AI・機械学習
はじめに こんにちは。ドコモ・テクノロジ 携帯事業部の樋口、NTTドコモ モバイルイノベーションテック部の坂井、森下です。 昨年に引き続きC2PAについての記事となります。本記事では昨年からの更新点について紹介していきます。 まず世の中の動向ですが、…
LLMを活用したテーブルデータの理解技術を探求する、企業の業務改善に役立つ手法を紹介する内容です。プロンプトデザインやRAG手法の詳細を学べます。
TL;DR 機械学習のモデル解釈手法SHAPを拡張した、SHAP-IQ (Interaction Quantification) が提案された 単一の特徴量だけでなく、複数の特徴量間の交互作用も近似して、モデルの解釈性を深めることが可能 pythonライブラリshapiqで利用可能。NeurIPS2024 (Dat…
本記事で達成すること 今回やること 準備編 Recraft AIとは？ WebからRecraft AIを使ってみた Recraft AIのAPIを準備する Unreal PythonとUnreal Editorの準備をする 実装編 Editor Utility WidgetでUIを作る Editor Utility Widgetのイベントグラフを書く R…
NTTドコモの中規模プロジェクトでのGitHub Copilot導入事例と効果をレポート。開発効率やエンジニアの負担軽減にどう貢献しているのか詳細を紹介します。
はじめに こんにちは、NTTドコモサービスイノベーション部の田尾と上田です。 田尾は業務では主に、社内で生成AIに関連するイベントの運営を担当しています。具体的には、生成AIを活用したアイデア創出コンテストや、社内での事例共有会を企画・実施していま…
DOCOMO R&D Advent Calender 2024の21日目を担当させて頂きます、サービスイノベーション部 顧客理解AI担当の阿座上と先進技術推進担当の横野です。 普段はそれぞれ位置情報に関する分析・研究開発、空間データにまつわる研究開発に従事しています。 本日は…
はじめに NTTドコモ クロステック開発部の小原です。 本記事では、KDDCup 2024 Amazon Multi-Task Online Shopping Challenge for LLMs (以下、本コンペ)の解法で使用されたデータセット構築についてご紹介します。我々ドコモも本コンペへ取り組んでいたもの…
はじめに こんにちは。NTTドコモ クロステック開発部の水野涼介、中村匠です。 普段の業務では動画像認識のビジネス適用を行っています。 この記事では、2024年8月6日(火)~8月9日(金)に熊本で開催された第27回 画像の認識・理解シンポジウム（MIRU2024）の参…
LLM の出力を制御する手法であるアクティベーションエンジニアリングを紹介いたします。この手法は、LLM の中間出力にベクトルを加減算し LLM の出力を誘導するユニークなものです。プロンプトエンジニアリングの代替としても利用できます。
こんにちは！6Gテック部の谷口です。今回は、今年の10月に参加した「YRPオープンイノベーションデー2024」についてご紹介します。無線通信技術に関する最新の取組みを多くの方々にご紹介する貴重な機会となりました。 1. 展示概要 2. ブース紹介 3. 展示会で…
LLMの推論およびモデルサービングに利用されるOSSであるvLLMの動きについて、コードを追いながら理解を深めようと試みる。
本記事は、ドコモアドベントカレンダー2024 19日目の記事です こんにちは！NTTドコモ クロステック開発部の畑元です。業務ではヘルスケア領域におけるデータ分析やAI開発を行っています。 この記事ではベイズ推論による機械学習とRStanを用いた分析例をご紹…
この記事ではGithub Copilotを使った機械学習モデルの作成方法とその効率化について紹介しています。
本記事では組み込み(ハード寄り)を触り始めた方を対象とし、業務の 1 つである NVIDIA Jetson を使 った農業ロボットの紹介と、最近発生したトラブル事例をご紹介します。
自己紹介 NTTドコモ データプラットフォーム部（以下DP部）矢野です。 DP部では生成AIをビジネス活用すべく様々な取り組みを行っています。 今回執筆いただいた協働者の森さんとは、DP部が展開する社内の分析サービスに生成AIを用いて効率化や生産性の向上が…
はじめに 本記事をご覧いただきありがとうございます。 NTTドコモ クロステック開発部の画像⽣成AIチーム（福島、井⼿、⼩原、中村圭佑）です。 近年話題の⽣成AIについて、先⽇の記事や昨日の記事でご紹介した通り、Slackアプリの形で画像⽣成AI＆VLM（Visi…
はじめに NTTドコモ クロステック開発部の画像生成AIチーム（福島、井手、小原、中村圭佑）です。近年話題の生成AIについて、先日の記事の通り、Slackアプリの形で画像生成AI＆VLM（Vision Language Model）の2種類の生成AIが利用可能なシステムを社内向けに…
はじめに こんにちは。サービスイノベーション部での石井です。 業務ではデータサイエンスやAI等の技術を活用したビジネス適用を行なっております。 データサイエンス分野に長く関わっていると手法やトレンドにも徐々に大きな変化が起きてきていると感じてい…
はじめに 本記事は NTTドコモ Advent Calendar 2024 の12日目の記事です。 こんにちは。NTTドコモサービスイノベーション部の淺田です。 普段はデータ分析・AI技術を活用した業務効率化や意思決定支援を行っています。 今回のテーマ「需要予測と新聞売り子問…
NTTドコモ Advent Calendar 2024 10日目、Kaggle Advent Calendar 2024の12日目の記事です。 はじめに NTTドコモ クロステック開発部 鈴木明作です！ こちらの記事では、地理空間分野のトップカンファレンスであるSIGSPATIAL 2024（シグスペーシャル）のワー…
1. 背景 2. 構築したデータパイプライン 3. テスト実装 基本的なテスト source freshness dbt_expectationsを使ったテスト 4. 工夫したポイント・ハマったポイント 外部APIからの取得値に対するテスト StagingモデルのMaterialization 正規表現のコンパイル …
はじめに こんにちは。サービスイノベーション部に所属しております。普段の業務では機械学習を用いたマーケティング効率化に取り組んでいます。 訴求効果の高いユーザを推定するためにTransformerを使った独自の機械学習モデルを使っています。 Transformer…
1. 概要 2. 構築したMLOpsパイプライン 3. 実装におけるポイント 3.1. Pythonストアドプロシージャ 3.2. Snowflake TaskによるDAG実装 3.3. 外部ステージを使ったモデル管理 4. 切り替え効果 5. 今後に向けて 1. 概要 NTTドコモ データプラットフォーム部の…
はじめに NTTドコモ クロステック開発部の福島&井手&小原&中村圭佑です。普段の業務では画像認識や生成AIに関する研究開発を行っています。今回は社内でVLMと画像生成が気軽に使えるシステムを作ってみたので紹介したいと思います。Slackをインターフェース…
TL;DR NTT DOCOMO R&Dは，KDDCUP2024 OAG-INDタスクにおいて380チーム中6位入賞しました． KDD2024/KDDCUP2024に関する情報及び現地レポートについては，こちらの記事をご覧ください． 本記事では，OAG-INDタスクにおけるNTT DOCOMO R&Dの解法をご紹介します…
はじめに こんにちは、サービスイノベーション部の山路です。 普段の業務ではデジタルマーケティングに関する技術検討や研究開発を行っています。本記事では、近年取り組んでいるグラフデータを活用したレコメンド技術に関して、その根幹となるGraph Embeddi…
TL;DR NTTドコモ R&Dチームはデータ分析のトップカンファレンスであるACM KDD主催のデータ分析コンペKDDCUP2024 に参加し、Open Academic Graph (OAG) Challenge部門のTask3 Paper Source Tracing(PST) コンペにおいて 8位に入賞しました。 PSTコンペは、論…
TL;DR データ分析コンペであるKDDCUP 2024 OAG-AQA にて6位 入賞したので、入賞解法を紹介します。 KDD概要と現地参加した発表の様子はこちらの記事をご覧下さい。 はじめに NTTドコモ クロステック開発部の鈴木明作です！ ドコモR&Dでは、データマイニング…
データ分析コンペであるKDD2024にて、ドコモの2チームが3つのタスクで入賞(6位・6位・8位)しました。手法詳細は以下をご覧ください タスク１nttdocomo-developers.jp タスク２nttdocomo-developers.jp タスク３nttdocomo-developers.jp 昨年度のKDD2023の様…
はじめに こんにちは、6Gテック部の谷崎です。 近年、AI技術の発展が目覚ましい中で、モバイルネットワークとAIの融合も急速に検討が進んでいます。 この記事では、モバイルネットワーク×AIに関する最新の業界動向について解説します。 標準化議論におけるAI…
こんにちは！NTTドコモ サービスイノベーション部の画像認識チームです。 NTTドコモでは、8/28～9/8に現場受け入れ型インターンシップを実施しました。今回のインターンシップは、リモートと現地のハイブリッドの実施となり、参加者はチームに配属された後、…
はじめに はじめまして、NTTドコモでデータサイエンティストをしている河内です 本日はクリスマス、NTTドコモ R&D Advent Calendar 2023も最終日となりました◎ ここまでご購読くださった皆様、運営・関係者の皆様に感謝申し上げます。 最終日の投稿は、これ…
NTTドコモ R&Dイノベーション本部 サービスイノベーション部 ビッグデータ基盤担当 3年目社員の小澤です. 普段の業務では, 1日数百TBにわたる弊社のLTE/5GSA基地局の通信制御信信号をリアルタイムで分析可能とし, ネットワークエリア品質向上に役立つデータ…
はじめに はじめまして、NTTドコモ サービスイノベーション部、2年目社員の韓です。 今回、アドベントカレンダーのラスト記事を書かせていただきます！初めてのブログ投稿のため、お手柔らかにお願いいたします<m(__)m> 本記事では、画像認識の分野で良く使われるCNN</m(__)m>…
はじめに こんにちは。 @dcm_haruyama です。 この記事は、NTTドコモ R&D Advent Calendar 2023 24日目の記事です。 良いクリスマスイブをお過ごしでしょうか。 今日のテーマは筋トレということで、年末年始の運動不足解消にピッタリですね！ 私のアドベント…
第0章 はじめに この記事は「NTTドコモ R&D Advent Calendar 2023」24日目の記事です。 いよいよ今年も残すところあと1週間と年の瀬が迫ってきましたが、みなさんは今年の技術トレンドと言えば何が思い浮かぶでしょうか？ Web3？ゼロトラスト？はたまた量子…
はじめに この記事はドコモアドベントカレンダー24日目の記事になります。 素敵なクリスマスイブをお過ごしでしょうか こんにちは、NTTドコモ サービスイノベーション部3年目社員の上田です。 業務では主に、データ分析・機械学習に関する研究開発やビジネス…
TL;DR この記事では，Causal Discovery Toolbox（cdt）を用いて観測データから因果関係を簡単に解析する方法を紹介します．cdtは，Pythonで利用可能なツールで複数の因果分析モデルとアルゴリズムを提供しデータから因果関係を推定し視覚化することができま…
本記事はNTTドコモ Advent Calendar 2023の21日目の記事です。 TL;DR はじめに 三次元再構成とは 3D Gaussian Splattingとは Blenderによるデータセットの作成 Blenderのインストール Blenderファイルのダウンロード Blenderでのレンダリング 3D Gaussian Sp…
本記事は、ドコモアドベントカレンダー2023の18日目の記事になります。 こんにちは。NTTドコモサービスイノベーション部1年目社員の髙橋克です。 入社してから、主にレコメンデーションシステムの技術開発に携わらせていただいてます。 本記事では、OpenAI、…
はじめに re:Inventとは 生成AIがトレンド！ Amazon Q 触ってみた 今後の参加者に向けて 最後に おまけ はじめに はじめまして！ NTTドコモ サービスデザイン部の鈴木です。 本記事では私が参加したAWSの学習型カンファレンスである「re:Invent 2023」につい…
はじめに NTTドコモ サービスイノベーション部の小原です。生成AI関連の業務する一方で、3D処理関係の手法に関して個人的興味を持っているため、最近はこの二つの要素を合わせた3D表現の生成(本記事では3D生成と呼ぶ)に関して調査しております。 その一環と…
はじめに 自己紹介 今回の記事内容 作ったもの 前提知識：MetaQuest3とは？ChatGPTとは？ MetaQuest3とは？ ChatGPTとは？ ステップのまとめ ステップ①：作りたい全体像を固める 全体構成 環境情報 ステップ②：Quest開発（QuestのVoiceSDKを使ってSpeechToTe…
google cloud上でstreamlit の社内限定サーバレスプラットフォームを独自実装してみました。streamlit自体をサーバレスにするだけでなく、コーディング環境からci/cdに至るまで全てサーバレスにすることで1000人以上の社員が使うプラットフォームを少人数で…
TL;DR RAGアプリを運用するにあたってLLMOpsの考え方が重要になり、Azure OpenAI ServiceのPrompt Flowの活用を開始した。 RAGアプリの精度を担保するため、Prompt Flowに搭載されている評価Flowの性能を検証した。 回答内容の正確性の評価性能を上げるため…
はじめに 本記事は、ドコモアドベントカレンダー2023の10日目の記事になります。 こんにちは。NTTドコモサービスイノベーション部4年目社員の九島です。 主な業務は、マーケティング分野への機械学習・AI活用です。 今回は、Kaggleで公開されているYouTubeの…
※日本語訳はこちら Introduction Hello! As a Senior Research Engineer at DOCOMO Innovations, an NTT DOCOMO subsidiary located in California, I get to help optimize our mobile communication network. Some tools that I use for this are within s…
※この記事は同日投稿の "Birthday Envelope" を翻訳したものです。 NTTドコモ R&D Advent Calendar 2023 の6日目の記事です。 はじめに こんにちは！私はカリフォルニアにあるNTTドコモの子会社，DOCOMO Innovations, Inc. の Senior Research Engineer とし…
はじめに はじめまして、NTTドコモ サービスイノベーション部の早川です。 ドコモ開発者ブログの運営を担当しており、今回アドベントカレンダーを盛り上げるために初記事投稿させていただきます！ 本記事では、最近(2023/11/16に)AWSからリリースされた"Part…
