はじめに さくらのナレッジ編集部の法林です。 2026年2月11日(水祝)に、さくらインターネットの大阪本社でもあるBlooming Campにて「さくらの夕べ in 大阪」を開催しました。当日は祝日ではありましたが当社 […]

はじめに さくらインターネットの黒澤です。 2026年2月11-13日(水-金)に大阪にてJANOG57ミーティングが行われました。JANOGでは毎回、さくらのエンジニアがプログラムの募集に応募し、選考に通って発表してい […]

2026 年 3 月 3 日、アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社（以下、AWS ジャパン）は、「フィジカル AI 開発支援プログラム by AWS ジャパン」のキックオフイベントを東京の AWS 目黒オフィスにて開催しました。本プログラムは 2026 年 1 月 27 日に発表 し、応募受付を開始したもので、多数の応募の中から厳正な選考を経て採択された皆さまをお迎えし、約 6 ヶ月間にわたる開発支援の幕開けとなりました。 フィジカル AI の可能性 フィジカル AI とは、物理世界で動作する A

みなさん、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの木村です。 先日、 AI 駆動開発ライフサイクル（AI-DLC） の社内研修を受けて、生成 AI をフル活用することで開発のスピードと品質の両立ができる可能性を実感しました。AI-DLC に関するお客様事例ブログを下記で紹介していますので、ぜひご一読ください。 3 月 25 日（水）には「 AWS での Claude Code の買い方・使い方 」という Claude Code をAWS 上で活用する手段や買い方をご紹介するイベントが開催されます。

高火力 DOKはコンテナー型のGPUサービスで、NVIDIA V100やH100を実行時間課金で利用できるサービスです。 今回はこの高火力 DOKを使って、Ollamaを実行してみます。ローカルにGPUがなくとも、速いレ […]

はじめに AIとHPCが急速に融合するいま、単に速いだけでは「使える計算機」にはなりません。学習・推論・数値計算が同居する現場では、演算性能だけでなく、メモリ帯域やネットワーク、ソフトウェアスタック、電力効率、そして可用 […]

はじめに チューリング株式会社 MLOpsチーム の @stu3dio_graph です。 チューリングでは毎日データ収集車両を走らせ，数万時間を超える大量の運転動画データを収集しています。しかしデータが増えるほど 「ほしいシーンが見つからない」問題が深刻化 していきました。日時や車両 ID でフィルタリングすることはできても，「交差点で歩行者が横断しているシーン」「道路工事を避けて車線変更するシーン」のように，映像の中身に基づいてシーンを探す手段がなかったのです。 運転動画を探すためのシステム このたび

はじめに こんにちは、セーフィー株式会社 AI開発部でテックリードを務めます橋本です。 先日、AI開発部において、技術力の向上およびメンバー間の連携強化を目的とした1日完結型のハッカソンを開催いたしました。私たちAI開発部は普段から画像を用いたアルゴリズム開発を行っていることもあり、今回のテーマには画像分類タスクを選定しました。 具体的には、Kaggleのコンペティション「Paddy Doctor: Paddy Disease Classification」を題材とし、水田の稲の画像から9種類の病気と正常

はじめに こんにちは。Turing MLOpsチームの海老澤です。 自動運転AIを作るためには大規模なデータセットが必要です。 Turingでは「データセントリックAI」の考え方のもと、膨大なセンサーデータを活用し、大容量、高品質かつ多様性のある学習データセットの構築に取り組んでいます。 この大規模なデータセットで学習されたE2E自動運転は都内でも30分ほど走行できるレベルに到達しています。 https://zenn.dev/turing_motors/articles/bc6436727234ad しか

本記事は 2025 年 10 月 5 日 に公開された「 Integral Ad Science scales over 100 M documents with Amazon OpenSearch Service 」を翻訳したものです。 ソーシャルメディアプラットフォーム全体でコンテンツ量が急増し、リアルタイムの機械学習 (ML) モデルトレーニングが求められる中、 Integral Ad Science (IAS) にはソリューションが必要でした。コンテンツ分類器の継続的な開発を支え、手動アノテーショ

本記事は 2025/11/24 に公開された “ Running NVIDIA Cosmos world foundation models on AWS” を翻訳したものです。 自律走行車、ロボティクス、スマートファクトリー向けのフィジカル AI システムの開発においては、高品質かつ十分なトレーニングデータを生成するということが非常に重要な課題となります。このブログでは、Amazon Web Services (AWS) 上で NVIDIA Cosmos TM ワールドファウンデーションモデル（WFM）

MathJax={tex:{inlineMath:[['$','$']],displayMath:[['$$','$$']],processEscapes:true}}; こんにちは、Insight Edgeでデータサイエンティストをしている新見です。 cuTile Pythonとは 背景 特徴 従来のCUDA（SIMT）との違い 文法 TileGymで行列積ベンチマーク 倍精度行列積エミュレーション Ozaki Schemeについて 分解(Split) 行列積の計算 素朴な実装と初回結果 最適化 Fas

本記事は 2026 年 2 月 10 日 に公開された「 Set up LucidLink with service managed fleet scripts for AWS Deadline Cloud 」を翻訳したものです。 最新のクリエイティブワークフローでは、インフラストラクチャ管理の負荷なくオンデマンドでスケールできる高性能レンダリング機能が求められます。この課題に対して AWS Deadline Cloud のサービスマネージドフリート（SMF）を使うことで、Amazon Elastic C

こんにちは。株式会社ワンキャリアでデータサイエンティストをしている姚です。 私たちは「人の数だけ、キャリアをつくる。」というミッションを掲げ、月間150万人以上の学生が利用する就活サイト「ワンキャリア」を開発しています。

みなさん、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの三厨です。 今年の目標は Kiro にどんどん業務をオフロードしていくことです。早速 Kiro を使って Strands Agent SOPs を作成してステアリングファイルとして利用してみましたが、複雑なワークフローでのエージェントの振る舞い記述を標準化できて便利ですね。 また、2月の Builder’s Flash も公開されております。生成 AI に関連する記事をピックアップしてみましたので、是非ご覧ください。 “伝わらない”を解消 ! 生成