※ この投稿はお客様に寄稿いただいた記事です。 本稿は、NTTドコモ モバイルイノベーションテック部（以下、MIT 部）が AI-DLC TTT でフィジカル AI 領域の ML パイプラインを構築した取り組みの第 2 回です。 第 1 回：フィジカル AI 領域での ML 開発への適用 第 2 回：2 チーム並行開発の実験結果と知見（本記事） 第 1 回では、AI-DLC の Inception フェーズで要件を構造化し、設計レビューで 11 個の不整合を事前に検出した取り組みをご紹介しました。 第 2

※ この投稿はお客様に寄稿いただいた記事です。 本稿では、株式会社NTTドコモ（以下、ドコモ）モバイルイノベーションテック部（以下、MIT 部）が AI-DLC（AI-Driven Development Lifecycle） の TTT（Train The Trainer）に参加し、フィジカル AI 領域における機械学習パイプラインを 3 日間で構築した取り組みについて、全 2 回に分けてご紹介します。 第 1 回：フィジカル AI 領域での ML 開発への適用（本記事） 第 2 回：2 チーム並行開発

2026年9月16日、Elastic Cloud Serverless の Cross-Project Search（CPS：クロスプロジェクト検索） が正式提供（GA）になりました。 CPS を使うと、複数の Serverless プロジェクトをリンクできます。データを1か所に集約することなく、複数のプロジェクトを横断して検索できる機能です。 目次 Cross-Project Search の利点 設定はシンプル 仕組み：Origin Project と Linked Project GA で特に注目し

「自治体のためのクラウドコスト最適化」シリーズについて 自治体がガバメントクラウド上で業務システムを運用する場合、クラウド利用料の管理はオンプレミスとは性質の異なる実務になります。従来は、機器を調達した時点で費用がほぼ固定され、その後の管理は保守契約の範囲で済みました。クラウドは使った分だけ課金されるため、構成を変えれば費用も変わります。移行後も構成の見直しをすることでコストを最適化することができます。 ところがこの見直し作業は、技術的な判断を伴うため日々の運用を担う事業者に委ねられがちです。結果として、

「自治体のためのクラウドコスト最適化」シリーズについて 自治体がガバメントクラウド上で業務システムを運用する場合、クラウド利用料の管理はオンプレミスとは性質の異なる実務になります。従来は、機器を調達した時点で費用がほぼ固定され、その後の管理は保守契約の範囲で済みました。クラウドは使った分だけ課金されるため、構成を変えれば費用も変わります。移行後も構成の見直しをすることでコストを最適化することができます。 ところがこの見直し作業は、技術的な判断を伴うため日々の運用を担う事業者に委ねられがちです。結果として、

はじめに 本ブログは、株式会社第一興商と Amazon Web Services Japan が共同で執筆しました。 株式会社第一興商 （以下、第一興商）では、通信カラオケ「DAM」シリーズにおける採点機能の高度化に取り組んでおり、AWS Professional Services と共同で、人間の聴感に即した歌声評価 AI モデル「聴感採点モデル」を開発しました。この技術は、DAM のフラッグシップモデル LIVE DAM WAO! に搭載されている採点機能 精密採点Ai Heart の中核として活用さ

みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクトの杉山です。今週も 週刊AWS をお届けします。 みなさんは、AWS Japan が開催しているイベントをどこで探していますか。AWS のイベント情報は英語のものが多く、日本語で参加できるものを見つけにくいと感じている方もいるのではないでしょうか。そんなときに便利なのが AWS Experience のイベント一覧ページ です。開催地を日本に絞って表示できるので、国内で開催されるセミナーやイベントだけをまとめて確認できます。「こんなイベントがあったんだ」とい

本ブログは Umios 株式会社様 と Amazon Web Services Japan が共同で執筆いたしました。 みなさん、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの辻 浩季（つじ ひろき）です。 食品製造業において、販売計画の策定は生産計画・在庫管理の根幹をなす業務です。しかし、膨大な商品数と拠点数を抱える企業では、この業務が担当者の経験と勘に依存し、多大な工数を要するケースが少なくありません。今回ご紹介するのは、Umios 株式会社様（旧マルハニチロ、2026年3月に社名を変更）が Ama

この記事は、2026 年 9 月 1 日に Training and Certification Blog Editor によって執筆された「 Certification updates from AWS Training and Certification: September 2026 」を翻訳したものです。 AWS 認定は、クラウドに関わる役割の変化を反映して、3 つの認定を更新します。対象は AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate (

生成AIを使えば、SQLやPythonコード、グラフなどのたたき台を短時間で作れます。 しかし、分析目的や指標、対象データなどの前提が曖昧なままでは、生成された結果が正しく見えても、そのまま意思決定に使えるとは限りません。 そこで私たちは、分析に必要な前提を「仕様」として整理し、その仕様を基準に人間とAIが段階的に分析を進める 仕様駆動データ分析 （ Specification-Driven Analytics、以下SDA ）というアプローチを検討しました。 なお、SDAは、仕様駆動開発などの考え方を基に

チューリングの MLOps エンジニアの岩政です。 以前、Databricks の Declarative Automation Bundles を用いた機械学習データセット作成基盤の構築をまとめました。この記事はその続きにあたるので、まだご覧になっていない方は先に読んでいただけると嬉しいです。 https://zenn.dev/turing_motors/articles/46b5560dce0e3a この中で「4.5.2 Python のライブラリの依存解決を高速にする」を紹介しました。 Databr

本ブログは 2024 年 11 月 24 日に公開された AWS Public Sector ブログ Deploying AWS Modular Data Center: From ordering to delivery and installation を翻訳したものです。 Amazon Web Services (AWS) Modular Data Center (MDC) とは、AWS のマネージドデータセンターを迅速にデプロイするサービスで、インフラが限られた場所でも、ロケーション依存型アプリケ

キャディ株式会社のデータ解析チームで、MLモデル開発をしている藤田です。 本記事では、私たちのチームで取り組んだ生産性改善の話をします。 1. 電線を張らずに電波塔を建てる？ アフリカの一部地域では、固定電話網が普及する前に携帯電話が一気に広まりました。電線を張り巡らせるという「これまで当たり前だった工程」を飛ばして、いきなり電波塔を建てることで通信インフラを整えたのです。いわゆる「リープフロッグ（蛙飛び）」と呼ばれる現象です。 新しい技術は、既存の工程を「速くする」だけでなく、ときに工程そのものを不要に

はじめに この記事は、BASEテックブログ夏のブログリレー10日目の記事です。 こんにちは、Data Strategyチームの竹内です。 BASEでは日々数多くの多種多様な商品が新しく登録されています。それらの商品が「何のカテゴリの商品なのか」を機械学習モデルで自動的に推論する仕組みを、以前からバッチ処理基盤として運用してきました。 今回、そのモデルを 商品テキストと商品画像の両方を入力に取るマルチモーダルなモデル に置き換えたので、その経緯やモデルの中身について紹介します。 はじめに TL;DR なぜ商

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