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

Amazon QuickSight はハイパースケールの統合ビジネスインテリジェンス ( BI ) でデータ主導型組織を強化します。QuickSight を使用すると、すべてのユーザーが同じ情報源を共有し、インタラクティブダッシュボード、ページ分割レポート、埋め込み分析、自然言語クエリを通じて、さまざまな分析ニーズに対応できます。 データセットパラメータ は、ダッシュボードでインタラクティブな体験を作成するのに役立つ、QuickSight の新しい種類のパラメータです。この投稿では、データセットパラメータ

本ブログ記事は、KDDI株式会社 ソリューション事業本部 DX推進本部 スマートシティ推進室 PFデザイングループリーダー 中嶋優氏と、アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 ソリューションアーキテクト 新谷 が共同で執筆しました。本実証実験に関する詳細なレポートは こちら をご覧ください。 はじめに 住民に安心安全な暮らしを提供し、まちの持続的な価値向上に繋げるために、民間主導によるまちの賑わい創出、維持管理、防災などの実装を通じたエリアマネジメントが活発化しています。高度なまちづくり実現のために

小売業では常に、実店舗へのアクセスや人通りを増やすことを目指しています。そのためには、潜在顧客が最も便利な店舗を正確に特定できなければなりません。最もアクセスしやすい店舗に関する情報を、便利な Web/Mobile アプリケーションを通じて潜在顧客に提供することで、小売企業は来店を増やし、顧客体験を向上させることができます。何千もの店舗を持つ全国規模の小売業者も、数店舗しかない地元の小さな金物屋も、小売店舗を顧客にとってよりアクセスしやすくすることで、利益を得ることができます。 Amazon Locati

　みなさんはじめまして。CADDiで図面解析チームのテックリードをしている稲葉です。今日は、我々のチームがどういった図面解析の機械学習モデルをどのように開発しているのか、それをどのように改善しようとしているかを紹介したいと思います。 目次 どういう図面解析が必要なのか CADDiの機械学習モデル開発の流れ 継続的な機械学習モデルの改善に向けて おわりに どういう図面解析が必要なのか 　CADDiでは図面活用SaaSであるCADDi DRAWERを提供しています（DRAWERの詳細に関しては こちら ）。図

はじめに こんにちは！技術広報課の rks_daigo と申します。 今回は、久しぶりに弊社が主催したLT会イベント「"ChatGPT" をもっと使いたい！～活用事例Tips LT会～」について、まとめさせていただきました！ はじめに イベント概要 発表タイトル一覧 発表の紹介 No1. OpenAI APIとDiscordを連携したQOL改善 No2. Power AppsとChatGPTの連携で出来たこと No3. 今更ながらLangChain使ってみた No4. ChatGPTのAPI No5. 良

はじめに 法務省が公開した地図XMLファイルを、アダプト・ア・パークのようにアダプト(里親)する「法務省地図XMLアダプトプロジェクト」です。 今回は、我々の活動の概要を紹介します。 「法務省地図XMLアダプトプロジェク […]

こんにちは！金融ソリューション事業部の山下です。 本記事では、 オープンソース の3DCGソフト Blender を用いて、現実の地形や建物を模した3DCGモデルを生成する方法を紹介します。 今回は Blender GIS という プラグイン を用いて、衛星画像、建物データ( OSM )、標高データ(SRTM)を利用してモデルを制作しました。 実施環境/ツール 実施手順 1. BlenderにBlenderGISプラグインをインストールする 2. 衛星画像データを取得する 3. 標高データ(SRTM)の取

この記事は、 NTTコミュニケーションズ Advent Calendar 2022 20日目の記事です。 こんにちは。コミュニケーション&アプリケーションサービス部の石井です。 普段の業務では文章要約技術を用いたAPIサービス 1 の開発・運用に取り組んでおります。 この記事ではグラフニューラルネットワーク（GNN）、特に Heterogeneous Graph（異種グラフ） を扱ったGNNについて紹介していこうと思います。 本記事で扱う内容 この記事で取り扱う内容は以下です。 グラフニューラルネ

はじめに こんにちは、Things Cloud のカスタマーサクセスチーム 伊藤、佐々木、高橋、三橋です。私たちは、データプラットフォームサービス部で IoT プラットフォーム「 Things Cloud 」のサービス開発やお客様への技術支援を担当しています。 さて、皆さんはデータを見やすいようにグラフ化したり、表にまとめる時はどんな方法を使っていますか？最近では、JupyterLab や Python ライブラリの Pandas を利用されている方が多いかもしれませんね。私たちのチームでは、 Obser

こんにちは。 株式会社ZOZO NEXT にある ZOZO Research のApplied MLチーム所属の後藤です。社内の様々な課題を機械学習を活用して解決する仕事に取り組んでいます。 弊社（当時は株式会社ZOZOテクノロジーズ）では2019年1月より、ZOZO Researchと同志社大学 桂井研究室の共同研究を開始しました。本記事では、共同研究を行う際のポイントと、その成果を紹介します。 目次 目次 はじめに なぜ大学との共同研究を行うのか 共同研究を行う際のポイント 社内の喫緊の課題を研究テー

こんにちは、BIGLOBE 基盤本部 基盤統括部にて、新サービス創出活動推進を担当している吉川です。 2021年4月より「技術を通して、もう1つの通信を考える」をテーマに、多摩美術大学 情報デザイン学科の永原教授、清水講師、学生の皆さんとの産学共同研究プロジェクトが始まっており、vol.1の記事では、多摩美術大学の学生が通信史やデータセンターのオンライン見学などの講義内容をメインにレポートしました。 今回のvol.2の記事では、5月28日に多摩美術大学にて行われた学生の構想発表会を通じて、BIGLOBEの

こんにちは。Ltech運営チームの市来です。 今回は、2021年3月31日(水)に開催した『Ltech#15 未来の体験をつくるLIFULL Labの取り組み ~ LIFULLのR&D部門とは ~』についてレポートします。 lifull.connpass.com Ltechとは Ltech(エルテック)とは、LIFULLがお送りする、技術欲をFULLにするイベントです。特定の技術に偏らず、様々な技術の話を展開しています。 未来の体験をつくるLIFULL Labの取り組み ~ LIFULLのR&am

はじめに こんにちは、 MasaKu です。 PHPer による PHPer のためのお祭り、 PHPerKaigi が今年も開催されました。 （弊社もスポンサーをさせていただいております） PHPerKaigi2020 phperkaigi.jp 今回は LT にチャレンジさせていただいたのですが、登壇にあたり様々な学びがありました。 本記事では、LT にチャレンジする上で学びにつながった以下のポイントについて記載していきたいと思います。 本記事で記載する内容 トーク テーマの選定 発表資料の作成 LT