こんにちは。ソリューションアーキテクトの疋田です。 2025 年 5 月 14 日に「 Apache Iceberg on AWS ミートアップ ～話題のIcebergをAWSで徹底活用～ 」と題したイベントを開催しました。ご参加いただきました皆様には、改めて御礼申し上げます。 本セミナーでは、AWS における Iceberg の活用についてさまざまな角度からご紹介しました。Iceberg 活用の全体像に加えて、マネージドな Iceberg のストレージである Amazon S3 Tables Bucke

はじめに こんにちは。ZOZO研究所の研究員の川島、ZOZOのデータサイエンティストの吉本・広渡です。2025年5月27日（火）から5月30日（金）にかけて大阪で開催された『2025年度 人工知能学会全国大会（JSAI2025）』に参加しました。この記事では我々が気になったセッションの内容をご紹介します。 はじめに JSAI2025とは セッションレポート [2M5-OS-37b] AIを用いた空間・時系列データのモデリング手法と応用 [2M5-OS-37b-01] （OS招待講演）地理空間情報を活用した

みなさん、こんにちは。DevHRチームの長谷川(X： @hasehathy )です。 今回は、今年4月に新卒入社したデータエンジニアリングチーム所属の塚田さんにインタビューしました！ 会津大学から中央大学大学院へと進み、データサイエンスを専門的に学んできた塚田さん。現在はデータチームで、データ基盤の構築・改善に関わる重要な役割を担っています。 そんな塚田さんに、学生時代の話やエンジニアを目指そうと思ったきっかけ、ワンキャリアに入社した決め手を聞いてみましたのでぜひご覧ください！ 【塚田さんプロフィール】

はじめに こんにちは、データサイエンス部の 朝原 です。普段はZOZOTOWNにおける検索の改善を担当しています。 ZOZOTOWNには100万点を超える商品が存在し、毎日2700点もの新商品が追加されています。このような膨大な商品数を扱うZOZOTOWNにおいて、ユーザーが求める商品を見つけやすくするための検索機能は非常に重要です。 一方で、ファッションという日々ニーズが激しく変化するドメインにおいて、ユーザーのニーズを検索クエリから正確に把握し、適切な商品を提示することは困難を伴います。特に、検索シス

目次 目次 背景 因果推論とLLM 因果推論 大規模言語モデル (LLM) LLM × 因果推論に関する先行研究 LLMは本当に因果関係を理解しているのか 相関から因果を推論する難しさ：Corr2Causeベンチマーク LLMの因果推論における落とし穴：時系列と反事実の課題 因果推論における「グラフ」と「順序」の重要性 LLMと因果グラフを統合 どのような使い方が良さそうか 今後の展望 終わりに 背景 　データサイエンスチームの五十嵐です。本記事ではLLM×因果推論について最新論文を調査した内容をもとに考

ZOZO開発組織の2025年5月分の活動を振り返り、ZOZO TECH BLOGで公開した記事や登壇・掲載情報などをまとめたMonthly Tech Reportをお届けします。 ZOZO TECH BLOG 2025年5月は、前月のMonthly Tech Reportを含む計7本の記事を公開しました。振り返ってみると特にイベントの参加レポートが多い月でした。 techblog.zozo.com 登壇 Google Cloud Next 2025 Recap in ZOZO 5月12日に開催された「 G

はじめに こんにちは。一休データサイエンス部の平田です。 一休.comは主に国内の宿泊施設を取り扱う予約サイトですが、インバウンド需要の高まりを受け多言語対応を進めており、2025年の3月に国際サイトをリリースいたしました。対象言語は英語、中国語（繁体字・簡体字）、韓国語、タイ語、ベトナム語、マレー語、インドネシア語です。 一休.comトップページのメニューから言語を切り替えることができます 一休.com英語版のトップページ 一休.com英語版のホテル紹介ページ 今回は主にデータとして存在する日本語をどう

はじめに こんにちは、データサイエンス部データサイエンス2ブロックの Nishiyama です。我々のチームでは、AIやデータサイエンスを活用したプロダクト開発のため、研究開発に取り組んでいます。今回、私は 言語処理学会第31回年次大会 に参加したため、参加レポートとして気になった発表をいくつか紹介します。 目次 はじめに 目次 言語処理学会第31回年次大会 (NLP2025) 気になった研究発表 [C1-1] Swallowコーパスv2: 教育的な日本語ウェブコーパスの構築 [C3-4] 複数タスク・複

2025 年 5 月 15 日に開催したウェビナーでは、2025 年 4 月にラスベガスで開催された NAB Show 2025 における AWS 展示の振り返りを行いました。AWS 展示では従来の放送を超えた新しいエンターテインメント体験の創出をテーマに、スポーツエンターテインメント、ファンエンゲージメント、没入型技術、ラジオ/ポッドキャストなどの多面的なソリューションを提案しました。F1 シミュレーターを使用したeスポーツ体験や、放送局向けのクラウドベースのソリューション、さらにコンテンツ制作からビジ

こんにちは、Data Groupでインターンをしていた柳です。 2023年12月から2025年3月まで、Luupでデータサイエンティスト/アナリストとして活動していました。 今回は、インターンで実際に取り組んだ業務内容を交えながら、その経験を振り返ります！ Luupインターンに興味を持った理由 Luupのインターンに興味を持った理由は大きく2つあります。 1つ目は、「専門分野を活かせる場面が多いこと」です。 私は大学および大学院で機械学習および数理最適化を学び、研究室ではシェアモビリティの再配置（※需要と

こんにちは、グループデータ本部データサイエンスグループの清田です。 昨年の DEIM 2024 に引き続き、「 第17回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム（通称DEIM 2025） 」に参加・登壇してきましたので、その様子を報告いたします。 www.lifull.blog 過去最大の開催規模 生成AI・大規模言語モデル研究の盛況 DEIMの参入障壁を下げる取り組み LIFULLのスポンサー活動とデータセット提供 今後の展開：新たなデータセット提供に向けて おわりに 過去最大の開催規模 DEIM

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、弊社が運営する不動産・住宅情報サービス「LIFULL HOME'S」において、 数理最適化技術を適用 して事業指標の向上に挑んだプロジェクトについて紹介します。どのようにプロジェクトを推進したのかや、推進する過程で得た知見についても、お伝えしたいと思います。 プロジェクトの概要 フェーズ1「企画段階」での取り組み フェーズ2「データ準備段階」での取り組み フェーズ3「モデル開発段階」での取り組み フェーズ4「効果検証段階」での取り組み おわり

はじめに こんにちは、データエンジニアをしているMaruです。 近年、データ基盤と統合したAIエージェント開発のプラットフォームとしてDatabricksが注目を集めています。DatabricksはAIエージェントの開発および運用を効率化するために多くの機能を提供しており、その一つにAIエージェントの性能を評価するMosaic AI Agent Evaluationがあります。 本記事では、その中でもLLMを利用した精度評価機能LLM-as-a-Judgeに焦点を当て、日本語環境でどの程度活用できるかを検

  はじめまして、AI事業本部プリズムパートナーカンパニーでデータサイエンティストをしてい ...

目標：AutoGluonを試してみる！ 今回は近年話題になっているAutoMLの一つであるAutoGluonのクイックスタートを試してみて、実際にどのようなことができるのかを理解しようと思います！ なぜこのチャレンジをするのか 近年、生成AIやデータサイエンス業界の発展により、学生のデータサイエンス力が年々向上しています。その影響もあり、毎年開催しているデータサイエンティストコースのインターンシップでは、模範解答の精度が学生の精度よりも低いという結果になってしまったことも…。 これはまずいということで、A