技術情報

2024-10-11

P値の収束に関する数学的考察

CADの西村と石橋です。この記事では、数理統計のトピックの中でも、仮説検定における\(P\)値の振る舞いについて考察しようと思います。ただし、著者は数理統計学の専門家ではなく、誤りを見つけられた場合はご指摘いただけると幸いです。みなさんは、「サンプルサイズが大きければ、統計的仮説検定において有意差を検出しやすい」といった議論を目にしたことはありますでしょうか？例えば統計ライブラリー　サンプルサイズの決め方　｜朝倉書店 (asakura.co.jp)のまえがきや、統計的有意性と P 値に関する ASA 声明などで言及されています。...

2024-09-20

Good Code, Bad Codeの擬似コードをDart（Flutter）でリライトして理解を深める〜エラー編〜

IGDのテックチームに所属するエンジニアの江澤です。本記事はGood Code, Bad Codeを正しく深く理解するために、書籍内で登場する擬似コードをDartでリライトして要点を解説する記事です。 ※書籍名：Good Code, Bad Code ～持続可能な開発のためのソフトウェアエンジニア的思考 - 秀和システムあなたの学びをサポート！本記事は3記事目で、過去記事は以下になります。 1記事目：Good Code, Bad Codeの擬似コードをDart（Flutter）でリライトして理解を深める〜抽象化レイヤー編〜 2記事目：Good Code, Bad...

2024-09-13

【JSAI2024】学術論文の定量的評価と効果的な活用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の秋元・太田・奥井です。 2024年6月に浜松市で行われた人工知能学会全国大会(JSAI2024)でポスター発表を行いました。本記事は、我々が発表した研究内容を報告します。ポスターはこちら↓ 背景研究開発にあたって、特定の分野の研究内容や技術の潮流を把握するため、広く論文をサーベイすることはよくあると思います。重要な論文・質の高い論文から重点的に読み進めたいところですが、どの論文を読むか判断するにあたって、引用数などの論文を評価する指標を参考にするでしょう。...

2024-08-09

MESHSTATSアプリケーションアイデアソン2024参加記

はじめに Customer Analytics Divisionに所属するデータサイエンティストの森智之と、今井裕貴です。私たちは、弊社が開発しているOMO（Online Merges with...

2024-08-01

【JSAI2024】「J-NER:大規模言語モデルのための固有表現認識における拡張固有表現階層を考慮したベンチマークデータセット」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の渋谷と澁谷です。弊社では、自己研鑽の一環として一部有志が研究活動を行っており、今年は人工知能学会全国大会(JSAI2024)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「大規模言語モデルのための豊富な固有表現を含んだ固有表現認識用データセットの構築」に関する研究内容を紹介します。・データセット sergicalsix/Japanese_NER_Data_Hub · Datasets at Hugging Face 背景...

2024-07-19

生成AIを用いたコードレビュー

はじめに初めまして。ARISEでWeb系の開発、モデルのソリューション組み込みを主に行う「ソリューションエンジニア」というキャリアトラックに所属しているエンジニアの坂本です。先日から当社のブログでGitHub Copilotを利用したコード開発について触れてきました。新人エンジニアがGitHub Copilotを使ってみた。 GitHub Copilotと一緒にTerraformを書いた体験談初めてのインフラ構築 RAGアプリの作成でGitHub Copilotを使ってみたしかし、生成AIを用いた開発補助ツールはコード生成だけにとどまらず、様々模索されています。...

2024-07-09

【JSAI2024】「ブラックボックス大規模言語モデルの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、自己研鑽の一環として一部有志が研究活動を行っており、今年は人工知能学会全国大会(JSAI2024)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。研究背景私たちは「ブラックボックス大規模言語モデルのHallucination検出手法の提案」というテーマで研究を行いました。近年、Chat-GPTをはじめとする大規模言語モデル（以下、LLM）が脚光を浴びており、今後も私たちの生活において重要な役割を担う場面が増えてくると予想されます。...

2024-06-19

【JSAI2024】「LLM エージェントの人間との対話における反芻的返答の親近感向上効果」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の芹澤です。弊社では、自己研鑽活動の一環として有志が研究を行っており、今年の人工知能学会全国大会 (JSAI2024) でポスター発表を行いました。本記事はその報告になります。私は以前、「LLM時代に人は対話AIを信頼できるか？Human Agent Interactionの視点から考える」という記事を書きましたが、今回はそこで行っていた研究の成果を報告させていただきます。ポスター発表の紹介 LLMエージェントが反芻的 (オウム返し) 対話を行った際に人間が感じる印象をテーマに、ポスター発表を行いました。信頼の獲得について...

2024-06-14

Snowflake Data Cloud Summit 2024参加報告！！

はじめに ARISE analyticsでデータ基盤構築業務を主に行う「データアーキテクト」というキャリアトラックに所属しているエンジニアの田畑です。前年に引き続きSnowflakeのカンファレンスイベントであるSnowflake Data Cloud Summit 2024に参加させていただいたので、そちらの内容についてご報告したいと思います(前年の記事はこちらです)。イベントの概要今回のSummitは2024/6/3(月)~6/6(木)の間、アメリカカリフォルニア州のサンフランシスコにて開催されました。...

2024-06-10

AzureのLLMプロダクト開発支援ツール！プロンプトフローの入門

はじめにこんにちは。ARISE analytics(以下ARISE)のInnovation & Growth Divisionに所属するエンジニアの渋谷です。今回は大規模言語モデル(LLM)のシステム開発に役立つプロンプトフローというツールとその使い方、実際にARISE内でプロンプトフローを活用するイベントを開催した際にARISEメンバーがプロンプトフローで作成したプロダクトの一部を紹介します。プロンプトフローとはプロンプトフローとはLLMの処理を含む開発をローコードで実現できるツールです。...

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