こんにちは。SCSKの井上です。 New Relicで柔軟にデータを分析したいけれど、分析方法に迷う方も多いのではないでしょうか。本記事では、New Relicで収集したデータの分析手法を解説します。 はじめに New Relicでデータを収集後、データを分析しなければ価値を最大限に発揮ができません。New Relicには NRQL(New Relic Query Language:通称ヌルクル)と呼ばれるデータ検索するためのNew Relic独自の言語 があります。「独自言語を学ぶのは大変そう…」と思う

みなさんこんにちは！ワンキャリアのデータエンジニアチームの塚田（Github： carbscountry ）です。 私は、今業務でデータ分析基盤の管理を行っています。 その関係で、　現在分析基盤ツールとして注目されているDatabricksに興味があり、先日Databricks主催の「DATA + AI WORLD TOUR」というイベントに参加してきました！

本記事は 2025 年 12 月 19 日に公開された Deploying Small Language Models at Scale with AWS IoT Greengrass and Strands Agents を翻訳したものです。翻訳はソリューションアーキテクトの中西貴大が担当しました。 はじめに 現代の製造業は、ますます複雑な課題に直面しています。セキュリティとパフォーマンスの基準を維持しながら、リアルタイムの運用データに応答するインテリジェントな意思決定システムの実装する、という課題です

こんにちは、プロダクト部 部長の稲垣です。（自己紹介やこれまでのキャリアについて↓をご覧ください。） tech-blog.rakus.co.jp PdM（プロダクトマネージャー）って、企業によってやることがバラバラですよね。 「仕様書を書く人」みたいになってる会社もあれば、 「戦略を決める人」だったり、「なんでも屋」だったりする。その中で、よく出てくるモヤモヤがこれです。 顧客インタビューをしていないPdMって、本当にPdMなの？ 逆に言えば、 エンジニアやデザイナーでも、顧客理解しながら動いていたらPd

はじめに こんにちは、ビジネス・アナリティクス部マーケティング・サイエンスブロックの 茅原 です。普段はマーケティング施策の効果検証を担当しています。マーケティング・サイエンスブロックではAI協働型分析フロー構築の取り組みをしています。本記事では本取り組みの詳細や、この中で得られた知見をご紹介します。 目次 はじめに 目次 背景・課題 取り組みの紹介 分析環境の標準化 AI活用フロー検証のためのGitHubリポジトリ構築 分析設計書の活用 分析作業フローの定型化 再利用性を高める工夫 文化の醸成 まとめ

はじめに こんにちは、タイミーでPlatform Engineerをしている近藤です。 タイミーでは、インフラ管理においてTerraformを積極的に活用しています。 当初はAWSリソースの管理が中心でしたが、事業や組織の拡大に伴い、管理対象は多岐にわたるようになりました。 現在では、以下のような様々な用途でTerraformリポジトリが運用されています。 AWSインフラ: メインとなるサービス基盤の構築・運用 GCPインフラ: BigQueryなどのデータ分析基盤や、特定のGoogle Cloudリソー

2025 年 11 月 12 日(水) ～ 11 月 15 日(土) の 4 日間、兵庫県姫路市のアクリエひめじにて 第 45 回医療情報学連合大会 が開催されました。大会テーマは「医療 DX がもたらす医療情報新時代」。参加登録者数は 3,800 名を超え、現地では 2,900 名が参加されました。AWS は本大会において、スポンサードセッション「生成AIとヘルステックの融合が拓く、次世代の医療サービス」と展示ブースでの情報提供を通じて、医療関係者・研究者の皆様と医療 DX と生成 AI 活用の最新動向

企業のデジタルトランスフォーメーション（DX）が「業務のデジタル化」から「データによるビジネス変革」へと深化するなか、データを活用した意思決定を担う データアナリストとは 何か 、どのようなスキルが求められるのかといった人材定義があらためて問われています。dotDataでは以前、ブログ記事『 データ活用推進のための人材と組織変革 』において、データドリブン経営に必要な文化醸成と人材育成の全体像について解説しました。しかし、実際に組織を設計しようとした際、「具体的にどのようなスキルセットを持った人間を、どこ

こんにちは、高坂です。 前回の記事 では、Prisma Cloudのアラート解決状況をバブルチャートで可視化する試みについてご紹介しました。 バブルチャートでの可視化は、「どの領域で」「どれくらいの量と重要度のアラートが」「どの程度放置されているか」を直感的に把握する上で非常に有効でした。しかし、2次元のグラフであるバブルチャートでは、主に扱える変数が限られるという制約がありました。例えば、「アラートの種類」と「重要度」という2つの軸で状況を見ることはできても、そこに3つ目以上の要因を加えて、より多角的に

「金融リファレンスアーキテクチャ日本版」 では、2022 年の初版公開以来、継続的にコンテンツの拡充を進めています。その中で、「ミッションクリティカル (勘定系) 」や「顧客チャネル」など、金融業界固有のワークロードに応じたリファレンスアーキテクチャが AWS CDK サンプルコードと共に公開されています。例えば「ミッションクリティカル (勘定系) 」は勘定システムだけでなく、一般的なOLTPシステムでご利用できます。 一方で、具体的なシステム特性を踏まえた上で、より詳細な考慮点やアーキテクチャ上の決定根

はじめに こんにちは、AI・アナリティクス本部データサイエンスブロックの大戸徳仁です。普段は、サービスや機能の現状把握・要因分析、施策の効果検証、需要予測モデルの開発・運用などを担当しています。私が所属するチームでは、「データに基づいた意思決定を支援すること」をミッションに、社内の各部門に対してデータ分析サービスを提供しています。 その取り組みの一環として、ZOZOの物流拠点「ZOZOBASE」のデータ活用に取り組んでいます。中でも、出荷計画や人員配置の判断材料となる「注文数の予測」については、予測精度が

この記事は、 NTT docomo Business Advent Calendar 2025 14日目の記事です。 こんにちは、社内データ分析コミュニティ「データサイエンスちゃんねる」の是松です。 普段はジェネレーティブAIタスクフォースに所属しており、特定の業務に特化したAIエージェントの開発などを行っています。 データサイエンスちゃんねるでは、社内向けの輪読会やKaggle LT会など、社内のデータサイエンスに興味があるメンバーの交流を目的とした活動を行っています。 本記事では、データサイエンスちゃ

こんにちは、メルカリCTOの木村(@kimuras)です。 今年は、ついに開催されたメルカリ主催のエンジニアイベント 「 mercari GEARS 2025 」 にて、Keynoteを担当しました。本記事では、その内容を改めて文章としてまとめ、皆さんにお伝えしたいと思います。メルカリがAI-Native Companyになることを宣言して以来、エンジニアリング組織に限らず、全社としてどのようにAI-Native化を進めていくのか、その指針についてお話しします。 ご存じのとおり、AI活用による生産性向上は

はじめに こんにちは、クラウドエース株式会社 第四開発部の多賀です。 データ分析や活用において、頻繁に課題となるのが 「データの欠損」 です。 「顧客リストの電話番号が抜けている」「住所が入っていない」といった不完全なデータに対し、Web 検索等を用いて情報を補完しようとする場合、これまでは外部スクリプトを作成して API を利用したり、あるいは手作業で検索してデータを更新するといった対応が必要でした。 しかし、BigQuery ML (BQML) と Gemini、そして Grounding with

みなさん、こんにちは。現在メインフレームを利用されている方の中で、メインフレームシステム上の業務データを活用することで、ビジネス意思決定の高度化や新たなビジネス創出を行い、ビジネス価値を向上させる方法を検討されている方はいらっしゃいますでしょうか。こちらの検討をされている方は、多くのケースにおいて以下のような課題に直面されているのではないでしょうか。 メインフレームの処理能力が限界に近づいており、現行処理に影響しないようにデータ分析やデータ加工を行うことは難しい。 メインフレームからデータをエクスポートし