こんにちは！デバイスソフトウエア開発部の山内です。
私は現在建設DXを担うiPadアプリの開発を担当しているのですが、その中で、最近Swift Testingフレームワークでテストの自動化に取り組んでいます。 しかしこれがなかなか大変というか面倒というか…。
そこで思いました。GitHub Copilot の /tests コマンド でテストを自動生成すれば、工数を大幅に減らせるのでは…?
今回はそれを実際に試してみました。
こんにちは！
最近は夕飯の献立もAI頼り、SJC共同開発推進室の坂根です。
気づけば毎日AIに相談しています。
生成AI、便利ですよね。
ちょっとした調べ物から、文章作成、コード生成まで、私生活や日々の業務で手放せない存在になってきました。
私自身もかなり活用していて、「とりあえず聞く」という使い方が増えてきています。
ただ、そんな使い方を続けているうちに、ふと違和感を覚えました。
「あれ、なんか思考力落ちてないか…？」 自分で考える前にAIに聞くことが増えたせいか、考えを整理する力や、説明する力が少し鈍っている気がします。
そこで、AIを使って思考を鍛えるトレーニングをやってみることにしました。
通勤時間などのちょっとした隙間時間を使って、2週間ほど続けてみた中での気づきをお話しします。 続きを読む
2026年2月4日・10日の2日間、旭川工業高等専門学校3年生の「数理・データサイエンス」の授業で、実務家教員として私、入澤が講義を担当しました。昨年度に続き、2回目の担当になります。
こんにちは！デバイスソフトウエア開発部の山内です。
弊社では、NVIDIA Jetson を使ったエッジAI製品を開発しています。
こんにちは！
クラウドソリューション開発部の大川です。
今回は、iOSアプリ開発における開発環境の選択肢として、VS CodeだけでSwift開発ができる拡張機能「SweetPad」の良さについて紹介します。
iOSアプリ開発といえばApple標準のXcodeが必須ですが、「動作が重い」「普段使い慣れているVS Codeのキーバインドや拡張機能を使いたい」と感じることはありませんか？
そんな悩みを解消してくれるのが、今回紹介するSweetPadです。
こんにちは！デバイスソフトウエア開発部の斎藤です。
生産性向上エッジAIカメラシステム「PROLICA®」を用いたリアルタイム映像解析システムの開発を担当しています。
PROLICA は、映像に対してディープラーニングによる物体検出を行うだけでなく、ARマーカー検知や信号機の色判定などの様々な画像処理機能を備えています。
本記事では、「車両や人の移動方向から入退場を判定し、その数をカウントする機能」について、数学的な記号などは極力使わずにロジックを解説します！
PROLICAの詳細や他の機能につきましては、弊社HPや過去の技術ブログをご覧ください。
こんにちは！AX研究室のロベルト・フバチです。
近年、機械学習を流体力学の問題に応用する研究が注目を集めています。
その中でもPhysics-Informed Neural Networks（PINN）は、データに基づく手法と物理法則を組み合わせる点が大きな特徴であり、少量のデータでも物理現象を再現できる可能性を持っています。PINNの概要については、以前の投稿の一つで紹介いるのでそちらをご覧ください。
本ブログでは、公開されているCFDデータセットWindsorML（Ashton et al., 2024）を用いて、自動車周りの乱流空気流れのシミュレーションを行った事例を紹介します。対象は、WindsorMLデータセットに含まれる多数のシミュレーションケースの一つであるrun_0ケースです。
WindsorMLは、自動車空力を高精度に解析することを目的として構築された大規模かつ高品質なデータセットですが、その規模の大きさから、すべてのデータをそのまま利用することは実際には容易ではありません。
そこで本検討では、WindsorMLデータのごく一部のみを使用した場合に、PINNモデルがどの程度流れ場を再現できるのかを検証しました。元データは約2億点ですが、ベースライン用のデータとして約200万点（約1%）を抽出し、PINNの学習にはさらに少量の50,000点（約0.025%）を用いました。
この記事で分かること：
約2億点のデータセットに対して、学習点50,000点（約0.025%）という極少データでも、PINNで流れ場をどこまで再現できるか
限られた観測点で学習した場合に、再現しやすい領域／誤差が出やすい領域がどこに現れるか
少量データ学習を前提にしたときの、（本記事で用いた）学習設定・前処理が結果にどう影響し得るか
デバイスソフトウエア開発部の板谷です。
私の所属するチームでは生産性向上AIカメラ「PROLICA®」を担当しています。
先日、PROLICAに搭載されているJetsonのソフトウェア環境のアップデートを行うことで、物体検知アルゴリズムをYOLOXベースへと刷新することが可能になりました。
このアップデートにより物体検知の精度と安定性が向上しましたので、検証動画を交えてご紹介します。
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2025年12月5日に北海道庁旧本庁舎（赤れんが庁舎）で開催された北海道AIxIoTビジネス共創ラボ 「革新の力で、ビジネスを次のステージへ」の現地レポートです。
本イベントは2025年11月に開催されたばかりの「Microsoft Ignite 2025」で発表された様々な情報や、世界最大の製造業イベント「ハノーバーメッセ2025」の最新動向レポート、そしてエコモット・SCSK北海道のセッションなど、盛りだくさんの内容でした。
参加者の皆さまからも大変高い評価をいただき、とても好評のうちに幕を閉じました。
