技術情報

2026-04-09

初めてのKaggle挑戦記：AI活用しながらMABeマウス行動検知コンペに参加してみた

はじめに ARISEanalyticsの小野です。今回2025年9月～12月に開催されたMABe Challenge - Social Action Recognition in Mice[1]に弊社メンバー（福嶋、柴田）と参加し、銀メダル(17位/1412チーム)を獲得することができました。私自身初めての外部コンペ参加であり、学ぶことが多かったため、今回挑戦記として学んだことをまとめました。 1. 挑戦のきっかけ今回「MABe...

2026-03-31

Databricksによるデータマートの再設計 ― メダリオンアーキテクチャ × Unity Catalog × Liquid Clusteringの実践記

1. はじめにはじめまして。ARISEanalyticsの佐藤です。私のチームでは、運用新技術・特化技術を利用して業務を効率化するための取り組みを行っています。本記事では、EKS上でチームごとにバラバラに管理されていたデータマートを、Databricksを中核としたモダンな分析基盤へ移行したプロジェクトについてご紹介します。移行にあたっては、メダリオンアーキテクチャによるデータ設計、Unity Catalogによる統合管理、Liquid Clusteringによるクエリパフォーマンスの最適化を採用しました。この記事は、以下のような方を想定しています。...

2026-03-27

NLP2026参加レポート：LLMの人間理解とPhysical AIから見る言語処理の広がり

はじめにこんにちは、データサイエンティストの芹澤です。この記事は、2026年3月9日 (月) 〜 2026年3月13日 (金) に開催された言語処理学会第32回年次大会 (NLP2026) 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。学会概要今年の言語処理学会は宇都宮にあるライトキューブ宇都宮で開催され、事前登録の時点で2,236名が参加、797件の発表があったそうです。大規模言語モデル (LLM) を中心とした盛り上がりを背景に、言語処理分野への関心の高さを肌で感じる大会となりました。 ARISE...

2026-03-25

【Public LB 1位】MMAction2で挑んだ日本舞踊の動画分類コンペ — 全プロセス公開

はじめまして、株式会社ARISE analyticsのBeyond Analytics Divisionに所属するNada（ナダ）です。現在はAI エンジニアとして、AI エージェントソリューションの設計・実装を通じて、ワークフローの効率化や日常業務の自動化を専門としています。また、2023年から SIGNATE のコンペティションに積極的に参加しており、金メダル4個を獲得し、2025年には SIGNATE リーダーボードで Grand Master 1位に到達しました。...

2026-03-13

RAG評価フレームワーク「Ragas」の紹介

こんにちは、ARISE analyticsの和久田です。私は業務でカスタマーサポート向けのAIエージェントの開発に携わっており、特にRAG部分の精度向上に取り組んでいます。その過程で、RAG評価フレームワークである「Ragas」を知りました。本記事では、私が担当しているプロジェクトにRagasを導入した経験をもとに、Ragasの特徴や、実務で利用する際に気を付けるべきポイントについて紹介します。はじめに：RAGとは近年、生成AIの企業導入が加速する中で、RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）は注目される技術の1つとなっています。...

2026-02-13

「ChatGPTの次」は何が来るのか？——各社レポートから読み解くエージェント型AIへのシフトとビジネス戦略

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を用いたアプリケーション開発に携わっております。近年、AI分野の目まぐるしい発展が度々ニュースになっていますが、企業のAI活用という側面では「ChatGPT導入」が一巡し、多くの企業で「次はどうする？」という議論が起きているかと思います。そんな中、ビッグテックや研究機関が口を揃えて提唱しているのがエージェント型AIへのシフトです。「Microsoft CopilotやOpenAIのツールを使えばいいのでは？...

2026-02-06

LangGraphで作る“壊れにくい”データ分析AIエージェント設計－Text2SQLを捨てたら、営業分析AIがちゃんと動き始めた話－

こんにちは、ARISE analyticsの多田です。約1年前に中途入社して以降、AIエージェントの開発と顧客導入支援に携わっています。昨今、AIエージェントへの関心が急速に高まっており、多くの企業で導入に向けた検討が進められています。一方で、多様なスキーマ・日々更新される業務データをリアルタイムに分析し回答を返す──“よしに”な分析ができるAIエージェントの実現には、まだまだ技術的な課題があるのが現状です。本記事では、私たちが営業向けのデータ分析エージェントを作る中で直面した課題と、Text2SQL（一発で自然言語→SQL）ではない方法で課題を解決するための工夫として、...

2026-01-30

LLM時代のデータ管理

はじめに生成AI技術の急速な発展により、データ分析業務の様相が大きく変化しています。ChatGPTをはじめとするLLM（大規模言語モデル）は、データの可視化、統計分析、仮説検証、モデリングといった従来人間が行ってきた分析作業を支援し、自動化しつつあります[1][2]。しかし、LLMが真に分析業務で価値を発揮するためには、質の高いデータが不可欠です。...

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。...

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