この投稿は東日本旅客鉄道株式会社(以下、JR東日本)、 Deutsche Bahn AG（以下、ドイツ鉄道）、DB Systel GmbH、株式会社JR東日本情報システム（以下、 JEIS ）が、車両外観検査で撮影された画像の AI 活用に取り組む事例について寄稿いただいたものです。 JR東日本とドイツ鉄道は、 1992 年から技術分野における交流を続けている。本稿では、両社の技術交流における生成 AI の利活用事例について紹介する。両社は、労働力不足の軽減、検査時間の短縮、検査支援を目的にコンピュータビ

こんにちは。イノベーションセンター Generative AI チームの安川です。今回はrokadocのパブリックベータ版（ https://rokadoc.ntt.com/ ）が公開されたため、その紹介と解説をします。 本記事では「ドキュメント変換技術」であるrokadocの概要を説明した上で、実際の使い方や結果を紹介します。 使い方の部分では、WebUIを用いて簡便にドキュメント解析を行う方法や、解析結果が実際にRAG（Retrieval-Augmented generation、検索拡張生成）で有用

こんにちは、イノベーションセンターの加藤です。この記事では、大規模言語モデル(LLM)にJSONやソースコードを正しく出力させるための生成手法であるStructured Generationについて紹介します。 Structured Generationとは パーサーを用いた制約手法 正則言語とは 正則言語のStructured Generation 文脈自由言語とは 字句解析について 正則言語+文脈自由言語のStructured Generation まとめ Structured Generationと

はじめに こんにちは。計測プラットフォーム開発本部で研究開発をしている 皆川 です。2024年の10月にスイスで2日間に渡って開催された3DBODY.TECHに、同部署でプロジェクトマネジメントをしている嶺村と二人で参加しました。カンファレンスの開催から少し時間が経ってしまいましたが、参加レポートをお届けします。 目次 はじめに 目次 3DBODY.TECHとは？ 日本からルガーノへの行き方 ルガーノという街 ZOZOとの関わり カンファレンスの特色 新しいレビュー方式 特に印象に残った発表 “Advan

C++標準ライブラリのlower_boundとupper_bound関数、およびsetやmultisetのメンバー関数についての説明です。これらの関数はソートされた範囲で二分探索を行い、指定された条件を満たすイテレータを取得します。メンバー関数の方が効率的な理由も解説しています。

はじめに こんにちは、WEARバックエンド部バックエンドブロックの伊藤です。普段は弊社サービスである WEAR のバックエンド開発・保守を担当しています。 WEARでは、天気予報データを活用してその日の天気に合わせたコーディネートを提案する「コーデ予報」機能を提供しています。リリース当初はコーデ予報の地域を一覧から選んで設定する必要がありましたが、2025年1月にユーザーの位置情報をもとにコーデ予報の地点を自動設定する機能をリリースしました。 本記事では、ユーザーの現在地から最寄りのコーデ予報地点を取得す

SKYDIV Desktop Clientのパフォーマンス確認機能において、折れ線グラフの特徴を損なわずにデータを簡略化する方法について説明しています。特に、Largest Triangle Three Bucketsアルゴリズムを用いたダウンサンプリング手法を紹介し、その利点とデメリットについて解説しています。

はじめに こんにちは！早稲田大学大学院創造理工学研究科 修士1年の櫻井洸介です。私はCA Tech ...

組合せ最適化、生産性を向上させる事例6本を解説 2025.2.28 株式会社Laboro.AI　リードマーケター　熊谷勇一 執行役員 マーケティング部長　和田 崇 概　要 ビジネスの現場では、限られた資源を最大限に活用する方法、つまり戦略を考え抜いて実行し、効率を向上させることが求められます。その鍵となるのが「組合せ最適化」です。膨大な選択肢の中から最適な解を導き出すこの技術は、物流や製造などさまざまな業界でシフト管理や設備運用など幅広く活用されています。そして現在ではAI活用を見据えるのが半ば当然となっ

異常検知とは？　関連する機械学習手法や導入のメリットも解説 2025.2.28 株式会社Laboro.AI　リードマーケター　熊谷勇一 執行役員　マーケティング部長　和田崇 概　要 異常検知とは、通常とは異なるデータの振る舞いや異常なパターンを自動的に検出し、問題の早期発見や業務の最適化を支援する技術です。機械学習の発展により、これまで人の判断に頼っていた異常検知が、より高度で精度の高いものへと進化しました。異常検知の基本概念をはじめ、主要な手法や機械学習の活用、導入のメリットや注意点などを詳しく解説しま

正解のない課題にこそ生きる「強化学習」の基本 2023.4.7公開　2025.2.27更新 株式会社Laboro.AI　リードマーケター　熊谷勇一 執行役員　マーケティング部長　和田崇 概　要 AIは学習によって精度が左右されるため、取り組むべき課題に最適な学習方法を選ぶことは非常に重要です。学習方法の一つである「強化学習」について、特徴や代表的なアルゴリズム、教師あり・なし学習との違い、進化の過程、導入のメリットや課題、活用事例を解説します。 目　次 ・ 強化学習とは ・ 強化学習の要素や基本用語 　・

画像認識AIの世界。その仕組みと活用事例 2021.3.12公開　2025.2.26更新 株式会社Laboro.AI　執行役員　マーケティング部長　和田崇 リードマーケター　熊谷勇一 概　要 人間の知能を模した機能をもって高度なコンピュータ処理を行う技術、AI。AIはさまざまな領域で活用が進められており、特に進歩が著しい技術が機械学習と呼ばれる技術領域であり、その中でもビジネス活用が積極的に進んでいるのが画像認識の分野です。機械学習による画像認識の仕組みや活用事例などについて解説します。 目　次 ・ 画像

はじめに こんにちは、立命館大学理工学部機械工学科の岡田拓真と申します。 2023年度に未踏IT人材発掘・育成事業として「乳化量最大化を目指したエスプレッソ抽出制御システムの開発」というテーマで採択され、エスプレッソマシ […]

こんにちは! Insight Edge分析チームの梶原(悠)です。 最近ひょんな経緯で量子計算用のQmodという言語のフィジビリ兼ゆる勉強会に顔を出しています。 Qmod言語 1 はclassiq社という量子ベンチャーが提供している 無償 有償ツール※で、簡便に量子アルゴリズムを実装できる高水準言語をうたっています。 私は量子計算について何も知らない素人ですが、基本的なpythonと線形代数の知識があれば使えるとのことで、量子畑の人たちにあれこれ教えていただきながら、すこし触ってみました。 量子計算に興味

1. 企業におけるテキストデータの活用 企業が日々蓄積するデータの多くは、数値データだけでなく、メール、営業日報、コールセンターの記録、社内文書などのテキストデータが含まれます。。これらのデータは非構造化データと呼ばれ、構造が無いために分析しづらい一方で業務改善や意思決定に役立つ隠れたインサイトが含まれている可能性が高いです。。従来では、テキストマイニングツールを活用し、自然言語処理（NLP）技術によってテキストデータを解析する方法が採用されていましたが、以前のNLP技術を活用したテキストマイニングは主に