はじめに こんにちは。モバイル開発グループでiOSチームのチームリーダーをやっている中口と申します。 普段の業務では、 KINTOかんたん申し込みアプリ Prism Japan( スマホアプリ版 / 最近リリースされたばかりのWeb版 ) のiOS開発を担当しています。 早速本題ですが、2024年8月22日(木)-24(土)で開催されたiOSDC Japan 2024の振り返りイベントとして、2024年9月9日(月)に 【iOSDC JAPAN 2024 AFTER PARTY】 を開催しましたので、なぜ

こんにちは、セキュリティエンジニアの河村です。 今回は白揚社出版の｢情報セキュリティの敗北史｣の書評をお届けします。 情報セキュリティの敗北史 ：アンドリュー・スチュワート 著　小林啓倫 訳（白揚社） ▼書籍情報はこちらです。 情報セキュリティの敗北史 サイバー攻撃の脅威はなぜ増え続けるのか?   相次ぐ個人情報の大規模漏洩、米・中・露による国家主導のハッキング、企業・病院を標的にして猛威を振るうランサムウェア…   IT社会が急 　詳細はこちら　 www.hakuyo-sha.co.jp 関連情報 本の

本ブログは 2024年8月9日に公開された「 Using SAW to diagnose common issues in your AWS environment 」を翻訳・一部改変したものとなります。 はじめに AWS環境でシステム問題を手動でトラブルシューティングし解決することは、繰り返し作業が多く、間違いが起こりやすいです。 AWSサポートでは、AWSのお客様がセルフサービスによる診断と修復を可能にする機能であるサポートオートメーションワークフロー（SAW）を提供しています。 SAWは、 AWS

はじめに COVID – 19 のパンデミックにより、企業は急速に変化する顧客ニーズに対応できるよう、サプライチェーン戦略を再評価する必要に迫られました。従来の一方向的なプッシュ型やプル型在庫アプローチから、顧客需要に柔軟に対応できる、より複雑で動的なモデルへと移行しています。この急速に進化する環境下で、新しい技術を迅速に実験・検証する能力が、企業が競争に勝ち抜くための必須条件となっています。 企業は、需要計画プロセスを強化し、動的な顧客ニーズに生産を合わせるため、大規模言語モデル (LLM) と機械学習

エンジニアの小林と申します。 LIFULL HOME'S の横断領域の開発を担当しています。 私たちの開発しているLIFULL HOME'Sでは、A/Bテストの実施によって市場学習（≒PDCA）の回数を増やし、より良いプロダクトを作り上げることを目的として、日々多くのA/Bテストが実施されています。 しかしながら、いくつかの問題があります。 今回はLIFULL HOME'SにおけるA/Bテストの成熟度と課題、そして現在の取り組みをご紹介します。 A/Bテストの成熟度と課題 A/Bテスト成熟度モデル 課題

通常、組織はAWS サービスを活用してワークロードのオブザーバビリティと運用の優秀性を高めています。しかし、多くの場合、オブザーバビリティメトリクスが提供されたときのチームが取るべき対応は不明確であり、どのメトリクスに対処が必要で、どのメトリクスがノイズにすぎないかを理解することは難しい場合があります。たとえば、アラームがトリガーされるまで 10 分以上かかる場合、根本的な問題を軽減するためにチームが取れる対処が遅れてしまいます。この問題への理想的な解決策は、ネットワークの障害を防ぐために、オブザーバビリ

この記事は、リレーブログ企画「24新卒リレーブログ」の記事です。 はじめに こんにちは。 初めまして、新卒1年目のけにです。 現在OJT期間で 課金システムチーム に所属しており、社内向けのAPIの開発に携わっています。そのAPIに対して負荷テストを行うにあたり、チーム内で負荷テストツールとしてk6を採用するという話になりました。 k6は簡単にテストシナリオを書けるツールでありながら、非常に強力な負荷テストを実行することができます。本記事では、そのk6について基本的な使い方からinfluxDBとGrafa

みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクトの根本です。 今週も 週刊AWS をお届けします。 早速ですが、先日開催されたAWS Builders Online Seriesのセッションが登録なしでご覧いただけるようになりました。 https://resources.awscloud.com/aws-builders-online-series-japanese ご参加できなかった方もこれを機にぜひご活用いただけますと幸いです。 それでは、先週の主なアップデートについて振り返っていきましょう。 202

こんにちは。コミュニケーションアプリ「LINE」のモバイルクライアントを開発している石川です。 この記事は、毎週木曜の定期連載 "Weekly Report" 共有の第 38 回です。 LINEヤフー...

はじめに 背景 業務フロー 1. 分析の準備 KPIとログの設計 A/Bテストによる効果検証の準備 2. データの準備 エンジニアリング目線も加味しつつログ設計を最適化出来る データのニーズの変化に臨機応変に対応できる 3. データの分析 終わりに はじめに DELISH KITCHENでデータサイエンティストをやっている山西です。 今回は「データサイエンティストとしてプロダクト開発プロジェクトに積極関与した経験談」をお送りします。 背景 DELISH KITCHENをはじめとするプロダクトの開発/改善は

こんにちは。コミュニケーションIT事業部 ITソリューション部の英です。 普段はWebアプリや スマホ アプリの案件などを担当しています。あと、趣味でAIを勉強しています。 みなさん、 株式投資 はお好きですか？私は大好きです。 最近の株式市場は大荒れですね。 気になりますよね。未来の株価。 タイムトラベルの能力があれば、真っ先に株価を見に行くでしょう。 まあ、そんなことができたならば今ごろ会社員なんてやっておりません。 前置きはこれくらいにして、今回は過去の株価データを使って未来の株価を予測するモデルを

はじめに こんにちは，AIチームの下山です． 弊社では自動音声対話サービスVoicebotにおける施策の検証方法として，ベイジアンA/Bテストを採用しています． （ベイジアンA/Bの概要については こちらの記事 をご覧ください）． 本記事では，ベイジアンA/Bにおいて，効果が高い施策の選択を間違える（例えば，AとBの比較を行い，本来はAの方がBより効果が高いのにBを選択してしまう）可能性をある程度抑えるために必要なサンプルサイズの見積もり方について，ヒューリスティックな方法を構築しましたのでそれについて紹

はじめに こんにちは、AIチームの大竹です。 現在、AI Shiftではコールセンター業務自動化を目的とした自動音声対話システム、AI Messenger Voicebotを運用しています。 今回は、音声対話システムがカスタマーの意図を理解するための入り口として最も重要な技術である音声認識にフォーカスしたいと思います。音声認識の誤りが多くなると、後段の言語処理や対話管理に悪い影響を与えるため、音声認識誤りをいかに回避するかは極めて重要です。そして、音声認識の性能は収音環境やカスタマーの話し方の特徴など、様

こんにちは。InsightEdgeのDataScientistのSugaです。最近もサウナに通っていますが、サウナ好きのなかではオロポという飲み物があります。 オロナミンC+ポカリスエットというもので独特な味がして気にっています。さて、今回は、生成AIを駆使して、バーチャル水田で稲作をシミュレーションしてみようと思います。 取り組むきっかけ 最近のニュースから 最近のニュースを見ていたら、「農林水産省、「天穂のサクナヒメ」とコラボ」という記事がありました。知らない方もいると思うので、少し説明すると、「天穂

以前、LINEアプリで音声品質を測定するという記事で、LINEアプリにおけるアコースティック環境やネットワーク環境の変化、グローバル環境に対応する方法を紹介したことがあります。特に、アコースティック環...