技術情報

ARISE analyticsの技術関連活動


技術解説

  • 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。...

  • 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。...

  • 【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...

  • 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。...

  • Terraformを用いたSnowflakeの構成管理における自動テスト導入

    はじめに こんにちは。ARISE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。先日当社のテックブログの記事でも触れましたが、現在私はSnowflakeでの大規模データ基盤構築に携わっています。 そのプロジェクトにおいて、データ基盤のインフラ面における品質担保の負担軽減を図るべく、自動テストを導入しました。更に、導入後の運用で見えてきた課題を解決する改善にも取り組みました。今回はその導入と改善について、経緯や取組の詳細を共有したいと思います。 前提 SnowflakeはPRD, STG, DEVの3面構成(アカウントレベルで分離)...

  • 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 〜コードでの契約編〜

    はじめに MSDのモバイルチームに所属するエンジニアの酒井です。 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。 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2記事目で、1記事目は以下です。 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〜 | 株式会社ARISE analytics(アライズ アナリティクス)...

  • ドローン×AI×物体検出~MosaicとMixupでできることとは?~

    はじめに こんにちは。Customer Analysis Divisionに所属している4年目データサイエンティストの山嵜です。4年目ともなり様々なプロジェクトを経験してきましたが、現在はドローン×AI×物体検出をテーマとしたプロジェクトを担当しております。こちらのチームでは、ドローンの空撮画像を対象として、特定物体を検出するシステムの実証実験・開発をおこなっております。 今回ご紹介させていただくのは、学習画像の水増し手法(Data...

  • 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〜

    はじめに MSDのモバイルチームに所属するエンジニアの酒井です。 モバイルチームでは日々良いコードを書くためにレビューや議論を積極的に行っているのですが、今回Good Code, Bad Codeという書籍が話題に上がり、それを正しく深く理解し共有するためにブログ化しようということになりました。 内容をわかりやすく簡潔にまとめるととも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します。 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 Good Code, Bad Codeは、Googleでテックリードを務めるTom...

  • 生成AI・LLMのメモリ最適化・高速化ライブラリ-DeepSpeed-

    はじめに ARISE analyticsの近藤です。 弊社では、KDDIグループを支えるためのAI技術開発を行っています。その一環でプロダクト開発を目的とした研究開発も進めています。 AIを活用したプロダクトとして、RPA(Robotic Process Automation)などが挙げられます。RPAでは大量のデータを短時間で処理する必要があります。そのため、AIの性能に加え処理速度も重視されます。また、AWSやAzure等のクラウド上で処理する場合は、インスタンスコストを削減するため可能な限りスペックを抑制する必要があります。...

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