AI・機械学習
自己紹介 NTTドコモ データプラットフォーム部(以下DP部)の江口です。普段はドコモが保有する顧客基盤データによる価値創出のためのパートナー企業向けデータプロダクトの企画/開発を行っております。その中でドコモデータを用いた生成モデルの学習を行うこ…
はじめに NTTドコモ サービスイノベーション部の林です。 2025年11月12日にNTTドコモとNTTの連名で1to1マーケティングを加速するAI技術「大規模行動モデル（LAM）」を確立 〜お客さまの「どうしたい」を予測して販促施策を個別化することで、テレマーケティ…
はじめに R&D戦略部 社会実装推進担当の天沼です！普段はLLMに関連した技術調査やプロダクト化、社内適用PoCなどを担当しています。 最近の取り組みとしてLLMによって施策立案を自動化するという取り組みを行っていたのですが、自分自身でもしっくりくるアウ…
Azure × Google Cloud 間を HA VPN＋BGP＋PSC でつなぐ Vertex AI プライベート接続ガイド（Advent Calendar 2025） はじめに 本記事の前提とゴール 全体イメージ やさしい用語解説 準備編：変数定義 必須編：Azure と GCP を HA VPN＋BGP でつなぐ 1-1. Azu…
今回のテーマ 開発環境構築 Docker での開発環境の構築 チャットを試せるフロントをGradioで作成 AIエージェントの実装 お散歩エージェントの構築 グラフとツールの実装 今回のテーマ こんにちは！NTTドコモマーケティングメディア部の石塚裕之です！ 業務で…
サマリー ROS2 *1のナビゲーションと言えば、2D LiDAR と地図を前提とした構成が一般的です。 Nav2 *2のチュートリアルや公式サンプルも、ほとんど全てが「LiDAR＋地図ありき」で設計されています。 一方で、実際の現場では コストや搭載スペースの制約で Li…
AIを活用した監視措置業務の自律化事例を紹介。AIエージェントによるアラート分析の効率化で業務の改善を目指します。
NTTドコモ クロステック開発部の畑元です。今回はロボットに関する記事です 1. はじめに 2. 使用するハードウェア/ソフトウェア SO-101 LeRobot カメラ GPU 3. 環境のセットアップ LeRobotインストール SO-101の組み立て ポートの特定 キャリブレーション カ…
1. はじめに 「コードを書くのは楽しいけれど、PR（プルリクエスト）の説明文を書くのは正直手間がかかる……」 「実装に集中した後、変更内容を思い出しながら文章をまとめるのに意外と時間がかかってしまう」 誰しも、一度はそう感じたことがあるのではない…
こんにちは！ サービスイノベーション部の山本優汰です。 普段は社内におけるデータ・AI活用の促進を目標に、データ分析やAIエージェントの開発に取り組んでいます。 多くのデータサイエンティストが直面する普遍的な問題の一つに、「AIや分析ツールを導入し…
はじめに こんにちは。NTTドコモ モバイルイノベーションテック部の坂井、ドコモ・テクノロジ 携帯事業部の樋口です。 昨年、一昨年に引き続きC2PAについての記事となります。本記事ではこれまで同様に過去1年間のアップデート、すなわち2024年から2025年に…
1.はじめに こんにちは！ドコモ・テクノロジ*1の高見澤です。 NTTドコモのR&D業務を担うドコモ・テクノロジで、データ活用促進の内製開発を行っています。 世は生成AIブーム。私自身も業務上で生成AIを活用しており、数年前では考えられなかったような世界に…
はじめに はじめまして、NTTドコモ クロステック開発部の古田です。 普段はデータサイエンティストとして、ネットワークの通信品質データや位置情報データの分析をしています。 分析の中でデータを統計化する場面が多くあるのですが、データを代表する値とし…
1．はじめに NTTドコモ サービスイノベーション部の阿部です． 普段はデータ活用・AI活用を社内で促進することをミッションとして，データ分析や考察をするAIエージェントなどの技術検証と開発をしています． 本記事ではGemini CLIとUnityを使って，強化学習…
SlackにAIの自動回答を組み込み、問い合わせの“最初の案内”を標準化したら、現場に気持ちの余裕が生まれました。この実践の設計・運用・実際のやりとりまでを紹介します。 AI×Slack×Bedrockで“優しい世界”の問い合わせ対応 はじめに 基盤について（“すぐ公開…
ドコモR＆D戦略部、川畠雄司です。普段は仮想ユーザーモデルを用いて実ユーザーの行動を予測する「仮想マーケティング」技術の研究や、その社会実装に向けた開発・運用に従事しています。 本記事では「Two-Towerモデル」について解説します。 Google（YouTub…
本記事の、日本語翻訳版はこちら Introduction Hello! We are Refik, Hamza, and Oguz. We work at DOCOMO Euro-Labs (EUL), docomo’s centre of excellence of global telecom standardisation in Munich, where we study virtualized, automated, and data…
はじめに こんにちは。私たちはRefik、Hamza、Oguzです。 私たちはミュンヘンにあるDOCOMO Euro-Labs（ドコモユーロ研）で、仮想化・自動化・データ駆動型のモバイルネットワーク管理について研究しています。EULは、docomoにおけるグローバル通信標準化の中…
この記事の日本語版はこちら！ 0. Who am I? Hello! I am Bahador Bakhshi. I am a member of NTT DOCOMO’s 3GPP SA2 Standardization team. 3GPP is the organization that standardizes mobile networks, e.g., 5G. 3GPP is composed of working groups an…
この記事の英語版原文はこちら！ 0. 自己紹介 こんにちは。 私は Bahador Bakhshi です。 NTT DOCOMO の 3GPP SA2 標準化チームのメンバーです。 3GPP は、5G などの移動通信ネットワークを標準化する組織です。 3GPP は複数のワーキンググループで構成され…
業務改善はAIだけじゃない！プロセスの見直しが本当に効果的だった話 NTTドコモ データプラットフォーム部社員の三上明音です。 私は2025年3月にドコモソリューションズからドコモデータプラットフォーム部に出向となり、現在はドコモ内のデータ活用をする人…
この記事は、Advent Calendar 2025の18日目の記事になります。 はじめに こんにちは。サービスイノベーション部の石井です。 業務では大規模モデル*1や需要予測等の技術を活用したマーケティング支援を行なっております。 データサイエンスでは、テキストや…
AIとデータ分析を駆使してモデルの予測をビジネス担当者にわかりやすく説明。LLMを使った新たなレポーティング自動化の試みを詳細解説。
はじめに こんにちは、データプラットフォーム部の鈴木明作です！ この記事では、データマイニング分野のトップカンファレンスであるKDD2025にて開催された、KDDCup2025 CRAG-MM Challengeの上位チーム解法を紹介します。 CRAG-MM Challenge KDDCup2025とし…
アイキャッチ この記事の対象読者 この記事が伝えたいこと はじめに 感情分析を取り入れた理由 感情がプロジェクトに及ぼす影響 使用したツール・技術スタック 1. データ収集 2. 感情分析プロンプト 3. 結果の投稿 分析例： 気づいたこと 課題と改善点 課題:…
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部ではドコモ内の各事業でデータ分析・活用を促進するためにStreamlitでアプリを提供しており、アプリ開発促進や生産性向上に向けた取り組みとして、Vibe Codingツールの1つである「Cl…
機械学習の予測精度は、必ずしも「良い意思決定」に直結しません。数理最適化の問題構造を学習に組み込む「Decision-focused Learning (DFL)」について、微分可能最適化ライブラリ JAXopt を用いた実装と実験を通して解説します。
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。 我々が提供している社内データ活用プラットフォームPochiでは、特定の部署に閉じない様々な部門のメンバが日々アプリを開発しています。 このPochiでのアプリ開発者を支援する取り組みと…
自己紹介 NTTドコモ データプラットフォーム部（以下DP部）田中です。DP部ではデータ活用の民主化を目指して社内向けにstreamlitの開発プラットフォームを独自に実装し、運用してから2年以上経過しました。 参考： 一昨年の記事 社員1000人以上が使う、Strea…
サマリー 「RecSys Challenge 2025」において、ドコモチーム(SenseLab)として参加し、世界第3位に入賞しました。著名な企業や大学が合計416チーム参加するコンペでした。 RecSys Challenge では離反予測や購買傾向予測などECサイトにおける複数の異なる分析…
テック関連のニュース毎日多すぎ！ 毎日、AI関連のアップデートがすごいですね。ワクワクと同時についていくのが精一杯です。 皆さんはどのようにしてテックニュースを追っていますか？ 私の場合、AIはもちろんのこと、量子コンピュータや宇宙開発も興味の範…
はじめに こんにちは。 NTTドコモ 6Gテック部の久米とクロステック開発部の河内、高橋です。 今回は、昨年に引き続き最先端の技術を一般公開する場「YRPオープンイノベーションデー2025」に、私たち6Gテック部とクロステック開発部が参加してきたのでその内…
みなさんこんにちは！NTTドコモ サービスイノベーション部の森木銀河と申します！ ドコモ社内では生成AI研修を実施しても、社員の業務に活かされない場合があること、「知っている」と「使っている」の間にある大きな壁を乗り越えられないことが大きな課題で…
こんにちは！NTTドコモ サービスイノベーション部です。 2025年9月25日、NTTドコモグループは自社社員を対象とした大規模な生成AIイベント「＋AI Prism」をGoogle Cloudと共催し、渋谷ストリームGoogleオフィスにて開催しました。 +AI Prism 当日は、NTTドコ…
サマリ 初めまして NTT ドコモ R&D戦略部の現在3年目社員の村上友希です。 普段は因果推論や機械学習を用いたデータ分析業務に従事しています。 データ分析コンペであるKDD CUP2025にて全4部門中2部門で特別部門賞を受賞、KDD Workshopにて論文が2本採択され…
こんにちは！NTTドコモ R&D戦略部の青栁です。 普段の業務では、ドコモデータやLLM（大規模言語モデル）を活用したマーケティング技術の研究開発をしています。 弊社では、2025/8/25 ~ 9/5に現場受け入れ型インターンシップを実施しました。 私が所属するチ…
はじめに こんにちは、クロステック開発部の水野、春山です。 株式会社NTTドコモは2025年7月29日〜8月1日に開催される「画像の認識・理解シンポジウム MIRU2025＠国立京都国際会館」のスポンサーとして企業展示に出展いたします。 ブースは企業展示会場のG12…
はじめに Vibe Coding: コードから「意図」へのパラダイムシフト Vibe Codingの特徴 AI-assisted Codingとの決定的な違い 開催の背景と目的 企画のきっかけと背景 イベントのコンセプトとゴール ドコモ社員とディレクション力 タイムテーブル Vibe Codingの…
はじめに 専用ハードウェアから仮想化を経てクラウドへ AI × GitOpsで実現する次世代5GCプロビジョニング デジタルツイン環境における1call試験 dUPFの商用網接続による映像伝送 得られた知見・課題など おわりに はじめに こんにちは、コアネットワークデザ…
TL;DR 言語処理学会(NLP2025)併設ワークショップである「大規模言語モデルのファインチューニング技術と評価」（コンペ）が開催されました。 「大規模言語モデルのファインチューニング技術と評価」コンペの上位1~3位までの解法を紹介します。 はじめに NTT…
TL;DR RAGの精度を競うCRAG Comprehensive RAG Benchmark Challenge(CRAGコンペ)がKDDCUP 2024にて開催されました。 CRAGコンペの上位1-3位チームの解法を紹介します。 はじめに NTTドコモ クロステック開発部 鈴木明作です！ 大規模言語モデル(Large Langua…
こんにちは！NTTドコモ クロステック開発部の画像認識チームです。 NTTドコモでは、8/26 ~ 9/6に現場受け入れ型インターンシップを実施しました。本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、2週間の業務…
はじめに こんにちは、6Gテック部無線アクセス技術担当 新入社員、林優太です。 今回は、3月5日から7日に京都工芸繊維大学で開催された無線通信システム研究会（RCS研究会）にて、6Gシミュレータに実装したAI-ML（Artificial Intelligence-Machine Learning…
こんにちは！NTTドコモ サービスイノベーション部の九島です。 NTTドコモでは、8/26 ~ 9/6に現場受け入れ型インターンシップを実施しました。 本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、2週間の業務体…
本日はアドベントカレンダー２５日目の投稿となります 皆さんプレゼントは届きましたでしょうか・・・（大人になってからサンタさん見てない・・・） ◎はじめに◎ こんにちは！NTTドコモの河内です。 普段の業務では、道路や橋などの社会インフラにおけるDX*1…
2025年のアドベントカレンダーで、C2PAにおける最新動向およびSpecificationのバージョンアップ(v2.2)に伴う内容を紹介しています。最新の記事はこちらを参照ください 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…
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。
