1. はじめに こんにちは。チューリングのDriving Software チームで車両制御の開発をしている相澤です。チューリングではTokyo30に向けて、E2E自動運転チームが車両の経路を直接出力するAIモデル(TD-1)を開発しています。一方で、実際にその経路に沿って車を動かす制御部分は、私たちDriving Software チームが開発しており、本記事では、その制御の概要と直面している課題についてご紹介します。 2. MPV制御に立ちはだかる壁とは？ 自動運転技術は近年、目覚ましい進歩を遂げてい

もっと柔軟にintdashを活用したいみなさん、 こんにちは。ソリューションアーキテクトの伊勢です。 近年、お客様やパートナー様が自らカスタム機能を実装する場面が増えています。 intdashではサーバーAPIにアクセスするためのSDKを提供しています。 構成を刷新したintdash SDKが2024年6月バージョンより正式リリースとなりました。 1 SDKは非常に幅広い使い方が可能です。 入門シリーズとして実践的な内容に落とし込んで解説していきます。 はじめに intdash APIとは intdash

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。 11 月 15 日に、「生成AI Frontier Meet Up」というイベントを開催しました。このイベントは「AWSジャパン生成AI実用化推進プログラム」の一環として開催したもので、様々な課題を独自のモデル開発によって解決しようとするお客様、公開モデルを利用することで解決しようとするお客様の両方に登壇をいただき、取り組みの概要や現在のチャレンジについて共有をいただきました。また、このイベントには経済産業省が展開するGENIAC(Ge

はじめに スピーカー紹介 「計算されたリスク」とは何か？ リスクを取る前に価値を見極める 「計算されたリスク」を取るためのフレームワーク 1. Think Bigger! まず行動を起こすことが重要、無行動こそ最大のリスク リスクを取る際は「何がうまくいくか」に焦点を当て、それを最大化する方法を考える 2. De-risk リスクの影響を軽減する手法を取り入れる 冗長性を活用する 3. Be Wrong, a Lot 「Ready, Fire, Aim」の精神 失敗を受け入れ、学びを得る まとめ 感想 参

みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクトの杉山です。今週も 週刊AWS をお届けします。 AWS re:Invent 2024 が近づくにつれて、注目の大型アップデートが続々と発表されています。同時に、実用的な機能追加やサービス改善も数多く行われています。今回は数が多いため、各アップデートについて要点を絞って簡潔に紹介させていただきます。また、生成 AI に関するアップデートは、基本的には 週刊生成AI with AWS で取り上げていますので、こちらもご覧ください。本番の re:Invent で

前回に引き続き、対応内容のご紹介です。具体的には、状態管理ライブラリをVuexからPiniaに変更し、ビルドツールをWebpackとVue CLIからViteに移行した際の対応内容や問題点、対処方法について詳述しています。

AWS re:Invent 2024 が間近に迫っています。 Amazon Connect チームは 12月2日から6日までラスベガスで世界中のお客様をお迎えできることを楽しみにしています。AWS や他のお客様からの話を聞いたり、刺激的なブレイクアウトセッション、チョークトーク、ビルダーズセッション、ワークショップに参加して実践的な学びを得ることができます。コンタクトセンターとカスタマーエクスペリエンス戦略をどのように変革できるかの参考にしていただくため、 アジェンダを作成するためのガイド をご用意しまし

本記事は、AWSのAurora MySQLの3.08.0(MySQL8.0.39互換)がリリースされ ...

はじめに こんにちは。 クラウドエースの中野(大)と申します。 今回は以前執筆した記事 Google CloudのSLAについて表でまとめてみたの 2024 年 11 月時点での更新版となります。 この記事の位置付け 昨年、同様の記事をリリースした際に社内でも評判が良かったため、社外の Google Cloud エンジニアや Google Cloud を利用したいと考えている方々にも一定の需要があると考え、今年も執筆しました。 確認方法 昨年と同様、Google Cloud の公式サイトの Google

カスタマーサクセス部の山﨑です。 AWS環境で多数のリソースを管理していると、目的のリソースを見つけるのに時間がかかったり、タグ付けが統一されておらず管理が煩雑になったりすることはありませんか？そんな課題を解決するのが、AWS Resource Explorerです。 本記事では、AWS Resource Explorerの基本的な使い方をご紹介します。 1. AWS Resource Explorerとは 1.1 サービス概要 AWS Resource Explorerは、AWS環境内のリソースを簡単か

LINEヤフー株式会社では、技術に関するイベントや勉強会の主催・協賛などを行っています。最新情報は各リンク先でご確認ください。タイミングによっては、申し込み開始前や既に満席となっていることがあります。...

データ駆動型の意思決定が重要視される現代のビジネス環境において、プロダクト開発におけるデータ活用は不可欠です。 この記事では、開発中の新サービス COTOHA Insight Detector（仮称。以下、CID）でのデータ活用を通じて得られた知見と、データ活用の重要性について紹介します。 はじめに なぜデータ活用が大切か プロジェクトのゴールとチームの課題 プロジェクトの実施内容 ゴール設定 ヒアリングシート CJM作成 データ取得、分析環境の準備 仮説作成 検証 分析の課題 プロジェクトの振り返りと今

この記事はなに？ TypeScriptのライブラリの1つである Effect の導入してみて得られた知見と所感をもとに、 Effect の概要に関して内容をまとめたものです。 実際に導入を進めるにあたり公式ドキュメントを参照しましたが、既存の Result 型と思想が異なる部分があり、すんなり理解できなかった箇所がありました…。他の Result 型と比較して、何が異なるのか / なぜ異なるのか / 何を解決しようとしているのか を自身の所感も添えてまとめています。 今後 Effect の導入を考えている

高エネルギー加速器研究機構（以下、KEK）は、クライオ電子顕微鏡(Cryo-EM)の単粒子解析法に関わるコンピューティング環境の最適化の研究をAWSを利用して実施されています。今回この取り組みが英国科学誌 Nature の姉妹紙である Communications Biology に論文として掲載されました。これに関連する KEK プレスリリースは こちら となります。KEK と AWS は研究DX加速のため連携強化を 2022年に発表 しており、今回の論文掲載はその成果の一つとなります。この論文では、G

本稿は、2024 年 6 月 14 日に公開された “ Improve your industrial operations with cloud-based SCADA systems ” を翻訳したものです。 導入 現代の産業現場では、毎分数千から数百万のデータポイントが生成されるのが一般的です。産業分野やエネルギー分野で IIoT (Industrial Internet of Things) の利用が増加するにつれ、生成されるデータ量はさらに増加すると予想されています。 エネルギーおよび公共事業分