はじめに はじめまして。NTTデータでデータサイエンティストを務めております池野です。 本記事では、DataRobot の生成AIを活用したアプリケーションである「データと会話する」エージェントを使って、商品の売り上げデータをインプットに、対話的に商品の需要傾向を確認する方法や、その使用感をお伝えしたいと思います。 DataRobotとは DataRobot社は、AIに対するユニークなコラボレーション型のアプローチによってユーザーをAIサクセスに導くバリュー・ドリブン AIのリーダーです。 https:/

本記事では、グローバル環境におけるAWSクラウドリフトで、どのような点がポイントになるのかを整理します。   近年、複数の国・地域にまたがって事業を展開する企業が増え、それに伴い海外拠点のIT基盤をクラウドへ移行するケースも一般的になってきました。一方で、オンプレミスからAWSへのクラウドリフトは、国内案件とは異なる難しさを伴います。 では、グローバル環境でクラウドリフトを進める際、何が成功の鍵になるのでしょうか。   本記事では、イメージを掴みやすくするために、日本から海外の拠点を持

はじめに 今回は機械学習プラットフォーム「DataRobot」のデモ紹介記事として、フィルム製品製造時の不良発生に影響する要因分析についての活用事例を紹介します。 DataRobotについて DataRobot社は、AIに対するユニークなコラボレーション型のアプローチによってユーザーをAIサクセスに導くバリュー・ドリブン AIのリーダーです。 https://www.datarobot.com/jp/ DataRobot社の製品であるDataRobotは、10年以上にわたってユーザーの自動機械学習（Aut

はじめに 特に、OpenAIのCodexに代表される「大規模なコードコンテキストを理解するAIモデル ...

はじめに こんにちは！セーフィー株式会社でデバイス開発をしている杉本です。 前回はコンセプトの立案からプロトタイプのユーザー検証まで行うプロト開発WGの活動を紹介しましたが、今回は自分の職務であるハードウェア開発プロジェクトマネージャー(以下、HW開発PM)について紹介させていただきます！ ハードウェア開発プロジェクトマネージャーとは セーフィーにおけるHW開発PMという職種は、ハードウェアエンジニアと開発PMの両方の役割を担っています。 ハードウェアエンジニア 開発パートナーと連携して、設計、性能評価、

本記事の対象者 DataRobot上でデータ加工（結合、値置換、フィルタリング、列削除、特徴量生成など）がしたい方 Snowflake等の連携ではなく、ローカルのファイル(Excel/CSV)をアップロードして加工したい方 はじめに 本記事ではDataRobotというソリューションを使ってデータの加工を実施できる「ラングリング」機能を紹介します。 データ分析を進めるうえで、「分析可能なデータを用意する」ことに対して、手元でExcelやプログラム(Pythonなど)、加工に特化したソリューションを活用し成形

こんにちは。Findy Tech Blog編集長の高橋（ @Taka-bow ）です。 DevEx（開発者体験）の認知度はわずか4.9%。この数字もまた、日本の開発現場が直面する課題の一つであり、同時に大きな伸びしろを示しています。 前回の記事 では、Visual SourceSafe 15.8%という数字から見える技術格差と、AI時代に広がる生産性格差について取り上げました。今回は、その技術格差の背景にあるDevExに焦点を当て、日本の開発者が本当に求めているものを考察します。 【調査概要】 調査対象：

こんにちは、プロダクト部 部長の稲垣です。（自己紹介やこれまでのキャリアについて↓をご覧ください。） tech-blog.rakus.co.jp 「HORIZON OF KHUFU　古代エジプトへの旅」というVR作品を体感してきました。 immersivejourney.jp の方も感想を掲載していますが、非常に素晴らしい体験ができました。 note.com 自分はコロナ禍前の2019年11月エジプトのカイロへ旅をして、ピラミッドやスフィンクスを見てきました。 そんなつながりもあって、世界最大の建造物やそ

こんにちは。Findy Tech Blog編集長の高橋（ @Taka-bow ）です。 2012年にサポート終了したVisual SourceSafeが、いまだに利用率2位。この調査結果に私はとても驚きました。 前回の記事 では、開発生産性を阻む「組織の3大課題」として、要件定義、会議、コミュニケーションの問題を取り上げました。今回は、それらと深く関わる技術環境の世代差と、AI時代における影響を考えます。 【調査概要】 調査対象： ソフトウェア開発（組み込み開発を含む）に直接関わるエンジニア、プロダクトマ

この記事は 2025 年 12 月 22 日に公開された When data is all you need: An overview of IoT communication with the cloud を翻訳したものです。翻訳はプロフェッショナルサービスの権藤 陸が担当しました。 IoT（Internet of Things）プログラムに取り組む技術チームやマーケティングチームは、遅かれ早かれ、デバイス群（フリート）とクラウド間でデータをやり取りする必要があるプロジェクトに直面します。このデータは極

0. はじめに Snowflakeでは、SQLを中心としたデータ加工に加え、Pythonを用いた分析や検証処理をSnowflake上で完結させるための機能が拡充されており、その一つとして、Jupyter Notebookのような操作感でインタラクティブに処理を記述・実行できるNotebook機能が提供されています。 Notebookを利用することで、SQLやPythonを組み合わせた処理を段階的に実装し、その場で結果を確認しながら分析やデータ加工の試行錯誤を進めることができます。 こうした中で、Noteb

こんにちは。 アプリケーションサービス部、DevOps担当の兼安です。 昨年夏頃から、Kiroによるスペック駆動開発（仕様駆動開発）について試行錯誤をしております。 blog.serverworks.co.jp 先日一つ感想を述べたのですが、あれから少し時間が経ち、今度はKiroのコスト面＝生成AIのクレジット消費量について感じたことがあるので、今回はこちらについて述べていきます。 はじめに Kiroのクレジット消費量 開発の進行とクレジット消費量の変化 プロジェクトマネジメントにおけるクレジット管理の必

G-gen の齊間です。Looker Studio で作成したレポートにおいて、閲覧ユーザーに応じて表示するデータを制御したい（出し分けたい）場合があります。当記事では、そのための主要な3つの方法と、それぞれの設定手順や注意点を解説します。 概要 手法1. メールアドレスでフィルタ 手法2. BigQuery で行レベルのアクセスポリシーを設定 概要 手順 行レベルのアクセスポリシー設定例 手法3. カスタムクエリでパラメータを使用 概要 手順 概要 Looker Studio で閲覧ユーザーごとに表示デ

こんにちは。 サイバーエージェントで開発プロジェクトマネージャーをしている瀬野です！ 会社の枠を超え ...

メルペイ インターンでの挑戦と学び：EGP Cardsと向き合った3ヶ月間 こんにちは。メルペイのGrowth Platformでフロントエンド・エンジニアとしてインターンをしている @Yusaku （宮田 優作）です。 この記事は、 Merpay & Mercoin Advent Calendar 2025 の25日目の記事です。 私は2025年10月からインターンを開始し、今月で3ヶ月目になりました（図1）。 この記事では、インターン期間中に取り組んだタスクと得た学びについて紹介します。 図１