はじめに こんにちは、クラウドエース SRE 部所属の潘です。 この記事では、Google が提供する新たなセキュリティソリューションサービスである Google Security Operations（以下 Google SecOps）についてご紹介します。 先日、Chronicle という製品から名前を変え、Google SecOps として提供されるようになりました。 この度弊社でも取り扱うことになりましたので、改めて製品の特徴を紹介したいと思います。 概要 Google SecOps を導入するこ

はじめに こんにちは、クラウドエース SRE 部所属の潘です。 この記事では、Google が提供する新たなセキュリティソリューションサービスである Google Security Operations（以下 Google SecOps）についてご紹介します。 先日、Chronicle という製品から名前を変え、Google SecOps として提供されるようになりました。 この度弊社でも取り扱うことになりましたので、改めて製品の特徴を紹介したいと思います。 概要 Google SecOps を導入するこ

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

生成AIを使う上での課題・解決策 生成AIは大きな可能性を秘めていますが、その活用にはいくつかの課題が存在します。

このブログは “ Medical content creation in the age of generative AI ” を翻訳したものです。 生成AI やトランスフォーマーを活用した大規模言語モデル（LLM）が最近の大きなニュースになっています。これらのモデルは、質問への回答、文章の要約、コードおよびテキストの生成において優れた性能を発揮しています。現在、LLMは、規制の厳しいヘルスケア・ライフサイエンス業界（HCLS）を含む企業において実際の業務で使用されるようになってきました。ユースケースとし

このブログは “ Empowering analysts to perform financial statement analysis, hypothesis testing, and cause-effect analysis with Amazon Bedrock and prompt engineering ” を翻訳したものです。 このブログは、「資本市場と金融サービスにおける生成 AI 及び AI/ML」シリーズの一部です。 はじめに プロンプトエンジニアリングと高度なプロンプティングは、大規

本ブログは「 Transition your Amazon Forecast usage to Amazon SageMaker Canvas 」を翻訳したものです。 Amazon Forecast  は、統計および機械学習（ML）アルゴリズムを使用して非常に正確な時系列予測を提供するフルマネージドサービスです。2019年8月にリリースされ、 Amazon SageMaker Canvas  よりも前に登場しました。Amazon SageMaker Canvasは、時系列予測モデルを含

システムやサービスを提供する上で、障害はつきものです。障害を迅速に分析し対処することがユーザビリティやサービス信頼性を向上し、結果顧客満足度につながります。一方で近年システムは複雑さを増しており、障害特定が従来に比べて難しくなっています。したがって障害分析の効率化や高度化が重要になっています。 従来の手動による障害分析では、膨大なログデータの中から問題の根本原因を特定するのに多大な時間と労力を要し、ダウンタイムの長期化やサービス品質の低下につながる可能性がありました。そこで注目されているのが、人工知能 (

みなさんこんにちは。シニアソリューションアーキテクトの堀内です。私は、日頃 e コマース(以下 EC ) 業界の企業様を支援しております。 EC におけるトレンドについてよくお客様とディスカッションをしますが、2024 年は生成 AI の関連の話題が多くトレンドになっています。 NRF2024 や re:Invent 2 023 等グローバルの動きを見ると EC 業界で具体的な業務改善や顧客体験向上として生成 AI の活用が始まっており、日本でも多くの企業様が興味を持ち始めています。 AWS では本業界に

こんにちは。サイバーエージェント メディア統括本部 Data Science Center の武内で ...

生成AI は莫大な学習データから新たな価値を生み出す そもそも、生成AIというのはどのような技術なのでしょうか。生成AIは、大量のデータを用いて新たなデータを生成する人工知能の技術を指します。この技術は、ディープラーニングと呼ばれる機械学習の一種を用いて、テキスト、画像、音声、動画などの新しいコンテンツを生成することができます。代表的な例として、 GPT や Claude 、LLAMA、Gemini などが挙げられます。生成AIは、事前に大規模なデータセットを用いて学習し、その学習結果を基に新しいデータを

本記事では、Google Maps API から取得したラーメン店のクチコミデータに対する定量分析手法をご紹介します。 従来の BigQuery による感情分析の有用性を踏まえつつ、Gemini 1.5 Pro の導入によって可能となった、より柔軟なデータの構造化や特定タスクの実行方法を解説します。 分析の背景と目的 可視化イメージ 分析の流れとアーキテクチャ クチコミデータ取得と BigQuery への保存 API キーの取得 データ取得のサンプルコード クチコミ数の制限と緩和策 料金 感情分析とデータ

みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクトの杉山です。今週も 週刊AWS をお届けします。 AWS Summit New York があり沢山の生成 AI 関係のアップデートがありました。 週刊生成AI with AWS で網羅的に取り上げており、こちらもご覧ください。 異なる視点での最近の生成 AI の出来事を記載すると、 GenU (Generative AI Use Cases JP) という名前の GitHub で公開されているアプリケーションがあるのですが、新たに Knowledge ba

こんにちは。データグループデータサービス統括本部の井上と小出です。本記事では、前回こちらの記事にてご紹介した機械学習モデル開発の品質評価の計測について、その後の状況をご紹介します。 前回の振り返り ヤ...

本記事は 2024年2月2日に公開された ” Monitor embedding drift for LLMs deployed from Amazon SageMaker JumpStart ” を翻訳したものです。 生成 AI のワークロードで最も有用なアプリケーションパターンの 1 つが Retrieval Augmented Generation (RAG) パターンです。 RAG パターンでは、入力プロンプトに関連する参照コンテンツを探すために、埋め込みベクトル (テキスト文字列の数値表現) に