Taste of Tech Topics

Acroquest Technology株式会社のエンジニアが書く技術ブログ

時系列基盤モデルChronos-2による時系列予測を試してみた

こんにちは、コバタカです。 最近はAIエージェントを使って、作って、楽しんでいます。LLMと同様、時系列予測においても基盤モデルの活用が近年進んでいます。 今回紹介するChronos-2は、AmazonがOSSとして公開している時系列データ処理向けの基盤モデルです…

Amazon Bedrock AgentCore で A2Aマルチエージェントを構成する

こんにちは、丸山です。 最近、AgentCoreを利用する仕事が増え、日々いろいろな利用方法を調べています。 さて、AgentCoreは、2025年7月にプレビュー公開されて以降、10月には一般提供開始(GatewayのMCP対応/Memoryの長期記憶対応など)、12月にはさらに機…

LLMサービングライブラリの LMDeploy と vLLM を比較した

皆さんこんにちは。 Acroquest のデータサイエンスチーム「AcroYAMALEX」を率いるチームリーダー、@tereka114です。 AcroYAMALEX では、コンペティション参加・自社製品開発・技術研究に日々取り組んでいます。チーム紹介はこちら。本記事は、「学習推論ライ…

Elasticsearchにおける日付範囲検索時の落とし穴

こんにちは。Elasticsearchテクニカルコンサルタントの江見です。この記事は、Elastic Stack (Elasticsearch) Advent Calendar 2025の24日目の記事です。ログの検索、売上データ、ユーザの行動履歴など、業務システムでタイムスタンプの範囲検索はほぼ必須の…

Elasticsearchのリランク最新事情

こんにちは、@shin0higuchi です この記事は、Elastic Stack (Elasticsearch) Advent Calendar 2025の23日目の記事です。昨年のアドベントカレンダーでは、Elasticsearchを用いたRAGに関する記事を執筆しました。 acro-engineer.hatenablog.comこの1年でElas…

StrandsAgents + Nova 2 Sonic + Bedrock Knowledge Base で対話型アシスタントを作成する

この記事は、以下の Advent Calendar の 18 日目における投稿です。 Japan AWS Top Engineers - Qiita Advent Calendar 2025 - Qiita AIエージェント構築&運用 - Qiita Advent Calendar 2025 - Qiita こんにちは、 YAMALEX の駿です。 今回は re:Invent で…

Amazon Bedrock AgentCore で実現する「Code excecution with MCP」

この記事は AI Agent on AWS - Qiita Advent Calendar 2025 - Qiita 16日目の記事です。 1. はじめに こんにちは。データ分析エンジニアの木介です。 Anthropic が公開した「Code execution with MCP: building more efficient AI agents」では、MCP(Model …

日本初開催!OpenSearch Con Japan 2025 へ行ってきた

こんにちは。 Acroquestのデータサイエンスチーム「YAMALEX」に所属する@shin0higuchiです YAMALEXチームでは、コンペティションへの参加や自社製品開発、技術研究などに日々取り組んでいます。2025年12月11日(木)、東京で開催された OpenSearch Con Japan…

AWSでElastic Cloudを利用する 2025年12月版(構築編)

AWS Marketplaceを利用してElastic Cloudを構築し、その後Security設定/認証設定を実施する手順を紹介します。

Amazon Bedrock の「gpt-oss」の日本語精度を評価する記事をAWSブログに寄稿しました

皆さんこんにちは。 Acroquest のデータサイエンスチーム「AcroYAMALEX」を率いるチームリーダー、@tereka114です。 AcroYAMALEX では、コンペティション参加・自社製品開発・技術研究に日々取り組んでいます(チーム紹介は こちら )。 生成AIモデルの多く…

Amazon Bedrock AgentCore で Lambda でAIエージェントを開発してみた(MCPで内部連携あり)

こんにちは、丸山です。 2025/10/13に、Amazon Bedrock AgentCore がついに一般公開(Generally Available)となりました! もちろん、東京リージョンでも利用可能になっています。 「今年の re:Ivent に合わせて、12月ごろにGAかな」と勝手に予想していたの…

RAGにおけるハイブリッド検索対決! OpenSearch Serverless VS Aurora Serverless

はじめに こんにちは。データ分析エンジニアの木介です。 今回はAmazon Bedrock Knowledge BasesベクトルDB(検索エンジン)として利用できるものの比較を行っていきたいと思います。 前回はS3 VectorsとOpenSearch Serverlessの比較を行いましたが、ハイブ…

StrandsAgents+AgentCore Memory で私好みのエージェントを実現する

こんにちは、YAMALEXの駿です。 昨今、対話型AIの活用が進む中で、ユーザーごとにパーソナライズされた体験を提供することが、より重要になっています。 単なる一問一答ではなく、「ユーザーが誰で、どんな関心や目的を持っているか」を理解したうえで応答で…

GPT-5の出力形式をCFGを使って強制する

こんにちは。新人エンジニアの飯棲です。本記事ではGPT-5で新しく導入された新しいパラメータの一つであるCFGについて紹介します。 CFGはLark文法や正規表現によってモデルの回答の出力形式を制限できる便利な機能です。 1. はじめに 2. GPT-5の新機能、CFG…

StrandsAgents + Claude インターリーブ思考でDeepResearchを実現する

こんにちは、YAMALEXの駿です。 最近はStrandsAgentsとStrandsAgents Toolsを組み合わせていろいろなエージェントを作るのにはまっています。 今回は StrandsAgents と Claude 4 のインターリーブ思考 を組み合わせ、マルチエージェントなし で Deep Researc…