技術情報

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。...

2025-02-04

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...

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。...

2024-07-19

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。...

2024-06-10

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。...

2024-05-29

【Go言語によるORM入門】ORMの基本と実例をGormを用いて解説

Innovation & Growth Division所属のエンジニアの井上です。ARISE TechBlogは3回目の投稿となります。過去にGoに関する記事を投稿してきました。【Go言語入門】「Go」の概要や特徴とは？社内のAPI開発プロジェクトで採用して分かったこと【Go言語でホットリロード】AirとDockerによるAPI開発環境今回は我々のプロジェクトで利用している技術の一つであるObject-Relational Mapping（以下ORM）をGo言語（以下Go）を用いながら紹介します。 ORMとは...

タグから探す

技術解説