人事担当者向けの交流会「人事 Connect Night」が開催されます。本イベントでは、AI採用ツールの活用事例や、現場で実際にどのようにAIが使われているかなど、人事担当者同士が本音で情報交換できる場が提供されます。グループディスカッションや交流会を通じて、明日から使えるAI活用Tipsや、他社の採用施策のリアルな知見を得ることができます。 - 人事担当者で、採用業務におけるAI活用に興味がある方 - 他社のAIツール活用事例や、具体的な活用方法を知りたい方 - 社外に気軽に相談できる人事仲間を見つけたい方
- 震災から15年が経過し、衛星データ分析を用いて復興した「新しいまち」の姿を可視化。 - データ分析技術を活用したまちづくりの進展や、今後の展望について解説。 - データサイエンティスト、都市計画関係者、復興に関心のある一般読者向け。
* **AIの公共部門におけるROI調査:** 公共部門におけるAI、特にAIエージェントの導入が進んでおり、生産性向上やセキュリティ強化で具体的な成果が出ていることが、Google Cloudが委託した調査で明らかになりました。 * **AIエージェントの重要性と将来性:** 多くの公共部門リーダーがAIエージェントを活用しており、将来のAI予算の大部分をAIエージェントに配分する予定であることから、その重要性が示唆されています。 * **導入の促進要因:** 生産性向上（70%）やセキュリティ強化（79%）といった具体的なROIが示される一方で、導入にはエグゼクティブスポンサーシップが不可欠であることが指摘されています。
・データサイエンティストが短期間で成果を出すためのマインドセットと開発環境について解説。 ・生成AIを活用した新サービス「UMAME!」の立ち上げに貢献した事例を基に、実践的なノウハウを紹介。 ・データサイエンスの知見を活かして事業課題を解決したいと考えているデータサイエンティストやエンジニア向けの記事。
・通話データを活用した生成AI基盤の構築と、そこから価値を生み出す実践について解説します。 ・データ基盤の構築や機械学習モデルの開発、実運用における課題とその解決策に興味があるエンジニアやデータサイエンティスト向けです。 ・CO-LAB Tech Night #8のイベントレポートとして、共創と巻き込みの実践事例を学べます。
機械学習プロジェクトを成功させるための実践的な教訓を、開発とマネジメントの両方の視点から解説する記事です。 機械学習プロジェクト特有の不確実性への対応、PoC（概念実証）における期待値調整、そして「精度の沼」に陥らないためのリリース計画の重要性を強調しています。 この記事は、機械学習プロジェクトに携わるエンジニア、データサイエンティスト、プロジェクトマネージャー、およびマネージャー層に向けられています。
イオン、メルカリ、LINEヤフーの各社が、推薦・パーソナライズ技術をどのように活用してプロダクト体験を向上させているかを紹介するイベント。 データに基づいた意思決定、プロダクト実装、評価・改善のプロセスに焦点を当てる。 データサイエンティスト、機械学習エンジニア、プロダクトマネージャー、データドリブンな開発・改善に関心のある技術者・プロダクト担当者向け。
京都でAI技術について気軽に語り合えるミートアップ「Kyoto AI Meetup #1」が開催されます。 AIのプロダクト応用をテーマに、LINEヤフーとSansanのエンジニアが実際の事例を交えて知見を共有します。 AI技術に興味がある方、AIコミュニティとつながりたい方、仲間と直接話したい方におすすめです。
・データ戦略の立案と実行を通じて、非連続な成長を実現するデータプログラムマネージャー（データPgM）の役割に焦点を当てた記事です。 ・「はたらく」を通じた人生の可能性を広げるインフラ構築を目指すタイミー社でのデータ組織の挑戦について解説しています。 ・データ主導で非連続な成長を目指すデータPgMの現在の取り組みや今後の展望について、関係者へのインタビューを元に紹介しています。
LayerXが開催する、LLM/AIエージェントでは解決できない難易度の高いビジネス課題に挑戦するエンジニア向けのイベント。 実際のプロダクト開発で直面する技術的課題と、その解決アプローチについて、バクラクMLチームとAi Workforce R&Dチームのエンジニアが解説。 AIでも簡単に解けない課題に挑戦したい、事業会社でのAI/LLM活用最前線を知りたい、LayerXのエンジニアと直接話してみたいエンジニアにおすすめ。
* Google Cloud は、自然言語で BigQuery のデータを分析できる「会話型分析（プレビュー版）」を発表しました。 * AI エージェントが、ビジネスコンテキストを理解し、SQL生成、実行、可視化までを自動で行い、データ分析のボトルネックを解消します。 * データサイエンティスト、データアナリスト、ビジネスユーザーなど、データ分析に携わるすべての人々を対象としています。
・AIコーディングエージェントが生成するコードのコンテキスト履歴を記録する新標準「Agent Trace」について解説します。 ・従来のコード履歴記録方法ではAIによる高速なコード生成に対応できない課題がありました。 ・AIによるコード生成の背景や理由を記録し、開発効率とコード品質の向上を目指すものです。
Python、データ分析、機械学習に焦点を当てたミートアップイベントの告知です。 初心者から経験豊富な開発者まで、Pythonに関する知識や技術を共有し、交流することを目的としています。 Pythonを利用するエンジニアがサービスの裏側や技術的取り組みについて共有し、懇親会も予定されています。
AIエージェントとは、自律的に判断しタスクを実行するAIプログラムであり、生成AIが指示に基づいてコンテンツを生成するのに対し、目標達成に向けて計画、情報収集、実行を自律的に行います。 本記事は、AIエージェントの基本概念、生成AIやRPAとの違い、特徴、メリット、部門別・業界別の活用事例、具体的な企業事例、代表的なツール、導入手順、注意点などを網羅的に解説しています。 IT、ソフトウェア、デザイン、マーケティングに関わるビジネスパーソン、特にAIプロダクト開発やDX推進に関わる担当者、マネージャー、意思決定層を対象としています。
Google CloudがBigQueryの新機能として、自然言語でデータ分析ができる会話型分析機能のプレビューを公開しました。 この機能は、Gemini AIを活用し、ビジネスコンテキストを理解した上でSQLを生成し、詳細な分析レポートの作成、将来予測、非構造化データの分析まで可能にします。 データサイエンティスト、マーケター、ビジネスアナリストなど、データ分析を行う全てのビジネスパーソン向けの記事です。
Googleは、公共部門向けのAIサービス「Gemini for Government」を発表しました。 これは、Geminiモデルと安全な商用クラウドサービスを組み合わせ、政府機関や公的機関のイノベーションを加速させるものです。 FedRAMP High認証を取得しており、安全かつスケーラブルなAIエージェントの導入を可能にします。
・過去4年間のデータ基盤の変遷と、その中で直面した課題や成長について語る。 ・DataOpsの重要性や実践方法に焦点を当てる。 ・データエンジニア、データサイエンティスト、テックリード、データ基盤に関わるエンジニア向け。