データ分析とは具体的にどのようなことをするのか？　全くイメージが湧かない人、自分ではやってみたことがない人に向けて、気軽な疑似体験を通してデータ分析の雰囲気をお伝えします。具体的には、データを整理／変換し、グラフを作成して統計量も計算。さらにデータから次の数値を予測してみます。 連載目次 最近は、質問に答えてくれるChatGPTなどの文章生成AIや、指示したテキストからイラストが作成できるStable Diffusionなどの画像生成AIが大きな話題ですよね。そういった一般社会で注目される話題の裏で、企業の中やビジネスパーソンの間ではリスキリングやDX（デジタル・トランスフォーメーション）が急激に進んできています。 ある調査の結果によると、この1年で驚くべき変化が起きていました。リスキリング対象者層において「リスキリングに既に取り組んでいる」人が、2022年時点ではわずか1.4％だったのに

Insight Enterprisesは2023年6月12日（米国時間）、企業のデジタル投資についての調査結果を発表した。これによると、世界中のビジネスリーダーは、不確実性が高まって競争が激化するビジネス環境であるものの、新たなイノベーションの要請に応えるためにDX（デジタルトランスフォーメーション）に投資する必要があることを理解しているという。 企業はDXに投資しなければ取り残されると82％が回答 今回の調査は2023年1月から3月にかけて実施された。シニアビジネスリーダーのデジタル投資に、世界経済の不確実性や地政学的緊張の継続など、ビジネス上の課題がどのように影響しているかについて知ることを目的としている。従業員数1000人以上の大企業に所属する世界中の1000人のビジネスリーダーや、職員250人以上の公的機関の上級意思決定者からの意見をまとめたという。 関連記事 AIやアナリティクス

# Python 3.12 beta 4リリースのお知らせ 7月12日、PythonはPython 3.12 beta 4を発表しました。 このリリースはPython 3.12の最後のベータリリースであり、Pythonコミュニティに新機能やバグ修正をテストし、プロジェクトを新しいリリースに対応させ Python 3.12 beta 4リリースのお知らせ 7月12日、PythonはPython 3.12 beta 4を発表しました。 このリリースはPython 3.12の最後のベータリリースであり、Pythonコミュニティに新機能やバグ修正をテストし、プロジェクトを新しいリリースに対応させる機会を提供します。 詳細な内容を紹介します。 ジェネリッククラスの新しい型注釈の構文 Python 3.12の主な新機能の1つは、ジェネリッククラスのための新しい型注釈の構文です。 これにより、ジェネリッ

第3回は、Transformerモデルのアーキテクチャーやデコーダーの処理内容、RLHFを使ったお作法の訓練を中心に解説します。 はじめに 前回は、大規模言語モデル(LLC)の概要のついて説明しました。今回は、GPTシリーズなどの大規模言語モデルが採用している「Transformer」という自然言語処理について解説します。 RNNやLSTMなどの回帰型ニューラルネットワークが中心だったところに彗星のように現れたTransformerは、どのような仕組みでGPTのような言語モデルを生み出したのでしょうか。 回帰型ニューラルネットワーク 私が2017年にThink ITの連載「ビジネスに活用するためのAIを学ぶ」を書いていた頃は、自然言語処理(NLP)と言えば次の2つが主流でした。拙書『エンジニアなら知っておきたいAIのキホン』にも、この2つの技術解説をしています。 RNN(Recurrent

postgres=> CREATE TABLE embeddings( id INTEGER, embedding vector(3) ); CREATE TABLE postgres=> INSERT INTO embeddings VALUES (1, '[1, 0, -1]'), (2, '[1, 1, 1]'), (3, '[1, 1, 50]'); INSERT 0 3 pgvector の新しい類似性検索演算子pgvector 拡張機能では、ベクトルに対して類似性のマッチングを行うための新しい演算子も導入されており、意味的に似ているベクトルを見つけることができます。このような演算子には次の 2 つがあります。 ‘<->’: 2 つのベクトル間のユークリッド距離を返します。ユークリッド距離は、ベクトルの大きさが重要なアプリケーション、たとえばマッピングやナビゲーション アプリケー

つくりながら学ぶ！AIアプリ開発入門 - LangChain & Streamlit による ChatGPT API 徹底活用 この本では、LangChain と Streamlit を用いて、ChatGPT APIを活用するAIアプリを開発していきます。つくりながら学ぶことを重視し、簡単なチャットアプリ開発から始めて、Embeddingを活用するアプリ開発まで、ステップバイステップで学べます。 AIアプリをローカル環境で開発した後は、WEB上にデプロイする方法も学びます。クラウドの知識もほぼ必要なく、ランニングコストも掛からない方法で行うため、ぜひ作ったアプリを公開することにチャレンジしてみましょう。 500円と設定していますが投げ銭用です。本文は全て無料で読めます。

第1章　ChatGPTで何ができる？
なぜできる？ 1-1　ChatGPTで何ができる？ 1-2　なぜそんなことができるのか？ 第2章　プログラミングでの活用 2-1　自動コード作成 2-2　エラー対策 2-3　クラス化について 2-4　状態遷移表でコードを生成 2-5　デザインパターンを提案してもらう 2-6　アルゴリズムを提案してもらう 2-7　段階的積み上げ手法 2-8　コードの変換 2-9　付記：テストケースの注意点 第3章　リファクタリングでの活用 3-1　隙間時間でお気軽リファクタリング 3-2　コメントとドキュメンテーション 3-3　セキュリティの脆弱性チェック 3-4　例外処理と論理完全性の改善 第4章　ドキュメントの自動生成 4-1　PowerPointのスライドを自動作成 4-2　Wordドキュメントの自動作成 4-3　Excelと連携しドキュメントを自動作成 4-4　

話題のチャットAI「ChatGPT」を開発したOpenAIの元社員が設立したAIスタートアップのAnthropicは2023年3月、自社開発のチャットAI「Claude」を公開しました。新たに7月11日、AnthropicがClaudeの第2世代である「Claude 2」を発表し、チャットによる指示でコードを記述させるデモ動画も公開しています。 Introducing Claude 2! Our latest model has improved performance in coding, math and reasoning. It can produce longer responses, and is available in a new public-facing beta website at https://t.co/uLbS2JNczH in the US and UK.

ChatGPTのCode interpreterの仕組みを、自分の理解で整理します。 ※ 追記:「Code interpreter」は、現在「Advanced Data Analysis」に改名されました。 中身の機能に変更はありません。 はじめに Code interpreterの仕組みを理解する Code interpreterの仕組み ケーススタディ：Code interpreter実行時の流れ 1. ユーザーからのファイルアップロードと指示 2. ChatGPTによる計画の立案 3. 処理の実行と実行結果のダウンロード Code interpreterサンドボックス環境の詳細 カレントディレクトリ Disk容量 Pythonバージョン OS情報 おわりに 参考 はじめに 先日、ChatGPTのCode interpreterがbetaリリースされました。 非常に有用な機能で、世間的

[ChatGPT Hack] Code Interpreter で、データのファイルをアップロードしただけで、機械学習のモデル作成できた。シンプルなものだけど機械学習MachineLearningChatGPTCodeInterpreter 背景 Code Interpreter の Plugin が大きな可能性を持っています。現状のアルファ版でも、比較的シンプルなタスクはこなせてしまいます。 私の少ない経験からですが。 Deep Learning のネットワークを組めるような高い技術力は確かに役に立ちます。それでも、実社会・ビジネスの現場では、意外とシンプルな機械学習や深層学習のモデルで十二分効果・価値を発揮する場合も多いんです。 今回は機械学習のモデルの作成と、そのモデルファイルのダウンロードを試しましょう。 注意事項 注意点: ChatGPT の 有料プランが必要 Python のコ

ChatGPTの新機能として一般公開されたCode Interpreterがすごすぎて結構感動しているのだが、Code Interpreterで色んなことができるが故に「一言で言うと何なのか？」「一体それでなにができるのか？」疑問に思っている人も多いのではないだろうか？ このnoteではそうした疑問に答えるべき、まず最初にCode Interpreterでできることを紹介した上で、最後に一言でこれを説明すると一体なんなのかを紹介していきたい。 Code Interpreterで主にできること1. データ分析とビジュアライズまずこれが最もベーシックな使い方だろう。 特定のデータセットをエクセルファイルやcsvファイルでアップロードすると、そのデータの中身を読み取ってくれて、ビジュアライズしてもらうことができる。 ビジュアライズの際の分析の切り口やデザインを細かく指示することも、ChatGPT

日本マイクロソフト株式会社 (本社: 東京都港区、代表取締役 社長: 津坂美樹) は、AI を中心とした先端技術をお客様のビジネスに適用するための共創施設「Microsoft AI Co-Innovation Lab」を日本に開設することを発表します。本施設は、エンタープライズ、中小企業、スタートアップなど、規模を問わず、日本およびアジアのお客様ビジネスへの AI/IoT などの技術適用を支援するための施設です。 本施設は、日本における産業振興や新規ビジネス創出を図っていくことを目的として、今秋、川崎重工業株式会社や神戸市を中心に、賛同企業・団体からなる運営法人との連携のもと、神戸市に開設予定です。開設以降は、業種や規模を問わず、参加企業が集うオープンな場として広く活用されることを目指します。Microsoft AI Co-Innovation Lab は、既に米国 (レドモンド)、中国

「Promptflow」（画像は開発中のもので、予告なく変更されることがあります） Image credit: Carnot ジェネレーティブ AI スタートアップの Carnot（カルノー）は12日、プレシードラウンドで8,500万円を調達したと発表した。このラウンドは、HERO Impact Capital がリードし、ANRI、DEEPCORE、エンジェル投資家の池田俊氏（Google US シニアマネージャー）、高岡淳二氏（UsideU 代表取締役）、露木雅氏（Macbee Planet CTO）、濱邉将太氏（ハッカーズバー運営）、彦坂雄一郎氏（Airbus Ventures ストラテジックアドバイザー）、馬渕邦美氏（PwC、元 Facebook Japan 執行役員）らが参加した。 熱機関の理論的基礎を明らかにしたフランスの物理学者 Sadi Carnot（サディ・カルノー）氏の

ソフトウェア開発のアンク（東京都新宿区）は7月11日、チャットAI「ChatGPT」で作成した文章を検知するソフトウェア「コピペルナーV6」（仮称）を発売すると発表した。大学生が作るレポートや論文のチェックなどへの利用を想定している。 コピペルナーは、与えられた2つの文章の類似度を判別するソフト。22年3月31日時点で、全国の大学や官公庁などで導入されているという。アンクは「現在、さまざまな大学でChatGPTを利用したレポートや論文の取り扱いが問題になっている」と指摘。ChatGPTで生成した文章を検知する機能を導入することでニーズに応えるとしている。 コピペルナーV6は2023年内に発売する予定。6月1日以降に現バージョンの「コピペルナーV5 永続ユーザーライセンス」を買ったユーザーには、V6の永続ユーザーライセンスへの無料アップグレードを提供する。 関連記事 ChatGPT新機能を使

GitHubは2023年6月21日（米国時間）、同社の公式ブログで、ソフトウェア開発者が生成AI（人工知能）を効果的に利用するためのベストプラクティスを、「GitHub Copilot」をテーマに解説した。 GitHubは、GitHub CopilotのようなAIを搭載したコーディングアシスタントが、コードベースの文書化から単体テストの生成まで、開発者のワークフローを加速し、開発者が日々のコーディング作業に取り組む方法を変えつつあると述べている。 だが、ソフトウェア開発者が望む出力をコーディングアシスタントが生成しない場面もあるとして、以下の3つを解説した。 コーディング作業におけるプロンプトおよびプロンプトエンジニアリングとは 生成AIを利用して迅速に開発するための3つのベストプラクティス GitHub Copilotと迅速にやり取りするための3つのヒント プロンプトおよびプロンプトエン

November 4, 2023 Grok is an AI modeled after the Hitchhiker’s Guide to the Galaxy, so intended to answer almost anything and, far harder, even suggest what questions to ask! Grok is designed to answer questions with a bit of wit and has a rebellious streak, so please don’t use it if you hate humor! A unique and fundamental advantage of Grok is that it has real-time knowledge of the world via the

イーロン・マスク氏は7月12日（米国時間）、“現実を理解する”ための新企業xAIを立ち上げたとツイートで発表した。xAIのWebサイトでは“宇宙を理解する”となっている。 xAIについては4月、米OpenAIと競合するAI企業になると報じられた。3月にネバダ州に登録された事業届け出文書では、マスク氏のみが取締役となっていたが、xAIのサイトでは、米OpenAI、英DeepMind、米MicrosoftでAI開発を手掛けた人々がチームメンバーとして紹介されている。 xAIはマスク氏のX社とは別企業だが、「X（Twitter）、Tesla、その他の企業と緊密に連携する」という。マスク氏は最近、LLM（大規模言語モデル）のトレーニングのためにTwitterのデータをスクレイピングする企業を非難したが、xAIはLLM「TruthGPT」を開発するとみられている。 詳細は不明だが、14日（具体的な開

Hirokazu Yokohara @Yokohara_h AIでおっさんを美少女化の新しい動画。ウィッグ被ったらどうなるか聞かれてたのでようやくテスト。やり方も少し変えたので以前よりスムーズだと思う。Stable Diffusionを使用。みんなで美少女になっちゃう？ pic.twitter.com/vt7zyvz8rL 2023-07-12 01:30:07 Hirokazu Yokohara @Yokohara_h これ会った人や知り合いにキモいって毎度言われる。そうだよなぁ突然こんなことするのはキモいよなって一瞬思いかけたけど本業の一つがそもそもCGで美少女作ったりアニメーション付けたりすることだったからただの平常運転だったわ。 フレーム補完はリアリティに欠けるから今回はなしで全フレーム生成 2023-07-12 16:29:34

β版として提供されている米Adobeの画像生成AI「Adobe Firefly」が、日本語を含む100以上の言語でのプロンプト入力に対応した。あわせて、ユーザーインタフェースも日本語を含む5言語をサポート。まずはWebブラウザ版から展開する。 今回の多言語対応により、「テキストで画像生成（Text to image）」「生成塗りつぶし（Generative Fill）」「生成再配色（Generative Recolor）」「テキスト効果（Text effects）」などが日本語でも使えるようになった。 Adobe Fireflyは、Adobe Stockにアップロードされた数億枚の画像（許諾取得済み）、オープンライセンスコンテンツ、著作権が失効したパブリックドメインコンテンツでトレーニングしている。Photoshopの新機能「生成塗りつぶし」なども、Fireflyにより実現している。また、

同社の通信教育講座「進研ゼミ」などを契約している必要はなく、保護者のメールアドレスを用いた利用登録を行えば、誰でもPCやスマートフォンなどのWebブラウザから専用サイトにアクセスして利用できる。 あくまで子供の思考をサポート　答えは提示しない ベネッセが強調するのは、あくまで子供自身が自由研究について考えることをサポートするツールが自由研究おたすけ AIであり、答えそのものを提示するサービスではないということだ。 例えば、AIの回答文は小学生でも分かりやすいように約200文字という文字数制限が設けられている。さらに、答えをそのまま提示するのではなく、子供自身に考えてもらうことを促す内容を返答するようにカスタマイズされている。1日に質問できる回数にも10回という制限を設けることで、子供が好奇心のまま単純な質問を繰り返さないように工夫しているという。

Microsoftは2023年7月10日（米国時間）、「Microsoft Dev Box」（以後、Dev Box）の一般提供を開始したと発表した。Dev Boxは、開発者のユースケースと生産性に最適化された、すぐにコーディングを開始できるクラウドベースのワークステーションに、開発者がセルフサービスでアクセスできるAzureサービスだ。 開発者に最適化された仮想ワークステーション 関連記事 「Visual Studioの起動待ち」とはおさらば？　開発者の生産性を最大化させるMicrosoftの秘策 Microsoftは同社の技術ブログで「Visual Studio 2022」の開発者体験の改善について解説した。「Microsoft Dev Box」を組み合わせることでVisual Studio 2022の起動を高速化したり、ID入力を最低限に抑えたりできるという。 最初の15時間は無料　P