みなさん、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの三厨です。 日本のお客様から数多くご要望をいただいておりました Amazon Q Developer の日本語対応ですが、この度日本語を含む多言語サポートの拡大という形で IDE および CLI 機能にて対応いたしました。詳細についてはぜひこの投稿の中で紹介いたします日本語ブログをご参照ください。また、これを機に Amazon Q Developer の機能をハンズオンの「 Q-Words 」で網羅的に学ぶこともおすすめです（日本語対応済）。 それ

搬送最適化とは 概要 実例 論文の内容 概要 数式の詳細 定式化 まとめ 記事執筆者 搬送最適化とは 概要 搬送最適化の前に、物流最適化について解説する。物流最適化とは、物流業務全体におけるコスト削減、効率向上、労働環境改善などを目的とした取り組みである。 物流最適化には、以下のような具体的な方法がある。 トラックの最適な配送ルートの計画 データ活用で在庫管理の効率化 自動倉庫システムによる作業効率の向上 上記の中でも、特に自動倉庫システムなど、倉庫内における貨物搬送を最適化する必要が出てくる。これを搬送

はじめに こんにちは、株式会社タイミーでデータサイエンティストとして働いている貝出です。直近はカスタマーサポートの業務改善に向けたLLM活用のPoCやシステム開発を行っております。 さて、今回は2025年3月10日（月）～3月14日（金）に開催された「言語処理学会第31回年次大会(NLP2025)」に昨年に続き参加してきましたので、その参加レポートを執筆させていただきます。 言語処理学会年次大会について www.anlp.jp 言語処理学会年次大会は 言語処理学会 が主催する学術会議であり、国内における言

こんにちは。技術広報ユニットの清水です。2024年12月から2025年2月にかけて、中高生向けアプリ ...

はじめに エブリーでデータサイエンティストをしている山西です。 今回は、社内で継続的に実施している数学勉強会について紹介します。 勉強会を続けるうえで工夫したポイントや、取り組みを続けての所感をお伝えします。 概要 エブリーのデータ&AIチームでは、「数式に向き合う習慣を維持する」目的で週に1回のペースで数学の勉強会を実施しています。 記事執筆時点では、データサイエンティスト（MLエンジニアを含む）3名で、『機械学習スタートアップシリーズ ベイズ推論による機械学習入門』を輪読形式で進めています※

本記事は 新人ブログマラソン2024 の記事です 。 2024年度新人の野上です。 社内業務でQuickSightを初めて利用したのですが、思い通りにデータを扱えず苦戦しました。 QuickSightの分析の中で、計算式や関数を組み合わせて「計算フィールド」を作成できるのですが、エクセルの計算式と同じように使うことはできず、QuickSight独自のルールがありました。 私が苦戦したのは「集計関数」に関するルールです。 このルールを詳しく解説しているブログは少なかったため、同様の問題に直面した初心者方の力

サイオステクノロジーの菊地啓哉です。思ったより間が空いてしまったのですが、 前回 の記事の続きになります。 ECDSA や zk-STARK などでは有限体がベースにあるので、 前回 の体の話から、有限体の話に進んでいこうと思います。 自分が有限体について調べた時には、体の拡大に急に既約多項式が出てきて飲み込みにくいところがあったので、そのあたりに少しだけ間の内容を入れています。 数学に詳しくないエンジニアの体入門 数学に詳しくないエンジニアの有限体 巡回群 前回 も少し触れましたが、 巡回群 についてご

1 月 30 日の時点で、DeepSeek-R1 モデルが Amazon Bedrock Marketplace と Amazon Bedrock のカスタムモデルインポート から Amazon Bedrock で使用可能 になりました。それ以来、何千ものお客様がこのモデルを Amazon Bedrock にデプロイしてきました。お客様は、AI を安全にデプロイするための堅牢なガードレールと包括的なツールを高く評価しています。本日、新しいサーバーレスソリューションを始めとする拡張された豊富なオプションによ

はじめに 基本情報技術者試験(FE)とは 私流A科目の勉強法 YouTube学習 過去問を解く 間違えた問題を参考書でチェック 【番外編】試験1週間前の心得 私流B科目の勉強法 参考書を解く、トレースに慣れる 過去問と友達になる 【番外編】試験本番の心得 最後に はじめに はじめまして、新人の恒川です。 幼いころから国語大好き！数学苦手！という典型的な文系体質で、ロジックとは無縁で生きてきました。もちろん入社するまでITは未経験。 まさか自分がエンジニアになるとは...と今でもびっくりしていますが、毎日少

はじめに こんにちは、WEARバックエンド部バックエンドブロックの伊藤です。普段は弊社サービスである WEAR のバックエンド開発・保守を担当しています。 WEARでは、天気予報データを活用してその日の天気に合わせたコーディネートを提案する「コーデ予報」機能を提供しています。リリース当初はコーデ予報の地域を一覧から選んで設定する必要がありましたが、2025年1月にユーザーの位置情報をもとにコーデ予報の地点を自動設定する機能をリリースしました。 本記事では、ユーザーの現在地から最寄りのコーデ予報地点を取得す

複雑な思考はAIに任せ、人がすべきは「さまよう思考」 2025.3.8 監　修 株式会社Laboro.AI　執行役員 マーケティング部長　和田 崇 概　要 「一瞬で答えなくてもいいから、複雑な問題も解いてくれたら…」そう思っていたのも束の間、これまで検索エンジンの延長のようだった生成AIが急速に進化し、より複雑かつ慎重に質問に答えるモデルが次々と発表されています。人間が難しいことを考えるのに時間をかけるように、この推論型の生成AIも時間を必要としますが、それでも人間よりは早く、その精度は向上今後もしていく

はじめに こんにちは！早稲田大学大学院創造理工学研究科 修士1年の櫻井洸介です。私はCA Tech ...

この記事は 「 Introducing the new AWS Marketplace Consumer Goods Solutions Hub 」（記事公開日： 2024 年 1 0月 28 日）の翻訳記事です。 今日、消費財業界は、市場の成長の鈍化、デジタルネイティブブランドとの競争の激化、消費者行動の変化、パンデミックによる商品不足などの課題に直面しています。 そこでさらに成長するためにも、多くの消費財企業が自ら環境に順応し、小売業者、卸売業者、消費者との関係を見直しています。 AWS と業界に特化

概要 LLM as a Judgeとは？ なぜLLM as a Judgeが注目されているのか？  LLM as a Judgeのプロセス プロンプト設計の詳細  モデル選択の詳細 後処理の詳細 LLM as a Judgeの適用シナリオ 評価パフォーマンス改善戦略 LLM評価者の評価 課題と今後の展望 結論 余談   概要 2025年1月10日に行われたキャディ機械学習勉強会でのLLM as a Judgeに関するレビュー論文の紹介と議論を踏まえ、本記事は A Survey on LLM-as-a-Ju

こんにちは。 エンタープライズ 第一本部の新人、佐藤悠です。 はじめに 筆者について AIFの概要 AIFで問われるAWSサービス Amazon SageMaker [2] Amazon SageMaker Clarify [3] Amazon SageMaker Canvas [4] Amazon Bedrock [5] Amazon Bedrock ガードレール [6] その他のサービス AIFで問われる概念 責任あるAI [7] 機械学習の手法 LLMに関して 学習教材 CloudLicense H