このブログは、6月20日と21日に開催された AWS Summit Japan における IoT 関連出展を紹介するものです。「プロダクト IoT 編」と「インダストリアル IoT 編」の二部構成で、今回は「インダストリアル IoT 編」についてお伝えします。（プロダクト IoT 編の記事は こちら です） 今年の AWS Summit Japan では、インダストリアル関連の IoT サービスを活用した多数のブース出展やセッションが行われました。どのコンテンツも、設備からのデータ取得

6 月 20 日と 21 日の二日間にかけて、3 万を超えるオンサイト来場者とともに、今年の AWS Summit Japan は大盛況のうちに幕を閉じました。この二日間にわたり、150 以上のセッションと 250 以上のブース展示が行われ、AWS の最前線がここに集結しました。IoT が多岐にわたる産業に根ざし、実用的なフェーズに進む中で、今年は IoT と生成 AI を活用した革新的なソリューションも次々と試みられました。今年は実に30を超える IoT 関連のセッションと展示が行われましたが、その中の

はじめに Turing 生成AIチームの佐々木 (kento_sasaki1)です。生成AIチームでは、完全自動運転の実現に向けてマルチモーダル基盤モデルの開発に取り組んでいます。 先日、6月17日から6月21日にシアトルで開催されたコンピュータビジョン・機械学習系のトップカンファレンスCVPR 2024に参加し、Vision Language Model (VLM)のワークショップThe 3rd Workshop on Computer Vision in the Wildにて日本語VLM評価ベンチマー

競争の激しい産業分野では、ダウンタイムを最小限に抑えることが財務的な成功に不可欠です。課題は、事業環境内のさまざまなシステムに分散している複雑なデータを管理することにあります。高度な分析なしでは、問題を特定して解決することは困難です。 産業装置のオペレーターは、問題を診断して手順に従うために、しばしばマニュアルを参照することに時間を費やします。自動化によってこのプロセスは合理化できます。重要なのは、異常を早期に発見し、トラブルシューティングの指示を迅速に提供することです。 Amazon Web Servi

こんにちは！ バンダイナムコネクサスのデータ戦略部で機械学習PJTのPdMをしている高野です。 データ戦略部内の機械学習チームでは、グループ内の様々なプロダクトに機械学習機能を提供するためにML基盤や機械学習モデルの開発を行っています。 そこで今回の記事では、機械学習モデル開発の一貫で実施した対照学習を用いたコンテンツベースレコメンドの技術検証について紹介します。 レコメンド技術検証の概要 下記図のように、似たアニメの推薦を実現するために、アニメのシリーズ関係とあらすじデータを用いたコンテンツベースレコメ

初めに エンジニアを目指すに至ったきっかけ 高校時代 大学時代 「未経験者」就活時代 「経験者」就活時代 コーディングテスト対策 開発経験について スマートキャンプとの出会い まとめ 初めに はじめまして！2024年4月に新卒エンジニアとしてジョインしたcruiseです！ スマートキャンプではBOXIL SaaSの開発に携わっています。 新卒エンジニアですが、大学の専攻は土木工学なので、いわば「異業種新卒エンジニア」なのかなと思っています。 今回は入社エントリということで、異業種からエンジニアを目指したき

Visual M2Mグループの白金です。 普段は Visual M2M Data Visualizerの製品開発を担当しています。 先日、 intdashの新しいバージョンがリリース され、 建設、物流、自動車開発のDX化の促進を推進するため、以下のROSデータと連携する新機能がVisual M2M Data Visualizerに追加されました： デジタルツイン対応の強化による現場環境の見える化と最適化 遠隔操縦機能とリアルタイム伝送機能の強化 本記事では、新機能の詳細と物理シミュレーターを使用した可視

製造業において効率性と冗長性の絶妙なバランスは、市場競争力に大きく寄与します。INVISTA は、ポリマーや繊維などを扱う化学中間製品のグローバル企業です。同社は先ごろ実施した全面的な業務の見直しにより、単なる改善ではなく、事実上完全な変革を成し遂げました。INVISTA はデジタルツインの取組みにおいて、Amazon Web Services ( AWS ) に支援を依頼し、 AWS パートナーである Matterport ( 空間データの先駆的企業 ) と AWS IoT TwinMaker （建築物

こんにちは。RSです 私はAI技術に不可欠なアノテーション業務を行っています。 ここ数年で、AI技術は「開発途上の最先端技術」というよりは「実際に日常に活用されている最先端技術」になってきたと感じています。車の自動運転技術・自動で障害物を避けるお掃除ロボットなど、AI（人工知能）を使った様々な製品・サービスがあることを見聞きしたり仕事やプライベートでChatGPTを使っている方もいらっしゃることでしょう。 また、AI技術が発展してきていることでアノテーション業務を行う様々な業者が増えてきたり、アノテーショ

はじめまして！ エンジニアリングオフィスの井上です。 本記事では、開発本部（エンジニア向け）の社内アイデアソンの企画運営に携わりましたので取り組みの様子や内容についてお伝えさせていただこうと思います！ 突然ですが「どこでもドア」って売れると思いますか？ そもそも「アイデアソン」ってなに 開発本部でアイデアソンをする目的 アイデアソンのテーマ アイデアソンの日程 Day1で何をしたか 使用したビジネスフレームワーク Day1終了後からDay2までの一週間 Day2で何をしたか Day２結果発表 アイデアソン

現代の車は単なる交通手段を超えて、つながったモノのインターネット (IoT) デバイスに進化しており、従来の車における所有と使用のあり方を再定義しています。 このビジョンの変化は、移動に関連する課題の解決方法を変えています。自動車産業は、スマート充電、バッテリーの状態監視、予知保全、フリート管理、循環型経 済などの課題に対処するために、人工知能 (AI) による「デジタルツイン」を活用しています。 デジタルツインとは、物理的なシステムを仮想的に表現することであり、データを動的に更新して物理システムの構造、

ミラーワールドへようこそ。「デジタルツイン」とAI 2022.1.17公開　2024.3.12更新 株式会社Laboro.AI　執行役員 マーケティング部長　和田 崇 概　要 製造業を中心に注目を集め始め、内閣府が推進するSociety 5.0においても重要な技術とされる「デジタルツイン」。ミラーワールドさながらサイバー空間上でリアルワールドを再現することを目指すデジタルツインが、なぜ注目を集めているのか、事例を交えて紹介します。 目　次 ・ デジタルツインとは 　・ Society 5.0との関係 　・

「製造DX」は幻想か。製造業AIの今と展望 2021.5.28公開　2024.2.16更新 概　要 サービス業に次いで高いGDP（国内総生産）を占める製造業。AIを含むIT活用の遅れなどを背景に国際競争力の低下が懸念されていますが、各種作業を効率化させ、さらには品質向上に向けた方策として、製造DXの名の下、特に製造現場にAIが活発に導入されるようになってきています。製造業におけるAI活用の現状や今後への期待、実際の活用事例などについて紹介します。 目　次 ・ なぜ、製造業でAIが求められるのか。そのメリッ

EC需要の裏側に。物流危機を救う、AIのチカラ 2021.4.30公開　2024.2.9更新 概　要 2020年以降、新型コロナウイルスの感染拡大を背景に、消費者の購買スタイルは大きく変化しました。買い物においてECサイト利用の割合が増加し、伴って物流業界が担う役割もますます重要になってきています。 しかし、「2024年問題」が叫ばれるなど、物流業界には人手不足をはじめとした課題が横たわっていることも事実です。その解決方法として期待されているテクノロジーがAIです。物流の現状や課題、物流にAIを導入するメ

アプトポッド 組み込みエンジニアの久保田です。 連載の前回 では、ROSの開発においてDockerをどのように活用するかを紹介しました。その中で触れた通り、Dockerコンテナを使ってホストのハードウェアリソースにアクセスすることが可能です。例えば、当社で販売している車載向けエッジコンピュータ EDGEPLANT T1 はNVIDIA Jetson TX2を搭載しています。NVIDIA Jetsonシリーズは、GPUを搭載しており、AIやディープラーニングのタスクに適しています。このJetsonのGPUを