カオスなML基盤を統一して運用負荷を激減させた話
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この記事は、ML基盤の運用負荷を軽減するために、チームと運用体制を立て直した話です。 機械学習チームのリーダーや、エンジニアリングマネージャーにおすすめです。 カオスな状況から、どのように課題を解決したのかが語られています。
株式会社アイスタイル nagatomin
Zeotap: BigQuery ML とベクトル検索が自社の AI モデル構築にどのように役立つか
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ZeotapがBigQuery MLとベクトル検索を用いて、顧客インテリジェンスプラットフォームで類似オーディエンスを拡張する方法を解説しています。 BigQuery MLを活用し、ジャカード類似度を用いて顧客セグメンテーションを効率化しています。 この記事は、機械学習エンジニア、データサイエンティスト、Google Cloudを利用しているマーケター、データベースエンジニアを対象としています。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Sathish KS</name><title>Chief Technology Officer, Zeotap</title><department></department><company></company>
エージェント評価への体系的なアプローチ: 堅牢な品質ゲートの構築
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この記事は、AIエージェントの評価における体系的なアプローチを紹介しています。 エージェントの品質を保証するための堅牢な評価戦略の構築方法について説明しています。 AIエージェントの開発者、QAエンジニア、セキュリティエンジニア、機械学習エンジニアなど、AIエージェントに関わる全ての人々を対象としています。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Hugo Selbie</name><title>Staff Customer & Partner Solutions Engineer, Google</title><department></department><company></company>
The Agent Factory のハイライト: オープンモデルを徹底解剖
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この記事は、DeepMindの研究エンジニアであるRavin Kumar氏を迎え、オープンソースのエージェントモデルの構築とトレーニングについて解説しています。 エージェントのデータ定義、教師あり学習と強化学習の組み合わせ、厳格な評価の重要性など、オープンなエージェントモデル構築のプロセスを詳細に説明しています。 AIエージェントの開発に関心のある、機械学習エンジニアや研究者、Google Cloudに興味のある人々に役立つ内容です。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Ivan Nardini</name><title>Developer Relations Engineer</title><department></department><company></company>
BigQuery AI: データと AI の融合が実現
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BigQuery AI の導入により、データとAIの連携が強化され、マルチモーダルデータからの分析、MLライフサイクルの簡素化、ワークフローの加速化が実現。 SQL関数による生成AIの適用、エンベディングとベクトル検索による情報検索の高度化、データエンジニア、データサイエンティスト、ビジネスユーザー向けのAIエージェントの提供。 データとAIを統合し、より高度な分析とワークフローの自動化を目指す、データサイエンティストやデータアナリスト、ビジネスユーザー向けの技術記事。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Vaibhav Sethi</name><title>Senior Product Manager</title><department></department><company></company>
データ分析基盤の今と未来をざっくり紹介 ~どう立て直し、どこへ向かうのか~
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この記事は、データ分析基盤の現状と未来について紹介しています。 データ分析システムの再構築や今後の展望について解説します。 データ分析に興味のある方、データ分析基盤に携わる方におすすめです。
株式会社アイスタイル konot
Announcing Foundry MCP Server (preview), speeding up AI development with Microsoft Foundry
devblogs.microsoft.com
Microsoft Foundry MCP Server (プレビュー) の発表です。 AI開発を加速させるためのクラウドホスト型サービスです。 開発者やAIエージェント向けのツールとワークフローを提供します。
日本マイクロソフト株式会社 SeokJin Han
サイバーエージェント【オンライン/27卒エンジニア限定】ハンズオンES作成会
cyberagent.connpass.com
サイバーエージェントが27卒エンジニア向けに、ES作成のハンズオンイベントを開催します。 志望動機、開発経験、ガクチカの3項目に沿ってESを作成し、人事担当者への質問も可能です。 2025年内にESを提出した場合は、2026年2月末までの選考完結を確約します。
サイバーエージェント【オンライン/27卒エンジニア限定】ハンズオンES作成会
cyberagent.connpass.com
サイバーエージェントが27卒エンジニア向けに、ES作成のハンズオンイベントを開催します。 志望動機、開発経験、ガクチカのフォーマットに沿ってESを作成し、人事担当者が質問に答えます。 2025年内にESを提出した場合は、2026年2月末までの選考完結を確約。
⭐Upcoming Virtual Event⭐ AI Dev Days, Level-Up Your AI Skills with Microsoft Reactor
devblogs.microsoft.com
AI Dev Daysという無料のバーチャルイベントが開催されます。Azure、GitHub、AIアプリケーションの構築に焦点を当てたセッションと、AIを活用したコーディング技術に関するセッションが予定されています。 最新のAI開発ツールに関する実践的なラボも用意されており、AIに関するスキルアップを目指す開発者にとって有益な内容となっています。
日本マイクロソフト株式会社 Jenn Cockrell
AIスパコン「さくらONE」で挑むLLM・HPCベンチマーク (1) MLPerf Llama 2 70Bファインチューニング性能検証
knowledge.sakura.ad.jp
AIスパコン「さくらONE」を用いたLLM（大規模言語モデル）のファインチューニング性能検証に関する記事です。 生成AI開発に必要な計算資源と分散学習基盤の重要性に焦点を当てています。 LLM開発に携わる方々や、最新の技術動向に関心のあるエンジニア向けのニュースです。
さくらインターネット株式会社 鶴田博文
最新の Vertex AI Studio で Gemini を使用して構築
cloud.google.com
Vertex AI Studio の最新情報に関する記事です。 Gemini を活用してスケーラブルな生成 AI アプリを構築する方法を紹介しています。 Google Cloud 上での AI 開発に関心のある方におすすめです。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Dima Prokharau</name><title>Staff Software Engineer</title><department></department><company></company>
ライフ サイエンスの研究開発向けに構築できる 4 つのエージェント ワークフロー
cloud.google.com
この記事は、ライフサイエンスの研究開発におけるAIエージェントの活用について解説しています。 4つのAIエージェントのワークフローを紹介し、創薬プロセスの加速を目指す方法を説明しています。 対象読者は、AI技術を活用した創薬に関心のある研究者やデータサイエンティストです。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Joe Ledsam</name><title>Google Health JAPAC</title><department></department><company></company>
［速報］AWS、基盤モデルをユーザーが独自データで学習させてカスタマイズできる「Nova Forge」発表
www.publickey1.jp
AWSが、独自基盤モデル「Amazon Nova 2」をユーザーが独自データで学習させられる新サービス「Nova Forge」を発表しました。 このサービスにより、ユーザーはAmazon Nova 2をカスタマイズした基盤モデルを作成できます。 本記事は、機械学習やインフラに関心のある技術者、プラットフォームエンジニア向けの速報です。
Publickey jniino
モダンデータ基盤の最前線：現場から学ぶ実践と挑戦
aeon.connpass.com
モダンデータ基盤に関するイベントの案内です。 データ基盤の構築や高度化に関心のある方、現場での課題解決のヒントを探している方に向けて、企業の実践事例や課題、今後の展望を紹介します。 Snowflake、Databricks、dbt、BigQueryなどのモダンデータスタックに興味のあるデータエンジニアやデータ基盤構築に携わる方におすすめです。
広告ターゲティング機能における機械学習モデルの精度改善（インターンレポート）
techblog.lycorp.co.jp
広告ターゲティング機能における機械学習モデルの精度改善について、インターンレポート形式で解説しています。 ライフイベントの推定結果やマルチタスク学習モデルの導入、予測確率の補正など、具体的な取り組みを紹介。 機械学習エンジニアやデータサイエンティスト、マーケターにとって役立つ情報が満載です。
Google ドライブの AI 除外テクニックの紹介
qiita.com
GoogleドライブのAI活用に関する記事です。 MIXI社が2025年にAIツールを積極的に導入する計画について言及しています。 AIツールの活用に焦点を当てています。
株式会社MIXI ishunshu
DSPyでLLM生成の品質改善に取り組んだ話
qiita.com
本記事は、LLMを使ったアプリケーション開発における生成品質向上に関するものです。 DSPyを活用した評価観点の整理、自動化、データセット作成などの取り組みについて解説します。 LLMの品質改善に関心のあるエンジニアや研究者にとって役立つ内容です。
株式会社ユーザベース tak0203753
AI エージェント開発で失敗しないための 10 のデザインパターン - フレームワークに依存しない設計の共通言語を定義する
zenn.dev
AIエージェント開発におけるデザインパターンを解説する記事です。 LangGraphやAutoGenなどのフレームワークを利用したAIエージェント開発の課題と解決策に焦点を当てています。 AIエージェントの開発に携わるエンジニアや、AI技術に関心のある方を対象としています。
株式会社ログラス Koji
Post-hoc Rationalization: LLMの推論は「言い訳」か？
developers.cyberagent.co.jp
大規模言語モデル（LLM）の推論における事後正当化（Post-hoc Rationalization）に関する考察 LLMの推論が、結果を後付けで説明する「言い訳」に過ぎないのかという疑問を提起し、その概念を探求しています。 機械学習エンジニアやデータサイエンティストなど、LLMやAI技術に関心のある読者向けの記事です。
株式会社サイバーエージェント 技術 / クリエイティブ広報
「生成AIパスポート」に合格しました！〜業務時間の1割でAIスキルを身につける虎の穴ラボの働き方〜
note.com
生成AIパスポート試験合格に関する記事です。 AIスキル習得を目指す人、特に業務時間の中で効率的に学びたい人にとって役立つ情報を提供します。 虎の穴ラボの取り組みや、具体的な勉強方法について言及されている可能性があります。
Viksit Bharat への支援: インドにおける最新の AI 投資を発表
cloud.google.com
GoogleがインドにおけるAI投資を発表 インドのAIエコシステムを育成するため、ローカルAIハードウェアのキャパシティを拡大 Geminiモデルのトレーニングとサービングをインドで提供開始
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Saurabh Tiwary</name><title>Vice President and General Manager, Cloud AI</title><department></department><company></company>