HEROZ Tech Blog の最新記事
22件の記事
S2S API比較：RAG編 〜Speech-to-SpeechでRAGを使うなら、何を選ぶべきか
筆者はGPTやGeminiなどのS2S APIを比較し、RAG連携システム構築では対話性能より「正確な文書取得」と「検索結果の会話処理」が重要であると指摘している。
S2S APIを比較して分かった実務的な選び方
本記事は、主要なS2S（Speak-to-Speak）APIモデル（GPT・Gemini・Nova）を体験品質・知能性能・レイテンシ・実装面で比較し、実務的な選び方を整理している。
Agentic RAGの前に整えるべきもの：実務RAGの入口を設計するRouter RAG
記事は、Agentic RAGの検証から、後段の高度化よりも前段の問い合わせ処理が重要であることを指摘し、実務上の問題を基に質問を適切に振り分ける「Router RAG」の設計と実装の考え方を紹介しています。
PDFの図表はRAGで扱えるのか？6つの方法で検証して分かった“現実的な最適解”
本記事は、PDF内の図表をRAGで扱うための6つの手法（テキスト抽出・LLMによるOCR・マルチモーダルEmbedding等）を精度・コスト・処理時間の観点から比較検証し、実務で使える現実的な最適解を整理した。
エージェント型RAGは本当に必要なのか？ 〜RAGの社内実験と最新研究から考察
著者が2026年に注目されるエージェント型RAGについて、社内実験の比較結果と最新研究を紹介し、エンタープライズ検索に近いタスクでの検証結果と研究動向を整理した。
クロスプラットフォーム開発の現状：React NativeからFlutterへの移行理由（2025年版）
React Nativeでのデスクトップ対応の課題を経験したエンジニアが、Flutterへの移行を決断した経緯と技術的根拠を共有。クロスプラットフォーム開発の現状を考察。
Google Workspaceのセキュリティ管理を効率化！情報漏洩リスクを未然に防ぐチェックソリューションを開発
Google Workspace利用企業の設定ミスによる情報漏洩リスクに対処するため、セキュリティ管理を効率化するチェックソリューションを開発。クラウドサービスの普及に伴うセキュリティ課題を解決します。
n8nを試してみた
オープンソースのAIワークフロー自動化ツールn8nを試用。業務効率化の可能性を探り、長所・短所を評価した実践レポート。
Claude Code：ターミナルベースAIエージェントの実践活用
Anthropic社が開発したターミナルベースのAIコーディングエージェント。コマンドラインから直接利用でき、プロジェクト全体のコンテキストを理解してコード生成・リファクタリング・バグ修正を実行する。
HEROZ ASKへのo1モデル導入
OpenAIのo1モデルをHEROZ ASKに組み込み、LangChainを用いた実装時の留意点を共有。Azure OpenAI Service経由で2025年1月24日から利用可能。
LangChainのエージェント機能でMCP(Model Context Protocol)を実装・検証
Anthropic社が発表したAIアシスタントと情報源を接続するプロトコルMCPを、LangChainのエージェント機能で実装・動作検証した事例。
社内向けHEROZ ASKにSLMのPhi-3.5を導入した実装例
小規模言語モデルPhi-3.5を社内AIシステムに導入する実装手順と、Azure AI Foundryとの比較、精度・速度評価について解説。
NoSQL（mongoDB）導入ガイド
RDBに慣れたエンジニア向けに、NoSQLの利点と導入方法を解説。多様化するロールに対応し、適切な場面での利用を促進するためのガイド。
GraphRAGを試してみた
Microsoftが開発したGraphRAGは、LLMで知識グラフを生成し、複雑な文書からの質疑応答精度を向上させる技術。オープンソース化されたため、ローカル環境で試用した体験を共有。
HEROZ ASKを支えるインフラ技術（第2回）
HEROZ ASK開発チームが、Microsoft Azureを中心としたクラウドインフラの技術情報収集方法と開発環境構築について解説している。
HEROZ ASKのGPT-4o対応について
HEROZ社が提供するAIサービス「HEROZ ASK」がGPT-4oに対応し、RAG（Retrieval-Augmented Generation）機能を強化した。GPT-4oはテキスト性能や日本語RAGの精度が向上し、AIアシスタント作成に活用できる。
RAGとMulti Query Retriever：社内ナレッジ検索の精度向上における鍵
HEROZ ASK開発チームは、LLMのハルシネーション問題を解決するため、RAGとMulti Query Retrieverを組み合わせることで社内ナレッジ検索の精度向上を実現したと発表した。
HEROZ ASKを支えるインフラ技術
HEROZ ASK開発チームが、自社製品の開発で活用しているインフラ技術を紹介し、日本マイクロソフトの『Azure OpenAI Service リファレンスアーキテクチャ』への賛同パートナーとしての取り組みや『Azure AI Hub』の活用について説明している。
HEROZ ASK: HEROZが新SaaS型プロダクト開発に挑戦する理由
HEROZの開発チームが、生成AIの登場を背景に、新SaaS型プロダクト「HEROZ ASK」の新バージョンをリリースし、そのビジネス的意義を説明している。
日本語LLMの評価におけるプロンプトバージョンごとの得意不得意の調査
著者がlm-evaluation-harnessとJGLUEデータセットを使用し、FintanPromptやAlpacaPromptなど複数のプロンプトバージョンによる日本語LLMの評価結果を比較し、各プロンプトの特性を分析した。
Geminiの性能を宅建試験でGPT-4やClaude2と比較してみた
GoogleのAIモデルGeminiが、宅建試験においてGPT-4やClaude2と比較された。その結果は、特定の分野での性能差を示した。
HEROZがテックブログを開設
HEROZは、将棋AIや業界向けAIソリューションを提供するAI企業として、技術情報を共有するためにテックブログを開設した。