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

本記事は、2025 年 4 月 24 日に公開された “ How to use data from the AWS Open Data program in Amazon Bedrock ” を翻訳したものです。翻訳はソリューションアーキテクトの秋山が担当しました。 AWS オープンデータスポンサーシッププログラム は、価値の高いデータセットをクラウド上でホストすることでデータ取得の障壁を排除し、研究者やアナリストがデータ管理ではなく、発見とイノベーションに集中できるようにします。データが Amazon

はじめに 2024年、現地参加が叶わなかったSnowflake Summitで「Icebergテーブル」が発表されたとき、私はその構造と思想に大きな衝撃を受けました。 発表を見た直後、すぐに実機検証を行い、記事としてまとめたことを覚えています。 記事のまとめには、こう書き残していました。 Snowflake Data Cloud Summit 24行きたかった。いやまじで。2025はなんとかして行くぞ！！ あれから1年。ついにその想いを実現し、2025年6月、サンフランシスコで開催されたSnowflake

こんにちは、スマート ソサエティ センター サステナビリティ ソリューション部の田口和駿です。 本記事では弊社の自社サービスCIVILIOSにおける OpenID Connectの活用方法を紹介します。 なお、本記事でご紹介する情報は2025年5月時点のものとなります。 CIVILIOSとは 弊社が開発した都市OSである CIVILIOS （シビリオス）は、そこに暮らす人に軸足を置きつつ、それぞれの 自治 体の環境にアジャストした最適なデータ連携基盤を提供する無二のソリューションです。 CIVILIOSの

注目を集めるPostgreSQL＋Analytics 先日、SnowflakeとDatabricksのそれぞれの年次イベントでPostgreSQLに関連する企業の買収が大々的に発表されました。 両社は分析系（OLAP）のソリューションを提供する比較的大きなベンダーであり、過去にはOLTP系への進出を目指したデータストアの開発が注目されたこともありました（SnowflakeのUnistoreが典型です）。 彼らは今後、PostgreSQLを自社がカバーできていなかった領域で適用することで、現在のメガクラウド

本記事では、AI異音検知の概要、実装、検証例について、入門的な内容をご紹介します。 はじめに 異音検知とは 検証用データ AIによる異音検知 オートエンコーダーモデル 音データの中身 周波数の世界から音を見る Node-AIでのオートエンコーダーモデル作成 おわりに はじめに こんにちは、NTT Com イノベーションセンターの 中野 です。 普段は時系列データに対応したノーコードAI開発ツール「 Node-AI 」チームで、 お客さまのデータ分析支援やプロダクト開発チームのスクラムマスターとして活動して

ElasticsearchとKibana Mapsを使い、東京都犯罪データの位置情報をローコードで可視化する方法を解説します。また、Logstashによる効率的なデータ取り込み手順も紹介します。 目次 なぜ位置情報が重要なのか Elastic Stackによる位置情報可視化の概要 Elastic Mapsとは データ準備 リアルタイムデータ取り込み: Python vs Logstashによるアプローチ Pythonによるデータ投入 Logstashによるデータ取り込み（ローコード実装） Kibana M

はじめに 現在ラスベガスで開催されている Google Cloud の旗艦イベント「Google Cloud NEXT'25（以下、Next'25）」に現地参加中の Shanks / kazz / 小堀内 / 岸本 です。 Next'25 で発表された 最新情報 を現地からお届けしています！ 近年、大規模言語モデル (LLM) は目覚ましい進化を遂げていますが、その知識はトレーニングデータに依存するため、最新情報への追随や事実に基づいた正確な回答には課題がありました。 特にエンタープライズ領域では、LLM

G-gen の道下です。本記事は Google Cloud Next '25 in Las Vegas の 1日目に行われたブレイクアウトセッション「 What’s new with Cloud Storage 」のレポートです。 他の Google Cloud Next '25 の関連記事は Google Cloud Next '25 カテゴリ の記事一覧からご覧いただけます。 セッションの概要 導入 6つの主要なトピック AIとデータレイク Rapid Storage Managed Lustre ス

本記事は 2025 年 1 月 31 日に AWS Public Sector Blog で公開された Data dissemination for public sector on AWS を翻訳したものです。翻訳はソリューションアーキテクトの川戸渉が担当しました。 組織が情報に基づいた意思決定を行い、イノベーションを促進するためには、データの共有が不可欠です。 アマゾン ウェブ サービス (AWS) は、大規模なデータを安全に配信するためのさまざまなツールとサービスを提供しています。 公共の利益のため

明けましておめでとうございます! 私たちは、テクノロジーがインスピレーションに富む方法で人間の創意工夫を強化するのを目の当たりにしています。今後数年間、好ましい影響をもたらすためにテクノロジーを利用することで、成功についての考え方が再定義されるでしょう。Amazon の CTO であるワーナー ヴォゲルス博士は、2025 年以降について、将来を見据えたテクノロジーに関する 5 つの予測を提示しています: 明日のワークフォースはミッションドリブンである エネルギー効率の新しい時代がイノベーションを推進する