はてぶ・Qiita・Zennのトレンド記事を紹介
なぜ「ユーザー価値ファースト」がアジャイル組織をつくるのか？ 〜ソリューションファーストと御用聞き開発の罠〜
スクラムを回しているのに「使われないものが積み上がる」——その正体は御用聞き開発とソリューションファーストの罠かもしれません。アジャイル組織にユーザー価値ファーストが必要な理由を、Instagram誕生の逸話やジョブ理論を交えて整理しました。
実行環境 基本機能 Hello, Genkit LLMを呼び出す 会話履歴を持たせる Tool Calling Tool CallingでLLMに仕事をしてもらう Tool Callingも履歴に残す Tool Callingに認可を実装する おわりに We Are Hiring
センサー x LLM でのマルチモーダル化 〜 SensorLLM を使用してモーションセンサーから人間行動認識（HAR）を行ってみた
こんにちは！株式会社 ABEJA で ABEJA Platform 開発を行っている坂井（GitHub : @Yagami360）です。 LLM のマルチモーダル化は、この数年で テキスト → 画像 → 動画 → 音声 という風に扱えるモダリティをどんどん広げてきました。個人的に
検証環境のCloud Composer 2（Managed Airflow 2） の Redis の OOMで DAG が停止した時の対応記録
事象 最初に観測された事象 その他発生していた事象 事象発生の原因 対処 暫定対応 - Redisメモリの増設 リカバリ - 大量の「未確認の Celery タスク」の処理 恒久対応 - 構成変更 予防 - サイジング・アラート設定 We Are Hiring! ABEJA In
こんにちは。新卒エンジニアとしてアプリケーションGに所属している堂浦です。 私は今年の4月にABEJAへ入社し、現在はABEJA Insight for Retailの開発・運用・保守に携わっています。 入社してから、ReactやGoを使った開発に取り組んでいます。ただ、入社した
院内検査マスターをJLAC11へマッピング — NEDO医療LLMプロジェクトでのユースケース検証
はじめに 背景：なぜ医療データの「標準化」が必要なのか 扱うデータの概観 JLAC11コードとは（マッピング先の標準コード体系） 医療機関側のデータ（マッピング元のデータ） 検査マスター 試薬マスタ アプローチ：試薬・検査機器情報を起点にしたマッピング 有識者・先行医療機関へのヒ
センサー x LLM でのマルチモーダル化 〜 センサーデータを LLM に入力し異常検知レポート作成させてみた
こんにちは！ABEJA で ABEJA Platform 開発や AI 関連の研究開発業務を行っている坂井（@Yagami360）です。 LLM のマルチモーダル化は、この数年で テキスト → 画像 → 動画 → 音声 という風に扱えるモダリティをどんどん広げてきました。個人的に
Claude の Agent Skills + Routines を使用して最新 AI Tech 情報キャッチアップ用 AI Agent を作成してみた
こんにちは！株式会社 ABEJA で ABEJA Platform 開発や研究開発業務を行っている坂井（GitHub : @Yagami360）です。 去年のアドベントカレンダーで、以下のテックブログを書きました。 tech-blog.abeja.asia この記事では、近年のA
Physical AI実装で効く制御通信の考え方：OpenArmのCAN FD実例から学ぶフィールドバス
0. はじめに 1. フィールドバスとは 2. Web系通信と比べて理解するフィールドバスの特徴 3. 代表的なフィールドバス・産業ネットワーク 4. 制御通信の仕様を見るときのポイント 4.1 制御周期 4.2 最悪遅延とジッタ 4.3 同期精度 4.4 バス負荷とプロセスデー
作って終わりにしないための顧客検証ループづくり ～顧客ヒアリングを「価値検証フェーズ」として組み込んだ話
🧭 これまでの課題 🔁 今回整えた流れ 🌱 「PBIの種」という考え方 🌊 実際に感じている変化 🗣️ 実例：VoC整理から生まれた改善テーマ 🧾 まとめ We Are Hiring! こんにちは、ABEJAでプロダクト企画に携わる中村です。 今回は「ABEJA Insight
On-policy のはずが Off-policy になる：LLM 強化学習 の rollout mismatchと対策(rollout correction) 🔖 1
ABEJAでデータサイエンティストをしている服部です。 今回はGRPOなどのLLMの強化学習の中で実際に起こりうる少しマイナーだけど重要かもしれない強化学習のRollout時に発生するトピックについての記事です。 過去にもAgenticRLに関しての記事も書いてますので、こちらも
Agentic能力を強化しロングコンテキストに対応したABEJA-Qwen3-14B-Agentic-256k-v0.1の公開 🔖 2
こんにちは。 ABEJAでデータサイエンティストをしている服部です。 弊社は、経済産業省とＮＥＤＯが実施する、国内の生成AIの開発力強化を目的としたプロジェクト「GENIAC（Generative AI Accelerator Challenge）」の1期、2期に続き、3期にも採
エッジ環境でのLocal によるセキュアOCR：Grammar制約で構造化出力を行う
こんにちは、ABEJAでデータサイエンティストをしている伊藤祐希です。 今回は、セキュリティ・リソース制約下でVision Language Model (VLM) を使用する方法と検証を行いました。 サマリ 本記事の主張は以下の3点です。 エッジ（閉域／オフライン）環境でも、L
LLMの自律的な調査力を高めるAgenticRLの取り組みと知見 🔖 6
こんにちは。 ABEJAでデータサイエンティストをしている服部です。 LLMの進化は速いですね。 Reasoning能力があることは勿論Agenticな動きをすることも最近求められており、LLM開発においてもPost Trainingの重要性は高まっています。 本記事では、Age
GENIAC3期のLLM開発で使用したロングコンテキスト評価のベンチマーク公開 🔖 1
ABEJAでデータサイエンティストをしている藤原です。 弊社は、経済産業省とＮＥＤＯが実施する、国内の生成AIの開発力強化を目的としたプロジェクト「GENIAC（Generative AI Accelerator Challenge）」の1期、2期に続き、3期にも採択され、そこで
Mentor Pi メカナムホイールを ROS 2 で動かす 〜 macOS 上のシミュレーション環境構築とフロンティアベース探索による検証
導入 ABEJA でインターンをさせていただいている青木です。 本記事では、インターンの成果として「メカナムホイールを搭載した 4 輪ロボット Mentor Pi (Mecanum) を ROS 2 で動かし、macOS 上でシミュレーション・探索まで行う環境を整える」という取り
なぜSSHでは一文字送信するのに100パケットも必要なのか？ Claude Code を使って調査してみた 🔖 3
こんにちは、ABEJA Platform に搭載しているアプリケーション、「ABEJA Insight for Retail」の開発と運用を担当している森永です。 みなさんは普段 SSH を使っていますか？ 私は元々 Vimmer だったこともあり (最近は機能面で楽なので VS
Differential Transformer V2が発表されたので、今更ではあるがV1論文を読んだうえで差分を確認してみた
こんにちは！ABEJAでデータサイエンティストをしている大田です。先日Hugging FaceでDifferential Transformer V2の発表があり、そこでは昨年発表されたDifferential Transformer (V1)と比べてもさらに実用的な改変があ
NVIDIA Clara を使用して医療・創薬系の AI モデルを動かしてみた
こんにちは！ABEJA で ABEJA Platform 開発や AI 関連の研究開発業務を行っている坂井（@Yagami360）です。 こちらはABEJAアドベントカレンダー2025の25日目の記事です。 近年のディープラーニングの発展に伴い、マテリアル・創薬・医療分野において
はじめに ロボットの制作 ハードウェアの設計 モデルの作成 シミュレーション USDの作成とIsaacSimでの確認 プロジェクトの作成 学習条件の設定 環境の設定 Agentの設定 強化学習について 設定の詳細 タスクの設定 歩容改善の取り組みについて 対称性の学習 学習パラメ
こんにちは！ABEJA に新設されたエンボディドインテリジェンスグループ で PM をしている飯嶌です。 こちらはABEJAアドベントカレンダー2025の24日目の記事です。 昨今、Physical AI への注目が集まっています。しかし、実際に SO-101 などのアームロボッ
π0シリーズで使われるaction expertをコードレベルで理解する
ABEJAアドベントカレンダー2025の24日目の記事です。 ABEJAでデータサイエンティストをしている大谷です。 最近VLAに触れ合うことが増えてきました。11/7にもMacStudioで動かすSO-ARM x π0.5 -解説から実機動作まで-というタイトルで登壇もしました
Strands + Amazon Bedrock AgentCore + Athenaでお手軽データ分析機構を作ってみる
こんにちは。 株式会社ABEJAのシステム開発部でエンジニアをしている吉田です。 こちらはABEJAアドベントカレンダー2025の24日目の記事です。 ABEJAで仕事をしていると、「エンジニアではないけれど、データベースにあるデータを分析したい」という相談を受けることがあります
gpt-oss-120bに論理クイズや数学の問題を解かせて、推論ログをよく読んでみた。
gpt-oss-120bに論理クイズや数学を解かせて、推論ログをよく読んでみた。
今更ながら DeepSeek-R1 の論文を読んでみた 🔖 1
こんにちは！ABEJA で ABEJA Platform 開発や AI 関連の研究開発業務を行っている坂井（@Yagami360）です。 こちらはABEJAアドベントカレンダー2025の24日目の記事です。 今年のはじめ頃、中国の DeepSeek 社から非常に軽量かつ品質の高い
最新 AI Tech 情報キャッチアップ用 AI Agent を作成し自身の研究開発業務を一部自動化してみた 🔖 1
こんにちは！ABEJA で ABEJA Platform 開発や AI 関連の研究開発業務を行っている坂井（@Yagami360）です。 こちらはABEJAアドベントカレンダー2025の23日目の記事です。 ここ５〜６年くらいのAI 技術の進歩は目覚ましですよね。数年前に Cha
この記事は ABEJAアドベントカレンダー2025 の 23 日目の記事です。 こんにちは！システム開発部の合屋（ごうや）です。 昨年は 今から始める NeoVim 生活 (序章) という記事を書き、Terminal に籠もる生活を送っています。 今年は Claude Code
【ABEJAアジャイル活動記録】停滞を越えて、再び合流へ。「象・死んだ魚・嘔吐」がつないだチームとPOの関係 🔖 1
POとの距離が少しずつ開き、気づけば停滞していたスクラムチーム。「象・死んだ魚・嘔吐」を使って言語化できない違和感を整理し、チームとPOが再び同じ方向を見るまでの実践を、スクラムマスターの視点でまとめました。
【年末大掃除】開発環境VMの再作成 - apt・brew・asdf・Dockerを使い分けたパッケージ管理 🔖 1
はじめに VMの構築 インスタンスの起動（OS選択） ファイアウォール設定 自動シャットダウン OSのアップデートを受け取る 最新で使いたい系ツールのインストール apt管理のツール build-essential Docker direnv セルフアップデート機能ありツール g
【LeRobot】テレオペで収集した模倣学習データの中身を解剖する 🔖 1
ABEJAでデータサイエンスしています、瀧田です。本記事はABEJAアドベントカレンダー2025の21日目の記事です。 はじめに テレオペレーションによるデータ収集環境 使用したロボットアーム カメラ構成（3台） 模倣学習のタスク LeRobotにおけるデータセット 前提条件（バ
余ったPCで検証用のプライベートクラウドを構築してネットワークで遊んでみた 🔖 91
※ 本記事は一部 AI を用いて執筆しております。 内容に関しましては基本的に筆者が慎重にレビューや動作確認、ファクトチェックを行なっておりますが、万が一問題と思われる点ございましたら、コメント欄にてご指摘くださいませ。 1. イントロダクション：なぜ今更、自前で環境を構築するの
こんにちは。CTO室の村主です。こちらはABEJAアドベントカレンダー2025の19日目の記事です。本日は「Super AI Agent と呼んでみる」というタイトルで記事を書いてみたのですが、別に何かSuper AI Agentというものを開発したわけではなく、Claude C
こんにちは！システム開発部でエンジニアをやっている春名です。 この記事はABEJAアドベントカレンダー2025の19日目の記事です。 Pythonの開発環境については、過去に以下のような記事を書きました。 tech-blog.abeja.asia ユーモアあふれる記事が並ぶ中では
ユーザー理解してる“つもり”から抜け出す──PdM視点で考えるアジャイルチームの落とし穴とは…
アジャイルチームに潜む「ユーザー理解できてるつもり」問題 ユーザーインサイトを深掘りする 📌 KA法分析（例：分析根拠に自信がないユーザー） チームで観察することを仕組み化する POが正解を持たない前提に立つ 「つもり」ではないユーザー理解に近づいた まとめ：理解し続けるチームが
ロングコンテキストLLMの汚染された長文コンテキストへの耐性 🔖 3
ロングコンテキストLLMの評価タスクの検討の一環で、汚染された長文コンテキストへの耐性を評価するタスクの検証を行いました。
NotebookLM で技術書を読む：初期理解・深掘り・理解確認のフェーズ設計 🔖 4
こんにちは。 株式会社ABEJAでソフトウェアエンジニアをしている近藤です。 この記事は、ABEJAアドベントカレンダー2025、16日目の記事になります。 📝 3 行まとめ 1. はじめに：NotebookLM を技術書の理解に使ってみようと思った背景 2. 初期理解フェーズ：
【徹底紹介】Notionのページレベルのアクセス制御について ~Notion3.0「エージェント」に隠れた神機能~ 🔖 4
ABEJAアドベントカレンダー2025の16日目の記事です。こちらではNotionのAIエージェントと同時期にリリースされたページレベルでのアクセスに関する設定方法や活用ケースに関して紹介しています。
Figmaに買収されたWeavyとは？次世代のAIクリエイティブワークフローを実現するプラットフォーム
はじめに Weavy AIとは Weavyが他のAIツールとどう違うのか Weavyがなかった時代の課題 Weavyがあることでできること 基本的なワークフローの作成方法 ステップ1：アカウント作成とワークスペースの起動 ステップ2：ノードの理解 ステップ3：基本ワークフローの構
Kubernetes & Helm を使ったミニデータパイプライン構築練習 🔖 2
1. はじめに 2. Kubernetes・Helm・Kustomize の基本 2.1 Kubernetesの役割 2.2 Container / Pod / Node / Cluster / Namespace の関係 2.3 Control Plane と Worker の
LLMに「謎解き」はできるのか？ ABEJAでデータサイエンス部のグループマネージャをしている中西 @cfiken です。本記事はABEJAアドベントカレンダー2025の13日目の記事です。 はじめに 謎解きの難しさ 検証のセットアップ 1. データセット：自作謎解きベンチマーク
Figmaを開く前に、デザイナーが『迷わないチーム』を作るためにMVVとインセプションデッキを作った話 🔖 1
こんにちは、ABEJA Insight for RetailでプロダクトUI/UXデザインを担当している小林です。 この記事はABEJAアドベントカレンダー2025の12日目の記事です。 以前、こちらの記事にてデジタル庁のガイドブックを活用した「ダッシュボードのバリューアップ」に
引越し先の問題を解決するために真の意味でひとりハッカソンをする 🔖 3
この記事は、ABEJAアドベントカレンダー2025の11日目の記事です。 こんにちは。 株式会社ABEJAのシステム開発部でエンジニアをしている鈴木です。 他のメンバーががっつり技術に触れている中、今回はひたすらにバイブコーディングする話になります。 今年のアドベントカレンダーも
ヤドンでやぁ〜んと学ぶLLMのロングコンテキストを支える技術YaRN 🔖 9
やぁ〜ん こんにちは、データサイエンティストをしている服部です。 ABEJAアドベントカレンダー2025の10日目の記事です。 LLMといえばロングコンテキスト大事ですよね（唐突） そんなLLMのロングコンテキストを支える重要技術である「YaRN」を紹介したいと思います。 htt
【ロボット動かす】LeRobotのプラグイン拡張でノットフィジカルなAIを実装する！【部屋が欲しい】
はじめに 先にまとめ プラグイン拡張とは 実装について 事前準備 全体 パッケージ配置 ロボットの実装 Configクラスの作成 Robotクラスの初期化 & 型定義 __init__ observation_features action_features 接続処理 キャリブレ
ROS2を使ってシミュレーション環境にてロボットアームをVLAで動かす (on Mac) 🔖 3
こちらはABEJA アドベントカレンダー 2025の8日目の記事です！ ABEJAでデータサイエンティストをしている岩城です。 最近はロボティクス関連のキャッチアップを行っています。 ロボットをやるにあたってROS2は避けては通れぬということで、最近ROS2初心者に入門しました。
1. はじめに 2. データ分析パイプラインのよくある課題 3. Kedroの基本 基本的な情報ソース 3つの基本要素：Node / Pipeline / Data Catalog パイプライン作成のワークフロー 運用までの流れ 4. 実際にKedroを動かす！ 4.1 uvxで
こんにちは！ABEJAでデータサイエンティストをしている原田です。こちらはABEJAアドベントカレンダー2025の6日目の記事となります。 今回は、LLMの「人格」や「信念」といった少し抽象的な概念を、最新の論文と実験を通して掘り下げてみたいと思います。 先日Anthropicか
VLAの明日 ~ 僕達はテレオペレーションなんてやりたくない！~
はじめに こんにちは、ABEJAでプロジェクトマネージャーをしている服部です。 この記事はABEJAアドベントカレンダー2025の5日目の記事です。 過去のテックブログでは、ドローン、RAGの運用、合宿レポートとテーマの幅広さには自信があります 直近はもっぱらVLA案件に取り組ん
iPhone でロボットアームをテレオペ！ ~ RViz2 編 ~ 🔖 1
こんにちは、 ABEJA でソフトウェアエンジニアをしている三枝 (@moriaki3193) です。ABEJAアドベントカレンダー2025の5日目の記事を担当させていただきます！ 今年の９月より新設されたエンボディドインテリジェンスグループという組織でロボティクスの社会実装をテ
ロボットの制御を2分で体感できる3D物理演算シミュレーション作り（three.js + Rapier） 🔖 1
こんにちは、ABEJAに新設されたエンボディドインテリジェンスグループで事業開発をしている栗林です。エンボディって何、というお話は後ほど。 本日はABEJA アドベントカレンダー2025の4日目の記事をお届けします！ ブラウザで動くロボットのシミュレーターを、3D描画のライブラリ