はてぶ・Qiita・Zennのトレンド記事を紹介
AWS T4インスタンスでプライベートLLMはどこまで通じる？Locust負荷試験で見えた「性能の限界」
はじめに 負荷試験とは 概要 今回使ったツール：Locust オープンソースLLMとは 概要 （補足）Amazon Bedrock との比較 今回使ったモデル：Qwen2.5-7B-Instruct-AWQ 実験 アーキテクチャ 開発環境 (VS Code + Session M
【CEATEC2025 出展レポート】 ARIB電波功績賞受賞技術「サブテラヘルツ帯100Gbps超高速伝送の実現」
■ はじめに 6Gテック部 無線デバイス技術担当の福田です。 ドコモの6Gテック部では、「CEATEC2025」でNTT、NEC、富士通と共同でARIB電波功績賞受賞技術「6Gに向けたサブテラヘルツ帯100 Gbps超高速伝送」を展示しました。本記事では、展示内容や５Ｇの高度化及
SlackワークフローとGoogleスプレッドシートを使ってDatadogアカウントの作成・削除業務を自動化してみた
100日後にITアーキテクトになる文系おじさん ～Microsoft Copilotを武器にキャリアチェンジへの挑戦〜
技術的なバックグラウンドがなくてもAIがアシスト。文系出身者がITアーキテクトとして活躍するためのステップを紹介します。
【Physical AI】麻雀牌を切る動作をロボットアームに学習させてみた【模倣学習】
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
UE勢がGodotを触ってみた。AIエージェントと作るAIキャラ動画生成ツール ～Agentic Codingの実際～
Godot × Agentic Codingによる新しいクリエイティブプロセス、その実践と課題、成果を共有する記事
「PR文書くの面倒…」をAIで解決！ Clineを活用したPR文自動生成フローの実践
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でしょうか？ 本記事では、そんな
AWS CDKを使って、LambdaからSlackに通知する仕組みを作ってみた
はじめに 本記事の背景 本記事の目的 対象読者 1. AWS CDK (Cloud Development Kit) とは？ 2. 環境構築 2-1. Node.js と AWS CDK のインストール 2-2. Docker のインストールと設定 3. Slack appの作成
なぜAIの「正解」は現場で使われないのか？ インタラクティブな分析ツールを商圏分析を例に考える
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ても、現場の業務特性とうまく噛み
Datadog Workflow Automationを利用してSlackからAWS WAFのブロックIPリストにIPアドレスを追加できるようにしてみました
■はじめに こんにちは！ NTTドコモ 情報システム部 森といいます。 今回、Datadog Workflow Automationを利用してSlackから簡単にAWS WAFのブロックIPリストにIPアドレスを追加できるようにしてみたのでご紹介させてください。 ■背景 昨今、ラ
「ダイ・ハード」はクリスマス映画か？― 文書拡張とHyDEで実現するエンタメRAGの精度向上
はじめまして。NTTドコモ サービスイノベーション部の西岡竜生です。 普段はデータサイエンティストとして、主に映像配信サービスなどのエンタメ領域における生成AIを活用した業務効率化やコンテンツ推薦の価値向上に取り組んでいます。 本記事では、エンタメコンテンツに対するRAGの課題に
city2graphで簡単に異種グラフをつくって広島駅大規模再開発をネットワーク科学的に検証してみた
広島駅再開発のインパクトをOSSライブラリ『city2graph』で分析。位置情報データやネットワーク科学を駆使し、都市のアクセシビリティ向上と未来の街づくりに迫る。NTTドコモ江口公基によるレポート。
「小規模サイトに最適解。AWSでスマート運用！」 ～コンテンツ管理サイトを作ってみた～
はじめに 「ECサイト運営＝CMS（Contents Management System）」と思っていませんか？ 確かに、フル機能CMSは便利です。しかし、商品数が少なく、更新内容も画像や価格の変更、イベント時のバナー差し替え程度なら、正直オーバースペックになりがちです。 私が担
2025年のC2PA動向と技術進化 ～実装フェーズへの移行状況＆Specification 2.2の解説～
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年にかけての動向と技術的な
プロンプトエンジニアリングはどう変わる？ DSPy / TextGrad による自動最適化の実力検証
1. はじめに：終わらない「プロンプト修正」 2. タスク定義とベースライン評価 2.1 タスク概要 2.2 難易度設計 2.3 ベースライン評価（初期プロンプト） 2.4 結果分析 3. 検証対象ツールの技術的特徴 3.1 DSPy ① フレームワークの思想 ② 最適化の仕組み
事業計画達成に必要なアクション設計とシャープレイモデルの実践導入
はじめに NTTドコモデータプラットフォーム部の青山皓太です。 NTTドコモグループでは、2025年度の事業目標達成に向けて、データ活用とDX（デジタルトランスフォーメーション）推進を軸に、事業成長プランの策定からマーケティング施策の実行、業務変革までを一気通貫で進めています。
Livox Mid-360とRaspberry Pi5で取得した点群をRviz2で可視化する手順をまとめました
はじめに はじめまして、NTTドコモ クロステック開発部の佐藤です。 私は建設現場業務の効率化を狙ったプロダクト開発における技術開発を担当しています。具体的にはレーザーの反射を利用して空間を測定することができるLIDAR（Livox Mid-360）とラズパイ（Raspberry
ドコモ 6Gテック部の本田です。 先日、本開発者ブログにて3GPPのCT4会合参加レポートを投稿しました*1。 ブログ内ではこの記事に限らず3GPPの会合に関する投稿も多く、読者の皆さまの中には「そもそもどうして3GPP会合に参加しているんだ？」「会合ってどんなことをしてるんだ？
ArduinoとみちびきのCLASを使って狼型ロボットを動かしてみた 〜通信不要・基準局不要でセンチメートル級測位は実現できるか？〜
はじめに ドコモ・テクノロジ*1サービスインテグレーション事業部の松村です。NTTドコモ クロステック開発部の画像認識チームの中で、画像認識技術とロボティクスを活用した社会課題の解決を目指しています。 今回、私たちは獣害という社会課題に対し、ロボティクスを活用した解決を目指して開
NTTドコモ サービスイノベーション部の外山です。昨今の生成AIの進化スピードには驚かされます。 本記事では、Gemini 3 Pro、Sora 2、Suno v4.5-all、そしてWindows標準のClipchampを活用して、無料で映像作品作りを始めるための具体的な手順を
NativeアプリをFlutterに移行してみた！実際に感じたメリット＆デメリット
はじめに Flutterとは Flutterを使ってみて感じたメリット UI/UXの向上 コードのシングルベース管理 豊富なパッケージ Flutterのデメリット 導入時の学習コスト 単純に工数が半分にはならない まとめと今後の展望 Flutterを選んで良かった！ はじめに ド
インターン体験記：エコ行動記録アプリにおけるPUSH配信のデータ分析
こんにちは！ NTTドコモ クロステック開発部 モビリティデータ活用技術開発担当の三浦です。 NTTドコモでは、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。本インターンシップはリモートと現地のハイブリッド形式での開催となり、参加者は各チームに配属された後、2週
コピペで使える！UX向上のためのStreamlitのCSSをカスタマイズするテクニック
もくじ 1. はじめに 2. Streamlitでスタイルをカスタマイズする方法 3. アプリ全体の見た目をカスタマイズする 3.1. 余白を減らしてコンテンツを配置できる面積を増やす 3.2. スクロールレスの1ページUIにする 3.3. 日付入力UIを和訳する 3.4. サン
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いることを度々実
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て平均値を取るべきか中央値を取るべ
Okta Workflowsを使ってOkta上に登録されているデバイス情報を効率的に出力・一覧化してみた
こんにちは。ドコモ・テクノロジ*1 サービスインテグレーション事業部の伊藤です。 私はドコモCCoE（Cloud Center of Excellence）チームに所属し、ドコモグループのクラウド活用を推進する業務を行なっています。そのひとつとして、従業員のシステム開発や運用効率
データ分析コンペKDDCUP 2025 CRAG-MM Challenge 特別部門賞解法
・データ分析コンペであるKDDCUP 2025にて、2部門で特別賞を受賞した解法を紹介します。 ・論文は公開され次第追記します。 はじめに NTTドコモ クロステック開発部の吉川です。 ドコモR&Dでは、データマイニング国際学術会議であるKDDで開催されているKDDCUP
はじめまして。NTTドコモサービスデザイン部の三輪と申します。NTTドコモ R&D Advent Calendar 2025の19日目を担当いたします。 本記事では、ログの統合分析プラットフォームであるSplunk Cloudにおけるダッシュボードについて、その作り方やT
M365 Copilotでコメント分析！技術議論から考えるネットワーク新入社員の勉強ポイント
はじめに はじめまして、NTTドコモ コアネットワークデザイン部の木戸です。 私は業務で、モバイルネットワークの音声領域(IMS)に関する仕様検討や課題解決を担当しています。まだ入社1年目で、専門用語が飛び交う世界に日々奮闘中です。 そんな中、「認識合わせってめちゃくちゃ時間かか
Gemini CLIを使ってUnityで強化学習を実装してみた
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，強化学習を直感的に理解
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。 業務では主に、社内での生成AI活用の認知拡大・風土醸成を担当しています。具体的には、自主的に生成AIを扱う勉強会を企画・登壇することで、社内 / 自組織の生成AI活用を推進する、社内の有志の勉強会講師「
効率化だけじゃない“優しい世界”の問い合わせ対応──AI自動回答で気持ちの余裕が生まれた話
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（“すぐ公開したい”を
Two-Tower レコメンドをちゃんと理解する ― TFRS / 対照学習 / HNSW まで
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（YouTube）をはじめとす
はじめに こんにちは！サービスイノベーション部の森木銀河です。 みなさん、日報は得意でしょうか。私は正直、あまり得意ではありません。 「今日何をしたっけ？」と思い出しながら事務的に埋める作業になりがちで、本来の振り返りや成長の機会が十分に活かせていないと感じていました。 そこで、
AWS上での継続的なコスト最適化を目指すエンジニアに向けた記事。具体的なCost ExplorerとTrusted Advisorの活用事例を通して、クラウドコスト削減の秘訣を解説します。
セキュリティ未経験の新卒が2ヶ月でセキュリティスキルの基礎を身につけた話 🔖 4
セキュリティ初心者がNTTドコモの研修を通じてエンジニアとして成長。研修内容と実務への活用を交えながら、技術習得のプロセスを紹介。
SDK開発者の悩み「データ分散問題」を解決する、Measurement Protocol活用術
こんにちは！NTTドコモ マーケティング戦略部の井上裕太です。 普段はコンシューマー向けアプリに導入されているSDKの開発チームに所属し、プロダクトオーナー業務の一端を担っています。 SDK開発者のみなさん、「自分たちが提供しているSDKが、実際にアプリ内でどう動いているか」を正
ドコモのSnowflake環境におけるコストとパフォーマンスの最適化戦略
こんにちは。NTTドコモ データプラットフォーム部の重冨です。 本記事ではドコモのデータプラットフォームにおけるコストとパフォーマンスの最適化の取り組みについて紹介します。 NTTドコモのデータプラットフォームについて NTTドコモではデータ分析基盤としてAIデータクラウド-Sn
From Automation to Autonomy: How Agents will Transform 6G Network Management
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 globa
AutomationからAutonomyへ ― エージェントは6Gネットワーク管理をどのように変革するのか ―
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
AI-augmented Standardization Delegates
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 organizati
【日本語版】 AI-augmented Standardization Delegates
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
サービス特性の違いにおけるAWS API設定と安定運用のポイント
1. はじめに NTTドコモ情報システム部の鈴木遥香です。 現在、担当しているシステムでは複数のドコモサービスのバックエンド機能をAWSを用いて提供しています。 中でも私が担当してきたサービスには、Webやアプリ経由で多数ユーザが利用する「広域アクセス型」のものから、店舗や現場な
【高度試験】新卒1年目DSがDBスペシャリストを取得できた秘訣とメリット
💡 はじめに 皆さん、こんにちは！NTTドコモ サービスイノベーション部の内藤 です。 普段の業務では、データサイエンティストとして主にマーケティング領域の機械学習技術の開発と導入、運用を行っております。 この度、情報処理技術者試験の最難関レベルの一つであるデータベーススペシャリ
10月RCS研究会で6Gに向けた無線通信の研究について発表してきました！
はじめに こんにちは、6Gテック部無線アクセス技術担当 林 優太、毛利 檀、張 裕淵です。 今回は、10月23日、24日の2日間で静岡県伊東市にて開催された無線通信システム研究会（RCS研究会）において、6Gに向けた無線技術の研究テーマのうち，可視光通信やNRNT，ミッドバンドを
はじめに こんにちは、NTTドコモでAWSインフラを担当している高橋です。 ある日、ふとAWSの請求書を見て「おや、Kinesis Data Streamsの料金が思ったより高いぞ…？」と気づいたのが、今回の話の始まりです。 コストの内訳を調べていくと、どうやら「シャード数」の最
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
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たち向けに提供しているPoc
地域メッシュ計算ロジック詳解：緯度経度⇔コード相互変換をPythonで実装してみた
はじめに NTTドコモ データプラットフォーム部の中村光宏と申します。 この記事では地理的情報のデータを分析する際に重要な「地域メッシュコード」について、定義やその計算⽅法を解説します。 地域メッシュコードを⼿軽に扱うなら jismesh ライブラリ等便利なものもありますが、⼤規
開発期間2日（実働10時間）！個人開発でもここまで作れる。Cursor × Gemini Canvas で挑んだ「爆速 PoC」開発ログ
重要：本記事について 本記事で紹介する構成は PoCおよび検証用途 を想定しています。 実装前に必ず セキュリティ上の重要な注意事項 をお読みください。 目次 はじめに システム構成 セキュリティ上の重要な注意事項 実装フロー システムプロンプトの工夫 今後の課題と改善アイデア
# AIの『賢い節約術』〜 Matryoshka Representation Learning で縮めてみよう 〜
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、テキストやグラフといった