コラム
column
MLOpsツール・フレームワーク比較｜クラウド型3社とOSS4種の特徴・強み・選び方を解説
MLOpsを実践する際、「どのツールやフレームワークを選べばよいかわからない」と悩むエンジニアやAIプロジェクトマネージャーは少なくありません。市場にはクラウドベンダーが提供する統合プラットフォームから、オープンソースのフレームワークまで多彩な選択肢が存在し、それぞれ設計思想や得意領域が大きく異なります。
2026.03.30
LLMのファインチューニングとは？業界別の活用事例と自社専用AIの作り方
ChatGPTをはじめとするLLM（大規模言語モデル）の活用が企業に広がる一方、「汎用モデルをそのまま使っても、業務に必要な精度が出ない」という声が増えています。社内専門用語への対応不足、出力フォーマットのばらつき、業界固有の判断基準への不対応。これらは汎用LLMが抱える構造的な限界です。
2026.03.30
データサイエンティストはやめとけと言われる理由とは？つらいと感じる原因と企業ができる対策
データサイエンティストは、企業のデータ活用を推進する専門職として高い注目を集めています。一方で、「やめとけ」「つらい」といったネガティブな声がインターネット上に散見されるのも事実です。
2026.02.18
データサイエンティストはなくなる？将来性や需要、AI時代に求められるスキルを解説
AI技術の急速な進化により、「データサイエンティストは将来なくなるのではないか」という声が聞かれるようになりました。AutoMLツールやBIソフトウェアの普及で、従来は専門家が担っていた分析業務の一部が自動化されつつあるのは事実です。
2026.02.18
データエンジニアリングの基礎とは？仕組み・役割・導入のポイント
企業が保有するデータは日々増加し続けており、その活用が競争優位性を左右する時代となりました。しかし、データをただ蓄積するだけでは価値を生み出せません。データを価値ある情報として活用するためには、適切な仕組みと管理体制が不可欠です。そこで重要な役割を果たすのが「データエンジニアリング」です。
2025.12.05
データエンジニアリングとデータサイエンスの違いや関係性について解説
データエンジニアリングとデータサイエンスは、それぞれ異なる専門性を持ちながらも、互いに補完し合う重要な関係にあります。両者の概要から具体的な違い、関係性、そして活躍する分野まで詳しくご紹介します。ぜひデータ活用の推進や人材育成の参考にしてください。
2025.11.10
データエンジニアリング力とは？必要性や高める方法について
データエンジニアリング力とは具体的にどのような能力なのか、どのような場面で必要とされるのか、詳しく知らない方も多いのではないでしょうか。データエンジニアリング力の基礎知識から必要性、活用される分野、そして自社の力を高める方法まで幅広くご紹介します。ぜひデータ活用戦略の参考にしてください。
2025.11.10
「データエンジニアリング」の歴史について調べてみた。
ブライセンが創業40期、AID部門設立から10年という節目を迎えるにあたり、あらためて「データエンジニアリング」という言葉がどこから生まれ、どのように発展してきたのかを調べてみました。1950年代の黎明期から、関係データベースの誕生、ビッグデータ時代の到来、そしてクラウドやAIの進化を経て現在に至るまでの流れをご紹介します。
2025.07.17
2025年「データエンジニアリング」にとってどんな年になる？
2025年のデータエンジニアリング分野が直面する変革に焦点を当て、AIと機械学習のさらなる統合、データラングリングの自動化、データメッシュの普及といった進化する技術トレンドを詳細に解説します。この動向が業界にどんな影響を与えるか、具体的な例とともに探ります。
2025.03.10
ブライセンのAIアノテーションサービスについて
詳しく知りたい方はこちら
アノテーション・AI制作に関するご相談、お見積り、情報収集など
まずは、お気軽にお問い合わせください
Tel 03-6264-7222（平日9:00～18:00）