G-gen のバロキです。当記事では、Anthropic の Claude Code と Google Cloud の データサイエンスエージェント という 2 つの AI ツールに、同一のデータセットと指示を与えて比較しました。自動生成されるデータ分析ノートブックに、どのような違いが生まれるかを検証しました。 概要 はじめに データサイエンスエージェントとは Claude Code とは 検証の前提条件 使用したデータセット 投入したプロンプト 評価の観点 生成されたノートブックの全体像 データサイエン

G-gen の佐々木です。当記事では、Google Cloud Next '26 で発表された BigQuery に関する新機能について、公式の投稿記事「 What’s new in BigQuery: Powering the Agentic Era 」の内容をもとに紹介します。 はじめに Open, cross-cloud lakehouse Managed Iceberg Tables（GA） Iceberg REST Catalog の読み書き相互運用性（Preview） Cross-Cloud

本記事は、大学・研究機関の研究者、R&Dディレクター、ラボマネージャー、そして研究のデジタル化やAI活用を検討されている科学技術系のリーダーの方々に向けて書かれています。 文部科学省は 2026 年 4 月、「 AI for Scienceによる科学研究革新プログラム ( SPReAD ) 」の公募を開始しました。本事業は、あらゆる分野の研究者がAIを活用して科学研究の高度化・加速化を図れるよう、萌芽的・探索的な研究を支援するものです。1 課題あたり 500 万円以下の補助で計 1,000 件程度

本記事では、OpenFOAMを用いて都市水害シミュレーションを実際に実行する手順をご紹介します。 手順は基本的にUbuntu上で実行し、可視化部分のみWindowsで実行します。 なお、本シミュレーションはOpenFOAMの環境構築が完了していることを前提にしています。 環境構築手順については、「OpenFOAM環境構築手順」を参照してください。 想定読者 ・OpenFOAMでCFDシミュレーションを実行したい ・WSLの基本操作ができる ・Ubuntuの基本操作ができる ・Dockerの基本操作ができる

本記事は 2026 年 3 月 3 日 に公開された「 Building a modern lakehouse architecture: Yggdrasil Gaming’s journey from BigQuery to AWS 」を翻訳したものです。 本記事は、AWS パートナーである GOStack の CEO 兼創設者 Edijs Drezovs、データアーキテクト Viesturs Kols、シニアデータエンジニア Krisjanis Beitans によるゲスト投稿です。 Yggdrasi

はじめに OpenStreetMap(OSM)は、誰でも自由に地図を使えるように、皆でオープンデータの地理情報を作るプロジェクトです。2004年に英国で始まり、日本では2008年から活動しています。 日本地域におけるOp […]

LIFULLは、国立情報学研究所（NII）が運営する情報学研究データリポジトリ（IDR）に、 LIFULL HOME'Sデータセット を提供しています。 本記事では、先日開催された IDRユーザフォーラム2025 のご報告として、LIFULL HOME'Sデータセットを活用した研究発表や、LIFULLとしての取り組みについてご紹介します。 IDRユーザフォーラム2025とは 2025年5月、新たにLIFULL HOME'Sデータセットを追加 LIFULL HOME'Sデータセットを活用した研究ポスター発表

NTT WEST Engineers' Blog事務局の真木です。   NTT西日本グループの公式ブログで初めてのアドベントカレンダーを実施させていただき、 多くの技術者が企画に参加し、様々な魅力的な記事を書いてくれました！ 今回のアドベント記事をまとめましたので、見逃したものがあればぜひ見てみてください。 （気になる記事タイトルをクリックすると当該記事へジャンプします！） .advent-2025 table { width: 100%; border-collapse: collapse; font-

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

こんにちは。NTT西日本の谷です。 近年、データドリブンな意思決定の重要性が高まる中、「どのようにデータを整形し、分析できる状態にするか」が課題となっています。今回は、モダンなデータ分析基盤の構築手法として注目されている dbt（data build tool） を使い、日本観光振興会が公開している観光来訪者数のオープンデータを整形・可視化する方法をご紹介します。 この記事で得られること 本記事は ハンズオン形式 で、実際に手を動かしながらパイプライン構築を体験できる内容になっています。 ✅ 実践的なdb

はじめに 近年、企業活動におけるデータ活用の重要性はますます高まっています。 その中で 「メタデータ」（※1）の管理は、効率的かつ持続的なデータ活用を実現する上で欠かせない要素です。 メタデータを管理するソリューションに「データカタログ」がありますが、 本稿で取り上げる 「Alation Agentic Data Intelligence Platform」 （以下「Alation」と記載）は、 従来のデータカタログという枠を超え、カタログ機能・ガバナンス機能・エージェント型自動化を統合。人間もAIも、信

金融業界では、AI技術や生成AIの実用化が進み、データ分析を基盤とした新しい金融サービス提供が競争優位性を左右する時代になっています。金融機関が直面する課題は、顧客対応の高度化、業務効率化、リスク管理の精度向上など多岐にわたります。こうした背景から、人工知能や機械学習を活用したユースケースが拡大し、データを起点とした変革が求められています。 本記事では、金融業におけるユースケースとdotDataの貢献領域をはじめ、具体的な導入事例、生成AIと統合した最新のデータ活用アプローチをお届けします。各事例の詳細に

こんにちは、スマート ソサエティ センターの飯田です。 スプレッドシート でAI関数がGAになりました これは、 Excel 関数と同じようにGeminiに対してプロンプト指示を出せる、 Google スプレッドシート の関数になります workspaceupdates.googleblog.com 生成AIによって非構造データを構造データに変えていくデモをご紹介できればと思います。 流山市 の議会のオープンデータをつかって、具体的なイメージを持ちやすい ユースケース でご紹介します。 （対象とするデータ

1. 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、佐々木です。現在、Vision-Language-Action (VLA) モデルの研究開発に取り組んでいます。 本記事では、自動運転VLAモデルの概要と最新の研究動向を整理し、今後の取り組みについて掘り下げていきます。 1.1 自動運転システムの概要 まずは、本題に入るまえに自動運転システムのパラダイムについて確認していきましょう。 Modular-based System モジュラーベースシステムは、3P

はじめに こんにちは。NTTデータの奥村です。 最近、Amazon KiroをはじめとしたAIエージェントを用いたアプリケーション開発手法に注目が集まっています。 実は以前からなんとなくこんなアプリケーションがあるといいなというアイデアを思いつくことはあったのですが、実装するととんでもなく時間かかるからな……としり込みしていることが多くありました。 ただもしかして今の時代なら、そうした便利ツールを利用することで、仕事の間のスキマ時間でもアプリケーションの実装ができるかも……！と、一念発起して作ってみること