NTTドコモR&Dの技術ブログです。

AI・機械学習

データ分析コンペKDDCUP 2024 OAG-AQA 6位入賞解法の紹介

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…

KDDCUP2024に入賞したので現地でポスター発表してきました

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1(後日公開予定) タスク2nttdocomo-developers.jp タスク3(後日公開予定) 昨年度のKDD2023の様子はこちら nttd…

モバイルネットワーク×AI ~2024秋~

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…

インターン体験記 in 画像認識チーム

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、…

ドコモが高速道路の展示会に出展してみた話 🛣

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…

AWS re:Invent 2023 Las Vegasの参加報告と生成AI, データ分析, ETL系の新サービスを触ってみる!

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…

CNNとメルスペクトログラムを用いて音楽感情認識を試してみた

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>…

筋トレをサポートするAIトレーナーを作ってみた

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…

生成AI時代に重要になりそうなCAI/C2PA(コンテンツの来歴証明技術)を読み解いてみた

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…

Pythonで簡単に時系列予測が行えるライブラリを試して比較してみた(Prophet、NeuralProphet、StatsForecast、Greykite)

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…

Causal Discovery Toolboxで簡単にデータの因果関係を解析してみよう

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…

3D Gaussian Splattingの動かし方(データセットの作成から学習結果のレンダリングまで)

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…

LLMのテキスト埋め込みはどのように扱うべきか、レコメンド視点で考えてみた

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、…

re:Invent2023に現地参加してきた話

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…

トンカツの3Dを生成してみた ~テキストや単体画像からの3D生成の紹介~

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…

ChatGPT x MetaQuest3で自分だけのバーチャルアシスタントを作る!

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…

社員1000人以上が使う、Streamlit in Google Cloudのサーバレスプラットフォームを完全内製してみた

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…

Prompt Flowで評価Flowを自作してRAGのイケてるLLMOpsを実現してみた

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…

【Python】YouTubeのトレンド分析:113ヵ国のデータを用いたトレンド傾向と生存時間分析(Cox比例ハザードモデル)

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…

Birthday Envelopes

※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…

誕生日の封筒問題

※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…

AWS PartyRockであそんでみた

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…

Unreal EngineとWebSocketを組み合わせて、オープン日本語LLM(Rinna)を使ってみる

本記事はUnreal Engineからオープン日本語LLMを使ってみるハンズオンの解説記事です。 導入 大規模言語モデルの発展が目覚ましい昨今、その利用方法を考えたときにNPC(Non Player Character)というのは1つの適応先かと考えています。 少し調べただけでも以…

Amazon BedrockのAPIとGradioで簡単なUIを作って画像生成してみた

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中村圭佑です。普段の業務では画像認識に関する研究開発を行っています。具体的には画像生成AI、農業AI等の研究開発に取り組んでいます。今回はAWSの生成系AIサービスである「Amazon Bedrock」と…

拡散モデルに至るまでの画像生成AIについて解説をしてみた

はじめに NTTドコモ サービスイノベーション部の中村圭佑です。普段の業務では画像認識に関する研究開発を行っています。今回は話題となっている画像生成について、社内勉強会にて発表を行いましたので、発表スライドとともにご紹介できればと思います。詳し…

データ分析コンペKDDCUP2023にてドコモの2チームが入賞した解法の紹介

TL;DR データ分析コンペであるKDD2023にて、ドコモの2チームが入賞(6位、9位)しました。 コンペの概要と入賞した2チームの解法を紹介します。 はじめに NTTドコモ クロステック部の鈴木明作です! ドコモR&Dでは、データマイニングの世界最高峰の国際学術会…

インターンシップ体験記:自然言語処理モデルの改善

こんにちは!NTTドコモ サービスイノベーション部の川原田です。 普段は、語学教育に関する研究開発業務に従事しています。 NTTドコモでは、2023年2月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、初日と最終日以外はリモー…

【NeurIPS2022】過去17年間の機械学習・AI研究のトレンドを調査してみた

こんにちは。dcm_chidaです。 ドコモ開発者ブログ初投稿です。よろしくお願いします。 はじめに みなさん「NeurIPS」と言う国際会議名を聞いたことがあるでしょうか? 機械学習・データ分析の分野では毎年たくさんの国際会議が開催されていますが、NeurIPSは…

基地局の「いつもと違う」をAutoEncoderで見つけてみた

こんにちは。ドコモの鈴木です。 本記事は、ドコモアドベントカレンダー23日目の記事になります。 本記事では、機械学習の一手法であるAutoEncoderを用いて基地局の「いつもと違う」状態を見つける仕組みについて記載いたします。 モバイルネットワークの品…

DeepStream SDKによる動画像認識事始め2022

はじめに こんにちは。 @dcm_yamaya です。 この記事は、NTTドコモ R&D Advent Calendar 2022 23日目の記事です。 ことしはカレンダーがドコモ開発者ブログ上に展開されています! 筆者は普段の業務では、画像認識やエッジコンピューティングの技術領域を担…

おすすめされた理由がわかるXAIレコメンドモデルを動画配信サービスログで試してみた

はじめに 本記事はNTTドコモ R&D Advent Calendar 2022の20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明石です。 私は業務でドコモが持つECサイトや動画配信サービスにおけるレコメンドシステムの研究開発をしております。 本記事…

たった3人で運用するドコモを支える機械学習基盤の作り方 ー Kubernates × Airflow × DataRobot を使ったMLOpsパイプライン ー

TL;DR 自己紹介・モチベーション 処理の再現性の担保・デプロイの迅速化 実現したかったこと 1. コードの再現性を担保する 2. 簡単に機械学習タスクの実行パイプラインをかけるようにする 3. ノートブックファイルを、そのままの形でパイプラインに組み込め…

画像認識AIで作る!サッカー⚽️リフティングカウンター

サッカーのリフティングを自動カウントする画像認識AIを作りました。興味がある方はぜひご覧ください。

【Python】実務でデジタルマーケティングに取り組むエンジニア社員がZILNを使ったLTV予測してみた

本記事は、ドコモアドベントカレンダー17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3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、これからのマーケティングではより重要となる指標…

Text-to-3D手法でいらすとや風の3Dモデルを作ってみる

この記事は,ドコモアドベントカレンダー17日目の記事になります。 こんにちは。ドコモの下山と言います。業務ではバーチャル空間における3Dコンテンツ生成に取り組んでいます。 この記事では,Stable Diffusionに代表されるText-to-Imageの技術と,Novel Vi…

【Python】新潟県に一番似ている国は○○?各都道府県に似た形の国を調べてみた

はじめに この記事はNTTドコモアドベントカレンダーの4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福島です。 こちらの日本地図、おかしなところがあります。気づきますでしょうか。正解は少し下にあります。 話は変わりますが、以前…

強化学習による無線ネットワーク品質の最適化をやってみた

この記事は、NTTドコモ R&D Advent Calendar 2022 3日目の記事です。 0. はじめに こんにちは。 NTTドコモ無線アクセス開発部の橋本です。 5G時代を迎え、無線ネットワークはさらに複雑化が進みます。 これにより、人手による装置パラメータの最適化や保守対…

Stable Diffusion を使って社内でAIお絵描きクイズをしたら,大喜利大会になってしまった話

今年もこんにちは。ドコモの澤山です。 本記事は,ドコモアドベントカレンダー2日目の記事になります。 本記事では,テキストからの画像生成を用い,画像を当てるクイズとその採点をおこないます。 ※記事は 2022/11 時点の内容です。 テキストからの画像生成…

因果推論を使って施策改善を検討してみた

因果推論を使って施策改善を検討してみた こんにちは、NTTドコモ4年目社員の相場です。 業務ではレコメンド関連の技術開発やサービス向上のための分析をしています。 本日は大きく2つ 最近流行りのデータドリブンなマーケティングについて pythonで1に基づく…

ノーベル経済学賞から学ぶA/Bテストできない場合の効果検証

ノーベル経済学賞から学ぶA/Bテストできない場合の効果検証 こんにちは. NTTドコモサービスイノベーション部の阿座上です. 今回の記事は,2021年のノーベル経済学賞の内容を解説しつつ,A/Bテストが出来ない場合の効果検証はどう行えば良いのかについて触…

【Python】写真を絵文字に変換する

はじめに NTTドコモサービスイノベーション部の福島です。 画像を表示したいけどビューアーが無い... コンソール上でどうしても画像を確認したい... そんな事態にも対処するため、メモ帳からでも見られるようにUnicode絵文字で画像を表現するプログラムを作…

逆翻訳を使って日本語テキストの学習データを拡張(水増し)してみた

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稲子です。 普段の業務ではチャットボットの開発・運用に携わっています。 今回は、逆翻訳によるテキストデータの拡張方法の紹介と文書分類タスクでの実験をしていきたいと思います。 逆翻訳とは …