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長田です。AIの進化速度にあわせて再登場です。前回のブログはAIと向きあう人の話でしたが、今回はAIとのお付き合いについてです。 生成AIの進化によって、仕事の進め方は変わってきています。ただ開発プロジェクトにおいては、「AIは使うと便利なのに、実際のプロジェクトではまだ定着できていない」と感じる人も多いでしょう。そして、AIを使って作られるものの品質はこれまでより向上したのか、というと、そんな実感もあまり無いようです。 AIは使える。けれど、プロジェクトには定着しきれていない。今回はこのモヤモヤを掘り下

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こんにちは。ISID 金融ソリューション事業部の若本です。 先日、GPT-4から発展し、 画像も扱うことができるGPT-4 with vision(GPT-4V)が発表 されました。GPT-4Vは大規模マルチモーダルモデル(LMMs: Large multimodal models)と呼ばれるAIモデルの一種であり、GPT-4の入力として「画像」を拡張したものになります。 今日は Microsoft Researchの論文[1]を中心に、Open AIの発表したSystem Card[2]も踏まえ、GPT
こんにちは。🐱 技術課の山本です。 データを一時的に貯めておく役割を持つ Kinesis と SQS を比較してみようと思い、本記事を執筆していきます。 それぞれを利用する場面、非機能面の充実度合い、料金面について主に触れて、比較できたら良いなと考えています。 何かのお役に立ちますと幸いです。 まずはそれぞれの機能や特徴について記載し、最後に比較をしていこうと考えています。 まだ理解が浅く、概要レベルのブログです。ご承知おきください。 後編では SQS の概要を記述し、比較しようと思います。 Kinesi
はじめに こんにちは、KINTOテクノロジーズの森野です。2023/6/29(木)~30日(金)に、同僚と二人で愛媛県松山市で開催されたサイバーセキュリティシンポジウム道後2023に参加してきました。開催趣旨は、コロナウイルスと共存する社会の進展に伴い、デジタル化が加速する中で、サイバー攻撃への対策が重要になっていることを認識し、「地域SECUNITYの力でサイバー攻撃と戦う」をテーマに、政策動向や技術動向、攻撃事例などについて議論を深めることを目的としたものです。私たちは、講演や他の参加者から多くの刺激
コミューン株式会社でデータチームのアクティングマネージャーをしている前側(まえかわ)と申します。2023年6月よりコミューンにJOINしました。X(旧Twitter)ではウィルという名前で活動しております。 はじめに コミューンはオンラインコミュニティの企画・構築・運用を一気通貫でサポートするコミュニティプラットフォームのcommmuneというSaaSツールを提供しております。 SaaSスタートアップのデータ組織運営は泥臭く、データ基盤の整備に着手するのに時間がかかったり、高度な分析に着手できないまま進ん
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拡張現実(AR)アプリケーションは、3D 機械設計や、3D デジタルツインモデルによる機器の修理補助や、医療手術の新人教育のアプリケーションに 3D の身体画像を使用し、学習効率を上げることに活用されています。こういったアプリケーション群には、リアルタイムでの 3D オブジェクトのレンダリングが必要になります。タイトルにあるリモートレンダリングとは、AR ヘッドセットの動作に応じてサーバー側で 3D コンテンツの操作を行い、レンダリングされたオブジェクトを即時にヘッドセットにストリーミングする技術です。リ
10月4日、組織内のデータプロデューサーとコンシューマーの間でデータをカタログ化、検出、分析、共有、管理するための新しいデータ管理サービスである Amazon DataZone の一般提供の開始を発表しました。 AWS re:Invent 2022 では Amazon DataZone についての 事前発表 を行い、2023 年 3 月には パブリックプレビューをリリース しました。 前回の re:Invent の基調講演で、AWS の Databases, Analytics, and Machine
はじめに Turing株式会社でVehicleチームエンジニアを務めている山口恭史です。 Turingは自動運転車を量産するメーカーになることを目指し、2025年に100台の車の販売・2030年には10,000台の車の量産・販売を目標に開発を進めています。私たちTuringは単に自動車を作って販売することは目標に掲げておらず、Turing独自の哲学を持った自動車を作り上げることを目指しています。自動車の内外装(インテリア・エクステリア)のデザイン・IVIシステムやHMIシステムを通したユーザ体験・そして自
9月25日週、私は AWS Summit Johannesburg に参加しました。これは 2019 年以来、自分の出身国、そして出身都市で開催される初めてのサミットだったので、参加する機会を得られたことは非常に特別なことでした。とても多くのお客様にお会いすることができ、AWS 上でどのように構築しているのかをお伺いできて光栄でした。 さて、AWS の最新情報を見てみましょう。知っておくべきいくつかのお知らせと今後のイベントをまとめました。それでは、始めましょう! 9月25日週のリリース Amazon B
はじめまして。株式会社エブリーの開発本部のデータ&AIチームでデータサイエンティストをしている古濵です。 最近話題のOpen Interpreterについて、実装の中身を追ったので簡単な解説と所感についてまとめました。 Open Interpreter Open Interpreterとは、LLMに指示を出し、ローカル環境でコードを実行するツールです。 公式のREADME によると、ChatGPTの機能として使えたOpenAI Code Interpreterとは異なり、Open Interpre
9月28日、 Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK) の新機能を発表しました。この機能を使用することで、 Apache Kafka クラスターから Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) にデータを継続的にロードできるようになります。抽出、変換、ロード (ETL) サービスである Amazon Kinesis Data Firehose を利用して、Kafka トピックからデータを読み取り、レ
Amazon Web Services (AWS) は、デジタルネイティブな食品飲料ブランドから大手ファッション、アパレル企業まで、世界中で多数の消費財(Consumer Packaged Goods; CPG)企業のお客様を支援しています。消費財企業にとって、データの統合と分析は長年にわたり投資の最優先事項となっています。柔軟で俊敏、そしてスケーラブルなクラウドプラットフォーム、またオンプレミス環境には存在しなかったような新しい分析基盤の利用の拡がりによって、この傾向は加速の傾向にあります。 データ分析
本連載では、ブロックチェーンの基本的な仕組みを解説しながら、オンチェーンデータを分析するための基本的な手法について、全8回で紹介します。 第6回の今回は、引き続きオンチェーンデータのオンライン分析サービスのDune( https://dune.com/ )を用いて、Ethereumを対象としたデータ分析の演習を始めていきます。 Raw Blockchain Dataの確認 Duneの提供するデータテーブルには、第5回の記事でもご紹介した通り、Decoded projectsやSpellsなどの分析のために