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こんにちは、東京大学の三輪敬太です。私は2024年度に未踏IT人材発掘・育成事業として「ニューラル言語モデルによる個人最適な日本語入力システムの開発」というテーマで採択され、早稲田大学の高橋直希さんとともにmacOS上の […]

G-gen の奥田です。本記事は Google Cloud Next '25 in Las Vegas の3日目に行われたソリューショントーク「 AI-powered cancer detection in medical imaging 」 のレポートです。 他の Google Cloud Next '25 の関連記事は Google Cloud Next '25 カテゴリ の記事一覧からご覧いただけます。 セッションの概要 AI を利用するための未来 マルチモーダル AI の力 検討要素 解決策の紹介

みなさんこんにちは！ワンキャリアでモバイルアプリを担当していますAlix(Bluesky: @alixfachin.bsky.social )です。

みなさんこんにちは！ ワンキャリアのOCC（ONE CAREER CLOUD）チームで開発エンジニアを担当しているJustin（Github： justin3-1 ）です。

こんにちは！出前館開発本部のロバートです。 現在、出向先の出前館で地理情報サービスの開発に携わっています。 出前館では、位置情報（例えば、緯度経度）を基に関連するデータを検索したい場面が多くあります。...

はじめに 現在ラスベガスで開催されている Google Cloud の旗艦イベント「Google Cloud NEXT'25（以下、Next'25）」に現地参加中の Shanks / kazz / 小堀内 / 岸本 です。 Next'25 で発表された 最新情報 を現地からお届けしています！ 本記事では、多くの企業で課題となっているレガシーな SQL Server データベースから、クラウドネイティブな PostgreSQL へと移行する「データベースモダナイゼーション」に焦点を当てます。 このセッション

この記事は 2025 年 2 月 5 日に投稿された「 OfferUp improved local results by 54% and relevance recall by 27% with multimodal search on Amazon Bedrock and Amazon OpenSearch Service 」の日本語版です。OfferUp の Andrés Vélez Echeveri 氏と Sean Azlin 氏、AWS の GenAI Specialist Solution A

搬送最適化とは 概要 実例 論文の内容 概要 数式の詳細 定式化 まとめ 記事執筆者 搬送最適化とは 概要 搬送最適化の前に、物流最適化について解説する。物流最適化とは、物流業務全体におけるコスト削減、効率向上、労働環境改善などを目的とした取り組みである。 物流最適化には、以下のような具体的な方法がある。 トラックの最適な配送ルートの計画 データ活用で在庫管理の効率化 自動倉庫システムによる作業効率の向上 上記の中でも、特に自動倉庫システムなど、倉庫内における貨物搬送を最適化する必要が出てくる。これを搬送

はじめに AWS は、2024年12月13日に大阪リージョンに属する初のAWS Direct Connect ロケーションであるTelehouse OSAKA2(以後、OSAKA2)の開設を 発表 しました。これにより、 AWS Direct Connect を利用して関西地域に閉じたロケーション冗長を行うことが可能になり、AWS クラウドの大阪リージョンをメインリージョンとしたワークロードおよびハイブリッドネットワークをより最適化することができます。もちろん、東京や海外など他のリージョンへの接続にも利用

AWS の生成 AI ワークロードのコスト最適化に関するシリーズの第 2 回目のブログへようこそ。 最初のブログ では、生成 AI を適用するためのさまざまな実装アプローチとクラウド財務管理の原則に関する概要を説明しました。今回は、Amazon Elastic Compute Cloud ( Amazon EC2 ) と Amazon SageMaker AI を使用し、カスタム AI モデルの構築とデプロイに関するコスト最適化戦略について詳しく説明します。大規模な言語モデルをトレーニングする場合、既存の

こんにちは！KINTOテクノロジーズで Prism Japan という観光メディア(Web/iOS/Android)を運営している喜多です。 2024年11月からPrism JapanのSNS運用を担当しています。従来の広告配信に留まらず、SNSを用いることでサービスの認知拡大と新たな集客方法として確立することを目的としていました。 ここではその約4ヶ月間の振り返りをしてみたいと思います！ できたこと まずはSNS運用をしていく上で「これはできたな」ということからまとめていきます。 ショート動画の作成 T

こんにちは！KINTOテクノロジーズで Prism Japan という観光メディア(Web/iOS/Android)を運営している喜多です。 2024年11月からPrism JapanのSNS運用を担当しています。従来の広告配信に留まらず、SNSを用いることでサービスの認知拡大と新たな集客方法として確立することを目的としていました。 ここではその約4ヶ月間の振り返りをしてみたいと思います！ できたこと まずはSNS運用をしていく上で「これはできたな」ということからまとめていきます。 ショート動画の作成 T

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

AI技術まとめ。種類やリスク、メリットなどを解説 2025.4.2 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 ここ10年で、AI技術の発展は社会のあり方に大きな変革をもたらしてきました。私たちの生活やビジネスは今までにないスピードで変化している一方、AIの活用にはリスクを伴う側面があるのも事実です。AIはどのような進歩を遂げてきたのか、どのようなメリットが今後期待できるのか、そして運用に伴うリスクとは何かについて、解説します。 目　次 ・ AI