みなさん、こんにちは。DevHRチームの長谷川(X： @hasehathy )です。 普段はエンジニア組織のXアカウント( @OnecareerDevjp )の運用や、このテックブログの運営、 EntranceBook の作成〜更新などを担当しています。 今回は、今年新卒で入社されたソフトウェアエンジニアの村松さんに入社後インタビューを行いました！

VP of AI and Data である Swami Sivasubramanian 博士が 2005 年に Amazon でインターンをしていたとき、Amazon の CTO である ワーナー ヴォゲルス 博士が最初の上司でした。19 年の時を経て、2 人は VivaTech Conference で同じステージに立ち、Amazon のイノベーションの歴史 ( Amazon Web Services (AWS) での従量制料金モデルの開拓から、「古き良き AI」を使用したカスタマーエクスペリエンスの変

はじめに terraform で Amazon EventBridge → Amazon CloudWatch Logs の構成を作るときの例を紹介します。若干詰まった部分も書いているので、参考にしていただけると幸いです。 実装例 例えば、Amazon ECSの停止理由をAmazon CloudWatch Logs に残したい場合は以下の構成になります。 Amazon ECS → Amazon EventBridge → Amazon CloudWatch Logs これをTerraformで宣言すると、

複数の拠点に工場やプラントを持つ企業では何千もあるモーターやポンプなど設備の保全タイミング管理は操業品質とコストに影響する重要な課題です。 AWS Japan ソリューションアーキテクトチームはこの課題に対するソリューションのデモを開発しました。 このブログは デモ解説の Part 2として、利用している各サービスの役割、デモ開発のための工夫と実運用へ適用するための検討点を解説します。 開発したデモのサービス構成 Part 1 で解説したデモのユーザーストーリーを決めた後、私達はデモを行うための設計を開始

みなさんこんにちは！ ワンキャリアでSREをしています、宇田川(X： @Ryoheiengineer )です！ 6月から人事異動でSREになりました。 SREとして知見を広げるために2024年6月21日と22日に開催されたAWS Summit Japanに参加してきました！ 今回は、その現地の様子を皆さんにご紹介したいと思います。

みなさん、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの小林です。 お盆の期間ですが、AWSのサービスアップデートはたくさんリリースされています。5月のゴールデンウィーク頃から書き始めたこの週刊生成AI with AWSでは、毎週発表される生成AIに関するニュースをお届けしてきました。皆さんも実感していらっしゃると思いますが、生成AIは技術の進歩がとても早い分野です。新しいモデルもどんどん出てきますし、AWSのサービス機能追加もハイペースで行われています。もしお時間が取れるようであれば、「便利に使えそう

株式会社カプコンは、近畿大学の学生を対象に、AWS のクラウドサービスを活用したゲーム開発の体験型授業を提供します ( プレスリリース )。この授業ではカプコンの自社開発ゲームエンジン「RE ENGINE」を AWS 上で利用し、ゲームの企画から実装まで一連の開発工程を実践的に学びます。産学連携によるこの取り組みを通じて、教育機関の発展と優秀な人材の育成を支援し、ゲーム業界全体の活性化につなげることを目指しています。 この記事では AWS のクラウドサービスが、体験型授業をどの様に支えているかについてご説

1. はじめに こんにちは、TuringのEnd-to-End自動運転チーム（以降E2Eチーム）で自動運転システムを開発している加藤です。本記事はE2Eチームの取り組みを知ってもらう連載企画の第四弾として、End-to-End自動運転における三次元物体検出のあり方と、三次元物体検出の代表的な手法を紹介し、Turingの開発状況についてお話します。 Turingでは2025年までに東京の複雑な道路を30分以上介入なしで運転できるようなE2E自動運転システムを開発する「Tokyo30」というプロジェクトに取り

みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクトの根本です。 今週も 週刊AWS をお届けします。 早速ですが、先日開催されたAWS Builders Online Seriesのセッションが登録なしでご覧いただけるようになりました。 https://resources.awscloud.com/aws-builders-online-series-japanese ご参加できなかった方もこれを機にぜひご活用いただけますと幸いです。 それでは、先週の主なアップデートについて振り返っていきましょう。 202

はじめに

自己紹介 執筆を担当させていただく、IIJの佐野と申します。 本工事が行われている松江データセンターパークに入社時から在籍しており、かれこれ10年目になります。 本事業に携わることとなり、現場の状況を...

こんにちは。LINEヤフーで画像処理エンジニアをしている植田です。先日2024年8月6日から9日まで熊本にて国内最大級の画像分野の学会、第27回 画像の認識・理解シンポジウム MIRU2024が開催さ...

こんにちは。生成AI関連の開発をしている図左です。社内でRAGを使った生成AIサービスを開発していますが、ロジック変更のたびに毎回人手でテストするのは現実的ではありません。今回は、この品質評価を自動化...

こんにちは、ZOZOTOWN開発本部でZOZOTOWN iOSの開発を担当している らぷらぷ です。 2024年8月現在、ZOZOTOWN iOSチームは正社員と業務委託の方をあわせて全14人で構成されてます。 組織上、ZOZOTOWNのiOSチームは開発1部と開発2部の2チームに分かれています。しかし、リリースバージョンの計画・開発フロー・技術課題・その他チームに関わる課題意識はiOSチームメンバー全員で共有しながら改善を進めています。 そのような共有・議論がここ数ヶ月、週次イベントとして固定化してきた

マルチモーダルAI【ビジネス成長のためのAI用語】 公開2024.6.11　更新2024.8.19 株式会社Laboro.AI　リードマーケター　熊谷勇一 マルチモーダルAIとは、テキスト、音声、画像、動画などの異なるモダリティー（データ形式）を組み合わせたり関連付けたりして、それらの複合的な情報を一つのネットワークで学習・推論・処理をするAIのことです。対義語はシングルモーダルAI、つまりテキストや音声など単一のデータ形式のみを扱うAIです。 シングルモーダルAIとマルチモーダルAIを比較すると、前者は