この記事で伝えたいこと この記事では、PMやデザイナーがGitの細かい操作を覚えなくても、要件定義書やmockupの変更をGitHub上の変更として扱えるようにした取り組みを紹介します。 ポイントは、Gitをなくしたことではありません。Gitの履歴、Pull Request、CI、レビュー可能性は残しつつ、branch切り替え、commit、push、PR作成、auto-mergeといった操作をAIエージェントとスクリプトの裏側に寄せたことです。 近年、AIエージェントはコードを書くためだけの道具ではなくなってきました。 自然言語で作業を依頼し、ローカルファイルの読み取りやコマンド実行、Git…

はじめに こんにちは、Insight Edge の日下です。 ここ最近のコーディングAIエージェントの進化は目覚ましく、以下のような光景が当たり前になってきました。 プロダクトオーナーやUXデザイナがAIツールでプロトタイプを作る 議事録・仕様書・設計メモといったドキュメント系の成果物もAIで作成しgitで管理する 特にバイブコーディングの広がりで、エンジニア以外もソースコードの形で成果物を作ることが増えました。弊社では AIが文脈を理解しやすいように、プロダクトのソースコードだけでなくデザイン成果物や設計ドキュメント、意思決定の経緯などもGitやGitHubに集約しています。こうしてソースコ…

Forward Deployed Engineer(FDE)という職種が、IT業界で盛り上がっています。本記事では、当社がFDE職を新設した背景や狙いについてご紹介します。

目次 LLMが苦戦する数独を解くHRMとは？ 言語処理学会で発表した検証結果を解説 目次 はじめに なぜHRMが注目されているのか HRMをざっくり理解する 検証方法 データセット 評価モデル 評価指標 実験結果 結果の考察 まとめ はじめに Insight Edgeのデータサイエンティストの唐澤です。 今回は、話題の「HRM（Hierarchical Reasoning Model）」を、数独ベンチマークSudoku-Benchで検証した結果について記載します。 なお、本内容は先日開催された言語処理学会第32回年次大会（NLP2026）でも発表した内容となっています。 なぜHRMが注目されて…

はじめに こんにちは。Insight Edge(以下IE)でセールスコンサルタントをしている石高です。 この記事では、Insight Edgeが住友商事における生成AI活用促進支援の一環として実施したバイブコーディング研修(生成AI研修)についてご紹介します。 Insight Edgeは技術集団としてこれまで住友商事グループ企業に対して幅広いデジタルソリューションの提供を行ってきましたが、IEの支援領域は技術提供・導入にとどまらず、デザインストラテジストやワークショップデザイナーをはじめとする専門性を持ったメンバーを中心に、戦略策定や文化醸成施策の検討、ビジネス課題の解決支援などにも携わってき…

はじめに はじめまして、泉川と申します。2026年1月にInsight Edgeに入社し、現在はセールス・コンサルティング部で働いています。気づけば入社から半年が経ちました。 今回は、Insight Edgeに興味を持たれた方に向けて、「Insight Edgeってどんな場所？」という問いに半年間で見えてきた答えを書いてみたいと思います。 実は私自身、転職活動中にInsight Edgeに興味を持ち、ビジネス職として働く方の記事を中心によく読んでいました。 当時知りたかったのは、 どのような経緯でInsight Edgeに来た人がいるのか 実際の仕事内容と、そこに自分の経験が活かせそうか ここ…

こんにちは。InsightEdge（以下、IE）でPMをしている川島です。 この記事ではSIerで基幹系システムのPMを実施していた私が、InsightEdgeに転職して感じたことを書かせて頂きます。大規模SIの経験しかないのにAI・事業会社に踏み出せるか不安なら、この記事を読んで欲しいです。 目次 どうしてこのブログを書くか なぜSIerを離れたか ― 30代中半で感じた違和感 InsightEdgeとはどんな組織か 同じこと ― 環境が変わっても通用したもの 違うこと ― 想像以上のカルチャーギャップ 大規模PMの経験が意外と活きた場面 おわりに 1. どうしてこのブログを書くか 前職はイ…

はじめに こんにちは。デザインストラテジストの松迫です。 「AIツールを導入したが、その後定着しない」——こんな経験はないでしょうか？ 本記事では、行動科学に基づいた「ハビットデザインメソッド」を使って、 ツール定着の壁を乗り越える具体的な方法をお伝えします。 私は習慣化を促すUXデザインの研究や実践を通じて、この方法論を体系化し、 書籍『あのサービスはなぜ継続率が高いのか？』で紹介しています。 今回は、その内容から「社員のAI・デジタルツール利用の習慣化」というテーマに絞って、習慣化のメカニズムやそのコツをお伝えしていきたいと思います。 一度使い始めたツールも、習慣にならないと元に戻る 便利…

1. はじめに こんにちは、私は現在26歳、社会人5年目で、Insight Edge に入社して半年が経ちました。PMとして働いていて、会社の中では最年少のPMです。 前職は大手企業の情報システム部にてSE・PMとして働いていましたが、同じPMでも転職してから働き方も立ち位置、会社の雰囲気や扱う案件・技術がガラッと変わりました。この記事では、「女性・若手・入社半年」という今の自分だからこそ書ける視点で、Insight Edge で働いて感じたことをお伝えできればと思います。 選考プロセスの話というより、実際に働いてみて感じた前職との違いや、入社半年で気づいたことを中心に書いていきます。少しでも…

― 作業は減るが、判断力は求められ、責任はより重くなる ― 目次 はじめに 生成AIによって、PMの「作業」は確かに減る むしろ、判断は難しくなる 負荷は「作業」から「認知」と「判断」に移る 生成AI時代に、PMが磨くべきもの 1. 論点を設定する力 2. 優先順位を付ける力 3. 出力を疑う力 4. 判断を引き受ける力 おわりに はじめに こんにちは。Insight EdgeでPM業務をしている小林です。 今回は、「生成AIの活用によってPM業務は楽になったのか」というテーマで整理してみます。 ※本記事は著者の個人的な経験と見解に基づくものであり、Insight Edgeとしての公式な見解で…

第35回 人工知能学会 金融情報学研究会（SIG-FIN）発表レポート リードデータサイエンティストの市川です。 今回は、昨年10月に発表した内容について説明させていただきます。 第35回 人工知能学会 金融情報学研究会（SIG-FIN）発表レポート イベントの概要 本邦中古スマートフォン市場における買取価格形成の分析概要 1. 発表の位置づけ 2. 研究の目的 3. 使用データ 4. 分析方法 4.1 発売からの経過時間と買取価格の関係 4.2 為替変動の影響分析 4.3 XGBoostによる予測分析 5. 分析結果 5.1 経過時間は最も重要な価格形成要因 5.2 Apple製品は高い価格…

はじめに こんにちは。Insight Edgeの松嵜です。 私は入社時から一貫してアジャイル開発のエンジニアとしてプロジェクトに携わってきましたが、今後のキャリアを考える中でのステップアップとして、プロジェクトマネージャー（以下PM）にも挑戦してみたいと考えるようになりました。 そして機会に恵まれ、昨年の約1年間、生成AIを用いた不確実性の高い案件を中心にPMとしてプロジェクトに関わる経験をさせていただきました。 本記事では、その経験をもとに得た気づきを3つご紹介させていただきます。 目次 １. PMは「最適解の探索」と「意思決定」をし続ける仕事 ２. 密なコミュニケーションがより良い意思決定…

目次 はじめに 背景：クラスタリング結果の「解釈」はなぜ難しいのか 論文の概要：「クラスタの意味」をLLMで説明する 提案手法 結果と考察 ポスター発表の感想 おわりに はじめに こんにちは、Insight Edgeのカイオです。 先日、言語処理学会 第32回年次大会で、「クラスタの"意味"を語るAI：LLMによる教師なし学習の説明性付与」というテーマで発表しました。本記事では、その発表内容をベースに、論文で扱った問題設定、提案手法、結果、そして発表を通じて改めて感じたことをご紹介します。 背景：クラスタリング結果の「解釈」はなぜ難しいのか クラスタリングは教師なし学習の一種であり、数値的な類…

1. AIスタートアップから Insight Edgeへ 2. AIスタートアップでのAIビジネスの関わり方 3. Insight Edgeで働いて感じた面白さ 3.1 住商内製組織ならではのスピード感と知見獲得のサイクル 3.2 多様なドメインに触れることで広がる視野 3.3 技術トレンドの変化とAIビジネスのダイナミズム 3.4 コンサル×技術×デザインによる価値提供の広がり 3.5 デジタル組織連携による今後の可能性 4. AIビジネスへの関わり方の違い 5. まとめ 1. AIスタートアップから Insight Edgeへ こんにちは。Insight Edgeでセールスコンサルタントを…

Insight Edgeのデータサイエンティストの山科です。 今回は、画像に対する異常検知結果をLLMで解釈させることに加えて、RAGを組み込むことでアクション提案まで行う手法について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、本内容は先日開催された言語処理学会第32回年次大会（NLP2026）でも発表した内容となっています。 また、本研究は以前ご紹介したLanguage-Driven XAIの続編となっており、前回の手法を発展させた内容となっています。前回記事で説明性を付与する手法を提案しましたが、今回はそれにRAGを組み合わせることで、より実務的な意思決定支援を実現…

こんにちは。Insight Edge（以下、IE）でデザイナーをしている水上です。 この記事では、IEのブランドロゴとコーポレートサイトを全面的につくり直したプロジェクトについて、制作プロセスとその裏側をお伝えします。 設立6年目、なぜ今リニューアルが必要だったのか 最初に決めたルール：「好き嫌い」でデザインを判断しない まずは「IEらしさ」を3つの言葉にした 不可能図形「ペンローズの三角形」をロゴにした理由 サイトは「IEを言葉で伝える場所」にした リリースはゴールではなくスタート 設立6年目、なぜ今リニューアルが必要だったのか IEは住友商事グループのデジタル・AI専門組織として、2019…

はじめに こんにちは。Insight Edgeでデータサイエンティストをしている善之です。 「Pythonで堅牢なコードを書きたいけど、どう設計すればいいんだろう…」 「バリデーション漏れや予期せぬバグに悩まされている…」 「Javaの設計原則は聞いたことあるけど、Pythonでも同じことができるの？」 こんな疑問や課題を持ったことはありませんか？ 先日、名著「良いコード/悪いコードで学ぶ設計入門」を読んで、その設計原則に感銘を受けました。 しかし、この書籍はサンプルコードがJavaで書かれており、Pythonでどう実装すればいいか悩みました。 そこで実際のプロジェクトで、これらの原則をPyd…

こんにちは、データサイエンティストの小柳です。 プロセスマイニングという考え方およびツールがあります。 プロセスのイベントログデータを収集し、業務プロセスの実体を可視化、分析する手法です。業務フローが言語化されていない場合や、想定されている業務フローと実際に行われている業務フローに乖離がある場合にこの手法を用いることで実際の業務フローが可視化され、どこを改善するかを検討する材料になるわけです。 しかし、プロセスマイニングで業務フローが見えたとして、その先に何ができるでしょうか。「今年何件受注できそうか」「どの施策がKPI達成に最も寄与するか」——こうした問いに答えるには、可視化の先にある定量的…

はじめに こんにちは、Insight Edge アジャイル開発チームの山崎です。 マルチエージェントシステムを設計する際、多くの設計判断に直面します。議論はシングルステップで十分か、複数ステップに分割すべきか？各ステップに誰を参加させるべきか？プロンプトはどこまで詳細に書くべきか？ 今回の記事では、Google ADK + Geminiを用いて、スタートアップの新規事業立案という具体的な意思決定の事例でマルチエージェントシステムを実際に構築し、議論の論点、議論の進め方、議論するメンバーなどを変化させながら、3つの異なるアプローチを比較検証しました。その結果、以下の知見を得ました（詳細は考察セク…

はじめに こんにちは。Insight Edgeでデータサイエンティストをしている善之です。 「研修で基礎は学んだけど、次は何を学べばいいんだろう…」 「話題の新しいライブラリが次々と出てくるけど、どれを学ぶべきかわからない」 こんな悩みを抱えていませんか？ 先日、新人エンジニア・データサイエンティストに向けた研修の一環として、最新技術をどうやってキャッチアップし続けるかというテーマでレクチャーを行いました。 本記事では、その研修内容のエッセンスをご紹介します。 本記事は新人の方本人だけでなく、後輩育成を担当されているリーダー層の方にとっても、学習方法を体系的に伝えるフレームワークとして活用いた…

はじめに こんにちは、Insight Edgeコンサルタント兼デザインストラテジストの楠です。私は普段、事業会社のさまざまな立場の方と会話させていただき、デジタル・AI活用のプロジェクト企画やそれによる業務変革のご支援をしています。 その中で、私自身が感じており、実際によくお伺いする課題として「研修での知識習得やワークショップでのアイデア発想」と「実業務へのAI活用のギャップ」があると思っています。例えば以下のようなものです。 「全社に向けて生成AIの研修を実施し、環境も整えた。しかし数ヶ月後、現場での日常的な活用が思いのほか進んでいない……」 目まぐるしく技術が進展し、常に新たなリリースが行…

はじめに 皆さんこんにちは、InsightEdgeのDataScientistのSugaです。最近は徒歩圏内にサウナが新しく出来たのでリフレッシュのため、そこにばっかりに通っています。 さて、今回は最近話題のブロードリスニングについての記事です。 「ブロードリスニング」とは、大量の意見データを AI で構造化・分析し、全体像を俯瞰する手法です。従来のアンケート分析やインタビューでは拾いきれない多様な声を、LLM（大規模言語モデル）とクラスタリング技術を組み合わせて一気に可視化します。 本記事では、乾燥機付きドラム洗濯機をサンプルテーマに取り上げ、以下の3ステップで分析を行いました。 意見（VO…

1. はじめに（自己紹介） こんにちは。Insight Edgeでデザインストラテジストをしている望月です。 Insight Edgeは住友商事グループの内製支援組織として、エンジニアやデザイナー、コンサルタントなどのスペシャリストが所属し、グループ内のデジタル活用を支援しています。 僕自身はデザインストラテジストという肩書きで、UIなどの狭い意味でのデザインに閉じず、戦略策定や文化醸成施策の検討、新規事業の構想などに関わっています。主にはデザインの考え方や手法を活かして、ビジネス課題を解くことがミッションです。 この記事では「総合商社DXでのデザイナーの役割と魅力」というテーマで、総合商社の…

こんにちは！Insight Edge データサイエンティストの角田です。今回は、LLMを評価者として使う「LLM-as-a-Judge」の決定性について、手元の実験で検証した内容を共有します。 背景 実験設計 評価対象 評価モデルと回答生成モデルの分離 評価プロンプト 制御条件 結果 同一スコアの出現率 考察 gemini-2.5-proが揺れた原因 gemini-3-pro-previewが安定した理由 補足：thinking_levelによるスコア差 まとめ 背景 LLM-as-a-Judgeとは、LLMを評価者として用い、生成された回答の品質を判定させる手法です。近年の大規模言語モデルの…

こんにちは、Insight Edgeでデータサイエンティストをしている新見です。 cuTile Pythonとは 背景 特徴 従来のCUDA（SIMT）との違い 文法 TileGymで行列積ベンチマーク 倍精度行列積エミュレーション Ozaki Schemeについて 分解(Split) 行列積の計算 素朴な実装と初回結果 最適化 Fast Mode（GEMMの削減） Fused Split Kernel（分割の融合） 最適化後の結果 dによる精度/速度トレードオフ まとめ 参考文献 今回はNVIDIAが発表したばかりの「cuTile Python」を試してみました。普段は、GPUカーネルを業務…

こんにちは！Insight Edge リードコンサルタントの山田です。 私は普段から事業会社におけるAI/デジタル活用のご相談を多く受けているのですが、この記事では、生成AIで解くべきではない課題にフォーカスしながら、業務活用における生成AIの向き/不向きを整理してみたいと思います。 AI活用があらゆる企業で経営マターに 生成AI活用の肝は“課題選定” 業務パターンごとの生成AIとの相性を理解する ①定型プロセス × 許容幅 広い —— ◎生成AIの得意領域 ②非定型プロセス × 許容幅 広い —— ◎生成AIの本領を発揮しやすい ③定型プロセス × 許容幅 狭い —— △AIが適切でないケー…

はじめに みなさん、こんにちは😊 Insight EdgeでUIUXデザイナーをしている酒井です！ 2020年のコロナ禍以降、オンラインでの会議が主流になった昨今ですが、オンライン会議で「ちゃんと関係者全員で話をしたはずなのに、後から認識がズレていた」と感じたことはありませんか？ 同じ言葉を使っていたのに、思い描いていたイメージは人それぞれ違っていた...そんな経験は、決して珍しくないはずです。 初めて聞くテーマや、普段あまり関わらない領域の話では、内容を正しく捉えるだけでも意外と難しいものです。 その中で起きやすいのが、認識齟齬です。 今回は、私がデザイナーとして実践している「見える化」を意…

はじめに 皆様、こんにちは！Insight Edge CEOの小坂です。 この記事はInsight Edge Advent Calendar 2025 最終日（25日目）の記事です。1日目の記事でニャットさんが書いてくれた通り、今回のアドベントカレンダーの取組み自体もInsight EdgeのValueである「やりぬく」・「やってみる」・「みんなでやる」を体現した1つのカタチですが、最終日の今日は、私からこのInsight EdgeのValueに込められた想いをお伝えしたいと思います。 企業におけるValueの重要性 不確実性が高く変化の大きいVUCAの時代、多くの会社がMission・Vis…

この記事は、Insight Edge Advent Calendar 2025の24日目の記事です！ 生成AIを活用した人事評価のモチベーション 今日はクリスマスイブですね！妻へのプレゼントに毎年悩む Insight Edge CTOの猪子です。 マネージャの仕事の中で、 「一番精神的に重い仕事」は何かと聞かれたら、多くの人が「人事評価」と答えるのではないでしょうか。 人事評価の中には以下の悩みが有るかと思います。 日常業務の合間に大量の評価資料を読む 評価の妥当性に悩む フィードバックで相手の人生に影響を与える責任 一方で、生成AI・AIエージェントを活用して、「人事評価」を効率化・活用して…

こんにちは。 InsightEdgeのShin Andrewです。 目次 はじめに 1. LLMにペルソナを持たせる 2. LLMにユーザのペルソナを推定させる まとめ この記事は、Insight Edge Advent Calendar 2025 23日目の記事です。 はじめに LLMを特定シナリオに合わせてペルソナを持たせる、ないしはユーザのペルソナを推定させるペルソナ推定（persona estimation）が近来注目されています。一律的な回答を超えて、様々な状況で様々なユーザにカスタマイズできることがメリットで、既に実際のサービスで幅広く用いられております。ペルソナ推定は大きく分けて…