はじめに こんにちは！ ニフティ株式会社、エンジニア定例運営の後藤、佐藤です。 ニフティでは毎年エンジニアの新人研修を先輩エンジニアが 内製 で行う文化があります。 （通称、 エンジニア定例 と呼ばれています） 開催期間としては短期集中的に5月末~6月頭に実施し、準備は2か月前後で行います。 前年より資料の一般公開に取り組んでおり、今年も同様に一般公開いたします。 – 前年： ニフティ株式会社 エンジニア新人研修の内容を公開します | 2024年度版 新人研修の狙い ニフティ全体の技術力向上 体系立った基

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

はじめに 2026年に入社予定の井平淳也と申します。所属は京都大学大学院情報学研究科2年生で、普段は ...

目次 はじめに 背景 Bandit / Contextual Bandit アルゴリズムとは？ レコ ...

みなさん、こんにちは。DevHRチームの長谷川(X： @hasehathy )です。 今回は、2025年4月に新卒入社したAI・データソリューション室の姚（ヨウ）さんにお話を伺いました！ 高校時代にAIやソフトウェアの仕組みに興味を抱き、大学進学を機に来日。現在はワンキャリアで、データの力でマーケティング部門領域の課題を解決する業務に取り組んでいます。この記事では、彼のこれまでの歩みや、ワンキャリアに入社を決めた理由、そして今後目指していくエンジニア像について深くお届けします。ぜひご覧ください！ 【姚さん

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

はじめに こんにちは！ソリューションアーキテクトの西亀真之です。今回は、 AWS Summit Japan 2025 の1日目 (2025年6月25日) に展示予定の「生成 AI でロボットが人間の指示を理解！」というデモについて、その魅力と背景にある技術をご紹介します。このデモでは、Amazon Bedrock の生成 AI 技術を活用して、Mini Pupper という小型四足歩行ロボットを自然言語で直感的に操作する体験ができます。 図1: デモで利用する小型四足歩行ロボットのMini Pupper

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

システム開発や複雑な業務フローにおいて、「もしこうなったら、ああする」といった条件分岐は避けられません。 しかし、これらの条件が多岐にわたり、互いに複雑に絡み合うと、全体の把握が難しくなり、設計ミスやテスト漏れの原因となることがあります。 このような課題に直面したとき、強力な助けとなるのが「デシジョンテーブル（決定表）」です。 これにより、複雑なロジックも一目で理解できるようになり、開発チーム全体の共通認識を深めることができます。 そこで今回はデシジョンテーブルの基本的な概念から、その作成方法、さらにシス

はじめに こんにちは、KINTO テクノロジーズ Security CoE グループの多田です。普段は大阪のオフィスで勤務しています。我々のグループでは、マルチクラウド環境の「ガードレール監視とカイゼン活動をリアルタイムで実施する」をミッションに、クラウドセキュリティに関する多くのことにチャレンジしています。メンバが日々、どのような活動を実施しているかは、 こちらのブログ にもまとめていますので、ぜひご覧ください。 背景 世間の LLM ( 大規模言語モデル ) アプリケーション開発の流れに乗り、当社のプ

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

本記事は 2025 年 5 月 29 日に AWS Machine Learning Blog で公開された Real-world applications of Amazon Nova Canvas for interior design and product photography 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 6 月）では、Amazon Nova Canvas は英語のみをサポートしており、プロンプトは英語で記載する必要

こんにちは、生成AI研究開発チームのデータサイエンティストとしてAI開発を担当している保坂です。 本記事では、薬局の現場オペレーションを支援するAIを開発する私たちのチームが、ドメインエキスパート（薬剤師など） と データサイエンティスト の協働を円滑にするために構築した「 Databricks × Dify x Colaboratory 協働基盤 」を紹介します。 生成AIプロダクトチームを新たに組成する際におさえたい3つのポイント の記事で、生成AIプロダクト開発にはドメインエキスパート人材の協力が不

本ブログは 2024 年 11 月 21 日に公開された Blog “ How national security and defence missions protect data with Trusted Secure Enclaves on AWS ” を翻訳したものです。 国家安全保障、防衛、法執行機関は、進化する市民への脅威に対抗するために、同盟国とほぼリアルタイムでデータを共有しコミュニケーションをするためにクラウドの利用を望んでいます。 例えば、英国の Cloud Strategic Roa

ML Kitを用いたAndroidでのオンデバイス翻訳 こんにちは。CL Android開発チームの ...