オープンソースの提唱者としても知られるEric Raymond氏が、ブログ記事「Last phase of the desktop wars?」にて、最終的にMicrosoftがWindowsカーネルに見切りを付け、Linuxで置き換えるだろうと主張していることが分かりました(Neowin)。 Raymond氏はMicrosoftの利益の柱はAzureになりつつあり、WindowsカーネルをLinuxカーネルで置き換え、レガシーアプリとの互換性を維持するため、エミュレーションレイヤーを実装するだろうと予想しています。利益を最大化するため、開発コストがかかるWindowsカーネルの開発は意味がないとの考えです。 Looked at from the point of view of cold-blooded profit maximization, this means continuing
第一生命ホールディングス傘下の第一フロンティア生命保険が基幹システムの稼働基盤を「Azure」に移行し、2023年1月に稼働させた。新商品の開発期間短縮を狙い、3年の月日と4000人月のリソースを投じた。 「実質3カ月で開発できた」――。第一フロンティア生命保険の中西哲也ITデジタル推進部長は、2023年2月に販売を開始した個人年金保険「プレミアロードM」について満足げに話す。従来は6～7カ月を要した保険商品の開発期間を半分以下に縮めた格好だ。 第一生命ホールディングス傘下の第一フロンティア生命は約4000人月の人員と3年の月日を投じ、契約管理システムなど基幹システムを米マイクロソフトのクラウドサービス「Azure」に移行。2023年1月に稼働させた。今もメインフレームを使う保険会社が多い中、基幹システムの大部分をクラウドに移行した例は珍しいという。 第一フロンティア生命はクラウド移行と併
ユーザーの立場ではAIネイティブな働き方が身近に迫っており、データサイエンティストやMLエンジニアにとってはGPTを活用した開発を意識する必要が出てくる中、マイクロソフトの取り組みやML開発のパラダイムシフトをご紹介する「ChatGPTによって描かれる未来とAI開発の変遷」。ここで日本マイクロソフト株式会社の蒲生氏が登壇。さらに、AIネイティブなアーキテクチャの有効活用のためにおすすめな従来の用途固定AIモデルの整理と、GPTを活用するためのシステムの参考アーキテクチャについて話します。前回はこちらから。 今後はAIネイティブなアーキテクチャが登場するだろう 蒲生弘郷氏（以下、蒲生）：ここまで言ったところで、GPT自身にいろいろなものを食わせるというところもあったと思いますが、（今後）よりAIネイティブなアーキテクチャが（登場することが）予想されます。 例えば「社内独自の技術である○○につ
再起動なしで長期運用を実現、Windows Server仮想マシンの「ホットパッチ」機能が正式版に：Microsoft Azure最新機能フォローアップ（164） Microsoftは2022年2月16日（米国時間）、これまでプレビュー機能として提供されていたAzure仮想マシンの「ホットパッチ」機能を正式にリリースしました。運用環境において、長期間運用のためにこのパッチ管理機能を利用できるようになりました。
デジタルペンテストサービス部の小松です。 近年、リモートワークの推進や組織のゼロトラスト化に伴い、Azure Active Directory（以下、Azure AD）を認証基盤として活用する企業が増えています。Azure ADを活用することで、シングルサインオンによるアカウント管理の簡略化や多要素認証によるアカウントの保護が可能となります。 しかし、Azure ADのセキュリティ設定が適切に行われていない場合、有効にした多要素認証を回避されてしまう恐れがあります。実際にラックが提供するペネトレーションテストでは、Azure ADの設定不備に起因する多要素認証回避の問題を検出しています。 組織のAzure AD管理者は、今一度Azure ADのセキュリティ設定をご確認ください。 設定の確認が必要な組織 本記事で取り上げる問題について、該当する可能性がある組織は以下のとおりです。 Micro
日本マイクロソフト株式会社は、2024 年 4 月 1 日から、法人向けソフトウエアおよびクラウドサービスの価格を改定します。新価格は、日本円の為替変動に伴い、いずれも 20% の引き上げとなり、2024 年 4 月以降に適用されます。 マイクロソフトは、ソフトウエアおよびクラウドサービスについて、現地価格の影響を定期的に評価し、地域間の合理的な整合性を確保しています。今回の変更はその評価の結果により、価格を米ドル水準に近づけて調整した結果です。今後も、米ドルに対する為替変動を考慮し、年 2 回の定期的な価格評価の一環として、現地通貨建ての価格を調整する場合があります。 このアナウンスメントは、ハードウェア (Surface 等) またはコンシューマ向けに提供している Windows, Office および Microsoft 365 サービス等は対象としておりません。マイクロソフトの製品
Mary Jo Foley （Special to ZDNET.com） 翻訳校正： 編集部 2020-10-29 13:30 「Windows 10」の最新アップデート「20H2」（October 2020 Update）の開発が完了し、一般向けリリースが始まった。となれば、気になるのは次の展開だ。近年のパターンでは、次は来春に「21H1」がリリースされ、次いで秋に増分を含む「21H2」がリリースされる。しかし、2021年のスケジュールは「Windows 10X」の登場に左右される可能性が高い。 Windowsエンジニアリングチームが「Azure」チーム内に設置されていた間、Windowsの開発はAzureの「半年」単位の開発スケジュールに従っていた。つまり、新機能は1〜6月か、6〜12月のアップデートのどちらかを通じて提供された。 既報の通り、Microsoftは21H1の機能アップデ
米Microsoftが1月30日（現地時間）に発表した第2四半期（2023年10月～12月期）の決算は、売上高は前年同期比17.6％増の620億2000万ドル、純利益は33.1％増の218億7000万ドル（1株当たり2ドル93セント）だった。「Copilot」などのAI統合を進めたクラウド部門が順調だった。 売上高、純利益ともにアナリスト予測（売上高は611億2000万ドル、1株当たりの純利益は2ドル78セント）を上回った。 サティア・ナデラCEOは発表文で「われわれは、AIについて語ることから、AIを大規模に適用することに移行した。技術スタックのあらゆる層にAIを導入することで新たな顧客を獲得し、あらゆる分野で新たなメリットと生産性の向上を促進している」と語った。 部門別では、Azureやサーバー製品を担うIntelligent Cloud部門全体の売上高は20％増の258億8000万ド
こんにちは！たつみんです。 先日の記事でPrintixの設定について触れましたが、今回は社内に残るプリンタサーバを撤廃するためのアプローチとして、Microsoft ユニバーサルプリントというサービスと、Printixを検討し、実際に導入することで得られるものについてお話します。 Printixについて Printixは拠点数が多い企業やリモートワークを推進している企業にとって非常に有用な製品となりうるものです。それは以下の特徴によります。 インターネットに接続されているPrintixクライアントがインストールされている端末であればどこであっても印刷ができる。 この一点に尽きます。 上記を実現するPrintixの特徴 Printixはプリンタサーバの役割をクラウド上で実現するSaaSです。従来のプリンタサーバの運用では管理が大変で辛かった部分をより簡単に柔軟に対応できる上、加えて以下のよう
関連キーワード Amazon Web Services | Microsoft（マイクロソフト） | Google | ハイブリッドクラウド | パブリッククラウド | ベンダー MicrosoftやGoogleが「Azure Arc」や「Anthos」といった、複数のクラウドを併用する「マルチクラウド」を想定した管理ツールをいち早く提供する一方で、Amazon Web Services（AWS）はこうした動きに出遅れている。前編「なぜ“AWS縛り”ではなく『マルチクラウド』が選ばれるのか」に続く本稿は、その背景を探る。 併せて読みたいお薦め記事 AWSとMicrosoft、AWSのマルチクラウド戦略 Microsoftの「Azure Arc」は「Anthos」や「AWS Outposts」と何が違うのか？ Google「Bare Metal Solution」とAWS、Microsoft
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? #はじめに お疲れ様です。yuki_inkです。 この度、Microsoft Certified: Azure Fundamentals（AZ-900）に合格しました。 私は仕事上AWSに携わることが多くAWS認定資格も保有していますが、他のパブリッククラウドは未経験でした。 しかし世のトレンドはマルチクラウド。 シェア第２位のAzureもやっとくかぁと思い、受験に至りました。 ###AWSとAzureってサービスの内容に大きな違いはないやろ？ サービスの名前が違うだけやろ？ ・・・と上司に言われ、自分でもそう思っていました。 ですが、
Red Hatの森若です。 パブリッククラウド上でRHELを使う場合に、クラウド事業者から購入するかRed Hatから購入するかでいくつか違いがあり、 あとから変更することができません。事故を防ぐために最初にどちらを使うか決めておく必要があります。 今回は特にお問いあわせの多い、AWSおよびAzure上でRHELを利用する場合についてまとめます。 Certified Cloud and Service Provider (CCSP) とは Red Hatは多数のパブリッククラウド事業者と協力して、クラウド環境でRHELへのサポートを提供できる体制を整えています。 そのためのプログラムが Certified Cloud and Service Provider Program で、以下ではパブリッククラウド事業者のことをCCSP事業者と呼びます。 CCSP事業者はRHELをはじめとしたRed
運用保守 ログの保存と活用 API監視 ライブラリ管理 速度性能 GPT-3.5, GPT-4の速度性能の例(Azure) イベントストリームでの対処 可用性 APIの稼働率 クォータ制限 APIの負荷分散による対処 セキュリティ Azure OpenAIのネッ…
真のサーバーレスアーキテクチャについて語り、最新のエッジコンピューティングや生成系AIのサーバーレス実装を学び、クラウドネイティブで高速な開発プラクティスと向き合う2日間「ServerlessDays Tokyo 2023」。ここで登壇したのは、日本マイクロソフト株式会社の坂部氏。LLMアプリ開発における、「Azure OpenAI Serviceリファレンスアーキテクチャ」の活用について発表しました。 登壇者の自己紹介とアジェンダ紹介坂部広大氏：「Azure OpenAI Serviceリファレンスアーキテクチャからみる、本番システムレベルのLLMアプリに必要な検討項目の解説」というテーマで、日本マイクロソフトの坂部と申します。時間としては25分、お付き合いいただければと思います。それではよろしくお願いします。 （会場拍手） 「このセッションでわかることと、話さないこと」ですね。今回のセ
How to watch Polaris Dawn astronauts attempt the first commercial spacewalk
はじめに Insight EdgeのLLM Engineerの藤村です。 昨今、企業のDX推進に伴い、社内に蓄積された大量の画像データや文書の効率的な活用が求められています。弊社では、実務でLLMを活用する際、画像や表形式、複雑な図を含むドキュメントの理解が大きな課題となっています。この課題は多くの企業でも同様に直面していると考えられ、その解決は業務効率化において重要な意味を持ちます。 例えば： PowerPointの表やグラフの内容理解 手書きのホワイトボード写真からの情報抽出 複雑な組織図の階層関係の把握 スキャンした文書の図表部分の解釈 これらの課題に対して、以下の2点を検証しました： 最新のマルチモーダルLLMでどこまで対応できるのか GPT-4oのファインチューニングによってどの程度改善できるのか 目次 はじめに 目次 マルチモーダル大規模言語モデルとは 1. 主要マルチモーダル
テレワークによってスキルアップの時間を確保しやすくなった人は多いだろう。本特集ではパブリッククラウドサービスを実際に使い、慣れ親しむことを提案したい。主要クラウドは新規ユーザーを取り込むために、手厚い無料試用枠を用意している。無料の範囲内でも様々なシステムを構築できる。今回は米Microsoft（マイクロソフト）のMicrosoft Azureを取り上げる。 Azureの無料枠の考え方は、Amazon Web Services（AWS）とは大きく異なる。Azureを使ったインフラ構築の経験が豊富で料金体系にも詳しい、パーソルプロセス＆テクノロジーの西日本システムソリューション部クラウドインテグレーショングループに所属する三浦紗友里氏は「Azureで無料枠を使う場合、まず無料枠専用のアカウントを作ることになる。これを使う限り、期限が過ぎたり上限に達したりして勝手に課金されることはない」と説明
TOP > Article Theme > やってみた > プログラミング不要でモデルの評価までできる！ Azure Machine Learning Studioで機械学習をしてみた 「Azure Machine Learning Studio (クラシック)」はMicrosoft Azureの機械学習サービスであり、ブラウザ上でさまざまな機械学習のモデルを作成できます。今回は本サービスを使って、ノーコードで機械学習を試してみました。 1.ワークスペースを作成するまず、Microsoftのアカウントを作成し、Azureにログインします。検索欄に「machine learning」と入力すると候補が出るので、「Machine Learning Studio ワークスペース」を選択します。 ここで、「Machine Learning Studio ワークスペースの作成」をクリックします。 各
マイクロソフト、コンテナをサーバレスで実行する「Azure Container Apps」発表。KEDAとDaprを採用。Ignite 2021 Azure Container Appsは、コンテナとしてパッケージングされたアプリケーションを、何らかのイベントをトリガーにして実行します。アプリケーションは負荷に応じてスケールし、イベントがなくなればインスタンス数はゼロになる、いわゆるサーバレスな実行環境を実現するサービスです。 下記は「Introducing Azure Container Apps: a serverless container service for running modern apps at scale」からの引用です。 Azure Container Apps enables executing application code packaged in any c
AI & MLLearn about artificial intelligence and machine learning across the GitHub ecosystem and the wider industry. Generative AILearn how to build with generative AI. GitHub CopilotChange how you work with GitHub Copilot. LLMsEverything developers need to know about LLMs. Machine learningMachine learning tips, tricks, and best practices. How AI code generation worksExplore the capabilities and be
Linux Daily Topics Microsoft、オリジナルディストリビューション「Azure Linux」の一般提供を開始 Microsoftは5月23日（米国時間）、開発者向けの年次カンファレンス「Microsoft Build 2023」において、Azure上のコンテナワークロードに最適化されたLinuxディストリビューション「Azure Linux」の一般提供（GA）開始を発表した。Hyper-VをベースにしたAzureクラウドおよびエッジ環境にデプロイし、複数のコンテナを実行するように設計されており、「Azure Kubernetes Service（AKS）」のコンテナホストとして利用される。 Introducing the Azure Linux container host for AKS - Azure Infrastructure Blog Azure
こんにちは、Azure Identity サポート チームの 川里 です。 本記事は、2024 年 5 月 1 日に米国の Microsoft Entra (Azure AD) Blog で公開された Announcing General Availability of Microsoft Entra External ID - Microsoft Community Hub を意訳したものになります。ご不明点等ございましたらサポート チームまでお問い合わせください。 次世代の顧客 ID アクセス管理 (CIAM: Customer Identity Access Management) 機能を実現する開発者向けソリューションである「Microsoft Entra External ID」が 5 月 15 日から一般公開 (GA) されたこと をお知らせします。External ID では
さらに、Azure Faceを使うには、利用目的などをMicrosoftに申請することが必要になる。画像や動画の顔を自動的にぼかすなど、いくつかのユースケースではオープンアクセスのままになる。 Azure Face APIへのアクセスはこのように制限するが、Microsoftが取り組んでいる障害者向けAIの開発は継続する。「制御されたシナリオに使う場合は役立つ可能性がある」ため。 また、人間の声のサンプルからその人間の声の合成音声スピーチを作成できる「カスタムニューラル音声」へのアクセスも制限する。利用可能なユースケースを定義し、定義から外れる利用は承認しない。カスタムニューラル音声は、著名人の声で不正なプロパガンダを流すなどの悪用、いわゆる音声版ディープフェイクが懸念されている。 これらの機能は、新規ユーザーへの提供を同日から停止し、既存ユーザーへの提供は2023年6月30日に終了する。
新型コロナ対策と生産性向上を同時に実現！Azure系サービスを活用したゼロトラスト的リモートワークの推進方法を解説致します。 00:00 本セッションアジェンダ 00:30 解説者紹介 00:47 Colorkrew紹介 03:58 コロナ禍の環境変化・リモートワークの課題 04:53 新型コロナが与える経済影響 05:26 新型コロナ対策でのリモートワーク状況 05:51 リモートワークの課題 06:16 働く環境の大きな変化 07:32 主なリモートワーク6パターンの課題 08:18 現状把握・課題まとめ 08:59 ゼロトラスト的リモートワークライフの実現 09:11 「Mamoru PUSH」とは？ 09:41 ゼロトラスト的リモートワーク10のコンセプト提案 10:57 「Mamoru PUSH」とAzure系サービスで実現するゼロトラスト 15:18 ゼロトラスト的リモートワ
日本マイクロソフトが、パブリッククラウドサービスAzureの販促に向けて、「内製化」をキーワードにした強化策を打ち出した。企業・官公庁のデジタル変革（DX）に向けたシステム構築の需要が急速に高まるなか、従来のように委託と多重下請けに頼った業界構造に頼ったままでは市場ニーズを捉えきれないという判断があるようだ。2021年2月2日にメディア向け説明会を開いて説明した。 上原正太郎業務執行役員Azureビジネス本部本部長は「世界的には、開発と運用を一体化するDevOpsや、サーバーレスやコンテナなどのクラウドネイティブ技術を使ったシステム構築が伸びている。一方で、日本は世界各国に比べてIT技術者がユーザー企業側よりもベンダーに集中しており、システム構築を外部委託に依存する文化がある」と述べた。 企業がDXを効果的に進めるには、システム構築に加えて業務の変革や従業員の教育を並行して進め、その過程で
環境構築: VS Code Remote Container で Azure + Terraform + GitHub ActionsAzureDockerTerraformVSCodeGitHubActions Intro Fork して clone したらすぐに Azure を Terraform できる devcontainer を作りました。 VS Code の Remote Development (Remote - Containers) 機能を使っているので、ローカルに VS Code と Docker Desktop の環境があれば、以下のようなことがほんの少しの準備で実行できます。 Terraform で Azure を管理する terraform や Azure CLI az コマンドがすでに Docker コンテナ上のインストールされています。 GitHub Acti
マイクロソフト製の最新Linuxディストリビューション「Azure Linux 3.0」正式リリース。Azureに最適化され、Kernel 6.6を採用 マイクロソフト製のLinuxディストリビューションである「Azure Linux」の最新版となる「Azure Linux 3.0」が正式リリースされました。 Azure Linuxはマイクロソフトが提供しているサービス、MinecraftやAzure Kubernetes Service（AKS）、Azure Operator Nexus、Xbox、HDInsight, Microsoft Threat Protectionなどの基盤OSとしてマイクロソフト社内で作られていた、セキュリティを重視しMicrosoft Azureに最適化された同社独自のLinuxディストリビューションです。 3月に公開されたブログ「What’s new in
パブリックラウドが広く浸透した現在においても、オンプレミスやプライベートクラウドは稼働を続けており、またパブリッククラウド自体も複数のプラットフォームが提供されていることから、これらにまたがるリソースの管理・運用を行うことができるハイブリッドクラウド環境が求められている。本連載ではハイブリッドクラウドサービス「Azure Arc」を使い、実際に複数環境でのリソース構築や運用、管理する手法を紹介する。第1回では「Azure Arc」の概要と「Azure Arc enabled Server」の有効化について解説する。 Azure Arcとは 昨今のシステム開発において、パブリックラウドは広く世の中に浸透している。一方で、今なお多くのサーバーがオンプレミス環境やプライベートクラウド環境で稼働しており、企業においては基幹ビジネスを支えている従来のレガシーなシステムがオンプレミスで稼働しているとこ
スマートフォンゲームなどの開発を手掛けるゲームスタジオ（東京都港区）。ゲームエンジン「Unreal Engine」を使う開発部署「第1事業本部第2開発部」では2020年6月に、これまで社内サーバで行っていた開発をIaaS「Microsoft Azure」中心の開発基盤に移行。その結果、トラブル対応がなくなり、テレワーク中の出社が減ったという。 「うちはサーバエンジニアが不足している状態にあるため、インフラのメンテナンスコストを抑える必要があり、これ以上オンプレミスを続けることは限界だった」──同社の戸張宏さん（第1事業本部第2開発部Sグループ第2ユニットサブリーダー）はクラウド化の経緯についてこう話す。 一方、移行コストなどの問題で上長の理解がなかなか得られず、これまではクラウド化を実現できていなかったという。そんな第2開発部による“出社が減るクラウド移行”はどのように実現したのか。戸張さ
This repository contains a set of design patterns illustrating how to effectively build Agentic solutions powered by LLMs (Large Language Models) in Azure. Agentic AI systems are designed to autonomously pursue complex goals and workflows with limited direct human supervision. These systems act as independent agents, making decisions and performing tasks autonomously. The main capabilities of Agen
Demystifying Azure OpenAI Networking for Secure Chatbot Deployment Introduction Azure AI Landing Zones provide a solid foundation for deploying advanced AI technologies like OpenAI's GPT-4 models. These environments are designed to support AI enthusiasts, but it's essential to grasp their networking aspects, especially concerning Platform as a Service (PaaS) offerings. In this article, we'll dive
Azure Linux is an internal Linux distribution for Microsoft’s cloud infrastructure and edge products and services. Azure Linux is designed to provide a consistent platform for these devices and services and will enhance Microsoft’s ability to stay current on Linux updates. This initiative is part of Microsoft’s increasing investment in a wide range of Linux technologies, such as SONiC and Windows
ユーザーの立場ではAIネイティブな働き方が身近に迫っており、データサイエンティストやMLエンジニアにとってはGPTを活用した開発を意識する必要が出てくる中、マイクロソフトの取り組みやML開発のパラダイムシフトをご紹介する「ChatGPTによって描かれる未来とAI開発の変遷」。ここで日本マイクロソフト株式会社の蒲生氏が登壇。まずは、テキスト生成過程におけるGPTの動きと、マイクロソフトの製品におけるGPT機能の組み込みの流れについて話します。 蒲生氏の自己紹介司会者：本日のセミナーは「ChatGPTによって描かれる未来とAI開発の変遷」として、日本マイクロソフトの蒲生さまに講演いただきたいと思います。蒲生さま、よろしくお願いいたします。 蒲生弘郷氏（以下、蒲生）：日本マイクロソフトの蒲生と申します。よろしくお願いします。本日は非常にたくさんの方に集まっていただいて、なんでこんなに集まったのか
いわさです。 先日 Azure リソースを Terraform を使って構築する機会がありました。 私は、普段 AWS では CloudFormation を使うことが多くて Terraform はあまり使うことが無かったのですが、Azure だと ARM/Bicep か Terraform での管理になると思います。 そんな中、Azure + Terraform について調べているうちに、Azure 上で構築済みのリソースを Terraform のコード & Stateファイルへエクスポートするツールが提供されていることを知りました。 Azure + Terraform を学ぶきっかけになるかなと思い、今回こちらのツールを使ってみました。 インストール方法 Apple M1 Max (macOS Sonoma) 環境へインストールを行います。前提として Terraform は既にインスト
この記事では、Azure OpenAI の推論 REST API エンドポイントについて詳しく説明します。 API の仕様 Azure OpenAI モデルとリソースの管理と対話は、次の 3 つの主要な API サーフェスに分かれています。 コントロール プレーン データ プレーン - 作成 データ プレーン - 推論 各 API サーフェス/仕様には、異なる Azure OpenAI 機能のセットがカプセル化されています。 各 API には、プレビューと安定した/一般公開 (GA) の API リリースの独自のセットがあります。 現在、プレビュー リリースは毎月のペースで行われる傾向があります。 API 最新のプレビュー リリース 最新の GA リリース 仕様 説明
Introducing Azure OpenAI Service On Your Data in Public Preview We are excited to announce the launch of Azure OpenAI Service on your data in public preview, a groundbreaking new feature that allows you to harness the power of OpenAI models, such as GPT-4, with your own data. This new and highly requested customer capability revolutionizes the way you interact with and analyze your data, providing
国内の代表的な旅行予約サイトとして、数多くのユーザーが活用している「じゃらんnet」。ここでは生成 AI を活用した、対話型ユーザー インターフェイス (UI) の試験実装が行われています。そのための基盤としては Azure OpenAI Service を採用、2023 年 5 月に試験提供が始まっているのです。この取り組みで重視されたのが、生成 AI による対話型 UI を短期間で構築でき、ユーザーからの反応などをスピーディに集められること。また OpenAI 社が提供している ChatGPT とは異なり、セキュリティやデータ ガバナンスをしっかり担保できることや、安定的かつ高速なレスポンスを実現できることも評価されています。じゃらんnet の取り組みと並行して、リクルート社内では他にもさまざまな部署が Azure OpenAI Service の活用を推進中。既に 30 以上の利用環
マイクロソフトがOpenInfra Foundation（旧OpenStack foundation）に最上位スポンサーで加盟へ。AzureブランドでOpenStackによるテレコム向けサービス拡大か？ マイクロソフトがOpenInfra Foundationに加盟したことが発表されました。 Say hi to @Microsoft, the #OpenInfra Foundation's newest Platinum Member! Join companies like Microsoft to collaborate with them and build the next decade of #OpenInfrastructure: https://t.co/dqGtpAOxay#WeAreOpenInfra pic.twitter.com/iCNXHN5zdj — Open I
こんにちは、Happy Elements 株式会社でエンジニアをしておりますryoooです。 先日、以下の記事で弊社における社内ルール等に対するチャットシステムをご紹介いたしました。 Function calling機能を使って、こちらのチャットツール上で自然言語でGoogleカレンダーを操作する機能を追加しましたので、本記事では実装時の工夫を紹介させていただきます。 この機能により、以下のようなことが可能となっています。 自然言語でカレンダー予定を作成 自然言語でカレンダー予定を取得 Function callingとは 簡単にいうとGPT-4に対して「あなたはこういう関数を利用できるから、利用したい場合は引数をレスポンスしてね」と伝えて、GPT-4とバックエンドサーバーで何度かやり取りをしながら、ユーザーの要求を解決していく仕組みです。 (参考) Microsoftのドキュメント ht
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