2024 年 12 月 10 日から 12 日まで、奈良県コンベンションセンターで開催された AXIES 2024 年次大会 に、アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 (AWS) が賛助会員として協賛・出展しました。本ブログでは、展示ブースや登壇セミナーの内容をご紹介します。 展示ブース：生成 AI 活用デモンストレーション AWS の展示ブースでは、GitHub でオープンソースとして公開している 生成 AI アプリケーションである Generative AI Use Cases JP (Gen

こんにちは、さくらのナレッジ編集部 安永です。2024年7月27日に、京都リサーチパークで開催されたオープンソースカンファレンス京都2024に参加しました。その中で、日本OSS推進フォーラムの鳥瞰図ワーキンググループが主 […]

グループデータ本部データサイエンスグループの嶋村です。 LIFULLは、2024年10月15日（火）から開催される 国土交通省初となるデータコンペ 「 第1回 国土交通省 地理空間情報データチャレンジ ～国土数値情報編～ 」に対して 協賛 をしており、LIFULLの主力サービスの一つである LIFULL HOME’Sのデータセットを提供 しています。今回、その取り組みを紹介したいと思い記事を書きました。この記事をご覧の皆様も是非コンペにご参加いただけると嬉しいです。 本コンペでの企画運営は一般社団法人不動

はじめに 北海道オープンデータ推進協議会は、北海道におけるオープンデータの普及と活用を促進するために設立されました。本協議会は、自治体や企業、一般市民など多様なステークホルダーと協力し、オープンデータの利活用を通じて地域 […]

はじめに ファイナンスデータソリューショングループの高橋です。今回は、Snowflakeに存在するデータを定期的にGCSに

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

7月31日、 AWS Clean Rooms での Amazon Marketing Cloud (AMC) の一般提供について お知らせします 。これにより、広告主は自社シグナルを使用して、Amazon Ads 独自のシグナルと連携できるようになります。このコラボレーションにより、広告主は差別化されたインサイトの生成、新しいオーディエンスの発見、広告キャンペーンの計画立案、アクティベーション、測定ユースケースの作成を実現できるようになります。また、基盤となるシグナルを AWS アカウントの外に移動させる

組織は、広大なグローバルサプライチェーンを横断してサステナビリティコンプライアンスを維持するという複雑な課題に直面しています。従来の電子メールやバラバラなメッセージングツールを使用して、世界中のサプライヤーからデータを収集し、そのデータの正確性を監査することは非効率で間違いが発生しやすいです。組織が現代のサプライチェーン環境の中で舵取りする際、デジタルと物理的な変革を受け入れることは、レジリエンスを高め、コストを最適化し、持続可能な成長を促進するために不可欠です。また、サステナビリティの規制準拠と報告の要

組織は、広大なグローバルサプライチェーンを横断してサステナビリティコンプライアンスを維持するという複雑な課題に直面しています。従来の電子メールやバラバラなメッセージングツールを使用して、世界中のサプライヤーからデータを収集し、そのデータの正確性を監査することは非効率で間違いが発生しやすいです。組織が現代のサプライチェーン環境の中で舵取りする際、デジタルと物理的な変革を受け入れることは、レジリエンスを高め、コストを最適化し、持続可能な成長を促進するために不可欠です。また、サステナビリティの規制準拠と報告の要

はじめまして！2024年5月よりInsight EdgeにジョインしたData Scientistの市川です。 まだ入社して間もないですが、オルタナティブデータを活用した案件や、金融市場のオプション等を活用した分析などに携わっております。 今回は、先日人工知能学会（JSAI2024）に行ってきましたので、そのレポートをさせて頂きます。 イベントの概要 発表の概要 [2J1-KS-19] 金融分野における大規模言語モデルの活用 [2A2-PS-2] 進化する大規模言語モデル [2O4-OS-25a] 不動産

本記事は、以下 4 名による共著です。 株式会社オルツ 経営管理部 技術本部付アシスタント 高橋 亜美 株式会社オルツ AI Solutions 事業部 PoC エンジニア 竹内 慎修 株式会社オルツ 経営企画部 マネージャー 西澤 美紗子 アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 機械学習パートナーソリューションアーキテクト 本橋 和貴 大規模パラメータを持つ大規模言語モデル (LLM) によるビジネスの変革が期待される一方で、その利用には膨大な計算リソースとエネルギーを必要とするため、環境に対する

世界の核融合エネルギー（フージョンエネルギー）研究を支える核融合科学研究所では大型ヘリカル装置(LHD)の実験データを大規模に保有しており、今回AWSの基盤にてオープンデータとして公開した 核融合科学研究所は、大型ヘリカル装置(LHD)の実験データの25年分 約2PB（ペタバイト）をオープンデータとしてアマゾン ウェブ サービス（以下、AWS）の クラウド上で公開しました。学術研究基盤LHDは、核融合科学研究所が、25年にわたって世界最大級の超伝導プラズマ閉じ込め装置として実験研究しているものです。学術研

こんにちは．協業リテールメディアdivでデータサイエンティストをしています須ヶ﨑です．本日はLLMを ...

はじめに 生成AI（ジェネレーティブAI /生成系AI）は、さまざまな業界で大きな変革を起こし始めています。このブログシリーズは、企業におけるデータ活用の新しい地平を開く、 生成AI の可能性について解説します。その第二弾となる、本ブログでは、生成AIの仕組みであるLLM（大規模言語モデル、Large Language Models）と、そのデータ分析への応用例を紹介します。 生成AIに関する基本的な解説や画像生成AIとしての解説、識別系AIとの違い、生成AIの活用サービスなどについては、既に多くの記事で

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