Research Engineerの石塚です。スペインのバルセロナで開催されたIEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing 2026 (ICASSP 2026)という国際会議に参加し、「AUTOMATIC ESTIMATION OF SPEAKER DIARIZATION ERROR RATE BASED ON FEATURES OF AUDIO QUALITY AND SPEAKER DISCRIMIN

こんにちは。タイミーのデータエンジニアリング部 DSグループでMLOpsを担当しているYukitomoです。 私たちのチームでは多くのPythonアプリをモノレポで管理していますが、Dependabotによる依存関係更新PRが多すぎることが運用課題でした。本記事では、Renovateへの移行によって「更新PRの粒度と数をコントロールできる運用」を実現するまでの設計判断と、Python + uv環境特有の注意点を共有します。 この記事の想定読者 Pythonのモノレポ環境で、複数のアプリケーションやライブラ

本ブログは ONESTRUCTION 株式会社様と Amazon Web Services Japan 合同会社が共同で執筆しました。GENIAC（Generative AI Accelerator Challenge）第 3 期の取り組みとして、ONESTRUCTION が AWS の Generative AI Innovation Center（以下、GenAIIC）から技術アドバイスを受けながら開発した、建設・BIM 特化型基盤モデル「Ishigaki-IDS」の開発事例をご紹介します。 背景 O

はじめに こんにちは、株式会社タイミーでデータサイエンティストをしている藤井です。 普段は推薦システムの改善を担当しています。 早速ですが、皆さんは推薦モデルの改善実験を月に何本回せていますか？ 仮説を立てて、実装し、実験し、結果を整理し、次を考える。 1サイクル回すだけでも、相応の負荷がかかります。片手間でサイクル数を増やすのは簡単ではありません。 しかし、もし「仮説を立てる」から「結果を整理する」までを AI が担えるとしたら？ 実際に AI の案から改善が生まれています。しかも、人間が担うのは方針の

はじめに こんにちは、NTTデータに勤務する一人のオジサンです。 これまでC/C++言語を使って、がっつりとポインタやら参照やらに向き合いながら、プログラムを書いてきました。構造体と仲良くなり、クラスに振り回され、newとdeleteに責任を持つ。そんな人生でした。 しかし時代は変わり、AIだ、データサイエンスだ、機械学習だと騒がれる中、「とりあえずPythonに触れないとまずい」という危機感に駆られて、Pythonの世界へ足を踏み入れた。。。 そんなオジサンの独り言です。 勘違いがあっても、大目にみてく

はじめに 2026年2月27日、リクルートの技術カンファレンス「RECRUIT TECH CONFERENCE 2026」が開催されました。動画リンクま

本記事は 2026 年 3 月 16 日 に公開された「 Agentic AI in the Enterprise Part 2: Guidance by Persona 」を翻訳したものです。 これは、AWS Generative AI Innovation Center (以下「GenAIIC」)による2部構成シリーズのPart IIです。Part Iをご覧になっていない方は、「 Agentic AIの運用化 Part 1: ステークホルダー向けのガイド 」をご参照ください。 Agentic AIへの

本記事は 2026 年 3 月 6 日 に公開された「 Operationalizing Agentic AI Part 1: A Stakeholder’s Guide 」を翻訳したものです。 Agentic AIは、単にオンにする機能ではありません。仕事の定義、担当者、意思決定の方法そのものを変革するものです。 多くの企業が、これを痛感しています。Agentic AIのパイロットプロジェクトを立ち上げても、実際の業務プロセスやシステム、ガバナンスに直面した途端に行き詰まってしまうのです。曖昧なユースケ

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。 本記事は、【前編】Databricks Assistantを活用して需要予測モデルを構築してみた 〜EDA編〜の後編です。 前編では、需要予測モデル構築における課題感の整理からスタートし、 Databricks Assistant の設定 データ読み込み EDA（探索的データ解析） 需要に影響を与える要因の仮説出し までを実施しました。 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

ZOZO開発組織の2026年2月分の活動を振り返り、ZOZO TECH BLOGで公開した記事や登壇・掲載情報などをまとめたMonthly Tech Reportをお届けします。 ZOZO TECH BLOG 2026年2月は、前月のMonthly Tech Reportを含む計16本の記事を公開しました。特に次の3記事は反響も大きく、とても多くの方に読まれています。いずれも「Claude Code」に関連した記事です。ぜひご一読ください。 techblog.zozo.com techblog.zozo.

近年、AIやデータサイエンスの急速な発展に伴い、HPC（ハイパフォーマンス・コンピューティング）の需要が爆発的に増加しています。しかし、需要が拡大する一方で、「現場の計算待ちが常態化している」「費用対効果を把握できず投資に踏み切れない」といった課題を抱える企業も少なくありません。 この記事では、HPCを取り巻く現状の課題を紐解きながら、リソースの最適化と全社的な可視化を実現するSCSKのソリューション「HPC View（エイチピーシー ビュー）」の魅力と機能についてご紹介します。 HPC市場の急成長と多様

はじめに こんにちは、NTTデータに勤務する一人のオジサンです。 これまでC/C++言語を使って、がっつりとポインタやら参照やらに向き合いながら、プログラムを書いてきました。構造体と仲良くなり、クラスに振り回され、newとdeleteに責任を持つ。そんな人生でした。 しかし時代は変わり、AIだ、データサイエンスだ、機械学習だと騒がれる中、「とりあえずPythonに触れないとまずい」という危機感に駆られて、Pythonの世界へ足を踏み入れた。。。 そんなオジサンの独り言です。 勘違いがあっても、大目にみてく

本記事は 2026 年 3 月 18 日 に公開された「 How Vanguard transformed analytics with Amazon Redshift multi-warehouse architecture 」を翻訳したものです。 この記事は、Vanguard の Financial Advisor Services 部門の Alex Rabinovich、Anindya Dasgupta、Vijesh Chandran と AWS の共同執筆によるゲスト投稿です。 Vanguard

こんにちは、データサイエンティストの小柳です。 プロセスマイニングという考え方およびツールがあります。 プロセスのイベントログデータを収集し、業務プロセスの実体を可視化、分析する手法です。業務フローが言語化されていない場合や、想定されている業務フローと実際に行われている業務フローに乖離がある場合にこの手法を用いることで実際の業務フローが可視化され、どこを改善するかを検討する材料になるわけです。 しかし、プロセスマイニングで業務フローが見えたとして、その先に何ができるでしょうか。「今年何件受注できそうか」「

こんにちは、クラウドエース株式会社 技術本部 第三開発部の宮川です。 2026 年 3 月の「Agentic AI Summit '26 Spring」開催が目前に迫っています。今回のサミットが掲げるテーマは「生成から実行（Agentic）へ」。 AI が自律的に業務を完結させる時代の到来です。 3 月のサミットの前に、改めて 2025 年 秋に開催された「AI Agent Summit ’25 Fall」の内容を振り返ってみたいと思います。AI 活用は「生成」から、自律的に行動する「エージェント（Age