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Introduction こんにちは、データサイエンティストの善之です。 Insight Edgeの分析チームでは、有志が技術テーマについて1時間枠で講義し、チーム内でディスカッションを行う「技術研修会」を不定期に実施しています。 先日の研修会では、チーム内でのアンケート結果から最も希望が多かった「プレゼン資料作成術」をテーマに実施しましたので、そのレポートを行います。 技術とは少しテーマがズレますが、他の技術的テーマよりも希望が多く、他部署(開発チーム・管理部)からも参加希望があるなど、皆さん関心の高いテーマだと感じました。 今回は私の前職(コンサルティングファーム)での経験をもとに、プレゼン資料作成術についてお話ししました。 slackでのアンケート結果 目次 講義内容 ①全体のストーリーライン&各スライドのメッセージを作る ②各スライドのチャートを作成 ③ページをレイアウトする ④見
こんにちは、InsightEdgeでデータ分析をしている新見です。 今日はUberAIからNeurIPS2019に出た 論文 を紹介します。 この論文では、ベイズ最適実験計画(Bayesian Optimal Experimental Design:BOED)における期待情報利得(Expected Information Gain:EIG)の推定を高速かつ正確に行う新しい手法を提案しています。 BOEDは、限られた実験リソースを効率的に活用するための枠組みですが、EIGの正確な推定が難しいという課題があります。今回紹介する論文では、変分推論の手法を用いることで、高速化を達成しています。 本記事では提案されたEIGの近似式を紹介し、その使用例をコードベースで紹介します。 もくじ もくじ ベイズ最適実験計画(BOED)とは EIGの近似指標 Variational Posterior $\ha
こんにちは。InsightEdgeのDataScientistのSugaです。最近もサウナに通っていますが、サウナ好きのなかではオロポという飲み物があります。 オロナミンC+ポカリスエットというもので独特な味がして気にっています。さて、今回は、生成AIを駆使して、バーチャル水田で稲作をシミュレーションしてみようと思います。 取り組むきっかけ 最近のニュースから 最近のニュースを見ていたら、「農林水産省、「天穂のサクナヒメ」とコラボ」という記事がありました。知らない方もいると思うので、少し説明すると、「天穂(てんすい)のサクナヒメ」というゲーム作品が2020年にリリースされました。ゲームの中で米作りの工程をする必要があり、その内容がとてもリアルだと話題になりました。さらに、農林水産省の公式WEBサイトがゲームの攻略に使えるということがわかり、そのことがニュースになっていたりしました。 You
目次 はじめに GitHub Copilotとは 導入背景と期待効果 なぜGitHub Copilotを導入したのか 組織内の活用状況 GitHub Copilotの利用状況 利用者の声 まとめと今後の展望 まとめ 今後の展望 はじめに Insight Edgeで開発チームのLead Engineerをしている三澤です。 Insight Edgeではチームの開発効率の向上と品質の向上を狙い、さまざまなツールやサービスの検証と導入を進めています。その中で弊社内で活用しているGitHub Copilot Businessについて社内の活用状況を公開します。実際の利用統計の他、ソフトウェアエンジニア・データサイエンティストそれぞれの視点で感想を公開しますので是非ご覧ください。 GitHub Copilotとは GitHub Copilotは、GitHubが提供する開発者がコードをよりすばやく書き
DALL-Eで生成した「複雑な株価の動き」 こんにちは!Insight Edge データサイエンティストの伊達です。 昨年9月より、Kaggleにて株価予測コンペ「Optiver - Trading at the Close」が開催され、4000以上のチームが参加する盛り上がりを見せました。 私は参加できませんでしたが、Insight Edgeの分析プロジェクトでも時系列データを扱う場面があるため、今回の記事では、コンペ終了後に共有された上位解法から得られた学びを紹介したいと思います。 今回の記事の執筆にあたって、コンペで共有されたディスカッションやノートブックだけでなく、国内の金融データサイエンスコミュニティであるマケデコ(Market API Developer Community)様が今年5月に開催された「OptiverコンペKaggle上位解法勉強会」での発表内容も参考にさせて頂き
こんにちは!Insight Edgeの小林まさみつです。 Insight Edgeでは、単一のプロジェクトでバックエンドとフロントエンド両方の開発を担当することがあります。 開発時にはバックエンドとフロントエンドをうまく連携することが求められます。 その際、それぞれで型情報を定義すると多重管理することになり、管理の手間がかかることに加えて整合性が保ちづらくなります。 本記事では、型情報を含むAPIをスムーズに連携することでこれらの問題を解決し、開発プロセス全体の効率化を実現する方法を紹介します。 目次 1. 概要 2. 使用する主要な技術 3. 本記事で扱うデータモデル 4. バックエンドの型情報と FastAPI の役割 5. フロントエンド開発の効率化 6. バックエンドとフロントエンド間の型同期 7. 注意点 8. まとめと今後の展望 1. 概要 型付けの重要性 型情報を明示すること
はじめまして!2024年5月よりInsight EdgeにジョインしたData Scientistの市川です。 まだ入社して間もないですが、オルタナティブデータを活用した案件や、金融市場のオプション等を活用した分析などに携わっております。 今回は、先日人工知能学会(JSAI2024)に行ってきましたので、そのレポートをさせて頂きます。 イベントの概要 発表の概要 [2J1-KS-19] 金融分野における大規模言語モデルの活用 [2A2-PS-2] 進化する大規模言語モデル [2O4-OS-25a] 不動産とAI [2O4-OS-25a-01] 住宅価格予測モデルの経時的な精度の変化分析 [2O4-OS-25a-02] 地理空間ネットワークデータと機械学習を用いた説明可能性の高い賃料予測 [2O4-OS-25a-03] 機械学習を用いた物件設備スコアの推定:不動産データを使用したケーススタデ
はじめに Insight EdgeのLead Engineerの日下です。 弊社ではフロントエンドのスクラッチ開発にReactを採用することが多いのですが、フロントエンドの保守性はしばしば課題となっています。 というのも、要求仕様が曖昧なPoC(Proof of Concept)の段階からMVP(Minimum Viable Product)として開発を進めることも多く、 ビジネス側ユーザの意見にも左右されながらアプリを改善していくため、画面のレイアウトやデザイン、画面遷移の変更が多発するためです。 こうした状況の中でスピードと品質を両立するためには良質なテストコードが不可欠なのはもちろん、 プロダクトコードとテストコードの双方とも、変化に対応しやすく作る必要があります。 過去にテスト駆動開発を挫折した要因 実は、筆者は過去にReactのテスト駆動開発の実践、および社内普及活動に挑戦したこ
はじめに Insight Edgeの社内部活 ボドゲ部創設者:JIMENEZさん 活動の様子 終わりに はじめに こんにちは!Insight Edgeの人事担当・合田です。 今回は当社メンバーが運営している社内部活についてご紹介します! Insight Edgeの社内部活 Insight Edgeでは、Slackチャンネルで各メンバーが自主的に部活を作成し、 チャンネル内では関心のあるトピックについての情報共有や、部活内容によってはイベントの実施なども行っています。 2024年5月時点でどんな部活があるか列記してみましたが、この一覧を見るだけでInsight Edgeメンバーの趣味趣向が見えてきますね・・・! 【代表的な部活】 eikaiwa(英会話) meal(レストラン情報) bodoge(ボドゲ) kosodate(子育て)※男女問わず、子育て中のメンバーが多い! movie(映画)
はじめまして!Insight Edge デザイナーの水上(ミズカミ)です。 2023年5月にジョインさせていただき、Insight Edgeが発信する様々なデザインを担当しております。 だんだん暖かくなってきて外を歩きたくなってしまい、どんどんテックブログ執筆が進まなくなってしまっています。(今日はちょっと我慢してPCに向き合っております😇) 今回は、昨年度からInsight Edgeとしての情報発信に力を入れている背景や、私がどんなアプローチでデザインを行なってきたかをご紹介いたします。 1.グループ内マーケティングの意義 2.実際に取り組んだこと ホワイトペーパー メールマガジン リアルイベント おまけ:採用サイト 3.半年(と少し)を振り返って 4.課題とチームの出会いをデザインする 5.これからはお店づくり 1.グループ内マーケティングの意義 住友商事にはグループ内だけでも約90
はじめに ししとうLTとは? アウトプットと採用と育成 Insight Edge 猪子 (@iN0Ti) チームが進化し続けるための改善プロセス アスエネ 石坂 (@ishisak) クライアントワークのエンジニアリング フラー 韮澤 (@nirazo) 強みを伸ばすキャリアデザイン HRBrain 山口 (@yug1224) 雑談のすすめ IVRy 近藤 (@K0703K) 懇談会 最後に はじめに こんにちは!Insight Edgeの人事担当、合田です。 4/9(火)の夜に第1回「ししとうLT会」をオフラインで開催したので、今回はそのイベントレポートを書かせていただきます。 ししとうLTとは? 「ししとう」は見た目とは裏腹に、一口食べると意外な辛さがあることがあります。 ししとうのような「意外性や挑戦」をテーマに、新しい発見や刺激を提供できるコミュニティになればと思い、この名前をつ
目次 はじめに ブランチ戦略 Git Flow GitLab Flow GitHub Flow 開発チームのブランチ戦略 GitHub Flowの採用理由 運用の基本ルール 実際にGitHub Flow運用してみて 良かったこと 悪かったこと まとめ はじめに Insight EdgeのLead Engineerの三澤です。 Insight Edgeでは開発プロジェクトに応じてその時々でチームを編成し、プロジェクトの内容に合わせてチーム単位で技術やアーキテクチャや開発ルールの選定・決定をしています。 今回は直近の開発で運用してきた開発ルール(ブランチ戦略)の1つGitHub Flowについて、実際の運用方法や良かった点・悪かった点をご紹介したいと思います。 本記事ではGitとブランチを既知のものとして進めることにご了承ください。 ブランチ戦略 GitHub Flowの話へいきなり入る前に、
こんにちは。12月からInsight Edgeに参画したData Scientistのカイオと申します。 入社してから早速、ChatGPT案件やデータサイエンス案件をいくつか担当しています。 今回は、とある案件で使用したMLパイプライン管理ツール「Kedro」について紹介したいと思います。 目次 Kedroとは なぜKedroを選んだか メリット デメリット 他のツールとの違い まとめ Kedroとは まず、Kedroとは何かの説明から始めましょう。 パイプラインを表示する機能もあります(引用元:https://docs.kedro.org/en/0.17.7/03_tutorial/05_visualise_pipeline.html) Kedroとは、データサイエンスのパイプラインを管理するツールです。データ収集、変換やモデル学習、ハイパーパラメータ調整の管理から精度評価までまとめて簡
はじめに はじめまして、InsightEdge 分析チームの中野です。 今回は自然言語からCypherクエリを生成する手法について、LLM(大規模言語モデル)を用いたアプローチを紹介します。 最近、RAG(Retrieval-Augmented Generation)という手法が注目されています。これは、LLMが外部の知識ベースを検索し、その情報を基に回答を生成するプロセスです。また、外部知識にナレッジグラフを利用することでデータを構造化し、より関連性の高い情報を抽出することも注目されています。 ナレッジグラフを使用するにはneo4jのようなグラフデータベースを使用することが一般的です。 しかし、このRAGプロセスではテキストからグラフクエリ言語であるCypherクエリを生成する必要があります。 この記事では、このRAGプロセスでCypherクエリを生成する際の課題と、Chain-of-T
はじめまして、今年の1月にInsight Edgeへ参画したData Scientistの山科です。 まだ加入して数ヶ月ですが、画像を用いた異常検知や予兆保全、オペレーションの最適化、生成AI用いたDX案件など、幅広い技術・分野に携わらせてもらっており、日々、調査にデータ分析の試行錯誤と四苦八苦しながら業務に取り組んでいます。 今回は、画像を用いた異常検知に関する案件でPatchCoreという手法を用いたのですが、使い勝手が良く様々なことに使えそうだなと感じましたので、間違い探しを題材にパラメータのケーススタディをした結果を評価し、どういったことに使えるかを考察していきたいと思います。 目次 画像に対する異常検知手法 AIで間違い探しを解く! 考察 画像に対する異常検知手法 画像認識技術を用いた異常検知の重要性については、藤村さんの記事 でも紹介されている通りで、製造業や農業など幅広い分野
はじめまして、飯伏(いぶし)と申します。今年度4月からInsight Edgeの一員に加わりました。 私は、デザイン思考のアプローチを軸に、DXの初期フェーズにあたる課題探索やアイデア想起からご支援するコンサルタントをしています。自己紹介では、よくデザインシンカーと名乗っています。 このように話すと、たいてい「なんだそれ」という反応をされます。そこで今回は「実はこんな仕事をしているメンバーがInsight Edgeにいるよ」をお伝えできればと思います。 Insight Edgeは住友商事グループのDXを加速することがミッションの技術専門会社ですが、DXに必要な(広義の)技術を提供するメンバーとして飯伏のような人間もいると知っていただければ嬉しいです! ※PM/PLに負けじと、こっそりながら人材募集を開始しています。ご興味を持たれた方はぜひご連絡いただけるとありがたいです!(カジュアル面談の
Introduction こんにちは、データサイエンティストの善之です。 Insight Edgeでは社内のコミュニケーション活性化を目的として定期的にシャッフルランチを開催しています。 企画の全体像については以前ntさんに投稿いただいた 社員同士の距離を縮める!シャッフルランチ会開催レポート をご覧ください。 今回は、ntさんの記事で詳しく触れていなかった「グループ分けを最適化するアルゴリズム」の詳細をご紹介したいと思います。 目次 実現したいことと課題 要件の整理 アルゴリズムの概要 Pythonで実装 実行結果 引き継ぎのためにStreamlitでUIを作成 まとめ 実現したいことと課題 ランチ会の目的は以前の記事にも記載の通り、コミュニケーション活性化のために社員同士の接点を増加させることでした。 したがって、普段あまり接点がない人どうしをランチ会でできる限り巡り合わせることが最大
こんにちは。ビジネスイノベーションスペシャリストの森です。 最近コードを書くときは、Github CopilotとGPT-4を使っていますが、実装スピードが10倍(体感)になりました。 微妙な部分を書き換えながら使うので、初心者がコーディングできるようになるのは難しいと思いますが、 コーディングの単純作業部分を全部任せられるのは非常に便利です。 こんなこともあり、Tech業界は最近生成AI一色です。Insight Edgeでも、数多くのChatGPT(LLM)活用プロジェクトに取り組んでいます。 この記事では、本格的なLLMのビジネス現場活用に向け、日々取り組んでいるテーマと、その技術的な課題を紹介します。 また、本記事のタイトル含め、LLMと記載すべきところをChatGPTという単語を使っている箇所があります。 OpenAI社のChatGPTというサービス名称ではなく、概念(一般名詞)と
梅雨の時期でジメジメしてきましたね。なかなか外にでかけづらいので休日はティアキンに精を出したいと思っているエンジニアリングマネージャの猪子です。 ある程度経験を積んだエンジニアであれば、過去何回か案件や通常業務で利用する技術の選定をしたことがあるかと思います。 本記事ではInsight Edgeにおける技術・アーキテクチャの採用指針や実際に採用した技術について紹介したいと思います。 採用技術・アーキテクチャを決める軸 企業でメインとして利用する技術や案件で採用するアーキテクチャを決める為の基準は非常に重要で、判断を間違うと著しく開発効率が下がったり、更に悪い状況だとサービス継続が危ぶまれる場合もあります。 これまで、幾つかの技術を採用してきましたが、私が新規に技術を採用する際の観点は以下にまとめられるかと思います。 観点 内容 ビジネス目標との整合性 選定する技術は企業のビジネス戦略と一致
こんにちは。Insight Edge開発チームのntです。前回の投稿1では、事業案件や技術的な話について紹介しましたが、今回はInsight Edgeの社風に焦点を当てます。 Insight Edgeのバリューの1つに「みんなでやる」という考え方があります。そのバリューを実現するために、チームワークを高めるための活動のひとつとして、弊社分析チームの善之さん(yoshiyuki555)らと共に企画して開催したシャッフルランチ会です。 以下、その開催レポートです。 はじめに 仕事上のチームビルディングや新しい人間関係を築くために、飲み会や最近ではランチ会などの社内イベント企画が多いかと思います。ランチ会とは、社員同士でグループを組み、会社がランチ代を補助してランチに行くことができる制度です。 Insight Edgeは2019年に創業して以来、社員が順調に増えています。しかし、創業間もなくコロ
はじめまして! Insight Edge で UI/UX デザイナーとして働いている佐藤と申します。 IT の業界におられる方はご承知の通り、UI デザインツールは様々存在し日々進化をしてきました。 Adobe XD、Sketch、Figma と様々、実務の中で導入し使用してきた中で、コンポーネント作成やプロトタイプ作成、リサイズやレスポンシブデザイン、そしてエンジニアへインスペクト連携する際などの効率性などの視点などから、現時点で最も優れているツールは、Figma が頭ひとつ抜きん出ている印象に感じております。 そこで、この記事では、Autolayout によるデザイン作成などを中心に、使い方や作り方の基礎をお話出来ればと思います。 AutoLayout は業務の効率化に繋がる AutoLayout を使いこなす上での基本的な機能 拡大縮小時に便利なフレーム設定 起点を設定する方法や設定
こんにちは、開発エンジニアの熊田です。入社してから早くも2か月が経ちました。 今回は、AWSに触れる機会の少なかった私が、ある案件のアプリ基盤のリプレイス作業を担当した経験を振り返りながら、運用保守を外部委託するまでの話を書いていきます。 目次 AWSアカウントの分離 背景 - これまで社内共通AWSアカウントで運用していた 新規AWSアカウントを作成 アプリ基盤のリプレイス 課題 - ストレージ不足とデプロイ作業の属人化 対応 - Fargateの導入とドキュメント整備 運用保守の外部委託 ユーザ管理と最小権限 役割の明確化 振り返り ECSではなくLambdaの方がベストだった IaCと自動デプロイ利用による改善余地あり 終わりに AWSアカウントの分離 まず、リプレイス作業するにあたり、既存環境とは別に新環境用のAWSアカウントを用意しました。 AWS Organizationsを利
はじめまして。Insight Edgeでリードプロジェクトマネージャーを務めている加藤です。簡単に自己紹介から始めさせて頂きますと、私は2022年にプロジェクトマネージャーとしてInsight Edgeに参画致しました。後述致しますが、参画後、現時点(執筆時点:2023年3月)でも、これまで経験出来なかった様な多種多様な業界/分野にて業務遂行出来ており、非常に刺激的な日々を送る事が出来ております。今回の記事ではInsight Edgeにおけるプロジェクトマネージャーの具体的な業務内容と、参画後、私なりに重要だと考えるスキルセットやマインドセットについて紹介させて頂きます。 対象となる業界/分野について プロジェクトマネージャーの業務内容について ①案件企画/構想段階での内容具体化に向けたマネジメントについて ②開発段階での開発マネジメントについて プロジェクトマネージャーに必要、且つ重要な
こんにちは!Insight Edgeでコンサルタントとして働いている山田です。 この記事では、AI開発プロジェクトにおいてよく議論になる「知的財産権の帰属」について、 クライアントとの契約時に注意すべきポイントをまとめました。 本記事は経済産業省が策定している「AI・データの利用に関する契約ガイドライン」を参考に、 特にAIモデルの知的財産権に焦点を当てて解説しています。 もしご興味があれば、ガイドラインも併せてご覧頂けると、より理解が深まるかと思います。(全362ページの大作!) 「AI・データの利用に関する契約ガイドライン 1.1版」を策定しました (METI/経済産業省) 1.知的財産権とは? 知的財産権の種類 2. AI開発において発生する知的財産権 何に対して知的財産権が発生するのか 知的財産権の発生と帰属のデフォルトルール (参考)知的財産の発生有無と権利帰属のデフォルトルール
はじめに こんにちは!Insight Edgeでデータサイエンティストとして働いている五十嵐です! 最近花粉症が大変すぎて飲み薬に目薬に点鼻薬と毎日薬漬けです。鼻うがいも毎日してます! 今回は、AIの公平性について少し調べてみようかなと思い、調査内容を簡単にまとめます。本記事の内容は、基本的に、A Survey on Bias and Fairness in Machine Learning (Mehrabi et al.)を参考にしています。本論文は、初稿が2019年8月ですが、何度か改修され、last revised が2022年1月となっております。被引用件数が2,000件を超えているので、この分野のsurvey論文としてはかなり有力なものではないでしょうか。 本記事は、様々な人にも興味を持って頂けるよう、技術的内容にはあまり触れずに紹介しようと思います!紹介論文は、34ページなので
こんにちは、花粉症がキツくなってきましたエンジニアリングマネージャの猪子です! 2023/3/1にTech Meetup Eventを弊社、 FastLabel株式会社 、株式会社ヘッドウォータース の3社で合同開催しました。 テーマは 先端テクノロジー活用によるDX実現を目指す開発組織の中身に潜入 です。 FastLabelのCEO 上田 英介さん司会のもと、弊社 CTO 福井が冒頭挨拶をさせて頂きました。 その後、FastLabel VPoE 植野 晃司さん、ヘッドウォータース コネクテッドテクノロジー部 部長 西川 貴弘さん、私がスピーカーとしてLightning Talkを行い、発表後は30分ほどフリートークセッションが行われました。 スピーカーの皆様 イベントは一般公開はしなかったのですが、当日の参加者は50名を超え、社内のセミナー用slackチャンネルも盛り上がりを見せていまし
$\def\R{{\mathbb R}}$ $\def\N{{\mathbb N}}$ $\def\B{\{0, 1\}}$ Insight Edgeのデータサイエンティストのki_ieです。今日は最近勉強した数理最適化関連の技術を紹介します。 はじめに 本記事では、混合整数計画(MIP)問題に対する列生成法の発展的な使い方を紹介します。列生成法は巨大な線形計画(LP)問題を解くための厳密解法です。列生成法の有名な応用先として、多数の子問題と少数の子問題をまたぐ制約とに分解できるMIP問題のヒューリスティック解法があります。本記事では、このヒューリスティック解法を典型的なユースケースから少し拡張して利用する(具体的には、子問題に連続変数が登場するような場合でも利用できるように拡張する)方法を考えます。 本記事の構成は以下の通りです。 列生成法 : 列生成法について簡単に説明します。 列生成
Introduction こんにちは、データサイエンティストの善之です。 本記事では私が日頃使っている、データの誤りを見逃さないためのデータ探索チェックリストをご紹介します。 データを分析するにあたり、良質なデータを用いることが非常に重要です。誤ったデータを分析しても誤った結果しか出てきません。 しかし、実際に業務で扱うデータは誤ったデータが含まれていることが多くあります。 特にデータをクライアントから受領する場合には、クライアントのデータ抽出過程にミスがあったり、 そもそもクライアントのデータベースに格納されているデータが何かしらの誤りを含んでいたりします。 そのような誤りにプロジェクトの途中で気づくと、それまでの分析が全てやり直しになってしまうケースも考えられます。 したがって、プロジェクトの初期の時点でデータの誤りを見抜いておくことが大事になってきます。 とはいえ、なんとなくデータを
こんにちは!Insight Edgeでコンサルタントとして働いている塩見です。 2月7日から2月9日の3日間、東京ビッグサイトにて、日本国内のDXソリューションが集う国内最大規模の展示会「第3回 DX EXPO」が開催されました。今回、私がこちらの展示会に参加してきましたので、会場の様子や注目を集めていたDXソリューションをご紹介したいと思います。 今後、DX EXPOへの参加を検討している方の参考になれば幸いです。 DX EXPOとは? 展示会場(3つの専門エリア) バックオフィスDX展 マーケティング・営業DX展 店舗・施設DX展 DXセミナー 注目を集めていたDXソリューション ナビ搭載業務自動化RPA_PKシリーズ(株式会社キーエンス) CLOVA OCR(LINE株式会社) ChatGPT×AIチャットボットAlli(Allganize, Inc.) まとめ DX EXPOとは?
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