Tech blog
あと一週間、E資格の試験日が近づいてきました。（※週末ブログタイトル変更しました）
試験日が近づくと業務が忙しくなる法則が発動していて、なかなか勉強できません（できない子の言い訳）。
しかも、もう生成AIナシでは仕事ができなくなってきた今日この頃、E資格の意義すら微妙になってきていることもあってヤル気がゲンナリです。
今までは受けないという選択肢を行使していましたが、そろそろ研修の有効期限が切れるので、ヤバい感じです。
そうこうしているうちにシラバス（試験内容）も変わっていて、「何が出るのか？！」すら怪しくなっています。（固有値計算とか出題範囲外らしいよ）
こんな時は分厚い本を読むより生成AIに聞いた方が確実だよねということで、シラバスの単語で、確認用の問題を作成してもらいました。
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Tech blog
こんにちは。デバイスソフトウエア開発部の斎藤です。
現在新卒2年目で、生産性向上エッジAIカメラシステム「PROLICA®」の画像解析アプリケーション開発を行っています。
PROLICAは、人物や車両などの対象を検出する「物体検出」というタスクで利用されることが多いのですが、実は対象の物体を追跡する「トラッキング」機能にも対応可能です。
本記事では、「トラッキングとはどのような技術か」を詳しく解説し、最後に「PROLICAによるトラッキングシステムで実現できること」をお話します。
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こんにちは！デバイスソフトウエア開発部の山内です。
今回、社内のUI/UX改善プロジェクトにてFigmaを導入してみました。
現在まさに試行錯誤しているところなのですが、本プロジェクトの一員として、今感じているメリットと課題、そして今後の展望をお話しします。ご参考になれば幸いです！
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現場ロイド
デバイスソフトウエア開発部の板谷です。
「配筋検査ARシステムBAIAS®」は2025年1月16日のアップデートにより、
ダブル計測機能の計測範囲に勾配を設定できるようになりました。
これにより、勾配のある床版に対しても配筋計測が可能になります。
今回は新しく追加された機能の紹介と使用方法について紹介します。
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製品・サービス
こんにちは！
クラウドソリューション開発部の石崎です。
弊社のIoTプラットフォーム「FASTIO」では、警戒線イベントやメッセージイベントを使って外部システムと連携することができます。
今回はその一例として、FASTIO LOGGERの警戒線イベントを使って警戒値を検知した時にSlackに通知する方法をご紹介します。
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Tech blog
こんにちは。
私は入社2年目のクラウドソリューション開発部に所属している寺谷と申します。
この業界に入り、日々の業務をこなす中で、覚えることの多さや、自分がまだ知らない技術の多さに驚かされる毎日を過ごしています。
開発に必要な知識やツール、業務で使われる専門的な技術など、まだまだ学ぶことが多くあると感じます。
今回は、私が去年から今年にかけて経験したプロジェクトリーダー（PL）についてお話ししたいと思います。
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こんにちは！エコモット株式会社でIoT・AI・DXコンサルタントをしている本間です。
Googleが提供する無料のAIツール「Teachable Machine」をご存知ですか？
プログラミング不要で、画像認識や音声認識、ポーズ検出などのAIモデルを誰でも簡単に作成できます。
本記事では、Teachable Machineの基本的な使い方から実践的な活用例まで、DX推進のヒントとともに詳しく解説します。
現場ロイド
弊社ではモバイル回線とクラウドロガーを組み合わせて様々なサービスを提供しております。
モバイル回線を使用することで、遠隔に設置したクラウドロガーのデータをリアルタイムで取得することが可能となります。
一例として見通しの悪い道路において、対向車両の通過を事前に検知するシステムがあります。
どこでも瞬時に『伝える』システムで事故防止対策！
本ブログでは車両検知の別の一例として、
クラウドロガーLTE（Cat1）
とマイクロ波センサを組み合わせた車速計測システムをご紹介します。
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こんにちは！エコモット株式会社でIoT・AI・DXコンサルタントをしている本間です。
AIやIoTの導入をご検討中の企業の皆様に朗報です。
エコモット株式会社が2025年1月より提供を開始した『AI開発支援サービス』は、AIとIoTの専門家が一体となって課題解決をサポートする画期的なサービスです。
「AIを導入したいけれど、どこから手をつければいいかわからない」「データ活用を進めたいが、専門知識が足りない」など、AI導入に関するお悩みを抱えている企業は多いのではないでしょうか？
そんな課題を解決するために誕生したのが、エコモットの『AI開発支援サービス』です。
本記事では、このサービスの特徴や具体的なユースケースについて詳しくご紹介します。ぜひ最後までお読みいただき、AI導入の第一歩を踏み出すきっかけにしてください！
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こんにちは、データアナリティクス部門のロベルト・フバチです。この投稿では、「Neural Operator」[1] についてお話しします。このモデルは、ニューラルネットワークをベースにしたもので、データを活用したアプローチ（データ駆動型アプローチ）によって、さまざまなプロセスをシミュレーションすることができます。インターネットには、このモデルに関する興味深い講義や記事、またその実際の応用例がたくさんあります。そこで、このトピックをわかりやすく紹介し、どのように役立てることができるのかをお伝えします。
Neural Operatorモデルの開発を指揮したのはアニマ・アナンドクマール教授です。彼女のチームは、モデルの実用的な応用にも取り組み、昨年、NeuralOperatorというPythonのライブラリ [2]（オープンソースの演算子学習用ライブラリ）を開発しました。
この投稿があなたの興味を引き、刺激を与えるものになれば嬉しいです！
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