技術情報

データサイエンティスト

• 2026-08-18

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  AIを導入するだけじゃ開発は早くならない話

  はじめに こんにちは。データコンサルの佐藤です。 私は業務を支援するAIプロダクトの開発を担当しています。その中で実装のほとんどをAIエージェントに任せて開発する体制を試してきました。自分でコードを書く時間は、かなり減りました。しかし、それで開発が楽になったかというと、思ったほどではありませんでした。 コードは速く出るようになったのに、レビューが追いつかない。そういう状態にいるチームに向けてこの記事を書きました。 この記事は、次の問いに答えます。 AIに書かせると、なぜ開発全体は速くならないのか 人が読む量を減らすには、どこに投資すればいいのか 結局、人が見なければならないものは何か...

• 2026-08-07

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  生成AIツール全社展開の実践 ーClaude Code導入時に押さえた観点ー

  はじめに ARISE analytics (以下 ARISE)のAI活用推進チームに所属する梅津です。会社内への生成AIツールの導入・展開を担当しています。 ARISEではすでにClaude、ChatGPT、Geminiなどさまざまな生成AIツールを導入しています。後ほど紹介するAI戦略を基にエージェントをより活用するべく、現在ではClaude CodeとCodexの整備に力を入れて取り組んでいます。 先日、人工知能学会全国大会（JSAI2026）にて、チームメンバーの宮本と共同で「生成AIの社内活用推進」の取り組みについて発表する機会がありました。Claude...

• 2026-07-03

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  JSAI2026参加レポート：人とAIのインタラクションとLLMの安全性評価の最前線

  こんにちは、データサイエンティストの芹澤と平岡です。この記事は、2026年6月8日 (月) 〜 2026年6月12日 (金) に開催された人工知能学会全国大会 (JSAI2026) の参加レポートとなります。 私たち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。着目したのは、人とAIのインタラクション (HRI/HAI)...

• 2026-06-19

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  "それっぽい画像"はなぜ生まれるのか──生成AIを実用化するための分業アーキテクチャ

  第ゼロ章　はじめに こんにちは、ARISE analytics の大塚です。私が所属するチームでは、AIに時事情報を調査させて、自社への影響について示唆を出してもらうアプリの開発を行っています。 近年、大規模言語モデル（LLM）と画像生成AIの進化は目覚ましく、テキスト情報からリッチなビジュアルコンテンツを生成する「Text-to-Image」は多くの場面で活用されるようになってきました。しかし、複雑な情報を、意図通りに「読める」形で画像化することには、依然として高い壁があります。...

• 2026-05-29

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  （続）現環境最強のテーブルデータ向けモデルTabICLの紹介

  はじめに こんにちは、DX Technology DivisionでMLOps/データ基盤回りの開発を行っている福嶋です。 ここ数年で、機械学習コミュニティの関心はLLMや画像生成AIに大きく傾いています。ChatGPTの登場以降は特に顕著で、「AIといえば生成系」という雰囲気がカンファレンスや技術記事でも漂っています。...

• 2026-04-21

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  アンケートの限界を超えろ ―― サーベイ実験のすすめ（その②） 理論編

  はじめに 読者のみなさんこんにちは。Beyond Analytics Divisionの齋藤です。最近は、小売業界の商品開発に代わって、デジタルマーケティングにかかわるお仕事をしています。お仕事の合間に2週間お休みを取り、人生初インド渡航もしてきました。 12月の記事では、サーベイ実験について、その動機を紹介しました。詳しくは記事をぜひ読んでいただくとして、要約すると以下の内容について説明しました（前回の記事のまとめより）。...

• 2026-04-09

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  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

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  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。...