabled_providers: ["opencode"] と model / small_model の明...

1. はじめにこんにちは。株式会社レトリバでエンタープライズ案件や生成AI案件のプロジェクトマネージャーをしている野沢です。本連載では、AI導入プロジェクトで頻発する「期待と出力のズレ」を減らし、現場で使われるAI構築のためのアプローチ「期待駆動開発」を紹介しています。第1回：なぜAI導入は“期待外れ”に終わるのか？──よくある失敗のモデルケース第2回：AIは指示には忠実だが期待には鈍感──「問い直し」から始める期待駆動開発第2回では、AIに渡す前に問い（やらせたいことの定義）をレビューして作り直す「問い直し」と、最重要ステップである「期待の言語化」の入口までを整理...

1. はじめにこんにちは。株式会社レトリバでエンタープライズ案件や生成AI案件のプロジェクトマネージャーをしている野沢です。本連載では、AI導入プロジェクトで頻発する「期待と出力のズレ」を減らし、現場で使われるAI構築のためのアプローチ「期待駆動開発」を紹介しています。第1回：なぜAI導入は“期待外れ”に終わるのか？──よくある失敗のモデルケースでは、AI導入が“期待外れ”に終わる典型パターン（評価設計・データ整備・チューニングの失敗）を扱いました。今回はその続き（第2回）として、ズレの根っこを断ち切る入口＝「問い直し」と、期待駆動開発の最重要ステップである「期待の言語化」へ...

はじめに株式会社レトリバ AI事業部の青木です。この度、2025年度第2回 バイオインフォマティクス技術者認定試験に合格しました。この認定試験は、日本バイオインフォマティクス学会（JSBi）が主催し、生命科学・情報科学・バイオインフォマティクスの基礎的な知識と応用力を評価する試験です。合格者は関連業務への適性と知識基盤を客観的に示すことができます。試験公式情報（出題範囲や受験要領など）は以下を参照ください。https://www.jsbi.org/activity/nintei/この記事では、エンジニアとしての視点で得られた知識・学び・組織的価値を、実体験を交えてお伝えし...

はじめにこんにちは。株式会社レトリバ AI事業部（AIコンサルティンググループ）に所属するKSです。弊社の技術ブログを読んでいる方はエンジニアの方が多いと思います。そして、エンジニアの人は（他業種の方々と比べると相対的に）キーボードを叩く時間が長いのではないでしょうか。考えながら叩く。迷いながら叩く。会話しながら叩く。・・・色々な状況でキーボードを叩いているわけですが、思考と指の距離が近い分、わずかな引っかかりや違和感が気になることはありませんか？それらが積み重なることで、言葉にできないけど思考を邪魔される感覚というか、なんともいえないストレスを感じることはあり...

はじめに株式会社レトリバ CTO 武井です。ブログを書くのもなんだか久しぶりですね。Dockerの話を書いたり、アルゴリズムの話を書いたり、節操のない記事ばかりを書いていますが、今回はPDFのテキスト化に関する話です。やっぱり節操がないですね。さて、昨今、RAG(Retrieval Augmented Generation)だのなんだのと、PDFをテキスト化するニーズが高まっています。PDFをテキスト化する際、「なにかちょっと見た目が違う文字に変わってしまったぞ？」という経験、ありませんか？まぁ、でも見た目はだいたい同じだし、意味も通じるしLLMも賢いから、そのままでいっか...

LangChain/LangGraph v1.0 概要：API再編で“もうこれで良い”と言える理由 はじめに2025年10月22日に LangChain / LangGraph v1.0 がリリースされました。登場から約3年をかけて安定版に到達した形です。本記事は、その全体像を「何が標準化され、どう整理されたか」という観点で把握するための概要整理です。 LangChain と LangGraph の役割分担LangChain: 導入しやすい高レベル API と、エージェントの標準ループを提供します。LangGraph: 耐障害実行、チェックポイント、HITL（Hu...

こんにちは！株式会社レトリバの広報担当です。今回は、過去にはてなブログ・noteにて掲載していた過去のテックブログを紹介する第七弾の記事です。ぜひこちらもご覧ください。・LLMの安全性について、Citadel AIのLens for LLMsとAnswerCarefullyを使って評価してみた（2024年10月16日公開）https://note.com/retrieva/n/nc50990af4ea8・LLMによる疑似学習データ生成（2024年2月29日公開）https://note.com/retrieva/n/nbd2e342f91b5?magazine_key=mf9...

こんにちは！株式会社レトリバの広報担当です。今回は、過去にはてなブログ・noteにて掲載していた過去のテックブログを紹介する第六弾の記事です。ぜひこちらもご覧ください。・Sign Random Fourier Featuresの紹介（2023年1月5日公開）https://retrieva-tech.hatenablog.com/entry/20230105・DeepSpeed Compressionを使ってtask-specific BERTを蒸留してみた（2022年12月1日公開）https://retrieva-tech.hatenablog.com/entry/202...

こんにちは！株式会社レトリバの広報担当です。今回は、過去にはてなブログ・noteにて掲載していた過去のテックブログを紹介する第五弾の記事です。ぜひこちらもご覧ください。・深層学習の量子化に入門してみた 〜BERTをDynamic Quantization〜（2022年3月4日公開）https://retrieva-tech.hatenablog.com/entry/20220304・Huggingface transformersモデルのONNX runtimeによる推論の高速化（2022年2月28日公開）https://retrieva-tech.hatenablog.co...

こんにちは！株式会社レトリバの広報担当です。今回は、過去にはてなブログ・noteにて掲載していた過去のテックブログを紹介する第四弾の記事です。ぜひこちらもご覧ください。・ACL2021のBest PaperのVOLTを日本語文書分類で試してみた結果...！（2021年8月25日公開）https://retrieva-tech.hatenablog.com/entry/2021/08/25/185920・SparseBERTの紹介（2021年7月29日公開）https://retrieva-tech.hatenablog.com/entry/2021/07/29/094758...

こんにちは！株式会社レトリバの広報担当です。今回は、過去にはてなブログ・noteにて掲載していた過去のテックブログを紹介する第三弾の記事です。ぜひこちらもご覧ください。・微分可能重み付き有限状態トランスデューサーの紹介（2021年2月26日公開）https://retrieva-tech.hatenablog.com/entry/2021/02/26/114245・検索の評価指標 その３（2021年2月25日公開）https://retrieva-tech.hatenablog.com/entry/2021/02/25/095207・ESPnet による音声認識入門 ～ES...

こんにちは！株式会社レトリバの広報担当です。今回は、過去にはてなブログ・noteにて掲載していた過去のテックブログを紹介する第二弾の記事です。ぜひこちらもご覧ください。・OpenFST における N-shortest path アルゴリズムの紹介（2020年8月7日公開）https://retrieva-tech.hatenablog.com/entry/2020/08/07/113156・簡潔データ構造第2回: ビットベクトルに対する簡潔データ構造（2020年7月30日公開）https://retrieva-tech.hatenablog.com/entry/2020/07...