はじめに こんにちは、クラウドエース データソリューション部所属の ジェスター です。 データソリューション部 では、Google Cloud が提供しているデータ領域のプロダクトについて、新規リリースをキャッチアップするための調査報告会を毎週実施しています。 新規リリースの中でも、特に重要と考えるリリースを記事としてまとめ、本ページのように公開しています。 今回は 2024 年 01 月 24 日付のリリース、「Dialogflow のデータストア エージェントにカスタム要約プロンプトを与えることが可能

はじめに AI Team MLOps Engineer の西原です。 前回 は kubeflow pipeline(kfp)のローカル環境での実行について Tech Blog を書きました。kfp は 2024 年に入ってからローカル環境の実行以外にも嬉しいアップデートがあったのでそれに少し絡めて今回の取り組みを紹介しようと思います。 今回の取り組みは、モノレポで使っている Python の最低バージョンを 3.9 から 3.11 に上げるというものです。なぜ、バージョンを上げたのか、上げる際の障壁とその

はじめに こんにちは、クラウドエース データソリューション部の穂戸田です。 クラウドエース データソリューション部 について クラウドエースのITエンジニアリングを担う システム開発統括部 の中で、特にデータ基盤構築・分析基盤構築からデータ分析までを含む一貫したデータ課題の解決を専門とするのが データソリューション部 です。 弊社では、新たに仲間に加わってくださる方を募集しています。もし、ご興味があれば エントリー をお待ちしております！ 本記事では、BigQuery ML 関数を一部ご紹介し、SQL の

このブログシリーズの冒頭で、 パート１ ではビジネスアナリティクス（BA）の基礎と、それが企業にとってなぜ重要なのかを探りました。続く パート２ では、BA、ビジネスインテリジェンス（BI）、および予測分析（PA）の目的と役割の違いについて深く掘り下げ、これらの分析手法が企業の意思決定と業務最適化にどのように貢献するかを解説しました。今回、パート３では、ビジネスアナリティクスを成功させる鍵となる人材と、データドリブンな意思決定を文化として組織に根付かせる方法に焦点を当てます。 デジタルトランスフォーメーシ

Amazon Bedrockの基盤モデルの一つであるClaude 2.1が東京リージョンでアクセスできるようになりましたので報告します。 Claude 2.1は200,000トークンのコンテキストウィンドウ 、幻覚（ハルシネーション）発生率の低減、長い文書の精度の向上、システムプロンプト、関数呼び出しとワークフローオーケストレーションのためのベータツール使用機能など、企業向けの主要な機能を提供します。 Amazon Bedrock ユーザガイド 上で、東京リージョンでClaude 2.1がサポートされてい

答えのない、マーケティング×AIの世界への挑戦 2021.10.5公開　2024.3.1更新 株式会社Laboro.AI　マーケティング部長　和田 崇 概　要 製品、価格、流通、広告––。「マーケティング」という概念は非常に広い領域を指し、対象範囲は多岐にわたります。顧客の体験価値を高めるために行われるあらゆるマーケティング活動に対して、AIはどのように活用できる可能性を持っているのでしょうか。マーケティング領域におけるAI活用について、マーケティングの基礎知識も交え、その現状と未来を探ります。 目　次

こんにちは。検索基盤部の山﨑です。検索基盤部では、ZOZOTOWNの検索機能の改善を目的とした施策の有効性をA/Bテストで検証しています。 A/Bテストは、新たな施策の有効性を評価する手法として信頼性の高い手法ではあるものの、下記のような制約があります。 統計的に有意な差が出るためには、多くのユーザーからのフィードバックが必要である 比較手法を実際のユーザーに提示するため、ユーザー体験に悪影響を与えるリスクがある これらの制約から、実験したい全ての施策をA/Bテストで検証することは困難なため、事前に有効な

はじめに こんにちは、クラウドエースデータソリューション部所属のヒッキーです。クラウドエースの IT エンジニアリングを担うシステム開発部の中で、特にデータ基盤構築・分析基盤構築からデータ分析までを含む一貫したデータ課題の解決を専門とするのがデータソリューション部です。 データソリューション部では活動の一環として、毎週 Google Cloud (旧 Google Cloud Platform、以下「GCP」) の新規リリースを調査・発表し、データ領域のプロダクトのキャッチアップをしています。その中でも重

はじめに セーフィー株式会社 の AI Vision グループでテックリードを務めます橋本貴博です。 セーフィーではネットワークカメラ上で動作するエッジアプリケーションの開発にC++を利用しています。公開されている推論モデルはPythonで実装されていることが多いため、C++への移植が必要です。 この記事では、GitHub Copilot を使って 推論モデルの前後処理をPythonからC++に変換した結果を紹介したいと思います。 はじめに アルゴリズム 実験条件 前処理 後処理 むすび アルゴリズム m

AI導入のメリット、コスト、気にすべきデメリット 2020.11.13公開　2024.2.16更新 概　要 AIの導入を検討する企業が増加している今、そのトレンドや導入によるメリットやデメリットを押さえることも必須です。画像認識や自然言語処理のトレンドを紹介しつつ、AIによる三つのメリットとさまざまなコスト、そして気にすべきデメリットを紹介します。 目　次 ・ AIは何ができるのか ・ AI導入によるメリット 　・ 作業の効率化 　・ 顧客のビジネスの成功を支援 　・ 画期的な新サービスの創出 　・ 高い

「製造DX」は幻想か。製造業AIの今と展望 2021.5.28公開　2024.2.16更新 概　要 サービス業に次いで高いGDP（国内総生産）を占める製造業。AIを含むIT活用の遅れなどを背景に国際競争力の低下が懸念されていますが、各種作業を効率化させ、さらには品質向上に向けた方策として、製造DXの名の下、特に製造現場にAIが活発に導入されるようになってきています。製造業におけるAI活用の現状や今後への期待、実際の活用事例などについて紹介します。 目　次 ・ なぜ、製造業でAIが求められるのか。そのメリッ

このブログはソリューションアーキテクトの遠藤宣嗣が翻訳しました。原文は こちら です。 はじめに 私たちが AWS Microservice Extractor for .NET をリリースしたときの目標は、モノリシックなアプリケーションからマイクロサービスを抽出するための使いやすいツールをお客様に提供することでした。この目標を達成するために、マイクロサービスで抽出する候補となるコードを見つけるための複数の方法を作成しました。この投稿では、Microservice Extractor の最新のイノベーショ

はじめに こんにちは。DELISH KITCHENでデータサイエンティストをやっている山西です。 今回は、挑戦WEEKにて実践した DELISH KITCHENユーザーのクラスター分析事例 についてご紹介いたします。 挑戦WEEKとは 「弊社開発メンバーが通常業務から離れ、技術的に何かに集中して挑戦する」という位置付けの1週間です。 詳細はCTOの今井が下記記事にて説明しておりますので、よろしければ併せてご覧ください。 tech.every.tv 本記事の想定読者 Webサービスの分析従事者（PdM, デ

EC需要の裏側に。物流危機を救う、AIのチカラ 2021.4.30公開　2024.2.9更新 概　要 2020年以降、新型コロナウイルスの感染拡大を背景に、消費者の購買スタイルは大きく変化しました。買い物においてECサイト利用の割合が増加し、伴って物流業界が担う役割もますます重要になってきています。 しかし、「2024年問題」が叫ばれるなど、物流業界には人手不足をはじめとした課題が横たわっていることも事実です。その解決方法として期待されているテクノロジーがAIです。物流の現状や課題、物流にAIを導入するメ

この記事は、 Amazon OpenSearch Service’s vector database capabilities explained を翻訳したものです。 OpenSearch は、Apache 2.0 ライセンスのもとで提供される、検索、分析、セキュリティ監視、可観測性アプリケーションのためのスケーラブルで柔軟かつ拡張性のあるオープンソースソフトウェアスイートです。OpenSearch には、低レイテンシーの検索と集計を実現する検索エンジン OpenSearch、可視化とダッシュボードツー