こんにちは。CTO室データソリューションチームの開です。 この記事は「 エンジニア達の人生を変えた一冊 」として、弊社エンジニア達の人生を変えた本を紹介していきます。エンジニアとしてのキャリアや技術的な視点に大きな影響を与えた一冊とは？それぞれの思い入れのある本から、技術への向き合い方や成長の軌跡が垣間見えるかもしれません。 今回は私・開と、松村さん、田頭さんの3名のエンジニアが、人生を変えた一冊を紹介します。 まず私から、データエンジニアとしてのアイデンティティを確立させた一冊を紹介させていただきます。

はじめに こんにちは、医療プラットフォーム本部データ戦略グループの安東です。 以前、私たちは「 データ戦略グループにおけるcontext engineeringの取り組み 」という記事で、LLMに適切なコンテキストを提供することで分析精度を向上させるContext Engineeringの実践について紹介しました。 本記事は、その取り組みをさらに一歩進め、 ビジネスユーザーが日常的に使える分析AIエージェントとして社内リリースした事例 を紹介します。 組織拡大に伴うデータ分析ニーズ増加とアナリスト不足とい

本記事は、2025 年 10 ⽉ 9 ⽇に公開された Automate governance of Amazon Quick Suite features using custom permissions を翻訳したもの です。翻訳は Public Sector PSA の西川継延が担当しました。 Amazon QuickSight は、2025 年 10 月 9 日に Amazon Quick Suite へと進化し、単一の BI 製品から、ビジネスインサイト、リサーチ、自動化のための AI エージェン

 

生成AIの向かう先 2025年10月時点での生成AI活用はまず生産性の向上、つまり人間が行う業務の代わりをさらに効率化していくことに主眼が置かれています。しかしながら生成AIの価値はそれだけにとどまらず、今後は人間の置き換え以上のビジネス効果をもたらすことが期待されます。一般業務の改善の次に来るのは特定の業務や業界に特化したソリューションであると言われています。実際Gartner*は、2027年までに生成AI モデルの半数以上がドメイン固有(特定の産業または業務機能に特化)となると予測しています。これは2

導入 初めまして。Insight Edgeで企業のDX・AI活用をご支援しているセールスコンサルタントです。 これまで様々な大企業の全社横断的なプロジェクトに携わってきましたが、 DXがうまくいかない企業に共通する、いくつかの「つまずきの要素」があることに気づきました。 「外部の経験豊富なベンダーに頼んだのだから、うまくやってくれるだろう」 そう考えてDXをスタートされるかもしれません。 優秀なコンサルタントやベンダーを雇えば、DXは成功するのでしょうか？ 答えは「No」です。 私たちの役割は、あくまで皆

本ブログは 株式会社クリエイティブ・ウェブ様 と アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 が共同で執筆いたしました。 みなさん、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの齋藤です。 最近、多くのお客様から「コールセンター業務の効率化」や「問い合わせ対応の品質向上」についてのご相談をいただく機会が増えています。特に、生成 AI を活用した業務改善への関心が高まっており、実際の導入事例を求める声を多く耳にします。 その一方で、「生成 AI をコールセンター業務にどう活用すればいいのかわからない」「

はじめに データマネジメントPF統括部の平尾です。 10/2にDatabricks GenieのThinking steps in responses機能がリリースされたため、実際に検証しながら、GenieがどのようにHuman-in-the-loop（HITL）を実現しているのかを整理しました。 Human-in-the-loop Human-in-the-loop（HITL） とは、人間がAIの判断過程に介入し、修正・確認を行う仕組みです。完全自動化されたAI処理の中に人間の判断を取り入れることで、結

はじめに はじめまして。NTTデータでデータサイエンティストをしております @shosuke_kondo です。 本記事では、DataRobotで手軽に未来を予測し、Tableauで予測結果を速く簡単に視覚的な形でデータ分析した「携帯キャリアの解約予測に基づくLTV（ライフタイムバリュー）算出による優良顧客分析」の仮想事例をご紹介します。 DataRobotとは DataRobot社は、人工知能（AI）に対するユニークなコラボレーション型のアプローチであるバリュー・ドリブン AIのリーダーです。 http

はじめに はじめまして。NTTデータでデータサイエンティストをしております @shosuke_kondo です。 本記事では、DataRobotで手軽に未来を予測し、Tableauで予測結果を速く簡単に視覚的な形でデータ分析した「携帯キャリアの解約予測に基づくLTV（ライフタイムバリュー）算出による優良顧客分析」の仮想事例をご紹介します。 DataRobotとは DataRobot社は、人工知能（AI）に対するユニークなコラボレーション型のアプローチであるバリュー・ドリブン AIのリーダーです。 http

はじめに こんにちは。全社データ技術局データインテグレーションチームに所属している與田龍人です。 S ...

サーバーワークスの村上です。 このブログでは Amazon Quick Suite を使い、Kaggleの小売データセットを題材に、簡単な顧客離反（Churn）分析をやってみます（推論ではなくデータ分析）。 概要 Amazon Quick Suiteについて 使用するデータセットについて シナリオ（Scenarios）機能を利用した分析 Quick Reserch SaaS系のAIソリューションとの違い BIツールである点 料金体系やガバナンス面 概要 今回試したことを簡単にまとめます。 シナリオ（Sce

みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクトの戸塚です。今週も 週刊AWS をお届けします。 AWS Bedrock AgentCore の一般提供開始を受け、私たちリテールチームは、店舗への導入ですぐに価値を発揮できるソリューションとして、マルチ AI エージェントによる販売支援を提案しています。実際に実機のデジタルサイネージを用いたデモをイベントなどで展示し、その内容をブログにまとめました。ぜひこちらもご覧ください。 マルチ AI エージェントが創る新しい店舗体験 〜Amazon Bedrock

本記事は、2025 年 10 月 7 日に公開された Best practices for migrating from Apache Airflow 2.x to Apache Airflow 3.x on Amazon MWAA を翻訳したものです。翻訳はクラウドサポートエンジニアの山本が担当しました。 Amazon MWAA の Apache Airflow 3.x では、セキュリティと分離性を強化する API ベースのタスク実行など、アーキテクチャの改善が導入されています。その他の主要なアップデー

本記事は、2025/10/1 に公開された Introducing Apache Airflow 3 on Amazon MWAA: New features and capabilities を翻訳したものです。翻訳はプロフェッショナルサービスの佐藤が担当しました。 本日、Amazon Web Services (AWS) は、 Amazon Managed Workflows for Apache Airflow (Amazon MWAA) における Apache Airflow 3 の一般提供開始を