AI事業部でソフトウェアエンジニアをしている神田（@kampersanda）です。
本記事では、文書解析ツールDoclingのOCRプラグイン機能を使用し、日本語資料を解析する方法を紹介します。本記事は、高精度な日本語PDF資料の解析を目的とし、日本語資料の解析に興味があるソフトウェアエンジニアに向けて記述されます。
自然言語処理の重要な要素技術の一つに、PDF資料の解析が存在します。多くの情報はPDFとして表現されており、そのフォーマットや内容も多種多様です。これらPDFの情報を有効活用するためには、書かれている内容を解析し、システムが扱いやすい形式に変換する処理が重要となります。
本記事では、上記の変換処理を文書解析と呼び、以下のように定義します。
この文書解析を実現するソフトウェアの一つに、IBM Researchによって開発されているDoclingがあります。
続きを読むエンジニアの上野 伸一です。フルスタックエンジニアで、クラウド・ネイティブな構成を積極的に採用しています。
要求分析・設計時にはアリスター・コーバーンのユースケースをベースとし、データドリブンなアプローチを好んでおり、TH-Model、TM（T字形ER）などをプロジェクトに応じて適用度を検討する、データモデリングから開発がチョットデキル人です。
私がはじめてAmplifyを利用したのは、前職時代のgen 1、CLIがver 3（4, 5年前）でした。何も指定がなければ、Azureを採用（PaaS寄り）する事が多いのですが、AWSという指定があったのでAmplifyでもやってみるかと思い採用しました。
・・・が、エンタープライズで利用するのは早計だったと感じました。当時のAmplifyはリリースして日が浅いという事もあり、致命的なIssueの数が膨大で開発コストの7割近くをAmplify固有の環境Issueに費やす事になりました。
当時の公式GitHub Issueの中には、『解決できない問題が発生したら、一度すべて削除して環境を作り直せ』という、銀の弾丸的な解決方法が紹介されており、なかなかのインパクトでした。（gen1であれば、今でもたまにやるのが悲しいところ）
gen2では、IaC周りの刷新とSandboxによる独立した開発者用環境が利用できる点に魅力を感じ、これなら五月雨での開発において、開発者体験を下げずにうまく運用が回るかもしれないと感じました。
実際に弊社で適用し、十二分に使えると感じたので、ちょっとしたソリューション例を交えて紹介します。
続きを読むエンジニアの上野 伸一です。フルスタックエンジニアで、クラウド・ネイティブな構成を積極的に採用しています。
要求分析・設計時にはアリスター・コーバーンのユースケースをベースとし、データドリブンなアプローチを好んでおり、TH-Model、TM（T字形ER）などをプロジェクトに応じて適用度を検討する、データモデリングから開発がチョットデキル人です。
なお、本記事の内容は個人としての見解であり、所属する組織とは関係がありません。
ここではエンタープライズ・システムで利用するというコンテキストに絞ってお話します。
弊社ではAWSのDynamoDBをストレージの1つとして利用しています。
続きを読むみなさん、こんにちは。シェルパ・アンド・カンパニーVPoEの小川です。
本記事は2024年のアドベントカレンダーの内容を一部改変し、弊社の技術ブログの最初の投稿としています。 これから技術的な投稿を継続にしていきたいと思っておりますがまずは弊社の現在の状態の説明という形で本記事を投稿しています。 どうぞよろしくお願い致します。
大変ありがたいことに昨年も多くのお客様にSmartESGをご導入頂きました。
ビジネスの成長と共にプロダクトとしてのラインナップも順調に増えており組織・製品としてのフェーズも刻一刻と変化してきていると肌身で感じています。
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