こんにちは、エデュケーショナルサービス課の井澤です。 機械学習をビジネスに活用したいけれど、「モデルの構築やコードの記述がハードルになっている」と感じることはありませんか？ 今回は、Amazon SageMaker Canvasを使い、データのインポートからモデルの構築まで、ノーコードでの機械学習を試してみます。 なお、サンプルとして、有名な機械学習ライブラリscikit-learnから入手できる「カリフォルニア住宅価格データセット」を用います。 Amazon SageMaker Canvas とは？ S

慶應義塾大学の宮崎・中森・李です。私たちは、2025年度未踏IT人材発掘・育成事業において、高性能で耐故障なMySQLの開発に取り組みました。このプロジェクトで我々が開発したのは、MySQL互換DBMS「Kamo」です。 […]

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

こんにちは、SCSKの松岡です🕸️ Webクローリングおよび名寄せの検証において、AWS lambdaと Amazon Bedrock を活用したデータ収集アーキテクチャを検討した際の試行錯誤を整理しました。 従来のルールベースのクローリングと比較し、生成AIを用いた柔軟な情報抽出を取り入れることで、サイト構造の差異に耐えるデータ収集方式をどのように実現したか、また収集データと既存マスタを突合する名寄せの課題についても紹介します。   背景 データ活用基盤において、外部サイトからの商品情報を収集

はじめに はじめまして。 KINTO テクノロジーズで KINTO Unlimited Android アプリを開発している JR.Liang です。 本記事では、KINTO Unlimited アプリにて提供する「これなにガイド」スキャン機能の AR エフェクトについて、Android における技術的な検証を紹介します。 特に MediaPipe のソリューションを用いて幅広い Android デバイスで AR エフェクトを実現した実装にフォーカスします。 これなにガイドとは 「これなにガイド」は AR

はじめに 「導入したAIの予測精度をさらに引き上げたい」「AIの判定をより安定させて、現場のビジネスに深く定着させたい」――。AIモデルを開発・提供する当社にも、ビジネスを前進させるためのこうした前向きなご相談が頻繁に寄せられます。AIのみならず、データを活用したプロジェクトを成功に導き、期待以上の投資対効果（ROI）を生み出す最大の鍵。それは、AIに入力される 「データ」の品質 です。私たちAIベンダーは、日々モデルのアルゴリズムを磨き上げ、最高精度のエンジンを開発しています。 しかし、その最先端のAI

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

本日、 Amazon Quick が AWS アジアパシフィック (東京) リージョンで利用可能になったことをお知らせします。 このローンチにより、日本のお客様は 日本国内でホストされるデータと機械学習モデルを活用しながら Amazon Quick のエージェント型 AI 機能を利用できるようになりました。(注: 本日時点では Web 検索機能のみ日本国外のモデルを利用しています。) Amazon Quick は、一つのUIからデータから迅速に回答を取得し、そのインサイトを業務アクションへとつなげることが

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、大目にみてく

はじめに さくらインターネットで高火力 PHYチームに所属している道下です。 本連載では、高火力 PHYで利用しているサーバーと同種のGPUサーバーを利用し、近年注目度を増しているLLMの分散推論基盤技術に関して詳細な技 […]

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。LINEヤフー研究所でHuman-Computer Interaction（HCI）の分野の研究をしている池松です。皆さんはスマートフォン（以下、スマホ）でレシピを見ながら調理しているとき...

2026 年 3 月 18 日、3 人の非常に優れた開発者コミュニティリーダーたちを AWS ヒーローとしてご紹介できるのを大変嬉しく思っています。AWS コミュニティがこれほど活気に満ちているのは、まさにこうしたヒーローたちのおかげです。ヒーローたちは、技術的な知識を共有するだけでなく、人脈を作り、真の人間的なつながりを築いて、他の人が成長するための進路を備えます。山村におけるクラウド文化の開拓から、大陸をまたいだサイバーセキュリティ教育の先導まで、これらのヒーローたちは、技術的な専門知識の枠を超えて、

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、Animagine XL 4.0を試してみました。 注意 この画 […]

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