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ecomott blogエコモットでは、モバイルインターネットを中心としたソリューションを提供し、世の中のインフラとして機能し、無くてはならない会社となることを目指しております。ユビキタス社会のリーディングカンパニーとして、誰もがやったことの無い事に取り組み、お客様と共に悩み苦しみ、そして喜び、新しい常識を創って行く。ecomott blog TOP Tech blog 現場ロイド 製品・サービス イベント 採用 札幌・東京のIoTエンジニアによる 技術や働き方についてのブログ tech blog 製品・サービス 採用 2026.02.05 Google Play 16KBページサイズ要件対応【RN編】 Tech blog こんにちは！ クラウドソリューション開発部の大川です。 今回は、React Native CLIを使ってAndroidアプリを開発している場合における、Google Play Consoleからの警告通知「16 KB ページサイズ要件」への対応方法について紹介します。 続きを読む 2026.02.04 Swift開発もVS Codeで！SweetPad導入とメリット4選 Tech blog こんにちは！ クラウドソリューション開発部の大川です。 今回は、iOSアプリ開発における開発環境の選択肢として、VS CodeだけでSwift開発ができる拡張機能「SweetPad」の良さについて紹介します。 iOSアプリ開発といえばApple標準のXcodeが必須ですが、「動作が重い」「普段使い慣れているVS Codeのキーバインドや拡張機能を使いたい」と感じることはありませんか？ そんな悩みを解消してくれるのが、今回紹介するSweetPadです。 続きを読む 2026.02.03 入社3年間の成長と学び Tech blog はじめに 朝起きたら気温が6度で、布団から出られない——そんな日々を過ごしています。 みなさんこんばんは。クラウドソリューション開発部、入社3年目の寺谷です。 入社3年目も終わりが近づき、そろそろ4年目に突入しようとしています。 その前に、入社してからの3年間を振り返ってみようと思います。 続きを読む 2026.02.02 【全ての新人エンジニアへ贈る】生成AI時代こそ「公式ドキュメント」を読むべき理由 Tech blog こんにちは！デバイスソフトウエア開発部の山内です。 新卒未経験で入社してから2年弱、開発に携わってきました。 設計もインフラも実装も、結局ぜんぶ「勉強」だなぁ…と日々感じています。 そんな中、一つ思っていることがあります。新人エンジニア（私含め）が業務をする上で一番大切なことって、実は公式ドキュメントをちゃんと読む習慣なんじゃないか？と。 今回はその話をしようと思います。 前半部では開発における情報源の扱い方、「そもそも論」について再考してみます。 それを踏まえ、後半部では、公式ドキュメントを読むことのメリット・読み方・生成AI（※以下、本記事では「AI」と呼びます）とどう付き合うかといった実務的なお話を展開していきます。 続きを読む 2026.02.02 PROLICA®入退場カウント機能のロジックを解説！ Tech blog こんにちは！デバイスソフトウエア開発部の斎藤です。 生産性向上エッジAIカメラシステム「PROLICA®」を用いたリアルタイム映像解析システムの開発を担当しています。 PROLICA は、映像に対してディープラーニングによる物体検出を行うだけでなく、ARマーカー検知や信号機の色判定などの様々な画像処理機能を備えています。 本記事では、「車両や人の移動方向から入退場を判定し、その数をカウントする機能」について、数学的な記号などは極力使わずにロジックを解説します！ PROLICAの詳細や他の機能につきましては、弊社HPや過去の技術ブログをご覧ください。 生産性向上AIカメラ「PROLICA®」 PROLICA®による信号機の状態判定機能を解説！ 続きを読む 2026.01.31 札幌からジャカルタへ！「Sapporo IT Delegation in Indonesia 2025」参加レポート グローバル化 こんにちは！ デバイスソフトウエア開発部の米森です。 2025年11月、さっぽろ産業振興財団さん主催の「Sapporo IT Delegation in Indonesia 2025」に参加し、インドネシアのジャカルタを訪問いたしました。本プログラムの目的は、札幌IT企業の海外販路拡大や海外人材マッチング、国境を越えたビジネス連携の促進です。実際にインドネシアの大学やIT企業に訪問し、現地の熱量を感じることができたので、とても学びが多く、実りある訪問でした。 本記事では、現地で得られた知見や情報、また個人的な感想などを共有させていただきます。 続きを読む 2026.01.30 配筋検査ARシステムBAIAS®に円弧計測モードを追加！ 現場ロイド こんにちは。デバイスソフトウエア開発部の伊與です。   今回は、2025年12月15日より提供を開始した、BAIASの「円弧計測モード」についてご紹介します。   これまでの「円形モード」は全周（360度）を対象としていましたが、「円弧計測モード」では一部が湾曲した「壁面や床」の正確なAR計測が可能です。   これにより、平面と円形のどちらでも対応しきれなかった、絶妙なカーブにもピタッと適合できるようになり、曲面配筋の検測がよりスマートに行えるようになりました！   続きを読む 2026.01.29 WindsorMLのデータを用いた PINN による自動車周りの流れのシミュレーション Tech blog こんにちは！AX研究室のロベルト・フバチです。 近年、機械学習を流体力学の問題に応用する研究が注目を集めています。 その中でもPhysics-Informed Neural Networks（PINN）は、データに基づく手法と物理法則を組み合わせる点が大きな特徴であり、少量のデータでも物理現象を再現できる可能性を持っています。PINNの概要については、以前の投稿の一つで紹介いるのでそちらをご覧ください。 本ブログでは、公開されているCFDデータセットWindsorML（Ashton et al., 2024）を用いて、自動車周りの乱流空気流れのシミュレーションを行った事例を紹介します。対象は、WindsorMLデータセットに含まれる多数のシミュレーションケースの一つであるrun_0ケースです。 WindsorMLは、自動車空力を高精度に解析することを目的として構築された大規模かつ高品質なデータセットですが、その規模の大きさから、すべてのデータをそのまま利用することは実際には容易ではありません。 そこで本検討では、WindsorMLデータのごく一部のみを使用した場合に、PINNモデルがどの程度流れ場を再現できるのかを検証しました。元データは約2億点ですが、ベースライン用のデータとして約200万点（約1%）を抽出し、PINNの学習にはさらに少量の50,000点（約0.025%）を用いました。 この記事で分かること： 約2億点のデータセットに対して、学習点50,000点（約0.025%）という極少データでも、PINNで流れ場をどこまで再現できるか 限られた観測点で学習した場合に、再現しやすい領域／誤差が出やすい領域がどこに現れるか 少量データ学習を前提にしたときの、（本記事で用いた）学習設定・前処理が結果にどう影響し得るか 続きを読む 2026.01.28 【後編】「家が空気を読む」スマートホームへ。Home AssistantとZoneで実現する帰宅検知 Tech blog こんにちは！ SJC共同開発推進室の鈴木です。 前編では、Home Assistantに「Zone」を設定し、「自宅の半径300m圏内に入ったらエアコンをONにする」という仕組みを作りました。 しかし、その結果、「近くを車で素通りしただけでエアコンが全開になる」可能性があったり、 家は「近くにいる」ことは理解しましたが、「帰ってくる」のか「通り過ぎる」のかまでは理解しておりませんでした。 このままでは、「賢い家」どころか、ただ「電気代のかかる家」になってしまいます。 後編となる今回は、この問題を解決するために、「Proximity」という機能をご紹介します。家が「場所」だけでなく「人の意思（ベクトル）」を理解する、スマートホーム化を進めたいと思います。 続きを読む 2026.01.19 【前編】「家が空気を読む」スマートホームへ。Home Assistantで実現する帰宅検知 Tech blog こんにちは！ SJC共同開発推進室の鈴木です。 これまでHome Assistantを通じて様々な活用事例をご紹介してきましたが、今回は一歩踏み込み、「家はいかにして住人の意図を先回りできるか」というテーマを掘り下げます。スマートホームは「スマホで家電を操作できる便利さ」に注目が集まりがちですが、「人が操作をしていない時間」にこそスマートホームの良さが現れます。 外出先から手動でエアコンをONにすることは、利便性はありますが、人の「操作」に依存しています。目指すべきは、操作の代替ではなく、操作そのものを無くすことです。 今回はその第一歩として、Home Assistantの「Zone」機能を活用し、家を単なる座標「点」ではなく、住人の行動を包み込む「面」として捉える手法をご紹介します。 過去記事は以下になります。Home Assistantの概要、環境構築、活用事例をご紹介しておりますので、よろしければご確認ください。 – スマートホームを次のレベルへ：Home Assistant のご紹介（1） – スマートホームを次のレベルへ：Home Assistant のご紹介（2） – スマートホームを次のレベルへ：Home Assistant のご紹介（3） – 過去の自分に留守番を頼む　～Home Assistant 「Presence Simulation」の設定と活用法～ 続きを読む 12345  最近の投稿 Google Play 16KBページサイズ要件対応【RN編】 2026年2月5日 Swift開発もVS Codeで！SweetPad導入とメリット4選 2026年2月4日 入社3年間の成長と学び 2026年2月3日 【全ての新人エンジニアへ贈る】生成AI時代こそ「公式ドキュメント」を読むべき理由 2026年2月2日 PROLICA®入退場カウント機能のロジックを解説！ 2026年2月2日 人気の投稿 【前編】「家が空気を読む」スマートホームへ。Home Assistantで実現する帰宅検知 200件のビュー 【後編】「家が空気を読む」スマートホームへ。Home AssistantとZoneで実現する帰宅検知 100件のビュー WindsorMLのデータを用いた PINN による自動車周りの流れのシミュレーション 100件のビュー 配筋検査ARシステムBAIAS®に円弧計測モードを追加！ 100件のビュー カテゴリー Tech blog イベント グローバル化 その他 採用 未分類 現場ロイド 製品・サービス 製品ピックアップ 採用情報 IoTプラットフォーム「FASTIO」 運営会社 会社概要 自社サービス 採用情報 お問い合わせ お問い合わせ 募集要項 © Copyright 2026 ecomott blog. All rights reserved.jaja1770422669https://ecomottblog.com

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