2025-09-19

AIエージェントにおけるフレームワークの動向

目次こんにちは、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

目次はじめに 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...

2025-05-23

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

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

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。...

2025-02-28

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。...

2025-02-04

TEPデータに変化点検知アルゴリズムをいくつか適用してみた

初めまして。Customer Analytics Divisionの加藤と申します。普段の業務では、電力に関するデータの分析を行っています。本記事では、変化点検知やスタンダードなアルゴリズムについていくつか説明したあと、Tennessee Eastman Process(TEP)のデータに各アルゴリズムを簡単に適用した結果を紹介します。変化点検知とは変化点検知とは、異常検知の一種です。異常検知は以下の3つに大別されます。外れ値検知：データの正常時の分布から大きく外れたデータを検知する変化点検知：データの傾向が変化した点を検知する異常部位検知：データの傾向が異常な区間を検知する...

2025-01-21

論文から実装へ：スクラッチ開発者のためのAIエージェント入門

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。最近は生成AIに関する案件に取り組んでいます。 2022年にChatGPTが登場してから今日まで、生成AIや大規模言語モデル (Large Language Model; LLM) に関する話題は盛り上がりを見せ続けていますね。その中でも、2025年はAIエージェント元年になると言われるなど、AIエージェントが一つホットワードになりつつあります。MicrosoftのAzure AI Agent ServiceやAWSのAgents for Amazon...

2024-11-22

IoT系通信データを時系列×GNNで扱う方法

データサイエンティストの秋元です。今回は通信データを時系列データとして扱う場合のGNN (Graph Neural Network) について紹介します。異常通信検知×GNNの現在地異常通信検知はIP通信のネットワークを対象として，サイバー攻撃や機器の故障などによる通信データの異常を検知するタスクです。ほぼ生の通信データであるPCAPやある程度情報を集約したIPFIXといった形式の通信の系列データを入力として，通信量の不自然な増減や想定外のホストからの通信などを検出します。異常通信検知とは...

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