リクルートのデータ推進室長 野村が自ら聞き手となり、現場の最前線で試行錯誤を続けるスペシャリストたちの「手の内」を紐解く連

本記事は先日開催されたACL 2026についてのものです。 ACL 2026は計算言語学や自然言語処理に関するTier1の国際会議であり、昨今流行りのLLMや生成AIに関する研究も多く発表されています。 ここではACL 2026がどのような国際会議かということについて、開催規模や投稿論文の傾向などの観点から紹介します。 またACL 2026に採択された論文の中から一部を取り上げ、その内容について説明します。 はじめに ACLについて 開催規模 論文数の増加と生成AI対策 採択傾向 Best Papers

はじめに こんにちは、2025年9月から2026年1月まで AI Shift でインターンをしていた MAO KEYU です。 インターン期間中は、大規模言語モデルを用いた推論システムに関する研究に取り組みました。その成果をまとめた論文が、自然言語処理分野の国際会議である ACL 2026 の Findings に採択されました。 そこで今回は、アメリカ・サンディエゴを訪れ、論文の発表および参加者との研究交流を行いました。 本記事では、ACL 2026 の概要や会場の雰囲気、私たちが発表した研究、発表時に

はじめに 「50万円以上の申請はいくつありますか？」 「承認済みの購買申請を一覧表示してください」 「今月申請されたデータを確認したい」 このような業務データの確認を、毎回SQLで行うのは手間がかかります。特に、SQLに慣れていない利用者にとって、データベースに蓄積された情報を自由に活用することは簡単ではありません。 本記事では、Oracle Alloy環境上のAutonomous DatabaseとSelect AIを利用し、業務テーブルに対して自然言語で問い合わせできるデータ分析アプリケーションを試作

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SAP Analytics Cloud「Just Ask」を試してみた 〜自然言語でBI分析はどこまで実用的か〜 はじめに BIツールを導入しても、 「作られたレポートしか見られない」 「欲しい情報を得るたびに分析担当へ依頼が必要」 「結局Excelへ出力して加工している」 といった課題は少なくありません。 SAP Analytics Cloud（SAC）には、自然言語で質問するとグラフを自動生成する「Just Ask」機能があります。 今回は、この機能を実際の業務データを想定したモデルで検証し、 どの程

MathJax = {tex: {inlineMath: [['$', '$']]}}; 目次 LLMが苦戦する数独を解くHRMとは？ 言語処理学会で発表した検証結果を解説 目次 はじめに なぜHRMが注目されているのか HRMをざっくり理解する 検証方法 データセット 評価モデル 評価指標 実験結果 結果の考察 まとめ はじめに Insight Edgeのデータサイエンティストの唐澤です。 今回は、話題の「HRM（Hierarchical Reasoning Model）」を、数独ベンチマークSudok

CA DATA NIGHTは、サイバーエージェントが主催するデータサイエンスに特化した技術者向けの勉 ...

はじめに 10年以上前、単語を単なる記号ではなく、意味の近さを「距離」で表現する高次元ベクトルへと数値化する技術「Word2Vec」が登場しました。これが、AIの重要技術の1つである「埋め込み（Embedding）技術」が研究界で大きな注目を集める契機となりました。 その後、この技術は単語から文章、さらには画像へと適用の幅を広げ、AIは次第にそれらの「意味」を理解し始めます。類似する文章や画像を検索する精度は飛躍的に向上しましたが、当時はまだ、文章と画像を同じ尺度（共通のベクトル空間）で扱うことは困難でし

Orchestration Guildメンバーの福山です。普段はLINEレストランプラスというサービスで、フロントエンド開発を担当しています。この記事は、Orchestration Developme...

本ブログは 2026 年 5 月 12 日に公開された AWS Blog “ AWS Security Agent full repository code scanning feature now available in preview ” を翻訳したものです。 本日 (2026 年 5 月 12 日)、AWS は AWS Security Agent の新機能であるフルリポジトリコードレビューのプレビューリリースを発表します。この機能は、コードベース全体に対して深いコンテキスト認識型のセキュリティ分

はじめに Integrated GradientsによるE2E自動運転モデルの判断根拠の可視化の様子。 深層学習モデルは画像認識、自然言語処理、自動運転における行動予測など幅広い分野で人間を超える精度を達成しつつありますが、その判断根拠は依然としてブラックボックスです。「なぜこの予測になったのか？」をモデル自身に説明させる技術は XAI（Explainable AI / 説明可能なAI） と呼ばれ、モデルのデバッグ・信頼性向上・安全性担保の観点でますます重要性が高まっています。 本記事では、XAI手法の中

情報源： Elastic on Defence Cyber Marvel 2026: A Technical overview from the Exercise Floor Elastic Security Labs に掲載された DCM26 の記事をもとに、本ブログでは構成や設計上のポイントを整理します。 サイオステクノロジー株式会社 Saman イギリス国防省主催の Defence Cyber Marvel 2026（DCM26） は、伝統的なITネットワーク、企業環境、複雑な産業制御システムを対象

はじめに 2026年3月26日、初の試みとして、リクルート本社オフィスにて 「産学連携技術交流会」 を開催しました。本イベント

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