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

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

本記事は 2026 年 4 月 7 日に公開された Deepak Singh の「 We’re bringing back the Kiro startup credits program 」を翻訳したものです。 起業家の皆さん、12 月の スタートアップクレジット にたくさんのご応募をいただきありがとうございました。昨年 Kiro スタートアップクレジットプログラムを開始した際、その反応は予想を大きく上回るものでした。数千もの応募が寄せられ、ニーズは明確でした。アーリーステージのチームには、成長に合わせ

G-gen の佐々木です。当記事では、Pub/Sub から直接 Vertex AI 上の AI モデルによる推論を取得することができる AI 推論 SMT 機能について解説します。 前提知識 Pub/Sub とは Single Message Transforms（SMTs） AI 推論 SMT の機能 基本事項 AI 推論 SMT の利点 使用できるモデル Model Garden で提供されているモデル Vertex AI Endpoints にデプロイしたモデル モデルの入力・出力 入力するメッセー

こんにちは、クロスイノベーション本部リーディングエッジテクノロジーセンターの山下です。 先日、会社でDGX Sparkの互換機である Dell Pro Max with GB10 を購入しました。 128GBのユニファイドメモリ(CPU/GPU共有)を搭載したこのマシンは、LLMサーバの性能評価に最適な環境を提供してくれます。 今回はこのマシンにvLLMサーバを構築し、OpenAI互換のAPIサーバとして動作させてみました。 初回セットアップ まず電源を入れるとOSのインストール、ファームウェアのアップデ

TL;DR ML専門チーム以外でも様々なバックボーンを持つ人々がAI/MLに取り組むようになりました。 しかし、施策を実運用に乗せるためには、PoCからプロダクションシステムへ移行する必要があり、そこには独自の課題が存在します。 そこで、それらの課題を解決してボトルネックを解消し、全社のリソースを最大限に活用することで、AI/ML（機械学習）システムを社内で量産し、様々な施策をスピーディに実現できるように整えました。 背景・経緯 MLチームの紹介 こんにちは、株式会社バンダイナムコネクサスのデータ戦略部で

本記事は 2026 年 4 月 3 日 に公開された「 Introducing OpenTelemetry & PromQL support in Amazon CloudWatch 」を翻訳したものです。 Kubernetes やマイクロサービスのワークロードを AWS で実行している場合、メトリクスには namespace、pod、container、node、deployment、replica set、カスタムのビジネスディメンションなど、多数のラベルが付いているでしょう。環境全体を把握す

2026 年 03 月に公開された AWS Black Belt オンラインセミナーの資料及び動画についてご案内させて頂きます。 動画はオンデマンドでご視聴いただけます。 また、過去の AWS Black Belt オンラインセミナーの資料及び動画は「 AWS Black Belt Online Seminar 一覧 」に一覧がございます。 YouTube の再生リストは「 AWS Black Belt Online Seminar の Playlist 」をご覧ください。 Amazon SageMake

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。 […]

はじめに NTT西日本の中川です。 先日、「Rustならこのロジック、どう書くんだっけ？」というちょっとした興味が湧きました。本来なら10分もあれば済む確認のはずでしたが、気づけばコンパイラのバージョン管理や依存ライブラリの衝突と格闘し、いつのまにか丸一日が溶けていました。 そんなとき、ふと「プレイグラウンド」の存在を思い出し、検索してみました。 すると、ありました。Rustのプレイグラウンド。 環境構築などは不要で、試したいロジックをコピペで張り付けるだけでもう動く環境があり、丸一日費やした後だったので

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。キャディ株式会社の Analysis Platform Group でソフトウェアエンジニアを務めている廣岡です。 業務としては、キャディの様々なサービスの裏側で稼働する機械学習解析のインフラやバックエンドの開発、アプリケーションとの橋渡しなどに取り組んでいます。最近では下記記事で紹介したようなプロジェクトに取り組んでいます。 zenn.dev 今回は私たちのチームで作り、開発業務の中で利用している Claude Skills について紹介します。 TL;DR Claude Skills を使

こんなひとにおすすめ # マルチモーダルAI、フィジカルAI、模倣学習、強化学習などロボティクス分野のAIに興味はあるが、どこから手をつけたらいいのか分からない方 実機のロボットの価格が高くて試せないと感じている方 手を動かして学びたいが、低コストで始めたい方 はじめに # 本記事では、オープンソースプロジェクトである LeRobot とオープンソースのアームロボットである SO-101 を題材に、マルチモーダル AI に関する技術紹介と環境構築の手順を解説します。 最終的なゴールは、片方のアームを動かす

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