本ブログは、2025 年 10月 20 日に公開された Amazon Science Blog “ Introducing Chronos-2: From univariate to universal forecasting ” を翻訳したものです。 Chronos-2 は、追加学習なしに、多変量も共変量も扱える時系列基盤モデルです。 時系列予測は、ビジネス、科学、工学における数多くのアプリケーションにとって不可欠です。近年、基盤モデルが時系列予測にパラダイムシフトをもたらしました。1本の時系列を延長す

おなかが痛くてもコーヒーは飲む、近藤恭平です。 前回は生成 AI の基礎（FM・LLM・トークン・埋め込み・推論パラメータ）を整理しました。今回は、基盤モデルを実際のアプリケーションに活用するための設計・実装・評価に関する知識を整理します。試験ガイドのドメイン3に対応した内容です。 基盤モデルを使ったアプリ設計の考慮事項 FM の特性：大規模・ブラックボックス 深層学習の過程と学習の結果得られる基盤モデル（FM）には、以下の固有の特徴があります。 特性 内容 大規模なコンピューティング要件 FM のトレー

おなかが痛くてもコーヒーは飲む、近藤恭平です。 最近バックオフィスのメンバーに Cloud Practitioner の勉強会を実施しました。次は AIF だろうと思ったので、初学者向けに AIF の学習をする際や試験直前の振り返りの際に使える参考資料になることを願い執筆します。 AI・機械学習・深層学習の違い AI・ML・DL の関係 用語 定義 AI（人工知能） 人間のような判断・推論をコンピュータで実現する技術の総称 機械学習（ML） データからパターンを自動的に学習させる AI の実装手法 深層学

こんにちは、unerry CTOの伊藤です。 2025年9月、データサイエンティスト上野優人が、北海道で開催された「情報科学技術フォーラム（FIT）」において、 「位置情報データと購買データを活用した広告セグメントの開発」 に関する発表を行いました。 今回の発表は8月の「Google Cloud Next Tokyo」での登壇に続くもので、最先端技術の実装に新卒のエンジニアが挑んだ記録でもあります。 講演内容の核心となる技術、そして若きデータサイエンティストとしての挑戦の舞台裏について、上野に話を聞きまし

はじめに NTTデータグループでは、デジタルツインのシステムを設計・構築・活用するノウハウや、各種データ処理ツールを強みに、お客さまの課題を解決し、効率や収益性を高めるデジタルツインサービスを提供しています。 デジタルツインは目的に応じて多様なデータ・機能から構築されます。本記事ではデジタルツインを構成する重要な要素である「点群」に着目し、点群を用いた物体認識技術と、その取り組みにおけるNTTの研究成果を紹介します！ デジタルツインにおける点群の役割 そもそも皆さまは「点群」をご存知でしょうか。 点群とは

こんにちは。イノベーションセンターの加藤です。普段はコンピュータビジョンの技術開発やAIシステムの検証に取り組んでいます。 今回は最新版のPyTorchを使って軽量なTransformerベースOCRモデルであるPARSeq(Permuted Autoregressive Sequence)をTensorRTモデルに変換して高速化した取り組みについて紹介します。 PARSeqとは PARSeqのTensorRT化 PyTorch Lightningによるモデル変換 AutoregressiveとItera

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。 「研修で基礎は学んだけど、次は何を学べばいいんだろう…」 「話題の新しいライブラリが次々と出てくるけど、どれを学ぶべきかわからない」 こんな悩みを抱えていませんか？ 先日、 新人エンジニア・データサイエンティスト に向けた研修の一環として、 最新技術をどうやってキャッチアップし続けるか というテーマでレクチャーを行いました。 本記事では、その研修内容のエッセンスをご紹介します。 本記事は新人の方本人だけでなく、 後

この記事は、合併前の旧ブログに掲載していた記事（初出：2023年8月29日）を、現在のブログへ移管したものです。内容は初出時点のものです。こんにちは。ヤフーで画像認識技術の研究開発を担当している湛です...

SCSK いわいです。 前回はRaspberry Pi 5で気温/気圧/湿度センサーを使って測定し、 Webで表示、DBに取得データを検索するシステムを構築しました。 今回は測定したデータからAIを使って気温/気圧/湿度をリアルタイム予測してみます。 今回は前回セットアップした環境をそのまま流用します。 Raspberry Piで気温/気圧/湿度計測　結果をWebサーバで見てみよう Raspberry Pi 5で気温/気圧/湿度センサーを使って測定し、Webで表示するシステムを構築したいと思います。DBに

はじめに 企業のDX（デジタルトランスフォーメーション）推進において、紙文書のデジタル化とMicrosoft Office文書のデータ活用は避けて通れない課題です。その中で、Microsoftが提供する Azure Document Intelligence（旧：Form Recognizer）は、OCR技術とディープラーニングを組み合わせ、文書からテキスト、表、構造データを高精度に抽出できる強力なサービスとして注目されています。 特に近年では、抽出したテキストデータを Azure AI Search な

この記事は、 NTT docomo Business Advent Calendar 2025 7日目の記事です。 こんにちは。イノベーションセンターの加藤です。普段はコンピュータビジョンの技術開発やAI/機械学習（ML）システムの検証に取り組んでいます。 ディープラーニングの実装をしているときに、変数のshapeを管理するのはなかなか大変です。いつのまにか次元が増えていたり、想定外のshapeがやってきたりして実行時に落ちてしまった！というのは日常茶飯事だと思います。 こういった問題に対して静的解析で何

この記事は 株式会社エス・エム・エス Advent Calendar 2025 の12月1日の記事です。 qiita.com 　みなさんこんにちは。Analytics & Innovation推進部の井手です。あっという間に今年も12月。心の準備も済まぬ間にカウントダウンが始まる時期に突入です。そして今回の記事はAdvent Calendar 2025の記事の一つでありしかも1日目とのこと。華々しい幕開けとなれるかどうか。はてさて。 RecSys2025に参加してきました 　前回の 私の記事 でも

本記事は 2025 年 8 月 18 日に公開された Beyond Correlation: Finding Root-Causes using a network digital twin graph and agentic AI 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宮崎友貴が翻訳しました。 本稿では、NTT ドコモの通信ネットワークの運用の自動化・可視化部門の責任者である前島一夫氏と、同社通信ネットワークサービス監視・可視化担当の DevOps チームのマネージャー兼技術リーダーであ

Ｓｋｙ株式会社では、生成AIとAIエージェントの導入支援を行っており、特にマルチエージェントシステムの構築に注力しています。Agent Development Kitを使用したエージェントの連携やツールの活用方法について詳述しています。データ分析基盤やDeep Learningモデル開発などのプロジェクト支援も行っており、関連するスキルを持つ人材を募集しています。

はじめに こんにちは。チェコ料理とチェコビールの大ファンになったリクルートの長妻です。 （チェコは国民一人当たりの年間ビール