こんにちは、技術戦略部CTOブロックの塩崎です。 当社ZOZOには1人あたり月額200ドルの基準のもと、Claude CodeやGemini CLIをはじめとした各種AI開発ツールを利用可能にする制度を2025年7月にスタートさせました。 corp.zozo.com 現在ではこの制度を用いて数百名という非常に多くの社員がClaude Codeを利用しています。このような中で組織全体のAI活用を推進するためには、それぞれの社員や部署のClaude Codeの利用状況をモニタリングすることが重要です。そのため

! この記事はSnowflake公式仕様の解説ではありません。内部実装の詳細は公開されていないため、実験で観測できた事実とサポート回答をもとに考察しています。 はじめに Snowflake Intelligenceを検証する中で、ひとつの課題に直面しました。 KPIである「会員売上率（＝会員売上 ÷ 全体売上）」を算出しようとすると、 計算自体はシンプルにもかかわらず、実行方法（直接実行か、Intelligence経由か）によって結果が安定しないケースがあったのです。 業務利用を考えると、KPIの数値が実

本記事は 2025 年 12 月 16 日 に公開された「 Reference guide for building a self-service analytics solution with Amazon SageMaker 」を翻訳したものです。 今日の組織は、データレイク、データウェアハウス、SaaS アプリケーション、レガシーシステムなど、複数のサイロに分散したデータという重大な課題に直面しています。データの分断により、顧客の全体像の把握、業務の最適化、リアルタイムなデータドリブンの意思決定が困

現代のビジネスにおいて、AI（人工知能）や機械学習の活用は、単なる効率化の手段を超え、企業の競争優位性を決定づける核心的な戦略となりました。しかし、多くの企業がAIの実装を急ぐ中で、かつてないほど巨大な壁に直面しています。それが、複雑化したデータの「統治」と「品質」、すなわち統合データガバナンスの欠如です。 これまでのデータ管理は、システムの安定稼働を優先するIT部門による「守り」と、機動力を求める事業部門による「攻め」の二極化が進み、その溝がデータのサイロ化やブラックボックス化を招いてきました。しかし、

はじめに 2025年5月、dbt Labs から新しい実行エンジン dbt Fusion のpublic beta がリリースされました。現在はGA（General Availability）に向けた動きも進んでいます。 dbt Fusion による実行速度の向上やSQLの理解力強化については、すでに多くの場で紹介されていますが、個人的にはデータ分析基盤の拡張において避けて通れない「ELTパイプラインの変更」への寄与に着目しています。 そこで本記事では、dbt Fusion が提供する変更関連の機能に絞り

1. はじめに：なぜ「ただ並列化」しても速くならないのか？ Snowparkを用いてデータ分析や加工を行っていると、処理時間の長さがボトルネックになる場面に直面します。その際、「Pythonなのだから並列化すれば速くなるはずだ」と考えるのは自然な発想でしょう。 しかし実際に実装してみると、次のような問題に遭遇することがあります。 マルチプロセス（Joblib）で高速化を試みたところ、PicklingError が発生する マルチスレッド化しても、処理時間がほとんど変わらない（場合によっては遅くなる） その

はじめに 皆さんこんにちは！九州大学修士1年の羽田野武蔵です！ 2025年12月に、マッチングアプリ ...

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:/

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（本記事の想定読者） 近年、AI／機械学習を活用したデータ分析基盤の構築ニーズが高まる中で、Dataiku DSS はデータの準備と統合、また高度な分析・機械学習をノーコード／ローコードで実現できる統合プラットフォームとして利用されています。 本記事では、Windows 環境において無料版の Dataiku DSSを構築する手順を整理します。 Dataiku DSS は Windows 上でのネイティブ実行を前提としていないため、WSL2（Windows Subsystem for Linux）上

こんにちは！SCSKの斉藤です🐧 Snowflakeの安全対策をちゃんとやってますか？「まあ大丈夫でしょ」と油断していると、思わぬ落とし穴が…！ 今回は、安全に使うために管理者がやるべき「3つの制限」についてご紹介します！   ①クレジット使い過ぎを制限 Snowflakeを使ってて、気づけばクレジットを消費しすぎて、恐ろしい請求が… そんなことにならない為に、”リソースモニター”という機能があります！ 用途 指定したクレジット量を超過した場合、通知や停止を実施 使用例 アカウント全体で毎月5ク

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

  Deutsch | English | Español | Français | Italiano 私は欧州市民として、特に公共部門の組織や規制の厳しい業界におけるデジタル主権の重要性を身をもって理解しています。2026 年 1 月 14 日、 AWS European Sovereign Cloud の一般提供が、すべてのお客様に対して開始されたことをお知らせいたします。 弊社は、この新しい独立したクラウドインフラストラクチャを構築する計画を 2023 年に初めて発表しましたが 、2026

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、SCSK小澤です。 生成AIを利用して自然言語によるデータ検索や要約を可能にしてくれる、Snowflake Intelligenceが一般提供(GA)になりました。 前回のブログでは、Snowflake Intelligenceの概要紹介や、伴走支援のご案内していました。 → SCSKはSnowflake Intelligenceのローンチパートナーとなりました！ Snowflake Intelligenceで始める生成AI活用 ― SCSKが伴走します Snowflakeが最近GAしたSno