こんにちは！データサイエンティストの白井です。 今日は、私が第35回人工知能学会金融情報学研究会(SIG-FIN)で発表した LLMs による利益予測の分析とアウトオブサンプル評価 について紹介します。 本記事は、 Insight Edge Advent Calendar 2025 の9日目の記事となっております。 また Advent Calendarの7日目 には、35回SIG-FINの包括的なレポート記事もありますので、ご興味があれば覗いてみてください！ はじめに EDINETについて 有価証券報告書

はじめに こんにちは、GenAI Enablementチームです。 この記事はファインディエンジニア #3 Advent Calendar 2025の9日目の記事です。 今年1月に「GenAI Enablementチーム」を立ち上げてから現在までの約1年間における活動を総括します。 チーム組成から今日に至るまで、どのような課題に直面し、それらをどう解決して成果に繋げてきたのか。その過程で得られた「理想と現実」のギャップや、具体的な成果・反省点について詳述します。 今後、自社でのGenAI活用推進を担う方々

本記事は【 Advent Calendar 2025 】の8日目の記事です。 ITD 1-2 開発課のO・Aです。最近は流行りの3周遅れくらいで麻辣湯にハマっているのと、データベース周りに興味があります。 今月11月4日に、 国土交通省が無償でMCP serverを公開 したことが話題（たぶん）になっていて気になったので、触ってみました。 MCPとは 「MCP」（Model Context Protocol）は、大規模言語モデル（LLM）などを使ったAIアプリケーションと、外部のツールやデータとの連携を標

はじめに この記事は BASE アドベントカレンダー8日目の記事です。 devblog.thebase.in ネットショップ作成サービス BASE のプロダクト開発チームでエンジニアリングマネージャー（EM）をしている髙嶋です。 「開発生産性」という言葉は、一見共通言語のようで非常にブレやすく、定義も難しいものです。その辺については、昨年のアドベントカレンダーの記事で弊社開発担当役員の藤川も触れています。 devblog.thebase.in 今年はその開発生産性というビッグワードにいきなりフォーカスする

人工知能（ AI ）を活用したショッピングエージェントが目新しいものから必需品へと進化する中、消費者の商品発見と購入方法を根本的に変革することが期待されています。これらのインテリジェントなデジタルアシスタントは、近い将来、複数のマーケットプレイスを同時にナビゲートし、価格、品質、在庫状況、消費者の好みなどの複雑な基準に基づいて瞬時に購入決定を下せるようになるでしょう。小売企業にとって、この変化は存亡に関わる課題であると同時に、前例のない機会でもあります。 この変化の初期事例はすでに定着しています。この変化

小売・消費財業界は、人工知能とエージェント技術によって推進される変革を経験しており、これらの技術は企業の運営方法と顧客との関わり方を根本的に再構築しています。2026年に向けて、小売・消費財企業は前例のない投資レベルで AI 駆動ソリューションを優先的に取り組んでいます。調査対象の小売業者の 80% が人工知能と生成 AI の両方への資金提供を増やす計画を立てており、平均投資増加率は 36-38% となっています。 この AI 導入の急増により、小売業者は取引業務を超えて、統合されたリテールコマース戦略の

はじめに こんにちは、MEKIKI X AIハッカソンもぐもぐ勉強会 Advent Calendar 2025の8日目を担当する株式会社NTTデータグループ 技術革新統括本部 AI技術部の佐藤と申します。 2025年11月17日に、ChatGPTの社内活用を推進する取り組みの一環として、 第1回ChatGPTハッカソンを豊洲センタービル（本社ビル）で開催しました！ テーマは「ChatGPTを活用した業務効率化・生産性向上」 と題しまして、 当日は、各部門から計11チームが参加し、参加チームの皆さまには、

本記事は、Luup Advent Calendar 2025の8日目の記事になります。 こんにちは、Operation開発チームでバックエンドを担当している大瀧です。 今回は、複数ブランチでの並行開発を効率化するCLIツール「git-worktree-runner（gtr）」についてご紹介します。 ローカルでのコードレビューや、機能開発の合間にhotfixの対応をしたり...。日々の開発で頻繁にブランチを切り替える場面は多いと思います。その度にgit stashで作業を退避して、後でgit stash p

はじめに 本日、Snowflake Intelligence がついに GAとなりました。 これを記念して、改めてこの新機能の魅力を皆さんにご紹介したいと思います。 Snowflake Intelligenceはプレビュー期間中からすでに多くの注目を集めており、ブログ記事やお客様からのお問い合わせを通じて、その関心と期待の大きさを強く感じています。 私自身もこれまでに、Snowflakeの新機能をいくつか検証してきましたが、その中でも印象に残っているのがCortex Agentsの検証です。Cortex

この記事は、「Snowflakers Advent Calendar 第8日目」です。 本日（2025年12月8日）に、Snowflake IntelligenceがGAになったことを記念して、改めて、Snowflake Intelligenceや周囲の技術トレンドや我々の提供価値について考えてみました。 Snowflake 新機能の変遷 我々のチームでは、Snowflakeの多くの機能を評価・検証・導入を様々なお客様にしてきました。もともと、Snowflakeは、従来のデータウェアハウスの課題を解決する

こんにちは、SCSK斉藤です🐧 2025年11月にSnowflake Intelligenceがついに一般提供(GA)になりました。こちらは生成AIを利用して自然言語によるデータ検索や要約を可能にしてくれるインテリジェンスエージェントサービスです。 前回のブログでは、Snowflake Intelligenceの概要とセットアップ方法について弊社松岡より紹介しました。今回はその続きとして、実際にSnowflake Intelligenceを利用する為の過程・SCSKならではの支援について案内します！ Sn

2025 年 12 月 3 日、 Amazon SageMaker HyperPod における 2 つの新しい AI モデル訓練機能を発表しました：チェックポイントレス訓練は、ピアツーピアの状態回復を可能にすることで従来のチェックポイントベースのリカバリーの必要性を軽減するアプローチであり、エラスティック訓練は、リソースの可用性に基づいて AI ワークロードを自動的にスケールさせることを可能にします。 チェックポイントなしのトレーニング – チェックポイントなしのトレーニングは、障害が発生してもトレーニン

こんにちは、AIチームの大竹です。 この記事は AI Shift Advent Calendar 2025の8日目の記事です。 2024年10月、OpenAIが発表した Realtime API は、音声入出力をリアルタイムで処理できるAPIとして大きな注目を集めました。音声から音声への一気通貫した処理（Speech-to-Speech）が可能になることで、ボイスボットや音声対話AIアシスタントの可能性が一気に広がったのは記憶に新しいところです。 さて、このRealtime APIですが、 OpenAIは

AI時代におけるエンジニアの価値とは？ こんにちは、大塚 泰成と申します。 ココナラのサーバーサイドエンジニアとして色んなプロジェクトに携わってます。 この記事は 株式会社ココナラ Advent Calendar 2025 8日目の記事です。 はじめに (※注意) AI時代におけるエンジニアの価値は以下のようなものであると聞いたことがあります。 抽象的な課題に対しての設計力 事象の定義やビジネスサイドと技術の橋渡し 生成されたコードのレビューを行える能力 もちろんこういった議論も重要ですが、これらは遠から

G-gen の杉村です。BigQuery の 自動エンベディング生成 機能の概要と、簡単な検証結果を紹介します。自動エンベディング生成を使うと、テーブルの特定列のデータが挿入されたり更新されたりしたときに、自動的にエンベディングが生成され、セマンティック検索や RAG に利用することができます。 はじめに BigQuery の自動エンベディング生成とは 料金 制限事項 接続の作成と設定 接続とは 接続の新規作成 サービスアカウントへの権限付与 テーブルの作成 レコードの挿入 エンベディング生成状況の追跡