コミューン株式会社でデータチームのアクティングマネージャーをしている前側（まえかわ）と申します。2023年6月よりコミューンにJOINしました。X(旧Twitter)ではウィルという名前で活動しております。 はじめに コミューンはオンラインコミュニティの企画・構築・運用を一気通貫でサポートするコミュニティプラットフォームのcommmuneというSaaSツールを提供しております。 SaaSスタートアップのデータ組織運営は泥臭く、データ基盤の整備に着手するのに時間がかかったり、高度な分析に着手できないまま進ん

コミューン株式会社でデータチームのアクティングマネージャーをしている前側（まえかわ）と申します。2023年6月よりコミューンにJOINしました。X(旧Twitter)ではウィルという名前で活動しております。 はじめに コミューンはオンラインコミュニティの企画・構築・運用を一気通貫でサポートするコミュニティプラットフォームのcommmuneというSaaSツールを提供しております。 SaaSスタートアップのデータ組織運営は泥臭く、データ基盤の整備に着手するのに時間がかかったり、高度な分析に着手できないまま進ん

拡張現実（AR）アプリケーションは、3D 機械設計や、3D デジタルツインモデルによる機器の修理補助や、医療手術の新人教育のアプリケーションに 3D の身体画像を使用し、学習効率を上げることに活用されています。こういったアプリケーション群には、リアルタイムでの 3D オブジェクトのレンダリングが必要になります。タイトルにあるリモートレンダリングとは、AR ヘッドセットの動作に応じてサーバー側で 3D コンテンツの操作を行い、レンダリングされたオブジェクトを即時にヘッドセットにストリーミングする技術です。リ

10月4日、組織内のデータプロデューサーとコンシューマーの間でデータをカタログ化、検出、分析、共有、管理するための新しいデータ管理サービスである Amazon DataZone の一般提供の開始を発表しました。 AWS re:Invent 2022 では Amazon DataZone についての 事前発表 を行い、2023 年 3 月には パブリックプレビューをリリース しました。 前回の re:Invent の基調講演で、AWS の Databases, Analytics, and Machine

はじめに

はじめに Turing株式会社でVehicleチームエンジニアを務めている山口恭史です。 Turingは自動運転車を量産するメーカーになることを目指し、2025年に100台の車の販売・2030年には10,000台の車の量産・販売を目標に開発を進めています。私たちTuringは単に自動車を作って販売することは目標に掲げておらず、Turing独自の哲学を持った自動車を作り上げることを目指しています。自動車の内外装（インテリア・エクステリア）のデザイン・IVIシステムやHMIシステムを通したユーザ体験・そして自

9月25日週、私は AWS Summit Johannesburg に参加しました。これは 2019 年以来、自分の出身国、そして出身都市で開催される初めてのサミットだったので、参加する機会を得られたことは非常に特別なことでした。とても多くのお客様にお会いすることができ、AWS 上でどのように構築しているのかをお伺いできて光栄でした。 さて、AWS の最新情報を見てみましょう。知っておくべきいくつかのお知らせと今後のイベントをまとめました。それでは、始めましょう! 9月25日週のリリース Amazon B

はじめまして。株式会社エブリーの開発本部のデータ&AIチームでデータサイエンティストをしている古濵です。 最近話題のOpen Interpreterについて、実装の中身を追ったので簡単な解説と所感についてまとめました。 Open Interpreter Open Interpreterとは、LLMに指示を出し、ローカル環境でコードを実行するツールです。 公式のREADME によると、ChatGPTの機能として使えたOpenAI Code Interpreterとは異なり、Open Interpre

9月28日、 Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK) の新機能を発表しました。この機能を使用することで、 Apache Kafka クラスターから Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) にデータを継続的にロードできるようになります。抽出、変換、ロード (ETL) サービスである Amazon Kinesis Data Firehose を利用して、Kafka トピックからデータを読み取り、レ

はじめに

Amazon Web Services (AWS) は、デジタルネイティブな食品飲料ブランドから大手ファッション、アパレル企業まで、世界中で多数の消費財（Consumer Packaged Goods; CPG）企業のお客様を支援しています。消費財企業にとって、データの統合と分析は長年にわたり投資の最優先事項となっています。柔軟で俊敏、そしてスケーラブルなクラウドプラットフォーム、またオンプレミス環境には存在しなかったような新しい分析基盤の利用の拡がりによって、この傾向は加速の傾向にあります。 データ分析

本連載では、ブロックチェーンの基本的な仕組みを解説しながら、オンチェーンデータを分析するための基本的な手法について、全8回で紹介します。 第6回の今回は、引き続きオンチェーンデータのオンライン分析サービスのDune（ https://dune.com/ ）を用いて、Ethereumを対象としたデータ分析の演習を始めていきます。 Raw Blockchain Dataの確認 Duneの提供するデータテーブルには、第5回の記事でもご紹介した通り、Decoded projectsやSpellsなどの分析のために

この記事では、2023年度現場受け入れ型インターンシップの活動内容をご紹介します。現場受け入れ型インターンシップを通して得られた学びを参考情報として共有します。 目次 目次 はじめに 参加に至った経緯 受け入れ先について インターンシップで取り組んだこと オンボーディング エラーハンドリングの追加 E2Eテストのデプロイ JavaScript用SDKに対する機能追加 感想 おわりに トレーナーからのコメント 参考文献 はじめに こんにちは、インターンシップに参加した 鈴木 誉写 です。大学院ではオーバーレ

昨年（2022年7月）より提供を開始しているCatoクラウドのFAQサイトについて話をします。 FAQサイト よくあるご質問 | Cato Cloud ケイトクラウド - SCSK Cato SASE Cloud Platform. powered by SCSK cato-scsk.dga.jp CatoクラウドのFAQサイトは、日々多くの方にアクセスいただいております。 （ 1日あたり平均700～800PV 　※2023年10月時点） ただし、Webアクセス元は、お客様というよりも Catoクラウドの

2023年9月25日、和田卓人さん（t-wadaさん）をお招きし社内講演会を開催しました。 和田 卓人さん / プログラマー、テスト駆動開発者 学生時代にソフトウェア工学を学び、オブジェクト指向分析/設計に傾倒。執筆活動や講演、ハンズオンイベントなどを通じてテスト駆動開発を広めようと努力している。 『プログラマが知るべき97のこと』（オライリージャパン、2010）監修。『SQLアンチパターン』（オライリージャパン、2013）監訳。『テスト駆動開発』（オーム社、2017）翻訳。『事業をエンジニアリングする技