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データ分析」に関連する技術ブログ

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計測中の通話記録を残したいみなさん、 収集した音声データを分析したいみなさん、 こんにちは、ソリューションアーキテクトの伊勢です。 運行管理など発話によるコミュニケーションが必要な場面があります。 今回は運行モビリティデータとあわせて音声を収集できるアプリをご紹介します。 はじめに 音声通話アプリ(開発中) やってみた アプリ利用 いい点 改善点 ChatGPT解析 CSVダウンロード データ分析 おわりに はじめに 音声通話アプリ(開発中) iPhoneアプリ Speak Cast(仮) は音声データを
本稿は、株式会社日本取引所グループ(以下「JPX」)傘下の株式会社東京証券取引所(以下「東証」)による「膨大な取引データの処理 – AWS 活用で実現した次世代データ分析基盤」について、インフラ開発をリードされた齋藤 尚樹様に寄稿いただきました。 イントロダクション 東証は、株式売買システム arrowhead4.0 の稼働に伴い、膨大な注文や約定等の取引データに係るトランザクションを効率的に蓄積・分析するための新しいデータ分析基盤を構築しました。 arrowhead は、東証及び富士通が開発してきた世界
この シリーズのパート1 では、Amazon Q BusinessとAmazon Bedrockの力を組み合わせて、SAP Early Watch Reportsから実用的なインサイトを得る方法、およびBusiness Data Automationを使用したIntelligent Document ProcessingをSAPシステムの請求書データ処理に使用する方法を検討しました。この投稿では、Amazon Bedrock Knowledge Bases for Structured Dataを使用して
「データ活用を推進できる人材が不足している」「せっかく人材を採用してもすぐに辞めてしまう」──。 DX推進において、多くの企業が「デジタル人材不足」を最大の課題として挙げます。しかし、その本質的な原因は市場の人材枯渇だけにあるのでしょうか。 dotDataでは以前、 データ活用推進のための人材と組織変革 において、データドリブンな文化を醸成するためには、経営トップのコミットメントと全社的な意識改革が必要であると述べました。この「文化」という土壌の上に、適切な「組織構造」という器があって初めて、デジタル人材
こんにちは。SCSKの井上です。 New Relicで柔軟にデータを分析したいけれど、分析方法に迷う方も多いのではないでしょうか。本記事では、New Relicで収集したデータの分析手法を解説します。 はじめに New Relicでデータを収集後、データを分析しなければ価値を最大限に発揮ができません。New Relicには NRQL(New Relic Query Language:通称ヌルクル)と呼ばれるデータ検索するためのNew Relic独自の言語 があります。「独自言語を学ぶのは大変そう…」と思う
みなさんこんにちは!ワンキャリアのデータエンジニアチームの塚田(Github: carbscountry )です。 私は、今業務でデータ分析基盤の管理を行っています。 その関係で、 現在分析基盤ツールとして注目されているDatabricksに興味があり、先日Databricks主催の「DATA + AI WORLD TOUR」というイベントに参加してきました!
本記事は 2025 年 12 月 19 日に公開された Deploying Small Language Models at Scale with AWS IoT Greengrass and Strands Agents を翻訳したものです。翻訳はソリューションアーキテクトの中西貴大が担当しました。 はじめに 現代の製造業は、ますます複雑な課題に直面しています。セキュリティとパフォーマンスの基準を維持しながら、リアルタイムの運用データに応答するインテリジェントな意思決定システムの実装する、という課題です
こんにちは、プロダクト部 部長の稲垣です。(自己紹介やこれまでのキャリアについて↓をご覧ください。) tech-blog.rakus.co.jp PdM(プロダクトマネージャー)って、企業によってやることがバラバラですよね。 「仕様書を書く人」みたいになってる会社もあれば、 「戦略を決める人」だったり、「なんでも屋」だったりする。その中で、よく出てくるモヤモヤがこれです。 顧客インタビューをしていないPdMって、本当にPdMなの? 逆に言えば、 エンジニアやデザイナーでも、顧客理解しながら動いていたらPd
はじめに こんにちは、ビジネス・アナリティクス部マーケティング・サイエンスブロックの 茅原 です。普段はマーケティング施策の効果検証を担当しています。マーケティング・サイエンスブロックではAI協働型分析フロー構築の取り組みをしています。本記事では本取り組みの詳細や、この中で得られた知見をご紹介します。 目次 はじめに 目次 背景・課題 取り組みの紹介 分析環境の標準化 AI活用フロー検証のためのGitHubリポジトリ構築 分析設計書の活用 分析作業フローの定型化 再利用性を高める工夫 文化の醸成 まとめ
はじめに こんにちは、タイミーでPlatform Engineerをしている近藤です。 タイミーでは、インフラ管理においてTerraformを積極的に活用しています。 当初はAWSリソースの管理が中心でしたが、事業や組織の拡大に伴い、管理対象は多岐にわたるようになりました。 現在では、以下のような様々な用途でTerraformリポジトリが運用されています。 AWSインフラ: メインとなるサービス基盤の構築・運用 GCPインフラ: BigQueryなどのデータ分析基盤や、特定のGoogle Cloudリソー
2025 年 11 月 12 日(水) ~ 11 月 15 日(土) の 4 日間、兵庫県姫路市のアクリエひめじにて 第 45 回医療情報学連合大会 が開催されました。大会テーマは「医療 DX がもたらす医療情報新時代」。参加登録者数は 3,800 名を超え、現地では 2,900 名が参加されました。AWS は本大会において、スポンサードセッション「生成AIとヘルステックの融合が拓く、次世代の医療サービス」と展示ブースでの情報提供を通じて、医療関係者・研究者の皆様と医療 DX と生成 AI 活用の最新動向
企業のデジタルトランスフォーメーション(DX)が「業務のデジタル化」から「データによるビジネス変革」へと深化するなか、データを活用した意思決定を担う データアナリストとは 何か 、どのようなスキルが求められるのかといった人材定義があらためて問われています。dotDataでは以前、ブログ記事『 データ活用推進のための人材と組織変革 』において、データドリブン経営に必要な文化醸成と人材育成の全体像について解説しました。しかし、実際に組織を設計しようとした際、「具体的にどのようなスキルセットを持った人間を、どこ
こんにちは、高坂です。 前回の記事 では、Prisma Cloudのアラート解決状況をバブルチャートで可視化する試みについてご紹介しました。 バブルチャートでの可視化は、「どの領域で」「どれくらいの量と重要度のアラートが」「どの程度放置されているか」を直感的に把握する上で非常に有効でした。しかし、2次元のグラフであるバブルチャートでは、主に扱える変数が限られるという制約がありました。例えば、「アラートの種類」と「重要度」という2つの軸で状況を見ることはできても、そこに3つ目以上の要因を加えて、より多角的に
「金融リファレンスアーキテクチャ日本版」 では、2022 年の初版公開以来、継続的にコンテンツの拡充を進めています。その中で、「ミッションクリティカル (勘定系) 」や「顧客チャネル」など、金融業界固有のワークロードに応じたリファレンスアーキテクチャが AWS CDK サンプルコードと共に公開されています。例えば「ミッションクリティカル (勘定系) 」は勘定システムだけでなく、一般的なOLTPシステムでご利用できます。 一方で、具体的なシステム特性を踏まえた上で、より詳細な考慮点やアーキテクチャ上の決定根
はじめに こんにちは、AI・アナリティクス本部データサイエンスブロックの大戸徳仁です。普段は、サービスや機能の現状把握・要因分析、施策の効果検証、需要予測モデルの開発・運用などを担当しています。私が所属するチームでは、「データに基づいた意思決定を支援すること」をミッションに、社内の各部門に対してデータ分析サービスを提供しています。 その取り組みの一環として、ZOZOの物流拠点「ZOZOBASE」のデータ活用に取り組んでいます。中でも、出荷計画や人員配置の判断材料となる「注文数の予測」については、予測精度が

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