はじめにこんにちは。滋賀大学データサイエンス研究科博士前期課程1年の林孝彦です。大学および大学院では、データサイエンスに関する幅広い技術を体系的に学び、統計学や機械学習、データ解析を通じて実社会の課題...

こんにちは。LINEヤフーでアクセシビリティの向上・啓発を行っている中野です。ウェブアクセシビリティの重要性が高まる中、ウェブの課題を解決するために、ChatGPTのカスタムGPTとして開発されたツー...

目次 目次 はじめに：LLMは「なぜ？」をどこまで理解しているのか DAGと「調整」の基本 本記事で登場する用語の説明 DAG（Directed Acyclic Graph） 調整する（adjustment） バックドアパス（backdoor path） 調整集合 Z（adjustment set） d-separation コライダー / 非コライダー ステップ1：DAGベースの「独立性＆バックドアチェッカー」をPythonで実装する 1-1. 因果グラフを扱うクラス：CausalDAG 1-2. d-

1 はじめに2 背景3 取り組んだ内容3.1 ライフイベントの推定結果を特徴量に追加3.2 階層構造を明示したマルチ タスク学習モデルの導入3.3 予測確率の補正3.4 配信サイズの動的変更4 オフラ...

みなさん、こんにちは！DevHRチームの長谷川(X：@hasehathy)です。 今月もワンキャリアの発信・登壇活動をお届けしていきます！

本ブログは、東京大学松尾・岩澤研究室が主催する AI エンジニアリング実践講座において、AWS を活用した講座の取り組みをご紹介する、AWS との共同寄稿です。 はじめに 本ブログシリーズでは、2025 年 4 月から 7 月にかけて実施した東京大学 松尾・岩澤研究室の AI エンジニアリング実践講座において、 AWS クラウドを活用した実践的な学習環境を用意し、1400 名を超える受講申し込み者に対して、個別のAWSアカウントを提供する大規模なオンライン講義を開講した取り組みを全 3 回に分けてまとめた

こんにちは！LINEヤフー 分析ユニット OA Divisionの柳です。10月22日に株式会社AbemaTVとの共催で、データサイエンス関連の事例を共有するイベントを開催しました。本記事では、イベン...

はじめに こんにちは、データサイエンス部商品データサイエンスブロックで内定者アルバイト中の しゅがー です。我々のチームでは、AIやデータサイエンスを活用したプロダクト開発のため、研究開発に取り組んでいます。本記事では、Geminiを用いて商品画像を分類する方法と背景がCTRへ与える影響を分析した結果をご紹介します。 目次 はじめに 目次 背景・課題 分析手法 データセット作成（Geminiによる背景ラベル付与） プロンプトの工夫と試行錯誤 分類精度の検証方法 バッチ処理を利用した推論速度の向上 背景以外

ZOZO開発組織の2025年9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 2025年9月は、前月のMonthly Tech Reportを含む計13本の記事を公開しました。特に次の3記事はとても多くの方に読まれています。 techblog.zozo.com techblog.zozo.com techblog.zozo.com ZOZO DEVELOPERS BLOG ブ

【イベントレポート】「LINEヤフー × ZOZO コラボ Meetup ～データサイエンス～」を開催しました！ はじめに こんにちは、AI・アナリティクス本部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佐々木( @sasaken1209 )です。先日8月22日にLINEヤフー株式会社さんと「 LINEヤフー × ZOZO コラボ Meetup ～データサイエンス～ 」を開催しました。各社の「ABテストから学んだ教訓」にフォーカスして、データサイエンティストたちが具体的な事例を交えながら紹介

エンジニア集団の中に潜む非エンジニアの生態 はじめまして。Insight Edgeセールス・コンサルティングチームで契約業務や売上管理を担当している非エンジニアの長尾です。 周りを見渡せば、AIやデータサイエンスの博士号を持つメンバーや、大規模なシステム開発を率いてきた猛者ばかり。そんな技術のプロフェッショナル集団の中で、私はコードを書かない「非エンジニア」として働いています。 私の周りでは、日常会話で「fetchするためのMCPサーバを...」や「LLMによるペルソナ生成のプロンプトが…」といった言葉が

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、多めにみてく

はじめに こんにちは、データサイエンス部・検索研究ブロックの諸田です。私たちはZOZOTOWNのおすすめ順検索の品質向上を目指し、機械学習モデルの継続的な改善に取り組んでいます。 私たちは現状の検索体験に関する課題を分析して、改善に役立てています。本記事では課題分析の取り組みの中で、商品の再表示に関する内容について紹介します。同じような課題を抱えている方にとって、仮説の立て方や仮説が正しいかどうかをデータから明らかにする流れの参考になれば幸いです。 目次 はじめに 目次 「違う検索をしても同じ商品が出てく

この投稿は Anthropic の Gareth Jones と共同で執筆されています。 Anthropic の Claude 4 Sonnet モデルが Amazon Bedrock でローンチされ、基盤モデルの機能において大幅な進歩を遂げました。これに伴い、Anthropic の Claude 3.5 Sonnet (v1 および v2) の廃止スケジュールが発表されました。この進化により、本番 AI アプリケーションにとって二つの重要な考慮事項が発生しています。強化されたパフォーマンスを活用する機会

こんにちは。データサイエンス部データサイエンスブロック2の 荒木 ・西山・桐島です。我々のチームでは、AIやデータサイエンスを活用したプロダクト開発のため、研究開発に取り組んでいます。 今回は、ZOZO NEXTのメンバーとともに2025年7月29日（火）から8月1日（金）にかけて国立京都国際会館で開催された画像の認識・理解シンポジウム (MIRU) 2025に参加しました。本記事では、MIRU2025でのZOZO・ZOZO NEXTメンバーの取り組み、MIRU2025の様子や参加メンバーの気になった発表