はてなブックマーク

はじめまして！Data Scientistの市川です。 今回は、先日第34回 人工知能学会 金融情報学研究会（SIG-FIN） に行ってきましたので、そのレポートをさせて頂ければと思います。 イベントの概要 発表の概要 SIG-FIN UFO-2024 タスク(6件) (01) 有価証券報告書の表を対象としたUFO-2024コンペティション (02) 表構造の理解と表項目の説明文生成に基づくTable QAタスクへの挑戦 (03) 有価証券報告書の表質問応答を対象としたSIG-FIN UFO-2024タスクにおけるUTUtLB25チームの性能評価 (04) 二値分類モデルに基づく有価証券報告書を対象とした表解析手法の提案 (05) 有価証券報告書の表理解タスクに対する解法の提案 (06) 類似した質問と表に基づく表検索及び大規模言語モデルを用いたOne-shot表質問応答 人工市場・投資戦

Insight Edgeのデータサイエンティストの山科です。 今回はタイトルにもある通り、画像に対する異常検知結果を大規模言語モデル(LLM)で解説させることで説明性を付与できるか検証を行いましたので、その結果について記載したいと思います。 なお、本内容は先日、長崎で開催された自然言語処理学会（NLP2025）でも発表した内容（自然言語での異常解釈:LLMを用いたAI説明モデルの提案）となっています。 目次 はじめに なぜ異常検知タスクで説明性が必要なのか 提案アプローチ 実験 まとめ はじめに 異常検知は製造業や医療分野で不可欠であり、迅速かつ正確な判断が求められていますが、その出力が抽象的で理解しづらいことがあります。そこで、画像処理アルゴリズムによって検知された異常をLLMを用いて自然言語で説明ことで、より解釈しやすくする新しいアプローチ、言語駆動型説明可能AI（Language-D

はじめに こんにちは、Insight Edgeの関です。今回は、2025年2月21日（金）に大手町で開催された、住友商事グループ（SBU/事業会社、コーポレート）向けのInsight Edge主催リアルイベントについてご紹介します。 はじめに イベント開催目的 イベントコンテンツ詳細 ノベルティ イベント開催結果 まとめ イベント開催目的 Insight Edge（以下、IE）のミッションである「技術の力で世界を“Re-Design”する」から、「Re:design」をキーワードとして、IEの技術力を体感していただくイベントを開催しました。今は、「デジタルでともにNo.1事業群へ」をテーマに、事例展示・体験ブースやトークセッションを実施。DX推進の具体的なイメージをアップデートするとともに、その実現に向けた武器の一つとして、IEの伴走事例や最新技術の動向、さらにはIEが提供する価値や魅力を

はじめに こんにちは。２０２３年１２月からInsight Edgeに参画したData Scientistのカイオと申します。 入社してから幅広い分野のAIや機械学習だけでなく、API構築やクラウドと関わり海外出張までする機会があって非常に感謝しています。 最近、LLMを使ってPPTXを生成する案件に携わり得た知識を共有しようと思ってこの記事を書きました。 目次 PPTXファイルの構成 PythonによるPPTXライブラリ(python-pptx) わかった課題 まとめ PPTXファイルの構成 皆様ご存知だと思いますが、PowerPointが世界一使われている発表資料です。OpenOffice等のオープンソースアプリも存在しますが人気度がそこまで高くありません。 PowerPointは２００７においてPPTからPPTXフォーマットに変わってその中身の仕様は大きく変わりました。中身は非常に複雑

目次 はじめに PoCとアーキテクチャ PoCと本番システム開発の違い アーキテクチャとは PoCにおけるアーキテクチャ設計 品質(Quality)観点での検討 機能適合性 使用性 互換性 信頼性 セキュリティ 保守性 保守性:再利用性 保守性:解析性 保守性:修正性 保守性:試験性 保守性:モジュール性 性能効率性 移植性 品質特性に対するまとめ コスト(Cost)・納期(Delivery)も考えると 既存システムからの流用 共通機能の整備 まとめ はじめに こんにちは、Insight Edgeでエンジニアをしています伊藤です。 「これよくできているな」と言ってもらえるような設計・仕組みを目指して日々のエンジニアリングに取り組んでいます。 今回の記事では私の好物であるシステムアーキテクチャについてPoC(概念実証)の観点から考察してみたいと思います。 Insight Edgeは最先端技術

こんにちは、Insight Edgeでリードデータサイエンティストを務めているヒメネス（Jiménez）です！前回の投稿から丸1年経ちましたが、改めて皆さんと知識共有できればと思います。今回は、話題のOpen Source LLM（Llama, Mistral, DeepSeek等）をローカルで実行する方法を紹介します。 目次 LM Studioの紹介 LLMをローカルで実行 準備 Pythonプログラムから実行 単体実行 OpenAIを通した実行 活用例：討論する哲学者 哲学者の定義 討論内容の定義 討論の実施 討論の要約 まとめ LM Studioの紹介 LM Studioは、ローカル環境で大規模言語モデル（LLM）を簡単に実行できるプラットフォームです。GUIベースで操作できるため、エンジニアだけでなく、非エンジニアでも手軽に試すことができます。 【特徴】 直感的なUI：モデルの管理

目次 はじめに クリーンアーキテクチャとは 例として考えるアプリケーション 生成AIアプリにおける難しさ 実際に作ってみる 実装を差し替えてみる まとめ はじめに こんにちは、InsightEdgeの開発チームに参画させていただいています伊藤です。 InsightEdgeでは現在、LLM/生成AIを用いたアプリ開発を多く手掛けています。 私もOpenAI等の生成AIを使ったアプリケーションの実装に関わることが増えてきており、 ある程度理解が進んできたところで、改めてアーキテクチャを洗練させたいと思うようになりました。 この記事では生成AIを組み込んだアプリを構築する際の、クリーンアーキテクチャを考えていきたいと思います。 クリーンアーキテクチャとは まずは、クリーンアーキテクチャについて軽く振り返りましょう。 クリーンアーキテクチャではソフトウェアの理解・開発・デプロイ・運用・保守を容易に

はじめに こんにちは、Insight Edgeで営業・コンサルタントを担当している楠です。 普段は主に住友商事グループの事業会社向けのDX案件の企画・推進に携わっております。 今回の記事では、私が参加させていただいた社会人向け研修プログラム「Technology Creatives Program（通称テックリ）」の内容や学びについてご紹介いたします。デザイン思考に関心のある方や、テックリへの参加を検討している方への参考になれば幸いです。 なお、テックリの受講期間は3月までなのですが、本記事の内容は執筆時点（2月中旬）のものとなる点、あらかじめご留意ください。 目次 はじめに Technology Creatives Program(テックリ)とは 参加動機・きっかけ プログラムの内容・学び まとめ Technology Creatives Program(テックリ)とは 本題に入る前にT

こんにちは! Insight Edge分析チームの梶原(悠)です。 最近ひょんな経緯で量子計算用のQmodという言語のフィジビリ兼ゆる勉強会に顔を出しています。 Qmod言語 1 はclassiq社という量子ベンチャーが提供している無償ツールで、簡便に量子アルゴリズムを実装できる高水準言語をうたっています。 私は量子計算について何も知らない素人ですが、基本的なpythonと線形代数の知識があれば使えるとのことで、量子畑の人たちにあれこれ教えていただきながら、すこし触ってみました。 量子計算に興味や前提知識はないが、技術動向はある程度把握しておきたいと考える技術者の読み手を想定して、言語仕様の一部やツールに触れてみた感想などを書きます。 目次 はじめに Qmod言語の仕様調査 回路生成の試行 感想 はじめに 量子計算とは 古典的なコンピュータにおけるCPUのレジスタは一刻にひとつの状態しか取

こんにちは、Insight EdgeでDeveloper兼テックブログ運営担当をしているMatsuzakiです。 今回は、私が担当している本テックブログ「Insight Edge Tech Blog」運営担当業務における業務効率化・高度化兼自己研鑽の一貫として現在テックブログレビューエージェントを試作中ですので、そちらの開発経緯や内容をお話ししていきたいと思います。 目次 開発背景 システム構成 レビューの流れ 開発内容 レビュー観点の洗い出し 処理フロー 実装 ステートの定義 グラフの定義 ノードの追加 エントリーポイントの追加 エッジの追加 コンパイルと実行 成果物について 今後の期待 おわりに 開発背景 本テックブログ「Insight Edge Tech Blog」は、2022年10月に開設し、2025年2月現在で2年以上継続しています。（先日記事も100本を超えました！🎉） しか

はじめに 実装関連 まとめと感想 参考文献 はじめに こんにちは。InsightEdgeのデータサイエンティストの小柳です。 本記事では昨年発売された『データ駆動型回帰分析　計量経済学と機械学習の融合』の3、4章を実装しました。 普段ノンパラメトリック、セミパラメトリックなモデルを組むことがほとんどないため、練習のようなものですが読者の方の参考になるところがあるかもしれません。 どの手法が実装時に重たそうかはぱっと見だとわからないので、実装することにも意義ががあるかなと思いました。 実装内容は以下です。 3章 カーネルを使った回帰、Nadaraya-Watson回帰、Local-Polynomial回帰、 バンド幅の最適化 シリーズ法回帰、シリーズ長の最適化 回帰不連続デザインによる平均処置効果(ATE)推定 4章 部分線形モデルとそのRobinson推定量 シングルインデックスモデルとそ

こんにちは、Insight Edge開発チームの綱島です。 今回の記事では、私がここ最近従事しているプロダクト開発についてお話ししたいと思います。 一般的なプロダクト開発に関する有用な知識・ノウハウは世の中にたくさんありますので、少しテーマを絞って、「少数精鋭（≒限られたリソース）」のチームでプロダクト開発を進めるにあたって、重要だなと思うポイントをお話ししていきます。 Insight Edgeにおけるプロダクト開発 「少数精鋭」チームでプロダクト開発を進める際のポイント チーム全体で顧客理解を深める体制 「やらないこと」を明確にする優先順位付け 「型化」の余地を探り続ける さいごに Insight Edgeにおけるプロダクト開発 本題に入る前に、Insight Edgeにおけるプロダクト開発について触れておきたいと思います。 Insight Edgeは、2019年に住友商事グループのDX

はじめに こんにちは、Insight Edgeでソフトウェアエンジニアをしている田島です。 入社から1年と少しが経過し、一貫して、生成AI関係のプロジェクトに携わっています。 その中の1つとして、RAGの精度向上のための施策をしており、ドキュメント解析のライブラリを開発したので、その内容について紹介します。 RAGの精度向上 はじめにRAGとは、Retrieval-Augmented Generationの略で、検索結果を元に文章を生成する技術を指します。 プライベートなドキュメント情報を比較的容易にLLMに入力できるため、多くのケースで活用されています。 実際にInsight Edgeでも、RAGを用いた複数のアプリを住友商事グループ向けに提供しており、その精度向上のために様々な施策をしています。 LLMのロングコンテキスト化している現在においても、データソースが大規模であるケースや精度

こんにちはCTO猪子です。年も開け、2024年度もそろそろ後数ヶ月を残すのみとなってきました。一年間もあっという間ですね。 会社によっては4月から入社する新卒採用の受け入れ準備真っ只中な人たちもいるのではないでしょうか？弊社でも今年の4月から初めての新卒の受け入れ準備を進めています。 本記事ではなぜ新卒採用を始めたか？そして、新卒の受け入れに向けてどの様な準備を進めているかの概要をご紹介します。他の企業で今後新卒採用を始めようとしている方の参考になれば幸いです なぜ新卒採用を始めるのか 現在弊社のエンジニアは大体40名ほどいますが、その全てが中途採用、若しくは住友商事関連会社からの出向者で占められており、新卒採用者は0です（一部業務委託の方もいます）。現在、弊社は設立から5年経過しており、過去新卒採用を検討した時期もあったのですが、検討の結果取りやめています。理由は「採用、育成コスト」です

デザインシンカー、そしてワークショップデザイナーの飯伏です。 「デザインシンカーってなんだ」と思った方は、前回のブログをぜひご覧いただけるとうれしいです！ techblog.insightedge.jp さて、今回はワークショップについて書いていきます。 というのも、昨年ワークショップデザイナー育成プログラム - 青山学院大学（通称：WSD）を受講し、ワークショップを学び直した結果、タイトルにある「ワークショップとは、付箋とペンを持って集まればいいわけじゃない」ということを改めて伝えたいと想ったからです。 この想いと内容については、実はWSDの最終課題でまとめていまして、今回はそのレポートを加筆更新してお送りします。 *1 ワークショップとは何か？ 普段の仕事の中では「AIを使う方法を教えてほしいのでワークショップを…」「技術活用のアイデア出しをワークショップで…」「組織の意思疎通を図るた

こんにちは！Insight Edge リードコンサルタントの山田です。本記事では住友商事グループの生成AI活用における直近の取り組みをご紹介できればと思います。過去に2023年9月の記事でもご紹介していますが、そこから約1年が経過し、Big techを中心にグローバルでの凄まじい技術進展もさることながら、住友商事グループでの活用度合いもかなり高まってきています。是非最後までご覧いただけると幸いです。 （ちなみに本記事が弊社テックブログの100記事目らしいです。めでたい！） 総合商社×生成AI活用の２年半 生成AI活用に関する最近のトレンド 業務効率化のためのRAG活用は一巡、事業開発や価値創造のユースケース創出にシフト PoCフェーズから、実現効果創出のフェーズ 住友商事グループの生成AI活用 Copilot for Microsoft 365のグローバル全社導入 社内FAQやナレッジDB

Insight Edge(以降IE)でデータサイエンティストをしております市川です。技術部の分析チームと、戦略企画部に属しております。この12月現在で入社7ヶ月が経過しましたので振り返りと学びをシェアできればと考えております！ 自己紹介と入社のきっかけ 自己紹介 私の経歴を簡単に紹介しますと、 転職は3回目ですが、途中兼務などで計6社を経験しており、一貫して金融機関で働いてきました。直近は取締役や事業責任者のキャリアが長いのですが、一貫してデータ分析に従事してきました。 基本的には市場・相場分析をしてきており、株・債券・為替・コモディティ、果ては暗号資産の運用に携わってきました。 データ分析のつながりで、オンライン証券のデジタルマーケティングのデータドリブン化にも取り組んだことがあります。 入社のきっかけ 昔の話になりますが、私は新卒の頃、相場師を夢見て就職活動をしておりました。結果として

はじめに はじめまして、5月に入社したデータサイエンティストの白井です！ 入社して半年ほど経ち、会社や仕事のことが少しずつ見えてきたこのタイミングで、改めて転職時の思いの振り返りと、実際働いてみた上でのInsight Edgeについて、書いてみようと思います。 Insight Edgeでは”入社エントリ”という形で記事を作るのは初めての試みなので、少し緊張していますが、張り切っていきます！ こんな方に見ていただきたい Insight Edgeに興味がある人 総合商社✖️DXが気になる人 自己紹介 まずは簡単に自己紹介をします。 1社目：独立系システムインテグレーター 基幹系システムの開発を担当し、概要設計からテスト、リリースまでの一連のプロセスを担当。 2社目：大手Web系企業 機械学習プロジェクトのリードとして、Deep Learning（特にCNN）を活用した画像解析サービスの導入を推

Insight Edge HR担当の合田（ごうだ）です。 当社は2019年に“住友商事のDX推進のためのプロフェッショナル集団”として創業し、これまで中途採用100%で採用を進めてきました。なぜ今回新卒採用を開始したのか、その想いや実際の立ち上げから行なってきたことをアウトプットしておきたいと思い、ここにまとめることにします。 当社のように、これから新卒採用を立ち上げる際の採用担当者様の参考にもなれば幸いです！ なぜ新卒採用をするのか 新卒採用プロジェクトタスク一覧 採用ペルソナ策定〜求人票作成 新卒市況感リサーチ 採用目標人数設定 選考フローと評価項目策定〜面接官選出 採用チャネル検討 実際の選考推移 最後に なぜ新卒採用をするのか 新卒採用をスタートさせる時に、まずは“なぜ新卒採用をするのか”、”新卒採用に期待することは何か”という前提整理をしっかり時間をとって議論しました。 新卒採用

皆さんこんにちは、Insight Edgeでコンサルタントを務めております根本と申します。　前回寄稿したブログでは新入社員として感じたことを中心に書かせていただきましたが、それから約1年が経過した現在の仕事を皆様にお伝えすることで、少しでもInsight Edgeの内側が伝われば幸いです。　実は現在、いわゆる「コンサルタント」とは少し毛色の異なる業務を主務としています。　今回の記事ではその主務である「セールスプランニング」についてご紹介したいと思います。 目次 １．セールスプランニングとは ２．セールスプランニングに求められること ３．これまでの実績紹介 ４．セールスプランニングの面白さ ５．現在取り組んでいる課題、今後の展望 ６．さいごに １．セールスプランニングとは Insight Edgeでは、今年の4月より、セールスプランニングという役割を営業組織内に新設しました。　元々営業組織の

はじめに Insight EdgeのLLM Engineerの藤村です。 昨今、企業のDX推進に伴い、社内に蓄積された大量の画像データや文書の効率的な活用が求められています。弊社では、実務でLLMを活用する際、画像や表形式、複雑な図を含むドキュメントの理解が大きな課題となっています。この課題は多くの企業でも同様に直面していると考えられ、その解決は業務効率化において重要な意味を持ちます。 例えば： PowerPointの表やグラフの内容理解 手書きのホワイトボード写真からの情報抽出 複雑な組織図の階層関係の把握 スキャンした文書の図表部分の解釈 これらの課題に対して、以下の2点を検証しました： 最新のマルチモーダルLLMでどこまで対応できるのか GPT-4oのファインチューニングによってどの程度改善できるのか 目次 はじめに 目次 マルチモーダル大規模言語モデルとは 1. 主要マルチモーダル

開発チームの塚越です。Insight Edgeに加わって1年が経ちました。開発業務に携わらせていただき、日々楽しく過ごしています。 目次 1. 概要 2. PMへの挑戦を決めた経緯 3. 押さえたい初歩的PMポイント 3.1. 顧客とプロジェクトの方向性を一致させる 3.2. 成功する見込みがあるプロジェクトか確認する 3.3. 内部のコミュニケーション量を増やす 4. おわりに 1. 概要 私はこれまで開発ロールに専念していましたが、最近PMへ挑戦する機会に恵まれました。この記事では、挑戦するに至った経緯と、PMとして実践しようと考えている重要なポイントを共有します。 「PMに挑戦した経緯」の章では、なぜ私がPMロール担当しようと思ったのか、その背景と理由を説明します。 「押さえたい初歩的PMポイント」の章では、PMとして案件を遂行するために重要だと考える基本的な要点をまとめました。これ

はじめに こんにちは！昨年9月からInsight Edgeの開発チームに参画した広松です。Insight Edgeでは生成AI案件を担当しています。 2024年11月現在でも生成AIの進化は止まらず、日に日に技術的な課題を克服しています。各社のLLMが頻繁に大型アップデートされるので付いていくだけでも大変な日々を送っています。 さて、前回は 生成AIエージェントを使ったデータ分析の記事を書いたので、今回は生成AIエージェントを使ったシステム開発について書こうと思います。ただ、この技術は非常に進化が早くすぐに記事が古くなり役に立たなくなってしまうので、2024年11月現在で実現できていることと、長期的な将来像の考察について論文紹介も含めて書いていきます。 昨今では、生成AIがコーディングの補助をしてくれることが常識になりつつありますが、システム開発の様々な工程をAIエージェントがどの程度自動

はじめに 開発経緯 作成したアプリの構成および議事録作成手順 構成 議事録作成手順 半年間運用して得られた学び 議事録自動生成の精度がどうだったか？ 使用したモデルおよびコストについて モデル コスト 安全フィルターについて プロンプトおよび生成過程について VertexAI Geminiの凄さについて 議事録を投稿できるまでの手順の制限について まとめと今後の期待 はじめに こんにちは、Insight Edgeで開発エンジニアをしているニャットです。 入社から1年以上が経ちましたが、まだまだ学ぶことが多く、日々、社内の勉強会やリソースをフル活用して新しい技術の習得に挑戦し続けています。 今回は、勉強会の時間を活用しつつ「社内用の議事録自動作成アプリ」を少しずつ開発し、半年間社内で運用しながら改善を重ねたので、その開発経緯と得られた学びを紹介します。 開発経緯 2024年5月頃、Googl

目次 1. はじめに 2. ログデータの収集 GCP インフラ構成の説明 各サービスの設定 ディレクトリ構成 共通リソースの作成 個別プロジェクトリソースの作成 3. ログデータの可視化 4. まとめ 1. はじめに こんにちは。Insight Edge で Developer をしている熊田です。 普段システム開発を進める上で、システムの利用者数や頻繁に利用されている機能を調べたいと思うことはありませんか？ 特にPoC検証やシステム運用フェーズにおいては、そのようなニーズが多くあるのではないでしょうか。 そのようなニーズに応えるためには、ログを収集する必要があります。また、上記のようなニーズはプロジェクト共通のものであることが多いかと思います。 これら要望に応えるために、GCP の複数プロジェクトにまたがるログ収集及び可視化をするためのロギング基盤を検証構築してみたので、その紹介をしたい

Insight Edgeのデータサイエンティストのki_ieです。 数理最適化の専門家として、これまでさまざまな課題を数理最適化問題としてモデリングしてきました。 モデリングはアルゴリズム設計と比べて注目を集めることが少ないようですが、 実際には技術的な知見・調査を要求する骨の折れるタスクです。 このタスクを簡単にしたいとは日々思っていたところですが、最近 OpenAI o1 というモデルの論理的推論能力が高いらしいという聞きました。この賢いLLMがモデリングのお手伝いをしてくれたら嬉しいですね！ 今日は数理最適化問題(混合整数計画問題)のモデリングをどれだけLLMに任せられるのか、簡単な実験結果をご紹介します。 数理最適化問題とは 数理最適化問題と混合整数計画問題の基礎知識がある方はこの節はスキップしましょう(面白いことは一つも書いてありません)！ 数理最適化問題とその実行可能解・最適解

イントロダクション：スーパーマーケットの3つの課題 ナレッジグラフとは ナレッジグラフの活用事例 Google検索 Amazon ECサイトのレコメンドシステムCOSMO ナレッジグラフに関連した論文 Yu et al., COSMO: A large-scale e-commerce common sense knowledge generation and serving system at Amazon[4] Shi et al., LLM-Powered Explanations: Unraveling Recommendations Through Subgraph Reasoning[1] Wang et al., Multi-level recommendation reasoning over knowledge graphs with reinforcement lear

こんにちは、k-kzkです。私はInsight Edgeに参画して早2年が経ちました。 今回の記事では、私が初めて取り組んだETL開発プロジェクトと、そこで選択したツールであるDataformについてお話しします。 目次 1. はじめに 1.1 ETL 開発とは 1.2 Dataform の選定理由 2. Dataform を利用した ETL 開発のライフサイクル 2.1 リポジトリ作成 2.2 ワークスペースの使い方について 2.3 ディレクトリについて 2.4 テーブル構成 2.5 Dataform のテストについて 2.6 リリース方法について 3. その他開発における Tips 3.2 データセット作成時のエラーについて 4. まとめ 1. はじめに プロジェクトに参画するまで、データをメインに扱う開発経験がほとんどなかった私にとって、「ETL」という言葉も聞き馴染みが無いものでし