生成AI（人工知能）の精度を高める手法として、大規模言語モデル（LLM）と検索エンジンを組み合わせたRAG（Retrieval Augmented Generation、検索拡張生成）の利用が盛んだ。ところが米Google（グーグル）によれば、RAGよりも性能を高めやすい手法があるのだという。「メニーショットICL（Many-Shot In-Context Learning）」や「ロングコンテキストICL（Long-Context In-Context Learning）」と呼ばれる手法だ。 「ロングコンテキストICLを利用すると、RAGに比べて性能が12ポイント向上した例も出てきている」。Google Cloudが2024年10月24日に開催した生成AIに関するイベント「Generative AI Summit Tokyo '24 Fall」で、グーグル・クラウド・ジャパンの寳野雄太テク

企業の生成AI（人工知能）活用が進むにつれ、「RAG（Retrieval Augmented Generation、検索拡張生成）」という言葉を耳にする機会が増えてきた。RAGは、外部データベースの情報を検索して生成AIの出力に反映させ、回答の精度を高める技術だ。エクサウィザーズが2024年5月に302社／402人を対象として実施した調査では、約5割がRAGに取り組み中もしくは検討中、約4割が関心ありで、関心がないのは約1割に過ぎなかった。企業は生成AI活用の入り口としてRAGに挑戦し、チャットボットなどを導入しようとしている。もっとも、RAGの扱いは意外に難しい。この特集ではRAGの基本的な知識から導入の成功法まで具体的なユースケースを基に解説していく。 「以前、社内の人事規定についての問い合わせに回答するRAGシステムを作成してPoC（概念実証）を実施したものの、回答精度が全く出なかっ

生成AI（人工知能）を組み込んだシステムへの「プロンプトインジェクション」の脅威が迫っている。プロンプトインジェクションは、英語のinjection（注入・注射）になぞらえた大規模言語モデル（LLM）への攻撃手法だ。悪意あるプロンプトを「注入」、すなわち入力することにより、機密情報を盗んだり連係するシステムへ侵入したりする。 生成AIを社内システムや社外向けのサービスに組み込む企業が増加している。2023年の生成AIブーム初期から、API（アプリケーション・プログラミング・インターフェース）経由でLLMを使い、システムに対話機能を実装する企業が多く見られた。 現在では、こうした対話機能において企業固有の内容を回答できるようにするため、企業のデータベース（DB）の情報をLLMが参照できるようにするRAG（Retrieval Augmented Generation、検索拡張生成）を実装する事

「AI（人工知能）モデルのアップデートは不可避。自社サービスに活用するには、継続かつ高速にモデルを切り替えられる仕組みを構築する必要がある」――。マネーフォワードの松本裕也データ戦略室データエンジニアリング部部長はそう語る。松本部長は2024年6月27日、日本マイクロソフトが主催する「Microsoft Build Japan」で登壇し、生成AIを実装する際の取り組みを解説した。

米Microsoft（マイクロソフト）は米国時間2024年5月21日から開いた年次イベント「Microsoft Build」に合わせて、クラウドサービス「Microsoft Azure」の機能強化を発表した。生成AI（人工知能）関連サービスを中心に、追加された主要25機能を解説する。 今年もAI一色に染まったMicrosoft Build。「AI時代のニーズに応える、最も完全でスケーラブルなAIインフラを用意している」。基調講演でマイクロソフトのサティア・ナデラCEO（最高経営責任者）はこう語り、Azure関連の新サービスを発表した。 プレビュー版として提供してきた生成AIサービスの中核の1つ「Azure AI Studio」は、一般利用が可能になった。AzureのAI関連機能を一元的に管理するサービスで、米OpenAI（オープンAI）や米Meta（メタ）などが提供する1600以上のAIモ

米Advanced Micro Devices（AMD） Chair and CEOのLisa Su氏は、データセンターやAI（人工知能）に焦点を合わせたプライベートイベント「Data Center and AI Technology Premiere」（2023年6月13日に米国で開催）の基調講演において、GPGPU（General Purpose Graphics Processing Unit）「Instinct」の新製品「AMD Instinct MI300X」（以下、MI300X）を発表した。「MI300Xは生成AI向けに開発した」（同氏）という（図1）。 同じイベントでAMDはサーバー用マイクロプロセッサー（MPU）「EPYC」の新製品も発表しており、その際は競合製品として米Intel（インテル）の「Xeon Scalable Processor（SP）」を挙げていた。今回のG

米Microsoft（マイクロソフト）は2023年7月27日、生成AI（人工知能）の機能を法人向けに提供する「Azure OpenAI Service」を、日本国内の拠点で提供開始したと明らかにした。狙いは政府が生成AIを本格活用する際に求められるであろう要件を、先手を打って満たすことだ。 政府は生成AIを業務で本格利用するための要件をまだ具体的に示してはいない。本格導入の時期も未定で、2023年秋以降と見られる。ただし、政府へのAI政策の提言案をまとめている自民党は「（サービスを提供する）データセンターは日本になければならない」（平将明衆議院議員）などの意見を集約しており、それに沿うマイクロソフトの取り組みを評価した。 政府利用の要件を議論した自民党の「AIの進化と実装に関するプロジェクトチーム（PT）」の会合。日本マイクロソフトの担当者も出席し日本での体制を説明した。 国会答弁の案や行

写真2●（右から）ブレインパッドの佐藤清之輔代表取締役社長、仏プロバンスのEmmanuel Duhesme CEO、ブレインパッドの東一成ソリューション本部マーケティングオートメーションサービス部長 データ分析専業ITベンダーのブレインパッドと、マーケティング・オートメーション（MA）ツールの仏プロバンス（Probance）は2015年7月29日、共同開発した新しいクラウド型MAツール「Probance One（プロバンス・ワン）」を発表した。同日から提供を開始した。 Probance Oneはネット通販企業などを対象に販促支援機能を提供する。顧客の個人情報やWebサイトの閲覧・購買履歴など多種多様なビッグデータを一元管理。購入率が高そうな顧客に適切な商品を電子メールで推奨する機能を持つ（写真1）。機械学習エンジンを内部に持ち、過去の実績データを基にさらに推奨の確度を高めることもできる。

人工知能（AI）分野で数十年来の歴史を持つ技術「ニューラルネットワーク」が今、復権している。深い階層のニューラルネットを学習可能にする技術「ディープラーニング」が登場したことで、画像認識や音声認識などで従来手法と比べて高い精度を実現した。ただし現時点での応用範囲は限定的で人に近づくにはさらなる革新が必要だ。

IoTの時代には、ネットのクラウド側ではなくエッジ（端）側が重要になる。そう主張するのが、トヨタ自動車と自動運転で共同研究を進めるなど、IoT向けのソフトウエア開発に力を注ぐPreferred Networksである。同社が「エッジヘビーコンピューティング」と呼ぶ次世代の情報処理環境の構想と、そこに向けて開発を進める技術・製品の概要を同社の岡野原氏に寄稿してもらった。（本誌） 本稿では、次の10年の情報処理のアーキテクチャーがどうなるのかを考察する。今後は膨大な量のデータがネットワークのエッジ（端）で生産・消費される時代が来ると、我々は考えている。エッジ側で生成される大量のデータを、エッジ側で分散協調して処理するようになる。これを著者らはエッジヘビーコンピューティング（EHC）と呼んでいる。 我々は、この時代を見据えた「Deep Intelligence in Motion」（DIMo）と

どうも私はIT業界の人たちから、オオカミ少年だと思われているらしい。随分前から「SI（システムインテグレーション）ビジネスの終焉」を騒ぎ立てていたが、SIビジネスは幾多の不況期を乗り越え、しぶとく生き残ってきた。だから私がオオカミ少年だと言われるのは、まあ仕方が無い。だが、あえてまた言う。「今度は本当にオオカミがやって来る」。SIerの余命はあと5年である。 SIビジネスはユーザー企業などからシステム構築を請け負う人月商売だが、日本では“SIガラパゴス”と呼ぶ、世界に類を見ない多重下請け構造のエコシステム（生態系）を発達させてきた。このSIガラパゴスには、零細ベンダーも含めると約1万5000社がひしめき、元請けのSIerを頂点に、顧客である企業や公共機関のシステム構築に関するあらゆるニーズ（≒わがまま）に対応してきた。 これは、システム構築ではERP（統合基幹業務システム）をそのまま使った

Googleは世界で最先端の人工知能技術を有し、音声検索などで活用している。そのGoogleが人工知能ベンチャー「DeepMind」を買収し、技術強化を加速している。DeepMindに関する情報は限られているが、ビデオや論文などから、その輪郭が見えてきた。 DeepMindは驚異的なスピードで学習する人工知能で、Googleは自動運転車などへの適用を視野に入れている。同時に、米国では人工知能が人間を凌駕するとの脅威論が浮上し、安全性に関する議論が活発になってきた。 DeepMindの概要 DeepMindはロンドンに拠点を置くベンチャー企業で、2010年にDemis Hassabisらが創業した。DeepMindはビデオゲームを見るだけで、驚異的な速度でプレーの仕方を学習し、世界を驚かせた。Googleが2014年1月に買収し、今では「Google DeepMind」として研究開発を進めて

NTTは、現在の4K映像の圧縮と伝送に用いられている動画の符号化技術「H.265/HEVC」の“次々世代”という符号化技術を開発中だ。 同社の言う“次々世代”は、まだ実用段階にはない将来技術、という意味である。ただし、一度実用化されれば、“最後の符号化技術”になる可能性がある。理由は、人工知能の一種を用いることで符号化のアルゴリズムが勝手に進化し、自ら符号化性能を高めていくからである。 今回、符号化技術に用いている人工知能は、「進化的（または遺伝的）プログラミング（GP）」と呼ばれる技術である（図1）。GPを用いた動画符号化技術では、生物の進化のプロセスを模倣して、次第に圧縮率を向上させる。具体的には、遺伝子の突然変異による組み換えと環境適合性の結果としての自然淘汰を、乱数による関数や論理演算のランダムな組み換えと、圧縮率の向上に置き換える。関数などのランダムな組み換えで、結果として圧縮率

【質問1の回答】特定分野に限定されると思う。 非ノイマン型が急に注目され始めた感があるが、ノイマン型という、「マイクロプロセッサーとメモリーの2つの構成要素を持ちプログラムとデータをメモリーに蓄え必要な処理をマイクロプロセッサーが行う」というアーキテクチャー以外のものは全て非ノイマン型である。 ノイマン型は演算器、記憶装置、ソフトウエアと切り分けが明確であり、それぞれの専業が分担して開発できる。インターフェースさえ画定されていれば、それぞれの分野で独自の技術的発展が可能である。ハードウエアはMooreの法則に従って性能向上可能であり、しかも装置はスケーラビリティがある。このためパソコンから大型までほぼ同じパーツが使える、資金力さえあれば引いたロードマップの上を爆走できる、という今から思えば世界的大企業には実に都合よいビジネス環境を与えてくれていた。このため今日のIT文化の発展があったと言っ

「ガレージで一風変わったものを開発している」――。 そんなネット企業があると聞き、先日、その「秘密基地」にお邪魔してきた。 何でも通常の開発オフィスとは別に、「ガレージ」風の特別な開発拠点を設け、そこで大量データを瞬時にさばく“激速インフラ”を実現するための先端開発をしているのだという。 「ガレージで先端開発」なんて、まるでシリコンバレーの会社みたいである。興味をそそられた筆者は早速、取材を申し入れ、3月某日、そのガレージに潜入してきた。今回はその様子をリポートする。 さて、お邪魔したのは、マイクロアドという企業である。 アドテクノロジーにお詳しい読者の方であれば、「RTB（リアルタイム・ビッディング）」という言葉を聞いたことがあるかもしれない。RTBというのはその言葉通り、ネット上に表示するデジタル広告を、コンピュータ同士で超高速に自動入札するものだ。マイクロアドは、このRTB向けのプラ

Officeがインストールされていない環境でも、Office文書をフル活用したい――。そんなときに有効なのが、JavaアプリからOffice文書を操作する方法です。これには、Apache POIというライブラリを利用します。 Apache POIは、表1のようなコンポーネントから構成されており、Excelのみならず、Word、PowerPoint、Outlook、Visio、Publisherなどなど、Office製品全般をJavaアプリから操作できる高機能なライブラリです。Excel、Word、PowerPointでH～、X～で始まるコンポーネントがあるのは、Office 2003以前（H～）に対応するコンポーネントと、Office 2007以降（X～）に対応するコンポーネントとが分かれているためです。

2010年4月15日から17日、米国サンフランシスコで非営利組織The Linux Foundation主催のイベントである「第4回 Collaboration Summit」（以後CS)が開催された。私はオープンソースコミュニティとビジネス世界との橋渡しをしながら、双方の発展に寄与したいと願って活動に取り組んでいるが、このイベントで、オープンソースとビジネスの関係について、改めて目からウロコが落ちる思いがした講演に出会ったので紹介させていただきたい。 その前に、Collaboration Summitについて簡単に説明しよう。Collaboration Summitは招待者限定のサミットで、カーネルのコア開発者、ディストリビューションメンテナー、ソフトウエアベンダー、エンドユーザー、システムベンダー、およびその他のコミュニティのメンバーが出席し、Linuxが直面している最重要課題について

この記事は戀塚昭彦氏が，2008年3月24日に発売した日経ソフトウエア2008年5月号の特集「はじめてのプログラミング」向けに著したものの再掲です。記述された内容は，執筆当時の情報に基づいています。 プログラミングをしてみたいそうですね。 私はいつも，コンピュータやネットワークの向こうにいる使い手を思って，プログラミングをしています。そのプログラムが，560万人のためのものであっても，ある会社のある部門の人のためのものであっても，自分一人のためのものであっても。使い手を思い，その期待に応えられるプログラムを書こうとします。 ここでは，プログラムはその使い手に宛てた「メッセージ」だということを伝えたいと思います。 たぶんあなたは，私と同じことをすでにしたことがあるでしょう。Excelで，式を書いたことがありますか？ 合計値を出す，平均値を求める…この程度なら書いたことがあるのではないかと思い