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

はじめまして！ 機械学習チームでプロダクトマネジメントを担当している、井上といいます。 今回はCADDiにおけるアノテーションの組織づくりについて紹介します。 アノテーションについて調べると、データ生成や品質改善のノウハウはよく目にするものの、アノテーションを行う組織体制づくりに関する情報は中々見つかりません。弊社のアノテーション組織づくりがその一事例として、参考材料になればいいなと思います。 「紹介します」なんて言うとさもよくできた事例のように聞こえそうですが、実際は試行錯誤の日々です.....💦 アノ

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

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