TECH PLAY

データ分析」に関連する技術ブログ

1274 件中 76 - 90 件目
はじめに 近年、企業活動におけるデータ活用の重要性はますます高まっています。 その中で 「メタデータ」(※1)の管理は、効率的かつ持続的なデータ活用を実現する上で欠かせない要素です。 メタデータを管理するソリューションに「データカタログ」がありますが、 本稿で取り上げる 「Alation Agentic Data Intelligence Platform」 (以下「Alation」と記載)は、 従来のデータカタログという枠を超え、カタログ機能・ガバナンス機能・エージェント型自動化を統合。人間もAIも、信
当記事は、ライオン株式会社様と株式会社G-genの 技術情報発信コラボレーション企画 『SAPと連携するデータ分析基盤の実践とTips』で執筆されたものです。 はじめに 概要 データ基盤整備の必要性 「収益力の強靭化」から見据える未来経営とデジタル改革 データ活用環境の課題 目指す姿 構成設計 当初案 大幅な見直しへ SAPデータ活用に向けて Cortex Frameworkの導入検証について 今後の方針 まとめ はじめに 当記事は株式会社G-gen様とライオン株式会社の技術ブログ相互寄稿企画で執筆された
みなさん、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの三厨です。 来る 10/24 に AWS Japan AI Agent Day 2025 が開催されます。本日ご紹介するAmazon Quick Suite をはじめとして、 AWS でAgentを活用するための知見を学ぶことができます。ぜひ、 こちらの申し込みページ からご登録をお願いいたします。 先日 2つの新しいプランを追加した「 AWS ジャパン生成 AI 実用化推進プログラム 」も非常に多くの申し込みをいただいています。引き続き募集中です
シニア GTM アナリティクススペシャリストソリューションアーキテクトの大薗です。 2025 年 7 月 15 日に「 Amazon SageMaker Roadshow –Japan 」を開催しました。本イベントでは、 Amazon SageMaker 開発チームが来日し、次世代の Amazon SageMaker を開発した理由やその機能紹介を行い、AWS Japan チームからデモやプレゼンテーションを通じて Amazon SageMaker の世界観を深堀りしました。さらに NX 情報システム株式
Snowflake-managed MCP Server が 2025年10月2日に Public Preview になりました。 https://docs.snowflake.com/en/release-notes/2025/other/2025-10-02-mcp-server 早速、ChatGPTとCodex CLIからSnowflake-managed MCP Serverへ接続を試みてみました。 が、現時点でSnowflake-managed MCP ServerとChatGPT/Codex
スプレッドシートを活用しよう!応用編 基本編では、Google スプレッドシートの基本操作や便利な使い方、共有・共同編集などを紹介しました。
こんにちは!メルカリ Engineering Office の @mikichin です。 来る11月13日、メルカリグループのテックカンファレンス「mercari GEARS 2025」が開催されます! 2018年に実施した「Mercari Tech Conf 2018」から7年の時を経て、久しぶりのオフラインでの開催となります。 テーマは「メルカリエンジニアリングの今」。 今年の全社的なテーマでもある「AI-Native」についてはもちろん、2018年以降メルカリグループのエンジニアリングがどのように
本記事は、2025 年 10 月 9 日に公開された Reimagine business intelligence: Amazon QuickSight evolves to Amazon Quick Suite を翻訳したものです。翻訳は Solutions Architect の守田凜々佳が担当しました。 ビジネスインテリジェンス (BI) の領域は、変革期を迎えています。データ活用が進み、AI が日常生活におけるデータとの関わり方を大きく変えている今、顧客は重要な岐路に立っています。つまり、ビジネ
G-genの杉村です。Google Colaboratory、略称 Colab は、Google が提供する Jupyter ノートブックベースの開発環境サービスです。Colab には無料版、従量課金プラン、サブスクリプションプランである Colab Pro と Pro+、そして企業等の組織向けの Colab Enterprise があります。それぞれの違いやユースケースを解説します。 Colab の概要 プランの選び方 Colab 無料版 Colab 従量課金プラン Colab Pro / Pro+ C
はじめに Prisma Cloudではコンソールから取得できるデータがいくつかあり、アラートデータもそのひとつです。 日々大量に発生するアラートの中から、本当に注視すべきリスクや傾向を読み解くのは容易ではありません。手動での確認には限界があり、セキュリティ運用の非効率さにも繋がりかねません。 今回は、Prisma Cloudで検知されたアラートデータを取得して、クラウド環境のアラート状況をわかりやすく可視化できないか試してみました。 取得データの紹介 まず、アラートデータはPrisma Cloudコンソー
G-gen の min です。Agent Development Kit(ADK)と BigQuery を組み合わせた AI エージェントにおけるリスクを管理し、 安全に運用するための設計アプローチ を説明します。 はじめに ADK と BigQuery AI エージェントに潜むリスク 多層防御 対策1. ツールセットによる静的制御 書き込み制御(WriteMode) 認証情報の分離(ADC) 対策2. アプリケーションによる動的制御 指示による行動の制約(Instruction) 実行前の検証(Call
はじめに:AI関数とハイブリッド・アプローチの必要性 GoogleスプレッドシートのAI関数とは GoogleスプレッドシートのAI関数は、セルの内部でAI(人工知能)の処理能力を活用し、データ分析や文章処理を可能にする大変便利な機能です。
ヘルスケア・ライフサイエンス業界では、患者ケアの質の向上とイノベーションの加速が強く求められています。一方で、現場では様々な課題に直面しています。ヘルスケアの現場では、診療記録の作成や情報検索に多くの時間が費やされ、患者と向き合う時間の確保が課題となっています。また、診療データの標準化や部門間での情報共有も容易ではありません。電子カルテやPHR(個人健康記録)、検査データなど、様々な形式のデータを統合的に活用することは、依然として大きな課題です。ライフサイエンス業界においても、研究開発の過程で生み出される
金融業界では、AI技術や生成AIの実用化が進み、データ分析を基盤とした新しい金融サービス提供が競争優位性を左右する時代になっています。金融機関が直面する課題は、顧客対応の高度化、業務効率化、リスク管理の精度向上など多岐にわたります。こうした背景から、人工知能や機械学習を活用したユースケースが拡大し、データを起点とした変革が求められています。 本記事では、金融業におけるユースケースとdotDataの貢献領域をはじめ、具体的な導入事例、生成AIと統合した最新のデータ活用アプローチをお届けします。各事例の詳細に
みなさん、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの野間です。最近すっかり涼しくなり、私の周りには体調を崩される方が多くなってきました。みなさま働きすぎと体調管理にお気を付けください。ちなみに私はいつも元気です。 さて、月替わりしまして10月の builders.flash から生成AI関連の記事が出ていますのでピックアップしてみました。週刊生成AIの情報と併せて是非ご参照くださいませ。 Amazon Bedrock ガードレールでゲーム内のキャラクターを彩ろう! 「それ、AI にやらせてみよう」C