1. データ分析のエージェントAI 「 生成AIとは？ – 生成AIは企業のデータ活用をどのように進化するのか？ 」で解説したように、生成AI（ジェネレーティブAI / 生成系AI）は、さまざまな業界で大きな変革をもたらしている。特に最近では、「エージェントAI（Agentic AI）」というキーワードが注目されており、これまで高度な専門教育を受けた人間の専門家しか実行できなかった業務を、AIが自律的に実行する世界が現実のものとなりつつある。例えば、顧客対応の自動化、財務データの異常検知、医療診断の補助な

この記事は 「 Upbound Group builds its modernized point-of-sale platform on AWS 」（記事公開日： 2024 年 11 月 18 日）の翻訳記事です。 Upbound Group Inc. (NASDAQ: UPBD) は、テキサス州 Plano に本社を置くオムニチャネルプラットフォーム企業です。 時代とともに進化する消費者のニーズや期待に応える、革新的で包括的、かつテクノロジー主導の金融ソリューションを提供することに力を入れています。

はじめに こんにちは、クラウドエース 第三開発部の松本です。 普段はデータ基盤や機械学習システムを構築したり、Google Cloud 認定トレーナーとしてトレーニングを提供しています。 今回は、Professional Data Engineer 試験対策ガイドのデータストレージ編として、データ取り込み編に続き、データストレージのプロダクトを中心に試験対策の内容をご紹介します！ 尚、前回のデータ取り込み編をまだ見ていない方は、以下をぜひご覧ください。 https://zenn.dev/cloud_ace

はじめに 記事の目的 こんにちは、クラウドエース所属で\textcolor{red}{赤髪}がトレードマークの Shanks です。 以前記事にてご紹介いたしましたセキュリティギルド主催イベント「社内 CTF（Capture The Flag）大会」の第二弾を実施いたしました。 前回開催時も記事にてレポートし、社内外より好評コメントをいただきましたので、第二弾の開催レポートも共有いたします。 本日は、その結果と解説を踏まえ、読者の皆様にも Google Cloud のセキュリティについて今一度見つめ直して

前回、AWS Glue と Amazon Athena でS3上のデータを読み取ることができました。 Amazon Athena + AWS Glue で Amazon S3 上のデータを読み取る – TechHarmony 今回は Amazon Athena 上のデータを Amazon QuickSight で可視化したいと思います。 QuickSight の詳細については QuickSight公式ページ をご参照ください。   やってみた Amazon QuickSight AWSマネジメン

こんにちは！ KINTOテクノロジーズ（以下、KTC）の生成AI活用PJTで生成AIエバンジェリストをしている和田( @cognac_n )です。 Azure AI Foundryを用いてDeepSeek R1を試してみた 1. はじめに 最近、大規模言語モデル（LLM）の進化がめざましく、さまざまな企業が独自のLLMを発表しています。その中でも注目を集めているのが、中国のAI企業DeepSeekが開発した DeepSeek R1 です。 2025年1月30日、MicrosoftはDeepSeek R1モ

こんにちは！ KINTOテクノロジーズ（以下、KTC）の生成AI活用PJTで生成AIエバンジェリストをしている和田( @cognac_n )です。 Azure AI Foundryを用いてDeepSeek R1を試してみた 1. はじめに 最近、大規模言語モデル（LLM）の進化がめざましく、さまざまな企業が独自のLLMを発表しています。その中でも注目を集めているのが、中国のAI企業DeepSeekが開発した DeepSeek R1 です。 2025年1月30日、MicrosoftはDeepSeek R1モ

はじめに いきなりですが、パフォーマンスチューニングの極意からお話しましょう。 パフォーマンスチューニングとは、「一定の制約の中で、希望の結果を選び取ること」と考えると、我々人類が日々行っている生存競争と何ら変わりがありません。日々生存競争している、すなわち、常在戦場。つまり戦場の極意＝パフォーマンスチューニングの極意でもあるということにほかなりません。 ここで、歴史上の偉人に登場してもらって、戦場での極意を語ってもらいましょう。 孫子曰く、 「敵を知り己を知らば百戦あやうからず」 ＼孫子言いたいだけだろ

膨大な構造化データ、半構造化データを抱え、その中から必要な情報を素早く分析したい。でも、システムに組み込むような本格的な分析ではなく、アドホックに分析したい。そんな時、一体何から始めたら良いのか途方に暮れた事はありませんか？ 原因調査・仮説検証などスポット的なデータ分析を効率化したい データ量が多く処理時間・コストを短縮するためにデータを圧縮したい 可視化ツールを活用してレポートを作成したい 本記事では、 上記のような課題を解消するために、Amazon Athenaを用いて効率的にデータ化し、実行時間とス

LLM・RAGのビジネス導入の落とし穴「回答精度が期待より低い」などの回避法 2025.1.31 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 LLMの利用やそれに寄せられる期待は高まり続けており、RAGのような精度を高める手法の普及も進んでいます。しかし、RAGを組み合わせたLLMのビジネス導入は簡単というわけではなく、いくつかの「落とし穴」があります。LLMやRAGの基本を踏まえた上で、その落とし穴の特徴と回避法を解説します。 目　次 ・ LL

アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 : (左) 近藤 祐丞 、(右) 飯田 哲夫 みなさん、こんにちは。アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 AI / ML 事業開発チームの近藤 祐丞です。 AWS では生成 AI サービスの Amazon Bedrock を始めとして、お客様の生成 AI 活用を支援する様々なサービスや機能を提供しています。AWS の年次イベント AWS re:Invent 2024 においても、生成 AI 活用を支援する サービスアップデート を発表しました。 生成

機械学習エンジニアの山口です。業務ではYahoo!ショッピング向けのレコメンドを開発しています。 近年はTransformer による自然言語処理（NLP）分野の発展が著しく、BERTによる文章埋め込...

この記事は 「 How generative AI and data are redefining retail experiences 」（記事公開日： 2024 年 10 月 22 日）の翻訳記事です。 小売業と消費財業界は、デジタルトランスフォーメーションを中核に据え、急激に変化しています。 小売業者と消費者ブランドは、このデジタル化へのジャーニーのさまざまな段階にあり、それぞれがビジネスを前進させようとカスタマイズされたソリューションを求めています。 デジタルトランスフォーメーションを推し進めるに

AI 機能（Gemini）の標準搭載とは？何が出来るの？ 2025年1月15日から Google Workspace の Business プラン、1月29日から Enterprise プランに、AI機能が順次展開されます。これにより、以前は Gemini for Google Workspace アドオンでのみ利用可能だった機能が、追加購入なしで利用できるようになります。

このブログは、SAP の Senior Cyber Security Design Specialist である Amos Wendorff と共同で執筆されました。 はじめに: AWS では、お客様がクラウドサービスを安心して利用できるように、堅牢なセキュリティソリューションを提供することにコミットしています。 この記事では、SAP がお客様向けに AWS 上で実行している、安全で規制を遵守した RISE with SAP および SAP BTP (Business Technology Platfor