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大谷翔平
blog.brainpad.co.jp
ブレインパッドは、新人事戦略ストーリー「BrainPad HR Synapse Initiative(以下、シナプス)」のもと、「強くて善い会社」となることを理想に掲げ、「日本一の人材開発・輩出企業を目指す」ことを戦略の根幹とし、「データ分析力」「哲学的思考力」「実践力」の3つを掛け合わせた「理系思考の経営人材」が最強の経営人材であるというコンセプトにて人材開発と人材輩出に挑んでいます。 このたび、この人事戦略を率いる人事部門のリーダーが、CHRO西田より、新卒出身データサイエンティストである紺谷と人事領域のプロフェッショナルである鈴木にバトンタッチされました。本ブログでは、このバトンタッチの背景から、新たな体制で目指す未来をご紹介します。 西田政之 前 常務執行役員 CHRO(Chief Human Resource Officer) 鈴木由美子 人事ユニット 人事部長 紺谷 幸弘 執行
こんにちは。XaaSユニットの大畑です。 昨年に引き続き、今年も、ブレインパッドのプロダクト開発エンジニアによる「テックチャレンジ 2024」が開催されました! 本ブログでは、当日の模様をお伝えします! (※)昨年度「テックチャレンジ 2023」の取り組みの詳細はこちらから! テックチャレンジとは? 企画趣旨 プロダクト開発に利用している技術に縛られず、さまざまな技術に挑戦する機会を提供し、エンジニアとしてのスキルアップを目指すことを趣旨としています。 業務に追われて新しい技術のキャッチアップの機会が作れていない方にも、各人が日常の中で興味を持ったことや、実際にやってみたいことに取り組む機会を提供するイベントです。 取り組み内容 2023年12月から2024年1月までの期間内で、各自が自分で決めたテーマについて調査や開発を行いました。 作業時間は、それぞれが好きなタイミングで2日間(15時
こんにちは。人事部の後藤です。 今回は、ブレインパッドの自社プロダクトの開発エンジニアとして活躍し、このたびデータマネジメントに関する資格「CDMP」を取得した内山さんにインタビューを行いました。 お話を聞いたエンジニアプロフィール データマネジメントとは? ~重要性と課題感~ データマネジメントに関する資格「CDMP」について 今後チャレンジしたいこと お話を聞いたエンジニアプロフィール 内山 依里子 XaaSユニット プロダクト開発エンジニア データ基盤システムの運用・開発の経験を経て、2020年にブレインパッドに入社。 プロダクト開発エンジニアとして活躍する一方、データマネジメントに関する社内勉強会などを主催。2023年にはデータマネジメントの国際資格「CDMP」Master認定を取得。 データマネジメントとは? ~重要性と課題感~ ──はじめに、内山さんの現在の業務内容を教えてくだ
ブレインパッドは、2023年11月1日に、新人事戦略ストーリー「BrainPad HR Synapse Initiative」を発表しました。本記事では、新人事戦略の重要要素の一つである「共感的なコミュニケーションの実現」に向けて当社が導入・推進する「1on1」をテーマに、「1on1」の第一人者である本間浩輔氏とCHRO西田のクロストークをお送りします。 ブレインパッドは、当社グループの中期経営計画を人的資本の側面から強力に推進する新人事戦略ストーリー「BrainPad HR Synapse Initiative」を発表しました。 新人事戦略ストーリーでは、データ・テクノロジーと哲学的思考力を融合し、「理系思考を持った経営人材の輩出企業」となることを目指しています。その施策の一つとして、当社は、共感的なコミュニケーションの実現に向けて、「1on1」を導入、推進しています。この1on1の活用
ブレインパッドは、2023年11月に開催された Google Cloud の旗艦イベント「Google Cloud Next Tokyo '23」にて、 Google Cloud デモブースに展示されたデモ「集英社『ONE PIECE』で体験するマルチモーダル AI」の開発に協力しました。 本記事では、デモ開発に用いられたマルチモーダルAIの技術や、技術の実装の舞台裏、そして、これらの技術の今後の発展可能性について、開発に関わった技術者達から解説いたします。 成澤 直輝(なりさわ なおき) 長南 翔(ちょうなん しょう) 菊池 雄太郎(きくち ゆうたろう) 2022年新卒入社 機械学習エンジニア 2015新卒入社 プロダクトエンジニア 2019年新卒入社 機械学習エンジニア ブレインパッド広報の長谷川です。 今回の記事は、2023年11月に開催された「Google Cloud Next T
ブレインパッドは、2023年11月1日に、新人事戦略ストーリー「BrainPad HR Synapse Initiative」を発表しました。本記事では、この戦略の特長の一つである独自の研修体系の中から、研修の目玉の一つである「創発教室」の講師陣と、当社CHRO西田とのアフタートークをお届けしてまいります。今回の講師は、宮崎公立大学 人文学部 准教授 川瀬和也さんです。 ブレインパッドは、当社グループの中期経営計画を人的資本の側面から強力に推進する新人事戦略ストーリー「BrainPad HR Synapse Initiative」を発表しました。 多くの施策の中で目玉の一つとなるのが、この「BrainPad Liberal Arts Core(LAC) 創発教室」です。 創発教室は、「本業を極めたければ異分野を学べ!」をコンセプトに、リベラルアーツを楽しみながら学び、「データ分析力に、哲学
ブレインパッドのデータサイエンティスト3名が、KaggleのChild Mind Institute - Detect Sleep Statesコンペに参加して1,878チーム中13位と17位になり、金メダルと銀メダルを獲得しました! 本ブログでは今回のコンペの概要とアプローチ手法をご紹介したいと思います。 こんにちは。アナリティクスコンサルティングユニット所属の尾村と内田です。 2023年9月~12月にかけて、Kaggleで開催されたChild Mind Institute - Detect Sleep Statesコンペに2チームで参加し、金メダルと銀メダルを獲得することができました! 本ブログでは、コンペの紹介と、どのような手法が有効であったのか、ご紹介したいと思います。 コンペの概要 解法 共通のアプローチ ソフトラベリング 睡眠ラベルの追加 後処理の工夫 尾村・内田チーム(17位
本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。 約5秒後に自動的にリダイレクトします。 ブレインパッドは、LLM/Generative AIに関する研究プロジェクトを立ち上げ、この「Platinum Data Blog」を通じてLLM/Generative AIに関するさまざまな情報を発信をしています。 今回は Google から発表された Gemini のテクニカルレポートについて、ご紹介します。 こんにちは、株式会社ブレインパッドの辻、株式会社TimeTechnologiesの濵田です。 現在ブレインパッドではLLM関連の論文調査を行なっているのですが、今回は論文ではなく先日 Google から発表された Gemini のテクニカルレポートについて解説を行なっていきたいと思います。 目次 Gemini とは ベンチマークによる性能比較 クロスモーダルな推論能力 モデルファ
本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。 約5秒後に自動的にリダイレクトします。 ブレインパッドは、LLM/Generative AIに関する研究プロジェクトを立ち上げ、この「Platinum Data Blog」を通じてLLM/Generative AIに関するさまざまな情報を発信をしています。今回は、プロンプトエンジニアリングをテーマに、1カ月ほど前に発表されたレビュー論文と関連論文を紹介します。 目次 今回のテーマ なぜプロンプトエンジニアリングが必要か? プロンプトエンジニアリング:基礎編 抑えておきたい考え方 明確に、正確に ハルシネーションスノーボール (Hallucination snowball) 1.1 ユーザーの要求を明確化するタイプ 1.2 LLMの知識を引き出すタイプ 2.1 直列型:推論ミスを減らすタイプ 2.2 並列型:出力の堅牢さを高めるタ
2023年11月、ブレインパッドは、新人事戦略ストーリー「BrainPad HR Synapse Initiative」を発表しました。 本ブログでは、この新人事戦略ストーリーを題材に、CEO関口とCHRO西田に、ブレインパッドがこれから目指す組織と人材について語ってもらいました。 社会にとって善いことをしたい 関口 代表になることが決まり、会社の次の成長のために最初に考えたのは、人と組織を強くしたいということでした。いい会社は、人と組織が強い。ブレインパッドには、人と組織をもっと強くできる余地が多分にあると感じていました。そんなタイミングで、西田さんと出会いました。 西田 関口さんとお会いした時は、前職での人事改革をスタートして約2年が経った時でした。最初は、関口さんの人や組織に対する課題感を話す程度で、フランクに自分をさらけ出してお話しする姿から、とてもいい人だなという印象を持っていま
12月1日よりブレインパッド毎年恒例のQiita アドベントカレンダーが始まります!当社のデータサイエンティストやエンジニアによる分析や開発の話が、今年も盛りだくさんです! こんにちは、広報です。クリスマスツリーやイルミネーションで街が明るくなり、花屋さんの店頭にはポインセチアがたくさん並ぶ時期となりました! そして、今年も残すところあと1カ月。あっという間の1年で驚愕していますが、皆さんはどんな1年だったでしょうか? さて、今年も、毎年恒例&12月と言えばの企画、「ブレインパッド アドベントカレンダー2023」がスタートします! qiita.com ※アドベントカレンダーとは、12月1日~12月25日の期間に特定のジャンル・テーマについて記事を投稿していくというエンジニアを中心に行われるお祭です。(本来は、クリスマスまでの日数を数えるために使用されるカレンダーのこと) 「ブレインパッド
ブレインパッドは、LLM/Generative AIに関する研究プロジェクトを立ち上げ、この「Platinum Data Blog」を通じてLLM/Generative AIに関するさまざまな情報を発信をしています。今回は、ソフトウェアエンジニアリングにおける作業の自動化と効率化に向けたLLMの適用をトピックにメイン論文と関連論文を紹介します。 目次 今回のトピック メイン論文 要件工学と設計 コード生成と補完 ソフトウェアテスティング ソフトウェアのメンテナンス ドキュメント生成とコード要約 全体要約&結論 こんにちは、アナリティクスコンサルティングユニット所属の金です。 現在ブレインパッドではLLM関連の論文の調査を行っています(LLM論文レビュー会)。 今回は、ソフトウェアエンジニアリングにおけるLLMの適用をトピックにメイン論文と関連論文を紹介します。 今回のトピック ソフトウェア
ブレインパッドでは、毎年多くの新卒社員を迎え入れています。そして、新卒社員が、自らを活かし活躍・成長できるように、入社後研修をはじめ育成に力を入れています。本ブログでは、新卒社員が、研修期間をどのように過ごし、配属されて何をしているのか?のリアルな姿をお伝えいたします。 こんにちは。HRユニット研修担当の神内です。 本ブログでは、新卒社員が入社してから、どのような研修を受け、配属後、何をしているのかをご紹介します。ブレインパッドに入社したらこんな風に過ごすのだというイメージを少しでもお伝えできればと思います。 データ・テクノロジー ✕ ビジネスの「ハイブリッド人材」を育てる新卒研修 全体像 4月 ビジネスパーソンとしての土台を身につける 5月 データサイエンス、エンジニアの基礎を身につける 6月総まとめのミニプロジェクト 7月 現場配属 最後に、ブレインパッドに入社してどうですか? 今回は
ブレインパッドは、LLM/Generative AIに関する研究プロジェクトを立ち上げ、この「Platinum Data Blog」を通じてLLM/Generative AIに関するさまざまな情報を発信をしています。今回は、LLMの効率化・高速化をテーマとした論文を新たに3つ紹介します。 目次 今回のテーマ 選定基準 OmniQuant: Omnidirectionally Calibrated Quantization for Large Language Models 選定理由 論文概要 提案手法 実験結果 レビュー会FB 関連論文 Efficient Memory Management for Large Language Model Serving with PagedAttention: Comprehensive Review 選定理由 論文概要 提案手法 関連論文 Flash
本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。 約5秒後に自動的にリダイレクトします。 ブレインパッドは、LLM/Generative AIに関する研究プロジェクトを立ち上げ、この「Platinum Data Blog」を通じてLLM/Generative AIに関するさまざまな情報を発信をしています。今回は、性能改善をテーマとした論文を新たに4つ紹介します。 目次 今回のテーマ 論文1: Chain-of-Verification Reduces Hallucination in Large Language Models 選定理由 論文概要 手法の具体的な流れ 結果 課題 関連論文 論文2: RAIN: Your Language Models Can Align Themselves without Finetuning 選定理由 論文概要 手法概要 結果 利点 課題
本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。 約5秒後に自動的にリダイレクトします。 ブレインパッドは、LLM/Generative AIに関する研究プロジェクトを立ち上げ、この「Platinum Data Blog」を通じてLLM/Generative AIに関するさまざまな情報を発信をしています。今回は、生成AI・基盤モデルのマルチモーダリティをテーマに4つの論文をご紹介します。 目次 今回のテーマ 論文1: Multimodal Foundation Models: From Specialists to General-Purpose Assistants 選定理由 論文概要 マルチモーダル基盤モデルの分類 マルチモーダル基盤モデルの流れと今後の展望 レビュー会FB 関連論文 論文2: Tracking Anything in High Quality 選定理由 論
本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。 約5秒後に自動的にリダイレクトします。 ブレインパッドは、LLM/Generative AIに関する研究プロジェクトを立ち上げ、この「Platinum Data Blog」を通じてLLM/Generative AIに関するさまざまな情報を発信をしています。 今回は、LLMの学習・推論の高速化・効率化をテーマに3つの論文をご紹介します。 目次 今回のテーマ A Survey on Model Compression for Large Language Models 選定理由 論文概要 モデル圧縮の基本的な手法 課題と将来の方向性 レビュー会FB 関連論文 Retentive Network: A Successor to Transformer for Large Language Models 選定理由 論文概要 Transf
本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。 約5秒後に自動的にリダイレクトします。 ブレインパッドは、LLM/Generative AIに関する研究プロジェクトを立ち上げ、この「Platinum Data Blog」を通じてLLM/Generative AIに関するさまざまな情報を発信をしています。現在は、週に1回程度の頻度で、社内で実施している生成AI・LLMに関する論文レビュー会の内容をピックアップのうえ配信しています。 今回は、ツール拡張をテーマに、4つの論文をご紹介します。 目次 今回のテーマ Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts 選定理由 論文概要 どうやって入力コンテキストをどのように使用するか調べたの? 結局コンテキストが長いほどいいのか? レビュー会FB Q: Attention
本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。 約5秒後に自動的にリダイレクトします。 ブレインパッドは、LLM/Generative AIに関する研究プロジェクトを立ち上げ、この「Platinum Data Blog」を通じてLLM/Generative AIに関するさまざまな情報を発信をしています。 本記事から週に1回程度の頻度で、社内で実施している生成AI・LLMに関する論文レビュー会の内容をピックアップのうえ配信していきますので、ぜひご期待ください。 今回は、LLMの学習や推論の効率化・高速化に関する4つの技術論文をご紹介させていただきます。 目次 LLM論文レビュー会とは 今回のテーマ A Survey of Quantization Methods for Efficient Neural Network Inference 選定理由 論文概要 量子化の基本的な手
本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。 約5秒後に自動的にリダイレクトします。 ブレインパッドは、LLM/Generative AIに関する研究プロジェクトを立ち上げ、この「Platinum Data Blog」を通じてLLM/Generative AIに関するさまざまな情報を発信をしています。 現在は、週に1回程度の頻度で、社内で実施している生成AI・LLMに関する論文レビュー会の内容をピックアップのうえ配信しています。 今回は、LLMの性能改善に関連して、4つの論文をご紹介させていただきます。 論文選定基準 From Pretraining Data to Language Models to Downstream Tasks:Tracking the Trails of Political Biases Leading to Unfair NLP Models
本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。 約5秒後に自動的にリダイレクトします。 ブレインパッドは、LLM/Generative AIに関する研究プロジェクトを立ち上げ、この「Platinum Data Blog」を通じてLLM/Generative AIに関するさまざまな情報を発信をしています。 今回はChatGPTに共通テストを解かせ、LLMの得手不得手を検証してみたことを、ご紹介します! はじめに こんにちは。アナリティスクスコンサルティングユニットの中山、平井です。この記事では、ChatGPTに共通テストを解かせてみることで、現在のLLMの得手不得手を検証しました。 はじめに、この取り組みの背景と目的をご説明いたします。 LLMを実際の業務の現場の効率化等に用いるにあたって、読解の能力は非常に重要です。例えば、ChatPDFというサービスをご存じでしょうか。この
本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。 約5秒後に自動的にリダイレクトします。 このたびブレインパッドは、LLM/Generative AIに関する研究プロジェクトを立ち上げ、この「Platinum Data Blog」を通じてLLM/Generative AIに関するさまざまな情報を発信をしています。 この記事では、「copilotとしての生成AI」という視点で概況を捉え、LLM/Generative AIの可能性と実用段階における諸問題について考察していきます。 はじめに 生成AIを活用したサービス/プロダクトの分類 分類方針 入出力による分類結果を俯瞰する 入出力による分類とトレンド Text to Text (Text or Image) to Image Text (and Speech) to Speech, Speech to Speech copilo
本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。 約5秒後に自動的にリダイレクトします。 このたびブレインパッドは、LLM/Generative AIに関する研究プロジェクトを立ち上げ、この「Platinum Data Blog」を通じてLLM/Generative AIに関するさまざまな情報を発信をしています。 この記事では、生成AIの中でも、テキスト、画像、動画、3Dデータ、オーディオデータ、モーションなど多岐にわたるマルチモーダル系のタスクについて、全2回の連載でご紹介します。【第1回目の記事はこちら。】 こんにちは、アナリティクスサービス部の八登です。 昨今話題をさらっている生成AIですが、その中でマルチモーダル系のタスクに大きな関心が集まっています。 ここでマルチモーダル系とは、AIが同時に複数の形式を扱うことができる、ということを表しています。 モーダルの例としては
本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。 約5秒後に自動的にリダイレクトします。 当社のデータサイエンティストによるテックブログです。今回は、DiD(差分の差分法)を取り上げます。DiDは、因果推論の書籍では必ずと言っていいほど紹介される古典的な手法でありつつ、学術的にここ数年で盛り上がっているトピックでもあります。本ブログでは、新しく開発された手法の中からビジネスでデータ活用する上でも有用な手法について紹介します。 はじめに こんにちは、データサイエンティストの田中です。先日土鍋で炊いたご飯が食べられるお店に行ったのですが、あまりの美味しさに土鍋の購入を検討しています。 本日は、差分の差分法(以下、DiD)の発展形についてご紹介します。DiDは因果推論の書籍では必ずと言っていいほど紹介される古典的な手法ですが、実は学術的にここ数年で盛り上がっているトピックでもあります
ブレインパッドで働くさまざまな職種の社員を紹介するインタビュー企画。今回は、当社のプロジェクトマネジャー、シニアリードデータサイエンティストを務め、実はカムバック入社されている小田さんに、ブレインパッドでデータサイエンティストとして働く魅力をお聞きしました! こんにちは、人事部のデータサイエンティスト採用担当です。 ブレインパッドでは2004年の創業以来、データ活用を通じて、小売・メーカー・金融・エンターテインメント・IT事業会社などあらゆる業界のお客様のビジネスを支援しています。 今回は、ブレインパッドへカムバック入社された経験をお持ちで、プロジェクトマネジャーでもあるシニアリードデータサイエンティストの小田さんからお話しいただきました。 小田大輔 シニアリードデータサイエンティスト 2021年中途入社 働き方: 普段は、なるべく子どもと関われるように在宅勤務を多めにして働いています。
2018年1月から開始しているブレインパッドQiita Organizationの中から、社員が投稿した記事を「Qiita記事まとめ」として紹介する本ブログ。今回は、2023年2月~6月の記事をご紹介します! こんにちは。広報の中林です。 ブレインパッドは、当社のデータサイエンティスト・エンジニアが投稿する技術トピックをQiita Organizationにまとめています。 今回2023年2月~6月に投稿されたQiita記事をまとめてみたので、ご紹介します! 日付 タイトル(リンク) カテゴリ 2023.02.28 データドリブンなサラダ屋「CRISP SALAD WORKS」について DX 2023.03.15 GPT-4とGoogle Cloudの生成系AIの新機能のリリース内容まとめ GoogleCloudPlatform、OpenAI、VertexAI、ChatGPT、GPT-4
本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。 約5秒後に自動的にリダイレクトします。 ブレインパッドでは、LLM研究プロジェクトの活動の一環として、技術やビジネス実装に関するブログ記事の執筆を積極的に行っています。これまでに執筆されたブログ記事は約40本となり、SNSなどでの注目度も大変高くなっています。本ブログ記事では、これまでにLLM研究プロジェクトで執筆されたブログ記事をカテゴリー別でまとめ、ご紹介いたします。 こんにちは。広報の長谷川です。 ブレインパッドでは、LLM(Large Language Models、大規模言語モデル)およびGenerative AI(生成AI)に関する知見を深め、これらの技術の社会実装に向けた取り組みや企業への支援を強化するため、研究プロジェクトを立ち上げ、推進しています。 詳しくはこちら ・LLM/Generative AIに関する研
本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。 約5秒後に自動的にリダイレクトします。 ブレインパッドには、クラウドプラットフォームの知識・スキルを深化させるべく、Google Cloud 、AWS、Microsoft Azure、Snowflakeの4つのクラウドプラットフォームチームから成る「クロスファンクショナルチーム(CFT)」があります。 前回よりAzureの機能紹介の連載がスタート!第2回はAzure SQL Database のデータに対して、Azure AD 認証を使って Power BI Service から接続する方法をご紹介します! こんにちは。データエンジニアリング本部 ソリューション開発部の山下です。顧客企業のデータ活用を、システム開発や基盤構築の面から支えている当社のデータエンジニアリング本部(DE本部)。そのDE本部には、 Google Clou
2022年新卒入社のデータサイエンティストが、ブレインパッドの入社1年目の過ごし方について、同期にアンケートをとりその結果をまとめました。今回はその内容をブログでご紹介します! はじめまして、2022年に新卒社員として入社しましたアナリティクス本部の見上です。 今回は「新卒データサイエンティストの1年目の過ごし方」をご紹介します。 ブレインパッドに新卒で入社した社員はまず、4~6月の3ケ月間でビジネス・技術系の研修およびミニプロ(※1)を実施し、それぞれの職種で仕事をするための基礎の基礎を学びます。 その後の約半年間はOJT(On-the-Job Training)期間です。この時期は、新卒社員も実案件に配属され、PM(プロジェクトマネジャー)や先輩方とともに仕事をしながら一人前になるための訓練を積みます。 本記事では、「データサイエンティストのOJT」に着目し、皆さんにいろいろな情報をお
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