ミスミ DataTech ブログのフィード
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株式会社ミスミグループ本社のデータサイエンティスト・内製開発を行うAI・ITエンジニア中心にデータに尖った観点で情報発信を行う Publication です。各記事の内容は個人の意見であり、企業を代表するものではございません。
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SIGIR 2026 参加報告(後編) ── トップ研究者が集結する検索技術の最前線
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はじめにこんにちは、yrksです。はたはたさんの前編記事に続き、SIGIR2026参加報告の後編記事となります。本記事では、検索アルゴリズム自体というよりも、その周辺の課題に対応した技術を中心にレポートします。なお、検索アルゴリズム自体については、はたはたさんの前編記事をご参照ください。現地の雰囲気もお伝えしますので、参加を検討されている方にとってご参考になれば幸いです。 注目セッション&気になった論文ピックアップ 1. エージェントベースのシミュレーションによるオフライン評価関連の研究検索システムを評価する際、実際のユーザーに対するオンラインでの効果検証プロセスに...
25日前

LightGBM Rankerを深掘りする:LambdaRankの仕組みと予測の中身
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はじめにこんにちは、はたはたです。今回は、検索やレコメンドで使われるランキングモデルについて、普段より少し細かく追ってみます。検索、レコメンド、広告配信では、候補を1つずつ独立に評価するだけでなく、候補集合の中で「どれを上に並べるか」を直接扱いたいことがあります。このような問題に使われるのがランキング学習です。本記事では、LightGBMのLGBMRankerでlambdarankを使い、ランキングモデルの学習で何が起きているのかを深掘りします。合成したtoyデータを使って、qidによるグループ化、LambdaRankのobjective、決定木の構造、特徴量変換の影響、gai...
1ヶ月前

初学者が検索システム開発チームに挑むにあたり、参考にした書籍・動画まとめ
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はじめにこんにちは、ミスミグループ本社の選定体験開発室に所属しているabeです。ECサイトの検索システムを開発しているエンジニアです。みなさんは、新しいチームやドメインに配属されたとき、まず何から学び始めるでしょうか。私は2024年秋、検索システムを開発するチームにジョインしました。しかし、自然言語処理や検索についての専門知識はほとんど持っておらず、「何が分からないのかも分からない」という状態からのスタートでした。そこで、いきなり手を動かし始める前に、まずは体系的な知識の土台をつくるために何冊かの本を読むことにしました。この記事では、検索システム開発の初学者である私が「読んで...
1ヶ月前

ミスミDataTechブログの自動レビュー体制について
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はじめにこんにちは。現在ご覧いただいている「ミスミDataTechブログ」の管理者、makyaです。こちら の記事でも触れられている通り、私たちは「ITエンジニアの採用」と「社内エンジニアのアウトプット」を両輪として、テックブログを運用しています。皆様に安心して記事を読んでもらうためには、文章の内容だけでなく、公開前の品質確認の仕組みも大切です。以前は、レビュー観点が人によってばらつき、細かな誤字や書式の指摘に埋もれて、技術的な議論まで深めにくい場面がありました。そこで、機械的に判定できる部分を先に潰し、必要なところだけ人が確認する方針に切り替えています。今回は、本ブログで記...
2ヶ月前

私はエンジニアではない。でも技術プロジェクトを前に進めるために大切にしていること
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非エンジニアPMOとして、エンジニアと協力するために大切にしていること はじめに私はエンジニアではありません。プログラムを書いたり、システムアーキテクチャを設計したりする立場でもありません。現在は、ECサイトの検索に関わる、技術要素の強いプロジェクトにPMO(Project Management Office。プロジェクトの推進を支援する役割)として関わっています。プロジェクトに携わるときは、次のような持論のフレームワークを大切にしています。登る山を決めるなぜ登るのかを分かち合う皆で登る目指すゴールを決め、その目的を関係者と共有したうえで、全員で進めるという考え...
2ヶ月前

SIGIR 2026 参加報告(前編) ── トップ研究者が集結する検索技術の最前線
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はじめにこんにちは、はたはたです。同部署のyrksさんと私の2名で、オーストラリア・メルボルンで開催されたSIGIR 2026(情報検索分野を代表する国際会議)に現地参加してきました。正式名称は、International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrievalです。本記事では、SIGIR 2026の概要を紹介したうえで、クエリ書き換え、retrieverとrerankerを組み合わせた検索、検索結果のリランキングに関する論文を取り上げます。各論文の概要と、検索システ...
2ヶ月前

商品ラベルOCRはVLMでどこまで読める? GPTの構造化出力で精度を上げた検証とPoCの進め方
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1. はじめに工場や物流センターでは、商品ラベルから型番や注文番号を読み取る場面があります。今回はその自動化に向け、PoC前に手元でOCRの成立性を試しました。 この記事でわかることエンジニア:VLM OCRと構造化出力の使いどころ(詳細は6章以降)ビジネス・企画担当者:AIプロジェクトの検証のポイントや進め方 TL;DR不定形フォーマットのテキストをVLMで構造化して読み取れた読み取る文字列候補が既知なら、プロンプトでの列挙より構造化出力の制約が効いたGPT-5.4-mini でも十分な精度が出た 実験の進め方のポイントクリティカルパスか...
3ヶ月前

「この文書たちをAIに学ばせたい」に1日で応えた話 ── Amazon Bedrock Knowledge Basesで作る社内RAG
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はじめに「社内ドキュメントをAIに学ばせたいんだけど」と頼まれたことはありませんか?私のところにもとうとう来ました。社内ドキュメントをAIで活用したい、という要望は多くの企業であると思います。しかし、実際の方法や大変さは特にビジネス側に浸透していないことが多いのではないでしょうか。本記事では、Amazon Bedrock Knowledge Basesを使って1日でRAGのサンプルを作り、デモをした取り組みを紹介します。 きっかけビジネス側からの冒頭の一言がはじまりでした。対象は、社内向けの機械設計のナレッジに関するドキュメントでした。設計標準や教育資料など、社内ドキュ...
6ヶ月前

OpenAI Agents SDKではGPT以外も使えますか?Claude・Gemini・ローカルLLMを簡単連携する方法
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はじめに本記事ではOpenAI Agents SDKでOpenAI以外の言語モデルを使う方法を紹介します。OpenAI Agents SDKはOpenAIが提供するPythonなどのコードでエージェント開発パッケージです。ガードレールやトレース機能もあり、実運用を意識されています。また、先日AgentKitも発表され[1]、コードならAgents SDK、GUIならAgentKitと、OpenAIが提供するエージェント開発の選択肢が増えました。本記事で扱うOpenAI Agents SDKはOpenAIが提供するものですが、OpenAI以外の言語モデルも使えます。AWSやGo...
1年前

OpenAI Agents SDKで複数のMCPサーバーと連携したマルチエージェントを作る
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きっかけ7月末のWeights & Biasesのミートアップ OpenAI Agents SDKハンズオンに参加してAgents SDKについて学びました。便利そうなのでさっそく使って、機械設計用の計算をするマルチエージェントを作ってみました。 今回やりたいことOpenAI Agents SDKを使うマルチエージェントを構築Model Context Protocol (MCP)を利用ツールは何でもよいので、以前Function Calling用に作成した関数セットなど手元にある計算ツールを再利用しました。また、社内外のMCPの活用を見据えて、既存のコー...
1年前

LangChain と GPT-4o で作る商品選定 AI エージェント (後編)
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はじめに大規模言語モデル (LLM) がデータや計算ツールを自律的に使って質問に答えるしくみを、Function calling 機能を使った AI エージェントとして作りました。Function calling については前編の記事で紹介しました。この記事は、簡単なデモ用に昨年行った実験の紹介で、GPT-4o の API と LangChain の Tool calling agent を使った実装方法や試行錯誤を解説します。[1]既に、インターネット検索と LLM を組み合わせる便利なツールやサービスは様々あります (e.g. browser-use, phind)。一方で...
2年前

pgvector入門 ~アプリ編 (RAG)~
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はじめにこんにちは。ミスミグループ本社 Gateway推進本部の飯塚です。レコメンドや検索、DB構築などを幅広く担当しています。本記事は【pgvector 入門】と題して、PostgreSQL の環境構築からベクトルデータの格納、アプリ実装までを三部構成で連載していきます。最終回の今回は ~アプリ編~ になります。Amazon Bedrock と Streamlit を使って簡易 RAG アプリを実装していきます。 振り返り第一回では Amazon Aurora PostgreSQL Compatible 環境を構築し、Amazon SageMaker Code Edit...
2年前

pgvector入門 ~データ編~
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はじめにこんにちは。ミスミグループ本社 Gateway推進本部の飯塚です。レコメンドや検索、DB構築などを幅広く担当しています。本記事は【pgvector 入門】と題して、PostgreSQL の環境構築からベクトルデータの格納、アプリ実装までを三部構成で連載していきます。今回は ~データ編~ になります。LangChain を使ってドキュメントのベクトル化とデータベースへの格納を行い、pgvector が提供している近似計算について紹介します。 振り返り前回は Amazon Aurora PostgreSQL Compatible 環境を構築し、Amazon SageM...
2年前

LangChainとGPT-4oで作る商品選定AIエージェント(前編) ~Function Calling~
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はじめに大規模言語モデル (LLM) がデータや計算ツールを活用して答えるしくみを、Function calling という機能を使って作りました。この記事では、まず背景をご紹介し、GPT-4o の API と langChain を使った実装方法や tips を解説します。記事が長くなったので、本記事で Function Calling について扱い、後編でエージェント化の部分を解説したいと思います。 目指す世界観例えば、EC サイトで部品を探すときに、長さ700mmで100kgの装置を載せられるアルミフレームはどれ?と聞いたら以下のアルミフレームは、長さ700m...
2年前

本番環境でやらかしたので生成AIでChrome拡張を自作して再発防止
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はじめにこの記事でご紹介するコードは、あくまで参考としてご利用ください。実際にご使用される際には、十分にご自身の責任でお願いいたします。万が一問題が発生した場合でも、当方では責任を負いかねますので、何卒ご了承ください。 プロローグそれは、ある日の夕方のことでした。私は本番環境で動いているサービスへ、軽微な修正を加えたリビジョンをデプロイしようとしていました。具体的には、Cloud Runサービスで動いているサーバーのDockerイメージを、事前にpushしておいた最新リビジョンに差し替えて再デプロイするという簡単な作業です。前回のデプロイでは比較的大規模な改修をし、非常に気...
2年前

ベクトル検索の取り組みのご紹介
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はじめに弊社では、約3年前(2021年度)より、セマンティックなベクトル検索を導入してきました。本記事では、その導入した当時の経緯や、どのように拡大させてきたかについてご紹介いたします。自社の検索エンジン開発において、同じような課題感をお持ちの方のご参考になれば幸いです。 従来の検索エンジンが抱えていた課題弊社では、長年、いわゆる全文検索と呼ばれる文字列一致型の検索エンジンを採用してきました。まず、その全文検索が抱えていた課題についてお話します。下記が弊社の検索キーワード(以降キーワードはKWと表記)の分布となります。多くの顧客によく検索される検索頻度の高いKW(以後ビッ...
2年前

エムシーデジタル様主催の生成AI Kaggleコンペに参加しました
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はじめにこんにちは。ミスミグループ本社Gateway推進本部のはたはたとjwskiです。2024年12月13日、エムシーデジタル株式会社様[1]主催のデータサイエンスコンペに参加し、私たちのチームが優勝しました。どんなコンペだったのか当日の様子を含めてご紹介します。ただし、問題の内容や解法は非公開のお約束のため、本記事では触れません(公開のお許しが出ましたら改めて解法編をしたためる予定です)。ミスミの検索/AIエンジニアの戦いの一コマとして、よろしければおつきあいください。今回のコンペについて、エムシーデジタル様の開催報告はこちらでご確認できます。私たちは参加していませ...
2年前

Cloud Runジョブの実行ステータスをモニタリングするツールを作ってみる【コード編】
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はじめに唐突ではありますが、皆さんCloud Runジョブは利用されていますか?Cloud Run ジョブは、Google Cloudのマネージドサービス「Cloud Run」の一機能で、バッチ処理や非同期タスクを実行するためのものです。Cloud Runは、コンテナ化されたアプリケーションを自動的にスケーリングして実行できるサービスですが、ジョブはその中で、指定されたコンテナを特定のタスクが完了するまで実行するための仕組みです。当社では、自動化装置・設備向けの特注部品や金型用部品、工具・消耗品を扱うECサイトを運用しており、検索のためのデータベース更新にCloud Runジョ...
2年前

寄稿した日経クロステック記事が本に載ります
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皆さん、こんにちは!ミスミグループ本社 Gateway推進本部の技術統括を務めています中田です。今回は、公開から1カ月弱が経過してからのブログ掲載となりますが、先月10月10日と11日にかけて、特集記事を寄稿しました。2024/10/10 - 2024/10/11 特集「開発者なら知っておくべきベクトルデータベースの基本」 掲載先:日経クロステック当初、AI開発プロジェクトにアサインされたプロジェクトリーダーやプロジェクトマネージャー向けの内容にしようと考えていました。しかし、最終的には編集者(日経BP社)の手によって、全体のバランスと読みやすさが格段に向上しました。非常に読み...
2年前

Vertex AIマルチモーダルを用いたミスミ部品の画像検索利用例紹介
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はじめにこんにちは。ミスミグループ本社Gateway推進本部の蘇です。今回はGoogle CloudのVertex AIの気になっている機能を簡単に試してみましたので、マルチモーダルエンベディングを使用して画像やテキストをクエリとして渡し、商品画像を検索する例を紹介します。 インストール今回はPythonでの実装になりますので、google-cloud-aiplatform のPython Packageのインストールをする必要があります。以下のコマンドでインストールを実行します。pip3 install --upgrade --user "google-clou...
2年前