技術情報

ARISE analyticsの技術関連活動


データサイエンス

  • 【kaggle部活動記】USPTOコンペ参加レポート

    ARISE analytics kaggle部の越智です。 今年の7月25日まで開催されていた「USPTO - Explainable AI for Patent Professionals」にソロで参加し銀メダル(44位/571チーム)を獲得できました。 そこで今回はコンペの概要と私が取り組んだアプローチ、上位陣のアプローチを紹介したいと思います。 コンペ概要 コンペの内容 本コンペは、ある特許に対して類似した50件の特許を取得する検索クエリを生成することを目的としています。...

  • 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。...

  • 【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。...

  • 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...

  • 【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...

  • 【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。...

  • 【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...

  • 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。...

  • RAGアプリの作成でGitHub Copilotを使ってみた

    はじめに 皆さんこんにちは。 CAD/AGU所属のAIエンジニアの伊藤と申します。 早速本題ですが、皆さんはGitHub Copilotを使っていますか? リリースからしばらく経ちましたが、ARISEでもトライアル運用が始まり、周りから色々な感想が聞こえてきます。 私もトライアルで使うことができたので、今回はAIエンジニアの業務観点からGitHub Copilotをレビューしてみようと思います。 ※このレビューは2024年2月時点での内容です。今はさらに性能向上しているかもしれません。 レビュー方法について...

  • 電力需給調整における数理最適化~二段階確率計画法の応用~

    はじめに こんにちは。Customer Analytics Division所属の久保、知野、矢田貝です。データサイエンティストとして、数理最適化技術を用いて電力の需給調整業務を高度化するプロジェクトに携わっております。本記事では、不確実性を考慮した予測・最適化の技術について、電力業界への応用を例に挙げて解説します。...

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