本ブログは 株式会社アド・ダイセン 様とアマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社が共同で執筆いたしました。 みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクト 瀬高 拓也です。 株式会社アド・ダイセンの理念は「”顧客”から”個客”へ」。付加価値を追求し、One to One コミュニケーションを具現化することを掲げています。目標を共有する二人三脚の戦略パートナーとして、顧客一人ひとりの「おもてなし」にフォーカスした”個客”戦略を打ち出しています。 このような理念を実現するためには、お客様ごとにカスタマイ

はじめに こんにちは、ビジネス・アナリティクス部マーケティング・サイエンスブロックの 茅原 です。普段はマーケティング施策の効果検証を担当しています。マーケティング・サイエンスブロックではAI協働型分析フロー構築の取り組みをしています。本記事では本取り組みの詳細や、この中で得られた知見をご紹介します。 目次 はじめに 目次 背景・課題 取り組みの紹介 分析環境の標準化 AI活用フロー検証のためのGitHubリポジトリ構築 分析設計書の活用 分析作業フローの定型化 再利用性を高める工夫 文化の醸成 まとめ

こんにちは、広野です。 まとまった数の PowerPoint 資料 (PPTX ファイル) を PDF に変換したくて、AWS Lambda 関数をつくってみました。 記事を 環境構築編 と Lambda 関数編 (本記事) に分けて説明します。 やりたかったこと 多くの PowerPoint 資料 (PPTX) があり、それを RAG (Amazon Bedrock Knowledge Bases) に食わせたい。のですが、RAG が PPTX をソースデータファイルとしてサポートしておらず、一度 PD

こんにちは、高坂です。 前回の記事 では、Prisma Cloudのアラート解決状況をバブルチャートで可視化する試みについてご紹介しました。 バブルチャートでの可視化は、「どの領域で」「どれくらいの量と重要度のアラートが」「どの程度放置されているか」を直感的に把握する上で非常に有効でした。しかし、2次元のグラフであるバブルチャートでは、主に扱える変数が限られるという制約がありました。例えば、「アラートの種類」と「重要度」という2つの軸で状況を見ることはできても、そこに3つ目以上の要因を加えて、より多角的に

はじめに こんにちは、AI・アナリティクス本部データサイエンスブロックの大戸徳仁です。普段は、サービスや機能の現状把握・要因分析、施策の効果検証、需要予測モデルの開発・運用などを担当しています。私が所属するチームでは、「データに基づいた意思決定を支援すること」をミッションに、社内の各部門に対してデータ分析サービスを提供しています。 その取り組みの一環として、ZOZOの物流拠点「ZOZOBASE」のデータ活用に取り組んでいます。中でも、出荷計画や人員配置の判断材料となる「注文数の予測」については、予測精度が

はじめに こんにちは、クラウドエース株式会社 第四開発部の多賀です。 データ分析や活用において、頻繁に課題となるのが 「データの欠損」 です。 「顧客リストの電話番号が抜けている」「住所が入っていない」といった不完全なデータに対し、Web 検索等を用いて情報を補完しようとする場合、これまでは外部スクリプトを作成して API を利用したり、あるいは手作業で検索してデータを更新するといった対応が必要でした。 しかし、BigQuery ML (BQML) と Gemini、そして Grounding with

初めに メリークリスマス！！ども！龍ちゃんです。 いや～クリスマスですね。年末ですし、そろそろいろいろな締め作業がありますね。 実は弊社では、裏でこっそりアドベントカレンダーもどきをやっていました。アドベントカレンダーもどきってのは、アドベントカレンダーって「テーマ」があるはずなんですけど、弊社のブログとエンジニアの特徴上、ネタの一貫性を持たせるのが大変だからって理由だったので「フリーテーマ」ですね。というわけで 12 月は毎日投稿されていたって感じです。この時期で投稿記事が爆増えして、ブログの企画をやっ

こんにちは。システムエンジニアのバッサーノです。 私はここ1年ほどモバイルデバイスに関連したソフトウェアの開発業務に携わっています。 特に近年はテスト自動化への注目が高まっており、モバイルデバイスについてもテスト自動化の導入が進んでいます。 今回はモバイルテストの自動化をする上で最もオーソドックスなツールであるAppium（アピウム又はアッピウム）について、概要や使い方に触れていきたいと思います。 この記事がモバイルアプリのテスト自動化に興味がある方、導入を検討している方や勉強中の方の参考になれば幸いです

2025年6月14日、さくらインターネットが自社構築したマネージドHPCクラスタ「さくらONE」が、国際的なスパコンの処理性能ランキングTOP500(https://www.top500.org/lists/top500 […]

この記事は、 ニフティグループ Advent Calendar 2025 20日目の記事です。 はじめに こんにちは。ニフティの並木です。 今回は、Pythonのpatch.objectについてご紹介します。 ・本記事の動作確認環境：Python 3.13 ・公式ドキュメント： https://docs.python.org/ja/3.13/library/unittest.mock.html patch.objectとは patch.object は、Pythonのオブジェクト（インスタンスやクラス）の

※アイキャッチ及びブログ内の画像はNano Banana Proで生成 ============================================ こんにちは、AI Shift、CAIO(Chief AI Officer)の友松です。 この記事は AI Shift Advent Calendar 2025 の25日目、最終日の記事です。 AI Shiftではソリューション事業として、各企業様に AIエージェントに関連したAI活用戦略の立案から構築、運用までを一気通貫で支援 しています。また社

はじめに こんにちは！Recruit Data Blog 担当の安藤、玉野です。 今年は、昨年に引き続きデータ推進室でアドベントカレンダーを開

はじめに この記事は New Relic Advent Calendar 2025 の24日目の記事です。 こんにちは、SREチームの おさない です。本記事では 先日発表 されたNew Relic MCPサーバーをSlackから利用できるようにする方法について紹介します。 MCPサーバー自体はClaudeなどの対話型AIやCodex, Kiroなどのコーディングエージェントなど、さまざまなインターフェースで利用することができますが、Slackというインターフェースで使えるようにすることで、New Rel

サイオステクノロジーのひろです。今回はAzure OpenAIでスキーマに沿ったJSON形式データを出力することをゴールに、以下の目次で解説していきます。 前回の記事はこちら Azure OpenAI入門：モデルのデプロイとpythonからAPIを実行 LLMの構造化データ出力 LLMは流暢で自然な文章を出力することが可能です。学習した膨大なテキスト情報を使い、ユーザの入力(プロンプト)に沿った文章を出力してくれます。 例えばAzure OpenAIモデルに「こんにちは」というプロンプトを渡すと以下のよう

はじめに 皆様こんにちは、RevCommでソフトウェアエンジニアをしている加藤です。私は主にSaaSにおけるユーザーやテナントの管理および認証を担当しています！ 今回は社内で構築したチケット作成Slackアプリについて話します！ 背景 私たちのチームではユーザーの認証を管理しているので、お客様がログインできなかったりした際にサポートチームを通じて調査依頼が送られてきていました。毎週チームメンバーの1人が”オンコール”を担当し、その調査を担当していました。頻度的には1日1回の依頼がありましたが、チームの人数