DataScience カテゴリの記事

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初めてのQuickSight

Amazon QuickSightの入門記事です。最近、業務で触れる機会があったので、これから入門される方々の取っ掛かりとなるような内容になるようまとめます。

【MLOps】 Azure Data FactoryとAzure Purviewを使ってAI Searchに登録してみた

MLOpsを推進するためのツールとして、Azure Data FactoryとAzure Purviewについて検証していきます。

データ分析でプロジェクトをリードした話

昨年1年間は「データを駆使して仕事を進める」という少しいままでと色の違う経験をしました。この記事では、その中で得た知見や工夫した点を共有します。

Engineer Camp 2024 参加記：自然言語処理の研究開発で大崎から長崎へ

フューチャーのサマーインターン2024 Engineer Campに参加した経緯から実際にインターンで取り組んだ内容、学会参加の後日談までを、私のインターン体験記としてまとめていこうと思います。

言語処理学会（NLP2025）参加報告

2025年3月10日（月）〜3月14日（金）において長崎出島メッセにて開催されました[言語処理学会第31回年次大会（NLP2025）]に初参加してきました。当社はプラチナスポンサーとして参加しており、私含めてSAIG7名がオンサイトで参加し、スポンサーブースでの会社紹介及びポスター発表を行いました。

Google Calendar の予定を取得するMCP サーバを作ってみた

最近 MCP への注目が急速に高まっていますよね。私も気になっていた人の一人だったのですが、そんな中「エンジニアはとりあえずMCPサーバを作ってみるとよい」というポストを見かけました。「じゃあ何か作ってみるか」と思い、Google Calendar の予定を取得するための MCP サーバを作ってみました。

Gemini、社内利用スタート！

米国時間の2025年1月15日に「Google AI の優れた機能を Google Workspace の Business プランと Enterprise プランに組み込むことを決定しましたで常連の Gemini モデルが業務で使えるようになり、とても熱い展開なのでブログ化しました。

Transformerの文章生成の仕組みを理解する

Transformerを知っていて、その理解を深めたい人、大規模言語モデルがどのようにして推論しているのかを知りたい人向けに...

第19回言語処理若手シンポジウム(YANS2024) 参加報告

2024.09.04にかけて開催されたYANS2024に参加して参りましたのでその様子をご報告します。

JDLA E資格（エンジニア資格）合格体験記

物流DXの実践のためには、サプライチェーン上のデータの「可視化」やAIも活用した「最適化」が不可欠と考えており、コンサルタントとして自らの知識を高めておく必要があります。その一環として、2024年8月に行われたE資格2024#2を受験して合格しましたので、その体験記を綴ってみたいと思います！

画像の認識・理解シンポジウム（MIRU2024）参加報告

第27回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2024)に参加してきたので、その様子を報告します

埋め込みベクトルでSlackのカスタム絵文字を分類・検索

Slack のカスタム絵文字を AI で遊びました

人工知能学会全国大会2024で発表してきました

人工知能学会全国大会2024で、物流関連の研究発表をしてきました。

MSの生成AIサンプルアプリ（Chat with your data - Solution accelerator）コード確認

LLMが流行って久しいですが、MS、AWS、Googleクラウドベンダ各社が自社のマネージドを利用したサンプルアプリを公開し始めているので、中の実装を見つつリファレンスとしての考え方を確認しようと思い形にしてみました。

人工知能学会 (JSAI2024) 参加報告

2024年5月28日（火）から31日（金）まで開催された人工知能学会全国大会（JSAI2024）に参加してきたので、その様子を報告します。

画像生成AIは医療の未来を創れるのか？(リバイバル)

医療における画像生成の話をする前に、直近の画像生成AIのトレンドを振り返ってみます。

予測モデルを扱うプロジェクトの進め方

燃料（灯油や軽油など）を配送するために、なくなりそうなタイミングを知りたいという需要があるため、エネルギー使用量の予測モデルを開発し、運用しています。

MLflow上でOptunaによって生成される大量のrunを整理する

MLflowはハイパーパラメータを自動調整するツールとしてともに広く使用されているツールです。MLflowとOptunaを同時に利用した際に、Optunaが複数回試行することによってMLflow上にrunが大量に生成され、MLflow上で試行結果が見づらくなります。

言語処理学会 (NLP2024) でポスター発表を行いました

言語処理学会第30回年次大会に参加し、当社で取り組んだ研究内容についてポスター発表を行いました。言語処理学会は自然言語処理分野における国内最大の...

人工知能学会ビジネス・インフォマティクス研究会で登壇しました。

働きながら大学院で人工知能の研究をしている私が、2023年9月に開催された人工知能学会ビジネス・インフォマティクス研究会に登壇して、研究発表をしましたので、その体験記をご紹介します！

Prompt Flowをローカルで動かす＆コードで管理する

AzureのPrompt Flowをローカル環境で動かし、作成したフローをコードで管理する方法をご紹介します。

Prompt Flowでプロンプト評価の管理を行う

AzureのPrompt Flowを使ってLLMに入力するプロンプト評価の管理を行います。プロンプト評価の管理を行いたい背景として...

【LLMOps】LLMの実験管理にTruLens-Evalを使ってみた

LLMの実験管理ツール候補として、TruLens-Evalを検証しました。合わせて、LLMの実験管理についてまとめてみました。

LLM開発のためにMLOpsチームがやるべきこと

「LLM開発のためにMLOpsチームがやるべきこと」というテーマで、従来のMLOpsとの違い・ツール・構成例等について調査・整理しました。LLMとはLarge Launguage Model（大規模言語モデル）の略であり..

LLM開発のフロー

昨今注目されている大規模言語モデルの開発においてMLOpsチームがやるべきことを考えるため、まずはLLM開発の流れを調査・整理しました。

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