技術情報

2026-06-19

"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

（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

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

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

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。...

2026-03-27

NLP2026参加レポート：LLMの人間理解とPhysical AIから見る言語処理の広がり

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。この記事は、2026年3月9日 (月) 〜 2026年3月13日 (金) に開催された言語処理学会第32回年次大会 (NLP2026) の参加レポートとなります。私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。学会概要今年の言語処理学会は宇都宮にあるライトキューブ宇都宮で開催され、事前登録の時点で2,236名が参加、797件の発表があったそうです。大規模言語モデル (LLM) を中心とした盛り上がりを背景に、言語処理分野への関心の高さを肌で感じる大会となりました。 ARISE...

2026-03-25

【Public LB 1位】MMAction2で挑んだ日本舞踊の動画分類コンペ — 全プロセス公開

はじめまして、株式会社ARISE analyticsのBeyond Analytics Divisionに所属するNada（ナダ）です。現在はAI エンジニアとして、AI エージェントソリューションの設計・実装を通じて、ワークフローの効率化や日常業務の自動化を専門としています。また、2023年から SIGNATE のコンペティションに積極的に参加しており、金メダル4個を獲得し、2025年には SIGNATE リーダーボードで Grand Master 1位に到達しました。...

2026-03-13

RAG評価フレームワーク「Ragas」の紹介

こんにちは、ARISE analyticsの和久田です。私は業務でカスタマーサポート向けのAIエージェントの開発に携わっており、特にRAG部分の精度向上に取り組んでいます。その過程で、RAG評価フレームワークである「Ragas」を知りました。本記事では、私が担当しているプロジェクトにRagasを導入した経験をもとに、Ragasの特徴や、実務で利用する際に気を付けるべきポイントについて紹介します。はじめに：RAGとは近年、生成AIの企業導入が加速する中で、RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）は注目される技術の1つとなっています。...

2026-02-13

「ChatGPTの次」は何が来るのか？——各社レポートから読み解くエージェント型AIへのシフトとビジネス戦略

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を用いたアプリケーション開発に携わっております。近年、AI分野の目まぐるしい発展が度々ニュースになっていますが、企業のAI活用という側面では「ChatGPT導入」が一巡し、多くの企業で「次はどうする？」という議論が起きているかと思います。そんな中、ビッグテックや研究機関が口を揃えて提唱しているのがエージェント型AIへのシフトです。「Microsoft CopilotやOpenAIのツールを使えばいいのでは？...

2026-02-06

LangGraphで作る“壊れにくい”データ分析AIエージェント設計－Text2SQLを捨てたら、営業分析AIがちゃんと動き始めた話－

こんにちは、ARISE analyticsの多田です。約1年前に中途入社して以降、AIエージェントの開発と顧客導入支援に携わっています。昨今、AIエージェントへの関心が急速に高まっており、多くの企業で導入に向けた検討が進められています。一方で、多様なスキーマ・日々更新される業務データをリアルタイムに分析し回答を返す──“よしに”な分析ができるAIエージェントの実現には、まだまだ技術的な課題があるのが現状です。本記事では、私たちが営業向けのデータ分析エージェントを作る中で直面した課題と、Text2SQL（一発で自然言語→SQL）ではない方法で課題を解決するための工夫として、...

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