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GOドライブ株式会社、GO株式会社、株式会社ディー・エヌ・エー（DeNA）の3社のAIエンジニアが開催しているAI技術に関する勉強会の資料を公開しています。
100件以上の資料がまとめられていますので、ぜひご覧ください。
新たな資料が追加された際は本アカウントでも紹介していきます。
dena.ai/community/
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GOドライブ 技術広報
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GOドライブ 技術広報
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GOドライブ株式会社より、AI・ビッグデータ基盤・エッジコンピューティングなどに関する技術情報や、開発メンバーの活動に関する情報を発信します。 技術ブログ ▶︎ https://t.co/lh8QH5cjqP 採用情報 ▶︎ https://t.co/CayzgUNFgx
Katılım Temmuz 2025
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AI技術開発部の宮本が社内勉強会にて発表した資料「ちょっとだけ踏み込んだダイナミックプライシング 〜オンデマンド交通への拡張〜」を公開しました。ダイナミックプライシングの基本と相乗り問題に対する拡張をまとめています。ぜひご覧ください。
speakerdeck.com/mot_techtalk/t…
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AI本部の宮澤 (@kzykmyzw) が社内勉強会で発表した資料「Vision Banana: Image Generators are Generalist Vision Learners」を公開しました。
画像生成モデルの指示チューニングにより、様々な視覚認識タスクで専用モデルに匹敵する性能が得られることを示した論文の紹介です。speakerdeck.com/kzykmyzw/visio…
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【テックブログ更新】
開発本部の田中 (@teriyakisan) が、記事「壊れがちなDEV環境をGitHub Actionsで救う」を公開しました。
Composite Actionsを活用したワークフローの共通化や、自動マージ＆Slack通知の仕組みによって、クリーンな開発環境を保つ運用実例を紹介しています。ぜひご覧ください。
go-drive-tech.hatenablog.com/entry/2026/04/…
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AI本部の内田 (@yu4u) が社内勉強会にて発表した資料「Revisiting [CLS] and Patch Token Interaction in Vision Transformers」を公開しました。
CLS token起因のノイズを指摘し、patchとパラメータを分けることでノイズを低減し下流タスクの性能改善を実現しています。
speakerdeck.com/yu4u/revisitin…
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#CVPR2026 のAUTOPILOT workshopで行われたコンペ（ACCIDENT部門）にて、AI本部の立松 (@monnu0621)、高橋 (@onick_man)、堂込 (@CALPIS10000)、廣中 (@pensuke_san)のチームが105チーム中1位となり優勝しました。
固定映像から事故の時刻・場所・種類を、実データの学習なしで特定するタスクでした。現在論文執筆中で、解法はworkshopでも発表予定です！
kaggle.com/competitions/a…
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AI本部の水谷 (@rmizuta3) が技術共有会にて発表した資料「Claude Codeのログから学びを得る」を公開しました。
Claude Codeの仕組みやログの構造を解説し、実際のログ解析（アプリ作成やKaggle）を通じて、AIの思考プロセスや高度なコマンド操作から人間が実践的な学びを得るアプローチを紹介した資料です。ぜひご覧ください。
speakerdeck.com/rmizuta3/claud…
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AI本部の向後が社内勉強会にて発表した資料「論文紹介 ReSim: Reliable World Simulation for Autonomous Driving」を公開しました。
自動運転世界モデルが苦手とする「実データに乏しい危険走行の動画予測」に対し、少量のシミュレーションデータを追加したFine-tuningが有効であることを示した論文です。ぜひご覧ください。
speakerdeck.com/kogo/lun-wen-s…
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【テックブログ更新】
開発本部の佐藤 (@qazsato) が、記事「プロダクトエンジニアとしてイチBizアワードで受賞した話」を公開しました。
地理空間情報を活用したビジネスアイデアコンテスト #イチBizアワード で受賞に至るまでを紹介しています。ぜひご覧ください。
go-drive-tech.hatenablog.com/entry/2026/03/…
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Topcoderの公式ブログにて、AI本部の木村 (@motokimura1) のインタビュー記事が公開されました！
先日のNASA Crater Detection Challengeでの優勝について、解法の概要や、処理時間・メモリ使用量の制約を満たすための最適化の工夫が紹介されています。ぜひご覧ください。
topcoder.com/blog/from-aero…
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@motokimura1 NASA Crater Detection Challengeの概要はこちらをご覧ください。topcoder.com/nasa-crater-de…
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TopCoderで開催されたNASA Crater Detection Challengeにて、AI本部の木村（@motokimura1）が優勝しました！ARM CPU環境での実行を前提に、処理時間・ピークRAM使用量に厳しい制約が課される中で、高解像な月面画像からクレーターを検出する精度が競われました。解法は後日、ホストより公開予定です。
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開発本部の佐藤 (@qazsato) が内閣官房主催の地理空間情報を活用したビジネスアイデアコンテストである #イチBizアワード にて優秀賞を受賞しました。自治体ごとにフォーマットの異なる学区データを統一し、全国の公立小中学校の学区を地図で可視化・検索できるサービスを提案しました。
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【テックブログ更新】
AI本部の立松 (@monnu0621) が、記事「Kaggle MABe Challenge 金メダル獲得までの開発スタイル振り返り」を公開しました。
生成AIの活用を含めたコンペの取り組み方について紹介しています。ぜひご覧ください。
go-drive-tech.hatenablog.com/entry/2026/01/…
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