本記事は Physical AI デモ開発の技術解説シリーズ Part 2 です。 Part 1: 企画からステージ制作、アプリケーション開発まで では、企画からクラウド側アプリケーションまでの開発と、その過程での生成 AI 活用を紹介しました。Part 1 のまとめに「プロセスの型が品質を守る」という言葉があります。本記事はその続きです。実機のロボット開発では、この型に安全と物理世界の検証が加わります。 AWS Summit Japan 2026 の展示エリア「AWS EXPO」で私たちは、FANUC

G-gen の杉村です。2026年8月に発表された、Google Cloud や Google Workspace のイチオシアップデートをまとめてご紹介します。記載は全て、記事公開当時のものですのでご留意ください。 はじめに Google Cloud のアップデート BigQuery で cross-cloud connections が Preview 公開 SCC で Malicious Skill runtime threat detectors が利用可能に BigQuery テーブルを All

１．はじめに Geniee Carpetチームの木下です。量子コンピューティング技術のアドテクへの応用可能性を調べている中で、Axel Ciceri氏らによる論文 Enhanced Fill Probability Estimates in Institutional Algorithmic Bond Trading Using Statistical Learning Algorithms with Quantum Computers に興味を持ちました。 本論文は、金融市場における社債取引の約定確率（

はじめに Turing では、日々たくさんの自動運転モデルを開発し、これを実車にデプロイして検証する開発サイクルを回しています。実世界でMLモデルによる自動運転システムを成立させるためには、モデル推論のレイテンシが非常にクリティカルな要素になってきます。モデルを高速に推論させるためには、低精度化や量子化、あるいはモデルの構造によってはKV Cacheなど、様々な手法が考えられます。 しかし、色々なアーキテクチャのモデルを大量に開発するTuring において、そのすべてにこうした技術を適用できるソフトウェア

はじめに 近年、生成AIやLLM（大規模言語モデル）の急速な普及を経て、テクノロジーの潮流は単なる「テキスト対話」から、自律的に判断して行動する「Agentic AI（エージェント型AI）」や、リアルな物理環境と連動する「Physical AI（物理AI）」へと決定的な進化を遂げています。 NVIDIAと聞くと「高性能なGPUを供給するハードウェアベンダー」というイメージを持ちがちです。 しかし、NVIDIAの研修（正確には研修を受けるための事前課題）を受けてみると、その真価はGPU単体だけではなく、GP

こんにちは、Data & Analysis部で機械学習エンジニアをしている由川です。 キャディでは、2026年8月3日〜8月6日に出島メッセ長崎で開催された MIRU 2026 （第29回 画像の認識・理解シンポジウム)にてゴールドスポンサーとして協賛し、ポスター発表も行いました。 本記事では、出展内容と気になった論文発表のレポートをします。 MIRUとは 企業ブース ポスター発表 気になった発表 Cello: 視覚接地した文書特化型視覚言語基盤モデルの構築 局所的な幾何特徴の多様性に着目した数式

G-gen の佐々木です。当記事では、Model Armor の機密データ保護フィルタから Sensitive Data Protection のテンプレートを呼び出し、LLM へのプロンプトに含まれる個人情報を匿名化する方法を解説します。 概要 Model Armor とは Sensitive Data Protection とは 機密データ保護フィルタの構成 Basic 構成と Advanced 構成 検査テンプレートと匿名化テンプレート テンプレートの参照関係 制限事項 検出精度に関する注意事項 料

はじめに こんにちは、データサイエンス部の大川（ @o_tomo03 ）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。 その中核を担うのが、全身のコーディネート画像から特徴を抽出するVLM（Vision Language Model）のプロンプトです。このプロンプトの精度を上げようとすると、地道な手作業のチューニングが延々と続きます。みなさんも一度は経験したことがあ

Amazon Bedrock で OpenAI GPT-5.6 モデルが 25 を超える AWS リージョンから利用可能になり、クロスリージョン推論 (CRIS) に対応しました。クロスリージョン推論に対応する GPT-5.6 のモデルは Sol、Terra、Luna の 3 つで、それぞれ性能とコストのバランスが異なります。 この対応で日本拠点のお客様にとって特に重要なのは、 東京リージョン (ap-northeast-1) と大阪リージョン (ap-northeast-3) が、グローバル推論プロファ

はじめに こんにちは、データシステム部MLOpsブロックの 木村 と、推薦研究ブロックの 小倉 です。 ZOZOTOWNでは、ユーザーが多様な商品の中から好みに合った商品と出会えるよう、さまざまな推薦機能を提供しています。その1つが商品詳細画面の「おすすめアイテム」であり、閲覧中の商品に関連する商品を推薦しています。以下に、ZOZOTOWNにおける商品詳細画面の「おすすめアイテム」のイメージを示します。 この「おすすめアイテム」は、おすすめ商品を返すAPI（以下、推薦API）が提供しています。推薦APIは

はじめまして！しまと申します。 新卒1年目で毎日学ぶことがたくさんあって大変ですが、甘いもので糖分補給しながら頑張っています！ この度、AI-901を受験して無事に合格できたので記録を残そう！！ ということで作成してみました！ 今後受験予定の方や、資格対策に困っている方の参考になれたら幸いです🍀

本稿は、ＪＣＲファーマ株式会社による、 Amazon Bedrock で Claude Code を導入した約2ヶ月間の取り組みについて、 蘆田 勇平様、服部 将太様、東本 伸一様、前田 善貴様、倉本 航佑様より寄稿いただきました。 1. 会社紹介 ＪＣＲファーマ株式会社（JCR Pharmaceuticals Co., Ltd.）は、1975年創業、兵庫県芦屋市に本社を置く研究開発型製薬企業です。医療用医薬品・再生医療等製品・医薬品原料の製造・販売を事業の中核とし、連結従業員数985名（2026年3月3

チューリングの MLOps エンジニアの岩政です。 チューリングでは、センサ入力から車両の将来の行動を一貫して推定する学習ベースのモデルとして End-to-End (E2E) 自動運転 AI を開発しています。E2E 自動運転 AI の学習にはデータセットが必要です。私の所属する MLOps チームが、これを作成するためのデータ基盤の開発を行っています。 MLOps チームでは車両に搭載したカメラなどのセンサから走行データを収集し、Data Lake に格納しています。更に ETL (Extract,

画面を人に説明するとき、スクショ（スクリーンショット）ってあったほうが良いじゃないですか？ブログでも、手順書でも、人に聞かれて答えるときでも。「設定画面はここです」「このボタンを押すと」を1つずつ説明していく、あれ。あったほうがいいのはわかるんですよね。 くそだるいんですよね。 自分が作っているものなら Playwright （ブラウザ操作を自動化するやつ）に撮らせればいいんですけどね。他社のサービスだとそこまで手間をかけるのもな～と思いまして。 で、こうしました。動画を1本撮って、 Claude に成形

はじめに CIU (CyberAgent group Infrastructure Unit) の ...