GO Inc. AI Tech

GO株式会社とDeNAのAIエンジニアが開催している技術共有会の資料公開サイトをリニューアルしました。 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/

6/2に開催される DeNA × AI Talks #8 にて、AI本部の向後 (@tkogo86) が「次世代AIドラレコサービス『DRIVE CHART』における開発プロセスのご紹介」というタイトルで登壇します。 当イベントは「事業に活かす画像認識AI」をテーマとしており、スポーツ・エンタメ・モビリティ領域での事例が紹介予定となっています。 是非ご参加ください！ #dena_ai_talks dena.connpass.com/event/393626/

本日発売Software Design 2026年6月号の特集『GitHub Copilot完全入門』に、AI技術開発部の森下(@74th)がVS Codeの章を寄稿しました。エージェントの基礎的な説明に加えて、多数の機能の使い分けを解説しています。エージェントを賢く使う参考にしてみて下さい。 gihyo.jp/magazine/SD/ar…

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…

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…

【テックブログ更新】 AI技術開発部の菊地が「ハルシネーションを抑制するためのプロンプトテンプレートを作ってみた」を公開しました。 Deep Researchを使う際にどうしても避けられない問題である「ハルシネーション」をハンドリングするための手法を調査・実装しました。ぜひご覧ください。 techblog.goinc.jp/entry/2026/04/…

[テックブログ更新] AI技術開発部の木村が「二部グラフの最大重みマッチングとその解法」を公開しました。 タクシーアプリ『GO』の配車ロジックを支える「二部グラフの最大重みマッチング問題」について、基本概念から多様な定式化の手法まで詳しく解説しています。 ぜひご覧ください。 techblog.goinc.jp/entry/2026/02/…

【テックブログ更新】 AI技術開発部の赤池が「エシェロン解析で交通事故発生地点を分類する」を公開しました。 空間データを「標高」に見立て、その階層を抽出する「エシェロン解析」を用いた空間の分類方法をご紹介します。 ぜひご覧ください。 techblog.goinc.jp/entry/2026/04/…

【テックブログ更新】 AI技術開発部の田村が「2人客が増えるとラーメン屋は潰れるか」を公開しました!! 日常の「なぜ？」をデータサイエンティストらしい視点で、数理モデルに落とし込んで定量化している点が面白い内容です techblog.goinc.jp/entry/2026/02/… #techblog

【テックブログ更新】 AI技術開発部の織田が「AIエージェント×データ分析：スペック駆動開発を実務にどう落とし込むか」を公開しました。 Vibe Codingの問題解消で注目される「スペック駆動開発（SDD）」の視点から、エージェント時代のデータ分析プロセスについて考察しました。事前の仕様定義が難しい探索的な分析に対して、AIを活用しながらプロセスを構造化する実践例を紹介しています。ぜひご覧ください！ techblog.goinc.jp/entry/2026/03/…

【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/…

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…

#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…

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…

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…

【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/…

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…

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。

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。

【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/…

AI本部の宮澤 (@kzykmyzw) がセミナーでの講演資料「AI開発をスケールさせるデータ中心の仕組みづくり」を公開しました。データ中心のAI開発で重要な"データエンジン"を効率化するためのヒントをSignal-to-noise、Speed、Simplicityの3つの観点で具体例から探っています。speakerdeck.com/kzykmyzw/aikai…