こんにちは、サイオステクノロジーの遠藤です。 先日、AzureのAI資格であるAI-102に合格し、Azure AI Engineer Associateに認定されました！ AI-102は比較的新し目の資格のためAZ-104などの鉄板Azure資格に比べて情報が少なく、どのような勉強方法が良いのかといったわからない方が多いと思います。今回はそういった方々に役立つようにまとめていきたいと思います。 はじめに 試験の内容についてですが、試験を受ける際にNDA（秘密保持契約）を結ぶことになるので記載することが出

LLM・RAGのビジネス導入の落とし穴「回答精度が期待より低い」などの回避法 2025.1.31 株式会社Laboro.AI　リードマーケター　熊谷勇一 執行役員 マーケティング部長　和田 崇 概　要 LLMの利用やそれに寄せられる期待は高まり続けており、RAGのような精度を高める手法の普及も進んでいます。しかし、RAGを組み合わせたLLMのビジネス導入は簡単というわけではなく、いくつかの「落とし穴」があります。LLMやRAGの基本を踏まえた上で、その落とし穴の特徴と回避法を解説します。 目　次 ・ LL

本記事は 2025 年 1 月 29 日に公開された Deploy DeepSeek-R1 Distilled Llama models in Amazon Bedrock を翻訳したものです。翻訳はソリューションアーキテクトの森下裕介が担当しました。 オープンな基盤モデル (FM) は 生成 AI イノベーションの要であり、それによりあらゆる組織はコストとデプロイ戦略をコントロールしながら AI アプリケーションを構築・カスタマイズすることができます。高品質でありオープンに利用可能なモデルを提供すること

近年、企業や組織において、生成 AI を自社のプロダクトに組み込む取り組みが広がっています。生成 AI は、テキスト生成、画像や動画の生成、音声生成など、様々な分野で活用されるようになり、業務の効率化や新しい価値の創出などに期待が高まっています。 一方で、生成 AI を自社のプロダクトに組み込むにあたっては、セキュリティ面での課題にも十分に注意を払う必要があります。生成 AI は、機械学習や自然言語処理などの高度な技術を用いて構築されるため、従来のプロダクトとは異なる脆弱性が存在する可能性があります。例え

機械学習エンジニアの山口です。業務ではYahoo!ショッピング向けのレコメンドを開発しています。 近年はTransformer による自然言語処理（NLP）分野の発展が著しく、BERTによる文章埋め込...

G-gen の佐々木です。当記事では BigQuery 上で機械学習モデルを作成、評価、実行するための機能である BigQuery ML について解説します。 概要 BigQuery とは BigQuery ML とは BigQuery ML の使用方法 ユーザーインターフェース BigQuery Editions クエリのドライラン BigQuery ML でサポートされるモデル 内部モデル 外部モデル インポートされたモデル リモートモデル ユーザーが Vertex AI でデプロイしたモデル Goo

仕組みから知る生成AIと技術研究の今 2023.8.25公開　2025.1.10更新 株式会社Laboro.AI　リードマーケター　熊谷勇一 執行役員　マーケティング部長　和田崇 概　要 生成AIの進展が続いています。新しい生成AIサービスや最新版の登場が相次いだり、多くの人が生成AIの働きを意識せずともその恩恵にあずかっていたりと、使うかどうかを検討するより、まずは使ってみて出力の一部だけでも活用できれば生産性が向上するという状況になっています。生成AIの仕組みを今一度確認しつつ、サービス例や技術研究の

自然言語処理：AIで言葉を活用してビジネスを変える仕組みを解説 2022.10.21公開　2024.12.25更新 株式会社Laboro.AI　リードマーケター　熊谷 勇一 執行役員　マーケティング部長　和田崇 概　要 インターネット検索、ニュース記事などのウェブページの機械翻訳、スマートフォンでの音声認識、問い合わせの際のチャットボット、そして近年注目を集めるChatGPTなどなど、私たち人間が扱う言葉を認識して何かしらの出力を返すサービスは、最も身近なAIの実装例といえるでしょう。これらに共通するAI

株式会社ユーザベースでUB Researchを担当している高山です。 ユーザベースでは2023年7月からStudio Ousia社と業務提携して、自然言語処理の研究開発に取り組んでいます。今回はその取り組みの一つとして作った言語モデルについて書いていきます。 概要 経済情報を扱う製品群を開発するユーザベースでは、「企業」という情報を扱うことが非常に多くあります。 今回は、ユーザベースの保有する経済情報のデータを学習に利用し、企業エンティティに特化したエンコーダーモデル Uzabase Business K

航空業界において効率的な手荷物追跡システムは不可欠であり、乗客の所持品を適時かつ完全な状態で配送するのに役立ちます。手荷物の取り扱いと追跡の誤りは、フライトの遅延や乗り継ぎの欠航から、荷物の紛失や顧客の不満まで、一連の複雑な問題を引き起こす可能性があります。このような混乱は航空会社の評判を損ない、重大な財務的損失をもたらす可能性があります。 そのため、航空会社は正確で効率的、かつ信頼性の高い手荷物追跡システムの開発と導入に多大なリソースを投じています。これらのシステムは、ほぼリアルタイムでの手荷物位置情報

はじめに この記事は AI Shift Advent Calendar 2024 の24日目の記事です。 初めまして！ 早稲田大学修士2年生の村田栄樹です。 11月と12月の2ヶ月間、株式会社AI Shiftで ML/DS として内定者バイトをしています。 大学では普段、自然言語処理の研究をしていて、今回のバイト期間中も自然言語処理周りのタスク（特にRAG関連）に取り組みました。 せっかくバイト期間中にアドベントカレンダーがあるので、バイト中に取り組んだタスクや感想をまとめさせていただきます！ タスクの内

LINEヤフー Advent Calendar 2024の記事です。 こんにちは。データ人材戦略部エバンジェリストチームの權です。 私が自然言語処理に関する入門的なKaggle Notebookを...

はじめに こんにちは。機械学習エンジニアの田中健斗 (kent0304 ) です。まなび領域のスタディサプリで機械学習プロダクト・データ基盤の開

この記事は CyberAgent Developers Advent Calendar 2024 2 ...

こちらの記事はカケハシ Advent Calendar 2024の21日目の記事になります。 adventar.org こんにちは、株式会社カケハシのエンジニアリングマネージャーの鳥越です。 本日は、今年の5月にデータサイエンティスト、機械学習エンジニア、ソフトウェアエンジニアの混成チームのエンジニアリングマネージャーとして入社した私の、半年間の取り組みについてのお話しをしていこうと思います。 「機械学習エンジニア」や「データサイエンティスト」は会社によって中身がだいぶ異なると言われますし、事業領域やフェ