株式会社Insight Edge の技術ブログ
全92件
【VertexAI Gemini】社内用AI議事録生成アプリを作ってみたので、開発経緯および学んだことを紹介
2024/11/11
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はじめに 開発経緯 作成したアプリの構成および議事録作成手順 構成 議事録作成手順 半年間運用して得られた学び 議事録自動生成の精度がどうだったか？ 使用したモデルおよびコストについて モデル コスト 安全フィルターについて プロンプトおよび生成過程について VertexAI Geminiの凄さについて 議事録を投稿できるまでの手順の制限について まとめと今後の期待 は
【Google Cloud】プロジェクト横断のロギング基盤を構築（データ収集から可視化まで）
2024/10/18
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目次 1. はじめに 2. ログデータの収集 GCP インフラ構成の説明 各サービスの設定 ディレクトリ構成 共通リソースの作成 個別プロジェクトリソースの作成 3. ログデータの可視化 4. まとめ 1. はじめに こんにちは。Insight Edge で Developer をしている熊田です。 普段システム開発を進める上で、システムの利用者数や頻繁に利用されている機能を調べたいと思うことはありませ
最新の ChatGPT モデル OpenAI o1 は数理最適化問題のモデリングが(ちょっと)できる
2024/10/07
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Insight Edgeのデータサイエンティストのki_ieです。 数理最適化の専門家として、これまでさまざまな課題を数理最適化問題としてモデリングしてきました。 モデリングはアルゴリズム設計と比べて注目を集めることが少ないようですが、 実際には技術的な知見・調査を要求する骨の折れるタスクです。 このタスクを簡単にしたいとは日々思っていたところですが、最近 Open
ナレッジグラフとLLMを活用したレコメンドシステム
2024/09/30
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イントロダクション：スーパーマーケットの3つの課題 ナレッジグラフとは ナレッジグラフの活用事例 Google検索 Amazon ECサイトのレコメンドシステムCOSMO ナレッジグラフに関連した論文 Yu et al., COSMO: A large-scale e-commerce common sense knowledge generation and serving system at Amazon[4] Shi et al., LLM-Powered Explanations: Unraveling Recommendations Through Subgraph Reasoning[1] Wang et al., Multi-level recommendation reasoni
【GCP】BigQueryでのETL開発 ~DataformのPJ導入と運用方法~
2024/09/17
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こんにちは、k-kzkです。私はInsight Edgeに参画して早2年が経ちました。 今回の記事では、私が初めて取り組んだETL開発プロジェクトと、そこで選択したツールであるDataformについてお話しします。 目次 1. はじめに 1.1 ETL 開発とは 1.2 Dataform の選定理由 2. Dataform を利用した ETL 開発のライフサイクル 2.1 リポジトリ作成 2.2 ワークスペースの使い方について 2.3 ディレクトリに
新卒採用について思うこと
2024/09/09
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こんにちは。前年以上に暑い日が続いておりますが、皆様はいかがお過ごしでしょうか？ (私はプライベートで熱中症になってしまいました‥本当に危ないので是非皆様もお気をつけください‥) 本日は当社での採用活動の取り組みの紹介と、採用活動に従事する中で私が感じた面接に対する所感やTipsを記載できればと思います。 新卒採用の開始 当社では今年度より新卒
非エンジニアの営業担当が生成AIと協力してWEBアプリを開発した話
2024/09/02
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こんにちは！Insight Edgeで営業を担当している塩見です。 今回は、私が生成AIと協力してWEBアプリ開発に取り組んだことについてお話しします。 私はエンジニアとしての業務経験がなく、フロントエンドとバックエンドのシステム開発に関する理解を深めることを目的に、個人でアプリ開発を行いました。 本記事にも記載していますが、生成AIを活用することで、エンジニ
技術者も知っておくべきプレゼン資料作成術：社内研修会レポート
2024/08/26
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Introduction こんにちは、データサイエンティストの善之です。 Insight Edgeの分析チームでは、有志が技術テーマについて1時間枠で講義し、チーム内でディスカッションを行う「技術研修会」を不定期に実施しています。 先日の研修会では、チーム内でのアンケート結果から最も希望が多かった「プレゼン資料作成術」をテーマに実施しましたので、そのレポートを行います
期待情報利得計算の変分ベイズ法の適用について
2024/08/05
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init_mathjax = function() { if (window.MathJax) { // MathJax loaded MathJax.Hub.Config({ TeX: { equationNumbers: { autoNumber: "AMS", useLabelIds: true } }, tex2jax: { inlineMath: [ ['$','$'], ["\\(","\\)"] ], displayMath: [ ['$$','$$'], ["\\[","\\]"] ], processEscapes: true, processEnvironments: true }, displayAlign: 'left', CommonHTML: { linebreaks: { automatic: true } } }); MathJax.Hub.Queue(["Typeset", MathJax.Hub]); } } init_mathjax(); addEventListener("DOMContentLoaded",function(){var a=do
生成AIを駆使して、バーチャル水田で稲作をシミュレート
2024/07/30
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こんにちは。InsightEdgeのDataScientistのSugaです。最近もサウナに通っていますが、サウナ好きのなかではオロポという飲み物があります。 オロナミンC+ポカリスエットというもので独特な味がして気にっています。さて、今回は、生成AIを駆使して、バーチャル水田で稲作をシミュレーションしてみようと思います。 取り組むきっかけ 最近のニュースから 最近のニュースを
GitHub Copilot for Businessの社内活用状況を大公開！
2024/07/22
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目次 はじめに GitHub Copilotとは 導入背景と期待効果 なぜGitHub Copilotを導入したのか 組織内の活用状況 GitHub Copilotの利用状況 利用者の声 まとめと今後の展望 まとめ 今後の展望 はじめに Insight Edgeで開発チームのLead Engineerをしている三澤です。 Insight Edgeではチームの開発効率の向上と品質の向上を狙い、さまざまなツールやサービスの検証と導入を進めています。その中で
【時系列予測】KaggleのOptiver株価予測コンペ上位解法から得られた学び
2024/07/16
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型情報の効果的な活用：API を介してバックエンドとフロントエンドを繋ぐ
2024/07/08
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こんにちは！Insight Edgeの小林まさみつです。 Insight Edgeでは、単一のプロジェクトでバックエンドとフロントエンド両方の開発を担当することがあります。 開発時にはバックエンドとフロントエンドをうまく連携することが求められます。 その際、それぞれで型情報を定義すると多重管理することになり、管理の手間がかかることに加えて整合性が保ちづらくなります。
2024年度 第38回人工知能学会全国大会（JSAI2024）参加レポート
2024/07/01
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はじめまして！2024年5月よりInsight EdgeにジョインしたData Scientistの市川です。 まだ入社して間もないですが、オルタナティブデータを活用した案件や、金融市場のオプション等を活用した分析などに携わっております。 今回は、先日人工知能学会（JSAI2024）に行ってきましたので、そのレポートをさせて頂きます。 イベントの概要 発表の概要 [2J1-KS-19] 金融分野における大
Reactテスト駆動開発に一度挫折した人が、生成AIの力を借りて再挑戦する話
2024/06/24
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はじめに Insight EdgeのLead Engineerの日下です。 弊社ではフロントエンドのスクラッチ開発にReactを採用することが多いのですが、フロントエンドの保守性はしばしば課題となっています。 というのも、要求仕様が曖昧なPoC（Proof of Concept）の段階からMVP（Minimum Viable Product）として開発を進めることも多く、 ビジネス側ユーザの意見にも左右されながらアプリを改善していく