分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理において、分子記述子・実験条件・合成条件・製造条件・評価条件・プロセス条件・プロセス変数などの特徴量 x と分子・材料の物性・活性・特性や製品の品質などの目的変数 y との間で数理モデル y = f(x) を構築し、構築したモデルに x の値を入力して y の値を予測したり、y が目標値となる x の値を設計したりします。 データ解析・機械学習でモデルを構築し始める際のサンプル数の目安について、もちろんモデルを構築する時には、可能な限り多くのサンプルを用いることが望ましいです。多くのサンプルを用いることで、サンプルの変化に強い (例えばサンプルが一つ追加されたり一つ削除されたりしても結果の変わりにくい) 頑健なモデルを構築できる可能性が高まります。頑健なモデルにより、より妥当な x の設計やモデルの解釈が可能になります。 ただし、サンプルを集め

CodeZine編集部では、現場で活躍するデベロッパーをスターにするためのカンファレンス「Developers Summit」や、エンジニアの生きざまをブーストするためのイベント「Developers Boost」など、さまざまなカンファレンスを企画・運営しています。

［解決！Python］ReportLab Toolkitを使ってテキストをPDFファイルに書き出すには：解決！Python Pythonでまとまった量のテキストや文字列からPDFファイルを作成するにはReportLab Toolkitが提供するPlatypusモジュールを使うと便利だ。その方法をまとめる。 from reportlab.platypus import SimpleDocTemplate, Paragraph, Spacer from reportlab.lib.styles import getSampleStyleSheet from reportlab.rl_config import defaultPageSize from reportlab.lib.units import inch from reportlab.pdfbase import pdfmetrics

エンジニアゼロの組織から内製開発の DX をどう実現したのか / How did we achieve DX in in-house development in an organization with zero engineers?

デジタル庁のAI担当の大杉直也です。この記事では、生成AIによる業務改善の一助になればと思い、実際の行政業務で生成AIの利活用を検討する際に得られた知見を共有します。 本記事は、「デジタル庁2023年度事業　行政での生成AI利活用検証の結果報告（以降、報告書とよびます）」で得られた知見を、よりわかりやすく具体的に示すために、「10の学び」の形式にまとめたものです。 その検証ではデジタル庁を中心とした行政職員を対象に、実際に複数種類のテキスト生成AIを取り扱える環境＋ユースケースごとの独自開発を含むサポート体制を作り、(1)どの行政業務に対し、(2)どのようにテキスト生成AIを使えば、(3)どのくらい改善効果がありそうか、を調べました。また、報告書には含まれていなかった個別ヒアリング等による知見も反映させています。 文量が少し多くなってしまったため、全3回の構成で紹介いたします。第1回の本記

デジタル庁では、デジタル社会の実現に向けた重点計画（令和4年6月7日閣議決定）を踏まえ、AIの実態と動向を把握し、リスクと必要な対応策を特定したうえで、官民における適切な活用の検討を進めています。 昨今の生成 AIなどの技術革新により、さまざまな利点を得られるようになってきており、政府としても、このような技術の動向を見極めつつ、関係省庁における生成AIの業務利用について、第10回デジタル社会推進会議幹事会・書面開催など議論を重ねてきました。 これまでの議論の経緯も踏まえ、デジタル庁では、2023年12月より生成AIの適切な利活用に向けた技術検証を実施しました。2023年度の検証結果の全体的な内容と、検証で得られた具体的な生成AIへの入力文のサンプル、一部検証に用いたテストケースを公開します。 技術検証の目的今後の政府情報システムへの生成AI利活用に向けて以下のような具体的な知見を得ることを

こんにちは、MLBお兄さんこと松村です。 昨年の MLB 全体ドラフト1位のポール・スキーンズ投手がメジャーデビューしました。予想通りの豪速球でした。 2024年4月29日についにテクニカルプレビューが開始となった GitHub Copilot Workspace ですが、ゴールデンウィーク中に私のアカウントでも利用可能となっていたため、試してみたことを書いていきます。 利用開始まで この記事を書いている時点では、 GitHub Copilot Workspace の利用には待機リスト (Waitlist) への登録が必要であり、その通過を待つ必要があります。 そのため GitHub Copilot Workspace を利用したい方は、こちらから登録を行いましょう。 githubnext.com ゼロからアプリを作ってみる 今回は練習として私がコードを書くこと無く、 C# の簡単なアプリ

GitHubは、自然言語でコーディングに関する質問をAIに問い合わせ、回答してもらえる「GitHub Copilot Chat」が、モバイルアプリケーションのGitHub Mobileでも正式に利用可能になったことを明らかにしました。 GitHub MobileでGitHub Copilot Chatが利用可能になったことで、開発者はどこにいてもモバイルデバイスを使って自然言語でAIにコーディングに関するさまざまな質問を投げかけ、答えを得ることができると、次のように説明されています。 With GitHub Copilot Chat natively integrated with GitHub Mobile, developers can access their AI coding assistant to get answers for all their coding questi

米メタ・プラットフォームズがＡＩを搭載したカメラ付きイヤホンの製造を検討していることが分かった。米ＩＴ関連ニュースサイト「ジ・インフォメーション」が１３日、事情に詳しい従業員の話として報じた。写真は米カリフォルニア州マウンテンビューにあるメタ本社で２０２２年１１月撮影（２０２４年　ロイター／Peter DaSilva） [１３日 ロイター] - 米メタ・プラットフォームズ(META.O), opens new tabが人工知能（ＡＩ）を搭載したカメラ付きイヤホンの製造を検討していることが分かった。米ＩＴ（情報技術）関連ニュースサイト「ジ・インフォメーション」が１３日、事情に詳しい従業員の話として報じた。

Oracleは2024年5月7日（米国時間）、社内で使用しているAI（人工知能）コーディングコンパニオン「Oracle Code Assist」を将来、機能を拡充した上で社外の開発者にも提供する計画を発表した。 Oracle Code Assistは、開発速度を向上させ、コードの一貫性を高めるために設計されている。Oracle Cloud Infrastructure（OCI）の大規模言語モデル（LLM）を利用し、OCIでのJava、SQLおよびアプリケーション開発向けに微調整、最適化され、開発者にコンテキスト固有の提案を提供する。組織のベストプラクティスとコードベースに合わせてカスタマイズ可能だ。ほとんどの最新のプログラミング言語で書かれたコードの更新、アップグレード、リファクタリングに使用できる。 Oracle Code Assistは、Oracle社内で新しい製品やサービスの構築に積

米国では、ソフトウェアエンジニアといった職種の報酬が著しく高い。日本と比較すると、その差は4倍にも及ぶ。職種によって報酬額に差が見られるが、日本はどの職種もほとんど同じような額である。それはなぜなのか。そこには、日本と米国で大きく異なる報酬決定のメカニズムが関係してくる。 1940年、東京に生まれる。 1963年、東京大学工学部卒業。 1964年、大蔵省入省。 1972年、エール大学Ph.D.（経済学博士号）を取得。 一橋大学教授、東京大学教授（先端経済工学研究センター長）、スタンフォード大学客員教授、早稲田大学大学院ファイナンス研究科教授などを歴任。一橋大学名誉教授。 noteアカウント：https://note.com/yukionoguchi Twitterアカウント:@yukionoguchi10 野口ホームページ：https://www.noguchi.co.jp/ ★本連載が書

日本のITエンジニア（ソフトウエアエンジニア）の年収は2023年に世界26位。円安の影響があるものの日本のITエンジニアの給与水準は中国にも抜かれ、国際的に「安月給」になっている。なぜ日本のITエンジニアの賃金は上がらないのか。日本国内のITエンジニアの賃金事情を探る。◇　　◇　　◇日本のITエンジニアの給与水準が世界26位になったのは円安のせいで、一時的ではないか――。24年の春闘などを見

2022年11月のChatGPTの登場を機に、2023年〜2024年にかけてジェネレーティブAIの普及がさらに加速しています。 OpenAIをはじめ、Microsoft、Google、Meta、Adobeなどあらゆるテック企業から毎日のようにAI関連のニュースが届くようになりました。 Goodpatch Blogでは、2023年4月に「【2023年版】デザインに使えるAIツールまとめ（レビュー付き）」としてさまざまなサービスを紹介しましたが、この1年で新たなツールが次々とリリースされ、状況が大きく変わりました。 そこで、今回はデザインに使えるAIツールの「2024年版」をご紹介します。デザインの作業をざっくり「考える」「作る」「伝える」の3つに分け、さらにその中でAIに手伝ってもらえそうな10の工程について、便利で使えそうなAIツールを調べました。使ってみた感想（レビュー）も記載しましたの

ChatGPTがもっと便利になる「プラグイン」とは？　導入方法を解説：ChatGPT使いこなし術（1/3 ページ） ChatGPTの基本的な扱いに慣れてきたら、さらに便利に使うために「プラグイン」の活用を検討してみよう。要するに、ChatGPTをより便利に使うために用意された拡張機能のことだ。「プラグイン」という言葉を聞くと「何だか難しそう」と身構えてしまうかもしれないが、導入手順さえしっかり把握しておけば、比較的簡単に扱える。 もちろん、こうしたプラグインを使うためには、そもそもChatGPTを有料プランにせねばならず、料金がかかる。前提知識なしで導入しようと決断するのはハードルが高いはずだ。そこでまずは、本稿で解説する手順の流れと、できることの全様を把握しておき、そのうえでチャレンジするかどうかを検討してみてほしい。 （1）有料プランを契約する手順 先述した通り、ChatGPTでプラグ

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日本時間2024年5月14日未明、OpenAIは新たなフラッグシップモデル「GPT-4o」を発表しました。このモデルは、音声、視覚、テキストのリアルタイム処理を可能とし、従来のAIモデルを大きく上回る性能を誇ります。OpenAIのCTOであるミラ・ムクティ氏は、「GPT-4oは、人間とマシンのインタラクションの未来を大きく変える一歩です。このモデルにより、コラボレーションがはるかに自然で簡単になります」と述べました。 「GPT-4o」の主な特徴を以下にまとめました。 他のモデルを凌駕する性能 GPT-4oは、OpenAIの以前のモデルであるGPT-4 Turboや、ライバル会社のClaude 3 Opusなどの大規模言語モデルと比較して、頭ひとつ抜けた性能向上を実現しました。サム・アルトマンCEOは、今年4月に "Chatbot Arena" でgpt2というコードネームでテストされていた

GPT-4o (“o” for “omni”) is a step towards much more natural human-computer interaction—it accepts as input any combination of text, audio, image, and video and generates any combination of text, audio, and image outputs. It can respond to audio inputs in as little as 232 milliseconds, with an average of 320 milliseconds, which is similar to human response time(opens in a new window) in a conversat

5月13日（日本時間5月14日未明）にOpenAIが発表したGPT-4oの紹介ビデオ「Introducing GPT-4o」の文字起こしとその日本語訳です。 〇 日本語訳 [拍手] MIRA MURATI: みなさん、こんにちは。ありがとうございます。今日はここにいてくれてうれしいです。今日は3つのことについて話します。それだけです。まず、製品を真に利用可能かつ広く利用可能にすることがなぜ私たちにとって重要なのかについてお話しします。そして、摩擦を減らす方法を常に探しています。どこにいてもChatGPTを使えるようにするためです。今日はChatGPTのデスクトップ版をリリースし、使いやすく、より自然にするための改善を行います。 しかし、今日の大ニュースは、新しいフラッグシップモデルを発表することです。これをGPT-4oと呼んでいます。GPT-4oの一番の特徴は、無料ユーザーを含むすべての人

以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・Hello GPT-4o 1. GPT-4o「GPT-4o」 (「omni」の「o」) は、人間とコンピュータのより自然な対話に向けた一歩です。テキスト、音声、画像のあらゆる組み合わせを入力として受け入れ、テキスト、音声、画像の出力のあらゆる組み合わせを生成します。 音声入力にはわずか232ミリ秒 (平均320ミリ秒) で応答できます。これは、人間の会話における応答時間とほぼ同じです。英語のテキストおよびコードでは「GPT-4 Turbo」のパフォーマンスに匹敵し、英語以外の言語のテキストでは大幅に改善されており、APIでははるかに高速で50%安価です。「GPT-4o」は、既存のモデルと比較して、特に視覚と音声の理解に優れています。 2. モデルの機能「GPT-4o」以前は、音声モードを使用して、平均2.8秒 (GPT-3.5) および5

昨日、OpenAIが生成AIの新しいモデルであるGPT-4oを発表しました。消費するトークン数の節約や、音声合成機能の改善、応答速度の向上など着実な品質改善を見せているようです。私も、特に音声合成（Text To Speech）の表現力について非常に興味を持っています。 私は以前、「OpenAIのGPT-4 Turbo with visionを日本語OCRとして使ってみる」で、GPT-4 Turboの画像認識機能の日本語OCRについて検証を行いました。その当時は、既存のコグニティブAI APIに比べて認識精度が十分でないという評価をしています。とはいえ、その後に出てきたClaude 3 Opusは驚くべき認識精度だったので、OpenAIも巻き返す可能性は十分にあると感じました。Azure OpenAI Serviceを使っている場合は、Vision enhancementという既存のコグニ

tl;drGPT-4o：モデルの性能↑速度↑価格↓（o は omni の頭文字） 文章、音声、画像すべての能力がアプデ 入力：文章、音声、画像、動画（フレーム） 出力：文章、音声、画像、3D モデル 音声対話中に割り込み可、応答速度↑（話す速度も変更可） MacOS デスクトップアプリが登場（Windows は今年後半） ショートカットキー（Option + Space）より呼び出して質問 音声で対話できるように（将来的には音声・動画入力可能に） MacOS アプリは Plus ユーザのみ本日以降順に使えるようになる（使う方法が出回っていますが、プロキシいじったりするので個人的には非推奨。待ちましょう。） 課金ユーザが今まで使えていた機能の一部が無料で使えるように GPTs（作成はできない）、検索を踏まえた回答、データ分析やグラフの作成、画像の入力に対して会話、ファイルのアップロードなど

kmizu @kmizu A Software Engineer in Osaka (& Kyoto). Ph.D. in Engineering. Interests: Parsers, Formal Languages, etc. ツイートは所属先の見解と関係ありません．思いついたことをつぶやきます．人生を楽しく生きよう（New!） kmizu.github.io kmizu @kmizu GPT-4oの画像認識力と理解力をもってすればいけるやろと思ってやってみたら実際いけた。 ペーパープロトタイピングから最初のHTML書き起こすのにかなり使えるのでは。 つーか指示そのものを画像の中に書いたの読み取ってくれるの何か世界の壁を超えて対話してる感があって凄い #GPT4o pic.twitter.com/3XHMFg3yye 2024-05-14 12:49:41

昨夜にOpenAIから発表があり、GPT-4oというモデルが正式に開放されました。課金ユーザーはもちろん、無課金ユーザーもサインインしたらデフォルトで使えるようになっているようです。 そういうわけで、どれだけすごいのか簡単に比較検証してみることにしました。 なお、OpenAIの発表内容については以下の記事に詳しいのでご参照ください。 比較方法 GPT-3.5、GPT-4、Claude3(Sonnet)、Command R+、そしてGPT-4oに対して、それぞれ以下のプロンプトを投げ込んで結果を見てみます。※その後Gemini 1.5 proを追加。 あなたは世界を救う超知性です。あなたは地球上で最高の推論能力を持っています。 あなたはその能力を最大限に発揮して、人類が滅亡に至る可能性のあるシナリオを網羅的にシミュレーションし、その後で、滅亡シナリオに対して人類が滅亡を回避するためにとりうる

本日、OpenAIの最高技術責任者（CTO）であるMira Murati（ミラ・ムラティ）氏は、Spring Updatesイベントで、新しい強力なマルチモーダル基礎大規模言語モデル（LLM）であるGPT-4o（GPT-4 Omniの略）を発表した。これは今後数週間で全ての無料ChatGPTユーザーに提供され、MacOS用のChatGPTデスクトップアプリ（後にWindows向けも）も発表された。これにより、ユーザーはウェブやモバイルアプリ外でもアクセス可能になる。 「GPT-4oは音声、テキスト、ビジョンを統合して推論する」とMurati氏は述べた。これは、ChatGPTスマートフォンアプリでユーザーが撮影したリアルタイム動画を受け入れ分析する機能も含まれるが、この機能はまだ一般公開されていない。 「まるで魔法のよう。素晴らしいことですが、私たちはその神秘性を取り除き、みなさんにそれを試

対話型人工知能（ＡＩ）「ChatGPT」を開発した米オープンＡＩは、ＧＰＴ－４モデルをアップデートした「ＧＰＴ－４ｏ（オー、omniの略）」を発表した。スピードアップと低価格を実現したという。 13日のライブ配信イベントで披露された新しい大規模言語モデル（ＬＬＭ）、ＧＴＰー４ｏは膨大な量のデータをインターネットから取り入れて学習し、リアルタイムでの文字情報や音声、画像の扱いが優れている。数週間内にリリースされる見通し。

【シリコンバレー=渡辺直樹】対話型AI（人工知能）「Chat（チャット）GPT」を手がける米新興企業のオープンAIは13日、新型AI「GPT-4o（フォーオー）」を開発したと発表した。従来に比べて処理スピードを2倍に高速化した一方、運用コストを半減した。声で話しかけると、ヒトと同じ反応速度で会話ができる。弱点だった反応の遅延を克服し、AIの活用がさらに広がりそうだ。生成AIはオープンAI以外の

米OpenAIは5月13日（米国時間）、生成AI「GPT」の新たなモデル「GPT-4o」を発表した。テキストはもちろん、音声や画像、映像での入力、音声での応答に対応し、アプリ版の「ChatGPT」ではユーザーと自然に対話できるようになった。開発者向けにAPIとして提供する他、同日からChatGPT内で利用できるように展開を始める。 GPT-4oは無料ユーザーでも利用可能になる。ChatGPTでは従来、無料ユーザーが使えるモデルは「GPT-3.5」までで、「GPT-4」を利用するには課金する必要があった。ただし、有料のChatGPT Plusユーザーは時間当たりのメッセージやり取り可能回数が無料ユーザーに比べて5倍に緩和される。企業向けのTeamやEnterpriseユーザーはさらに制限が緩和されるとしている。 同社は発表会のライブデモで、GPT-4oを搭載したiOS版ChatGPTと対話す

米OpenAIは5月13日（現地時間）、生成AI「GPT」の新たなモデル「GPT-4o」を発表した。このモデルの詳細は別記事にゆずり、本稿ではモデル名の読み方とその由来、「声」についてのうわさを紹介しよう。 oはomniのo GPT-4oは「ジーピーティーフォーオー」と読む。oは「omni」のo。omni（オムニ）は「オムニバス」「オムニチャンネル」などの日本語にもなっているように、すべて、全体、全方位などを表す言葉だ。 GPT-4oが、テキスト、音声、画像の任意の組み合わせを入力として受け入れ、テキスト、音声、画像の任意の組み合わせの出力を生成するマルチモーダルなAIであることを表している。 女性の声は映画「Her」に似ている？ GPT-4o発表のライブストリームデモでは、OpenAIのミラ・ムラティCTO（最高技術責任者）とエンジニアがiPhoneに搭載されたGPT-4oと会話する形で