PART1：Oracle DatabaseからAmazon Auroraへの移行 -検討編- 農林中央金庫は、農林水産業を支える全国金融機関として、金融業務をはじめとした経営健全性確保に向けた指導など、多岐に渡って日本の農林水産業の発展に貢献されています。また、JA・信農連(信用農業協同組合連合会)・農林中央金庫で構成されたJAバンクは、1 つの金融機関として機能するよう運営されており、貯金量 100 兆円超、店舗数 6,000 超、ATM 10,000 台超を誇る巨大金融グループです。 JAバ

はじめに こんにちは。 株式会社エブリーの開発本部データ&AIチーム(DAI)でデータエンジニアをしている吉田です。 今回は、Redashのアップグレードについてのお話です。 背景 デリッシュキッチンではデータ分析のための可視化ツールとして Redash を利用しており、ECS上にRedashをデプロイして運用しています。 RedashはOSS版の更新が長らく停止していましたが、昨年プロジェクトが再始動され( 参考 )、先日v25.1.0がリリースされました。 今回、Redash v10.0.0

はじめに セーフィー株式会社AIソリューションプラットフォーム推進室の植松です。 2024年12月に実施した セーフィーアドベントカレンダー でCTO 森本からご紹介がありましたとおり、AIソリューションプラットフォームが 経産省プロジェクト（IR資料） として採択されたことをきっかけに、このプラットフォーム化に会社としてさらに注力して取り組むことになりました。 engineers.safie.link その注力施策の一つとして、今年の1月から新たに部署を作りプロジェクトを進めていますので、今一度全体像と

はじめに AWS Glueとは 構築例 構成図 加工前データ 作成リソース Amazon S3 AWS Glue 加工スクリプト（Python） 結果 おわりに はじめに はじめまして、入社1年目の寺嶋です。現在私はAWSを使ったデータ分析基盤の構築、保守、運用を行っています。 本ブログでは、データ分析基盤構築に日々携わっている中で理解したAWS Glueの基礎と簡単な構築例を紹介します。最後にTerraformを使って構築したリソースも載せるので、少しでも参考になったら嬉しいです！ AWS Glueとは

みなさん、初めまして。今週から週刊生成AIを担当する、AWS ソリューションアーキテクトの野間です。AWSや生成AIにあまり詳しくない方にも分かりやすいブログにしたいと思いますのでよろしくお願いします。 先週に引き続いてのご案内となりますが、2025 年 3 月 6 日 に  AWS Innovate: Generative AI + Data  がオンラインで開催されます。最新の AWS の生成 AI サービスとお客様事例を通じたユースケースを学ぶことができるイベントとなっています。

こんにちは！SCSKの新人営業、栗山です。 皆さんの会社では、電話応対をどのように行っていますか？ 顧客対応の質向上や効率化 は、多くの企業にとって重要な課題ですよね 近年、AI技術を活用した 電話応対のDX が注目されています。 例えば、音声認識技術を使えば、顧客との会話を自動でテキスト化し、分析したり、対応を効率化したりすることが可能になります！ 今回は、Google Cloudが提供する音声認識サービス Google Cloud Speech-to-Text の検証を通して、AIによる電話応対DXの

2025 年 2 月 17 日更新：日本語フルサポートではないので正式にアナウンスはされていませんが、日本語でプロンプトできるようになっています。 DemoCentral も、全て日本語のサンプル質問に置き換えました！日本語の解釈において不備がある場合は、ぜひ QuickSight Community にお知らせいただけると、今後の改善リストに追加され対応されます。 Amazon QuickSight は AWS が提供するクラウドネイティブの統合型 Business Intelligence(BI) サ

はじめに 初めまして。BASEのエンジニアの田中大貴です。お客様の安心安全な購入を実現するためデータ分析や不正決済検知モデルの開発・運用を頑張っています。 今回は、チームのより良い開発環境を作るために行ってきた施策の事例をご紹介します。(機械学習に特有の問題ではない施策が多いです。) 開発フロー BASEでは、ショップの開設から購入に至るまで、様々なシーンで機械学習モデルが運用されています。私が所属するData Strategyというチーム(以下弊チーム)ではこのような機械学習モデルの開発運用をしています

本稿は、塩野義製薬株式会社による、従来型の解析環境の問題を根本解決する “オンデマンド計算環境” の開発について、当該の内製開発をリードされた、データサイエンス部 髙市 伸宏 様より寄稿いただきました。 1. イントロダクション 塩野義製薬は、1878年に創業して以来、“常に人々の健康を守るために、必要な最もよい薬を提供する” ことを掲げて活動を続けています。近年ではSHIONOGI Group Vision (2030年Vision) として、“新たなプラットフォームでヘルスケアの未来を創り出す” こと

グループデータ本部データサイエンスグループの嶋村です。 今回は 事業部門と研究開発部門が密に連携 して「おとり物件」と呼ばれる 社会課題の解決に挑んだ取り組み について紹介したいと思います。この記事では主に研究開発部門の視点での発信になりますが、事業部門の視点での発信もありますので、是非下記の記事もご覧いただけると嬉しいです。 note.com 物件鮮度向上のための取り組み 適用イメージと評価指標のすりあわせ データの収集と理解 精度向上に向けたアイデア出し 機械学習モデル作成のためのワークフロー整備 機

本記事は 2025 年 1 月 31 日に AWS Public Sector Blog で公開された Data dissemination for public sector on AWS 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川戸渉が担当しました。 組織が情報に基づいた意思決定を行い、イノベーションを促進するためには、データの共有が不可欠です。 アマゾン ウェブ サービス (AWS) は、大規模なデータを安全に配信するためのさまざまなツールとサービスを提供しています。 公共の利益のため

本ブログは 株式会社ｉｉｍｏｎ  様と アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社が共同で執筆いたしました。 みなさん、こんにちは。AWS アカウントマネージャーの尾形です。 昨今、多くの企業で SaaS (Software as a Service) を導入するケースが増加し、 SaaS 市場が拡大してきております。一方で SaaS を提供する側には、お客様に自社サービスを効果的に使っていただくために、利用するユーザーのアクティビティデータを基にした営業活動やカスタマーサポートを実現し、日々

Gemini と Copilot の特徴を比較 まずは、Gemini と Copilot の機能を比較していきましょう。

グループデータ本部データサイエンスグループの嶋村です。 先日、別の記事『 データ分析コンペ「第1回 国土交通省 地理空間情報データチャレンジ」への協賛の取り組み 』で、LIFULLがデータ分析コンペに 協賛企業として参画 しており、LIFULLの主力サービスの一つである LIFULL HOME’Sのデータセットを提供 していることをお伝えしました。 データ分析コンペは2024年10月15日（火）から2024年12月13日（金）までの約2ヶ月間で開催され、2025年1月31日（金）には G空間EXPO とい

こんにちは。 開発本部のデータ&AIチームでデータサイエンティストをしている古濵です。 最近はAIプロダクト開発をメインで担当しています。 今回は、Databricks Asset Bundlesを活用して、AIプロダクト開発向けにCI/CDパイプラインを整備した内容をまとめます。 Databricks Asset Bundlesとは Databricks Asset Bundlesは、データやAIプロジェクトでソフトウェア開発におけるソース管理、コードレビュー、テスト、CI/CDなどを導入しやす