dotData, Inc の技術ブログ
全12件
AIモデルの比較評価 – GPT-4o, Llama 3.1, Claude 3.5 on Bedrock
2025/03/13
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1. AIモデルの進化 近年、生成AIの進化は飛躍的に進んでおり、特に大規模言語モデル（LLM）の発展は目覚ましいものがあります。GPT-3が登場した2020年以降、AIモデルはより高精度で柔軟なテキスト生成を可能にする方向へと進化してきました。GPT-3.5、GPT-4といったOpenAIのモデルの発展に加え、AnthropicのClaudeシリーズ、MetaのLlamaシリーズ、Google DeepMindのGeminiシリーズなど、各
生成AIによる企業におけるテキスト分析の進化と活用事例
2025/02/25
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1. 企業におけるテキストデータの活用 企業が日々蓄積するデータの多くは、数値データだけでなく、メール、営業日報、コールセンターの記録、社内文書などのテキストデータが含まれます。。これらのデータは非構造化データと呼ばれ、構造が無いために分析しづらい一方で業務改善や意思決定に役立つ隠れたインサイトが含まれている可能性が高いです。。従来では
Amazon QuickSight x 生成AI – Amazon Q in QuickSightを触ってみた
2025/02/06
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1. データ分析のエージェントAI 「 生成AIとは？ – 生成AIは企業のデータ活用をどのように進化するのか？ 」で解説したように、生成AI（ジェネレーティブAI / 生成系AI）は、さまざまな業界で大きな変革をもたらしている。特に最近では、「エージェントAI（Agentic AI）」というキーワードが注目されており、これまで高度な専門教育を受けた人間の専門家しか実行できなか
Databricks DeltaとUnity Catalogを超えて：dotDataのFeature Factoryによるメダリオンアーキテクチャの革新
2024/07/12
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導入 データ分析を前提としたデータ管理のアーキテクチャは、メダリオンアーキテクチャのような革新的なフレームワークへ進化しています。このアプローチは、データパイプラインの管理とデータガバナンスの強化に対する体系的な方法を提供します。このブログでは、メダリオンアーキテクチャのコンポーネントとして、特に、Databricks Delta Lake、Unity Catalog、およびdot
Databricksの特徴量ストア（Feature Store）とAutoMLの力を最大限に活用
2024/07/05
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DatabricksのFeature StoreとAutoMLの紹介 DatabricksのAutoMLと特徴量ストアとは、Databricksのエコシステムにおいて重要な組み合わせで、データサイエンスと機械学習の分野に革新をもたらします。このブログでは、これらのツールの基本を解説し、これらが機械学習モデルのトレーニングと管理を簡単にするだけでなく、効率的でスケーラブルにする方法を見ていきます。また、Databr
解説：機械学習のための特徴量設計
2024/05/05
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特徴量設計とは？ 例えば、機械学習や人工知能を応用した顧客の解約予測、製品需要予測、商品の売上予測など、ビジネス上の重要かつ複雑な問題に取り組んでいるとしましょう。機械学習による予測分析では、よりよい機械学習のアルゴリズムや手法を選ぶことが成功の鍵であると思われがちです。ロジスティック回帰、決定木、ブースティング、ニューラルネットワ
生成AIの可能性を引き出す効果的なプロンプトエンジニアリングの方法
2024/05/01
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生成AIは、さまざまな業界で大きな変革を起こし始めています。このブログシリーズは、企業におけるデータ活用の新しい地平を開く、生成AIの可能性について解説します。その第四弾となる本ブログでは、 生成AI の仕組みを解説し、生成AIを効果的に使う上で最も重要な技術である、プロンプトエンジアリングについて解説します。 生成AIの仕組みとプロンプト 生成AIは
生成AIとLangChain
2024/04/16
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はじめに 生成AIは、さまざまな業界で大きな変革を起こし始めています。このブログシリーズは、企業における データ活用 の新しい地平を開く、 生成AI の可能性について解説します。その第三弾となる本ブログでは、テキストの生成AIである大規模言語モデル（LLM）を使ったアプリケーションの開発を効率化するフレームワークであるLangChainを紹介します。 現在、様々
LLMとは？ – 大規模言語モデルのデータアナリティクス応用
2024/03/26
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はじめに 生成AI（ジェネレーティブAI /生成系AI）は、さまざまな業界で大きな変革を起こし始めています。このブログシリーズは、企業におけるデータ活用の新しい地平を開く、 生成AI の可能性について解説します。その第二弾となる、本ブログでは、生成AIの仕組みであるLLM（大規模言語モデル、Large Language Models）と、そのデータ分析への応用例を紹介します。 生成AI
生成AIとは？ – 生成AIは企業のデータ活用をどのように進化するのか？
2024/03/25
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はじめに 生成AI（ジェネレーティブAI /生成系AI）は、さまざまな業界で大きな変革を起こし始めています。企業における生成AIの活用の鍵となるのは、企業内のデータです。また、 データを活用する上で必要とされる人材 にも、大きな影響を与えています。 このブログは、企業におけるデータ活用の新しい地平を開く、生成AIの可能性についてのシリーズの第一弾です。
ビジネスアナリティクスの実現するDX人材とデータドリブンな組織文化の変革
2024/03/03
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このブログシリーズの冒頭で、 パート１ ではビジネスアナリティクス（BA）の基礎と、それが企業にとってなぜ重要なのかを探りました。続く パート２ では、BA、ビジネスインテリジェンス（BI）、および予測分析（PA）の目的と役割の違いについて深く掘り下げ、これらの分析手法が企業の意思決定と業務最適化にどのように貢献するかを解説しました。今回、パート
データから洞察へ：ビジネスインテリジェンス、ビジネスアナリティクス、予測分析の統合ガイド
2024/03/03
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このビジネスアナリティクスに関する ブログシリーズのパート1 は、ビジネスアナリティクス（BA）の基本概念とその重要性について解説しました。今回のパート2では、BAと密接に連携しつつ、企業のデータ利活用を強化するビジネスインテリジェンス（BI）と予測分析・データサイエンスの相互関係に焦点を当てます。これらの手法は、企業がデータに基づく意思決定を