Matplotlibはもともと、MathWorks提供の「MATLAB」という有償の数値解析ソフトウェアが持つプロット機能と似たものをPythonでも実現することを目的として開発されました。Matplotlibの「pyplotインタフェース」はまさにこのMATLABと似た使い勝手のプロット機能を提供するものです。今回からは3回に分けてこのpyplotインタフェースの基本的な使い方を紹介していきます。 pyplotインタフェースとオブジェクト指向インタフェース pyplotインタフェースという言葉が出てきましたが、Matplotlibにはもう一つのインタフェースがあります。それが「オブジェクト指向インタフェース」または「Axesインタフェース」と呼ばれるインタフェースです。 両者の違いを簡単にまとめておきましょう。 pyplotインタフェース：MATLAB同様の使い勝手を提供する。グラフ描画

1. はじめに 1.1 PCI DSSについて MIXIでは、全社ID・決済基盤システムを内製で開発・運用しており、各種決済手段を社内で開発している各サービスから統合的なインタフェースで利用できるようになっています。利用しているサービスの一例がMIXI MとモンストWebショップです。 この決済基盤システムは決済代行の役割を担っており、クレジットカードで決済する時は、カード会員データを保持しながら決済プロバイダと通信しています。そのため、MIXIは、カード会員データを安全に取り扱うためのセキュリティ基準であるPCI DSSを2019年より取得しています。 1.2 要件10.4について PCI DSSの現行バージョンは4.0.1で、300以上の要件から成っています。要件の中に以下の項目があります。 （出典：PCI DSS v4.0.1） この要件では、システムやアプリケーションのログに関して

Metaは2025年4月5日にLlama 4シリーズを発表した際に、シリーズの最上位モデルとして「Llama 4 Behemoth」が存在することを明らかにしていました。しかし、Llama 4 Behemothの開発は難航しており、リリース予定時期が2025年秋まで延期されたことが報じられています。 Exclusive | Meta Is Delaying the Rollout of Its Flagship AI Model - WSJ https://www.wsj.com/tech/ai/meta-is-delaying-the-rollout-of-its-flagship-ai-model-f4b105f7 Meta to postpone release of Llama 4 Behemoth model, report claims - SiliconANGLE https

2025年の新卒研修の資料です。

以前作成した冷蔵庫マネージャー、レビューとリファクタリングをしようしようと思いながら後回しになっていたのですが、つい先日参加したイベントでAIとのリファクタリングのコツを教えてもらったので、教えてもらったことをもとにやってみることにしました。 前提（例：あなたは〜です） 目的（例：これから〜を実装します） 前準備（例：まず〜を把握してください） タスク（例：調査結果をマークダウンファイルにしてください） 制約（例：コードの変更を禁止する　など） これを意識してリファクタリングをしていきます。 ちなみに今回もCursorとペアプロ形式で進めています。 1. ドキュメントを作る 生成されたコードを何の情報もなく読んでいくのは根気がいります。ということで、まずは構成とかパッケージをドキュメントに起こしてもらいます。 これをすることでCursorでチャットを新しくした場合でも「これも参照してね」で

DXの本格推進はまだ先？　約7割の企業が「無関心」「全社戦略がない」レベルに：IPA調査で判明した「2025年の崖」の実情 IPAは「DX推進指標 自己診断結果 分析レポート（2024年版）」を公開した。2024年版では、多くの企業のDX推進は「一部での散発的実施」にとどまっていることが分かった。

というのを感じています。 理想としては、↓これが、 シンプルな仕事と難しい仕事の割合がこんな感じだとして…↓こうなって欲しいのだけど(シンプルなタスクが早く片付くことにより難しい仕事に取り掛かる時間が増える)、 AIによってシンプルな仕事がさっさと片付くことによりより多くの難しい仕事ができる?↓なんか実際はこうなっちゃってる。 シンプルな仕事、無限にあるなぜかAI によってシンプルなタスクをめちゃくちゃこなしやすくなっている 実際仕事は進むし、進んだ気にもなる 進んでしまうので、次のタスクも片付けられるようになる しかし、シンプルなタスクは、こなしてもこなしてもなくならない 無限にやることがあるので、無限にやることをこなしてしまう このサイクルで仕事をしていくと「アウトプットを出すための時間が非常に短い・速い」というサイクルに脳が慣れ、それが仕事だと感じるようになり、逆に時間のかかるタスク

こんにちは！ kintone 開発の生成 AI チームで EM をしている立山です。 今回は、4/15 にリリースした kintone AI ラボの設計・運用の工夫についてお話しします。 はじめに kintone AI ラボでは、専門知識がなくても誰でも活用できる AI をコンセプトに、 kintone 内のデータ活用を促進する AI 機能や、kintone の利用者の裾野を広げる AI 機能を中心に提供しています。 現在は、以下の 2 つの生成 AI 機能を提供しています： 検索 AI：kintone 内のデータで簡単に RAG（Retrieval-Augmented Generation）を構築可能 アプリ作成 AI：チャット形式でユーザーの業務に適したアプリを自動作成 これらの生成 AI 機能は 2025 年 3 月までは、一部のお客様のみにベータ提供していましたが、kintone

TOPフォーカスPFNが本気でオープンワールドゲームを作った理由。勉強じゃ生まれない「プログラミングにハマる」原体験【Omega Crafter】 PFNが本気でオープンワールドゲームを作った理由。勉強じゃ生まれない「プログラミングにハマる」原体験【Omega Crafter】 2025年5月16日 株式会社Preferred Networks 『Omega Crafter』プロダクトマネージャー 佐藤拓弥 東北大学大学院を修了後、株式会社ディー・エヌ・エー（DeNA）でリードエンジニアとしてゲーム開発に携わる。2018年、株式会社Preferred Networks（PFN）へ。ロボット、石油化学プラントの自動化プロジェクトに従事した後、プログラミング教材『Playgram』の開発を経て、オープンワールド・サバイバルクラフトゲーム『Omega Crafter』を企画。現在は同作のプロダク

また新たな途上国判定チャートが投下された お前らはAIを恐れてる？それともAIにワクワクしてる？ (※グラフは縦軸がAIを不安視、横軸がAIを前向きに捉えてる)

ユーザー理解って大変 こんにちは。データが好きすぎる梶村です。 カケハシで薬局向けの在庫管理発注システムである「AI在庫管理」というプロダクトのPdMをしています。 プロダクト開発ではユーザー理解が一番大事だと分かっていても、実際に取り組むのは本当に大変です。薬局向けのプロダクトでは、店舗によって医薬品の在庫管理の運用や発注判断はさまざまであり、定性的にさまざまな店舗の方にヒアリングさせていただきながら、定量的に機能の利用状況を調査していくのは大変な作業です。 一方でPdMがヒアリングできる店舗や業務は限定的なので、営業やCSが認識している薬局の温度感とずれが生じてしまうと、「開発チームはユーザーを理解しているのか？」という信頼感にも影響してしまいます。 そんな中で生成AIやさまざまなツールを活用しながらユーザー・プロダクト理解を実現する取り組みを紹介したいと思います！（PRD/PBIの自

Boxは米国時間5月15日、「Box AI Agents」を新たに発表した。この新機能は、エンタープライズ顧客がプラットフォーム上のファイルから重要な情報を整理し、取得するのを支援する。 Box AI Agentsは、多くのエージェント関連製品と同様、時間節約ツールとしての特徴がある。人事書類の要約や長大な契約書からの重要詳細の抽出といった、従業員の労働時間の大部分を占める定型業務を削減する。同機能は、2023年後半に発表されたAI基盤「Box AI」の一部としてリリースされる。 Boxはまた、「Microsoft 365 Copilot」と連携し、「Teams」「Word」「PowerPoint」といったプラットフォーム間で利用できるAIエージェントも発表した。同機能により、BoxやAIエージェントを広く推進する企業にとって、重要な差別化の1つとなるだろう。 Boxの共同創業者で最高経営

画像生成AI「Stable Diffusion」の開発で知られるAI開発企業のStability AIが、スマートフォンでローカル動作する音楽生成AI「Stable Audio Open Small」を公開しました。Stable Audio Open SmallはArmと協力して開発されており、ArmアーキテクチャのCPUを搭載したスマートフォンで最大11秒の音楽を8秒未満で生成できます。 Stability AI and Arm Collaborate to Release Stable Audio Open Small, Enabling Real-World Deployment for On-Device Audio Generation — Stability AI https://stability.ai/news/stability-ai-and-arm-release-st

プロンプトエンジニアリングは死んだのか？　“AIへの呪文不要論”がささやかれるワケ（1/4 ページ） 生成AIから望んだアウトプットを得るために、最適な指示を考え、インプットする技術「プロンプトエンジニアリング」。2022年末のChatGPT登場以降、生成AIの普及にあわせて大きな注目を集めるようになり、そのスキルを保持・実行する人物は、「プロンプトエンジニア」という職業として確立されるに至った。 その注目度は非常に高く、23年4月の米Time誌の記事では、プロンプトエンジニアの年収として33万5000ドル（約5000万円）が提示された例もあると報じられている。 ところが最近、プロンプトエンジニアリングはもはや不要であり、従ってプロンプトエンジニアという職業も無くなるだろうという意見が出ている。いったいその理由はなぜか、主な主張を整理し、その上でプロンプトエンジニアリングが本当に無くなって

Googleは2025年5月6日（米国時間、以下同）、「Gemini 2.5 Pro Preview（I/O edition）」への早期アクセスを可能にしたと発表した。当初は開発者向け年次カンファレンス「Google I/O」（2025年5月20～21日開催）に合わせてリリースする予定だったが、「Gemini 2.5 Pro」が好評を博しているため、開発者が最新版を使った開発をより早く始められるように、前倒しで提供するという。 「WebDev Arena Leaderboard」で首位を獲得 Gemini 2.5 Proは、“ネイティブなマルチモダリティ”と“ロングコンテキストウィンドウ”（つまり、多様な情報を一括で処理し、長いプロンプトも理解できる）という「Gemini」モデルの長所をベースに開発されている。 Gemini 2.5 Pro Preview（I/O edition）の特徴は

Image:jackpress/Shutterstock.com OpenAIは、大規模言語モデルのGPT-4.1を、有料ユーザーのChatGPTから利用可能にしたと発表した。また無料ユーザーには、GPT-4.1miniを、GPT-4o miniの後継として開放した。 By popular request, GPT-4.1 will be available directly in ChatGPT starting today. GPT-4.1 is a specialized model that excels at coding tasks & instruction following. Because it’s faster, it’s a great alternative to OpenAI o3 & o4-mini for everyday coding needs. — O