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はじめまして、情報審査グループの山崎です。 今回は私たち情報審査グループが「データ」を仲介役として、エンジニア部門とともに協働したことをお伝えできればと考えています。 本記事ではコミュニケーションについてを軸にお伝えしますが、一般的な見解では無く私の個人的な感覚だけな点もあるのでご容赦ください。 エンジニアの方々に、私たちのような非エンジニアとのより良いコミュニケーションについて少しでも参考になれば嬉しいです。 関連して、エンジニア視点からの取り組み事例として以下の記事も併せてご覧ください。 情報審査グル
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2025年4月9日（水）から11日（金）の3日間にわたり開催される、try! Swift Tokyo 2025にて、LINEヤフー株式会社はGOLDスポンサーを務めます。協賛ブースでは、Kahoot!...
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こんにちは！クラウドエースの kazz です。 先日、Google Cloud の Telemetry API がリリースされました。これは、Google Cloud が標準的な OTLP/HTTP および OTLP/gRPC のリクエストを受け付ける公式エンドポイントを提供するものです。 https://cloud.google.com/stackdriver/docs/reference/telemetry/overview これにより、Google Cloud 専用の Exporter を使わずに、
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本記事は、 NetApp のソリューションアーキテクト 井上 耕平氏、テクニカルソリューションスペシャリスト 川端 卓氏、シニアクラウドソシューションアーキテクト 藤原 善基氏、AWS セールススペシャリスト 小寺 加奈子氏、アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社のシニアプロトタイピングソリューションアーキテクト 小泉 秀徳、パートナーソリューションアーキテクト 山田 磨耶による共同執筆です。 データ活用のトレンド 生成 AI の発展により、データ活用の在り方は大きな転換期を迎えました。従来のデータ
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Insight Edgeのデータサイエンティストの山科です。 今回はタイトルにもある通り、画像に対する異常検知結果を大規模言語モデル(LLM)で解説させることで説明性を付与できるか検証を行いましたので、その結果について記載したいと思います。 なお、本内容は先日、長崎で開催された自然言語処理学会（NLP2025）でも発表した内容（ 自然言語での異常解釈:LLMを用いたAI説明モデルの提案 ）となっています。 目次 はじめに なぜ異常検知タスクで説明性が必要なのか 提案アプローチ 実験 まとめ はじめに 異常
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