ML OPS
第18回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM2026)参加レポート
こんにちは、AIソリューショングループの大沢直史です。 2026年2月28日から3月5日まで、「データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム（DEIM2026）」が開催されました。 電通総研はシルバースポンサーとして参 […]
AI/データ活用ができる人材を育成するために必要なこととは？
こんにちは、AITCの小川です。普段は、様々な企業様から預かったデータの統計的な分析や、AIモデルの構築、生成AIによる業務活用に携わっています。 ChatGPTが公開されてから生成AIが注目されていますが、DX推進の一 […]
スマートフォン完結型 AIモデル運用のすすめ
こんにちは。AIトランスフォーメーションセンターの徳原です。 AI検査システムなど、AIによって業務をサポートするアプリケーションの開発を多く担当しています。 最近では、AIモデルの運用をスマートフォン上で完結させる形態 […]
失敗から学ぶ Azure Cosmos DB for MongoDB (RU) の歩き方
ISID こんにちは。XI 本部 AIトランスフォーメーションセンター所属の山田です。本記事は「 電通国際情報サービス Advent Calendar 2023 」の12月19日（火）の回の […]
Azure OpenAI ServiceとAzure App Serviceを利用したアプリケーションのアーキテクチャ設計のポイント
こんにちは。ISID AIトランスフォーメーションセンターの山田です。 本記事では、Azure OpenAI ServiceとAzure AppServiceを利用したアプリケーション開発に当たってのアーキテクチャ設計の […]
AIモデル学習に必要なデータ数を考える上で重要となるデータの多様性とは？
AIをビジネスに活用して業務の効率化を図ろうと考えられている方が最初に疑問に持つことの一つに、AIの学習データに必要なデータの数があげられます。 例えば、自社の商品やサービスを使うお客様から寄せられるクレームの仕分け作業 […]
DLLAB「エンタープライズAIとモダンアプリケーション開発の実践-ISID✕Microsoft-」での登壇資料公開
先日、10/19（水）と11/26（水）に、ISID AIトランスフォーメーションと日本マイクロソフトで共同企画したイベント #1 と #2にAITCメンバーが登壇いたしました。 みなさま冬も近づいて参りましたが、いかが […]
AIのPoCを次に繋げよう！PoC成果をプロトタイプとしてデプロイする仕組み紹介
AITC 製品開発グループの後藤 勇輝が「AIのPoCを次に繋げよう！PoC成果をプロトタイプとしてデプロイする仕組み紹介」というタイトルでDEEP LEARNING LABにて対外講演を行いました。 AITC 製品開発 […]
お客様の声を内容によって自動分類！TexAIntelligenceで文書データ活用を効率化
アンケート結果、問い合わせ、クレームなど様々なソースから収集される文書データを、TexAIntelligenceの分類機能を使用して自動的に関連カテゴリーに分類 顧客から集められた大量データの文書の分析には時間もコストも […]
【JSAI2022】CLISP-ML(Q)をはじめとしたMLシステムの品質確保に関する調査
2022年度 人工知能学会全国大会（第36回）@京都にて、MLシステムの開発時における品質確保の各種観点、要件、テストについて調査した結果を報告しました 昨今、「機械学習モデルを内包したITシステム」（MLシステム）を構 […]
日本におけるAI活用と注目トピック
日本におけるAI活用の現状を踏まえたうえで、AI・機械学習の「ビジネスでの活用」という観点からいま注目すべきトピックを紹介しています。 こちらのスライドはAITCメンバー御手洗が、理系学生向けキャリア情報サイト「理系ナビ […]