Microsoft Fabricのメダリオンアーキテクチャにおいて、Bronze、Silver、GoldレイヤーをWarehouseとLakehouseのどちらで実装するかを決定するための基準について解説します。 * WarehouseとLakehouseのアーキテクチャと運用上の違いを比較検討します。 * 各レイヤーの実装方式の選定に役立つ情報を提供します。 * Microsoft Fabricにおけるデータアーキテクチャ設計者、データエンジニア、およびデータサイエンティスト向けの記事です。
Google Cloud上で最先端AIモデル「Claude」を大規模かつ本番環境で展開するためのソリューションが発表されました。マネージドインフラストラクチャ、グローバルなエンドポイント、組み込みのセキュリティとデータ主権、費用とパフォーマンスの最適化機能により、開発者はAI機能の開発に集中できます。 この記事は、Google Cloudのインフラストラクチャを活用してClaudeのような高度なAIモデルをエンタープライズレベルで効率的かつ安全に運用したいと考えているエンジニア、アーキテクト、および技術リーダーを対象としています。 Google CloudのマネージドサービスとClaudeのAI能力を組み合わせることで、複雑なインフラ管理の負担を軽減し、グローバル展開、セキュリティ、コスト効率に優れたAIソリューションの実現を目指す企業にとって有益な情報を提供します。
英国の金融スーパーアプリ企業Curveが、不正防止のためにBigQuery Graphを活用し、ネットワーク分析を大規模にスケーリングした事例。 従来のモデルでは見逃されがちな組織的な不正行為のネットワークを、BigQuery GraphのネイティブGQLサポートとプロパティグラフモデルにより効率的に特定。 これにより、不正取引による損失を大幅に削減し、検出精度と運用のスピードを向上させ、機械学習モデルへのリアルタイムデータ提供を可能にした。
Copilot Studioで非構造化データをどの程度活用できるかを検証するPart 2の記事です。 前編のClassic experienceでの検証結果を踏まえ、今回はNew experienceにおける非構造化データのナレッジ化能力について解説します。 Copilot Studioの活用を検討しているエンジニアやデータサイエンティスト向けです。
Copilot Studioにおける非構造化データの知識化能力を検証する記事。 AIを活用し、データ生成から分析、記事化までを行ったプロセスを紹介。 AI、Copilot Studio、データ活用の担当者向け。
タイミーのデータアナリティクス部は、単なるデータ集計・可視化を超え、経営や事業の意思決定をドライブするパートナーを目指しています。AI時代におけるデータアナリストの役割と、事業成長を牽引する彼らの重要性について解説します。 - AI時代におけるデータアナリストの役割と、事業意思決定への貢献について知りたい方 - 企業のデータ活用戦略や、データアナリティクス部のあり方に関心のある方 - 経営層や事業責任者、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
タイミーは、資格や経験に関わらず正社員就職を支援する新規事業「タイミーキャリアプラス」を立ち上げ、データ分析を用いて事業を科学的に推進しています。 データアナリストが新規事業の立ち上げにフルコミットし、ビジネスサイドと連携しながら事業のスケールを目指しています。 この記事は、新規事業開発やデータ分析に関心のあるビジネスパーソン、データアナリスト、プロダクトマネージャー向けです。
・オープンソースLLM「gpt-oss」の現状と可能性について解説しています。 ・社内LT大会での発表を元にした連載記事です。 ・LLMやAI開発に関心のあるエンジニアやデータサイエンティスト向けです。
・個人でのAI活用から一歩進み、組織としてAIを導入・活用するための条件や課題について解説。 ・LINEヤフーでのAI活用スキル向上ワークショップの事例を基に、組織導入のポイントを考察。 ・AIの組織導入に関心のあるエンジニア、マネージャー、プロダクト担当者向け。
AIエージェントの台頭により、多くの組織でインフラストラクチャのアップグレードが必要となっています。特に、従来のインフラでは対応できない「推論税」や「エージェントの乱立」といった課題が浮上しています。これに対し、フルイドコンピューティング、一元化されたガバナンス、統合データレイヤ、ハイブリッドマルチクラウド、エッジAI、そしてエネルギー効率の高いハードウェアが解決策として提示されています。Google Cloudは、これらの課題に対応するためのAI最適化された統合インフラストラクチャを提供し、フィジカルAIの時代への移行を支援します。 この記事は、AIエージェントの導入を検討しているITリーダー、インフラストラクチャ担当者、およびAI戦略を策定する担当者向けです。 AIエージェントの普及に伴うインフラの課題と、それを克服するためのGoogle Cloudのソリューションについて解説しています。
Google Cloud が、分析およびビジネス インテリジェンス プラットフォーム部門で 3 年連続のリーダーとして Gartner® Magic Quadrant™ に選出されたことを発表します。AI を活用したエージェント型ソリューションにより、データの分析情報とビジネス プロセスの自動化のギャップを埋め、最新のデータスタックを再定義しています。 本記事は、データサイエンティスト、ビジネスアナリスト、およびデータエンジニアを対象としており、AI 駆動の分析プラットフォームの進化と Google Cloud の最新のイノベーションについて解説しています。
デジタル庁が、さくらのクラウド上で国内開発された3つの大規模言語モデル（LLM）の試用を開始しました。 これは、行政AI「源内」に活用するLLMの評価を目的としており、NTTデータ「tsuzumi 2」や富士通「Takane 32B」などが評価対象です。 本記事は、AI開発、インフラ、データサイエンスに関わるエンジニアや、行政DXに関心のある層に向けた内容です。
Microsoft Researchが開発したFlintを用いて、Microsoft Fabric Data Agentの分析結果を可視化するデモアプリを紹介します。 AIエージェントによる可視化に適したFlintの仕組みについて解説します。 データサイエンティストや機械学習エンジニア、AI開発に関心のあるエンジニア向けの技術記事です。
AI時代における経営・人事の重要課題である人材採用・登用に対し、ビズリーチは「人材データ経営」による意思決定支援を提唱しています。 * AIの進化で変化の激しい現代において、経営・人事の最重要課題となっている人材戦略について。 * 企業固有の人材データを活用し、適切な意思決定を支援する「人材データ経営」の重要性。 * 経営者、人事担当者、データサイエンティスト、プロダクトマネージャーなど、組織の意思決定に関わる全ての人々。
* AlloyDB に、Gemini のインテリジェンスを直接適用できる新しい AI 関数が追加され、データ処理のパフォーマンスが劇的に向上し、コストが削減されました。 * ai.generate、ai.summarize、ai.analyze_sentiment などの関数により、非構造化データの分析や要約が容易になり、ai.if の最適化により、処理速度とコスト効率がさらに向上しました。 * この進化は、AI ネイティブなデータベースとしての AlloyDB の能力を強化し、開発者がよりインテリジェントなアプリケーションを迅速に構築できるよう支援します。 このアップデートは、Google Cloud のデータベースソリューションに関心のあるエンジニア、データサイエンティスト、およびプラットフォーム管理者にとって特に価値があります。AI 機能とパフォーマンスの向上に関心のある技術リーダーや意思決定者にも役立ちます。
・CA DATA NIGHT #10の開催レポート記事です。 ・データ基盤の構築や運用における課題と、Databricksがその解決策としてどのように貢献できるかが解説されています。 ・データ基盤、データエンジニアリング、Databricksに関心のあるエンジニアやデータサイエンティスト向けです。
・株式会社アイスタイルのデータ分析基盤の28期における目標と挑戦について解説。 ・モデリング率の向上、旧基盤のクローズ、AIエージェント開発といった具体的な取り組みを紹介。 ・データ分析基盤の改善や最新技術開発に関心のあるエンジニア、データサイエンティスト、プロダクトマネージャー向け。
BigQueryの新しいAI.AGG()関数は、SQLクエリ内で自然言語の指示を与えるだけで、数百万行の非構造化データやマルチモーダルデータを要約・分析できます。 システムログや商品カタログ、画像データなど、多様なデータソースからの洞察抽出を可能にします。 この関数は、データサイエンティスト、プラットフォームエンジニア、機械学習エンジニアなど、大量のデータを効率的に分析・活用したいと考えている開発者やアナリストを対象としています。
- Gemini Embedding 2を活用した、ネイティブなマルチモーダルRAG（Retrieval Augmented Generation）の構築方法を解説する記事です。 - RAGシステムに画像などの複数モダリティの情報を組み込み、より高度な応答生成を目指します。 - 機械学習エンジニア、データサイエンティスト、AI開発に興味のあるエンジニア向けです。
Schrödinger社は、Google CloudのAlphaEvolveを活用し、分子発見における計算化学のボトルネックとなっていたエバルト総和法を最適化しました。これにより、分子スクリーニングの速度が4倍向上し、創薬、触媒設計、材料開発のサイクルを大幅に短縮する可能性が示されました。 この記事は、機械学習、特に分子シミュレーションにおけるAIの応用に関心のある研究者やエンジニア、また、Google CloudのAI技術を活用して研究開発を加速させたいと考えている企業担当者向けです。 AlphaEvolveによるコード最適化は、計算化学分野におけるAIの革新的な可能性を示しており、今後の科学技術の進歩に貢献することが期待されます。
AI時代においてもエンジニアリングの楽しみを見出す方法について解説します。 AIの進化によって変化するエンジニアリングの役割を理解し、人間ならではの創造性や問題解決能力を活かすことの重要性を説いています。 AIをツールとして活用し、より高度で創造的なエンジニアリングを目指したいエンジニア全般、特にAIの活用やキャリアパスに悩むエンジニアやテックリード、マネージャー層向けです。
ヤフーショッピングにおけるAI-DLCの取り組みについて解説した資料。 - 7月1日に開催されたJAWS-UG AI-DLC #01での発表内容。 - AI技術を活用したショッピング体験の向上や業務効率化を目指す内容。 - 機械学習エンジニア、データサイエンティスト、バックエンドエンジニア、インフラエンジニア、アーキテクト向け。
- GCP（Google Cloud Platform）を利用して、GA4（Google Analytics 4）とSearch Consoleのデータを取得し、アクセス解析を行う方法について解説します。 - データ収集・分析作業をAIに任せたいと考えている方や、アクセス解析の効率化を目指す方におすすめです。 - GCPの設定からAPIの有効化まで、具体的な手順の導入部分を説明しています。
Looker ExploreがAI機能を統合し、インターフェースを刷新しました。 - 自然言語でのデータ分析を可能にするAIアシスタント（インサイトアシスタント、式アシスタント）が導入されました。 - UIがモダン化され、カスタマイズ可能なワークスペース、コンテキストメニュー、ビジュアルピボットなどの機能が追加されました。 - 結合クエリ機能も再設計され、3ペインインターフェースやスマートな結合提案により、データ接続が容易になりました。 この記事は、データ分析をより手軽に行いたいビジネスユーザー、データサイエンティスト、およびLookerの最新機能に関心のあるエンジニアを対象としています。
2026年5月に開催された「Hacking Fest 2026 Spring」は、生成AIの利活用を推進する有志によるイベントです。 イベントでは、生成AIの具体的な活用事例に関するLT（ライトニングトーク）会が行われました。 生成AIの最新動向や実践的な活用方法に関心のあるエンジニアや担当者向けのイベントレポートです。
・レコメンドや最適化の目的は、単にモデル精度を上げることだけでなく、事業価値への翻訳が重要である。 ・実サービスでは、ユーザー体験向上、セッション数増加、広告収益維持など、ビジネス目標達成に貢献できるかが問われる。 ・理論を実運用に乗せるためには、実装可能性を考慮し、ビジネス成果に繋がる形で提案・実行する必要がある。 この記事は、データサイエンティスト、プロダクトマネージャー、マーケター、バックエンドエンジニアなどを対象としています。