こんにちは AIチームの戸田です 今回はHugging Faceが提供しているAgent Frameworkの smolagents が非常に興味深かったので、実際に触ってみた内容を共有します。 smolagentsは、Agentをシンプルに構築できることを目的としたライブラリで、従来のAgent Frameworkと比較して以下の2点で差別化されています。 シンプルな設計: 必要最小限の抽象化でAgentの構築が可能。公式のコードも約1,000行と軽量。 CodeAgent: Pythonコードを直接生

このブログは 2024 年 5 月 28 日に Alex Payne, Kartik Verma, Genta Watanabe によって執筆された内容を日本語化したものです。原文は こちら を参照してください。 2016 年に設立された トヨタコネクテッドノースアメリカ は、トヨタとレクサスの車両向けの高度な技術とデータサービスの開発と提供に注力しています。トヨタコネクテッドの使命は、モビリティをすべての人にとってより身近でエキサイティングな、人間中心の体験にすることです。この目的のために、トヨタコネク

Amazon Athena と AWS Glue を使用して、Amazon S3 上にある CSV データに対してクエリを実行してみたので、その手順をまとめます。 AWS Glue と は AWS Glueは、Amazon Web Servicesが提供するフルマネージドのETL（抽出、変換、ロード）サービスです。このサービスは、大量のデータを効率的に準備し、変換し、異なるデータストア間で移動させることを目的としています。 Glueを利用するにあたり、登場する用語について簡単に説明します。 ETL（Ext

LINEヤフー株式会社では、技術に関するイベントや勉強会の主催・協賛などを行っています。最新情報は各リンク先でご確認ください。タイミングによっては、申し込み開始前や既に満席となっていることがあります。...

このブログは 2021 年 6 月 29 日に Nabil Mohamed (Senior Technical Account Manager)、Bruce Walker (Senior Technical Account Manager)、Jessie Felix (Senior Product Manager with Amazon S3) によって執筆された内容を日本語化したものです。その後、2021 年 11 月に S3 Intelligent-Tiering Archive Instant Ac

みなさん、Amazon Redshift Serverlessを使ったことはありますか？ プロビジョンドタイプと異なり、サーバレスの強みを生かした高可用性、高スケーラビリティ、コストメリット有りと使いやすさ抜群のサーバレスタイプですが、 サーバレス特有のコンピューティングキャパシティの考え方を理解すると、よりメリットを享受することが出来そうです。 今回自分が携わったプロジェクトでRedshift Serverlessを構築したので、その際に分かったこと・試したことを記事にまとめてみました。 ※最新情報につ

こんにちは、ファインディ CTOの佐藤( @ma3tk )です！ 今回は2024年の振り返りと、2025年のファインディのエンジニア組織における今後の方針についてお話します。 2024年はエンジニアが20名加わり60名規模の組織となり、退職者もほとんど出ない良好な組織文化を築きました。ファインディ全体でも100人以上も増え少しずつ大きくなってきました。テックブログは70本を超え、プロダクト開発の人数が増えていながら開発スピードは1.5倍に向上しました。 数字だけを見ても、この1年の変化の大きさを実感いただ

広告やマーケティングに携わる方々を主な対象として、2024 年 10 月 17 日に「生成 AI と AWS Ad/Marketing Tech Services で実現する広告・マーケティングイノベーション」のオンラインセミナーを開催しました。ご参加いただきました皆さまには、この場を借りて御礼申し上げます。本ブログではセミナーの内容を簡単にご紹介します。 見所としては以下3点です。 【いまさら聞けない!?】AWS の Ad/Mktg Tech サービスの効果的な活用方法 生成 AI やデータクリーンルー

AIとビッグデータの正の連鎖。事例やビジネス成長のポイントも解説 2025.1.20 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 ビッグデータの活用は、現在AIがこれほど進展する前から言われてきましたが、そのAIの進展にはビッグデータが欠かせません。AIが学習するデータも、解析の対象にするデータも、ビッグデータであることが多いからです。本コラムでは、AIとビッグデータの正の連鎖にある関係を再確認し、AIをより深く理解して活用するためのポイントを解説

データ分析へのAI導入メリットと課題、AI 導入ステップを解説 2025.1.20 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 データ分析には高度なスキルが必要といわれてきましたが、今やAIの登場により身近さが一段と増しています。大量のデータを学習 して推論させるというAIの優れた能力を活用することで、データに基づく高度で客観性の高い意思決定や成果につなげられる可能性も出てきました。AIを活用したデータ分析の基本のほか、AI導入の際の課題や活用事例

はじめに こんにちは、エンジニアの奥田です。 私は新しいものが大好きです。新しいものは既存の問題を解決してくれたり、新しい視点を与えてくれたりするからですね。 新しい技術や商品、アプリ……どれも最高です！「早く知って遊びたい！」という気持ちがあります。 ただ、知らないことには遊べないので、私は情報収集に力を入れています。 この記事では、その一例として、私が普段どのように情報を集めているのか、ご紹介しようと思います。 日々の情報収集について ソフトウェアエンジニアは、フロントエンド、バックエンド、インフラ、

本記事では、現在進行中の研究「機械学習×数理最適化」に関する取り組みの一環として検討している、需要予測を活用した業務プロセスの改善について紹介します。 はじめに 背景 数理最適化とは 機械学習×数理最適化で解決が期待できる課題 実現方法の検討 問題設定 Node-AIでの需要予測 数理最適化によるシフト計画 条件データ 定式化 プログラム 結果 まとめ おわりに はじめに こんにちは、イノベーションセンターの伊藤です。 普段は Node-AI や AI Autopilot System といったプロダクト

このブログは “ Healthcare and Life Sciences: Top 10 announcements from AWS re:Invent 2024 ” を翻訳したものです。 技術的なブレークスルーを実現するには、目的に応じたツール、戦略的イノベーション、そして業界固有の課題に対する深い理解が、綿密に統合される必要があります。AWS re:Invent 2024 では、ヘルスケア・ライフサイエンス業界のお客様が、生成 AI と機械学習 (ML) の最新のイノベーションにより、医学研究、患

ノーコードAI開発ツール「Node-AI」のプロダクト開発チーム（以下Node-AIチーム）は、 2024年1月から1年間採用していたLeSSでの開発体制を見直し、1チームによるスクラム体制で再出発しました。 本記事では、その背景についてご紹介します。 はじめに LeSSの課題 原因1 原因2 課題のまとめ チーム体制変更の検討 調査と決定 狙い 調整 今後に向けて おわりに はじめに こんにちは。 Node-AI チームのスクラムマスター 中野 と申します。 もともとはNode-AIの開発者でしたが、前

はじめに こんにちは、クラウドエース 第三開発部の松本です。 普段はデータ基盤や機械学習システムを構築したり、Google Cloud 認定トレーナーとしてトレーニングを提供しています。 この度、Google Cloud 認定 Professional Data Engineer 試験の完全攻略ガイドとして、試験対策の重要なポイントを、複数の記事にわたりご紹介していくことにいたしました！ 今回は、その第一弾として、試験概要とデータエンジニアリングの基礎知識について解説します。 また、今後も以下の内容に関す