アジャイル開発チームの塚越です。2023年にInsight Edge(以下、IE)に参画し、そろそろ2年が経過します。 前回はエンジニアとしてPMに挑戦した 記事 を書きました。PoCフェーズでPMを務め、無事に商用化フェーズを迎えました。現在もPM兼務のエンジニアとして…
こんにちは！アジャイル開発チームの筒井です！ 最近の生成AIツールの進化は目覚ましいものがあります。Microsoft CopilotやGemini for Workspaceなど、業務向けの生成AIサービスも企業の業務基盤に組み込まれつつあり、もはやAIを業務で活用するのは特別な…
こんにちは、Insight EdgeのLead Engineerの日下です。 今回は、DEAPライブラリを利用した遺伝的アルゴリズムをAWS Lambdaで分散並列実行した話を紹介しようと思います。 目次 目次 背景と課題 並列化の方法の検討 どこを並列化するか？ どのように並列化す…
目次 目次 背景 因果推論とLLM 因果推論 大規模言語モデル (LLM) LLM × 因果推論に関する先行研究 LLMは本当に因果関係を理解しているのか 相関から因果を推論する難しさ：Corr2Causeベンチマーク LLMの因果推論における落とし穴：時系列と反事実の課題 因果…
こんにちは、Insight Edgeでエンジニアをしている島田です。 今回はTerraform Cloud(HCP Terraform)を導入したため、普段Terraformの管理をしているインフラエンジニアの方やTerraform Cloudの導入を検討している方へ向けて、Insight EdgeでのTerraform Clou…
こんにちは、渡辺です。4/26-5/1にかけて横浜で開催された学会CHI 2025を聴講してきましたので、 そのなかで気になった発表をいくつか紹介します。
こんにちは。CINO(Chief Innovation Officer)の森です。 ここ最近、機動戦士Gundam GQuuuuuuX(ジークアクス)に始まり、SDガンダム ジージェネレーション エターナルがリリースされたことで、 久しぶりに濃密にガンダムに触れています。 ガンダムの影響を強く…
こんにちは、Insight Edge デザイナーの水上（みずかみ）です。 2023年5月にジョインさせていただき、Insight Edgeが発信する様々なデザインを担当しております。 今回は、近年話題になっている3D生成AIツール「Luma」を使ったビジュアルデザイン制作につい…
こんにちは、Insight Edgeエンジニアリング部の久保です。 Insight Edgeは住友商事グループのデジタルトランスフォーメーション（DX）を加速する為の技術専門会社として設立され、2024年に設立5周年を迎えました。 住友商事という親会社を擁しながら、技術専…
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…
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…
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…
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…
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…
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…
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 Cre…
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有償ツール※で、簡便に量子アルゴリズムを…
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…
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…
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、「…
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…
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…
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…
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…
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…
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…
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…
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…
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…
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…
