みなさん、こんにちは。DevHRチームの長谷川(X： @hasehathy )です。 街はすっかり年末の雰囲気ですね…！noteでも「1年の振り返り」機能が公開されたりと、2025年について考えるタイミングが増えてきました。 今月もデスクツアー記事や自社主催の技術イベントなど、11月の活動をまとめてお届けします！

はじめに この記事は Timee Product Advent Calendar 2025 の25日目の記事です。 MLOpsエンジニアの tomoppi です。データエンジニアリング部 データサイエンスグループ（以下DSG）に所属し、ML/LLM基盤の構築・改善に取り組んでいます。 2024年10月にタイミーへジョインし、気がつけば1年あまりが経ちました。2025年はLLM/LLMOpsに奔走した1年で、PoCを実施した施策の本番導入や、LLMの可観測性・プロンプトマネジメントに取り組み、走りながら考え

皆さんこんにちは！ソーシャル経済メディア「NewsPicks」プロダクトエンジニアの森田(@moritama7431)です。 この記事は NewsPicks アドベントカレンダー 2025 の16日目の記事です。 さて本日は、ざっくり機械学習のプロダクトへの実応用やMLOpsに関する内容です！ 本記事は、 機械学習をプロダクトに本番導入している／これから導入したいソフトウェアエンジニア 特徴量ストア(Feature Store)の導入や運用に悩んでいる方 向けに、NewsPicksでSageMaker F

この記事は Safie Engineers' Blog! Advent Calendar の23日目の記事です。 こんにちは開発本部AI開発部で開発マネージャーをしているおにきと申します。 この記事ではセーフィーにおける映像解析AI開発におけるプロセスを紹介したいと思います。 読者としては主に映像に関わるAIの開発をしている方およびAI開発のマネジメントに関わる方を想定しています。 1. セーフィーにおけるAI開発とは 2. はじめに：AI開発における「プロセス設計」の重要性 3. AI開発プロセス全体の

2024 年 6 月に MLflow を搭載した Amazon SageMaker AI を発表 して以来、弊社のお客様は MLflow トラッキングサーバーを使用して 機械学習 (ML) と AI 実験のワークフローを管理してきました。この基盤を基に、MLflow のエクスペリエンスを進化させて、実験をさらに利用しやすくしています。 2025 年 12 月 2 日、 MLflow を搭載した Amazon SageMaker AI に、インフラストラクチャ管理が不要なサーバーレス機能が含まれるようになっ

こんにちは、AIテクノロ ジー グループのエンジニアの吉田です。 本記事は Enigmo Advent Calendar 2025 の 18日目の記事です。 普段は検索システム全般、 機械学習 システムのMLOps、AI関連の機能開発を担当しております。 この記事では「AIでさがす」サービスのリニューアルについて紹介します。 「AIでさがす」サービスとは 「AIでさがす」サービスは、 BUYMA のWebサイトおよびアプリで提供している、AIを活用した商品提案サービスです。 実際の機能は以下からご利用頂け

こんにちは、AIテクノロ ジー グループの竹田です。 本記事は Enigmo Advent Calendar 2025 の11日目の記事です。 本稿では、BigQueryで抽出したデータに対して「金額に関する記述が含まれているか」をAIで判定する方法を、段階的に進化させながら紹介します。 この記事を書いた背景 私は元々検索システムの運用保守やMLOpsの Ops 周りを担当していました。 しかし、ここ最近は生成AIが実用的なツールとして利用できるようになり、業務でもAIを活用した対応が急増しています。 そ

はじめに こんにちは、クラウドエース株式会社 第二開発部の劉です。 Google Cloud では、機械学習の専門知識がなくても需要予測モデルを構築できる製品が提供されています。そこで今回は、BigQuery ML (BQML) の時系列予測機能と Vertex AI Forecast の2つの製品を使い、同じデータセットで予測モデルを構築する方法をハンズオン形式で紹介していきます。 BigQuery MLはSQLだけでモデル構築から運用まで完結でき、Vertex AI ForecastはGUI操作でモデ

みなさんこんにちは！ワンキャリアのデータチームでAIプロダクトマネージャーを務めるプリヤンカです。 今回は、以前書いた記事「EMからAI PdMへ キャリアチェンジで『知っておきたかった』こと」の続編として、AI PdMとしての 基礎知識を固めるためにおすすめな書籍 を5冊ご紹介したいと思います。

はじめに チューリングで自動運転第一グループのマネージャをやっている棚橋です。 今週、チューリングは無事にシリーズA 1st closeの資金調達を発表することができました。 E2E自動運転の開発においても、ようやく都内を30分ほど走行できるレベルに到達しつつあります。しかし、ここに至るまでの道のりは決して平坦ではなく、多くの失敗や試行錯誤を積み重ねてきました。実際にチューリングでは今まで累計約30万kmもの走行データを取ってきました。この記事ではこれまでの開発の道のり、そして今後について書きたいと思いま

MLOpsエンジニアの tomoppi です。 データエンジニアリング部 データサイエンスグループ（以下、DS G）に所属し、ML/LLM基盤の構築・改善に取り組んでいます。 概要 2025年4月、タイミーPlatform EngineerのMoneyForestさんが、 「タイミーにおけるProduction Readiness Checkの取り組み」 という記事を公開しました。サブシステムや新規サービスのリリースに際しての評価基準を定めたもので、MLOpsとしても参考になる部分が非常に多くありました。

G-gen の杉村です。Google の生成 AI 開発ツールである Vertex AI と Google AI Studio の違いや、それぞれのユースケースについて解説します。 概要 Vertex AI と Google AI Studio 差異の一覧 選定の基本的な考え方 セキュリティと統制 Vertex AI の場合 Google AI Studio の場合 割り当てとレート制限 概要 Vertex AI の場合 Google AI Studio の場合 Google Cloud プロダクトとの連

.entry .entry-content ul > li > ul { display: none; } .entry-content td { text-align: left; } はじめに こんにちは、計測プラットフォーム開発本部SREブロックの纐纈です。 2025年10月6日〜9日にダブリンで開催されたSREcon25に参加してきました。本記事では、現地の様子と気になったセッションについて報告いたします。 目次 はじめに 目次 SREconとは 現地の様子 セッション紹介 SRE for AI

はじめに 完全自動運転の実現を目指すスタートアップ「チューリング」でエンジニアをしています、坂本です。私が所属しているDrivingSystemチームでは、組み込みLinuxをベースに、自動運転システムと、自動運転モデル学習用データ収集システムを開発しています。 組み込みLinuxの開発を行っていると、カーネルの挙動、周辺デバイスとの組み合わせ等によって、思いがけない不具合に遭遇することが少なくありません。この記事では、実際にシステム開発中に遭遇した再現が難しく、原因の切り分けに時間を要した不具合について

AIシステムの継続運用に必要なモニタリングの重要性と、Prometheusを用いたモニタリングシステムの構築事例について説明しています。具体的には、MLOpsの構築におけるモニタリングの観点や、PrometheusとGrafanaの連携による活用例を紹介しています。