2026-01-23

データサイエンティスト、dbt Coalesce on the road Tokyoに参加する

DX技術本部に所属するデータサイエンティストの岡部です。入社以来、機械学習モデルの構築・運用を担当してきたのですが、最近はアセット開発運用Teamの一員として、分析者がパフォーマンスを発揮できるような分析環境の整備にも従事しています。なかでも、データエンジニアリングやMLOps/DataOpsについて学んでいるなかで、dbtに出会いました。本記事では、データサイエンティストの目線から、dbtの年次イベントdbt Coalesce on the road Tokyoに参加した体験談を報告したいと思います。はじめに：dbtとは dbtはdata buiild...

2026-01-09

Gemini の Nano Banana Proを使って漫画広告を作成してみよう！

こんにちは、ARISE analytics の鈴木です。現在、生成AIを活用する案件に従事しており、目まぐるしく変わる生成AIの状況に驚きつつも、日々面白さを感じながら過ごしています。今回は生成AIの中でも最近注目を浴びている Gemini の Nano Banana Pro を使って漫画広告を作成してみよう！というテーマで記事を書かせていただきます。...

2025-12-19

GPT-OSS Safeguardが拓く新たな潮流 — ガードレールモデルの分類と実務への適用②

はじめに ARISE analyticsの挺屋です。前回の記事では、生成AIの安全性を担保するガードレールモデルについて、「分類型」と「推論型」という2つのアプローチの特性や使い分けの基準を解説しました。前回記事：GPT-OSS Safeguardが拓く新たな潮流 — ガードレールモデルの分類と実務への適用① 本記事はその後編として、推論型ガードレールの代表格であるGPT-OSS Safeguardを実際に動かし、その動作感や実務適用に向けた勘所を共有します。...

2025-12-12

アンケートの限界を超えろ ―― サーベイ実験のすすめ（その①）　動機編

はじめに読者のみなさんこんにちは。Beyond Analytics Devisionの齋藤です。普段のお仕事では、小売業界の商品開発に関わるデータ分析・システム開発をしています。データサイエンティストをしていると、システムから上がってくるログデータばかり目にしますが（少なくとも私はそうでした）、支援先をはじめとした企業実務では、アンケートや聞き取り調査なども駆使して、定量・定性の両側面から方針検討がされているようです。つまり、アンケート調査が使われている実務現場は意外にも多いと思われます。...

2025-11-21

GPT-OSS Safeguardが拓く新たな潮流 — ガードレールモデルの分類と実務への適用①

ARISE analyticsの挺屋です。私は社内の生成AI活用推進を担当し、AIエンジニアとして、日々の開発現場で AI コーディングツールをどのように安全かつ効果的に使うかを検証・標準化しています。また、業務の過程でローカルLLMの話題に触れることも昨今は多くなってきました。そこで得られたローカルLLM知見のうち、本記事ではガードレールモデルの分類について紹介しようと思います。また、後続記事ではモデルを実際に触り、検証結果と実務適用への勘所を共有する2本立ての記事となっています。この記事は、次のような方にぜひ読んでいただきたいと思っています。...

2025-11-05

対話エージェントの評価フレームワークとマルチターン会話の評価手法

ARISE analyticsの秋元です．本記事では，チャットボットに代表される人間との会話に特化したAIシステムである対話エージェントの評価方法について紹介します．特に，エージェントとユーザが複数回のやり取りを行うようなケースを想定したマルチターンの対話を対象にした性能評価に注目します．対話エージェント対話エージェントは，ユーザがテキストまたは音声でAI等のシステムと会話を行う場面において，AI側のシステムを指します．...

2025-10-17

MCP サーバー開発 Tips — エージェントを本番戦力に

ARISE analyticsの挺屋です。私は社内の生成AI活用推進を担当し、日々の開発現場でAIツールをどのように安全かつ効果的に使うかを検証・標準化しています。本記事では、その取り組みの中で得られたMCPサーバーのツール作成について、実践的な知見をまとめます。この記事は、次の方を想定しています。企業内でMCP サーバーを設計・実装し、提供したいエンジニア MCP実装をしているが、ツールの利用の制御がうまくいっていない方以下、背景と価値、仕組みのさわりを述べた後、実装と運用に効くTipsを体系的に解説します。企業でのMCP開発の必要性...

2025-09-30

AgentOps概論：AIエージェント運用における4つの課題と対策

こんにちは、ARISE analyticsの日比です。普段はAIエンジニアとしてセキュリティ×AIの分野で仕事をしています。 AIの商用利用においては精度が出ることはもちろんですが、その精度の維持や向上のためにMLOpsをどのように導入するかも重要な観点となっています。近年の急速なAIの発展によって、AIエージェント時代が幕を開けていることは皆さん感じられているところかと思いますが、AIエージェントもMLOps同様、AgentOpsによる効率的な保守運用や改善作業が行えるような設計が重要です。一方で、それらの知見はまだ手探りの状態にあると筆者は考えています。...

2025-09-19

AIエージェントにおけるフレームワークの動向

こんにちは、ARISE analyticsでデータ分析支援業務を中心に行う「データコンサルタント」というキャリアトラックに所属している徳元です。現在、AIエージェントを用いたアプリケーション開発に携わっており、AIエージェント周りの技術に触れる機会が多くなってきました。...

2025-07-18

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...

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