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はじめに 近年生成AIの普及により、テキスト入力を中心に、画像を生成・編集する手段が一般的になりつつある。 NTTDATAにおいても、テキスト生成AIを中心に業務代替や生産性向上の取り組みが進められている。一方で、画像生成AIについては、テキスト活用と同等のレベルではまだ本格的な業務適用には踏み込めていないのが現状である。 そこで本検証では、画像生成AI、とりわけイラスト編集への活用可能性について検証を行うこととした。 画像生成を実務に持ち込む際には「それらしい画像が1枚できる」こと以上に、一貫性が重要に
はじめに # 豆蔵では太陽光発電パネルの清掃ロボットシステムの開発に取り組んでいます。 本システムでは太陽光発電パネルを清掃するロボットとロボットを搬送するドローンで構成されています。本記事では、ドローン側の開発技術である Payload SDK における Application Binding について紹介します。 Payload SDK については以下の記事でもご紹介していますので併せて参照して下さい。 https://developer.mamezou-tech.com/robotics/solar
はじめに Amazon Q Developer とは ワークショップ概要 Amazon Q Developer を活用したJava 8 → 21 へのアップグレード AWS Transform Customとは AWS Transform Customを活用したJava 8 → 21 へのアップグレード Amazon Q Developer と比較して 今後のモダナイゼーションについて さいごに はじめに こんにちは!入社2年目の清水です。 この度、ラスベガスで開催された AWS re:Invent 20
はじめに 金融IT本部 2年目の坂江 克斗です。 業務にてアウトバウンドセキュリティを考えるタイミングがあったため、本記事を書きました。 初学者の視点で疑問に感じる部分も含め、アウトバウンドセキュリティ全体の基本的な概念を解説できればと思います。 はじめに アウトバウンドセキュリティの概要 AWSのアウトバウンドセキュリティサービス Route53 Resolver DNS Firewall Network Firewall Network Firewall Proxy アウトバウンドセキュリティの設計方
Amazon DynamoDB のグローバルセカンダリインデックス (Global Secondary Index、GSI) のキャパシティを Terraform の外部で調整したことがある方なら、Terraform がドリフトを検出して望ましくない復元を強制する様子をご存知でしょう。Terraform の新しい aws_dynamodb_global_secondary_index リソースを使用すれば、この問題に対処できます。 新しい aws_dynamodb_global_secondary_ind
ジャンプTOON ソフトウェアエンジニアの國師 (@ronnnnn_jp) です。 この記事では、仕 ...
目次 はじめに 仕様書AI活用の前提 組織状況の整理 理想の仕様書の定義 AIツールとインターフェー ...
こんにちは、SCSK株式会社の中野です。 Zabbixのダウンロードページを見ると最新バージョンであるZabbix 8.0のPRE-RELEASE版がリリースされておりましたので、 早速インストールしてみたいと思います。 今回は、AWS環境上にRHEL10.1を立てて、その中にZabbixをインストールしてみました。 Zabbixとは まずはZabbixの説明を簡単にさせていただきます。 Zabbixは、エンタープライズ対応のオープンソース統合監視ツールです。 サービスやそれを支える ITシステム(サーバ
LifeKeeperの『困った』を『できた!』に変える!サポート事例から学ぶトラブルシューティング&再発防止策 こんにちは、SCSKの前田です。 いつも TechHarmony をご覧いただきありがとうございます。 システムのリプレースやハードウェア更新のタイミングで訪れる、「ミドルウェアのバージョンアップ」。 「サポート切れ(EOS)対応」や「魅力的な新機能の追加」など、OSのパッチ適用とはまた違った、期待と緊張が入り混じる一大イベントではないでしょうか。 しかし、HAクラスターソフトウェアであるLif
セキュリティサービス部 佐竹です。今回は、少し視点を変えてバージニアリージョンと東京リージョンで構築可能なインスタンスタイプを比較検討する機会がありましたので、結果をご紹介したいと思います。比較には describe-instance-type-offerings の結果を「正」として処理しています。
みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクトの杉山です。今週も 週刊AWS をお届けします。 フィジカル AI 開発支援プログラム by AWS ジャパン の募集を開始しました。本プログラムは AWS 上で Vision-Language-Action (VLA) をはじめとしたロボット基盤モデル等を開発する、日本に法人または拠点を持つ企業・団体を支援するものです。データ収集・前処理からモデルトレーニング、シミュレーション、実環境へのデプロイまでの一連のパイプライン構築を支援し、AI のロボティクスへ
はじめに 今回は機械学習プラットフォーム「DataRobot」のデモ紹介記事として、フィルム製品製造時の不良発生に影響する要因分析についての活用事例を紹介します。 DataRobotについて DataRobot社は、AIに対するユニークなコラボレーション型のアプローチによってユーザーをAIサクセスに導くバリュー・ドリブン AIのリーダーです。 https://www.datarobot.com/jp/ DataRobot社の製品であるDataRobotは、10年以上にわたってユーザーの自動機械学習(Aut
はじめに(本記事の想定読者) 近年、AI/機械学習を活用したデータ分析基盤の構築ニーズが高まる中で、Dataiku DSS はデータの準備と統合、また高度な分析・機械学習をノーコード/ローコードで実現できる統合プラットフォームとして利用されています。 本記事では、Windows 環境において無料版の Dataiku DSSを構築する手順を整理します。 Dataiku DSS は Windows 上でのネイティブ実行を前提としていないため、WSL2(Windows Subsystem for Linux)上
CO2 排出量可視・削減サービス「e-dash」化を支えるサーバーレスアーキテクチャと IaC 戦略 こんにちは、AWS ソリューションアーキテクトの松本 敢大です。 本日は、三井物産発の環境系スタートアップである e-dash 株式会社様が提供する CO2 排出量可視化・削減サービスプラットフォーム「e-dash」のシステム構築事例をご紹介します。e-dash 株式会社 プロダクト開発部部長の佐藤様、プロダクト開発部の伊藤様、竹内様に、AWS を活用したモダンなアプリケーション開発の取り組みについてお話

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