2025 年 2 月 17 日更新：日本語フルサポートではないので正式にアナウンスはされていませんが、日本語でプロンプトできるようになっています。 DemoCentral も、全て日本語のサンプル質問に置き換えました！日本語の解釈において不備がある場合は、ぜひ QuickSight Community にお知らせいただけると、今後の改善リストに追加され対応されます。 Amazon QuickSight は AWS が提供するクラウドネイティブの統合型 Business Intelligence(BI) サ

はじめに 初めまして。BASEのエンジニアの田中大貴です。お客様の安心安全な購入を実現するためデータ分析や不正決済検知モデルの開発・運用を頑張っています。 今回は、チームのより良い開発環境を作るために行ってきた施策の事例をご紹介します。(機械学習に特有の問題ではない施策が多いです。) 開発フロー BASEでは、ショップの開設から購入に至るまで、様々なシーンで機械学習モデルが運用されています。私が所属するData Strategyというチーム(以下弊チーム)ではこのような機械学習モデルの開発運用をしています

本稿は、塩野義製薬株式会社による、従来型の解析環境の問題を根本解決する “オンデマンド計算環境” の開発について、当該の内製開発をリードされた、データサイエンス部 髙市 伸宏 様より寄稿いただきました。 1. イントロダクション 塩野義製薬は、1878年に創業して以来、“常に人々の健康を守るために、必要な最もよい薬を提供する” ことを掲げて活動を続けています。近年ではSHIONOGI Group Vision (2030年Vision) として、“新たなプラットフォームでヘルスケアの未来を創り出す” こと

グループデータ本部データサイエンスグループの嶋村です。 今回は 事業部門と研究開発部門が密に連携 して「おとり物件」と呼ばれる 社会課題の解決に挑んだ取り組み について紹介したいと思います。この記事では主に研究開発部門の視点での発信になりますが、事業部門の視点での発信もありますので、是非下記の記事もご覧いただけると嬉しいです。 note.com 物件鮮度向上のための取り組み 適用イメージと評価指標のすりあわせ データの収集と理解 精度向上に向けたアイデア出し 機械学習モデル作成のためのワークフロー整備 機

本記事は 2025 年 1 月 31 日に AWS Public Sector Blog で公開された Data dissemination for public sector on AWS 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川戸渉が担当しました。 組織が情報に基づいた意思決定を行い、イノベーションを促進するためには、データの共有が不可欠です。 アマゾン ウェブ サービス (AWS) は、大規模なデータを安全に配信するためのさまざまなツールとサービスを提供しています。 公共の利益のため

本ブログは 株式会社ｉｉｍｏｎ  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 アカウントマネージャーの尾形です。 昨今、多くの企業で SaaS (Software as a Service) を導入するケースが増加し、 SaaS 市場が拡大してきております。一方で SaaS を提供する側には、お客様に自社サービスを効果的に使っていただくために、利用するユーザーのアクティビティデータを基にした営業活動やカスタマーサポートを実現し、日々

Gemini と Copilot の特徴を比較 まずは、Gemini と Copilot の機能を比較していきましょう。

グループデータ本部データサイエンスグループの嶋村です。 先日、別の記事『 データ分析コンペ「第1回 国土交通省 地理空間情報データチャレンジ」への協賛の取り組み 』で、LIFULLがデータ分析コンペに 協賛企業として参画 しており、LIFULLの主力サービスの一つである LIFULL HOME’Sのデータセットを提供 していることをお伝えしました。 データ分析コンペは2024年10月15日（火）から2024年12月13日（金）までの約2ヶ月間で開催され、2025年1月31日（金）には G空間EXPO とい

こんにちは。 開発本部のデータ&AIチームでデータサイエンティストをしている古濵です。 最近はAIプロダクト開発をメインで担当しています。 今回は、Databricks Asset Bundlesを活用して、AIプロダクト開発向けにCI/CDパイプラインを整備した内容をまとめます。 Databricks Asset Bundlesとは Databricks Asset Bundlesは、データやAIプロジェクトでソフトウェア開発におけるソース管理、コードレビュー、テスト、CI/CDなどを導入しやす

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

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