本ブログは株式会社アイデミー様と Amazon Web Services Japan 合同会社が共同で執筆いたしました。 みなさん、こんにちは。AWS アカウントマネージャーの藤川です 。 昨今、従来の事業や顧客の課題に関連して、新しくSaaSを開発する企業が増加してきております。SaaS事業を始める為には、市況の変化に応じる為にスピーディー且つ効率良く開発する必要があります。 本記事では、AWSのマネージドサービスを活用し、少人数且つ短期間でマルチテナント型SaaS環境を構築した事例について紹介いたしま

この記事は、2025 年 7 月 22 日に Chester Manuel によって執筆された「 Transform your Machine Learning career through AWS Jam 」を翻訳したものです。 理論的な 機械学習 (ML) 知識に加えて、雇用主が積極的に求めている実践的なスキルを身につける準備はできていますか ? ML エンジニア、DevOps 専門家、開発者のいずれであっても、身につけた知識を本番対応のソリューションに変えるには、ハンズオン体験が必要です。 ここで

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。...

はじめに こんにちは。社内横断で利用されるデータ基盤 Crois の開発を担当している、大澤と茅原です。 2025年6月18日に開催され

ニューラル機械翻訳の研究動向　 【連載】自然言語処理の研究動向　第2回 2025.8.19 株式会社Laboro.AI　リードMLリサーチャー　趙 心怡 リードマーケター　熊谷勇一 英語版（English version）は こちら 。 概　要 2017年以降、ニューラル機械翻訳（Neural Machine Translation, NMT）においてTransformerアーキテクチャが主流となり、XLM（Cross-lingual Language Model）、mBART（Multilingual

ニューラル機械翻訳の研究動向　【連載】自然言語処理の研究動向　第2回 2025.8.19 株式会社Laboro.AI　リードMLリサーチャー　趙 心怡 リードマーケター　熊谷勇一 概　要 2017年以降、ニューラル機械翻訳（Neural Machine Translation, NMT）においてTransformerアーキテクチャが主流となり、XLM（Cross-lingual Language Model）、mBART（Multilingual BART）、mT5（Multilingual T5）といっ

はじめに こんにちは。データエンジニアとして社内横断で使われるデータ基盤 Crois の開発を担当している青木です。 内製のジョブ実行基

並外れた貢献と技術面でのリーダーシップが認められて AWS ヒーローに新しく加わった仲間たちを皆さんにご紹介したいと思います。さまざまな地域と専門技術を代表するこれらの情熱的な仲間たちは、優れた専門知識と AWS コミュニティ内での知識共有への献身を実証しています。AI と機械学習からサーバーレスアーキテクチャとセキュリティまで、私たちの新たなヒーローたちは、インクルーシブで魅力的なテクニカルコミュニティを育成すると同時に、幅広いクラウドイノベーションを体現しています。クラウドコンピューティングの未来の形

はじめに こんにちは、NTTデータに勤務する一人のオジサンです。 これまでC/C++言語を使って、がっつりとポインタやら参照やらに向き合いながら、プログラムを書いてきました。構造体と仲良くなり、クラスに振り回され、newとdeleteに責任を持つ。そんな人生でした。 しかし時代は変わり、AIだ、データサイエンスだ、機械学習だと騒がれる中、「とりあえずPythonに触れないとまずい」という危機感に駆られて、Pythonの世界へ足を踏み入れた。。。 そんなオジサンの独り言です。 実行速度・パフォーマンスを想う

本記事は、2025 年 8 月 6 日に公開された Improve email deliverability with tenant management in Amazon SES を翻訳したものです。翻訳は Solutions Architect の 松岡勝也 が担当しました。 Amazon Simple Email Service (Amazon SES) は、E コマースサービスから金融機関、マーケティングテクノロジー製品プロバイダーまで、さまざまな業界で組織のメールコミュニケーションニーズの管理

ここでは、OpenCV 4.5.4で新しく導入された顔検出APIをC++で試し、YuNetのAIモデルを使用して、リアルタイムで顔の位置とランドマークを検出する方法について説明しています。

みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクトの戸塚です。今週も 週刊AWS をお届けします。 少し先のイベントになりますが、対面/ライブストリーミングのハイブリット形式で、AWS Unicorn Day Tokyo 2025 が 9/2(火) に開催されます。現地でデモがみれるほか、ネットワーキングパーティもあわせて開催いたします。詳細は こちら からご確認ください。 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。 2025年8月11日週の主要なアップデート 8/11(月) AWS

1. はじめに 完全自動運転の実現を目指すスタートアップ「チューリング」でエンジニアをしています、佐々木です。現在、Vision-Language-Action (VLA) モデルの研究開発に取り組んでいます。 本記事では、自動運転VLAモデルの概要と最新の研究動向を整理し、今後の取り組みについて掘り下げていきます。 1.1 自動運転システムの概要 まずは、本題に入るまえに自動運転システムのパラダイムについて確認していきましょう。 Modular-based System モジュラーベースシステムは、3P

こんにちは、クラウドエース株式会社 第一開発部の阿部です。 この記事では、Google Cloud Next Tokyo 25 のブレイクアウトセッション「最新の生成 AI モデルへのアップデートに必要な LLMOps」について、セッション内容を紹介します。 前置き: 生成 AI モデルの寿命 Gemini API や Vertex AI で提供されている生成 AI モデルは廃止日が設定されており、廃止日を過ぎるとモデルは利用できなくなります。 例えば、Gemini 2.0 Flash は 2026 年

G-gen の奥田です。当記事では、 Gemini CLI を利用した開発事例を紹介します。Google Cloud が提供するAPI である Virtual Try on API と、Web UI 用の Python フレームワークである Gradio を使用した、シンプルな画像生成 Web アプリの開発手順を紹介します。 はじめに Gemini CLI Virtual Try on API Gradio Gemini CLI を用いたアプリの開発 初期のディレクトリ構成 Gemini CLI による開