※ 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

はじめに こんにちは。クラウドエース株式会社 第四開発部の相原です。 今回の記事は「Nature」誌に投稿された、米MITのミシェル・ヴァッカーロ（Michelle Vaccaro）氏らの論文「When combinations of humans and AI are useful: A systematic review and meta-analysis」を参考に、人間と AI の協働がプラスに働く場面についてまとめました。 記事の要約 米マサチューセッツ工科大学の研究チームは、人間と AI の協働

物流業界で利用されるシステムの一つが倉庫管理システム（Warehouse Management System、以下WMS）です。WMSは、倉庫内の物品の入出庫や在庫管理、ピッキングなど、さまざまな物流業務を統合的に管理します。物流業務の効率化と精度向上を目的としており、正確な在庫管理や出荷プロセスの最適化を支援します。 e-Statによると 日本国内における2023年度の営業用トラックによる輸送量 は約2,000億トンキロを超えており、さらに増加する予想となっています。そのため、物流業界はさらなる効率化が

異常検知とは？　関連する機械学習手法や導入のメリットも解説 2025.2.28 株式会社Laboro.AI　リードマーケター　熊谷勇一 執行役員　マーケティング部長　和田崇 概　要 異常検知とは、通常とは異なるデータの振る舞いや異常なパターンを自動的に検出し、問題の早期発見や業務の最適化を支援する技術です。機械学習の発展により、これまで人の判断に頼っていた異常検知が、より高度で精度の高いものへと進化しました。異常検知の基本概念をはじめ、主要な手法や機械学習の活用、導入のメリットや注意点などを詳しく解説しま

はじめまして、データサイエンティストのだーさん ( @Dakuon_Findy ) です。2025年の1月よりファインディのプロダクトマネジメント室 GenAIイネーブルメントチームにデータサイエンティストとして参画しております。このチームはLLMを活用した各種プロダクトの強化や内部の業務オペレーションを改善するチームです。 近年、GitHub Copilotをはじめとしてソフトウェア開発へのLLM導入が進む中で、 Cognition社 が開発した Devin というAIエンジニアが注目を集めています。D

SCSKの畑です。 以前のエントリ の続き・・ではないのですが、データメンテナンス機能に関する言及という観点は同じなのでその2としました。今回は、データメンテナンス機能の対象となる Redshift の特性を踏まえた上で、アプリケーションの実装において考慮する必要があったポイント及び機能について記載します。Redshift そのものというよりは、DWH の特性とある程度言い換えて良いかもしれません。   アーキテクチャ図 今回主に言及するのは Redshift のみですが、前回エントリと関連した

こんにちは! Insight Edge分析チームの梶原(悠)です。 最近ひょんな経緯で量子計算用のQmodという言語のフィジビリ兼ゆる勉強会に顔を出しています。 Qmod言語 1 はclassiq社という量子ベンチャーが提供している 無償 有償ツール※で、簡便に量子アルゴリズムを実装できる高水準言語をうたっています。 私は量子計算について何も知らない素人ですが、基本的なpythonと線形代数の知識があれば使えるとのことで、量子畑の人たちにあれこれ教えていただきながら、すこし触ってみました。 量子計算に興味

1. 企業におけるテキストデータの活用 企業が日々蓄積するデータの多くは、数値データだけでなく、メール、営業日報、コールセンターの記録、社内文書などのテキストデータが含まれます。。これらのデータは非構造化データと呼ばれ、構造が無いために分析しづらい一方で業務改善や意思決定に役立つ隠れたインサイトが含まれている可能性が高いです。。従来では、テキストマイニングツールを活用し、自然言語処理（NLP）技術によってテキストデータを解析する方法が採用されていましたが、以前のNLP技術を活用したテキストマイニングは主に

この記事では、NTTコミュニケーションズの先端AI数理PJが埼玉大学で行った時系列分析に関する研究会の様子とその講義資料およびハンズオン資料について紹介します。本記事で紹介した資料の完全版は こちら をご覧ください！ 目次 目次 はじめに 講義の準備 講義内容の紹介と研究会の様子 AI・データ分析関連事業紹介と時系列分析の背景 可視化と探索的データ解析/前処理 線形モデリング Deep Learningによる時系列予測 質疑応答 参加者の声 感想 おわりに はじめに イノベーションセンター テクノロジー部

はじめに こんにちは。Developer Engagementブロックの @wiroha です。2月14日に「 ZOZO Tech Meetup ～データサイエンス～ 」を開催しました。ZOZOTOWNを支える開発において「データサイエンス」にフォーカスして、弊社データサイエンティストが具体的な事例を交えながら紹介するオフラインイベントです。 登壇内容まとめ ビジネスアナリティクス部から次の3名が登壇しました。 発表タイトル 登壇者 因果推論が浸透した組織の現状と未来 マーケティングサイエンスブロック 茅