先日、同僚との何気ない会話の中で、こんな言葉をふいに投げかけられました。 「AIって、あっという間にここまで来たよね。あと5年もしたら、何ができるようになるか想像もつかないよ。」 自分はAIの専門家ではありません。ですが、たまたまその分野について少し調べたことがあるんです。 そして、その問いに対する答えは「もっと進化してすごくなる」という単純なものではありません。 というのも、AIの発展には、その技術の本質に根ざした壁がいくつか存在しているのです。 繰り返しますが、自分は専門家ではありません。 ただ、その

はじめに ユーザーの関心や嗜好に適したアイテムを推薦することは、ユーザーエクスペリエンスの向上や購買意欲の促進に直結するた

はじめに こんにちは、株式会社タイミーでデータサイエンティストとして働いている貝出です。直近はカスタマーサポートの業務改善に向けたLLM活用のPoCやシステム開発を行っております。 さて、今回は2025年3月10日（月）～3月14日（金）に開催された「言語処理学会第31回年次大会(NLP2025)」に昨年に続き参加してきましたので、その参加レポートを執筆させていただきます。 言語処理学会年次大会について www.anlp.jp 言語処理学会年次大会は 言語処理学会 が主催する学術会議であり、国内における言

2025年2月27日、dotDataと岡山大学、中国銀行は、ビジネスアナリティクス人材育成のための公開講座を実施しました。本講座は、岡山大学と中国銀行が2021年2月に締結した連携協定「おかやま未来共創アライアンス」に基づく取り組み及び内閣府「令和6年度地域中核大学イノベーション創出環境強化事業」の一環として実施されました。産学金の連携を通じて地域全体の課題解決と発展を目指すこのアライアンスにおいて、今回の講座は、次世代のデータ活用人材を育てる重要な試みとなりました。このブログでは、当日の様子や参加者の声

こんにちは。製造業のお客様を技術支援しているソリューションアーキテクトの中西です。 生成 AI が普及するなかで、設計領域のユースケースとして「仕様書に記載された要件から図面や設計パラメータを出力したい」、「図面に表現された部品を理解した AI のインサイトが欲しい」といったご相談をお客様からいただくことがあります。機械設計の経験があり機械が大好きな筆者としても、お客様のご期待に応えたい気持ちが強いですが、残念ながらこれらのユースケースに対して現状の AI が大活躍することは「原理的に」難しいです。 では

はじめに エブリーでデータサイエンティストをしている山西です。 今回は、社内で継続的に実施している数学勉強会について紹介します。 勉強会を続けるうえで工夫したポイントや、取り組みを続けての所感をお伝えします。 概要 エブリーのデータ&AIチームでは、「数式に向き合う習慣を維持する」目的で週に1回のペースで数学の勉強会を実施しています。 記事執筆時点では、データサイエンティスト（MLエンジニアを含む）3名で、『機械学習スタートアップシリーズ ベイズ推論による機械学習入門』を輪読形式で進めています※

帰納的な推論 と 発見的な推論(アブダクション) は、 私たちがソフトウェア開発の現場/実務で（知らず知らずにでも）駆使している思考の形です（それどころか日々の暮らしでも使っています）。 それほど“自然な”思考の形ですが、どんな考え方で、どんなところに注意すると質の高い思考ができるのか、基本知識を押さえておくと実務のレベルアップにつながります。 ＜実務三年目からの発見力と仮説力　記事一覧＞ ※クリックで開きます 【第1回】見つけるための論理【連載初回、全文公開中】 【第2回】 “共通項”を見つけ出す 【第

はじめに こんにちは。データシステム部推薦基盤ブロックの佐藤（ @rayuron ）と住安（ @kosuke_sumiyasu ）です。私たちはZOZOTOWNのパーソナライズを実現する推薦システムを開発・運用しています。 ZOZOTOWNでは、様々な改善施策の効果を検証するためにA/Bテストを実施していますが、そのプロセスには多くの工程があり、効率化の余地がありました。本記事では、A/Bテストの工程を自動化・標準化し、効率化を図った取り組みについてご紹介します。 はじめに 背景 課題 1. A/Bテスト

こんにちは、AI チームの長澤( @sp_1999N )です。 今回は Arize AI 社が開発・提供する LLM アプリケーション向けの監視ツール Phoenix の紹介および簡単なデモ構築を行いたいと思います。 Phoenix icon デモとして Chainlit で構築した簡易的なチャットサービスを、自前ホストした Phoenix サーバーで監視してみたいと思います。 Phoenix について Phoenix は LLM アプリケーション向けの監視ツールとして、オープンソースで開発・提供されてい

※ この記事はお客様に寄稿いただき AWS が加筆・修正したものとなっています。 本稿は株式会社 NTT ドコモ モバイル空間統計 における AWS Glue を活用したリアルタイムストリーミング処理の取り組みについてご紹介します。取り組みのご紹介は全二回となっており、第二回となる本編では Glue を新規採用する際の開発面での課題と Glue ストリーミングジョブのパフォーマンス改善の取り組みについてご紹介します。 第一回は コスト削減の取り組み についてご紹介していますので、こちらも併せてご覧ください

※ この記事はお客様に寄稿いただき、AWS が加筆・修正したものとなっています。 本稿は株式会社 NTT ドコモ モバイル空間統計 における AWS Glue を活用したリアルタイムストリーミング処理の取り組みについてご紹介します。取り組みのご紹介は全二回となっており、第一回の本編ではモバイル空間統計で Glue が採用された背景とストリーミング ETL アプリにおけるコスト削減についてご紹介します。 第二回では Glue Streaming ジョブのパフォーマンス改善 についてご紹介します。 はじめに

このブログは Time series forecasting with LLM-based foundation models and scalable AIOps on AWS  を翻訳したものです。 時系列予測は、様々な業界で重要な意思決定を行う際に欠かせません。交通量の予測から売上予測まで、正確な予測によって組織は情報に基づいた決断を下し、リスクを軽減し、効率的にリソースを配分することができます。しかし、従来の機械学習アプローチでは、データに合わせた細かい調整やモデルのカスタマイズが広範囲

この記事は Build a Unified Patient Index Using AWS Entity Resolution (記事公開日: 2025 年 2 月 14 日) を翻訳したものです。 医療機関や公衆衛生機関は、膨大な量の患者データを扱っています。複数の、場合によっては接続されていないデータソースにわたって機密性の高い患者情報を正確に管理し、リンクすることは、医療の連携、研究、そして公衆衛生活動にとって極めて重要です。正確な統合患者インデックスを構築することで、医療提供者は包括的な患者履歴に

不具合発見時に再現頻度が低い不具合の改修確認を行うための指針を統計的仮説を用いて説明しています。標準偏差（2σ、3σ）を用いて、バグ発生確率と確認回数の関係を示し、説得力のある確認回数を検討する方法を紹介しています。

ZOZO開発組織の2025年2月分の活動を振り返り、ZOZO TECH BLOGで公開した記事や登壇・掲載情報などをまとめたMonthly Tech Reportをお届けします。 ZOZO TECH BLOG 2025年2月は、前月のMonthly Tech Reportを含む計8本の記事を公開しました。昨年に続き、今年も NRF Retail's Big Show のレポート記事を掲載しています。ぜひご覧ください。 techblog.zozo.com ZOZO DEVELOPERS BLOG 計測プラッ