大前七奈さんのページ

AIエージェントの開発が急速に進む中、その自律的な振る舞いをいかに安全に制御するかが大きな課題となりつつあるのではないでしょうか。意図しない情報の漏洩、不適切なコンテンツの生成、システムの脆弱性を突くような動作など、AIエージェントが引き起こす可能性のあるリスクは多岐にわたると考えられます。

多くの企業がAI活用を模索する一方で、「AIに何を食べさせればよいか分からない」「データが散在・サイロ化していて使えない」といった課題に直面しています。フューチャー恒例の秋のブログ週間を機に、今回はAI（特にGEMINI-CLI）を利用して、どのようにAIと協働してデータモデリングできるか、直近のデータモデリングのトレンドを調べました。

dbtは、データエンジニアリングの現場に革新をもたらしましたが、プロジェクトが大規模になるにつれて、いくつかの課題も浮き彫りになってきました。その課題を解決するために開発された次世代のエンジン「dbt Fusion Engine」について...

Google Agent Development KitやLangChainエコシステムを触る機会が増える中で、多くの企業や研究機関、政府機関が、契約書、報告書、マニュアル、論文、請求書などの重要な情報をPDF形式で保存・配布していることに改めて注目しています。これらの膨大な情報源から、LLM（大規模言語モデル)が直接情報にアクセスし、理解できるようになることは、実用的なAIソリューションを構築する上で不可欠だと考えています。

機械学習モデルを本番環境で運用する際、スケーラビリティや管理のしやすさは重要です。MLflowのFastAPIによるデプロイは手軽ですが、大規模運用には不向きな場合があります。本記事では、MLflowで管理されたモデルを、Kubernetes上で動作する高機能なMLモデルサービング基盤KServeにデプロイする方法を解説します。

Terraformは、インフラ構築をコードで管理できる強力なツールですが、BigQueryのデータ管理においては、特有の課題に直面することがあります。本記事では、TerraformでBigQueryを扱う際に陥りやすい落とし穴と、データ管理の品質を高めるための対策について、サンプルコードを交えながら解説します。

データカタログは、自律分散組織を円滑に進める上で重要な役割を果たします。データカタログ整備を含めたデータマネジメントを専門組織に任せるブームが過去に一時期的にありましたが、この体制があくまで過渡期であり...

ドローンを利用して自動操縦（Autopilot）のロジックを組みたいですが、自宅でドローンを飛ばしたら家が壊されてしまう恐れがあるので、シミュレータを使います。