はじめに 「導入したAIの予測精度をさらに引き上げたい」「AIの判定をより安定させて、現場のビジネスに深く定着させたい」――。AIモデルを開発・提供する当社にも、ビジネスを前進させるためのこうした前向きなご相談が頻繁に寄せられます。AIのみならず、データを活用したプロジェクトを成功に導き、期待以上の投資対効果（ROI）を生み出す最大の鍵。それは、AIに入力される 「データ」の品質 です。私たちAIベンダーは、日々モデルのアルゴリズムを磨き上げ、最高精度のエンジンを開発しています。 しかし、その最先端のAI

はじめに はじめまして。NTTデータでデータサイエンティストを務めております池野です。 本記事では、Databricks Assistantを活用して需要予測モデルを構築してみた内容をご紹介します。 内容に少しボリュームがあるため、前編・後編の2部構成でお届けします。 前編：背景・コンセプト整理からEDA（探索的データ解析）、需要要因の仮説出しまで 後編：特徴量設計、ベースライン構築、機械学習モデル構築、振り返りまで 需要予測はビジネスインパクトの大きいテーマですが、実務では前処理やEDA、特徴量設計など

本記事は 2026 年 1 月 12 日 に公開された「 Navigating architectural choices for a lakehouse using Amazon SageMaker 」を翻訳したものです。 組織がデータを活用して意思決定やイノベーションを推進する動きは加速しています。ペタバイト規模の情報を扱う中で、従来はデータレイクとデータウェアハウスという 2 つの異なるパラダイムに分かれてきました。それぞれ特定のユースケースに強みがある一方、データ資産間に意図しない障壁を生むことが

本記事は 2026 年 1 月 26 日 に公開された「 Top 10 best practices for Amazon EMR Serverless 」を翻訳したものです。 Amazon EMR Serverless は Amazon EMR のデプロイオプションの 1 つで、 Apache Spark や Apache Hive などのオープンソースビッグデータ分析フレームワークを、クラスターやサーバーの設定・管理・スケーリングなしで実行できます。EMR Serverless は、データストレージ、

「Google Cloud Next Tokyo」はGoogle Cloudが年に1回開催するイベントの日本版で、クラウド技術の最新情報や事例の紹介に加え多彩なワークショップなどを含み、今年は2025年8月5日(火)と6日(水)の2日間、東京ビッグサイトで開催されました。 本記事は8月5日のセッションでunerryの3名が登壇した「Vertex AIで実現：購買データ x 約1億IDの人流データによる次世代広告ターゲティング」を書き起こし風にレポートします。 （実際の発言から編集を加えています） ※人員数

本記事は 2026 年 3 月 16 日 に公開された「 Securely connect Kafka clients running outside AWS to Amazon MSK with IAM Roles Anywhere 」を翻訳したものです。 AWS 外 (オンプレミス環境や他のクラウド) で動作する Kafka クライアントは、コードベースやサーバー設定に長期 IAM ユーザーのアクセスキーを含める必要があります。長期認証情報が漏洩すると、AWS アカウントへの不正アクセスにつながるリス

本記事は 2026 年 3 月 9 日 に公開された「 Kinesis On-demand Advantage saves 60%+ on streaming costs 」を翻訳したものです。 Amazon Kinesis Data Streams は、あらゆる規模のストリーミングデータをキャプチャ、処理、保存できるサーバーレスのストリーミングデータサービスです。2025 年 11 月 4 日、 Amazon Kinesis Data Streams に On-demand Advantage モードが

本記事は 2026 年 3 月 4 日 に公開された「 How Amplitude implemented natural language-powered analytics using Amazon OpenSearch Service as a vector database 」を翻訳したものです。 本記事は、Amplitude の共同創業者兼チーフアーキテクトである Jeffrey Wang 氏が AWS と共同で執筆したゲスト投稿です。 Amplitude は、プロダクトおよびカスタマージャーニ

はじめに 2025年5月、dbt Labs から新しい実行エンジン dbt Fusion のpublic beta がリリースされました。現在はGA（General Availability）に向けた動きも進んでいます。 dbt Fusion による実行速度の向上やSQLの理解力強化については、すでに多くの場で紹介されていますが、個人的にはデータ分析基盤の拡張において避けて通れない「ELTパイプラインの変更」への寄与に着目しています。 そこで本記事では、dbt Fusion が提供する変更関連の機能に絞り

本ブログは、三菱電機株式会社 電力システム製作所 電力ICTセンター 小森様と、アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 ソリューションアーキテクト稲田、GitLab 合同会社 ソリューションアーキテクトの小松原様の共著です。三菱電機 電力ICTセンターにおける Kiro と GitLab を組み合わせたソフトウェア開発効率化の取り組みについてご紹介します。 電力ICTセンターについて 三菱電機 電力システム製作所 電力ICTセンターは、再生可能エネルギーの拡大や電力自由化に対応する電力×ICTの専門

はじめに はじめまして。NTTデータでデータサイエンティストを務めております池野です。 本記事では、DataRobot の生成AIを活用したアプリケーションである「データと会話する」エージェントを使って、商品の売り上げデータをインプットに、対話的に商品の需要傾向を確認する方法や、その使用感をお伝えしたいと思います。 DataRobotとは 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:/

本記事は 2026 年 02 月 09 日 に公開された “Simplify cross-account stream processing with AWS Lambda and Amazon DynamoDB” を翻訳したものです。 原文: https://aws.amazon.com/blogs/database/simplify-cross-account-stream-processing-with-aws-lambda-and-amazon-dynamodb/ 組織は、セキュリティと分離のため

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

本記事は 2026 年 2 月 3 日 に公開された「 Use Amazon MSK Connect and Iceberg Kafka Connect to build a real-time data lake 」を翻訳したものです。 分析ワークロードでリアルタイムなインサイトが求められる中、ビジネスデータを生成直後にデータレイクへ取り込む必要性が高まっています。リアルタイム CDC データ取り込みには AWS Glue や Amazon EMR Serverless など様々な方法がありますが、Am