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2025年10月10日
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【イベントレポート】「LINEヤフー × ZOZO コラボ Meetup ~データサイエンス~」を開催しました!
【イベントレポート】「LINEヤフー × ZOZO コラボ Meetup ~データサイエンス~」を開催しました! はじめに こんにちは、AI・アナリティクス本部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佐々木( @sasaken1209 )です。先日8月22日にLINEヤフー株式会社さんと「 LINEヤフー × ZOZO コラボ Meetup ~データサイエンス~ 」を開催しました。各社の「ABテストから学んだ教訓」にフォーカスして、データサイエンティストたちが具体的な事例を交えながら紹介
テスト
,
設計
,
統計
,
データサイエンス
,
学生
株式会社ZOZO
2025年09月30日
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Gemini APIでラベル更新を簡易化する ー 実務から見えた可能性と課題
はじめに こんにちは。ミイダスでフロントエンド保守チームを担当している西谷です。入社してから三年半ほどが経ち、これまでリクルーティングチームや保守チームを経験してきました。最近は、生成AIをどのように業務に取り入れていけるのかというテーマに強い関心を持ち、実際に小さな検証から本番利用につながるプロジェクトに取り組んでいます。 本記事では、その取り組みのひとつである Gemini APIを使ったOCR(画像文字認識)の実証実験 について、背景から検証プロセス、実際に見えてきた成果と課題、そして今後の展望まで
JavaScript
,
人工知能
,
インフラ
,
フロントエンド
,
API
,
OSS
,
設計
,
統計
ミイダス株式会社
2025年09月29日
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Snowflake SQL JOIN条件の最適化と検証❄️
AI事業本部オペレーションテクノロジーDiv.の金綱雅也です。 本記事では、Snowflake の ...
設計
,
Snowflake
,
統計
CyberAgent
2025年09月26日
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YANS2025 参加報告
はじめに こんにちは。AI チームの村田です。 2025年9月17日(水)〜2025年9月19日(金)に浜松アクトシティで行われた 第20回言語処理若手シンポジウム (YANS2025) に AI チームから2名 (栗原, 村田) と弊社でインターンシップ中の朱が参加しました 。 うち村田と朱は発表ありでの参加で、栗原は運営として携わりました。 本記事では、村田の全体的な印象と聴講参加した我々3名が特に興味を魅かれた研究発表をピックアップする形で参加報告をさせていただきます。 YANS2025の印象 YA
女子部
,
数学
,
統計
,
大規模言語モデル(LLM)
株式会社AI Shift(株式...
2025年09月25日
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MIRU2025参加レポート
こんにちは、イノベーションセンターの加藤・岡本です。普段はコンピュータビジョンの技術開発やAI/MLシステムの検証に取り組んでいます。7月29日から8月1日にかけて、国内のセンシング技術や画像処理関連の主要な学会である MIRU(画像の認識・理解シンポジウム) が開催され、NTTドコモビジネスからはポスター発表で参加しました。本稿ではMIRU2025で気になった発表をいくつか紹介したいと思います。 MIRU2025概要 特殊な光学機器を用いた研究 1. イベントカメラを用いた可視光通信の高速化 (兵庫県立
人工知能
,
統計
,
大規模言語モデル(LLM)
NTTドコモビジネス
2025年09月25日
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【Java】GradleとGitHub ActionsでCIテスト実行時間を約50%短縮する方法 - カスタムタスクによる並列化実装
目次: はじめに 前提知識 当時の課題 実施した改善策 結果 その他 まとめ はじめに こんにちは。今年に入って2ヶ月に1回以上K-POPなどのライブに行っている、楽楽債権管理開発チームの冨澤です。 楽楽債権管理は新サービスとして2025年7月1日から販売を開始した、ラクスの中では比較的新しいサービスであり、高速に開発することが求められます。 本記事ではそんな高速開発を支える取り組みとして、CIのテスト実行時間を短縮した話をご紹介したいと思います。 前提知識 本記事での取り組みでは、以下の内容を前提として
Java
,
テスト
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アーキテクチャ
,
統計
,
MCP
,
組み込み
株式会社ラクス
2025年09月24日
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LookerのDashboard Exploreでモデルの利用状況を確認してみた
G-gen の菊池です。当記事では Looker の Dashboard Explore を使用して、モデルがどのダッシュボードで使用されているか確認する手順について解説します。 はじめに Lookerとは Lookerの構成要素 System Activity とは 環境説明 LookML Looker ダッシュボード Dashboard Explore でのモデル利用状況確認手順 Dashboard Explore の選択 ディメンションの選択 ユーザー名でフィルタ ビジュアリゼーションの指定 並び順
Google Cloud
,
SQL
,
データベース
,
Looker
,
統計
株式会社G-gen
2025年09月22日
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「開発生産性」に関する実態調査レポート概説#3 開発生産性を阻む「組織の3大課題」 ── 要件定義、会議、コミュニケーションの問題
こんにちは。Findy Tech Blog編集長の高橋( @Taka-bow )です。 「要件がまた変わった」「会議ばかりで開発時間がない」「あの人に聞かないと進められない」──こんな悩みを抱えていませんか? 前回の記事 では、アジャイル実践者の59.6%が開発生産性に前向きだという意外な事実をご紹介しました。しかし、前向きでも実際の取り組み率は47.8%に留まっています。 今回は、798名の調査から明らかになった 開発生産性を阻害する要因 と、その改善への道筋を探ります。特に、技術的な問題よりも深刻かも
アジャイル
,
スクラム
,
セキュリティ
,
プロトタイピング
,
ワークスタイル
,
プロジェクトマネジメント
,
設計
,
統計
,
組み込み
Findy/ファインディ
2025年09月16日
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Wi-Fi 6Eを使ってみた
はじめに スマートフォン、PC、ゲーム機、家電… 現代社会において、日常的に無線通信を利用しない人はいないと思います。 無線通信を扱う業務をしていると、ユーザーからは「通信速度が速いほうがいい!」「安定してつながる?」といった観点で求められることが多く、私自身もそういった観点で評価することが多いです。 本記事はそのようなニーズに大いに効果がある(かもしれない)Wi-Fi 6E規格について、概要と実際に検証した結果、考察をご紹介します。 Wi-Fi 6E #とは Wi-Fiそのものについての概要はこちらの記
セキュリティ
,
ネットワーク
,
ゲーム
,
設計
,
統計
NTTデータ
2025年09月12日
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メルカリ ハロのインターンで求人のリスク予測モデル作成・比較してみた
はじめに 2025年度のBuild@Mercariに参加し、メルカリ ハロのMLチームでインターンをしている@Ariaと@Ririkoです。私たちはメルカリ ハロの求人のリスク予測に取り組みました。この記事では、インターンで取り組んだこと・感想などについて書いていきたいと思います! 自己紹介 @Aria こんにちは!大学1年の@Ariaです。私は高校生の時Build@Mercariに参加し、夏休みでBuildインターンをしています!機械学習・AIについて学んでみたいと思い、メルカリハロのMLに応募しました
アルゴリズム
,
機械学習
,
キャリア
,
形態素解析
,
ネットワーク
,
GPU
,
統計
,
大規模言語モデル(LLM)
,
データサイエンス
,
組み込み
株式会社メルカリ
2025年09月08日
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reCAPTCHAの料金体系を解説
G-gen のkiharuです。当記事では、reCAPTCHA の料金体系について解説します。 はじめに reCAPTCHA とは Classic と Enterprise 料金ティア 3つの料金ティア ティアの適用 料金単価と無料枠 料金表 無料枠 はじめに reCAPTCHA とは reCAPTCHA は、スパムや不正アクセスからウェブサイトやモバイルアプリを保護するための Google Cloud サービスです。 ログイン時などに「画像認証のクイズ」や「私はロボットではありません」といったチェックを
Google Cloud
,
ロボット
,
統計
株式会社G-gen
2025年09月05日
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AI と学ぶ Go のスライス/メモリ/パフォーマンス
目次 はじめに 学習の背景と環境 ディレクトリ構造 Cursor rules 学習開始時のプロンプト 学習の流れ スライスの内部構造について スライスの容量拡張アルゴリズムについて 計算量とパフォーマンスの要点 スライスが起こすメモリリーク 文字列におけるメモリリーク 多次元スライスのループ処理 ネストした構造体のループ処理 メモリプールの活用 所感 おわりに 参考 はじめに こんにちは。 開発本部開発1部トモニテ開発部所属の庄司( @ktanonymous )です。 最近、AI を利用して Go のスラ
AWS
,
Docker
,
Go
,
アルゴリズム
,
テスト
,
データベース
,
ハードウェア
,
ChatGPT
,
統計
,
Cursor
株式会社エブリー
2025年09月04日
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BigQueryML の TimesFM で学習不要な「ゼロショット」の時系列予測を試してみた
はじめに こんにちは、クラウドエースの木村です。 Google Cloud の BigQuery ML にモデルの学習やチューニングを一切行わずに、時系列データの予測ができる TimesFM が登場しました。 この記事では、TimesFM の仕組みから、実際の SQL を使ったハンズオン、そして BigQuery ML のもう一つの予測モデル「ARIMA_PLUS」との比較まで、ざっくりと解説します。 ! 本記事で紹介する BigQuery ML の TimesFM は 記事執筆時点(2025/09/04
Google Cloud
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Python
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ハンズオン
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SQL
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Google BigQuery
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人工知能
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OSS
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アーキテクチャ
,
統計
,
大規模言語モデル(LLM)
クラウドエース
2025年09月04日
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BigQueryML の TimesFM で学習不要な「ゼロショット」の時系列予測を試してみた
はじめに こんにちは、クラウドエースの木村です。 Google Cloud の BigQuery ML にモデルの学習やチューニングを一切行わずに、時系列データの予測ができる TimesFM が登場しました。 この記事では、TimesFM の仕組みから、実際の SQL を使ったハンズオン、そして BigQuery ML のもう一つの予測モデル「ARIMA_PLUS」との比較まで、ざっくりと解説します。 ! 本記事で紹介する BigQuery ML の TimesFM は 記事執筆時点(2025/09/04
Google Cloud
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ハンズオン
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Google BigQuery
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アーキテクチャ
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統計
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大規模言語モデル(LLM)
クラウドエース
2025年09月04日
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FortiGateVM on Azure:Azure Route ServerとSD-WAN/ADVPN2.0 on AWSを統合する
はじめに NTTデータ セキュリティ&ネットワーク事業部 テクニカル・グレードの田中智志です。 本Blogではクラウド上にデプロイしたFortiGateVMを活用するためのテクニックを紹介しています。 これまでの記事でAmazon Web Services(AWS)上にデプロイしたFortiGateVMを扱ってきましたが、今回はAzure~オンプレミス環境とFortiGateVM on AWS上のSD-WAN/ADVPN2.0ネットワークの統合をAzure Route Serverにより実現する方法を試し
AWS
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Azure
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ネットワーク
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設計
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オンプレミス
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統計
NTTデータ
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