図1のトリム平均の例では、最高点80と最低点20をトリムした後のデータで、算術平均を計算している。この例では各1個という「個数」で除外したが、データが多い場合は、5～25％の「割合」で除外することが一般的だ。適切なトリム平均の個数や割合は、散布図や箱ひげ図を参考に決めるとよい。 用途 トリム平均は、極端な値や外れ値の影響を軽減するために用いられる。例えばオリンピック競技のフィギュアスケートの採点では、最高点と最低点を除外することで、審査員による極端な得点の影響を抑える。また、大きな購入データを外して平均購入額を算出したり、富裕層を除いて平均資産を計算したりする場合にも役立つだろう。 外れ値を含むデータセットでは、算術平均よりもトリム平均の方がデータの中心傾向をより正確に反映することがある。

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 本記事は、trocco® Advent Calendar 2023の9日目の記事になります。 trocco®だけを取り上げるわけではありませんが、この内容をおさえておくとその価値や使い方が理解しやすいと思いますし、もちろんユーザー以外でもデータエンジニアリング入門として読んでいただければと思います。 さて、私は今年の2月にtrocco®を提供する株式会社primeNumberに転職し、現在はtrocco®を利用したデータパイプライン／BIツールによるダッシュボード構築などを行っています。 前職は広告代理店でTableauを使っ

児童生徒が身近な現象や社会の課題を研究することを通して、課題学習や自由研究の取り組み方を学ぶ、中学生以上向け教材である学習ワークブック「生徒のための統計活用～基礎編～」を開発いたしました。 生徒のための統計活用～基礎編～ 生徒のための統計活用～基礎編～ （20,479KB） はじめに（112KB） 目次（64KB） 第1部　統計的探究プロセスの考え方（2,790KB） 第2部　統計的探究を実践してみよう（4,116KB） 第3部　統計的探究プロセスを身近なものにしよう（4,119KB） 第4部　さまざまな統計データをいかに活用するか（3,700KB） 第5部　統計をさらに知る（5,549KB） 後付（97KB） 本書は、既に中学生以上の生徒のみなさんを対象に刊行している、探究的な学習の取組み方を学ぶ学習ワークブック（基礎編）に続く上級編として編集されたものです。 基礎編にはない実践的な事例

そうです。わずか10行しかないデータですが、 15,000列 あります。 「それデータモデリングをミスってるやん」というツッコミはあると思いますが、今回はそのあたりについてはノーコメントです。諸事情ありこのようなデータを扱うことになりました。 今回は Snowflake でもなかなか扱うことが難しい (横方向に) クソデカデータの世界 をご案内したいと思います。 クソデカテーブルを作る まずテーブルを作ります。 この時点でエラーが出てくれるならまだ良かった。。。 なんとこのクエリは問題なく実行でき、テーブルは作成できます。 作成できてしまいます。 作成できてしまったが故に、「さすが Snowflake、列数が多いテーブルも簡単に扱えるんだね!!」と高をくくってしまいます。 ちなみに PostgreSQL の場合は1テーブルあたり最大 1,600 列だそうです。まぁそれだけあれば普通は困らな

はじめに ※Timeeのカレンダー | Advent Calendar 2023 - Qiitaの12月8日分の記事です。 okodooooooonです BigQueryの料金爆発。怖いですよね。 dbtでの開発が進んでたくさんのモデルを作るようになると、デイリーのビルドだけでも凄まじいお金が消えていったりします（僕はもう現職で数え切れないくらいやらかしてます）。 コストの対策として「パーティショニング」「クラスタリング」などが挙げられますが、今回は「増分更新」の観点で話せたらと思います。 「dbtのmaterialized=’incremental’って増分更新できておしゃれでかっこよくてコストもなんとなく軽くなりそう！」くらいの認識でさまざまな失敗を経てきた僕が、BigQueryにおけるincrementalの挙動を説明した上で、タイミーデータ基盤における増分更新の使い方についてまとめ

これはエムスリーAdvent Calendar 2023 の10日目の記事です。 こんにちは、エンジニアリンググループの石塚です。最近は年明けに控えている結婚式という大イベントに向けてダイエット中でスポーツジムへ通い、有酸素運動するのと並行して食事制限をして追い込んでいる毎日です。2ヶ月ほどで6kg弱の減量を目標に地道に日々目標をスプレッドシートにまとめながら追い込んでます。(今の所良いペースです。) 今回は、弊社で利用しているLookerというBIツールを利用しているなかで発生したつらみの共有と対策について共有します。少しニッチな内容ですが、自分自身が調べているときに同事象で苦しんでいるようなブログ記事が見当たらなかったこともあり、ニッチな人を対象に有益な内容になれば幸いです。 11/6からの体重減少とランニング累計の記録をグラフにしました。 Lookerとは？ デプロイに成功したのに想

肌寒い日が続き、ついに我が家でも毛布を引っ張り出してきました、菅野です。 AWS re:Inventが開催され、AWSでは、150件以上の新サービスやアップデートの発表がありました。 Amazon Bedrockにも新機能が発表され、実際のシステムにも導入していきたいというかたも増えているのではないでしょうか？ 今回のブログではGAになったAgents for Amazon Bedrockを実際に利用し EC2インスタンスを作成するエージェントを作ってみます。 aws.amazon.com Agents for Amazon Bedrockとは 生成AIのアプリケーション作成を助けるシステムです。 ユーザーは、自然言語を用いてAIアプリで実施したいタスクを入力します。 Agents for Amazon Bedrockは上記のタスクを推論モデルを用いて細分化、複数ステップのタスクに自動で分

Amazon SageMaker Studio は、機械学習 (ML) のための強力な統合開発環境 (IDE) です。2023 年 7 月に、当社は Amazon SageMaker Distribution をリリースしました。これは、Amazon SageMaker Studio と Amazon Studio Lab で最も人気のある ML 用ライブラリを含む Docker イメージのコレクションです。本日、Amazon SageMaker Distribution のサポートが、データサイエンティストや ML 開発者に人気のある 2 つの IDE に拡張されました。Visual Studio Code オープンソース (Code-OSS) ベースの Code Editor と、Amazon SageMaker Studio で利用できる JupyterLab です。 SageMak

この記事は、NTTコミュニケーションズ Advent Calendar 2023 11日目の記事です。 はじめに こんにちは。コミュニケーション&アプリケーションサービス部の石井です。 今年はAI分野においては LLM1 の話題で持ちきりの一年でしたが、そんな LLM とは全く関係のないグラフニューラルネットワーク（以下、GNN）の説明性に関する手法である GNNExplainer を題材に扱っていこうと思います。 GNN2 とはグラフで表現された構造化データを深層学習で扱うためのニューラルネットワーク手法の総称です。グラフデータはさまざまな事象を表現できる可能性を秘めていて、GNN の予測結果を解釈できれば、人との関係性把握やマーケティングへの応用など幅広い活用が期待できると思っています。GNN に興味がない方もこんな技術があるのかと深く考えずに読んでもらえればと思います。 本記事で扱う

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はじめに ABEJAアドベントカレンダー2023の11日目の記事です。この記事では不完全情報ゲームを解くための手法であるDeepNashについて紹介します。DeepNashはMastering the game of Stratego with model-free multiagent reinforcement learning（arXiv： Mastering the Game of Stratego with Model-Free Multiagent Reinforcement Learning）で提案されたモデルフリー強化学習をベースとした手法です。通常、強化学習を用いる場合エージェントが対戦相手に勝つことを目的として学習を行います。一方でDeepNashでは相手に勝つことを直接目指すのではなく、ナッシュ均衡を目指します。ナッシュ均衡を目指すことで相手がどんな手を打ったとしても

「llamafile」は大規模言語モデルのモデルやウェイトの情報が1つの実行ファイルにまとまった形式のファイルです。Linux・macOS・Windows・FreeBSD・NetBSD・OpenBSDという6つのOS上でインストール不要で大規模言語モデルを動作させることが可能とのことなので、実際にWindowsおよびLinuxディストリビューションの1つであるDebian上で動かしてみました。 Mozilla-Ocho/llamafile: Distribute and run LLMs with a single file. https://github.com/Mozilla-Ocho/llamafile#readme Introducing llamafile - Mozilla Hacks - the Web developer blog https://hacks.mozilla

筆者は現在、医療・災害現場向けの方言AIを制作中である。このノートでは「なぜそんなことをしているのか」などを書く。 1. きっかけは熊本地震　2016年。熊本地震が発生した時、筆者は東京の研究所にいた。テレビは緊急番組に切り替わり、次々と熊本の現状が映し出される。変わり果てた熊本城、崩れた阿蘇の斜面、崩落した橋、ひっしゃげた集落、殺伐とした避難所。 熊本出身の筆者は、家族や友人と連絡をとるのに必死だった。 そんな時、研究界隈のメーリングリストに、方言支援を呼びかけるメールが届いた。その主旨は、県外から入る支援チームに方言が伝わらない可能性があるから、方言資料を現場に提供しようという主旨であった。東京にいながら熊本のためにできることは限られている。私は急いで災害義援金を入金したあと、その作業に加わった。 しかしほどなくして、私はその作業から距離を置くことになる。 2. 祭り　以下、失礼な発言

Kapper@Linuxガジェヲタ＆異世界小説家＆生成AI＆電子工作大好き @kapper1224 1ファイルでインストール不要で実行出来る生成AI推論のLLamafileをコマンドラインからVirtualBox＋NetBSD10RCで動作確認。すげーなこれ。*BSDでもLinuxでも完璧。 SSE3必須だからQemuとかはエラーが出るから注意。 だれかPkgsrc-WIPに入れて下さい・・・ pic.twitter.com/kstDUa2IQK 2023-12-10 08:18:43 Kapper@Linuxガジェヲタ＆異世界小説家＆生成AI＆電子工作大好き @kapper1224 llamafileはここからダウンロードして実行するだけ chmod +x mistral-7b-instruct-v0.1-Q4_K_M-main.llamafile ./mistral-7b-instru

2017年にGoogleの研究者が提唱した深層学習モデルで、チャットAI「Chat GPT」などに使われる。「どこに注目するか」を重視したことで、自然言語処理での精度や処理速度を大幅に高めた。 米OpenAIの「ChatGPT」は2022年に公開されるやいなや、その精度の高さに世界が衝撃を受けた。このChatGPTは、同社の大規模言語モデル（LLM）「GPT（Chat Generative Pre-trained Transformer）」をベースにしている。Transformerこそ、LLMの根幹である。 Transformerはエンコーダー（符号器）とデコーダー（復号器）で構成し、「どこに注目するか」を重視するアテンション機構を中心としている。大規模並列処理に向いたモデルで、GPUでの処理を想定して設計した。 Transformerは米Google Brain（現在の米Google D

オンライン百科事典「Wikipedia」は調べ物をする際に有用なサービスですが、「インターネットに接続しないと閲覧できない」という問題も存在します。「Kiwix」はWikipediaなどのオンライン上のデータをローカルに保存していつでも閲覧可能にするアプリで、Windows、macOS、Linux、iOS、Androidなど各種OSで使用可能とのこと。データ通信量を削減しつつWikipediaを閲覧できて便利そうだったので、インストール手順や閲覧手順をまとめてみました。 Explore Offline Wikipedia and Educational Content with Kiwix- Kiwix https://kiwix.org/en/ KiwixはPC本体ではなくUSBメモリやSDカードなどの外部ストレージにインストールして持ち運ぶことも可能です。今回はWindows版Kiwi

この記事は、Azure Advent Calendar 2023 の 10 日目の記事です。🎄 はじめに Azure OpenAI Service では、 text-embedding-ada-002 というモデルを使って、文章を 1536 次元のベクトルに Embedding できます。 また、PostgreSQL では、 pgvector という拡張機能を使って、ベクトルを保存・検索機能を導入できます。 今回はこれらを組み合わせて、Azure OpenAI で Embedding したベクトルを Golang のアプリケーションから PostgreSQL に保存し、類似度検索する方法を紹介します。 pgvector とは pgvector は、PostgreSQL にベクトルデータを保存・検索する機能を追加する拡張機能です。 ベクトルデータを保存するためのデータ型と、ベクトルデータを

※ この記事は、AWS (Amazon Web Services) の技術支援を受けて執筆しています。 はじめに この記事はコネヒトアドベントカレンダー 8日目の記事です。 コネヒト Advent Calendar 2023って？ コネヒトのエンジニアやデザイナーやPdMがお送りするアドベント カレンダーです。 コネヒトは「家族像」というテーマを取りまく様々な課題の解決を 目指す会社で、 ママの一歩を支えるアプリ「ママリ」などを 運営しています。 adventar.org こんにちは！コネヒトの機械学習エンジニア y.ikenoueです。 突然ですがみなさん、Amazon Bedrockをご存知でしょうか。 aws.amazon.com Amazon Bedrock(以下、Bedrock)は、テキスト生成AIをはじめとする基盤モデル (Foundation Model)*1を提供するAWS

米Metaは12月7日（現地時間）、生成AIモデルを使って責任ある安全なシステム構築を行えるよう支援する、オープンなツールと評価を備える包括的プロジェクト「Purple Llama」を発表した。 現在広く使われているAIチャットボット、画像ジェネレーター、文書要約ツールなどの多くには、Metaがオープンソースで公開しているLLM（大規模言語モデル）の「Llama」が使われている。 そのため、MetaはAIの安全性に関する協力を推進する必要があると考えたという。「AIシステムを構築する人々は、単独では課題に対処することはできない。だからこそ、競争の場を平等にし、オープンな信頼と安全のための中心地を作りたい」と同社は説明する。 Purple Llamaではまず、「CyberSec Eval」という、LLM向けのサイバーセキュリティ評価ベンチマークセットをリリースした。Metaは、このツールはサ

Generative AI for Everyoneについてこちらの講義は機械学習やAI教育についての第一人者と言っても過言ではない、Andrew Ng先生のLLMの応用についての講義になります。 タイトルにはGenerative AIとありますが、画像生成AIなどはほぼほぼ登場せず、基本的にはLLMをどう使うのかについての講義となっています。また、Everyoneとあるように機械学習の専門家やエンジニア以外でも分かる内容になっているかと思います。Andrew Ngは言語化が非常に上手いので、機械学習の専門家が見ても知識を整理する上で有用なんじゃないかと思います。 古のNLPエンジニア？自分がNLPを始めたのは2013～2014年くらいのちょうど深層学習がNLP業界に本格的に入ってきた時期です。10年程度で古のNLPエンジニアを名乗って良いのかは諸説あると思うのですが、その辺は温かい目で見

12月8日に、またDTMの世界に新たな扉が開かれました。これまでもSynthesizer VをはじめとするAIを使った歌声合成のソフトはありましたが、今回誕生したMelisma(メリスマ)は、ヴァイオリンやオーボエ、チェロ……といった楽器を合成するシステムのβテスト版。もちろん、こうした楽器を再現するソフトとしては、これまでサンプリングを使った音源が数多くあり、まさにリアルな音で演奏できていました。でもサンプリングだと、たとえばタイやスラーでつないだ長い音符などとなると、どうしても限界があったし、ピチカート、トリル、フォール…といったアーティキュレーションでも表現の範囲が限られていました。 このMelisma(β)では、実際の演奏をディープラーニングしたものを元に演奏音を合成する、いわゆる生成AIのシステムで、サンプリングでは不可能だったリアルな演奏サウンドを作り出すことができるのが最大の

はじめに Amazon Qとは VSCodeでAmazon QにChatする セットアップ 質問してみる 余談：Chatでエラー発生 Javaコードのバージョンアップ（未検証） まとめ はじめに こんにちは、高橋です。 先日AWS re:Invent2023に行ってきました。 Keynoteで発表されたAmazon Qについて、VSCodeで使ってみた感想を簡単にまとめようと思います。 Amazon Qとは Amazon QはAmazonによって開発された生成型AIアシスタントです。このツールは、特にAWS（Amazon Web Services）のエコシステム内で開発者やIT専門家を支援するよう設計されています。Amazon Qは自然言語処理を用いて、ユーザーが提出する質問や要求に応じて迅速かつ効果的な解決策を提供します。 Amazon Qには以下の種類がありますが、今回はAmazon

本連載「松岡功の『今週の明言』」では毎週、ICT業界のキーパーソンたちが記者会見やイベントなどで明言した言葉を幾つか取り上げ、その意味や背景などを解説している。 今回は、AWSジャパン 執行役員 パブリックセクター技術統括本部長の瀧澤与一氏と、日本IBM 執行役員 兼 技術理事 AIセンター長の山田敦氏の「明言」を紹介する。 「Amazon QがAzure OpenAI Serviceと競合するかは分からない」 （AWSジャパン 執行役員 パブリックセクター技術統括本部長の瀧澤与一氏） 米Amazon Web Services（AWS）の日本法人アマゾン ウェブ サービス ジャパン（AWSジャパン）は12月6日、AWSが米国ラスベガスで11月27日～12月1日に開催した年次イベント「AWS re:Invent 2023」の発表内容について記者説明会を開いた。瀧澤氏の冒頭の発言はその会見の質

OpenAIアルトマン騒動で急浮上の｢Q*｣とは何なのか？2023.12.07 20:005,471 Lucas Ropek - Gizmodo US ［原文］ （ satomi ） ｢心底恐怖を感じる瞬間はある。自分たちの造ったものは道具なのか、それとも化け物なのかと｣ （CEO更迭前夜のサム・アルトマン、オークランド市内のイベント｢Robot Heart｣にて） こんな意味深な発言をした翌朝、突如OpenAI社のCEO職を解任になったサム・アルトマン。 最大出資主のマイクロソフトが｢うちにこい！｣と即採用を決めましたが、OpenAI社員770人中710人が｢復職させなかったら自分らも辞める！ ｣と連名で直訴したことで無事CEOに復帰。クーデターを断行した役員はQuora CEO兼務の1名を残して全員解任となり、更迭劇は4日で終息しました。が、｢そもそもなんで辞めさせられたの？｣という謎

2023年11月のサム・アルトマンCEO解任騒動の一因として話題になったのが、OpenAIの新たなAI開発プロジェクト「Q*(キュースター)」です。このQ*は、従来の大規模言語モデルには苦手だった数学的推論の能力が強化されており、より汎用人工知能(AGI)の研究に画期的な進歩をもたらすのではないかと予想されています。そんなQ*がどういうAIなのかについて、AIについて詳しいジャーナリストのティモシー・B・リー氏がまとめています。 How to think about the OpenAI Q* rumors - by Timothy B Lee https://www.understandingai.org/p/how-to-think-about-the-openai-q-rumors リー氏は以下の問題を例に出しています。 「ジョンはスーザンにリンゴを5個与え、さらに6個を与えました。

2023年12月7日、Google は GPT-4の最大の対抗馬とされていた「Gemini(ジェミニ)1.0」を発表しました。Geminiは3つのバージョンがあり、Nano, Pro, Ultra(一番性能が高い) となっています。GeminiはMMLU（大規模多目的言語理解）というベンチマークで人間の専門家を初めて上回る90.0%のスコアを達成する最強のモデルとなっています。本記事では、そのGeminiについて詳しく解説していきます。それでは、早速見ていきましょう。

Googleが2023年12月6日に発表した大規模言語モデル(LLM)の「Gemini」は、文字だけではなく画像や映像なども理解してユーザーとやり取りができるマルチモーダリティが大きな特徴で、Googleが公開したGeminiの性能を示すデモムービーは大きな話題となりました。しかし、このムービーで示されたGeminiのデモはフェイクではないかと指摘されています。 Google’s best Gemini demo was faked | TechCrunch https://techcrunch.com/2023/12/07/googles-best-gemini-demo-was-faked/ フェイクだと指摘されたデモムービーが以下。 Hands-on with Gemini: Interacting with multimodal AI - YouTube Bloombergの記者で

米Googleが12月7日に発表した新しいAIモデル「Gemini」。日本では、いすゞ車のイメージもあって「ジェミニ」と表記するのが一般的だが、X（旧Twitter）では「ジェミナイが正しいようだ」という話も広がっている。 確かにGoogleの発表動画を見返すと、Google DeepMindのデミス・ハサビスCEOや、同社チーフ・サイエンティストのジェフ・ディーンさんは「ジェミナイ」と発音しているようだ。また米国のDJ機器メーカー・GEMINIのように、日本では「ジェミナイ」で通っているブランドもある。

米OpenAIは12月7日（現地時間）、ChatGPTでのGPT-4のパフォーマンスが低下している（lazier）というユーザーからのフィードバックがここ数カ月増えていることを認め、「修正を検討中」だとX（旧Twitter）の公式アカウントにポストした。 「モデルの動作は予測できない場合がある」としている。 特にコード生成での問題が増えており、11月末にはOpenAIでAPIのプロダクトマネジャーを務めるオーウェン・キャンベル-ムーア氏が苦情ポストに対し、「これはバグで、現在修正中です」とリプライしていた。 OpenAIは翌8日、状況を説明するポストを連投した。いわく、「チャットモデルのトレーニングは物理的な製造プロセスとは異なり、同じデータセットを使っても、異なるトレーニングを実行すると、性格や表現方法、拒否行動、評価性能、さらには政治的偏見さえも著しく異なるモデルが生成される可能性があ

最近、OpenAIから新たにGPTsが発表され、その可能性に注目が集まっています。そこで、GPTsの機能をAzure AI Searchと組み合わせることで、新しいデータ検索が可能であるか調べてみました。 この記事では、GPTsとAzure AI Searchを連携させることによって、データアクセスと情報検索がどのように変わるか、その実践的な試みと成果についてご紹介します。 GPTsとは？ Azure AI Searchの概要 Azure Web Appsの役割 データについて GPTsとAzure AI Searchを連携させた結果 GPTsをAzure AI Searchに接続する設定方法 Azure AI Searchのセットアップ Azure AI Searchの作成 データの保存 Azure AI Searchからデータをインポート インデックスで検索 Azure Web App

自分だけのChatGPTを作れることで話題の「GPTs」機能だが、正直に言うといまいちそのインパクトがわからなかった。あらかじめ指示を与えておきたいなら「Custom Instruction」でよくない？と思ってしまったのだ。 だが、前回の記事で、実際にパーソナル英語教師の「冴子先生」を作成し、毎日使い続けてみることで、その印象はかなり変わってきた。 以前からChatGPT（+Custom Instruction）を使った英語学習は実行していたので、GPTs化されたことによって質問方法が変わったとか、ものすごく便利になったとかは正直あまりないのだが、不思議なことにChatGPTに対して以前よりもめちゃくちゃ愛着が湧いてきたのだ。 これだけなら単なるツールの擬人化効果にすぎないのだが、毎日冴子先生の授業を受けていると、改善したい点やアイデアが次々に出てきたので、さらにカスタマイズを進めようと

ゲーム開発もAIで完全自動化。ChatGPTが働く仮想のソフトウェア開発企業「ChatDev」 2023年12月11日 ITジャーナリスト 牧野 武文（まきの たけふみ） 生活とテクノロジー、ビジネスの関係を考えるITジャーナリスト、中国テックウォッチャー。著書に「Googleの正体」（マイコミ新書）、「任天堂ノスタルジー・横井軍平とその時代」（角川新書）など。 ChatGPTが「働く」ソフトウェア開発企業「ChatDev」が設立された。このChatDevの「CEO」に、どのようなソフトウェアが欲しいかを発注すると、ChatGPTが演じるCEO、CTO、CPO、プログラマー、デザイナー、テスターなどが議論をしあって、実際の開発手順に沿って設計し、ソースコードを生成、テストを実施、ドキュメントまでまとめてくれるというものだ。すでにGitHubには、いくつもの開発されたソフトウェアが共有されて

数ヶ月前から、ChatGPTのユーザーの一部は、このAIチャットボットが「怠け者」になっているのではないかと感じており、多くの不満の声が上がっている。特に同社の最新の言語モデル「GPT-4 Turbo」においてもパフォーマンスの低下が見られ、特にコードを生成する際に間違った回答や不完全な回答が以前よりもはるかに多く見られる様になったとの苦情が寄せられ、OpenAIはこのフィードバックを調査している。 この突然の行動の変化は、Googleが競合のGemini AIをデビューさせる中、OpenAIが効率を最適化し、リソースを節約するために意図的に変更したのではないかという憶測を呼んでいる。 ChatGPTには変化が起こっているのか？RedditのフォーラムやOpenAIの開発者プラットフォームには、ChatGPTの有用性が低下しているというユーザーからの苦情が殺到している。以前はリクエストに対

12月5日、米国のメタ（フェイスブック）とIBMは「誰でも利用、改変できる、自由なオープンソースによる生成AIの開発、利用促進のための新団体AIアライアンスの立ち上げ」を発表しました。 「日本からもソニーグループやソフトバンク関連企業が参加」などと報じられています。 私自身が関係するミュンヘン工科大学、東京大学も名を連ねていますので、広く全世界、とりわけ日本国民に知ってもらった方がよいと思う要諦を記したいと思います。 まあ、何といいますか、非常に分かりやすい「OpenAI事変」以降の動きになっています。 本当はノーベル賞原稿の残りをリリースしたいのですが、公務繁多で出稿が遅れている中、こうした論点は時差なく発信した方がよいので、先に執筆いたしました。 まず「どこが加わっていないか」を見よ 発表によると、この　「AIアライアンス」には58の組織や団体が関係しています。内訳を確認して見ると 1

Technologies Transforming the future of music creation Published 16 November 2023 Announcing our most advanced music generation model, and two new AI experiments designed to open a new playground for creativityFrom jazz to heavy metal, techno to opera, music is a much loved form of creative expression. With complex and densely layered lyrics, melodies, rhythms, and vocals, creating music that’s co

2023年5月の前回調査から半年の期間が経過した今回の実態調査では、生成AIに対する認知・推進度合いが大幅に向上し、生成AIの急速な普及を実感する結果となりました。一方で生成AI活用推進のモチベーションが「他社に負けないこと」にあることや、多くの企業が人材・ノウハウ不足に直面していることなど、新たな課題も見えてきました。また、半数以上の回答者が今後1年以内の生成AI本格導入を検討しており、生成AI活用による成果が問われるタイミングが訪れていることも明らかとなりました。日本企業が生成AIを効果的に活用し、国際的に競争力を持つためには、単なる業務効率化を超えた価値創造の模索やそのための業務プロセスそのもの見直し、人材の育成、ガバナンス体制の整備などが重要と考えられます。 はじめに 2023年5月に前回の実態調査を公表して以来、さまざまな生成AIのツールやアプリの登場、G7広島サミットでの広島A

◆人手不足が深刻化する昨今、生成AI（AI：人工知能）はコスト削減、CX（顧客体験）の向上、新たな収益機会の創出等、企業の存続・競争力の強化に直結するため、その利活用は必須といえる。しかし現時点では生成結果について誤りや権利侵害等のリスクがあり、100%正解が求められる領域に生成AIのみで対処するのはまだ早い。あくまでもサポートツールとして用いるのが現実解といえる。 ◆生成AIの一種である大規模言語モデル（LLM）の登場により、多くの企業が業務効率化の効果を実感しつつある。しかし特定業務への適合性向上や開発・運用費の低減等のため、分野・業種や日本語に特化したLLMを複数の企業・大学が提供し始めている。今後、様々な生成AIが利用可能になると思われるが、自社の業務に合った生成AIを見極め、選択していくことになろう。 ◆LLMを用いて一層の業務効率化を行うためには、自社内のデータを有効利用できる

◆生成AIが多くの職業の生産性を向上させるとの期待が高まっている。一方、雇用喪失や格差拡大といった懸念もしばしば指摘される。この問題意識を背景に、以降、３回に分けて、生成AIが日本の労働市場に与える影響を議論する。今回のレポートでは、生成AIが労働市場に与えるメカニズムの整理と、米国の研究や事例からの示唆について述べる。 ◆生成AIを含めた新たな技術が雇用に影響を与えるためには、まずその技術が社会に受け入れられる必要がある。その前提条件としては、①政治的に受け入れられる、②自動化可能なタスクが存在する、③労働コストに比べて十分に安い、ことが挙げられる。現状の日本では、生成AIはこれらの前提条件を既に満たしている公算が大きい。 ◆その上で、新しい技術が雇用に与える影響がプラスなのかマイナスなのかは、新たな技術が労働者の仕事を補完および支援する力がより強い「労働補完技術」、あるいは労働者に取っ

Stability AIが画像生成AI「Stable Diffusion」を公開したのは2022年8月のこと。すさまじい勢いで発展してきた画像生成AIの1年を振り返ってみようと思います。 初めに見てもらいたいのは「これが無料でいいのか!? “爆速生成AI”がペイントソフトに革命を起こした」で紹介した、KritaとGenerative AI for Kritaを組み合わせて作成した設定資料的な画像です。 キャラクターの3面図のサンプル。Vroidで簡単な3Dで当たり（左）として、右の画像を作成する。それを元に、プロンプトや画像に描き込んだりして、最終画像を作成していく。2枚目には前面図の頭部のカチューシャや、胸部分のフリルがなかったりするが、そこに色を加筆して、プロンプトで指示すると、最終画像にそれが追加されるのをリアルタイムに確認しながら修正できる（筆者作成） Stable Diffusi

音声合成技術の進歩は顕著であるが、人間や機械を欺くために悪用されることもある。これはディープフェイクと呼ばれ、例えば、詐欺師たちがCEOの声を合成して部下に連絡して大金を振り込ませた事件も起きている。影響力のある人物の声を合成して誤情報やヘイトスピーチを生成し、社会に広範な悪影響を及ぼす可能性もある。法整備も追い付いていない。 （関連記事：「本人の声とそっくりな合成音声」の悪用に対して法的権利はあるか？　NTT社会情報研究所が調査） この脅威に対処するため、研究チームは「AntiFake」と呼ばれる新しい防御ツールを開発。このツールは従来のディープフェイクを後から検出する方法と異なり、被害者の声として合成されること自体を未然に防ぐ。 被害者が音声データを外部（SNSやWebサイトなど）に公開する前に、録音した音声信号に最適化されたノイズ（敵対的摂動）を適用する。これにより、人間の耳には正し

英政府競争規制当局の競争・市場庁（CMA）は12月8日（現地時間）、米Microsoftによる米OpenAIへの複数年にわたる数十億ドルの投資や「最近の出来事を含む」協力関係が、「relevant merger situation（関連する合併状況）」を引き起こしたかどうかについて、利害関係者に意見を求めていると発表した。 関連する合併状況とは、2つ以上の企業が分かちがたく機能する状態。対象となる企業（この場合はMicrosoftとOpenAI）による製品やサービスの英国でのシェアが25％を超えるか超える可能性のある場合、審査の対象とする。 CMAは、AIの拡大ペースは「経済市場比類のない」ものであり、OpenAIなどが開発している基盤モデルの進歩は「この革新的なテクノロジーの開発における非常に重要な瞬間」を表していると語った。 この発表を受け、Microsoftの法務顧問でもある副会長兼

【読売新聞】　【ロンドン＝中西梓、ワシントン＝田中宏幸】欧州連合（ＥＵ）が大筋合意した人工知能（ＡＩ）法の最終案は、ＡＩのリスクが高くなるほど規制を厳しくする内容だ。一部の加盟国は自主的な規制にとどめるように主張して協議は難航したが

EU＝ヨーロッパ連合はリスクに応じてAIの利用などを規制し、違反に巨額の制裁金を科す法案について、大筋で合意しました。ヨーロッパ委員会のフォンデアライエン委員長は「AI規制法は世界で初めてのものだ」として歓迎しました。 EUは8日、加盟国とヨーロッパ議会、それに執行機関のヨーロッパ委員会による3者協議を行い、AIの規制法案について大筋で合意しました。 EUの発表によりますと、法案ではAIのリスクを分類していて、このうち、公的機関や企業が人々の信用度を評価したり、子どもなど特定の人の弱みにつけ込んだりするAIは「許容できないリスク」として利用が禁止されます。 また、「高いリスク」としては教育機関への入学や企業の採用などで使われるAIが挙げられていて、偏った判断をしないよう、適切なデータによる学習や人間による監視、それに高度なサイバーセキュリティーなどが求められています。 法案は生成AIが作成

【ブリュッセル=辻隆史】欧州連合（EU）の主要機関は9日、人工知能（AI）の包括的な規制案に大筋合意したと発表した。生成AIの提供企業に、AIでつくられた内容であることを明示させるなど透明性の義務を課す。開発側、利用側の双方が果たす責務を法律で明確に定め、世界標準のルールとして定着を狙う。対応を怠った企業には、最も重い違反の場合「3500万ユーロ（約54億円）」か「年間世界売上高の7%」を上限

G7内務・安全担当相会合出席のため来日したイギリスの安全保障担当相が日本テレビの単独インタビューに答え、生成AIの発達で、海外の犯罪グループから日本が狙われる危険性が高まっていると警告しました。 イギリスのトゥーゲンハット安全保障担当相は、かつては海外から日本に詐欺やサイバー攻撃をしかけるには日本語を話せる必要があったが、生成AIが環境を変えたと警告しました。 イギリス・安保担当相　トゥーゲンハット氏 「最近では生成AIによって非常に効果的に他国の言語を模倣することができる。長い間、日本は“言語の壁”で守られてきたが、今は変わってしまった」 今回のG7内務・安全担当相会合では生成AIが初めて議題とされ、高い経済的効果の一方で、犯罪者に悪用されることに強い危機感が示されました。ロシアなどの国家による情報操作やフェイク情報の拡散も強く非難しています。

欧州連合(EU)で提案された人工知能(AI)を規制するための世界初の法案について、欧州連合(EU)の政策執行機関である欧州委員会(EC)、EUの政策決定機関であるEU理事会、EUの立法機関である欧州議会の三者協議が進められていたのですが、ついに合意に至りました。EUのAI規制法は2021年4月に提案されたもので、欧州企業から猛抗議を受けながら調整が進められていたものです。 Artificial Intelligence Act: deal on comprehensive rules for trustworthy AI | News | European Parliament https://www.europarl.europa.eu/news/en/press-room/20231206IPR15699/artificial-intelligence-act-deal-on-comp

作家、神林長平さんは「言葉」「機械」などのテーマを重層的に組み合わせた独自の世界観を反映させた数々の作品で知られる。現代を代表するSF作家の一人として、急速に普及が進む人工知能（AI）をどう見ているのだろうか。寄稿してもらった。 2023年は、チャットGPTに代表される対話型AIが爆発的に普及し始めた年として記憶されるだろう。機械相手に自然な会話ができるというのは驚きを伴う楽しい体験に違いないが、それが実用面で使われると、他人の権利や人権を侵害する恐れがある。ここにきてそれが顕在し、対応策もいろいろ議論されているのは報道されているとおりだ。 対話型、すなわち言語を主体とする生成AIの利用がさまざまな方面で社会的な問題を引き起こすという現象は、社会というものを成立させ、支えているのが「言葉」であることを思えば、当然理解できる。＜言葉＞は社会を生み、文化や技術を発達させてきた。いつの頃からか人

聖典の中でしか生きていなかったヘブライ語死海文書、聖書よりも新しい時代のヘブライ語で書かれている書物の一つである。 / credit:wikipediaヘブライ語は大きく分けると、太古の時代に使われていた聖書ヘブライ語と、現代のイスラエルで使われている現代ヘブライ語に分類できます。 聖書ヘブライ語は紀元前のイスラエルの地で使われており、名前の通り旧約聖書にも使われていました。 しかし紀元前4世紀から前2世紀にかけて、イスラエルの住民は主にアラム語とギリシャ語を使い始めるようになり、ヘブライ語は紀元前2世紀ごろには日常語として使われることは無くなったのです。 それでもヘブライ語は聖典の言葉としては引き続き使われており、学者や祈りの言葉として使われていました。 やがて時代が下ると、地中海地域はイスラム世界とキリスト教世界に分かれることとなりました。 そのうちヘブライ語が進化を遂げることになった

November 2023 (version 1.85) Update 1.85.1: The update addresses these issues. Update 1.85.2: The update addresses these issues. Downloads: Windows: x64 Arm64 | Mac: Universal Intel silicon | Linux: deb rpm tarball Arm snap Welcome to the November 2023 release of Visual Studio Code. There are many updates in this version that we hope you'll like, some of the key highlights include: Floating editor

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 人は見た目が9割 皆さん一度はこの言葉を耳にしたことがあるのでしょう。内面がどれほど素晴らしくても、外見がそれに見合わないと、なかなか本当の価値を認めてもらえないものです。 この話は人間だけでなく、アプリケーションにも当てはまります。どれだけ内容が素晴らしくても、見た目がイマイチだったり使い勝手が悪かったりすると、ユーザーに敬遠されてしまいます。(私は以前ネ⚪︎フリからア⚪︎プラに切り替えたのですが、使いにくく感じたため、すぐに元のサービスに戻しました) エンジニアの皆さん、優れた技術力を持ちながら、デザインが原因でユーザー離