その他

自社サイトをLLMに引用してもらいやすくするためのTips (LLMO)

こんにちは KIYONOエンジニアインターンの岩本です。 「LLMO CHECKER」という、WebページのLLMOをスコアリングする拡張機能を開発していく中で、LLMOについて学んだことをまとめていきます。 LLMOとは? L...
システム

業務フローの整理の仕方

業務フローを整理する際にいきなりシステム化業務フローを書くとうまく整理できない時に振り返る 業務プロセス関連図、業務フロー、システム化業務フローの3つの階層に分けて作成する必要性と、具体的な書き方を説明
未分類

teamsのデスクトップアプリで組織へのサインインでのログインができない場合の対処法

こんにちは、KIYONOエンジニアの田代です。 弊社はコミュニケーションアプリとしてSlackを使用していますが、取引先とのコミュニケーションアプリとしてTeamsを使用することがあり、基本は取引先の環境にゲストとして招待いただきコミ...
AI

Diaを使った効率的な公式ドキュメント調査術

AIブラウザDiaで公式ドキュメント調査を効率化。Google Ads APIなど複雑な仕様も対話で理解でき、英語ドキュメントの壁を下げます。調査時間が半分になった実体験から使い方とメリットを解説。
AI

もうエンジニアに頼まない!Geminiと『話すだけ』で、理想の社内アプリを自作する新常識

GASとAI(Gemini)を使い、会話ベースで社内アプリを開発する方法を解説。プログラミング知識ゼロから、理想の業務改善ツールを自作する新常識。
AI

LLMOで注目されている[llms.text]とは?書き方や具体例を用いてわかりやすく解説

こんにちは。株式会社KIYONOでシステムエンジニアをさせてもらってます寺島と申します。 今回はllms.txtについて、私の勉強も兼ねてまとめていきます。最後まで読んでいただけますと幸いです。 📝 本記事の対象読者 ...
AI

Data & AI Summit ‘25 Spring 現地参加レポート

こんにちは、KIYONOのエンジニアです。 先日、渋谷ストリームのGoogleオフィスで開催された「Data & AI Summit ‘25 Spring」に参加しました。本日は、そこで行われたセッションの概要についてご紹介い...
AI

Vertex AIのAutoMLとは?サービス概要と構築手順について徹底解説

AutoMLとは トレーニング方法を選択するでは、AutoMLとカスタムトレーニングとBigQuery MLの3つについて、 プログラミング知識の要否 トレーニングに要する時間 ハイパーパラメータの調整 トレー...
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Vertex AI Search(旧称 Recommendations AI)のレコメンデーション機能について解説!

VertexAI Searchとは Vertex AI Searchは検索機能とレコメンデーション機能を提供するVertex AI内のサービスです。 検索機能を使用すると、詳細な情報検索、最先端の自然言語処理、最新の大規模言語処理(...
GCP

【試験対策】Professional Data Engineerで範囲追加になったサービス解説

こんにちは、KIYONOエンジニアです。 本日は、こちらの記事の関連記事として、追加された以下太字のサービスの概要をまとめます。 データメッシュ関連(Dataplex、Data Catalog) Datastream ...
AI

【G検定合格体験記】 〜概要から学習方法まで分かりやすく解説〜

こんにちは。KIYONOのエンジニアです。 本日は最近知名度が上がってきたG検定(ジェネラリスト検定)に合格したので解説しようと思います! 弊社は2024年12月にJDLAの賛助会員に正式に入会いたしました。そのため、業務においてA...
データ分析

Looker Studio Proで始めるデータエージェント作成

はじめに Looker Studio Proのデータエージェントとは何か データエージェントは、会話型分析の機能を活用し、ビジネスインテリジェンスの専門知識がないユーザーでもデータから価値を引き出せるようにするものです。AI...
GCP

【活用事例あり】BigQueryからCloudSQLのデータ参照

こんにちは、KIYONOエンジニアです。 本日はBigQueryからCloudSQLのデータ参照を紹介します。 Webアプリケーションでよく使われるCloudSQLのデータを分析したい...ただ分析に関してはCloudSQLで集...
GCP

新卒エンジニアが1週間半でGCP資格を取得!Professional Data Engineer 合格体験記

こんにちは!株式会社KIYONOの新卒エンジニアです。 本記事は、最近受けたGoogle Cloud Professional Data Engineer資格の合格体験記です。 これからGoogle Cloud資格のProfession...
BigQuery

Tableau Cloud上のデータをBigQueryに転送してみた

こんにちは。KIYONOのエンジニアです。 今回はTableau Cloudに保存されているデータをBigQueryに転送する方法をご紹介したいと思います。可能な限り丁寧に説明しますので、最後までご覧いただけると幸いです。 ① BigQ...
AI

【会話型エージェント】Agent Development Kit(ADK)を自社サービスに組み込んでみた

こんにちは!KIYONOのエンジニアです。 本記事は最近ホットなAgent Development Kitを使って既存のサービスにエージェント機能を組み込む方法について解説いたします。 Agent Development Kit...
Tableau

Tableauでダッシュボードを一般公開する簡易運用フローについて

こんにちは KIYONOのエンジニアです。 今回は、Tableau Cloudから直接Tableau Publicへパブリッシュできないという仕様に対し、ダッシュボードを一般公開する際の簡易的なTableau運用フローの一例をご紹介...
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pydantic AIを使って自社サービスにAI Agent導入してみた

こんにちは KIYONOのエンジニアです。 今回はpydantic AIというAIエージェントを作成するフレームワークを使用して自社サービスにchat型検索エージェントを導入した話を紹介します。 弊社のテックブログでは他にもA...
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Artifact Registry コンテナ脆弱性スキャンについて

こんにちは。KIYONOエンジニアです。 本日は、GCPのサービスであるArtifact Registryを使ってコンテナイメージの脆弱性を検出する方法をご紹介していきます。 Artifact Registryとは Artifac...
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2025年のクラウド脅威ランドスケープ:すべての組織が知っておくべきこと【Google Cloud Next ’25 レポート】

こんにちは、KIYONOエンジニアの田代です。 クラウドコンピューティングの普及に伴い、サイバー攻撃の標的がクラウド環境に移行しつつあり、企業はクラウド特有のセキュリティリスクを理解し、適切な対策を講じる必要があります。 Google ...
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さようなら、従来のイントラネット。こんにちは、AI。【Google Cloud Next ’25 レポート】

こんにちは、KIYONOエンジニアの田代です。 現代のナレッジワーカーは、情報へのアクセス、意思決定、そしてコラボレーションにおいて、かつてないほどの課題に直面しています。 Google Cloud Next '25のセッション「さよう...
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