はじめに 東芝テック株式会社は、流通・小売業界やさまざまなワークプレイスに向けたソリューションを開発、提供しています。POS システムにおいては国内外でトップシェアを誇るリーディングカンパニーであり、グローバルリテールプラットフォーム「ELERA」による小売業務全体のデジタル化を支援しています。ELERA は、「タッチポイント」「ソリューション」「データサービス」の 3 軸でビジネスを展開し、高い拡張性とリアルタイムな情報活用によって現場の課題解決を支援することで、店舗運営の効率化や意思決定の高度化につな

こんにちは！プロダクトエンジニアのkazzhiraです。 私たちのチームでは、2025年の夏ごろから「AI活用による開発生産性の向上」に取り組んできました。しかし、当初の取り組みは抽象的なガードレールの提示や個々人の実践にとどまり、チームとして大きな成果には結びつきませんでした。 その後、SDD（仕様駆動開発）というアプローチに出会い、オープンソースの cc-sdd フレームワークをベースに試行錯誤を重ねてきました。 本記事では、AI開発標準の策定に失敗した経験から何を学び、どのように仕様駆動開発に辿り着

こんにちは。ワンキャリアでデータサイエンティストをしている申（シン）です。 普段は、社内のデータを用いた分析や、機械学習モデルの構築を通じて、ビジネスの意思決定支援を行っています。

1. はじめに：なぜ「ただ並列化」しても速くならないのか？ Snowparkを用いてデータ分析や加工を行っていると、処理時間の長さがボトルネックになる場面に直面します。その際、「Pythonなのだから並列化すれば速くなるはずだ」と考えるのは自然な発想でしょう。 しかし実際に実装してみると、次のような問題に遭遇することがあります。 マルチプロセス（Joblib）で高速化を試みたところ、PicklingError が発生する マルチスレッド化しても、処理時間がほとんど変わらない（場合によっては遅くなる） その

このブログは、シスメックス株式会社 次世代医療事業開発室と、ディピューラメディカルソリューションズ株式会社、アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 シニア ソリューション アーキテクト 中島丈博による共著です。 シスメックス株式会社の視線計測アプリ「Gazefinder」のご紹介 背景 シスメックス株式会社は、「より良いヘルスケアジャーニーを、ともに。」をビジョンに掲げ、臨床検査機器・診断薬やソフトウェアを世界中に提供しています。2025 年 10 月、私たちは新たな領域への挑戦として、お子さまの視

はじめに アジアクエスト デジタルエンジニアリング部AI/Dataエンジニアリング課の小林です。 昨今のDX推進、AI・IoT活用、データ分析等の爆発的な増加に伴い、データ基盤構築の需要が高まっています。 特に、大手の企業では自社が持つ膨大なデータを有効活用するため、データレイクハウスやデータウェアハウスを使用したデータの集約、分析が必要不可欠になってきています。 その中で「Databricks」というデータレイクハウスに触れることができましたので、特徴と基本的な使い方を紹介していきます。

はじめに こんにちは、Recruit Data Blog 担当の森です。 2026年1月20日、リクルートの飲食事業である『ホットペッパーグル

ニフティで利用しているAWS、Notion、GitHubなどのクラウドやSaaSの管理・運用を担当している石川です。 最近社内で利用しているIDaaS（Identity as a Service）をOneLoginからMicrosoft Entra ID（旧Azure AD）へ移行しました。 同じ「IDaaSの切り替え作業」でも、アプリケーションごとに事情はまったく異なり、想定外のハマりどころが数多くありました。本記事では、実際の移行作業を通じて得られたノウハウを共有します。今回は私が移行したアプリの中で

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務めております池野です。 本記事では、DataRobot の生成AIを活用したアプリケーションである「データと会話する」エージェントを使って、商品の売り上げデータをインプットに、対話的に商品の需要傾向を確認する方法や、その使用感をお伝えしたいと思います。 DataRobotとは DataRobot社は、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によってユーザーをAIサクセスに導くバリュー・ドリブン AIのリーダーです。 https:/

本記事は、2026 年 1 月 30 日に公開された BMW Group unlocks insights from petabytes of data with agentic search on AWS を翻訳したものです。 ドイツのミュンヘンに本社を置く BMW Group は、15 か国の 30 か所以上の生産・組立施設で 159,000 人の従業員を雇用しています。BMW Group は自動車イノベーションのリーダーとして、データと人工知能 (AI) を活用し、デジタルトランスフォーメーションの

さとうです。 Amazon QuickSightがAmazon Quick Suiteにリブランディングされて「Quick Sight」になりましたが、これと同時にQuick Sightのデータセットも新しいUIが用意されて機能が大幅に強化されたことを皆さんはご存知でしょうか（以後Amazonは省略します）。 aws.amazon.com この新しいデータセット機能を活用するとS3とQuick SuiteだけでAthenaすらいらない超ミニマムなデータ分析基盤が構成できるかもしれない！という記事です。 新

.entry .entry-content .table-of-contents > li > ul { display: none; } はじめに こんにちは、情報セキュリティ部の 兵藤 です。日々ZOZOの安全を守るためSOC業務に取り組んでいます。 本記事ではサイバー脅威インテリジェンスプラットフォーム「OpenCTI」からSplunkへの脅威インテリジェンスの取り込みについて紹介します。また、この内容については以下の「OpenCTIをSentinelに食わせてみた」に関連した内容となっています。

Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) for SQL Server は、コア数変更設定によって vCPU 割り当てを制御でき CPU 最適化 機能を提供するようになりました。SQL Server のライセンス費用は、特に十分に活用されていない vCPU に対して支払いを行っている場合、データベース予算の大部分を占める可能性があります。この投稿では、新規および既存の Amazon RDS インスタンスの両方において、パフォーマンスを維持しながらライセ

はじめに 今回は機械学習プラットフォーム「DataRobot」のデモ紹介記事として、フィルム製品製造時の不良発生に影響する要因分析についての活用事例を紹介します。 DataRobotについて DataRobot社は、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によってユーザーをAIサクセスに導くバリュー・ドリブン AIのリーダーです。 https://www.datarobot.com/jp/ DataRobot社の製品であるDataRobotは、10年以上にわたってユーザーの自動機械学習（Aut

タイミーのプロダクトマネージャーの飯田です。 今回は、12/4に開催された プロダクトマネージャーカンファレンス （以下pmconf）に参加してきました。このイベントを通じて非常に有意義な学びを得られたため、タイミーのプロダクトマネージャー（柿谷、小宮山、鈴木、小西、佐々木、楠本、飯田）から、各セッションから学んだ内容を、全3回の記事で紹介します。 (本記事は、全3回のうち、Part1です。) ▪️Part2・Part3はこちら pmconf2025に参加してきました part2 pmconf2025に参