はじめに 本記事では、昨今話題の AI エージェントサービスをこれから作る方へ、AI エージェントシステムを作る上での抑えるべきポイントと実践的なハンズオンにて DeepDive していきたいと思います。 本記事は 2 部構成になっており、以下の構成です。 第 1 部: AI エージェント の基本概念とエージェントシステム構築のガイド 第 2 部: Azure AI Agent Service を使ったワークフロールーティングの実装 第１部では、OpenAI 社のa-practical-guide-to-building-agents を参考に、AI エージェントの基本概念とエージェントシステム構築のガイドを解説します。 第２部では、Anthropic のブログ記事 Building Effective Agents – Workflow Routing で紹介されている ワークフロールー

期限の制約なく無料で提供される「Free Tier」クラウドサービスまとめ、主要クラウド/PaaS編（2024年版） いくつかのクラウドサービスでは、新規ユーザーに対する1年程度の無料トライアルや一定額のクーポンなどの提供だけでなく、期限の制約なくずっと無料で提供される、いわゆる「Free Tier」や「Always Free」と呼ばれるサービスが提供されています。 こうしたサービスは評価や一時的なテスト環境、あるいはホビー用途などに適しています。 本記事では期限の制約なく無料で提供されている主なクラウドサービスを、2024年版としてまとめました。（有料サービスの追加機能として無料で提供されているものは除外しています）。 ただしこれらの無料のサービスは、提供側の都合により一時的に申し込みや利用が制限されたり、提供が終了することがあります。提供側の都合に留意しつつ、良心的な範囲でご利用いただ

概要 学生氏に適当なことを言い過ぎ反省しているので、バックエンドのいま覚えてる良かった記事の共有です。 まっさきにみるやつ Web 系エンジニアの学習ロードマップです。 とりあえずこのロードマップにのってる"紫のチェックマーク"がついたものを順番にこなしていけば良いとおもいます。backend のロードマップを紹介しましたが他にもfrontend やdevops などもあります。しかも毎年更新してくれます。 この記事はこのロードマップ以上の情報は提供できません。おわり。 roadmap.sh その他 エンジニアリングについては雑に調べると歴戦のエンジニア各位が紹介してくださってるので、クラウド系をメインに紹介します。 一般的なやつ タイトルママ。 バックエンドというよりエンジニアリング全般。 japan.googleblog.com 技術記事に特化したキュレーションサービスです。 追いたい

こんにちは、Webアプリケーションエンジニアのid:hogashiです。 半年ほど前に公開した「開発環境のフォントなに使ってますか？」に続く、はてなエンジニア世論調査の第2回「VSCodeの拡張機能、なに使ってますか？」です。 ソースコードエディタであるVisual Studio Code（以下、VSCode）は多くのエンジニアに利用されています。VSCodeにはソースコードのシンタックスハイライトやデバッグなど、さまざまな拡張機能をインストールして使うことができますが、公開されている拡張機能は膨大にあります。 その中から、はてなのエンジニアはどんな拡張機能をインストールして、日頃の開発に使っているのでしょうか？ 前回と同様にアンケート調査してみました。 アンケート方法 アンケート結果から見える人気の機能拡張 6割の拡張機能は1人だけが使用 人によってかなり異なるインストール数 興味深いコ

Developers Summit 2020 での講演資料です。働き方改革と言われて久しく、リモートでミーティングなんて事も当たり前になりつつあります。企業でどこからでも開発できる環境を実現するには、どうすれば良いかをテーマにお話しました。ひとえにリモートで得られる開発環境といっても、自宅、コワーキングスペース、オフショアでのチーム開発など目的も異なるので、セキュリティ、コンプライアンスやガバナンスなどの話も浮上してきます。様々な目的の要件や観点を整理し、今まで実際に構築された利用者のリモート開発環境構築について整理し、どのように実現したのか？をご紹介してます。豪華おまけ：企業でリモートワークを推進するための稟議書の書き方のコツ！

はじめに 新しいサービスにはじめて触れるとき、どうやって学べば良いかが分からずに困ることってありませんか？ 特にパブリッククラウドは、サービス数が非常に多い上にアップデートが早いため、キャッチアップするのが大変ですよね。 本記事では、Microsoft Azure を学びたいと思っている方を対象に、オススメの学習方法についてまとめていきます。 想定読者 本記事が以下の皆様の Azure 学習の一助になれば幸いです。 これから Azure を学ぼうと思っている方 既に Azure を使っており、もっと学びたい方 AWS (Amazon Web Services) 経験者の方で Azure に興味がある方 GCP (Google Cloud Platform) 経験者の方で Azure に興味がある方 主要な学習リソースの概要 色々な学習リソースがありますが、Azure 公式ドキュメント と

はじめに インターネット、Webの世界には大変有用な資料がたくさんあるのですが、情報がたくさんあってたどりつくのがいよいよ大変になってきた印象です。 読みごたえがあって、わかりやすく、一通りマスターすれば業務でも使えそうなのに、無料で読める。そんな良教材のリンクを集めてみました。 私も時間を見つけてトライする予定です。 ジャンルは様々ですので、ご興味に合わせてご利用ください。 教材集 色と配色 baigie.me このエントリーでは、デザイナー以外の方が読むことを想定し、最低限知っておくといい色と配色の基本をまとめました。基本なので、細かいことは端折って簡単にまとめています。しかし、駆け出しのデザイナーでも十分参考にできる骨太な内容ではないかとも思います。 プレゼンテーション liginc.co.jp ・なるべく時間をかけず、スライド作成よりも内容に時間を割きたい ・見栄えはできるだけ綺麗

Microsoft Bot Frameworkは、開発者がさまざまなビジネス上の問題を解決する魅力的なボット体験を作成できるようご支援します。このセクションで説明されている概念を学ぶことで、ベストプラクティスに沿ったボットを設計し、この比較的新しい分野での教訓を活用できます。 ボットの設計 ボットを構築する場合、そのボットはあくまでもあなたがユーザーに使わせたい、あなたがアプリ、ウェブサイト、電話、その他の特定のニーズに対処する他の方法よりもユーザーにボットを選んでほしいと願っている、と思ってください。言い換えれば、あなたの構築するボットは、アプリやウェブサイトなどとの競争です。あなたのボットがユーザーを引きつけるにはどうすればいいですか？ボットを設計する際には、適切な要素に優先順位をつけるという単純なことを心がけてください。 ボットの成功を保証しない要因 ボットを設計する際は、次の要因の

HRzine Day（エイチアールジン・デイ）は、人が活き会社が成長する人事のWebマガジン「HRzine」が主催するイベントです。毎回、人事の重要課題を1つテーマに設定し、識者やエキスパードが持つ知見・経験を、参加者のみなさんと共有しています。

こんにちは。 この前、Microsoft謹製のBot Builderを利用してBotを作りました。 せっかく作ったので、これをパブリックに公開したいなあと思いまして、せっせと作業していたのですが、思いの外つまづきポイントが沢山ありました。 なので、今回はBotを実装するところからパブリックに公開するまでの手順を私の備忘録から紹介したいと思います。 作るもの 必要なツール、サービス 作成手順 1. Bot Builder を用いたBot開発 Botを動かす Gitの設定 2. BotをAzureにデプロイ Azureの設定 Gitでデプロイ 3. Microsoft Bot Framework の設定 Botの登録 WebサイトにBotを埋め込む おわりに 作るもの 手順通りに作成すれば、「メッセージをオウム返しするBot」がWebページで公開できるようになります。 流れとしては、Bot B

hNode.js と Microsoft Bot Framework を使用した Bot 開発について紹介します。 同様の内容は、既に VAL 研究所の丸山さんが、ほほ完璧な記事をブログに公開していますので、サクッと開発して Azure のデプロイして Web に公開したい方はぜひこちらを参考にしてください。 Microsoft Bot Framework、Azureを利用したBot開発！Bot作成からWeb上で公開するまで 私のほうはツールの使い方やデバッグの方法など交えつつ書いていきたいと思います。 Microsoft Bot Framework とは Microsoft Bot Framework は Chat Bot を効率よく開発するためのフレームワークです。 プログラムコードから利用する Bot Developer SDK と、さまざまなメッセージングサービスに Bot を公開

[Engilish Version available] マイクロソフト本社の開発者向けイベント Build 2017 が米国シアトルにて 2017/5/10-12  (現地時間) の日程で開催中です。Keynote や Live 中継が Channel9 から視聴できます (追いかけ再生可能)。 Day1 Keynote にて Cognitive Services の 新しい API が発表されています。 これまでは Cognitive Services 独自のサイトがありましたが、Azure Web サイトに統合され、こちらから全 API の内容を確認できます。 https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/cognitive-services/ New APIs Custom Vision Service Computer Vision API

第6回では機械学習（Azure Machine Learning : Azure ML）を使用して売り上げ予測モデルを作成しました。残念ながらデータ件数、パターンともに十分な数ではなかったので、精度の高い予測を得るには至りませんでしたが、予測モデルの作成方法と、利用方法に関してはざっくりとご理解いただけたのではないかと思います。複数回にわたって説明することとなってしまったため、データ可視化の連載だったにもかかわらず、機械学習が続いていましたが、ようやく Power BI に戻ります。 大きなアップデートを確認！ 第7回では、機械学習に関する記事が連載されていた間に行われた Power BI の機能拡張に関して簡単にまとめます。 機械学習でモデルを作成する記事を掲載していた間、Power BI（Web 版：Power BI Service / デスクトップ版：Power BI Desktop

BottleはPythonの軽量Webフレームワークで、DjangoがRails, ASP.NET MVCに相当するのであれば、BottleはSinatra, Nancyに相当します。 Bottleについては、以下のBottleのサイトで後確認ください。 さて、Python Tools for Visual Studio 2.1 Beta(PTVS)では、サポートするWebフレームワークがこれまでのDjangoだけでなく、BottleとFlaskが追加されました。 今回はこのPTVSを使って、Bottleの非常に簡単なサンプルアプリケーションを作って、Azure Web Siteにデプロイするのがゴールです。 アプリケーションの作成 先ずはVisual Studio で新規プロジェクトの作成を選んで、Bottleのプロジェクトを作成します。 次にBottleを使うためのVirtual En

2015年3月にオープンした「無印良品天神大名」（福岡市）の様子。日常生活全般にわたる自社企画商品を販売する 日用品の製造小売り（SPA）事業「無印良品」を展開する良品計画は、「MUJI DIGITAL Marketing 3.0（以下MUJI 3.0）」と呼ぶビッグデータ活用戦略を推進している。国内約400店の実店舗や通販サイト「無印良品ネットストア」などから得られるデータを集約し、ここに表れる顧客動向を販促に生かす取り組みだ。「誰がどこで何を買ったか、どう反応したか」という情報を蓄積し、顧客へのアプローチに活用できるようにする。 そのために、自社開発した販売管理や在庫管理システムを改善する一方で、パブリッククラウドをふんだんに活用する。奥谷孝司WEB事業部長は「ビッグデータ分析はすぐに成果に結びつくとは限らない。初期投資は最小限に抑えたかった」と説明する。データ分析のツールに応じて、A

米マイクロソフトがPowerAppsを発表、業務アプリをノンプログラミングで作成：Microsoft Azureで提供 米マイクロソフトは2015年11月30日、一般ビジネスユーザーが、モバイル対応の業務アプリケーションをノンプログラミングで作成、共有できるMicrosoft Azure上のサービス、「Microsoft PowerApps」を発表した。複雑なアプリケーションの作成も可能。 米マイクロソフトは2015年11月30日（現地時間）、スペイン・バルセロナで開催したカンファレンス「Microsoft Convergence 2015 EMEA」で、Microsoft Azure上の新サービス、「Microsoft PowerApps」を発表した。現在はクローズドベータテストの段階で、正式提供時期は明らかにしていない。 これはだれでもがノンプログラミングで、業務アプリケーションを作れ

解説 Microsoft Azureの仮想マシン上のゲストOSからシャットダウンを実行すると、当然ながらOSはシャットダウンされて仮想マシンともども停止する。このとき、Azureの管理コンソールで仮想マシンのステータスを見ると、「停止済み」と表示される。その一方で管理コンソールには、該当する仮想マシンは停止しているが課金は継続している、という旨のメッセージも同時に表示されるはずだ。 仮想マシン上のゲストOSからシャットダウンを実行した仮想マシンの状態 これはMicrosoft Azure管理コンソールの仮想マシンのダッシュボード画面。 （1）仮想マシンは確かに停止している。 （2）しかし「引き続き課金されます」と表示される。 だが、Microsoft Azureでは仮想マシンを停止している間のコンピューティング料金は0円、すなわち課金されないはずだ。これは一体どういうことなのか？ ●Azu