SLMとは、LLMよりも軽量で、特定のタスクに特化させたAIモデルのことだ。本記事では、このSLMとは何か、LLMとはどう違うのかといった基本的な知識から、具体的なメリット、デメリット、ビジネスでの活用例までを分かりやすく解説する。 近年、生成AI（人工知能）の進化はとどまることを知らず、特に企業の現場では、より効率的でコストを抑えたAIソリューションが求められている。その中で注目を集めているのが「SLM」（Small Language Model：小規模言語モデル）だ。 本記事では、LLM（Large Language Model：大規模言語モデル）との違いや導入の具体的なメリット、デメリット、そして現場で役立つ活用例までを網羅的に解説する。 SLMとは SLMの概要とLLMとの違い SLMとは、LLMよりもパラメーター数が少なく、小規模なデータセットでトレーニングされた言語モデルのこと

自然言語でMicrosoft Excelに指示が可能に　「COPILOT関数」が数式作成を支援：これまでのExcel関数と組み合わせることも可能 Microsoftは2025年8月19日、自然言語入力から自動的に数式を生成できる「COPILOT関数」をMicrosoft Excelに追加すると発表した。同社は「大規模言語モデルの機能をExcelに直接導入することで、これまでよりも簡単にテキストを分析できるようにする」としている。

「Mirage 2」はAI開発企業のDynamics Labが開発したAIモデルで、1枚の画像と説明文をもとに自由に移動可能な3D空間をリアルタイム生成できます。Dynamics LabはMirage 2を「AIネイティブゲームエンジン」や「世界生成エンジン」と呼んでおり、将来的にゲーム制作に活用できるようにすることを目標に開発が進められています。 Mirage: AI UGC game engine https://blog.dynamicslab.ai/ Mirage 2の生成例が以下。左側の画像に説明文を添えて入力することで、右側のインタラクティブな世界を生成できます。 生成した世界の中はWASDキーを用いて自由に移動可能。移動操作に合わせて画面がリアルタイムで生成されます。 Motorcycle run in Mirage 2 🏍️💨 — Streets kept throwi

はじめに私はITアーキテクトを生業としているので、ソフトウェアに関する技術力を上げることはとても重要な課題であり、日々アップデートのための学習を継続しています。実は、思考力を磨くことは同じくらいに重要であり、ITアーキテクトに限らずすべてのITエンジニアにとって当てはまると考えています。本記事では、そう考える理由について述べます。 技術を応用して複雑な問題を解決するITエンジニアが解決しなければならない問題は、多種多様で、複雑に絡まり合っていることがほとんどです。技術を単純に適用すれば解ける問題というのは実はそう多くありません。 問題を深く分析し、仮説を立てて解決策を試す、うまくいかなければまた別のアプローチを試みる、といったプロセスが必要となります。そのような複雑な問題解決プロセスを首尾よく進めるには、推論や仮説立案などの思考をフル活用する必要があります。 生成AI時代を生きのこる生成A

📚 本書について【無料公開中】 Gitの内部の仕組みを徹底的に丁寧に解説する本です。 「Gitはいかにバージョンを管理しているのか？」 「コミットはスナップショットと聞いたことがあるものの、どういう意味？」 「操作時にエラー表示をネットの記事を参考に対応しているけれど、実はよく分かっていない...」 といった疑問をすべて解決する基礎力を身につけることができます。 Gitの仕組みを理解することで、普段使いのツールとしても、より効果的に利用できるようになるほか、データ構造やアルゴリズムの学習用途としても楽しめるような構成になっています。