高火力 DOKはコンテナー型のGPUサービスで、NVIDIA V100やH100を実行時間課金で利用できるサービスです。 今回はこの高火力 DOKを使って、Ollamaを実行してみます。ローカルにGPUがなくとも、速いレ […]

こんにちは！バンダイナムコネクサス データ戦略部の吉村です。 データプロダクト課というデータ基盤、機械学習システムを構築しているチームのマネージャーをやっています。 本記事ではマネージャーを行う上で心がけていることを紹介します。 1.リーダーシップ型とフォロワーシップ型マネジメントの使い分け エンジニアリングマネージャーとしての役割を果たす上で実践していることの一つに、リーダーシップとフォロワーシップの使い分けがあります。 ラインマネジメント、プロジェクトマネジメントという他領域のマネジメント業務に対応す

背景・経緯 MLチームの紹介 こんにちは、株式会社バンダイナムコネクサスのデータ戦略部でML（機械学習）チームに所属している山野です。弊社データ戦略部は、グループ最大のデータ戦略部門です。MLチームはMLプロダクト/プロジェクトマネジメント、モデリング、およびMLシステムの開発/運用にスペシャリティを持つメンバーで構成されています。私たちMLチームはこれまで、MLプロダクト開発を一気通貫で担当してきました。過去の案件事例の一つはこちら（レコメンドシステム導入事例）です。 MLチームのスコープ 青背景部分が

概要 こんにちは、バンダイナムコネクサスの小林です。 今回は過去のブログでも取り上げた、ゲームタイトル横断分析ダッシュボードのアーキテクチャを見直したプロジェクトについてご紹介します。 2021年にローンチされたこの横断分析ダッシュボードは社内でも非常に好評で、利用者の拡大とともに出てくる様々な要望を取り込み、機能追加を行いながら運用を続けていました。 一方で、このダッシュボードを支えるデータパイプラインを運用するメンバーはごく少数であったため、限られたリソースは機能追加などのリクエスト対応に割かれること

はじめに Turing株式会社 E2E先行開発チームの尾㟢です。私たちの開発しているAIモデルの一つに、画像情報を入力として車両が進む目標経路を出力するものがあります（参考）。Turingでは、目標経路の教師データ作成やそれに追従するための車両制御も独自に開発しています。本記事では、自動運転に欠かせない自己位置推定の技術についてご紹介します。 自動運転の自己位置推定における課題 自己位置推定で一般的な方法は、GNSS（Global Navigation Satellite System）を用いた手法です。

はじめに 2025年5月、dbt Labs から新しい実行エンジン dbt Fusion のpublic beta がリリースされました。現在はGA（General Availability）に向けた動きも進んでいます。 dbt Fusion による実行速度の向上やSQLの理解力強化については、すでに多くの場で紹介されていますが、個人的にはデータ分析基盤の拡張において避けて通れない「ELTパイプラインの変更」への寄与に着目しています。 そこで本記事では、dbt Fusion が提供する変更関連の機能に絞り

こんにちは！ バンダイナムコネクサスのデータ戦略部で機械学習PJTのPdMをしている高野です。 データ戦略部内の機械学習チームでは、グループ内の様々なプロダクトに機械学習機能を提供するためにML基盤や機械学習モデルの開発を行っています。 そこで今回の記事では、機械学習モデル開発の一貫で実施した対照学習を用いたコンテンツベースレコメンドの技術検証について紹介します。 レコメンド技術検証の概要 下記図のように、似たアニメの推薦を実現するために、アニメのシリーズ関係とあらすじデータを用いたコンテンツベースレコメ

本記事は 2026 年 2 月 23 日 に公開された「 Implement a data mesh pattern in Amazon SageMaker Catalog without changing applications 」を翻訳したものです。 Amazon SageMaker Unified Studio でプロジェクトを作成する際、プロジェクトプロファイルを選択してプロビジョニングするリソースとツールを定義します。Amazon SageMaker Catalog はこれらを使ってデータメッ

LINEヤフー株式会社では、技術に関するイベントや勉強会の主催・協賛などを行っています。最新情報は各リンク先でご確認ください。タイミングによっては、申し込み開始前や既に満席となっていることがあります。...

みなさんこんにちは！ ワンキャリアでエンジニアをしている佐藤（GitHub： seiya2130 ）です。 ワンキャリアの開発組織では、月に一度、部署のメンバーが自由にテーマを選んで発表する「LT（ライトニングトーク）会」を開催しています。

本記事は AI・MLウィーク 4日目の記事です。 💻 3日目 ▶▶ 本記事 📱 はじめに 【逆引き】やりたいこと別・サービス対応表 サービス名称の「覚え方」のコツ AWS：機能説明型（動詞・名詞） Google Cloud：ブランド・概念型 主要サービスの深掘りと選定の根拠 ① 統合プラットフォーム：SageMaker vs Vertex AI ② 生成AIの最前線：Bedrock vs Gemini 最初の1歩：初心者はどこから触るべき？ おわりに 参考文献（公式ドキュメント） はじめに AWSとGoo

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。

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

議論マイニング 【連載】自然言語処理の研究動向　第8回 2026.2.18 株式会社Laboro.AI　リードMLリサーチャー　趙 心怡 概　要 議論マイニング（Argument Mining、AM）は、人々が特定の意見を持つに至った理由を明らかにすることで、従来の感情分析よりも一歩踏み込んだ洞察を提供します。初期の「意味埋め込み技術（semantic embeddings）」の画期的進歩により、議論をクラスタリングして主要なポイントに集約することが可能になり、その後の研究では議論の質や多様性を評価する手

MathJax={tex:{inlineMath:[['$','$']],displayMath:[['$$','$$']],processEscapes:true}}; こんにちは、Insight Edgeでデータサイエンティストをしている新見です。 cuTile Pythonとは 背景 特徴 従来のCUDA（SIMT）との違い 文法 TileGymで行列積ベンチマーク 倍精度行列積エミュレーション Ozaki Schemeについて 分解(Split) 行列積の計算 素朴な実装と初回結果 最適化 Fas