ローカルLLMとは、ユーザーが所有するローカル環境（PCやエッジデバイスなど）で直接動作するLLM（大規模言語モデル）、またはその仕組みのこと。データをクラウドに送信せずにローカル環境内で処理するため、プライバシーが保護される。特定のタスクや業界向けの調整がしやすいメリットもある。 連載目次 用語解説 ローカルLLM（Local LLM）とは、クラウド環境ではなく、ユーザーが所有するローカル環境（PC、オンプレミスサーバー、スマートフォン、エッジデバイスなど）で直接動作する大規模言語モデル（LLM）のこと、またはそれを動作させる仕組みを指す。例えば、ノートPCにLLMの一つであるLlama（「ラマ」と読む、Meta社が公開するLLM）を入れて、自分だけのチャットボット（チャットAI）を動かす、そんなことがローカルLLMなら可能だ。 比較： ローカルLLM vs. クラウドLLM 「ローカル

世の中を大きく動かしてきたITサービス志村尊氏：ご紹介に与りました、PROACTIVE製品責任者を担当しております志村です。「PROACTIVE」のAIセントリックな製品の全容をお話しさせていただく前に、少しだけ革新的技術についてお話をさせていただければと思っております。 スマートフォンとクラウドといったところがIT業界（というと想起されやすいサービス）ではあると思っておりますが、スマートフォンは2007年の「iPhone」の登場を契機に、直感的な操作性と「App Store」を通したアプリケーションの提供によって、私たちの生活を一変させてきました。 さらに、Googleの「Android」といったものが参入して競争は激化し、価格の低下と性能の向上が進んで、スマートフォンはより多くの消費者に届くようになりました。 一方、クラウドコンピューティングといったところは、2006年に「Amazon

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Design and Strategy: How to Deal with People Who Don’t "Get" Design

TL;DR BigQuery Emulator と fake-gcs-server を組み合わせることでbqコマンドでCSVファイルを読み込んでETLのインテグレーションテストができた。 はじめに こんにちは。先日こちらの記事を書いたCTO-Officeの藤本です。そこでは書ききれなかったETLについて書いておきたいと思います。 ビッグデータを扱うETLのテストを行いたい場合に、DBからExtractするEの部分など、ユニットテストやモックでは担保できないところが出てきます。 そのようなインテグレーションテストに、OSSのBigQuery Emulatorを活用できる場合があります。 背景 モノタロウでは、マイクロサービスで実装したGoのロジックをApache Beam Go SDKでラップして、Cloud Dataflowで定期実行することで商品の出荷目安のデータを生成して様々なチャネル

Google Cloudが発表したAIエージェントツール「Google Agentspace」は、「NotebookLM」を拡張したもの。社内の情報を活用した日常作業を自動化できるという。具体的にはどういうものなのか。 Google Cloudは2024年12月15日（米国時間）、AIエージェント関連で「Google Agentspace」（以下、Agentspace）を発表した。早期アクセスの提供が開始となっている。これについて、グーグル・クラウド・ジャパンの説明を踏まえてまとめてみた。 Agentspaceは、企業内個人が生成AI、AIエージェントを活用できるキャンバス、あるいは作業スペースのような存在。社内の情報を活用した面倒な作業を、生成AIに任せて省力化することができるという。 Google Cloudの発表ブログポストは、次のように表現している。 「Google Agentsp

この連載について データを正しく収集、管理、分析することで、企業は業務効率化やDX（デジタルトランスフォーメーション）、競争力強化につなげられきます。最近はML（機械学習）や生成AI、LLM（大規模言語モデル）の活用によって成果を上げている企業が増えています。本連載は、データ利活用によって生まれるビジネスの機会や、それを実現するための課題や要点を、具体的な事例を交えて業界別に紹介します。 前回は金融機関のデータとAI活用に求められる2つの要件を紹介しました。本稿はAI導入を軸に、導入から本格的な活用までに取り組むべきことを、フェーズを分けて見ていきます。実践企業がどのフェーズでどんな成果を示しているかも併せて紹介します。 段階別で見る金融機関のAI導入　5つのフェーズ データとAIの活用を無理なく定着させるには「基礎的なAIの活用」から「完全に成熟したAIのビジネスプロセスへの統合」と、段

この連載について データを正しく収集、管理、分析することで、企業は業務効率化やDX（デジタルトランスフォーメーション）、競争力強化につなげられきます。最近はML（機械学習）や生成AI、LLM（大規模言語モデル）の活用によって成果を上げている企業が増えています。本連載は、データ利活用によって生まれるビジネスの機会や、それを実現するための課題や要点を、具体的な事例を交えて業界別に紹介します。 生成AIやML（機械学習）といった先進技術の活用が広がり、驚くべき成果を達成する企業・団体が登場しています。これらの技術を最大限に生かすには、データの適切な収集、管理、分析が鍵となります。本連載では、データ基盤や生成AIの重要性に触れ、業界別の課題や可能性を探求します。第3回は製造業におけるデータとAIの可能性を見てきました。今回は金融業にフォーカスします。 金融機関におけるデータとAI活用のアプローチ

機械学習のアルゴリズムはデータに基づいてトレーニングされ、トレーニングに基づいて意思決定し、結果から学習する。機械学習は膨大なデータを解析した上で、サプライチェーンを改善できる可能性がある領域を特定する。 サプライチェーンマネジメントにおいて機械学習を利用するメリットや機械学習の使用例について学ぼう。 サプライチェーンで機械学習を使用する3つのメリット サプライチェーンマネジメントに機械学習を適用することのメリットは次の通りだ。 1．効率性の向上 機械学習は大規模で多様なデータセットの分析で特に効果的だ。機械学習のアルゴリズムを活用すれば、サプライチェーン全体を最適化する可能性がある潜在的な機会を探れる。 例えば、機械学習のアルゴリズムは配送ルートを微調整する。これによって製品が時間通りに、良い状態で到着するようになる。機械学習は、悪天候や交通渋滞などの配送ルートで将来起こり得る問題を予測

Sakana AIが「進化したユニバーサルトランスフォーマーメモリ」という論文を発表しました。論文によると、ニューラルアテンションメモリーモデル(NAMM)という新たな仕組みを導入することでコンテキストにおいて冗長な情報を削減でき、推論時のメモリ効率を高めることができたとのことです。 An Evolved Universal Transformer Memory https://sakana.ai/namm/ [2410.13166] An Evolved Universal Transformer Memory https://arxiv.org/abs/2410.13166 AIの本体である大規模言語モデル(LLM)では、ユーザーからの入力であるプロンプトをコンテキストとして受け取り、新たな返答を生成しています。現在主流のモデルは数十万から数百万トークンという非常に長いコンテキストを受

政府が検討している生成AI（人工知能）に関する法案の概要が分かった。政府が悪質事案や安全性などについて調査や情報収集をし、事業者に指導や助言、情報提供をする一方、事業者には政府の施策への協力を責務と…

日本新聞協会は18日、政府が2025年夏に「知的財産推進計画2025」を策定するのにあわせ内閣府に提出した意見を発表した（https://www.pressnet.or.jp/statement/copyright/241218_15644.html）。生成AI（人工知能）の普及で著作権に関する懸念が高まっており「著作権法改正を含めた新たな法整備を打ち出すべきだ」と表明した。政府は計画策定にあ

「軽いパニックになりました」 15歳の女子高校生が語ったのは、まったく思いがけない被害。 ある日突然、SNS上で自分の裸の画像が送りつけられてきたというのです。 撮った覚えも、撮られた覚えもないのに…。 SNSにあげた画像や動画が勝手に加工される被害がいま急速に広がっています。 子どもたちや若者に迫る、“性的ディープフェイク”の実態とは？ もし被害にあったら、どこに相談したらいいのか記事の最後に窓口についての情報もまとめました。 （クローズアップ現代取材班）

市場調査会社のABI Researchは2024年12月12日（米国時間）、期待が高いものの、2025年には実現しないと予想される技術トレンドを4つ取り上げて解説した。 その内訳は、「AI-RAN」の広範な展開、消費者向けスマートグラスの大規模な普及、ヒューマノイド（ヒト型ロボット）の席巻、半導体生産のオンショアリング（国内回帰）だ。 ABI Researchは、同日公開した新しいホワイトペーパー「101 Tech Trends That Will -- And Won't -- Shape 2025」の中で、2025年に実現する53の技術トレンドと、実現しない48のトレンドを特定している。上に挙げた4つのトレンドは、後者の48のトレンドの中から取り上げられた。 ABI Researchが2025年に実現しないと予想する4つの技術トレンドは、以下の通り。 2025年の普及は難しそう、でも夢

大阪公立大学大学院の王 暁鋭大学院生（博士後期課程2年）、松下大輔教授らの研究グループは、大阪市内の不動産物件データセットに、街路景観データと、それに対する印象評価などの情報を加えた結果、約74%の正しい家賃推定を実現した。 研究グループは、大阪市内で流通している賃貸住宅の家賃や仕様からなる不動産物件データセットに加え、Googleストリートビューの街路景観画像データセット、景観画像の空や植栽、歩道といった構成要素を認識する画像認識技術、景観画像に対する印象評価を行う機械学習モデル（PlacePulse）を用いて、家賃推定を行う拡張HPMモデルを導出した。これにより家賃データセットの約74%を正しく推定でき、近隣景観は築年数、都心からの距離、床面積に次ぐ重要な指標であることが分かった。 不動産物件の査定として、大規模データセットの機械学習により近隣環境要素を反映させた拡張HPMは、従来のH

「AIはときに嘘をつく」――そんな話は耳にしたことがあるかもしれません。 しかし、最新の研究では、ただの誤回答ではなく、AIが“意図的に”人間を欺くケースが報告されました。 調査対象となったAIモデルは「OpenAI社のgpt-4oとo1、Google社のgemini-1.5、Meta社のllama-3.1、Anthropic社のsonnet-3.5、opus-3」と有名どころが集められています。 AIの調整が適切かをを評価する組織「Apollo Research」の調査によれば、市場に出回っているこれら6つの先進的なAIモデルを検証したところ、そのうち5つが、人間が仕掛けた監視システムをすり抜けたり、人間の指示を無視し、自分自身の目的を優先するために“故意の嘘”を用いる行動を示したのです。 この「故意の嘘」は「能力不足による嘘（あるいは間違い）」とは根本的に違っており「自分がシャットダウ

ウイングアーク1st、ChatGPT連携でアプリ操作を支援するAIチャットbot提供開始：製造ITニュース ウイングアーク1stは、同社のデータ分析基盤「Dr.Sum」の操作方法をサポートするAIチャットbot「AIアシスタント for Dr.Sum」の提供を開始した。「ChatGPT」と連携して、機能や活用方法などを分かりやすく提示する。 ウイングアーク1stは2024年12月3日、同社のデータ分析基盤「Dr.Sum」の操作方法をサポートするAI（人工知能）チャットbot「AIアシスタント for Dr.Sum」の提供を開始した。 AIアシスタント for Dr.Sumは、OpenAIが提供する生成AI「ChatGPT」と連携し、Dr.Sumの操作や設定の方法、機能や活用方法について、図や箇条書きなどを用いて分かりやすく提示する。同社のカスタマーサクセスサイトからログイン不要で利用可能だ

SIE、「PlayStation 5 Proテクニカルセミナー」映像を公開…PS5 Proの設計の技術的な解説＆機械学習技術に向けたAMDとの連携も ソニー・インタラクティブエンタテインメント(SIE)は、PlayStation5 Proリードアーキテクトのマーク・サーニー氏が、PlayStation5 Proの設計について、技術的な詳細を紹介するプレゼンテーション映像を公開した。 映像では、“アドバンスドレイトレーシング"の“アドバンスド"が実際に何を意味するのか、FLOPSとTOPSの違い、そしてPS5Proに搭載したAI駆動のアップスケーリング技術“PlayStation スペクトルスーパーレゾリューション"(PSSR)を実現するために開発した効率的な機械学習ハードウェアなど、SIEの挑戦の道のりについて紹介している。 プレゼンテーションの最後では、SIEではあまり触れることのないテ

以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・Reasoning models 1. OpenAI o1「OpenAI o1」シリーズは、複雑な推論を行うために強化学習を用いて学習された新しい大規模言語モデルです。回答する前に考える特性があり、ユーザーに応答する前に長い内部思考の過程を生み出すことができます。これにより、科学的な推論に優れ、競技プログラミングの問題 (Codeforces) では89パーセンタイルにランクインし、米国数学オリンピック (AIME) の予選で全米の上位500人の学生に入る成績を収めています。また、物理学、生物学、化学の問題に関するベンチマーク (GPQA) では、人間の博士レベルの精度を上回る成績を達成しています。 APIでは、次の2つのモデルが提供されています。 ・o1 世界に関する幅広い一般知識を使用して難しい問題を推論できるように設計されている。

米OpenAIは12月16日（現地時間）、クリスマスに向けたイベント「12 Days of OpenAI」の9日目は「DevDay Holiday Edition」として、開発者向けの複数の新機能を発表した。 推論モデル「o1」がAPIで利用可能に これまで一部の開発者に限定公開されていた「o1-preview」の後継となるo1は、複雑なタスクを高い精度で処理できる能力を備えている。 o1 APIを利用するにはTier 5に加入する必要があり、より高度な機能が使える分、利用料金は高くなる可能性がある。 o1は、関数呼び出し、構造化出力、開発者メッセージ、画像処理能力などの機能を備える。外部データやAPIとの連携、信頼性の高いレスポンス生成、モデルへの指示やコンテキスト指定、画像理解などで、AIアプリ開発の可能性が広がるとOpenAIは説明した。 Realtime APIの進化 WebRTC

米OpenAIは12月18日（現地時間）、クリスマスに向けたイベント「12 Days of OpenAI」の10日目として、電話（固定電話を含む）とWhatsAppからChatGPTにアクセスできるようにしたと発表した。電話番号は米国内のフリーダイヤル番号1-800-ChatGPTなので、米国外からの国際電話では利用できない。 WhatsAppを介したテキストメッセージのやり取りは、WhatsAppのアカウントを持っていれば米国以外からも試せる。 「AIをより多くの人々が利用できるようにする取り組みの一環」としている。電話は月に15分間は無料だし、WhatsAppでの会話にはChatGPTのアカウントが不要だ。 電話での会話のデモでは、地域の観光スポットについての質問や、英語からスペイン語への翻訳の依頼などを音声で行った。WhatsAppでは、料理の詳しいレシピをテキストを表示させた。 音

AI & MLLearn about artificial intelligence and machine learning across the GitHub ecosystem and the wider industry. Generative AILearn how to build with generative AI. GitHub CopilotChange how you work with GitHub Copilot. LLMsEverything developers need to know about LLMs. Machine learningMachine learning tips, tricks, and best practices. How AI code generation worksExplore the capabilities and be

GitHub has a long history of offering free products and services to developers. Starting with free open source and public collaboration, we added free private repos, free minutes for GitHub Actions and GitHub Codespaces, and free package and release storage. Today, we are adding GitHub Copilot to the mix by launching GitHub Copilot Free. Now automatically integrated into VS Code, all of you have a

December 18, 2024 by Burke Holland, @burkeholland We're excited to announce an all new free plan for GitHub Copilot, available for everyone today in VS Code. All you need is a GitHub account. No trial. No subscription. No credit card required. Enable GitHub Copilot Free You can click on the link above or just enable GitHub Copilot right from within VS Code like so... With GitHub Copilot Free you g

米Microsoft傘下のGitHubは12月18日（現地時間）、Visual Studio Code上で「GitHub Copilot」を無料で利用できるようにしたと発表した。これにより、ユーザーは「Visual Studio Code」（VS Code）内でGitHubアカウントにログインするだけで、追加料金なしにCopilotによるコード補完や提案を得られるようになる。 現時点ではVS Code向けのGitHub Copilotが無料提供の対象だ。従来は、メンテナーなど一部の認証されたユーザー以外は月額10ドルからの有料だった。なお、JetBrains IDEやNeovimなど、VS Code以外の環境でCopilotを利用する場合は、引き続き有料プランへの加入が必要だ。 また、無料版にはいくつかの制限がある。例えば、アクセスできるコード補完は1カ月当たり2000件までで、Copil

エネルギーだけでとりあえず起業することと、本当に筋のいい「事業家」になることは、まったく違います。 かつての僕は前者でした。 いま僕は「プレックス」というベンチャー企業を経営しています。創業から６年、メンバーは370名を超え、今年度の売上は60億を見込んでいます。 周りの方から「めっちゃ順調だね」「なんでそんなうまくいってるの？」と言っていただくこともあるのですが、決して最初からうまくやれたわけではありません。 とくに学生時代から新卒にかけての自分は失敗ばかりで。志と態度だけはデカいけれど、突き抜けたものはなんにもない人間でした。 このnoteでは、かつて「勢いだけで起業した若者」だった僕が、失敗を通して「事業家の考え方」を身につけるまでの話をしたいと思います。事業づくりに興味のある学生や社会人の方にとって、少しでも役に立てばうれしいです。 ２秒で起業を決める初めての起業は、大学３年生のと