・バイセルが推進する「いいもの、つづくものプロジェクト」の一環として、長野県上田高等学校の生徒が着物で学校生活を送る探究授業を支援した。 ・このプロジェクトは、年間100万枚以上のリユース着物を提供するバイセルの取り組みであり、持続可能なファッションへの貢献を目指している。 ・IT、ソフトウェア、デザイン、マーケティングに関わる読者、特にサステナビリティやCSR活動に関心のある層、または教育現場でのユニークな取り組みに関心のある層向けの記事。
クラウドソーシングで収集したデータを用いて、モデルの精度向上に貢献する「事前タスク」という手法を解説。 わずか9秒の事前タスクでデータ品質を向上させることで、より高精度なモデル開発を可能にする。 ・HCI研究者、データサイエンティスト、機械学習エンジニア向けの記事
データサイエンティストの1年目が、実務で必要とされる知識やスキルをどのように身につけていくかについての記事。 ・データ分析の基礎から、ビジネス課題の解決に繋がる実践的なスキルまでを解説。 ・キャリアパスや、チームでの効果的な連携方法についても触れています。 ・データサイエンティストとしてキャリアをスタートさせたばかりの人、または目指している人向け。
- 製造業における定型化できないデータに対して、高度な絞り込みと意味検索を両立させるための実践的なアプローチを紹介します。 - 本資料は、2026年3月10日に開催される「Elastic{ON} Tokyo 2026」でのカンファレンス発表資料です。 - 対象読者は、製造業のデータ活用に課題を感じているエンジニアやデータサイエンティスト、プロジェクトマネージャーです。
・PayPalは、サイロ化された約400ペタバイトのデータをGoogle CloudのBigQueryに移行し、データ基盤をモダナイズしました。 ・この大規模なデータ移行により、分析速度の向上、AIイノベーションの加速、業務効率化を実現し、生成AI時代の新たなサービス提供に向けた強固な基盤を構築しました。 ・この記事は、データ基盤のモダナイゼーション、特に大規模データ移行を検討している企業の担当者や、生成AIを活用したイノベーションを目指すエンジニア・プロダクトマネージャー向けの内容です。
LayerXがNLP2026参加学生を対象に、AI技術や事業、インターンシップについてカジュアルに話すランチ懇親会を開催します。 AI技術や実際の仕事内容、企画中の学生インターンシップについてざっくばらんに話す機会です。 NLP2026に参加している学生
Google CloudのSpannerカラム型エンジンは、Icebergレイクハウスのデータに対し、低レイテンシーと高速なパフォーマンスを提供するプレビュー版の新機能です。これにより、OLTPと分析の統合を実現し、リアルタイムの分析情報やAIモデルの提供を可能にします。 この機能は、リアルタイムのデータ分析やAI活用に関心のある、データベース管理者、インフラエンジニア、データサイエンティスト、バックエンドエンジニア、そしてシステムアーキテクトを対象としています。 Spannerカラム型エンジンは、既存のSpannerテーブルに容易に適用でき、Icebergレイクハウスのデータを高速に提供するための強力なソリューションとなります。
・Kaggleでの経験が実務にどのように応用されているかについてのイベント情報。 ・LLMの性能改善や、Kaggleで培った思考法を現場で活かす方法について。 ・データサイエンティストや機械学習エンジニア、研究開発に携わるエンジニア向け。
Google CloudのConversational Analytics APIを活用し、BigQueryのデータを自然言語で分析・可視化する会話型エージェントの構築方法を解説しています。 Geminiの能力を活かし、複雑なクエリをテキストで実行したり、グラフを生成したりすることが可能です。 データアナリスト、データサイエンティスト、およびプロダクト開発者向けの記事です。
「自社で育てるLLM/VLM/VLA：学習・活用の実践知」と題された本勉強会では、Sansan、ABEJA、松尾研究所が共同開催し、LLM/VLM/VLAモデルを自社でファインチューニング・活用している企業の実践知を共有します。 API利用とは異なる、自社ホスティングにおける課題とその工夫に焦点が当てられ、日本企業における生成AI活用の推進を目指します。 LLM/VLM/VLAモデルのファインチューニングや活用に携わる方、またはこれから活用を検討している方におすすめの内容です。
イオンフィナンシャルサービスは、BigQueryを基盤とした全社横断的なデータ分析基盤（DMS）を構築しました。 これにより、従来数日かかっていたデータ収集・分析が数分で完了するようになり、顧客一人ひとりに最適化された1to1マーケティング施策の精度と速度が大幅に向上しました。 この取り組みは、ITインフラのモダナイゼーションにとどまらず、組織と働き方を変革するDX推進、さらには将来的な決済サービスのグローバル展開も見据えたものです。 このニュースは、以下のような読者におすすめです。 - 大規模データ基盤の構築・運用に関心のあるインフラエンジニアやデータベースエンジニア - クラウドを活用したデータ分析基盤の導入事例を知りたいデータサイエンティストやマーケター - DX推進やアジャイル開発、内製化による組織力強化に関心のあるプロジェクトマネージャーやエンジニアリングマネージャー
Sansan Tech Talk @関西 vol.2では、「AI活用のリアル」をテーマに、生成AIが実際の開発現場でどのように活用されているのか、業務改善に繋がっているのかといった、綺麗事ではない現場のリアルな視点を共有します。成功事例だけでなく、試行錯誤や失敗談も率直に語られます。LT枠もあり、参加者同士でAI活用の実践知を持ち寄る場となります。 このイベントは、以下のような方におすすめです。 - 生成AIの実務への組み込みに悩むエンジニア - AI活用の失敗談や試行錯誤も知りたい方 - 社内向けAIツール開発・導入担当者 - AI導入後の運用に課題を感じている方 - 関西でエンジニア同士の繋がりを作りたい方 - AI活用事例をLTで発表したい方
ABEMAのData Scienceチームが、AIエージェントを活用したA/Bテスト文化の醸成に取り組んだ事例を紹介します。 半年間のミッション型インターンシップを通じて、AIエージェントがA/Bテストの設計・実行・分析を支援し、チーム内のA/Bテスト実施率向上を目指しました。 データサイエンティスト、エンジニアリングマネージャー、プロダクトマネージャー向けの記事です。