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

はじめに こんにちは、AIテクノロジーグループの検索チームです。 昨年公開した エニグモのAI活用を支える「AIテクノロジーグループ」について紹介します！ では、グループ全体の体制と各チームの役割を紹介しました。 本記事ではそのなかの検索チームに焦点を当て、日々どんなシステムを運用し、どんな案件を進めているかをもう一段詳しくお伝えします。 検索チームは名前のとおり BUYMA の検索システムを担当していますが、それだけではありません。 データサイエンティストが開発したモデルを安定して動かす MLOps と

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、推薦基盤ブロックの 上國料 です。 ZOZOでは2025年7月より、Claude Codeをはじめとする各種AI開発ツールを利用できる制度を開始しました。 corp.zozo.com 現在ではこの制度のもと、数百名にのぼる社員がClaude Codeを活用しています。 Claude Codeの活用が進むにつれ、スキルやエージェントといった開発資産がチームごとに蓄積されていきます。しかし、それらの資産がチーム内に閉じたままでは、組織全体で

本ブログは 2026 年 8 月 25 日現在の内容を基に記載しております。記載内容については今後変更される可能性があります。 こんにちは ! テクニカルインストラクターの室橋です。AWS クラウドの知識やスキルを証明する方法としての「 AWS 認定 」はご存知の方も多いかと思います。しかし、2025 年末より AWS Skill Builder に順次コースが追加されている「マイクロクレデンシャル」という新しいスキル証明については、まだご存じない方や、AWS 認定との違いがよくわからないという方もいらっ

～Vertex AIからAgent Platformへ。試験を通して理解したGoogle Cloud AI/MLの現在地～ はじめに 先日、Google CloudのProfessional Machine Learning Engineer（PMLE）試験に合格し、約2年ぶりに資格を更新しました。これにより、保有するGoogle Cloud認定資格の「全冠」も維持することができました。 本記事では、今回の受験を通じて感じた 「Google Cloud認定試験の変化」 に加え、試験勉強を通じて改めて整理で

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,

みなさん、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの野間です。今週も生成 AI に関する 1 週間のアップデートをお届けします。 8 月 18 日（火）から、5 年目を迎える「 AWS デジタル社会実現ツアー 」が全国 8 都市（北海道・新潟・静岡・愛知・広島・愛媛・福岡・宮城）を約 2 週間で巡ります。注目の AI エージェント技術をデモを交えて解説するセッションに加え、地域企業の AI/クラウド活用事例を当事者が語るパート、社会課題に挑んだ学生コンテスト入賞者のプレゼンテーション、自治体・地銀・

本ブログは dSPACE Japan 様と アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社が共同で執筆いたしました。 1. はじめに 自動車分野で行われている自動運転技術の開発では、データ駆動型アプローチの重要度が高まっています。膨大な実走行データを体系的に整備・活用することで多様な運転環境への対応が可能になり、モデルの汎化性能と信頼性を継続的に向上させることができます。 しかし、自動運転システムが生成するデータ量は膨大であり、その管理と活用には大きな課題が伴います。データ収集から学習、検証、デプロイ、モニ

はじめに Turingのインフラチームで、クラウドGPUクラスタの構築・運用を担当している大戸（おおど）です。前回の記事を書いた当時はMLOpsチームに所属していましたが、兼務期間を経て、現在はインフラチームの専任になりました。 Google Cloud Next Tokyo 26では、CTOの山口が「End-to-End 自動運転開発を加速するデータ - セントリックな GPU 計算基盤」を発表しました。そこで紹介したのが、Google Cloud上に構築したA3 Ultra（NVIDIA H200 ×

このブログは、東海旅客鉄道株式会社（以下、JR 東海）中央新幹線推進本部 リニア開発部 藤原 海渡氏と、アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 カスタマーソリューションマネージャー 西部 信博、プロフェッショナルサービス本部 正村 雄介、森田 和真による共著です。 1. はじめに JR 東海では、中央新幹線の保守・運用として、山梨リニア線において超電導リニアの電気設備保守の省力化・高度化を進めています。本活動の一環として、状態監視保全（Condition Based Maintenance、以下 C

はじめに こんにちは！ タイミーでPlatform Engineerをしている @MoneyForest です。 2026年6月9日〜10日にニューヨークで開催された Datadog の年次カンファレンス DASH 2026 に参加してきました。弊社からは、MLOpsエンジニアの斎藤が「 How Timee Delivers Day 1 Production Ready LLM Features 」というタイトルで登壇していました。 本記事では、Keynote の全体像、タイミーの登壇セッション、そして

みなさん、こんにちは。株式会社 APTO で Physical AI のデータ基盤を構築している田中です。 近年、ロボット向け VLA モデルの台頭により、AI 開発の成否は「学習データの品質」に強く依存するようになっています。 しかし、大容量かつ厳密な同期が求められるロボットの操作データを品質を落とさずに日々収集することは非常に困難であり、Physical AI 開発における最大のボトルネックとなっています。 このブログでは、同じ課題に直面するチームの参考となるよう、APTO 社がこの「データ収集」のハ

みなさんこんにちは！ワンキャリアのプロダクト開発部 ワンキャリア転職チームの越川（X：@kosshii_）です。 前回は、プロダクト開発チームのエンジニア4名に「学びになった技術書トップ3」を聞いてみました。新卒エンジニアの「本を読んで勉強したいけど、何から読めばいいかわからない」という悩みに寄り添った記事になっておりますので、是非、本記事と一緒にご一読いただきたいです！ ▼ Part1はこちら

こんにちは、株式会社タイミーでMLOpsエンジニアをしているKYです。普段はMLプラットフォームの構築・運用を担当しています。 実務の中でコンテナイメージのサプライチェーンセキュリティ強化を進めており、その一環として Docker 社が提供する「Docker Hardened Images（DHI）」の実装を辿る機会がありました。 その際、実際の定義ファイルを見て、少し驚きました。コンテナのビルド定義といえば「Dockerfile」が当たり前だと思っていたのですが、DHI の定義はなんと YAML で書か

こんにちは、株式会社タイミーで MLOps エンジニアをしている KY です。普段は ML プラットフォームの構築・運用を担当しています。 私たちのチームでは、機械学習エンジニアやデータサイエンティストが開発に集中できるよう、VS Code のリモート開発（Remote SSH および Dev Container）を活用した開発環境を提供しています。本記事では、その中でも 共通 Dev Container Feature によるガードレール にフォーカスし、各チームが自分たちで開発環境を立ち上げられること