技術情報

TECH BLOG

• 2025-07-18

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  LLMへの危険な入力を検出する日本語に特化したガードレールモデルを開発し、国内初のオープンソース化しました

  はじめに ARISE analytics の澁谷紘人と奥井恒です。 我々は今回、危険なユーザー入力を検出する日本語に特化したガードレールモデルを開発し、日本語初のオープンソースモデルとして公開いたしました。その内容をお伝えさせていただきます。 具体的には、Google によるガードレールモデルであるShieldGemma [Ref. 1] を日本語で再現することを目的とし、llm-jp のAnswerCarefully dataset [Ref. 2] を用いて学習・評価を行いました。その結果、上記データセットにおいて、ShieldGemma やGPT-4o...

• 2025-06-20

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  【JSAI2025】「反論・再考プロンプトによるHallucination検出手法の提案」についてポスター発表しました

  はじめに こんにちは、ARISE analyticsの小山と山里です。 弊社では、Technology DX WGというAIエンジニアを中心としたワーキンググループ(WG)があり、最先端技術を効率的に取り入れ競争力を維持・向上し続けることを目的に活動しています。その取り組みの1つとして、一部有志メンバーが研究活動を行っており、今年は人工知能学会 全国大会(JSAI2025)でポスター発表を行いました。本記事では私たちが行った研究内容を紹介します。 研究背景 [山里・小山]JSAI2025.pdf...

• 2025-06-13

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  JSAI2025参加レポート：対話AIとPhysical AIの最前線を追う

  はじめに こんにちは、AIエンジニアの芹澤です。 この記事は、2025年5月27日 (火) 〜 2025年5月30日 (金) に開催された第39回 人工知能学会全国大会 (JSAI2025) の参加レポートとなります。私自身の関心に基づき、特に印象的だった発表をピックアップしてご紹介します。 今年のJSAIは万博も開催されている大阪にあるグランキューブ大阪で開催され、過去最多となる4,922名が参加、1,178件の発表があったそうです。生成AIを中心とした盛り上がりを背景に、AI分野への関心の高さを肌で感じる大会となりました。...

• 2025-05-23

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  日曜プログラマーと生成AI

  はじめに こんにちは、Beyond Analytics Divisionの岩永です。 2023年後半にChatGPTが公開されたことで、生成AI大流行となってからおよそ2年半くらい経ちましたが、皆さんは生成AIを活用されているでしょうか。 ARISEのテックブログを読んでいる方はデータ分析やプログラミングに興味がある方だと思うので、程度の大小はあれど使ったことがある方が大半なのではと思います。 私個人は、開発業務を主としているわけではないことと、セキュリティ的な制約もあり、業務ではまだフル活用はできていないのが現状です。...

• 2025-04-30

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  ⼤規模⾔語モデル (LLM) による新規データ⽣成、合成データの活⽤

  ARISE analytics の澁⾕です。本記事では⼤規模⾔語モデル (LLM) 開発においてよく使われるようになってきた合成データについて紹介していきます。 合成データとは⼈間が直接作成しないデータ、最近では特に LLM が⽣成したデータを合成データと呼びます。データサイエンスでは例えば、LLM を含む機械学習モデル⽤の学習データの⽣成や、性能評価のための正解データの⽣成などへの活⽤が考えられます。 背景として、昨年の中頃までは⼀部疑問視されていた[1] LLM などで⽣成された合成データの活⽤は、昨今のオープンソース LLM の⾼性能化を受けて急速に進んでいます。合成データは AI...

• 2025-04-25

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  AWSを使った疎結合なサービスの作り方

  こんにちは、IGD/SGUに所属するソリューションエンジニアの森です。業務ではAWSを活用し、ドローン関連サービスやAI基盤のインフラアーキテクチャ設計・開発を担当しています。 アーキテクチャ設計のレビューを受ける際、「疎結合」という言葉を頻繁に耳にしました。ソフトウェア設計においても「疎結合」と「密結合」という概念はありますが、インフラアーキテクチャでは具体的に何をもって疎結合とするのか、どのような構成がそれに当たるのか、密結合との違いは何なのかといった点に興味を持ちました。本記事では、それらを整理しながら、自身も疎結合な構成を適切に考えられるようになることを目的として執筆しました。...

• 2025-03-31

  AIエージェントのセキュリティリスク概観

  はじめに こんにちは、ARISE analytics（以下ARISE）の奥井 恒です。普段はセキュリティに関するAI技術の研究開発を担当しています。本記事ではAIエージェント利用に伴うリスクと対応策について解説します。 2025年はAIエージェントの年になると巷で話題になっており、ARISE含め多くの企業が開発や事業展開に取り組んでいます。 価値貢献のためにAIエージェントをいかに使用するか考えることも重要ですが、そのためにはAIエージェントを安全に使用できることが前提になると思います。そこで、今回は、AIエージェントを利用する際のセキュリティ課題について調べてみました。...

• 2025-03-18

  • Kaggle部

  Automated Essay Scoring 2.0コンペ参加記

  はじめに ARISE analytics kaggle部の森智之です。 2024年4月〜7月に開催されたLearning Agency Lab - Automated Essay Scoring2.0に同じくkaggle部の徳元拓哉、今井省吾と参加し、銀メダル（108位/2708チーム）を獲得することができました。そこで今回は、今コンペの取り組み内容、上位解法の解説を行いと思います。 コンペ概要 コンペの目的 まずは今回のコンペの概要について説明します。...

• 2025-03-05

  PWSCup2024-参加記

  はじめに PWS Cup[1]はコンピュータセキュリティシンポジウム(CSS)[2]内のイベントとして毎年開催されている、個人データの安全な利活用に向けた匿名化技術を匿名化と攻撃の対戦形式で競うコンテストです。トヨタ自動車株式会社、株式会社 KDDI 総合研究所、株式会社 ARISE analytics は、PWS Cup 2024[3] に三社合同チームで参加し、10回目の開催において過去最多タイとなる21チームが参加する中、攻撃力が最も高いチームに送られるベストアタック賞を受賞しました[4][5][6]。...

• 2025-02-28

  データサイエンスコンペ用に特化した環境構築事例の紹介

  はじめに こんにちは、ARISE analyticsでデータ分析支援業務を中心に行う「データコンサル」キャリアトラックに所属している徳元です。今回は、データ分析コンペにおける環境構築の工夫点をご紹介いたします。 データ分析コンペのプラットフォームとしてKaggleが有名ですが、企業や研究者がデータを投稿し、世界中の統計家やデータ分析家がモデル精度を競い合うコンテストであり、自らのデータ分析の技術をはかることができます。...