複数の拠点に工場やプラントを持つ企業では何千もあるモーターやポンプなど設備の保全タイミング管理は操業品質とコストに影響する重要な課題です。 AWS Japan ソリューションアーキテクトチームはこの課題に対するソリューションのデモを開発しました。 このブログは デモ解説の Part 2として、利用している各サービスの役割、デモ開発のための工夫と実運用へ適用するための検討点を解説します。 開発したデモのサービス構成 Part 1 で解説したデモのユーザーストーリーを決めた後、私達はデモを行うための設計を開始

1. はじめに こんにちは、TuringのEnd-to-End自動運転チーム（以降E2Eチーム）で自動運転システムを開発している加藤です。本記事はE2Eチームの取り組みを知ってもらう連載企画の第四弾として、End-to-End自動運転における三次元物体検出のあり方と、三次元物体検出の代表的な手法を紹介し、Turingの開発状況についてお話します。 Turingでは2025年までに東京の複雑な道路を30分以上介入なしで運転できるようなE2E自動運転システムを開発する「Tokyo30」というプロジェクトに取り

みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクトの根本です。 今週も 週刊AWS をお届けします。 早速ですが、先日開催されたAWS Builders Online Seriesのセッションが登録なしでご覧いただけるようになりました。 https://resources.awscloud.com/aws-builders-online-series-japanese ご参加できなかった方もこれを機にぜひご活用いただけますと幸いです。 それでは、先週の主なアップデートについて振り返っていきましょう。 202

はじめに 現代のサプライチェーンを管理するには、グローバルな変動、輸送の混乱、予期せぬ顧客需要の変化など、課題がつきまといます。これらの課題に対処するには、サプライチェーンの俊敏性、スケーラビリティ、イノベーションが必要です。 AWS Supply Chain は、お客様の課題を解決し、サプライチェーン運用の変革を加速できる選択肢を提供します。 AWS Supply Chain は、需要予測、複数拠点での在庫管理、サプライヤー計画など、サプライチェーン管理に特化した機能を提供しています。連携可能性を意識し

チューリング株式会社の岩政 (@colum2131) です。 近年は、Neural Radiance Fields (NeRF) や 3D Gaussian Splatting (3DGS) といった一連の2次元画像から複雑な3次元再構築が可能な技術が多く発展しています。これらの技術は自動運転にも活用されつつあります。 例えば、オープンソースの自動運転ソフトウェアのAutowareの開発を主導している株式会社ティアフォーでは、NeRFを活用した技術としてNeural Simulatorの構築を目指すという

こんにちは。ZOZO Researchの研究員の古澤・川島・平川、ZOZOのデータサイエンティストの荒木・小林です。2024年8月6日（火）から8月9日（金）にかけて熊本で開催された画像の認識・理解シンポジウムMIRU2024に参加しました。この記事では、MIRU2024でのZOZO Research・ZOZOのメンバーの取り組みやMIRU2024の様子について報告します。 目次 目次 MIRU2024 企業展示 全体の動向 招待講演・インタラクティブセッション [IS2-35] The Niau Dat

はじめに 背景 業務フロー 1. 分析の準備 KPIとログの設計 A/Bテストによる効果検証の準備 2. データの準備 エンジニアリング目線も加味しつつログ設計を最適化出来る データのニーズの変化に臨機応変に対応できる 3. データの分析 終わりに はじめに DELISH KITCHENでデータサイエンティストをやっている山西です。 今回は「データサイエンティストとしてプロダクト開発プロジェクトに積極関与した経験談」をお送りします。 背景 DELISH KITCHENをはじめとするプロダクトの開発/改善は

G-gen の坂本です。当記事では、Google Cloud Next Tokyo '24 セッション「 生成 AI における MLOps とリクルートの導入事例 」に関する速報レポートをお届けします。 他の Google Cloud Next Tokyo '24 関連記事は Google Cloud Next Tokyo '24 の記事一覧 からご覧いただけます。 概要 MLOps Rapid evaluation API Automatic metrics AutoSxS（Automatic side

はじめに こんにちは、End-to-End自動運転開発チーム(以降E2Eチーム)で自動運転システムを開発している堀ノ内と塩塚です。本記事はE2Eチームの取り組みを知ってもらう連載企画の第二弾として、End-to-end自動運転におけるマップ認識のあり方と、実際のTuringの開発状況についてお話します。 Turingでは2025年までに東京の複雑な道路を30分以上介入なしで運転できるようなE2E自動運転システムを開発する「Tokyo30」というプロジェクトに取り組んでいます。 私達が目指すE2E自動運転の

みなさん、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの小林です。 7 月 22 日に発表した「 AWSジャパン生成AI実用化推進プログラム 」ですが、たくさんのお客様からお問い合わせを頂いています。AWSとしてはたくさんのお客様の生成AIに対するチャレンジを応援したいと考えていますので、これを機会にぜひご検討ください。 申込みフォーム またはAWSのお客様担当者に直接お知らせ頂ければOKです。 それでは、8 月 5 日週の生成AI with AWS界隈のニュースを見ていきましょう。 さまざまなニュース

みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクトの下佐粉です。 今週も 週刊AWS をお届けします。 今週は夏休みを取られている方も多いのではないかと思います。そんなお休み中の学習として、6月に開催した AWS Summit Japan 2024 の各種セッションはいかがでしょうか？ 以下のサイトでセッションの動画やPDFが閲覧できるようになっています。大量にありますが、キーワードやセッションIDの検索、カテゴリで絞り込めるようになっていますので、ぜひご活用ください。 – セッション一覧 それでは、先週の

本記事は 夏休みクラウド自由研究 8/13付の記事です 。 Catoクラウドの記事は、8月7日から15日までの9日間連続投稿となります。 「夏休みクラウド自由研究」についてChatGPTに尋ねたところ「夏休みのクラウド自由研究は、クラウドコンピューティングを利用して実施する自由研究のことです」とのことで、研究テーマ（例）としては以下のような回答でした。 天気予報データの分析 ･･･気象データをクラウドサービスから取得し、データを分析して気温や降水量の変動をグラフ化する。 IoTデバイスとクラウドの連携 ･

G-gen の福井です。当記事では、Google が提供するマルチモーダル生成 AI モデル Gemini と、画像生成 AI モデル Imagen を使用して、アップロード画像から類似画像を生成する Web アプリを開発する手順をご紹介します。 はじめに 当記事の概要 実行イメージ 利用サービス・ライブラリ ソースコード Python のバージョン requirements.txt main.py ローカルでの動作確認 ローカル実行 ローカルで起動したアプリへ接続 Google Cloud へのデプロイ

この記事は、リレーブログ企画「24新卒リレーブログ」の記事です。 はじめまして。 新卒1年目でジョブローテーション中の山本です。 今回、24卒のブログリレー企画で、テーマは「 自由 」ということなので、私が先日 Vision AI Expo 2024 に参加した際に知った「 roboflow 」という画像認識ツールの体験記について執筆させていただきました。 AIの知識がまったくない、、、という方でも簡単に画像認識ができるツールとなっており、大学で画像認識のAIを作成していた身としてもとても衝撃を受けたツー

本ブログは「 Context window overflow: Breaking the barrier 」を翻訳したものとなります。 生成 AI モデルの複雑な動作、特に生成 AI モデルがどのように処理して返答を生成するかについて考えたことはありますか？この魅力的なプロセスの中心には「コンテキストウィンドウ」と呼ばれる重要な要素があり、これは生成 AI モデルが与えられた時間で処理できる情報量を決定します。しかし、コンテキストウィンドウを超えるとどうなるでしょうか？コンテキストウィンドウオーバーフロー