はじめに はじめまして。NTTデータでデータサイエンティストをしております @shosuke_kondo です。 本記事では、DataRobotで手軽に未来を予測し、Tableauで予測結果を速く簡単に視覚的な形でデータ分析した「携帯キャリアの解約予測に基づくLTV（ライフタイムバリュー）算出による優良顧客分析」の仮想事例をご紹介します。 DataRobotとは DataRobot社は、人工知能（AI）に対するユニークなコラボレーション型のアプローチであるバリュー・ドリブン AIのリーダーです。 http

目次 この記事の投稿者について 前回記事のおさらいとその後の歩み 2回目以降を実施した「for De ...

はじめに こんにちは！2025 年度新卒データスペシャリストの宇川・酒井・武井です。 新人研修の様子を紹介するブログシリーズ、

本ブログは、2025 年 10 月 14 日に Tim Trsar によって執筆された「 Big news: AWS expands AI certification portfolio and updates security certification 」を翻訳したものです。 本日、AWS は認定ポートフォリオの重要な更新を発表し、人工知能とセキュリティの分野における専門知識を検証するための取り組みを強化しました。 近日公開：AWS Certified Generative AI Developer

世界中の組織が、お客様体験の向上、業務の効率化、イノベーションの推進を目的として、生成 AI の機能をアプリケーションに統合しています。生成 AI ワークロードの規模と重要性が増すにつれ、AI を活用したアプリケーションの一貫したパフォーマンス、信頼性、可用性を維持することが新たな課題となっています。同時に、多くの日本企業では、データレジデンシー要件やコンプライアンス規制により、データ処理を国内に限定する必要があります。 このニーズに応えるため、 Amazon Bedrock では Anthropic の

本稿は、2025 年 3 月 11 日に公開された “ Efficiently manage Amazon EC2 On-Demand Capacity Reservations (ODCRs) with split, move, and modify ” を翻訳したものです。 はじめに 今日のクラウドファーストの世界では、アプリケーションの可用性を確保しながらコンピューティング能力を効率的に管理することがビジネスにとって非常に重要です。 Amazon EC2 オンデマンドキャパシティ予約（ODCR） は

今回は、Amazon GuardDuty による脅威検出と脅威通知を AWS CDK で実装する方法をまとめました。 はじめに 今回は、AWS GuardDutyを使用して、VPCフローログ、CloudTrail、DNSログを機械学習で分析し、悪意のある活動や異常な行動パターンをリアルタイムで検出して通知するリソースをAWS CDKで実装していきます。Guard Dutyによる脅威検出とS3への長期保存、EventBridge経由での即座な通知を組み合わせて実装します。 今回作成するリソース SNSトピッ

こんにちは！筑波大学修士1年の朱 博瑄 ( @15sen3haku )です。 7月~9月の約3ヶ月間、AI Shift/サイバーエージェントにて、ミッション型インターンに参加させていただきました。 大学では自然言語処理に関する研究をしており、自然言語処理の社会実装や、ひいてはもっと広い範囲でのAIの社会実装を体感したいという思いから、今回のインターンに参加させていただきました。 本記事では、今回のインターンにて取り組んだ内容を紹介させていただきます！ タスク: AIエージェントにおけるコンテキスト圧縮につ

Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) メモリ最適化 R8i および R8i-flex インスタンス 、ならびに汎用 M8i および M8i-flex インスタンス のリリースに続き、カスタムインテル Xeon 6 プロセッサを搭載し、持続的なオールコア 3.9 GHz ターボ周波数と 2:1 のメモリ対 vCPU 比を備えた、AWS でのみ利用可能なコンピューティング最適化 C8i および C8i-flex インスタンス の一般提供の開始をお知らせします。これ

このブログは 2023 年 11 月 27 日に James Bornholt、Abhinav Goyal、Jonathan Henson、Andrew Kutsy によって執筆された内容を日本語化したものです。原文は こちら を参照してください。 データはあらゆる機械学習パイプラインの中心にあります。基盤モデル (FM) の事前トレーニング、ビジネス固有のデータによる FM のファインチューニング、推論クエリの実行など、機械学習ライフサイクルのあらゆる段階においてコンピューティングリソースを常時稼働させ

こんにちは！ Catoクラウド 技術担当の中川です。 この記事では、2025年8月にリリースされた新機能「 XOps 」についてご紹介します！ 概要 XOpsとは？ XOpsは「 XDRとAIOpsを統合し、セキュリティ及び運用上のインシデントを効率的に検出する機能 」です。 従来のXDR Pro（Extended Detection and Response）の機能を進化させたもので、AIと自動化を活用し、セキュリティとネットワークの大量のイベントが整理された状態で 可視化・分析 できるのが特徴です。

こんにちは。25新卒エンジニアの中です。 大学院では、ある車の会社と共同で「機械学習を用いて物理シミュレーションを置き換える手法」について研究を行い、先日ローマにて行われたAI関連の学会でポスター発表してきました。エスプレッソもパスタもワインも美味しかったです。 このブログでは、入社してから4ヶ月弱で行われた新卒研修プロジェクトで学んだ、「全体像の可視化」の重要性について話していきます。 新卒エンジニア研修について 研修で直面した壁 プロジェクトの全体像が見えなかった初期フェーズ 振り返り会と「可視化」の

「先生、この薬は本当に使えないのですか？」 40代の母親がそう尋ねたとき、主治医は言葉を失いました。 効果があると知っているのに—「日本ではまだ承認されていません」。 生きられたかもしれない命が、静かにこぼれ落ちていく。そんな現実が、この国の医療で起きています。 数字が物語る、日本の医療の危機 2024年、国立大学病院長会議の発表によれば、全国42の国立大学病院のうち32病院が赤字見込み 1） 。医療機関の倒産は事業者（施設運用主体者）数ベースで64件、休廃業・解散は722件。過去最多を更新しました。 2

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

.entry .entry-content ul > li > ul { display: none; } .entry-content td { text-align: left; } はじめに こんにちは、データシステム部推薦基盤ブロックの上國料（ @Kamiko20174481 ）とMA推薦ブロックの住安（ @kosuke_sumiyasu ）です。 私たちは2025年9月22日〜9月26日にチェコのプラハにて開催されたRecSys2025（ 19th ACM Conference on Recom