.table-of-contents > li > ul > li > ul { display: none; } はじめに こんにちは、データサイエンス部コーディネートサイエンスブロックの 大川 です。私たちは、WEARにおける「似合う」をユーザーに届けるため、LLMやマルチモーダルAIを活用してコーディネートの特徴抽出や似合うに関する独自の判定処理のR&Dを行っています。 LLMが台頭して以降、LLMに構造化出力を要求するタスクは増えています。数百件のテストでは問題なく動いていたシステムが、本

この記事は Measuring the accuracy of rule or ML-based matching in AWS Entity Resolution (記事公開日 : 2025 年 9 月 29 日) を翻訳したものです。 エンティティマッチングのルールセットやモデルが実際に十分な精度を持っているかどうか、どのように判断すればよいでしょうか？複数のアイデンティティプロバイダーを評価する場合でも、独自のマッチングルールを構築する場合でも、企業は達成したい明確な精度レベルの基準と、異なるアプロ

こんにちは、技術戦略部のikkouです。2025年12月16日に「 AI Engineering Summit Tokyo 2025 」が開催されました。ZOZOはGoldスポンサーとして協賛し、スポンサーブースを出展しました。 AI Engineering Summit Tokyo 2025 会場エントランスのスポンサーパネル technote.zozo.com 本記事ではZOZOから登壇したセッションの紹介と、ZOZOの協賛ブースの様子をまとめてお伝えします！ セッションレポート ファッション×AI：

本記事は 2026 年 1 月 15 日 に公開された「 Unlock granular resource control with queue-based QMR in Amazon Redshift Serverless 」を翻訳したものです。 Amazon Redshift Serverless は、データウェアハウス運用からインフラストラクチャ管理と手動スケーリングの要件を取り除きます。Amazon Redshift Serverless のキューベースクエリリソース管理は、クエリを専用キューに分

MLOpsエンジニアのtomoppiです。 データエンジニアリング部 データサイエンスグループ（以下、DSG）に所属し、ML／LLM基盤の構築・改善に取り組んでいます。 AI Security Conference に参加してきたので、そのレポート記事となります。 余談ですが、当日はまい泉のお弁当をご用意いただきました。大好きなまい泉のカツサンドが出てきて、個人的に最もテンションが上がったポイントでした。 Findy Toolsさんとスポンサーの企業様には、感謝してもしきれません。 以降、真面目にレポート

1. はじめに こんにちは。株式会社タイミーのデータサイエンスグループ（以下、DSG）でグループマネージャーを務めている菊地です。 前回の記事 では、タイミーのDSGが認知負荷をコントロールするために仮想チームという形態をとり、チームトポロジーの考え方をベースに組織を運営していることをお話ししました。 その中で、MLOpsエンジニア主体のプラットフォームチームの役割を「専門性を最大化するための共通基盤を提供すること」と定義しました。現在、その基盤の上でホットなトピックとなっているのが、LLMをはじめとする

リクルートのデータ推進室の中でも、住まい領域サービス『SUUMO』などが保有する顧客接点とそこから得られるインサイトを武

G-gen の佐々木です。当記事では、Google Cloud が提供する データサイエンスエージェント （Data Science Agent）について解説します。データサイエンスエージェントは、Colab Enterprise ノートブック上で、AI エージェントがデータクレンジングや分析などのタスクを自動的に行う機能です。 概要 データサイエンスエージェントとは 注意点 Google Colab のデータサイエンスエージェント 制限事項 料金 開始方法 IAM ロールの設定 Gemini in Co

LIFULLは、国立情報学研究所（NII）が運営する情報学研究データリポジトリ（IDR）に、 LIFULL HOME'Sデータセット を提供しています。 本記事では、先日開催された IDRユーザフォーラム2025 のご報告として、LIFULL HOME'Sデータセットを活用した研究発表や、LIFULLとしての取り組みについてご紹介します。 IDRユーザフォーラム2025とは 2025年5月、新たにLIFULL HOME'Sデータセットを追加 LIFULL HOME'Sデータセットを活用した研究ポスター発表

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、タイミーのデータサイエンスグループでマネージャーをしている菊地です。 本記事では、タイミーのデータサイエンス組織が直面した「認知負荷」や「優先順位」の課題に対し、チームトポロジーの考え方を取り入れて、どのように体制を見直したかを紹介します。 具体的には、データサイエンティストをストリームアラインドチームから「コンプリケイティッド・サブシステムチーム」へと再配置した背景と、その後のチーム間連携を円滑にするための「プロトコル」の設計・運用についてお話しします。 はじめに タイミーの開発組織ではチー

2025年9月、チェコ・プラハで開催されたレコメンドシステムの国際カンファレンス「RecSys 2025 」。その公式コンペティシ

この記事は、 Insight Edge Advent Calendar 2025 の17日目の記事です！！ はじめに こんにちは、Insight Edgeでデータサイエンティストをしている善之です 「会議の議事録をSlackに投稿して共有したい」「でも毎回投稿するのは面倒...」 このような課題を抱えていませんか？ 私はデータサイエンスチームのLT会を運営しており、週1回の勉強会の内容を全社共有する必要がありました。発表者に投稿を依頼すると負担になりますし、運営側がリマインドや投稿を管理するのも大変です。

G-genの杉村です。当記事では、BigQuery に対して自然言語によってデータの抽出や分析を行うための方法を10個紹介します。BigQuery の Conversational Analytics、Gemini Enterprise の Data Insights エージェント、MCP サーバーの利用など、現在ではさまざまな手段が用意されています。 はじめに 自然言語によるデータベースへのクエリ 10個の方法 注意点 Looker Studio Pro（Conversational Analytics