dip developers

技育博で「ものづくりを楽しむ学生」と戯れてきました

こんにちは、JP（Ohtaki）です。 2026年9月19日に開催された「技育博（ぎいくはく）」に、弊社dipはゴールドスポンサーとして参加してきました！ ! 技育博（GEEK HAKU）とは？ 株式会社サポーターズが運営する「技育プロジェクト」の一環で、未来のエンジニアを目指す学生たちが、自作のプロダクト（Webアプリ、モバイルアプリ、ゲーム、ハードウェアなど）を出展・展示し、企業や他の学生と交

60点で出す勇気 ― AI協働設計術

60点で出す勇気 ― AI協働設計術③ このシリーズの1本目では「未決を未決と書いて出す」、2本目では「検証は人間の仕事」という話を書きました。最後の3本目は、その2つの間にある「叩き台を出す勇気」の話です。 https://zenn.dev/dip_techblog/articles/3be6114dc7a18a https://zenn.dev/dip_techblog/articles/4d

【死闘】台湾官公庁の地獄PDFくんと戦い、400万レコードのデータを作るまで

はじめに こんにちは、事業会社で働いているデータサイエンティストです。 今回は個人研究で進めている、台湾の国会にあたる立法院の議事録をデータにする話です。 日本には、国立国会図書館の国会会議録検索システムAPIがあります。発言本文だけでなく、発言者、会議、日付、発言順も取得できます。 これ、研究にとってめちゃくちゃありがたいです。 たとえば、井元（2024）は国会会議録と法案データを組み合

• R
• Python
• Parquet

【破門覚悟】政治学と経済学の因果推論帝国主義者に物申す

はじめに こんにちは、事業会社で働いているデータサイエンティストです。 専門は政治学方法論と計量経済学です。因果推論については大学院生の頃から勉強していて、単なる相関ではなく、興味のある変数がアウトカムに与える因果効果を厳密に議論できるところに大きな魅力を感じています。 別に因果推論が嫌いなわけではありません。 むしろ好きです。 最近も因果推論の本を買っています。 大学院生の頃の私は

• R
• Python
• 政治学方法論

計量経済学 × テキスト解析でプロダクトデザインを提案する方法

はじめに こんにちは、事業会社で働いているデータサイエンティストです。 近年、LLMの発展によって、テキストデータを扱うハードルは急激に下がりました。 文章を分類したい、要約したい、必要な情報を抽出したい、といった問題であれば、とりあえずLLMに文章を渡してみる、という選択肢が普通に考えられるようになっています。 では、LLM以前から存在していたテキスト解析の手法は、もう必要ないのでしょう

• R
• quanteda
• 計量経済学

全データ分析者驚愕！20代が多いほど売れる、でも20代は買ってない。って、どゆこと？

はじめに こんにちは、事業会社で働いているデータサイエンティストです。 突然ですが、久しぶりに政治学っぽいシナリオです：誰がどの政党に投票したのか知りたいとします。 政治学では極めて自然な問いです。たとえば、 男性と女性ではどちらが自民党に投票しやすいのか 若年層はどの政党を支持しているのか 高学歴層ほど特定の政党に投票するのか といったことが分かれば、選挙結果を理解するうえで非常に有

• R
• Python
• AI

「なんとなくドメインモデル」から抜け出す — アーキ部@札幌に参加してきた

8月29日、札幌で開かれた「アーキ部@札幌！ドメインモデリングを学ぼう！」に参加してきました。Javaユーザーグループ北海道（Javaどうでしょう）の主催、ゲストは川島義隆さん（株式会社ウルフチーフ）。普段オンラインのアーキ部が、地方コミュニティとのコラボでオフライン開催された回です。 セッションのタイトルは「『なんとなくドメインモデル』から抜け出すための本物のドメインモデリング入門」。冒頭がこれ

• ドメイン
• DDD
• Java

AIを「動く同僚」として扱う実務のコツ〜EMの設計ガイド〜

はじめに 前回の記事で「設計とは不確実性を100から30まで落とす行為だ」という話を書きました。今回はその続きで、もっと日常の話です。AIと毎日どう付き合うか。 元ネタは前回と同じく、私を含めた部長レイヤーが共有している社内ガイドです。 実際の経験談と合わせて、やってみて初めて分かる「効き方」があったので、それを書きます。 1. 100出てきたら100読まない AIにレビューや調査を頼むと、指