技術情報

TECH BLOG

• 2025-09-23

  • データサイエンス
  • 技術解説

  LLM評価の現実と対策：LLM as a Judge実践で学んだ課題解決法

  はじめに こんにちは、AIエンジニアの芹澤です。最近は生成AIを活用したアプリ開発の案件に取り組んでいます。 生成AIは直近でもOpenAIからGPT-5が登場したり、AnthropicがClaude Opus 4.1とClaude Sonnet 4を発表、GoogleもGemini 2.5 Proを展開するなど、各社が次々と新モデルを投入し、進化が目まぐるしいですね。そんな中、生成AIを組み込んだアプリ開発も盛んにおこなわれており、多くの企業や個人がアプリをリリース・展開しています。この記事を読んでくださっている方の中にも、生成AIアプリを開発しているという方が多いのではないでしょうか。...

• 2025-09-19

  • 生成AI
  • データサイエンス
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  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。...

• 2025-08-25

  • 深層学習
  • データサイエンス
  • 活動報告

  【kaggleコンペ】Image Matching Challenge 2025 参加記

  ARISE analyticsのDX Technology Division, Technological Development Unit, ドローンサービス開発 Teamに所属する髙橋、柴田です。 チーム内勉強会の一環として、2025年4月～6月に開催されたImage Matching Challenge 2025に参加し、銅メダル（51位/943チーム）を獲得することができました。そこで今回は、本コンペの概要及び解法の解説を行いたいと思います。 コンペ概要 Image Matching...

• 2025-07-18

  • 生成AI
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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

  • 生成AI
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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

  • インフラ&クラウド
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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。...