みなさん、こんにちは。現在メインフレームを利用されている方の中で、メインフレームシステム上の業務データを活用することで、ビジネス意思決定の高度化や新たなビジネス創出を行い、ビジネス価値を向上させる方法を検討されている方はいらっしゃいますでしょうか。こちらの検討をされている方は、多くのケースにおいて以下のような課題に直面されているのではないでしょうか。 メインフレームの処理能力が限界に近づいており、現行処理に影響しないようにデータ分析やデータ加工を行うことは難しい。 メインフレームからデータをエクスポートし

皆さんこんにちは！ソーシャル経済メディア「NewsPicks」プロダクトエンジニアの森田(@moritama7431)です。 この記事は NewsPicks アドベントカレンダー 2025 の16日目の記事です。 さて本日は、ざっくり機械学習のプロダクトへの実応用やMLOpsに関する内容です！ 本記事は、 機械学習をプロダクトに本番導入している／これから導入したいソフトウェアエンジニア 特徴量ストア(Feature Store)の導入や運用に悩んでいる方 向けに、NewsPicksでSageMaker F

本ブログは 2025 年 2月 21 日に公開された AWS Public Sector ブログ「 NATO’s march to multi-domain operations: Transforming the alliance with hyperscale cloud 」を翻訳したものです。 脅威は今日も急速に進化し続けています。この状況に対抗するために、高度なテクノロジーソリューションを絶えず近代化することは NATO の 32 の加盟国すべてにとって急務となっており、同盟のデジタルトランスフォ

はじめに この記事は Timee Product Advent Calendar 2025 の23日目の記事です。 背景 営業やマーケティングの現場では、連続変数を特定のしきい値で区切って2値のKPIとして扱うケースがあります。例えば、「月の購入金額が1万円を超えた顧客を『ロイヤル顧客』と定義する」といったケースです。ここで、このKPIに対する施策の効果測定を行う際は、「ロイヤル顧客への転換率」をアウトカムに設定し、ABテストで群間の差を検定するのが最もシンプルなアプローチとして挙げられます。 図1: G

はじめに さくらインターネットで高火力PHYのチームに所属している道下です。 本連載では、高火力 PHYで利用しているサーバーと同種のGPUサーバーを利用し、近年注目度を増しているLLMの分散推論基盤技術に関して詳細な技 […]

2025年9月、チェコ・プラハで開催されたレコメンドシステムの国際カンファレンス「RecSys 2025 」。その公式コンペティシ

本記事は【 Advent Calendar 2025 】の18日目の記事です。 こんにちは。マイナビでデータサイエンティストをしているH・Yです。 2022年に新卒入社し、AI戦略室に所属しております。 データサイエンティストと聞くと、皆さんはどのような業務を想像するでしょうか？ 機械学習のモデルを構築するためにデータとにらめっこしている 生成AIを駆使してAIエージェントを開発している など、技術を駆使した何かしらの構築・運用をしているイメージを持つ方が多いと思います。 今回は少し毛色が異なる「AIガバ

本記事は 2025 年 12 月 9 日 に公開された「 Introducing Apache Iceberg materialized views in AWS Glue Data Catalog 」を翻訳したものです。 数十万のお客様が AWS 上で人工知能と機械学習 (AI/ML) およびアナリティクスアプリケーションを構築しており、クエリパフォーマンスを向上させるために、生データから処理済みデータセット、最終的な分析テーブルまで、複数のステージを経てデータを変換しています。データエンジニアは、ベー

2024 年 6 月に MLflow を搭載した Amazon SageMaker AI を発表 して以来、弊社のお客様は MLflow トラッキングサーバーを使用して 機械学習 (ML) と AI 実験のワークフローを管理してきました。この基盤を基に、MLflow のエクスペリエンスを進化させて、実験をさらに利用しやすくしています。 2025 年 12 月 2 日、 MLflow を搭載した Amazon SageMaker AI に、インフラストラクチャ管理が不要なサーバーレス機能が含まれるようになっ

2025 年 12 月 2 日、 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) を使用して、 Amazon FSx for NetApp ONTAP 内のデータにアクセスできるようになったことを発表しました。この機能により、企業内のファイルデータを活用して、 検索拡張生成 (RAG) 用 Amazon Bedrock のナレッジベース による生成 AI アプリケーションの拡張、 Amazon SageMaker を用いた 機械学習 (ML) モデルのトレーニング、Am

はじめに このAdvent Calendarでは、過去に私が書いたテストや品質に関する記事の紹介をします。 本日紹介する記事はこちらです。 https://www.nttdata.com/jp/ja/trends/data-insight/2021/0315 掲載日：2021年3月15日 掲載メディア：DATA INSIGHT（NTT DATA） 生成AIによる要約 この記事は、ソフトウェア品質の知識体系であるSQuBOK®の最新版、すなわち第3版の改訂内容を紹介しています。SQuBOK®は、ソフトウェア

こんにちは、AI テクノロ ジー グループ データサイエンティストの髙橋です。業務では企画/分析/ 機械学習 モデル作成/プロダクション向けの実装/効果検証を一貫して行っています。この記事は Enigmo Advent Calendar 2025 の 19 日目の記事です。 本記事では、 dbt を利用した 機械学習 モデルの特徴量管理について紹介します。この特徴量管理を活用することで、 機械学習 を利用したプロジェクトで多くの実験を効率的に実施でき、利益増加というビジネス成果に繋げることができました。

全くの未経験者がアプリケーション開発手法を習得するまでに、どのくらい時間がかかるでしょうか？ まずプログラミング言語、動作のロジックを学び・・・最低でも２～３年の修業期間が必要そうですよね。 未経験者である自分は時間も根気も足らず長年手を出せずにいましたが、「AIに全部やってもらったら出来るのでは？」ということでGeminiとGoogle Cloudを使ってみたところ、なんと 数時間 で出来てしまいました。 この記事では、未経験者の自分がアプリ開発するために使った手法と、Google Cloudのサービス

はじめに はじめまして。NTTデータでデータサイエンティストをしております @shosuke_kondo です。 本記事では、DataRobotのデータと会話するエージェントの構築機能を利用し、「携帯キャリアのクロスセル・アップセル分析」の仮想事例をご紹介します。 DataRobotとは DataRobot社は、人工知能（AI）に対するユニークなコラボレーション型のアプローチであるバリュー・ドリブン AIのリーダーです。 https://www.datarobot.com/jp/ DataRobotは、ビ

この記事はビギナーズ Advent Calendar 2025の17日目の記事です。 はじめに 近年、ソフトウェア開発において「SBOM（Software Bill of Materials）」という言葉を耳にする機会が増えてきました。SBOM は「ソフトウェアの部品表」のようなもので、どんな部品（ライブラリ）が使われているかを一覧にしたものです。セキュリティや品質管理の面で、重要な役割を持ちます。 とはいえ、いざ SBOM を作ってみると、ツールによって中身がまったく違うことがあります。 その問題意識の