「アルゴリズム」に関連する技術ブログ
企業やコミュニティが発信する「アルゴリズム」に関連する技術ブログの一覧です。
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データサイエンティストチームにおける数学輪読勉強会の取り組み紹介
2025/03/28
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はじめに エブリーでデータサイエンティストをしている山西です。 今回は、社内で継続的に実施している数学勉強会について紹介します。 勉強会を続けるうえで工夫したポイントや、取り組みを続けての所感をお伝えします。 概要 エブリーのデータ&AIチームでは、「数式に向き合う習慣を維持する」目的で週に1回のペースで数学の勉強会を実施しています。 記事執
AIの活用事例7選。注目の業界ごとに、AI活用の展望も解説
2025/03/27
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AIの活用事例7選。注目の業界ごとに、AI活用の展望も解説 2025.3.27 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 AIの活用事例は、ここ数年で日本でも広がり続けています。本コラムでは、製造業、飲食業、物流業、人材業など七つの業界で一つずつ事例を挙げ、さらには注意点や展望も解説します。 目 次 ・ AI（人工知能
【応用情報技術者試験】新卒1年目の戦い方 - 10の戦略 -
2025/03/26
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はじめまして。 エンタープライズ 第二本部、1年目の藤城龍之介です。 本記事では、ITほぼ未経験の状態から 応用情報技術者試験 において入社半年で上位約0.1％ に食い込んだ体験談と 10の戦略 を紹介します。 私が実際に行った学習方法や反省点も含めて、応用情報の戦い方を記しますのでぜひ参考にしていただければと思います。 なお、本記事では 応用情報技術者試
大規模マルチモーダル AI による鉄道車両の異常画像検知システムの実証実験
2025/03/25
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この投稿は東日本旅客鉄道株式会社(以下、JR東日本)、 Deutsche Bahn AG（以下、ドイツ鉄道）、DB Systel GmbH、株式会社JR東日本情報システム（以下、 JEIS ）が、車両外観検査で撮影された画像の AI 活用に取り組む事例について寄稿いただいたものです。 JR東日本とドイツ鉄道は、 1992 年から技術分野における交流を続けている。本稿では、両社の技術交流における生成 AI の利
生成AI向けのドキュメント変換技術 rokadoc の使い方
2025/03/19
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こんにちは。イノベーションセンター Generative AI チームの安川です。今回はrokadocのパブリックベータ版（ https://rokadoc.ntt.com/ ）が公開されたため、その紹介と解説をします。 本記事では「ドキュメント変換技術」であるrokadocの概要を説明した上で、実際の使い方や結果を紹介します。 使い方の部分では、WebUIを用いて簡便にドキュメント解析を行う方法や、解析結果が実
LLMにJSONやソースコードを出力させるStructured Generationの技術
2025/03/19
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こんにちは、イノベーションセンターの加藤です。この記事では、大規模言語モデル(LLM)にJSONやソースコードを正しく出力させるための生成手法であるStructured Generationについて紹介します。 Structured Generationとは パーサーを用いた制約手法 正則言語とは 正則言語のStructured Generation 文脈自由言語とは 字句解析について 正則言語+文脈自由言語のStructured Generation まとめ Structu
3DBODY.TECH 2024参加レポート
2025/03/19
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はじめに こんにちは。計測プラットフォーム開発本部で研究開発をしている 皆川 です。2024年の10月にスイスで2日間に渡って開催された3DBODY.TECHに、同部署でプロジェクトマネジメントをしている嶺村と二人で参加しました。カンファレンスの開催から少し時間が経ってしまいましたが、参加レポートをお届けします。 目次 はじめに 目次 3DBODY.TECHとは？ 日本からルガー
C++のlower_boundとupper_bound：メンバー関数 vs アルゴリズム関数の性能比較
2025/03/15
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C++標準ライブラリのlower_boundとupper_bound関数、およびsetやmultisetのメンバー関数についての説明です。これらの関数はソートされた範囲で二分探索を行い、指定された条件を満たすイテレータを取得します。メンバー関数の方が効率的な理由も解説しています。
WEARの「コーデ予報」を支える観測地点特定アルゴリズム
2025/03/11
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はじめに こんにちは、WEARバックエンド部バックエンドブロックの伊藤です。普段は弊社サービスである WEAR のバックエンド開発・保守を担当しています。 WEARでは、天気予報データを活用してその日の天気に合わせたコーディネートを提案する「コーデ予報」機能を提供しています。リリース当初はコーデ予報の地域を一覧から選んで設定する必要がありましたが、2025年
折れ線グラフの特徴を損なわずに簡略化する方法
2025/03/07
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SKYDIV Desktop Clientのパフォーマンス確認機能において、折れ線グラフの特徴を損なわずにデータを簡略化する方法について説明しています。特に、Largest Triangle Three Bucketsアルゴリズムを用いたダウンサンプリング手法を紹介し、その利点とデメリットについて解説しています。
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5Bを数学画像（図形）問題へ応用してみた話
2025/03/06
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はじめに こんにちは！早稲田大学大学院創造理工学研究科 修士1年の櫻井洸介です。私はCA Tech ...
組合せ最適化、生産性を向上させる事例6本を解説
2025/02/28
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組合せ最適化、生産性を向上させる事例6本を解説 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 ビジネスの現場では、限られた資源を最大限に活用する方法、つまり戦略を考え抜いて実行し、効率を向上させることが求められます。その鍵となるのが「組合せ最適化」です。膨大な選択肢の中から最適な解を導き出
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
2025/02/28
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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
正解のない課題にこそ生きる「強化学習」の基本
2025/02/27
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正解のない課題にこそ生きる「強化学習」の基本 2023.4.7公開 2025.2.27更新 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 AIは学習によって精度が左右されるため、取り組むべき課題に最適な学習方法を選ぶことは非常に重要です。学習方法の一つである「強化学習」について、特徴や代表的なアルゴリズム、教師あり・な
画像認識AIの世界。その仕組みと活用事例
2025/02/26
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画像認識AIの世界。その仕組みと活用事例 2021.3.12公開 2025.2.26更新 株式会社Laboro.AI 執行役員 マーケティング部長 和田崇 リードマーケター 熊谷勇一 概 要 人間の知能を模した機能をもって高度なコンピュータ処理を行う技術、AI。AIはさまざまな領域で活用が進められており、特に進歩が著しい技術が機械学習と呼ばれる技術領域であり、その中でもビジネス活用