はじめに NTTデータグループでは、デジタルツインのシステムを設計・構築・活用するノウハウや、各種データ処理ツールを強みに、お客さまの課題を解決し、効率や収益性を高めるデジタルツインサービスを提供しています。 デジタルツインは目的に応じて多様なデータ・機能から構築されます。本記事ではデジタルツインを構成する重要な要素である「点群」に着目し、点群を用いた物体認識技術と、その取り組みにおけるNTTの研究成果を紹介します！ デジタルツインにおける点群の役割 そもそも皆さまは「点群」をご存知でしょうか。 点群とは

こんにちは。AWS シニアソリューションアーキテクトの崔 祐碩です。首都圏を中心に 125 店舗のスーパーマーケットを展開する サミット株式会社 （以下、サミット）では、DX 推進の一環として AI コーディングアシスタント「 Kiro 」を活用し、情報システム部門が自らの手で業務アプリケーションを素早く形にする取り組みを進めています。本ブログでは、サミット 情報システム部 企画・開発グループの小池様に、Kiro 導入の背景や具体的な活用事例、今後の展望について伺いました。 サミット株式会社について サミ

3DCGモデルの生成に特化した機械学習モデルについて説明しています。特に、TripoSGとMV-Painterという2つのモデルを紹介し、これらを使用して高品質な3D形状とテクスチャを生成する方法を解説しています。

1. はじめに クライオ電子顕微鏡（Cryo-EM）技術は、2017年のノーベル化学賞を受賞し、構造生物学と創薬研究に革命をもたらしました。特に構造ベース創薬（Structure-Based Drug Design: SBDD）において、Cryo-EMは標的タンパク質の三次元構造を原子レベルで解明し、その構造情報を基に効果的な化合物をデザインする上で不可欠な技術となっています。 近年、製薬業界ではCryo-EMの導入が急速に進んでいます。従来の手法では困難だった膜タンパク質や柔軟な構造を持つ標的に対しても

.entry .entry-content .table-of-contents > li > ul { display: none; } はじめに こんにちは、グローバルシステム部フロントエンドブロックの林です。 私が所属するチームでは ZOZOMETRY というBtoBサービスを開発しています。スマートフォンで身体を計測し、計測結果を3Dモデルやデータとして可視化・Web上で管理できるサービスです。 私たちのチームではAIにユニットテストを書かせ、マージまでの過程を改善する施策を実施しました。結果とし

本記事は 2026/02/23 に公開された “ Introducing Strands Labs: Get hands-on today with state-of-the-art, experimental approaches to agentic development ” を翻訳したものです。 私たちは、開発者がエージェンティック AI 開発のための実験的な最先端のアプローチを実際に試せるように設計された新たな Strands GitHub 組織である Strands Labs を紹介します。

はじめに OpenStreetMap(OSM)は、誰でも自由に地図を使えるように、皆でオープンデータの地理情報を作るプロジェクトです。2004年に英国で始まり、日本では2008年から活動しています。 日本地域におけるOp […]

みなさん、こんにちは。AWS のインダストリーソリューションアーキテクトの山本です。 このブログでは開催予定のイベントや直近1カ月に発表された製造関連のブログ・サービスのアップデート・事例などをお届けしています。国内だけでなく海外の情報も含めていますので、リンク先には英語の記事・動画も含まれていますが、解説を加えていますのでご興味あればぜひご覧ください。 先月号は こちら です。未読の方はあわせてご覧ください。 今月は、ピックアップコンテンツとして昨年ごろから大きな潮流となりつつあるフィジカル AI を特

本記事は 2026 年 1 月 30 日 に公開された「 GPU-Accelerated Robotic Simulation Training with NVIDIA Isaac Lab in VAMS 」を翻訳したものです。 オープンソースの Visual Asset Management System (VAMS) が、NVIDIA Isaac Lab との統合により、ロボットアセット向けの GPU アクセラレーション強化学習 (RL) に対応しました。このパイプラインでアセット管理ワークフローから

本記事は 2025 年 12 月 2 日 に公開された「 Physical AI: Building the Next Foundation in Autonomous Intelligence 」を翻訳したものです。 はじめに 世界は自律型経済 (Autonomous Economy) に向かって動いています。AI、エッジコンピューティング、ロボティクス、空間インテリジェンス、シミュレーション技術が連携し、人の介入を最小限に抑えてシステムが自律的に動作する経済モデルです。フィジカル AI はこれらの技術

エージェンティック AI システムは急速にデジタル世界を超えて物理世界へと拡大しており、AI エージェントは実際の物理環境で知覚、推論、および行動をとります。AI システムがロボティクス、自律走行車、およびスマートインフラストラクチャを通じて物理世界とますます相互作用するにつれて、根本的な疑問が浮かび上がります：複雑な推論のために大規模なクラウドコンピューティングを活用しながら、物理的な感知と作動に対してミリ秒レベルの応答性を維持するエージェントをどのように構築するのでしょうか？ 2025年は、AWS に

.entry .entry-content .table-of-contents > li > ul { display: none; } はじめに こんにちは、グローバルシステム部フロントエンドブロックの平田です。 私が所属するチームでは ZOZOMETRY というtoBサービスを開発しています。スマートフォンを用いて身体計測し、計測結果を3Dモデルやデータとして可視化します。計測結果はWeb上で管理できます。 このサービスのフロントエンドではReact（Next.js）を採用しています。さらにそれらの

本記事は 2025 年 11 月 12 日 に公開された「 From 2D to 3D: Building a Scalable Human Mesh Recovery Pipeline with Amazon SageMaker AI 」を翻訳したものです。 コンピュータグラフィックスとアニメーションの絶えず進歩する分野において、動画データから現実的な 3D ヒューマンアニメーションを自動生成する技術は、デジタルコンテンツの作成方法を変革する可能性があります。没入型フィットネス体験から最先端の映画制作ま

はじめに 本記事はSIOS Tech Labアドベントカレンダー23日目の投稿です。 サイオステクノロジーの曽根田です。 普段はデザイン、フロントエンドコーディングや、CMSのセキュリティ保守の一部対応などを行っています。 近年、CopilotやGeminiなどの生成AIの進化により、Photoshop,Illustratorなどでポチポチ作業する手間を省略して、 “フロントエンドのモックアップで直にビジュアルを作る” ということが手軽にできるようになったと感じています。 この記事ではthree.jsでの

この記事は every Tech Blog Advent Calendar 2025 の 22 日目の記事です。 こんにちは @きょー です！ 先日 Go Workshop Conference 2025 IN KOBE に参加してきました。とても楽しかったので記事として皆さんにも共有できればなと思います！ 会場の様子 はじめに Go Workshop Conference とは？ gwc.gocon.jp 公式の HP にも書いてありますが、聞くだけでなく実際に手を動かすワークショップを中心とした Go