MCPに駆けろ！　AIが“外部サービスとつながる”新時代を誰でも簡単に体験する方法：Deep Insider編集長のネタ帳 「MCPってよく聞くけど、自分には関係ない？」──そんな人にこそ読んでほしい！　Claude Desktopを使えば、“AIが外部サービスとつながる新時代”を誰でも簡単に体験できます。MCPとは何か？　なぜ注目されているのか？　気になる課題や今後の進化まで、思いの丈を語りました。未来を切り開くのは、“今”試してみるその一歩かもしれません。 連載目次 皆さん、こんにちは！　もしくは、はじめまして！　＠ITのDeep Insider編集長、一色（いっしき）です。連載『Deep Insider編集長のネタ帳』の第2回をお届けします。 今回は、「皆さんに早い段階でぜひ知っておいてほしい」と思っていたテーマです。それは、「今、話題の“MCP”が、私たちの仕事や働き方全体に大きな

「何かに挑戦したいけれど、時間や体力に余裕がない」 「自分のキャリアが停滞している感覚がある」 育児や介護など、家庭の事情によりフルタイムで働けない方の中には、こう感じている人も少なくないかもしれません。ですが、そんな状況の中でも、小さな一歩から勉強を始め、成果を出した人がいます。LINEヤフー株式会社で人事総務として働く高橋今日子さんです。2人の乳幼児を育てつつ、データサイエンス未経験から約5カ月の猛勉強を経て、データを活用して予測モデルの精度を競う世界的なコンペティションKaggleで金メダルを獲得しました。「まとまった時間がなくても、新しい挑戦はできる」と話す高橋さん。その軌跡についてインタビューしました。 きっかけは「自分の力でデータを活用したい」という思いから ――高橋さんは人事総務として働かれています。一見すると、データサイエンスの世界からは遠い場所にいるようにも感じますが、な

はじめまして、AI事業本部プリズムパートナーカンパニーでデータサイエンティストをしている金子です。 AI事業部本部では、近年も広告配信プロダクトをいくつか立ち上げており、それに伴い、複数人の中途や新卒のデータサイエンティストが参画してくれています。無論、技術的なオンボーディングプログラムを社内でも組んでおり、例えば効果検証であったり予測モデル構築であったりといったトピックを扱ったりはするのですが、このようなオンボーディングをしていく中で最近ある課題に直面しました。それは、広告におけるデータサイエンスの扱っているトピックの多様性と歴史の長さというものです。 まず、　広告領域におけるトピックの多様性についてです。広告におけるデータサイエンス領域のリサーチがもっとも盛んであったのはおそらく2010 ~ 2015年の期間であったと思いますが、初期の興味は専ら予測モデルを中心としていました。例えば、

はじめに データ活用と生成AI 構造化されたデータと生成AI 事例 Uber LinkedIn Pinterest さいごに はじめに ikki-sanのデータ活用の民主化へのコメントをそうだなと思いながら読んで、最近自分もそんな感じの領域のことをベンダー所属のプロダクトマネージャーとしてやっているので、考えていることをまとめてみる。 この数年間で「データの民主化」はイマイチ進まなかった印象ですが、その原因は「SQLの習得難易度」によるところが大きい。そこに関しては生成AIで相当解決されるはずなので、今後はデータの民主化がスタンダードになると予想しています。— ikki / stable代表 (@ikki_mz) 2025年4月7日 データ活用と生成AI これまで社内に蓄積された構造化されたデータを取得・操作するにはSQLおよびデータベースの理解が必要であり、その理解がない人たちは誰かにデ

Online database entity-realtionship diagram editor, data modeler, and SQL generator. Design, visualize, and export scripts without an account and completely free of charge.

概要 導入 生成AIの進化に伴いシステム開発においても生成AIにとっても管理しやすいコードベースを作ることが重要になってきてるかなと思います。 そこで重要な点は生成AIに一度に読み書きさせる文章量や概念の広さ(コンテキストウィンドウ)が広い程に品質が下がるので判断材料は多いほど良いのですが効率的に関連情報のみにフィルタリングして渡す情報を節約するのが重要なのでなはいかと(お値段的にも)。 そこで今回お話ししたいのは、昨今流行っているレイヤードアーキテクチャのレイヤー構造が生成AIのコンテキストウィンドウと相性が悪いのではないかと気付き新しいアーキテクチャのコンセプトを描きたくなったので記事を書きました。 コード生成処理の流れ 1.コード生成対象ディレクトリの特定(pwd) 2. 関連パス（親ディレクトリ含む）を列挙 3. module.yaml（と親のmodule.yaml）から設計情報を

この記事を読んで1Rustユーザーとして思ったことを書いた。 全体を通して WASM固有の問題にハマってしまっている Rustをスクリプト言語と同じ枠で見てしまっている の2点が辛さの原因であると感じた。 前者について、この方はフロントエンドにRustを使っているようだがここは確かに整備が行き届いてない分野でWASM特有の問題とJSとのFFIの辛さがもろに感じられて辛いと思う。 割となんでもかんでもRustを使う自分であってもWebフロントエンドにはおとなしくTSを使うようにしている(ただ、dioxusはホットリロードを開発中だったりと結構頑張っているようなのでいつかはRustでフロントエンドも現実的になるかもしれない)。 後者について、この記事では全体的に「JSやPythonではこんなに簡単だったのにRustでは難しい/エラーが出る」という評価が多いが、これは後述するようにRustが提供

4月8日、海外のテクノロジーメディアInfoWorldが「Kotlin, Swift, and Ruby losing popularity – Tiobe index」と題した記事を公開した。この記事では、プログラミング言語Kotlin、Swift、RubyがTiobe指数において順位を下げ、人気が低下している状況について紹介されている。 4月8日、海外のテクノロジーメディアInfoWorldが「Kotlin, Swift, and Ruby losing popularity – Tiobe index」と題した記事を公開した。この記事では、プログラミング言語Kotlin、Swift、RubyがTiobe指数において順位を下げ、人気が低下している状況について紹介されている。 Tiobe指数とは Tiobe Programming Community Indexは、検索エンジンのヒット数

ソフトウェア品質の評価と追跡を手掛けるTIOBE Softwareは、2025年4月版の「TIOBEプログラミングコミュニティーインデックス」（通称「TIOBEインデックス」）を発表した。TIOBEインデックスは、プログラミング言語の人気を示す指標で、同社が毎月1回更新している。 Pythonが依然独走、CとJavaが順位交代 2025年4月のランキングでは、「Python」が23.08％のレーティングで首位を維持し、2～6位は「C++」（10.33％）、「C」（9.94％）、「Java」（9.63％）、「C#」（4.39％）、「JavaScript」（3.71％）となった。 Pythonのレーティングは2025年2月にPythonとして過去最高の23.88％に達し、その後も高水準で推移している。2位のC++との差は2024年12月に、TIOBEインデックス史上最大の13.02ポイントに広

どうも、二年目の小田です！ スーパーデリバリーというBtoBのECサイト上に企業(メーカー)レコメンド機能を実装しリリースしましたので、その内容についてお話しします。 この記事を読むとわかること ラクーンホールディングスでの開発環境が分かる レコメンドの仕組みが分かる 目次 現状の課題と仮説 プロジェクトの流れ 成果内容 企業レコメンドの仕組みについて 今後の展望 まとめ 現状の課題と仮説 スーパーデリバリーは、事業者と出展企業を繋ぐBtoBのECサイトです。 小売店(事業者)が商品を探そうとすると、出展企業(メーカー)から取り寄せる必要が有ると思います。 今でこそ普通ですが、ECサイトなどがない時代に小売店が自分達に合った出展企業を探し出すのが難しいという課題が小売店にはありました。 そこで、小売店と出展企業を繋ぐBtoBのECサイトを提供することで、小売店の探す手間を省くことができると

前回のまとめ： NeurIPS2024に採択されたコードはそのままでは動かなかったので（再現性とは？）、Cursor (VSCode)と人間の力を使って修正しましょう。 レポジトリをfork Githubで１ボタンです。 github.com 中国語のコメントや標準出力を英訳 ここらへんはCursorが自動でやってくれるので現代では楽です。でもLLMに与えるプロンプトを中国語でやってるのはちょっと・・・（言語に結果が依存して一貫性がない） github.com OpenAIのライブラリが古いので更新 なんとこれもCursorに頼むとやってくれます github.com 言語モデル（Llama-3-8Bと Mistral-7B: MetaMATH）をダウンロードしてpathを更新 業務コードだとpath設定は別のファイルにしてその設定ファイルのテンプレートのみをgithubに乗せたほうがいい

Claude（実際にはデスクトップアプリのClaude Desktop）でMCP(Model Context Protocol)という仕組みを利用すると、チャット中に外部関数を呼び出すことができます。この外部関数を提供するプログラムをMCPサーバーと呼びます。MCPサーバーとリモートのRaspberry Piで通信して、Raspberry PiにつながったLEDを制御します。すると、Claudeのチャット画面で「ライトを付けて」「ライトを消して」の様に指示すると、リモートのLEDの点灯消灯を行うことができます。 環境構築 Windows環境を想定しています。 以下のものをインストールします。 Claude Desktop Python とりあえずClaude Desktopを使ってみる メニューから次の項目を選択：ファイル → 設定... 開発者カテゴリを選択して構成を編集ボタンを押します

タイトルでもうオチてる感じがしますが、API仕様書を読み込むMCPサーバーを自作したところ、開発が爆速になったので紹介します。普段Androidのアプリ開発をしている人間です。 MCPとは？ LLMに対してコンテキストを与えるためのプロトコルです。 今回はAPI仕様書を読み込むMCPを作るので、ざっくり言うとClineやClaude for Desktop、GitHub Copilot Agentなど、MCPに対応したツールがAPI仕様書に基づいてコードを書いてくれるようになります。 何が嬉しいのか？ 例えば、以下のような質問・指示ができるようになります。 決済に関連するAPIを列挙し、Markdown記法でまとめて ドメインクラスを作りたいので、User をKotlinのdata classで出力して Androidアプリの NotificationRepository.kt に書いてあ

AIエージェントは生産性を大幅に向上させる可能性を秘めているものの、企業はその構築に困難を覚えているとCloudflareは指摘する。同社は「AIエージェントを構築するには、推論のための『AIモデル』と、実行のための『ワークフロー』、ツールやサービスにアクセスするための『API』という3つのコアコンポーネントにアクセスする必要がある」としている。 Cloudflareが新製品で解決したい課題は以下の4つ。 外部連携の最適化 サーバレス環境でのステートフル処理 マルチステップ処理の信頼性 開発コストの削減 リモートMCPサーバで外部連携を最適化 MCP（Model Context Protocol）は、AIエージェントと外部サービスとを接続するオープンソース標準の規格。これまでデバイス上でのローカル動作に限定されていたMCPが、リモート環境でも利用可能となった。Cloudflareによると、

MCPを最大限に活用した次世代のWebアプリ開発 Next.js、Honoは Context7 MCP 最新のコードやスニペット デザインを v0やReaddy、same.new(=AIデザイン生成Webサービス)で作成。 フロントエンドを Figma MCP 画面デザイン等 バックエンドを Supabase MCP DB操作等 資料を filesystem MCP 指定したフォルダに資料や1ファイル化したファイルの読み込み テストをPlaywright MCP 自然言語でのテストコードの自動生成 Git管理を GitHub MCP GitHubの自動操作等 保守運用を Raygun MCP でエラーの自動追跡 サブスクライブを Stripe MCP Stripeでの実装 多様なAIモデルを GitHub Copilot Agent mode、Claude Sonnet 3.5 3.7、G

先日AWS MCP Servers が公開されました。 そのうちの1つに AWS Documentation MCP Server があります。 AWSドキュメントの検索や推奨事項の取得が可能です。 このMCPサーバーを使って AWS認定試験のサンプル を作ってみようと思います。 (ちょうど私が AWS Certified DevOps Engineer - Professional : DOP を受験予定であることがモチベーションです) なおMCPサーバー構築手順は割愛します。 以下ブログを参考ください。 今回は Claude Code を MCPクライアントとして使いました。 (参考)Claude Code にてMCPサーバーを登録するコマンド mcp_json=$(cat <<EOF { "command": "uvx", "args": ["awslabs.aws-document

Claude Desktop 等から Cline のようなコーディングを可能にする VSCode 拡張機能です！ インストール方法 & 使い方 まず VSCode 拡張機能をインストールします。 次に、MCP クライアント側の設定をします: mcp-installerを使っている場合: 「vscode-as-mcp-server という MCP サーバーをインストールして」等でお願いすればインストールできます その他: 例えば Claude Desktop の場合、claude_desktop_config.json にて { "mcpServers": { ... "vscode": { "command": "npx", "args": [ "vscode-as-mcp-server" ] } } } このように JSON を追加することで設定可能です。 最後に、拡張機能をインストール

VSCode as MCP Server A VSCode extension that turns your VSCode into an MCP server, enabling advanced coding assistance from MCP clients like Claude Desktop. Key Features Code Editing Support Review proposed code changes from an LLM through diffs, allowing you to accept, reject, or provide feedback. Real-time diagnostic messages (e.g., type errors) sent instantly to the LLM for immediate correction

米Google Cloudは2025年4月9日（米国時間）、年次イベント「Google Cloud NEXT 2025」で、複数のAIエージェントを相互接続し、動的に連携させる際の“共通言語”として、「Agent2Agent Protocol」（以下、A2A）を発表した。オープンソースソフトウェアとして、コミュニティーやパートナーと開発を進める。 発表時点でA2Aへのサポートを表明しているのは、LangChain、Neo4j、Cohere、JetBrain、JFrog、Weights＆Biases、C3 AI、MongoDB、Datadog、Elastic、DataStax、New Relic、Box、SAP、Salesforce、ServiceNowなど。 A2Aは、AIエージェント間の相互運用性を高めるプロトコル。異なる開発言語やフレームワークで開発されたAIエージェント同士が情報を交

はじめに MCP（Model Context Protocol）が盛り上がっている昨今ですが、数日前に突如Notionから公式のMCPサーバーが公開されました！ これによってCursorやClaude等からMCPサーバーを使用して、Notion上の情報の取得、ページの作成、コメントの追加などが簡単にできるようになります。 これまでコミュニティサーバーとしては存在していたのですが、セキュリティ的なリスクが一定あるため、公式が提供してくれるというのはありがたい限りです。 本記事では、このNotionの公式MCPサーバーをCursorやClaude Desktopから使用してNotionを操作する方法についてご紹介します。 MCPとは MCPとは、「アプリケーションがLLMにコンテキストを提供する方法を標準化するオープンプロトコル」です。 MCPについては既に参考になる記事やスライドがたくさんあ

お疲れさまです。とーちです。 Notionの公式MCPサーバーが登場したということで、どんなことができるのか実際に試してみました。今回はMCPクライアントとしてClaude Desktopを使用します。 今回の検証には以下の環境が必要です Notionのアカウント Claude Desktopがインストール済み まだ準備ができていない方は、これらを先に用意しておきましょう。 Notionの設定 まずは操作の対象となるワークスペースをNotionで作成していきます。 Notionの画面左上にあるワークスペースの切り替えメニューを開きます。以下のような画面が表示されるので、適当に選択します。今回は「私生活での使用」⇒「一人で使用する場合」⇒「スキップ」と選択しました。 ワークスペースが作成できたら、次にNotionAPIを使用するためのシークレットを取得する必要があります。そのためにNotio

米Googleは4月9日（現地時間）、米ネバダ州ラスベガスで開催の年次イベント「Google Cloud Next 2025」で、オープンプロトコル「Agent2Agent」（A2A）を発表した。異なるベンダーやフレームワークで構築されたAIエージェント同士が安全に通信して情報を交換し、連携してタスクを実行できるようにするためのプロトコルだ。 企業では現在、日常的な繰り返しタスクや複雑なタスクを自律的に処理するAIエージェントの構築と導入が急速に進んでいる。だが、こうしたエージェントの利点を最大限に活かすためには、サイロ化されたデータシステムやアプリケーション全体の相互運用性が不可欠だ。 A2Aプロトコルは、異なるベンダーやフレームワークで構築されたAIエージェントであっても、相互に運用できるようにすることを目指す。 A2Aは、「クライアント」エージェントと「リモート」エージェント間の通信

Google Cloudは2025年4月9日（米国時間）、年次イベント「Google Cloud NEXT 2025」で「Google Agentspace」（以下、Agentspace）の機能拡張を発表した。これにより、Agentspaceは名実共に、従業員のためのAIエージェント活用キャンバスとなった。 AgentspaceはGoogle Cloudが2024年12月に発表した企業内個人向けのツール。「エージェントのスペース」という名称にもかかわらず、社内情報を活用したリサーチ／リポート機能しか公表していなかった。 今回の機能強化で、NotebookLMを拡張したインタフェースを通じ、さまざまなAIエージェントを活用できるようになった。Google Cloud、サードパーティー、自社、そして従業員自身のエージェントが使える。 具体的には何ができるようになる？ 新Agentspaceには

What is Agent Development Kit?¶ Agent Development Kit (ADK) is a flexible and modular framework for developing and deploying AI agents. While optimized for Gemini and the Google ecosystem, ADK is model-agnostic, deployment-agnostic, and is built for compatibility with other frameworks. ADK was designed to make agent development feel more like software development, to make it easier for developers

Agent Development Kit: Making it easy to build multi-agent applications The world of AI is rapidly moving beyond single-purpose models towards intelligent, autonomous multi-agent systems. Building these multi-agent systems, however, presents new challenges. That is why today, we have introduced Agent Development Kit (ADK) at Google Cloud NEXT 2025, a new open-source framework from Google designed

The Agent2Agent (A2A) protocol facilitates communication between independent AI agents. Here are the core concepts: Agent Card: A public metadata file (usually at /.well-known/agent.json) describing an agent's capabilities, skills, endpoint URL, and authentication requirements. Clients use this for discovery. A2A Server: An agent exposing an HTTP endpoint that implements the A2A protocol methods (

A new era of Agent Interoperability AI agents offer a unique opportunity to help people be more productive by autonomously handling many daily recurring or complex tasks. Today, enterprises are increasingly building and deploying autonomous agents to help scale, automate and enhance processes throughout the workplace–from ordering new laptops, to aiding customer service representatives, to assisti

Google Cloudは、日本時間で今日（2025年4月10日）未明に開幕した「Google Cloud Next 2025」において、AIエージェントの開発を容易にするフレームワーク「Agent Development Kit」をオープンソースとして公開することを発表しました。 使用するAIモデルとしてGoogleのGeminiだけでなく、Google Cloudが提供するモデルカタログであるVertex AIのModel Gardenからアクセス可能なAnthropic、Meta、Mistral AI、AI21 Labs、CAMB.AI、Qodo などが提供する200以上のモデルから選択可能（ただしGeminiとVertex AIに最適化されていると説明されています）。 Model Context Protocol（MCP）もサポートしており、データとエージェント間の安全な接続を実現

Google Cloudは、日本時間で今日（2025年4月10日）未明に開幕したイベント「Google Cloud Next 2025」において、複数のAIエージェントを連携させたマルチエージェントシステムを実現する「Agent2Agentプロトコル」（A2A）を発表しました。 Agent2Agentプロトコルを用いることで、異なるベンダーやフレームワークによって構築されたエージェント同士がセキュリティを保ちつつコミュニケーションや情報交換を行って連携できるようになります。これにより開発者はさまざまなプラットフォームやアプリケーションを横断して稼働するマルチエージェントシステムが実現できるようになります。 MCPを補完するプロトコルによるAIエージェント同士の協力を実現 Agent2Agentプロトコルは、Anthropicが提唱したAIモデルとサービスの連携を行うためのプロトコルである「

Devinの衝撃 Devinが私のチームにJOINしたのは、3月頭のことでした。 Devinは自分の名前でPRを出してきます。だからClineと違ってDevinが書いたコードは署名入り。何行書いたかも簡単にトレース出来ます。 3月に彼が編集した行数は、概数で次の通り。 ＋40000 lines ー8000 lines これは全てmainブランチにマージされています。 この中には、ドキュメントもあるし、検証用コードも含まれています。でもそれもプロジェクトに有益だから頼んだこと。無駄な作業は1つもありません。 そういう全部込みでも、JOIN1ヵ月で4万行書いた新人に私は出会ったことがありません。 せいぜい10行や20行の文章で指示を与えるだけで、3分でコードを読み、10分で500行のPRを出してくる新人も初めてです。 オンボーディングは仮想マシンをちょっと触ってあげるだけで終わりました。 そし

はじめに GitHub Copilotは、AIを活用したコード補完ツールとして多くの開発者に利用されています。最近では、コードレビュー機能も追加され、プルリクエストのレビューを自動化することが可能になりました。 レスキューナウでも最近利用できるようになったので活用しています！ しかし、デフォルトでは英語でのレビューとなっており、日本語でレビューしてもらいたい場合にはちょっとした設定が必要だったので試した内容をメモしておきます 📝 GitHub Copilotのコードレビュー機能とは GitHub Copilotのコードレビュー機能は、プルリクエストに対してAIが自動的にレビューを行い、フィードバックを提供するものです。これにより、コードの品質向上やレビュー作業の効率化が期待できます。 日本語でレビューを受けるための設定方法 実際に確実に指摘が入りそうなコードを用意して試してみます。 やり

最近急速に進化しているAIコーディングアシスタント。開発効率を上げるために導入を検討している方も多いのではないでしょうか。今回、私はここ1ヶ月間で「Windsurf」「Cursor」「GitHub Copilot」の課金枠を契約するに至って実際の開発で使い倒し中です。 というか最近はAIコーディングアシスタントを頻繁利用しており、課金枠が少なすぎてすぐにCursorを使い切ってしまったからなし崩しで課金しています！気を抜いてコンテキストが増えすぎるとすぐに数ドル消滅してしまうのでできる限り従量課金は避けたいからです。 それぞれのツールの特徴や使用感、課金体系の違いについてレポートしました。 ちなみにCursorに至っては1年間ほど使ってますがルール機能などをまともに活用し始めたのは最近です。 結論としてはCursorが一番良い (課金枠を使い果たした画像) 結論から言うと、最も使いやすいと

CursorエディタとはCursor（カーソル）とは、AI機能によってプログラミング開発を効率化できるコードエディタです。従来のプログラミングでは、一部既存のコードを流用することは可能ではあるものの、大部分のコードを手動で作成する必要がありました。 一方で、CursorエディタはAIによるコードの自動生成や改修、エラーが発生しているコードのトラブルシューティングなど様々な機能が備わっており、プログラミングを強力に支援します。 この記事では、Cursorエディタの特徴や機能、使い方を紹介しますので、ぜひ参考にしてください。

AIエージェントユーザー会・オフ会（第1回）でお話しした内容です https://ai-editor-users.connpass.com/event/347707/

こんにちは！タレントマネジメントプロダクト開発本部の horiyu です。 SmartHRではChat GPT Plus/Proの利用やGemini・NotebookLMの活用などさまざまなAIの取り組みを行っています。 本記事では、開発チームが使用するエディタを Visual Studio Code（VS Code）から AI関連の機能が標準搭載されているCursorへ移行した体験と、その過程で得られた予想以上の効果についてご紹介します。 特に、Cursor RulesやModel Context Protocol（MCP）といったAI支援機能が、日々のキャッチアップやコードレビュー、エラー対応にどのように貢献しているのかを中心に解説します。 VS CodeからCursorへのスムーズな移行 エディタの乗り換えは一般に時間がかかるものですが、今回の移行は非常にスムーズに進みました。 その

今さら聞けないローコード開発の基礎知識、注目される理由と環境構築：kintoneで始めるローコード開発入門（1） ローコード開発とはどのようなものか、kintoneを題材に具体的な開発手順を解説する連載。第1回となる今回は、kintoneの特徴や主要機能の紹介とともに、ローコード開発のメリットについても触れて、理解を深めていきます。kintoneの環境取得手順やアプリの作成方法も解説します。 連載：kintoneで始めるローコード開発入門 本連載の目的 昨今、ローコード開発ツールの注目が高まっています。これらのツールは手軽にシステム開発ができるという意味で注目されていますが、具体的な開発手順についてはよく分からない、という人も多いはずです。 そこで本連載では、グループウェアメーカーのサイボウズが2011年から提供している、著名なローコード開発ツール「kintone」（キントーン）を題材にロ

NEW! 2025.04.08 ITニュース 今井翔太生成AI 約一週間前の4月1日。 サム・アルトマンは自身のXで、こんなポストをした。 私たちは数ヶ月以内に、推論能力を備えた強力な新しいオープンウェイト言語モデルをリリースすることに胸を躍らせています。開発者の皆さまに、このモデルを最大限に活用する方法についてお話したいと考えています。 サム・アルトマンX投稿 これは「GPT-2以来、初のオープンウェイト言語モデルのリリース」になるとのことで、開発にあたり、いくつかの課題点を解消するべく、開発者から直接フィードバックをもらうイベントを開催するとして参加を呼びかけている。 そもそも、オープンウェイト言語モデルとは何か。 日本の開発者や研究者でも参加チャンスはあるのか。 この募集から透けてみえるオープンAIの狙いを含め、AI研究者の今井翔太さんに読み解いてもらった。 『生成AIで世界はこう変

ChatGPT for Excelの登場により、データ分析の世界に革命が起きています。驚くべきことに、ChatGPTはエクセルファイルを直接読み込み、そのデータを瞬時に理解し、複雑な分析や視覚化の提案までしてくれるようになりました。これまでExcel関数やマクロの知識が必要だった作業が、簡単な指示だけで完了する時代が到来したのです。 この記事では、ChatGPTによるエクセルファイルの読み込み方法から実践的な活用例まで、データ分析を効率化するための全てを解説します。 今なら助成金活用で最大75%OFFと大変お得にご利用いただける、AI・ChatGPT活用研修サービスがご好評をいただいています。ご興味のある方は以下のリンクから、助成金の活用方法やサービス内容が分かる資料をダウンロードいただけます。 ⇒AI・ChatGPT活用研修サービスの紹介資料ダウンロードはこちら(無料) ChatGPT

こんにちは、ACS 事業部の埜下です。 本日、Microsoft Copilot in Azure が GA したというアナウンスがありました！ azure.microsoft.com こちらの記事では Copilot in Azure の概要や使用例を紹介します。 Copilot in Azure とは？ できること 費用 アクセスするリソース 入力データの扱い アクセス管理 制限 Copilot in Azure を使ってみよう 【Azure 環境を理解】コストを分析する 【よりスマートに作業】コマンドを実行する 【コードを記述して最適化】Terraform 構成を生成する まとめ Copilot in Azure とは？ Copilot in Azure は Microsoft Copilot ファミリーの 1 つです。 Copilot in Azure を利用することで Azure

産総研の最新スパコン「ABCI 3.0」が生成AIの研究開発と社会実装を加速する：AIとの融合で進化するスパコンの現在地（5）（1/4 ページ） 急速に進化するAI技術との融合により変わりつつあるスーパーコンピュータの現在地を、大学などの公的機関を中心とした最先端のシステムから探る本連載。第5回は、2025年1月に一般提供を開始した産総研の「ABCI 3.0」を取り上げる。 いわゆるスーパーコンピュータ（スパコン）をはじめとするHPC（高性能コンピューティング）インフラは、高度なシミュレーションや創薬、ビッグデータ解析など、企業のモノづくりや事業創出に欠かせない存在となっている。さらに、生成AI（人工知能）をはじめとするAI技術の急速な進化により、これらのHPCインフラでAIをどのように活用できるようにするかも大きな課題となっている。 本連載では、日本国内のスパコン環境の一端を探るべく、大

GitHubは、2025年4月4日（米国時間）、Microsoftの創業50周年に合わせて、GitHub Copilotにおける複数のアップデートを発表した。 MCP（Model Context Protocol）に対応したGitHub Copilotの「エージェントモード（Agent Mode）」をすべてのVisual Studio Code（VS Code）ユーザーに提供開始。「コードレビュー」と「Next Editコード提案」の機能も一般提供を開始している。 また、ベースモデル以外の基盤モデル利用に制限を設ける「プレミアムリクエスト」を導入、それに伴い新プラン「Pro+」も追加している。 MCP対応の「エージェントモード」を全VS Codeユーザーに提供開始 エージェントモードは、GitHub Copilotが自然言語で与えられたタスクを理解して、目標達成まで複数ステップにわたり処理

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。

GoogleはAI処理プロセッサ「TPU」を独自開発しています。新たに、第7世代TPU「Ironwood」が2025年4月9日に登場しました。 Ironwood: The first Google TPU for the age of inference https://blog.google/products/google-cloud/ironwood-tpu-age-of-inference/ Ironwoodの見た目はこんな感じ。IronwoodはMixture of Experts(MoE)を採用した大規模言語モデルや、高度な推論タスクを実行できる推論モデル向けに最適化されています。 MoEモデルや推論モデルを高速処理するには、大規模な並列処理と効率的なメモリアクセスが必要です。Ironwoodは帯域幅7.4TbpsのHBMを1チップ当たり192GB搭載しており、1チップ当たりの処

【ラスベガス=渡辺直樹】米グーグルは9日、インターネット経由で様々なソフトを提供するクラウドコンピューティングの技術イベントを開いた。消費電力を半減できる高性能半導体と、従来より4割速い高速通信網を企業に提供する。人工知能（AI）インフラの性能を武器に米アマゾン・ドット・コムや米マイクロソフトに対抗する。「AIの可能性は限りなく大きい。革新のあらゆる技術基盤に投資していく」。米西部ネバダ州のラ

テクノロジー 無料じゃないユーザーはすかしナシで生成できるってことですか ChatGPT、無料ユーザーの生成画像には透かしを挿入するとのうわさ Image:Tada Images / Shutterstock.com OpenAIは、ChatGPTから利用できる画像生成ツール「GPT-4o Image Generarion」を無料ユーザーにも公開した。だが、OpenAIは生成結果を完全に有料ユーザーと同じにするのではなく、無料ユーザーが生成した場合のみ、そのことを示す「透かし」を入れる可能性があることを、研究者は発見した。 ChatGPTの画像生成AIモデルのコードを分析したAI研究者のTibor Blaho氏らは、透かしを生成するための記述が含まれているのを発見したと、X上に報告した。件のコードが見つかったのはAndroid版ChatGPTアプリのバージョン1.2025.091 2509

「SaaSの時代は終わった」――。2024年末、マイクロソフトのサティア・ナデラCEOがベンチャーキャピタリスト主催のポッドキャスト番組で放った一言が、ソフトウェア業界に衝撃を与えた。SaaS（Software as a Service）はクラウド上でソフトウェアを提供するビジネスモデルとして、この20年間でIT業界の主流となってきた。その“死亡宣告”とも取れる発言は何を意味するのか。 ナデラCEOの真意は「従来型の業務アプリケーションはAIエージェントが台頭する時代には崩壊し、SaaSの時代は終わる」というものだった。「現在のSaaSアプリケーションは結局GUI付きのデータベースにすぎず、ビジネスロジックはAIエージェント側に移行していく」という指摘は、多くのSaaS企業経営者の神経を逆なでした。 この発言が業界で反響を呼んだ背景には、すでに顕在化していたSaaSビジネスモデルへの懸念が

米Googleは4月7日（現地時間）、メールの文章を自動生成するGmailのAIライティング機能「Help me write」について、新たに日本語と韓国語での利用を可能にすると発表した。同日以降、Webブラウザ版とAndroid版、iOS版のGmailで段階的に利用可能にする。 Help me writeは、大規模言語モデル「Gemini」を活用したライティング機能。「就職面接のお礼」「子どもの誕生日への招待状」「トロントのレストランのおすすめを友人に聞く」といったプロンプトを入力し、「Create」ボタンを押すと、AIがメールの下書きを自動生成する。既存のテキストに対し、「よりフォーマルに」「より詳細に」「より短く」などとリクエストし、修正してもらうことも可能だ。やりとりの文脈を踏まえて、送られてきたメールへの返信を生成することもできるという。

JR東日本は4月8日、トンネル（覆工コンクリート表面）のひび割れを自動検出することを目的にしたAIモデルを、富士フイルムと共同で開発したと発表した。検出したひび割れを過去の画像と比較し、変化量を抽出する技術も開発したという。 2025年度から新幹線のトンネルに同技術を適用し、検査に導入していく。トンネル検査のDX化は「日本初」としている。 トンネル検査では、表面のひび割れや漏水などの「変状」を図にした「変状展開図」を利用する。変状展開図はこれまで、人がひび割れを抽出し作成していた。 今回、富士フイルムのAI画像解析技術をベースに、新幹線トンネルのひび割れの特徴を機械学習し、ひび割れを高精度かつ自動で抽出。さらに、過去のひび割れと自動で比較し、新規のひび割れや、ひび割れが進んだカ所を抽出して変状展開図を作成できるようになった。 AIで作成した変状展開図を検査スタッフがあらかじめ確認し、目視で

AIチャットボット・Claudeを開発するAnthropicが2025年4月8日に、大学生がAIをどのように利用しているかについてまとめたレポートを公開しました。 New Anthropic research: How university students use Claude. We ran a privacy-preserving analysis of a million education-related conversations with Claude to produce our first Education Report. pic.twitter.com/apwAqH1ol3— Anthropic (@AnthropicAI) April 8, 2025 Anthropic Education Report: How University Students Use Cl

AIを日常的に使う人の9割が、生産性の向上を実感している――。そのような結果が、PDF編集のオンラインプラットフォーム、PDF Guruの調査で分かった。生成AIを導入する企業が増加傾向にある中、ビジネスパーソンはどのような業務に生成AIを活用しているのか。

美容系総合ポータルサイト「@cosme」を運営するアイスタイル（東京都港区）が、CXコンサルティングファームであるNODE（東京都品川区）と新会社・アイスタイルデータコンサルティングを立ち上げた。@cosmeがこれまで蓄積してきた口コミデータを活用した新事業を展開する。 @cosmeの月間ユーザーは1760万人（2024年12月末時点）で、ユーザーが書き込んだ口コミは2190万件（2025年3月末時点）に上る。加えて、運営するEC「@cosme SHOPPING」、実店舗「@cosme STORE」でも、さまざまな顧客データを収集。今回、こうした膨大なデータを統合した統合データ基盤を活用して、データコンサルティングサービスやAI分析ツールを提供する。 データコンサルティングサービスでは、課題の洗い出しから戦略の提案、実行、検証までを一気通貫で支援する。アイスタイルデータコンサルティングの押

OpenAIは、Appleの元デザイン責任者Jony Ive氏とOpenAIの最高経営責任者（CEO）Sam Altman氏が共同設立したAIスタートアップの買収を検討していると報じられている。その金額は5億ドル（約740億円）を超える可能性があると、The Informationが伝えている。 それによると、このスタートアップ「io Products」は、画面のないスマートフォンのコンセプトやスマートホーム機器など、AIを活用したさまざまな技術を開発しているという。しかし、同社はスマートフォンを開発しているわけではないとの情報もある。 この厳重に秘匿されているAIハードウェア構想については、2024年9月にThe New York Timesが初めて報じた。「iPhone」や「iPad」など数々の象徴的なApple製品をデザインしたことで知られるIve氏は、「iPhoneほど社会生活に影