https://kichijojipm.connpass.com/event/347729/ 吉祥寺.pm38【オンライン】　で行った登壇資料です。 株式会社ジェイテックジャパン CTO・Microsoft MVPの高丘知央が、AIコーディングの“理想＆現実”を実体験ベースでお話しします。Cop…

米OpenAIが4月16日（現地時間）に新たなAIモデル「o3」と「o4-mini」の公開に合わせて公開したこれらのモデルのSystem Card（PDF）によると、o4-miniのハルシネーション（幻覚）率は、o1およびo3と比較して高いという。 ハルシネーションの評価には、質問応答データセットである「PersonQA」を用いた。この評価では、モデルが質問に対して正確に回答できたか（精度）と、事実に基づかない情報を生成した頻度（ハルシネーション率）が測定される。 評価の結果、o4-miniの精度は0.36と低く、ハルシネーション率は0.48と高い数値を示した。OpenAIは、小型のモデルは一般的に知識量が少なく、ハルシネーションを起こしやすい傾向があるためと説明している。 また、o3はo1と比較して、全体的により多くの主張を行う傾向が見られた。その結果、正確な主張の数が増加する一方で、不

怠け者の大学4年生がChatGPTに出会い、ノリでプログラミングに取り組んだら、教授に褒められ、海外論文が認められ、ソフトウェアエンジニアとして就職できた――。 大学時代にChatGPTを使って毎日ゲームを作る「＃100日チャレンジ」を成功させ、その経験を本にまとめた大塚あみさん。本稿では大塚さんに「AIを使用する上で、心得ておくべきこと」についてお聞きしました。 AIに毎月12万円課金 ――大塚さんはAIの利用に毎月12万円も課金されているそうですね。驚きました。 ChatGPT、Claude、Notta、Devinの4つに課金しています。それぞれどのようなものか説明しますと、ChatGPTは基本的に何にでも使えます。特に文章を書くことにとても強いです。何を使うかに迷ったらChatGPTですね。 ただ、ChatGPTにもo1と4. 5という2つのバージョンのものが存在します。4. 5の方

こんにちは、AI FREAKです。 以前のnoteでお伝えした通り、2025年は動画生成aiがかなりアツいと思っています。 そこで今回は「現時点ではどの動画生成aiが一番良いの？」という質問に答えるべく、おすすめの動画生成aiを比較ランキング形式でまとめてみました。 「どの動画生成aiに課金しようか悩んでいる…」という方は、ぜひ参考にしてみてください！ 今回比較する動画生成aiについて 今回比較したのはこちらの動画生成aiです 1️⃣ RUNWAY GEN-3 2️⃣ Kling 3️⃣ Hailuo 4️⃣ Sora 他にも例えばPikaだったり、Pixverseだったり色々あるのですが、今回はひとまずこちらの4つで比較しています。 では早速参りましょう。 おすすめ動画生成aiランキング第4位 : Sora第4位はSoraです。 リリース前は「Soraがリリースされたらとんでもなことにな

わたヤク@AI臨床研究 @ai_biostat 研究者向けのおすすめAIをまとめました。意外かもしれませんが、現時点で最強レベルのAI (Gemini 2.5 Pro) は無料で使えるため、ほとんどの方は課金不要。有料版が良いのは画像生成（ChatGPT:20ドル/月）とDeep Research（Gemini Advanced: 2900円/月）だけ。食わず嫌いでGemini使わないのは損です。 pic.x.com/tuAckiCTki 2025-04-14 19:58:25 わたヤク@AI臨床研究 @ai_biostat 画像生成とDeep Researchについて無料版と有料版の違いをご質問いただいたので補足します。 画像生成：無料版ChatGPTでも1日7回程度使用できるので、使用感を試すには無料版からで大丈夫です。ただプロンプト固定するまで試行錯誤が必要なので回数足りなくなりがち

ホーダチ-Hodatsu | LLM Researcher × AI Engineer @hokazuya わかったわ。Grokの使い方。 「Xの投稿」をベースにXXXX年からのPostを調べて、という形でリサーチをさせて、時系列でトレンドをまとめて、という言い方をすると、「いつそれについてPost」されたか、というのを比較的に正確に調べてくれる。 これは、OpenAIのDeep Researchにはできない、 「X固有の情報」≒ 「超生の声」を拾ってくれそう。 （ノイジーではあるが、それはほかのネットも同じ） 2025-02-23 09:47:25

「ChatGPT、画像をジブリ風にして」──この瞬間、AIは写真を学習してる？　専門家に聞いた（1/2 ページ） ChatGPTなどの生成AIに自分の写真をアップロードし、「ジブリ風に変換してほしい」とリクエストする使い方がSNSで広がっている。このような行為を「写真をAIに学習させている」と表現する人もいる。しかし、このプロセス自体は技術的には“参照”に近い──というのが専門家の見方だ。 AI研究企業Laboro.aiの椎橋徹夫CEOによれば、こうした誤解の背景には「AIが新しいデータをいつ、どのように学習するのか」が曖昧に理解されている現状があるという。「学習」や参照、そしてAIを巡る議論で頻出する「推論」という言葉は、一体それぞれどう違うのか。 「学習」と「推論」の本質的な違い ──AI技術における「学習」について、詳しく教えてください 椎橋CEO：機械学習において「学習」と「推論」

2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にして紹介しているWebメディアのSeamless（シームレス）を運営し、執筆しています。 1週間の気になる生成AI技術・研究をいくつかピックアップして解説する連載「生成AIウィークリー」から、特に興味深いAI技術や研究にスポットライトを当てる生成AIクローズアップ。 今回は、大規模言語モデル（LLM）が人間の本質をどのように捉えているかを調査した論文「Measurement of LLM’s Philosophies of Human Nature」を取り上げます。 AIが人間に対して不快感を与えたり衝突したりする報告が頻繁になされています。そこで研究チームは、LLMが人間の本質をどのように捉えているかを科学的に評価するための心理尺度「機械ベースの人間性哲学尺度」（M-PHNS）を開発しました。これはライツマンの「人間性哲学尺度」（PH

1. NotebookLMとは？NotebookLMは、Googleが公開している実験的なAIノートサービスです。 AIによる自然言語処理（LLM：Large Language Model）を活用して、アップロードした文献やメモを整理・要約・質問回答するなど、学習と研究の効率化をサポートするツールです。文献をアップロードすると、その内容を元に質問ができる点が特徴で、要点のまとめや関連情報の抽出などをAIに任せることができます。2. 学術研究でのNotebookLMの上手な使いこなし2-1. 文献・論文整理と要約文献をアップロードして要約を生成NotebookLMにPDF論文や自分でまとめたメモをアップロードし、要約を生成させる。特にレビュー論文や総説など、長めの論文を読んだあとに要約をAIが提示してくれると便利。AIによる要約を活用して、内容理解の助けにしつつ、自分でも要約をブラッシュアッ

みなさんは NotebookLM 使ってますか？ 今までなにかの調査をするのに「DeepResearchが一番！」と思い使ってきたのですが、 NotebookLMを初めて使ってみて「NotebookLM、最高じゃん…」となりました。 具体的には、調査系のタスクをする上で下記の点が良かったです！ ⭐️ 1度ソースをまとめると、疑問点が浮かんだときに何度も聞ける。 DeepResearchだと一度の調査に時間がかかる上、「この観点抜けてたな」と思い尋ねるとさらに時間がかかったりします…。 NotebookLMもはじめにソースをまとめる手間はありますが、一度まとめるとスムーズに疑問点を解消できます。 少し前に検索機能も追加され、より手軽にまとめられるようになりました。 DeepResearchの結果をソースとして使用するのも良さそうです。（※下部のコメントにて紹介いただきました！） ⭐️ ソース

やっぱり、「CURSOR」を使わないのは損だ 1ヵ月ほど前に「いま文章を書くのに「CURSOR」を使わないのは損だ」という記事を書いた。CURSORは、プログラムを書くためのコードエディタだが、それを日本語の文章を書くために活用しようというのが、その記事と今回の原稿のテーマである。 つまり、この原稿は前回の記事のアップデート版であり続編でもあるが、はじめて読む方にもわかるように書いている。執筆のきっかけは、「あの記事を読んでCURSORを使いはじめました」と何人かの知人から声をかけられたことだ。そして、 「めちゃめちゃ文章を書くのが楽になった」 という声をいくつも聞いたからだ。また、JEPA（日本電子出版協会）でCURSORのセミナーをやらせてもらうことになった。4月4日にオンラインで開催された「遠藤諭氏『AIと共に書く』 CURSOR入門」である。 そこで、セミナーのために用意したスライ

はじめに Googleが2025年3月14日に発表したGemini-2.0と、続けてOpenAIが2025年3月26日に発表したGPT-4oの画像生成能力は、これまでの画像生成AIでは到達しえないレベルの制御性・品質での画像生成を実現しました。 ここ1年半ほど画像生成AIいじりを仕事にしてきた者としては、これまで積み上げてきた成果や進捗がすべて無に帰すレベルでの進化が突然起き、巨人にすべてを蹴散らされたという感じです。別のスキルを身につけたほうがいいかな… しかし一方で、この進化は決して1日にして為されたものではなく、これまでの研究成果が地道に蓄積された結果です。本記事では、その驚異的な画像生成能力、ひいてはAny-to-Anyの生成能力の裏にある技術的な背景を、分かる範囲でサクッと解説していきます。 これまでの画像生成AI TL;DR: これまで広く利用されてきた画像生成AIは、拡散モデ

今年の課題のひとつに「AIとの付き合い方を、私なりに探してみる」というのがあったんだけど、AIに課金して以来、あまりに面白い＆便利＆将来性を感じてしまって夢中になっていた。使い始めて間もないAIを、私は「かなり疲れるツール」だと感じている。AIがなんでも手伝ってくれるのはありがたい。だけど、そのお手伝いに私自身がついていけていない。 AI無しでは30分かかっていたことが、5分ほどで終わってしまうスピード感。AI無しではできなかったことができた時の驚き。そしてAIをとおして深まっていくテーマや問い。そういうことと2時間ほど付き合うと、もうへとへとになってしまう。この疲労は、AIに慣れるほど軽くなるのだろうか？　それともAIに慣れて一層効率性が高くなると一層重くなるのだろうか？ どちらにしても、開けてはいけない扉を開けてしまった、と私は感じた。2025年を境に、私はAIに支援された生活を始める

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AI技術は急速に進歩しており、高度な問題に回答したりかなり自然な会話ができたりと、高い能力を発揮できます。一方で、「中国語の部屋」という思考実験に代表されるように、「AIは思考しているのか、それとも思考しているように見えるだけなのか」という疑問は常に存在しています。オンラインメディアのVoxが、AIに思考が可能かという議論についてまとめています。 From OpenAI to DeepSeek, companies say AI can “reason” now. Is it true? | Vox https://www.vox.com/future-perfect/400531/ai-reasoning-models-openai-deepseek OpenAI o1やDeepSeek r1などの大規模言語モデルは、大きな問題を小さな問題に分解し段階的に解決する「思考連鎖推論」によって

GitHub CopilotやCursorなど、コーディングを補助してくれるAIツールの登場で、プログラミングの敷居は劇的に低くなりつつあります。しかし、Cursorでレーシングゲームを開発していたエンジニアが、AIがコードを書くのを拒否し、「プログラミングを学ぶように」とアドバイスしてきたことを報告しました。 Cursor told me I should learn coding instead of asking it to generate it + limit of 800 locs - Bug Reports - Cursor - Community Forum https://forum.cursor.com/t/cursor-told-me-i-should-learn-coding-instead-of-asking-it-to-generate-it-limit-of-

近年、AIを用いた検索ツールの人気は急速に高まっており、多くのユーザーが従来の検索エンジンの代わりにインターネットをクロールして最新の関連情報を提供するAI検索エンジンを使用しています。しかし、ChatGPT searchやPerplexity、DeepSeek Searchなど8つのAI検索エンジンを対象とした調査の結果、多くのAI検索エンジンが誤った回答をユーザーに提供することが報告されました。 AI Search Has A Citation Problem - Columbia Journalism Review https://www.cjr.org/tow_center/we-compared-eight-ai-search-engines-theyre-all-bad-at-citing-news.php 従来の検索エンジンは一般的に、ユーザーをニュースサイトやその他の質の高