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こんにちは、名古屋支社の松岡です！ 本日は、先日開催された Scrum Fest Nagoya 2026 （スクフェス）に参加してきたので、そのときの様子をご紹介します。 今回が初めてのスクフェス参加...

この記事でわかること Safie AI Studio を使うと、カメラ映像から独自のAI分析アプリケーションをどれだけ手軽に作れるか 実際に構築した工場のリアルタイムモニタリングダッシュボード「Safie Factory Insight」の全体像 映像 → AI検知 → 可視化 → LLMによるインサイト生成までのアーキテクチャ ! 対象読者: 映像×AIに興味があるエンジニア、製造業DXに取り組んでいる方、Safie AI Studioで何ができるか知りたい方 ! 本記事で紹介する「Safie Fact

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Amazon LinuxでTransit Gateway Connectと接続してみた はじめに 皆さん、Transit Gateway Connectを試したことはありますか？ 仮想アプライアンスなどが必要と思って敷居を高く感じてませんか？ Amazon Linux 2023を利用してTransit Gateway Connect経由で経路広報などができます。 なんでAmazon Linuxで繋ぐの？ 事前の検証や軽い動作するためにお金がかかる仮想アプライアンスを使うのは躊躇いますよね ただでさえTGW

G-gen の菊池です。BigQuery においてクエリを保存・管理するための3つの手法（保存済みクエリ、スケジュールされたクエリ、BigQuery パイプライン）と、それぞれの特徴や確認方法について解説します。 はじめに 保存済みクエリ 概要 設定方法 保存場所 特徴・利点 スケジュールされたクエリ 概要 設定方法 保存場所 特徴・利点 BigQuery パイプライン 概要 設定方法 保存場所 特徴・利点 クエリが見つからない場合の確認フロー はじめに BigQuery では、作成した SQL クエリを

Insight Edgeのデータサイエンティストの山科です。 今回は、画像に対する異常検知結果をLLMで解釈させることに加えて、RAGを組み込むことでアクション提案まで行う手法について検証を行いましたので、その結果について記載したいと思います。 なお、本内容は先日開催された言語処理学会第32回年次大会（NLP2026）でも発表した内容となっています。 また、本研究は 以前ご紹介したLanguage-Driven XAI の続編となっており、前回の手法を発展させた内容となっています。前回記事で説明性を付与す

はじめに

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