株式会社Insight Edge の技術ブログ
全114件
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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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: 'center', CommonHTML: { linebreaks: { automatic: true } } }); MathJax.Hub.Queue(["Typeset", MathJax.Hub]); } } init_mathjax(); DALL-Eで生成した「複雑な株価の動き」
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
【概説】Frank-Wolfe法により誘導されるスパース性
2024/06/18
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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
Generative AI FAQ from Managers and Executives: an IE Data Scientist's Account of Coaching Industry Professionals
2024/06/14
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(with MIT Professional Education , and Global Alumni) At Insight Edge, many of our team members are involved in "extra-curricular activities": building our skills outside of our day jobs, and bringing that experience back home to IE. In a previous Tech Blog post, I shared about my experience working in collaboration with NASA and Google Cloud, as part of the "Frontier Development Lab" program (see A Data Scientist’s “Sabbatical”: Skill-building through external scientific collaboration ) O
【社内部活紹介】ボードゲームクリエイター直々にレクチャーしてもらえる"ボドゲ部”
2024/06/12
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はじめに Insight Edgeの社内部活 ボドゲ部創設者：JIMENEZさん 活動の様子 終わりに はじめに こんにちは！Insight Edgeの人事担当・合田です。 今回は当社メンバーが運営している社内部活についてご紹介します！ Insight Edgeの社内部活 Insight Edgeでは、Slackチャンネルで各メンバーが自主的に部活を作成し、 チャンネル内では関心のあるトピックについての情報共有や、部活内容
Liferayを使用したアプリ開発の知見共有
2024/05/20
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こんにちは！Insight Edge で Developer をしている Kobori です。 本記事では、Liferay を使用したアプリ開発で得た知見について、使い方とノウハウを交えてを紹介します！ 関連記事が少なかったのも苦労した点の一つでもあるので、本記事が開発の助けになれば思いを込めて書きました。 ぜひ、最後までご覧いただけたらと思います。 この記事でわかること Liferay の概要 Liferay
Insight Edge グループ内マーケティングの取り組み
2024/05/16
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はじめまして！Insight Edge デザイナーの水上（ミズカミ）です。 2023年5月にジョインさせていただき、Insight Edgeが発信する様々なデザインを担当しております。 だんだん暖かくなってきて外を歩きたくなってしまい、どんどんテックブログ執筆が進まなくなってしまっています。（今日はちょっと我慢してPCに向き合っております😇） 今回は、昨年度からInsight Edgeとして
【イベントレポート】エンジニア向けのLTイベント“ししとうLT #1 ”を実施しました！
2024/04/22
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はじめに ししとうLTとは？ アウトプットと採用と育成 Insight Edge 猪子 (@iN0Ti) チームが進化し続けるための改善プロセス アスエネ 石坂 (@ishisak) クライアントワークのエンジニアリング フラー 韮澤 (@nirazo) 強みを伸ばすキャリアデザイン HRBrain 山口 (@yug1224) 雑談のすすめ IVRy 近藤 (@K0703K) 懇談会 最後に はじめに こんにちは！Insight Edgeの人事担当、合田です。 4/9(火)の夜
Prompt flowを用いた自律型エージェントの作成
2024/04/15
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こんにちは！Lead Engineerの筒井です。 このテックブログでも何度かテーマに上がっていますが、住友商事グループでは生成AI活用の取り組みが進んでおり、Insight Edgeもその推進を技術面から強く支援しています。 様々な取り組みがありますが、LLMの使われ方として基本的にはRAGを用いて回答を行うような、単発の特定タスクを解くというものが多いです。 今後はLLMに様々
Chain-of-Thoughtを使ったText-to-Cypher
2024/04/08
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はじめに はじめまして、InsightEdge 分析チームの中野です。 今回は自然言語からCypherクエリを生成する手法について、LLM（大規模言語モデル）を用いたアプローチを紹介します。 最近、RAG（Retrieval-Augmented Generation）という手法が注目されています。これは、LLMが外部の知識ベースを検索し、その情報を基に回答を生成するプロセスです。また、外部知識にナレッジグラフ