機械学習／AI 小売と e コマース業界における Python in Excel の活用
小売業や e コマース企業にとって、顧客データを効果的に活用することは、満足度の向上、顧客維持の強化、売上増加に不可欠です。しかし、感情検出、売上傾向の監視、解約予測などの高度な分析には、Excel 以外のツールが必要になることが多く、チー...
機械学習／AI 
DTP・WEB オーサリング／翻訳 2025 年の人材開発 (L&D) における AI の影響
人工知能 (AI) は、もはや一時的な流行ではありません。あらゆる業界で AI を活用したソリューションやツールを簡単に見つけることができ、企業が事業を運営する上で AI が不可欠な役割を果たすようになっています。人材開発 (L&D - L...
機械学習／AI ゼロショット学習とは ～ラベルなしで進化する機械学習の未来
ゼロショット学習 (Zero-shot learning = ZSL) は、モデルが初めて遭遇する概念の分類や結果の予測を可能にすることにより、膨大なラベル付きデータを必要とする従来のアプローチとは一線を画しており、機械学習に革命を起こして...
クラウド／API サービス プロジェクト管理を効率化するプラットフォーム Smartsheet を使ってみた！
リモートワークや複数拠点の作業を効率化するクラウド型プロジェクト管理プラットフォーム「Smartsheet」を徹底紹介。ガントチャートやカンバン管理、自動化機能を活用し、プロジェクトの“見える化”をスマートに実現します。
DevOps／アジャイル JFrog エビデンス コレクションがリリースされました！
ソフトウェアの SDLC (ソフトウェア開発ライフサイクル) において、実行されたアクションの追跡性やエビデンスの重要性が高まっています。また、安全なソフトウェア開発に関する新たな規制やポリシーは急速に進化しており、この変化に先んじて対応す...
DevOps／アジャイル SmartBear API Hub はすべてを統合し、より優れた API をより迅速に開発
Swagger を搭載した SmartBear API Hub™ により、開発チームが API ワークフローを管理、テスト、最適化する方法が大きく進歩します。統合スイートである API Hub を開発するため、SmartBear は、個別の...
機械学習／AI より良い AI インタラクションを引き出すプロンプト エンジニアリング
ChatGPT や Claude のような生成 AI ツールがより強力になり、広く使われるようになるにつれ、それらと効果的に対話する能力は不可欠なスキルとなっています。そこでプロンプト エンジニアリングの出番です。正確で構造化されたプロンプ...
DevOps／アジャイル Docker Desktop 4.38 ～ AI Agent や Docker Business の新しい管理機能リリース
Docker は、開発者エクスペリエンスを簡素化し、企業が安全かつ効率的に拡張できるようにすることに注力しています。DockerDesktop 4.38 リリースにより、開発者の生産性と企業のガバナンスの向上を期待できます。ビルド パフォー...
DevOps／アジャイル Docker でオンボーディング プロセスを合理化し、開発者を成功に導く方法
Harness and Wakefield Research の開発者エクスペリエンス調査で、開発者の約半数 (45%) が、学習と開発のための十分な時間がないと回答していることが、明らかになりました。さらに、開発者のオンボーディングは時間...
機械学習／AI Grammarly 使用上のヒント ～スタイル ルールの作成方法～
対象となるユーザーGrammarly Pro および Grammarly Enterprise プランのメンバースタイル ルール機能では、特定の単語、用語、フレーズの適切な使用、スペル、フォーマットに関するカスタム ルールを作成し、チーム全...