本稿は、弁護士ドットコム株式会社 CTO 田中 慎司 氏、プロダクト開発本部 Platform & Reliability Engineering 部 (以下、PRE 部) 部長 熊谷 晃 氏、同 PRE 部 原口 慎太郎 氏による寄稿です。 はじめに 弁護士ドットコム株式会社は、『「プロフェッショナル・テック」で、次の常識をつくる。』というミッションのもと、国内最大級の法律相談ポータルサイト「 弁護士ドットコム 」や契約マネジメントプラットフォーム「 クラウドサイン 」などを運営しています。また

こんにちは。株式会社サイバーエージェントの経営推進本部に所属している片岡です。 2005年に中途入社 ...

はじめに こんにちは。NTTデータでデータサイエンティストを務めております@tamurayuc20ndです。 本記事では、DataRobot社が提供するAIアクセラレータの一つである「MLflowエクスペリメントの追跡」を題材に、PapermillによるNotebookの自動実行と、MLflowによる実験管理の仕組みを解説します。 単にテンプレートを動かすだけではなく、自分のユースケースに合わせてどこを修正すればよいかという観点で整理している点が本記事の主眼です。 Notebookベースで機械学習の試行錯

はじめに こんにちは、データシステム部MA推薦ブロックの佐藤（ @rayuron ）です。私たちは、主にZOZOTOWNのメール配信のパーソナライズなど、マーケティングオートメーションに関するレコメンドシステムを開発・運用しています。 以前、テックブログで工数やAI活用による工数削減を計測する仕組みを、タスク管理ツールの GitHub Projects で構築する方法をご紹介しました。 前回の記事 が計測の仕組みの作り方を扱ったのに対し、本記事では仕組みを1年間運用して得られた結果とその考察、そして今後の

1. はじめに Claude Cowork や Claude Code は、調査、ファイル操作、データ分析、資料作成、コーディング、テスト、レビューといった作業を Claude に委任できる AI エージェント体験を提供します。 一方で、企業で利用する場合に重要なのは「何ができるか」だけではありません。プロンプト、ソースコード、生成物、監査ログ、コストなどをどう管理するかが重要になります。 本記事では、Claude Cowork や Claude Code を Amazon Bedrock 経由で利用する

はじめに こんにちは。社内でデータサイエンティストを務めております@tomoberです。 NTTデータ ソリューション事業本部では、お客様企業のAI・データ活用を、コンサルティングから基盤構築、実行支援を通じた成果創出までワンストップで提供しており、その支援テクノロジーの一つとしてDataRobotを提供しております。 今回は、2026年1月に開催したデータで読み解く顧客行動セミナーでご紹介させていただいた内容を元に、なぜ顧客理解が必要かといった基本的な概念や、代表的な手法とその考え方を中心にご紹介します

こんにちは。SHIFTのプロジェクトマネージャー／プロダクトエンジニアの髙橋です。 6月28日（土）に開催された「きのこカンファレンス2026」に参加し、登壇しました。

はじめに こんにちは、2026年4月入社の山本です！ 本記事では、2026年4月入社メンバーに入社直後の感想をお伺いし、まとめてみました。 前の方からの質問に次の方が答えるリレー形式でお届けします。 KINTO テクノロジーズ（以下、KTC）に興味のある方、そして、今回参加下さったメンバーへの振り返りとして有益なコンテンツになればいいなと思います！ もっさん  自己紹介

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。 データ分析やAI活用など、企業活動のさまざまな場面でデータが使われるようになりました。 一方で、データを有効に活用するには、単に大量のデータを集めるだけでは不十分です。 冷蔵庫に食材をたくさん詰め込んでも、何がどこにあるのか、いつ買ったものなのか、まだ食べられるのかが分からなければ、安心して料理に使えません。データも同じです。 データがどこにあり、どのような意味を持ち、誰が管理し、どのような品質状態にあるのかを把握できてはじめて

システム開発のWBSを任されたものの、工程をどこまで細かく分ければよいのか分からず、手が止まってしまうことは珍しくありません。 過去に使われたテンプレートがあっても、開発する機能や体制、契約範囲が異なれば、そのまま流用するだけでは必要な作業が抜けたり、不要な項目が残ったりします。 WBSは作業名を並べるだけの表ではなく、 成果物を起点に必要な作業を分解し、担当者・工数・期限・依存関係・完了条件を整理するための土台 です。 適切に作成すれば、見積もりの精度を高められるだけでなく、タスクの抜け漏れや認識のずれ

はじめに NTTデータDatabricksビジネス推進室の中川です。先日サンフランシスコで開催されたDatabricksの年次カンファレンス「Data + AI Summit 2026」において、データ・AIプラットフォームの運用負荷を低減する新機能『Genie ZeroOps』が発表されました。 https://www.databricks.com/blog/introducing-genie-zeroops 本記事では、Bilal Aslam氏によるData + AI SummitのKeynoteを振

はじめに はじめまして、泉川と申します。2026年1月にInsight Edgeに入社し、現在はセールス・コンサルティング部で働いています。気づけば入社から半年が経ちました。 今回は、Insight Edgeに興味を持たれた方に向けて、「Insight Edgeってどんな場所？」という問いに半年間で見えてきた答えを書いてみたいと思います。 実は私自身、転職活動中にInsight Edgeに興味を持ち、ビジネス職として働く方の記事を中心によく読んでいました。 当時知りたかったのは、 どのような経緯でInsi

はじめに 株式会社NTTデータ所属、Databricksビジネス推進室の井能です。 Databricks Solutions Architect Championとしても活動しています。 現在サンフランシスコで開催され、私も現地参加している『Data+AI Summit 2026』にて、従来の常識を覆す全く新しいアーキテクチャのデータベース『LTAP』が発表されました！ キーノートより：LTAP（Lake Transactional/Analytical Processing） LTAPは、Databri

開発会社から見積書を受け取ったものの、提示された金額が高いのか安いのか判断できず、困るケースは少なくありません。 複数社に見積もりを依頼しても、会社ごとに項目や金額が大きく異なり、単純に総額だけを比較できないこともあります。 システム開発の費用は、必要な作業量だけでなく、担当者の単価、機能の複雑さ、求める品質、納期、開発体制など、さまざまな条件によって変わります。 そのため、見積書を確認するときは、金額の大小よりも、 どの作業が、どのような条件で、どこまで含まれているか を見ることが重要です。 算出方法や

こんにちは。Amazon Web Services Japan のソリューションアーキテクト、田中 里絵 です。 本ブログは、2026 年 4 月〜5 月にかけて全国 5 拠点・計 8 回で開催した「 AWS Local Executive Roadshow 」シリーズの第 3 回レポートです。シリーズの背景や全体像については、 前回の大阪・初回レポート をご覧ください。 大阪での 2 日間のイベントに続き、2026 年 4 月 22 日は名古屋にて、AI を自社の業務に活かしたい企業のエグゼクティブ・情