1. はじめに 2. Kubernetes・Helm・Kustomize の基本 2.1 Kubernetesの役割 2.2 Container / Pod / Node / Cluster / Namespace の関係 2.3 Control Plane と Worker の役割分担 2.4 Helm 〜Kubernetes用パッケージマネージャ〜 2.5 Kustomizeで環境ごとの差…
LLMに「謎解き」はできるのか？ ABEJAでデータサイエンス部のグループマネージャをしている中西 @cfiken です。本記事はABEJAアドベントカレンダー2025の13日目の記事です。 はじめに 謎解きの難しさ 検証のセットアップ 1. データセット：自作謎解きベンチ…
こんにちは、ABEJA Insight for RetailでプロダクトUI/UXデザインを担当している小林です。 この記事はABEJAアドベントカレンダー2025の12日目の記事です。 以前、こちらの記事にてデジタル庁のガイドブックを活用した「ダッシュボードのバリューアップ」に…
この記事は、ABEJAアドベントカレンダー2025の11日目の記事です。 こんにちは。 株式会社ABEJAのシステム開発部でエンジニアをしている鈴木です。 他のメンバーががっつり技術に触れている中、今回はひたすらにバイブコーディングする話になります。 今年の…
やぁ〜ん こんにちは、データサイエンティストをしている服部です。 ABEJAアドベントカレンダー2025の10日目の記事です。 LLMといえばロングコンテキスト大事ですよね（唐突） そんなLLMのロングコンテキストを支える重要技術である「YaRN」を紹介したいと思…
はじめに 先にまとめ プラグイン拡張とは 実装について 事前準備 全体 パッケージ配置 ロボットの実装 Configクラスの作成 Robotクラスの初期化 & 型定義 __init__ observation_features action_features 接続処理 キャリブレーション & 設定 アクションの送…
こちらはABEJA アドベントカレンダー 2025の8日目の記事です！ ABEJAでデータサイエンティストをしている岩城です。 最近はロボティクス関連のキャッチアップを行っています。 ロボットをやるにあたってROS2は避けては通れぬということで、最近ROS2初心者に…
1. はじめに 2. データ分析パイプラインのよくある課題 3. Kedroの基本 基本的な情報ソース 3つの基本要素：Node / Pipeline / Data Catalog パイプライン作成のワークフロー 運用までの流れ 4. 実際にKedroを動かす！ 4.1 uvxでプロジェクトを作る 4.2 exam…
こんにちは！ABEJAでデータサイエンティストをしている原田です。こちらはABEJAアドベントカレンダー2025の6日目の記事となります。 今回は、LLMの「人格」や「信念」といった少し抽象的な概念を、最新の論文と実験を通して掘り下げてみたいと思います。 先…
こんにちは、 ABEJA でソフトウェアエンジニアをしている三枝 (@moriaki3193) です。ABEJAアドベントカレンダー2025の5日目の記事を担当させていただきます！ 今年の９月より新設されたエンボディドインテリジェンスグループという組織でロボティクスの社会…
はじめに こんにちは、ABEJAでプロジェクトマネージャーをしている服部です。 この記事はABEJAアドベントカレンダー2025の5日目の記事です。 過去のテックブログでは、ドローン、RAGの運用、合宿レポートとテーマの幅広さには自信があります 直近はもっぱらV…
こんにちは、ABEJAに新設されたエンボディドインテリジェンスグループで事業開発をしている栗林です。エンボディって何、というお話は後ほど。 本日はABEJA アドベントカレンダー2025の4日目の記事をお届けします！ ブラウザで動くロボットのシミュレーター…
1. はじめに 2. 全体像 2.1 ハードウェア構成 2.2 ハードウェア詳細 2.2.1 電気コンロ 2.2.2 熱電対 2.2.3 Raspberry Pi 2.2.4 ソリッドステートリレー（SSR) 2.3 ソフトウェア構成 3. 実験 3.1 燻製器付属のアナログ温度計使用バージョン（途中で実験停止）…
t-Expertsとは 開発合宿概要 コンテストのルール 評価基準 合宿の様子（全体） スケジュール 開発の様子 チームA：さかさにする チームB：いやす チームC：ととのえる チームD：わらえる 結果と表彰 合宿のまとめ We Are Hiring! こんにちは！プラットフォー…
はじめに π0.5とは 実験計画 データセット作成 π0.5のファインチューニング 評価 追加学習なしの評価 追加学習ありの評価 データ収集とは違う環境での評価 Real-Time Action Chunkingの評価 結果まとめ 考察とまとめ We Are Hiring! こんにちは！ ABEJAでエ…
1. はじめに 2. CODESYSとは 3. 検証環境の準備 検証作業環境 検証に使うプロジェクト（Refrigerator Control Example）の概要 AIへ入力するXMLファイルの作成 .exportファイル .xmlファイル 4. AIを用いたPLCコードの解析検証 検証のゴール 検証方法 検証結…
はじめに Apache Airflowって何？ 基本の考え方 DAG（Directed Acyclic Graph） タスク Operator Airflowの中身（ざっくり構成） 実際に動かしてみる 1. 公式 compose の取得 2. 共有ディレクトリを用意（DAG/ログ/プラグイン/設定） 3. 権限用の .env を置…
はじめに 方針 具体例 作るもの ドメインロジック（クラススタイル） reducer（クラススタイル） コンポーネント上での値の更新（クラススタイル） ドメインロジック（関数スタイル） reducer（関数スタイル） コンポーネント上での値の更新（関数スタイル）…
ABEJAでデータサイエンティストをしている藤原です。 今回は LLM のロングコンテキスト言語処理（Long-context language modeling; LCLM）に関連するブログになります。近年の LLM ではオープン・クローズド問わずより長大なコンテキストを正確に扱えるモデ…
ABEJAでデータサイエンティストをしている藤原です。 今回も LLM のロングコンテキスト言語処理（Long-context language modeling; LCLM）に関連するブログになります。前回のブログはこちらです。 様々なコンテキスト長における LLM の Self-Attention の Q…
こんにちは！システム開発部でエンジニアをやっている春名です。 最近のテックブログはロボット関連が多いですが、 この記事では私がABEJAに入社した2023年から取り組んでいる「心理的安全性」に関する取り組みの内容をご紹介します。 心理的安全性といえば…
こんにちは、ABEJA Platform に搭載しているアプリケーション、「ABEJA Insight for Retail」の開発と運用を担当している森永です。 導入いただいた企業様がよりデータドリブンな組織へと変革できるように日々新しい機能をリリースしていて、現在ベータ版と…
背景 Keycloakとは 動かしてみる ローカル環境でKeycloakを立ち上げる 概念を理解する OIDCでログインするための準備 カスタムクレームを設定 Group Attributeを利用する方法 User Attributeを利用する方法 audの設定 ブラウザでOIDCでアクセストークンを取…
ABEJAでデータサイエンティストをしている岩城です。 NVIDIA H200 GPUはハイパフォーマンスコンピューティング (HPC) ワークロード向けに設計されたもので、LLMの推論を高速に行うことができます。 現在では様々なクラウドコンピューティングサービスがH200…
こんにちは！ABEJAの中村です。 今回は、私がABEJAでQAエンジニアとして6年間にわたり取り組んできた経験、特にユーザー視点を活かしたQAエンジニアリングについてお話したいと思います。 ユーザー視点重視のQAエンジニアとは QAエンジニアの構成要素 説明 …
ABEJAでデザイナーをしている小林です！ 現在、「ABEJA Insight for Retail」という小売業界向けのDXツールに関するダッシュボードのバリューアップを進めております。 来店から購入までの行動を分析するこのツールには、いくつかの課題があり、より使いやす…
タイトル こんにちは、ABEJA Platform に搭載しているアプリケーション、「ABEJA Insight for Retail」の開発と運用を担当している森永です。 今回は LangChain 社より公開されている local-deep-researcher という、ローカル LLM で動作する Deep Research …
TL;DR SO-101はAI（VLAなどの基盤モデルやACTなどの模倣学習）の指示からモーター内部の制御によって指定した位置に移動している。 指示通りの位置へ移動できることは外乱、構造、制御の特性の影響があるので当たり前ではない。 SO-101はAIが指示した位置に…
ABEJAでデータサイエンティストをしている岩城です。 今回は株式会社ハイレゾ様のGPUクラウドサービス「GPUSOROBAN」を利用させていただき、NeMo 2.0を用いて大規模言語モデルの事前学習を行いました。 本検証では、あえてNVIDIA公式のDockerコンテナを使用…
データサイエンティストをしている服部です。 OpenAIからgpt-ossというオープンモデルが登場しました。 早速ですが、このモデルを使いながら中身を理解していきたいと思います。 gpt-ossのモデル特徴 vLLM上で動かす 通常のtokenizerで動かす 最終出力と思考…
