I am Aritome from the Development Support Division at KINTO Technologies. I am in charge of organizing all-hands meetings, supporting engineer development and training programs. At KINTO Technologies (KTC), we support our engineers' growth through the

はじめにこんにちは。SR（Service Reliability）チームでSRE（Site Reliability Engineer、サイト信頼性エンジニア）業務を担当しているChaeseung Le...

ディープラーニングにおける速度と精度の両立を目指し、低ビット幅でも高い精度を保つ技術である「マイクロスケーリングフォーマット」という新しいデータ形式について説明しています。

はじめに Turingの基盤AIチームに業務委託として所属している東京科学大学(Institute of Science Tokyo)の藤井です。本記事では、NVIDIA NGC PyTorchのcontainerを利用する際に直面するversion lock問題に関する知見や注意点について紹介します。 普段はSwallow Projectや横田研究室にて大規模モデルの分散並列学習や低精度学習について研究を行っていますので、そちらもご覧いただけますと幸いです。 NGC PyTorchとは NGC PyTo

こんにちは。SCSKの山口です。 今回は、Google Cloud認定資格の受験レポート その①です。 はじめに 先日、Google Cloudの認定資格として、下記の認定資格が追加されました。 ・ Generative AI Leader 最近立て続けに認定資格が増えていますが、ついに生成AI関連の資格が追加されました。 せっかく受験するので、今回も [受験前] ・対策内容 ・抑えておく要点 [受験後] ・合否 ・出題内容（受験前の想定とのギャップ） ・抑えておいた方が良い要点 をブログとして残そうと思

このブログは、 “ Highlights from the 2025 AWS Life Sciences Symposium’s Commercialization track ” の翻訳です。 5月6日、 400以上の組織 から 1,000人以上 のライフサイエンスのリーダーたちがニューヨーク市に集まり、第7回 AWS ライフサイエンスシンポジウム が開催されました。「 ブレークスルーの構築 – 製薬バリューチェーンを変革するAI駆動型イノベーション 」をテーマに、生成AIがどのようにしてハイプを超え、

本記事では、AI異音検知の概要、実装、検証例について、入門的な内容をご紹介します。 はじめに 異音検知とは 検証用データ AIによる異音検知 オートエンコーダーモデル 音データの中身 周波数の世界から音を見る Node-AIでのオートエンコーダーモデル作成 おわりに はじめに こんにちは、NTT Com イノベーションセンターの 中野 です。 普段は時系列データに対応したノーコードAI開発ツール「 Node-AI 」チームで、 お客さまのデータ分析支援やプロダクト開発チームのスクラムマスターとして活動して

RevCommで音声処理を中心とした研究開発を担当している加藤集平です。昨年3月に第二子が生まれて、1年間の育児休業を取得しました。私は男性ですが、男性の育児休業取得率・取得期間ともにここ数年急速に伸びている実感があります。しかし、1年間の育児休業を取得する例はまだまだ少ないように思います。本記事では、 男性として実際に1年間の育児休業を過ごした経験から、正直どうだったのか について共有します。 加藤集平（かとう　しゅうへい） シニアリサーチエンジニア。RevCommには2019年にジョインし、音声処理を

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

本記事は 2025 年 4 月 17 日に AWS Machine Learning Blog で公開された Automate video insights for contextual advertising using Amazon Bedrock Data Automation 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。 ブログ翻訳時点 (2025 年 4 月) では、Amazon Bedrock Data Automation は英語をサポートしています。他の言語

シフト作成を自動化するAI手法｜AI活用のメリットや注意点についても解説 2025.4.22 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 シフト作成において、時間や手間、人員の確保に頭を悩ませることがあります。近年、AI技術の進化により、こうした課題を自動的に解決できるシフト作成へのAI活用が注目を集めています。本コラム では、シフト作成に活用するAIの基本的な仕組みから導入のメリット、具体的な手法や注意点まで、導入の検討の前に知っておきたい事柄

外観検査の自動化の鍵はAI。メリット、手法、導入の要点を解説 2025.4.21 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 製造業における品質管理の要となる外観検査。近年、人手不足や検査精度のばらつきといった課題を背景に、AIによる自動化が注目を集めています。本記事では、AIを活用した外観検査のメリットや導入手法、成功事例を解説します。 目　次 ・ 外観検査の役割と現状 　・ 外観検査は品質管理の要 　・ 目視検査の限界と現場の課題 　・ AI

Neuron Community – Day One 会場の様子 こんにちは、ソリューションアーキテクトの宇佐美です。2025年4月9日に開催された「Neuron Community – Day One」の様子をレポートします。このイベントは、2025年3月に立ち上げられた「Neuron Community」の協力のもと開催しました。記念すべきイベントの第1回目ということで、Day Oneと名付けられています。 Neuron Community とは AWS では、機械学習のトレーニングと推論のための高性

本記事は 2025 年 4 月 7 日に AWS Machine Learning Blog で公開された Effectively use prompt caching on Amazon Bedrock 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。 Amazon Bedrock において、プロンプトキャッシュの一般提供が開始されました。Anthropic の Claude 3.5 Haiku と Claude 3.7 Sonnet に加え、 Nova Micro、 Nov

Insight Edgeのデータサイエンティストの山科です。 今回はタイトルにもある通り、画像に対する異常検知結果を大規模言語モデル(LLM)で解説させることで説明性を付与できるか検証を行いましたので、その結果について記載したいと思います。 なお、本内容は先日、長崎で開催された自然言語処理学会（NLP2025）でも発表した内容（ 自然言語での異常解釈:LLMを用いたAI説明モデルの提案 ）となっています。 目次 はじめに なぜ異常検知タスクで説明性が必要なのか 提案アプローチ 実験 まとめ はじめに 異常