「指標が目標になると、それは“良い指標”ではなくなる」という逆説的な法則のこと。もともとは経済政策の現場で知られてきたが、教育評価や業績管理など、目標を数値化する場面でも応用されることが多い。AIや機械学習の文脈でも、評価指標に関する議論などで言及されることがある。 連載目次 用語解説 グッドハートの法則（Goodhart's law）とは、「ある指標が目標になると、その時点でその指標は“良い指標”ではなくなる」（When a measure becomes a target, it ceases to be a good measure.）という法則である。もともとは、イギリスの経済学者チャールズ・グッドハート（Charles Goodhart）氏が1975年に発表した、経済政策に関する論文の中で提示された原則だが、近年では経済、教育、評価、AI／機械学習など、さまざまな分野で広く応用さ

こんにちは、おきゆきです。Ubieでデータ関連業務を担当しています。 4月9日に開催されたTokyo dbt Meetup #13にて、「dbtとLightdashを社内へ浸透させるまでの取り組み」というテーマで発表させていただきました。当日は多くの方にご参加いただき、たくさんのご質問、誠にありがとうございました！ その中で特にコメントが多かったのは、「データエンジニアが1人の状況で、dbtとLightdashを利用する月間PR作成者が35人以上というのは、具体的にどのようにデータマート開発を進めているのか？」「品質はどのように維持しているのか？」「データモデリングの知見はどのように共有しているのか？」といったご質問でした。 具体的には、以下のスライドで示した数値についてです。 https://speakerdeck.com/okiyuki99/integrate-dbt-and-ligh

Update 1.99.1: The update addresses these security issues. Update 1.99.2: The update addresses these issues. Update 1.99.3: The update addresses these issues. Downloads: Windows: x64 Arm64 | Mac: Universal Intel silicon | Linux: deb rpm tarball Arm snap Welcome to the March 2025 release of Visual Studio Code. There are many updates in this version that we hope you'll like, some of the key highligh

4月16日、Borretti氏が「Two Years of Rust」と題した記事を公開し、注目を集めている。この記事では、Rustを用いた2年間の開発経験の振り返りとRust言語の特徴について詳しく紹介されている。 4月16日、Borretti氏が「Two Years of Rust」と題した記事を公開し、注目を集めている。この記事では、Rustを用いた2年間の開発経験の振り返りとRust言語の特徴について詳しく紹介されている。 以下に、その内容を紹介する。 この記事では、大きく「良い点（The Good）」と「悪い点（The Bad）」に分けてRustの特性が語られている。 The Good Rustの良い点として、筆者は以下を挙げている。 パフォーマンス（Performance） Rustは高速に動作する。どの言語でも低速なコードを書くことは可能だが、Rustはボトルネックを取り除け

こんにちは！ML_Bearです。 先日、「ML_Bear Times ニュースレター創刊のお知らせ」という記事で、AI・機械学習の最新情報をお届けするニュースレター ML_Bear Times を創刊したことをご報告しました。 この記事では、ML_Bear Timesが、AI技術を活用して自動生成・配信されている技術的な裏側をご紹介します。 tl;dr LangGraphで実装したAI Agent(ic workflow)によりGemini 2.5 ProとClaude 3.7 Sonnetを組み合わせてAIニュースの収集・選定・執筆・配信を自動化 FAISSのセマンティック検索とGemini 2.5 Proで過去ニュースとの重複を排除 OGP画像は、Gemini 2.5 ProがHTMLテンプレートに定型文や日付を書き込み、Playwrightでレンダリング＆スクショして作成 Promp

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Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 本記事は日本オラクルが運営する下記Meetupで発表予定の内容になります。発表までに今後、内容は予告なく変更される可能性があることをあらかじめご了承ください。当日は記事内容以外にデモンストレーションも実施する予定です。 以下の記事内容とセットで実施する予定です。以下の記事がメインでこちらの記事がサブというアジェンダとなります。 実施済のセミナー動画がこちら。 はじめに 2022年暮れ、ChatGPTの登場以降、あらゆる企業がDXの在り方を問われはじめ、大規模言語モデルの仕組みをどのように業務に取り入れるかを検討されていると思います。 そ

We are excited to share the launch of the next iteration of the GPT model series with GPT-4.1, 4.1-mini, and 4.1-nano to Microsoft Azure OpenAI Service and GitHub. The GPT-4.1 models bring improved capabilities and significant advancements in coding, instruction following, and long-context processing that is critical for developers. We’re also excited to announce fine-tuning support for GPT-4.1 an

OpenAIが発表した新モデル｢GPT-4.1｣を試すも、“Gの影”がチラついてしまった2025.04.15 23:3042,748 かみやまたくみ 2025年4月15日、OpenAIが3つの新AIモデル｢GPT-4.1｣｢GPT-4.1 mini｣｢GPT-4.1 nano｣を発表しました。 ・いずれのモデルもこれまでの同系統モデルよりも性能向上。特にコーディングの能力とユーザーの指示に従う能力が伸びた ・コンテキストウィンドウが大幅に増加、最大100万トークンに。格段に長いコンテキスト（文脈）を理解できるように ・どのモデルも費用対効果の高さを意識。賢さはアップしつつ、価格感が調整された いずれのモデルもAPIのみで利用可（ChatGPT上で使えるわけではない）ですが、昨今、非エンジニアでもAPIを利用する方が増えてるような印象があります。自分もそうなっていて、今後OpenAI API

4月15日、OpenAI Blogで「APIにGPT‑4.1を導入 (Introducing GPT‑4.1 in the API)」と題した記事が公開された。この記事では、GPT‑4.1ファミリー（GPT‑4.1、GPT‑4.1 mini、GPT‑4.1 nano）のAPI提供開始と、それに伴う性能・コスト面での大幅な改善について詳しく紹介されている。 以下に、その内容を簡潔にまとめて紹介する。 GPT‑4.1ファミリーの概要 GPT‑4.1は、従来のGPT‑4oを上回る知能評価スコアを示しながら、推論レイテンシをほぼ半減させ、コストを最大83 %削減した新モデル群である。特に小型版のGPT‑4.1 miniは、GPT‑4oと同等以上の精度を保ったまま、コストと遅延を大幅に抑えている。 GPT-4.1 は、次のようなベンチマークにおいて優れた成績を叩き出している。 コーディング : GP

知人に 大規模言語モデルが数式は正しいのに、計算結果をよく間違える理由 を尋ねられました。せっかくなので、少し面白く解説してみます。 例えば、簡単な足し算「10+21」をLLMは計算してくれるのか？これはできますね。2の平方根「sqrt(2)」をLLMは計算してくれるのか？これもできます。もう少し複雑な計算、例えば対数の入った多少複雑な陰関数を与えてみましょう。数式は特に重要ではないので読み飛ばしてください。 d(p, q) = p*log(p/q) + (1-p)*log( (1-p)/(1-q) )とします。また、d*(p,q) = d(mu, q)として、mu in (p,q)をd(mu, q) = d(mu, p)となる値とします。このとき、d*(0.1, 0.3)を計算してください ChatGPTはscipyプログラムを書いて正しく計算してしまうので、そういうギミックがないDee

導入 こんにちは、株式会社ナレッジセンスの須藤英寿です。 今回は、取得したドキュメントを圧縮することでLLMの生成速度を最大５倍高速化する手法「OSCAR」について紹介します。速度はもちろん、入力するデータ自体も小さくできるので費用も抑えることができるようになっています。 サマリー RAGは必要な情報を収集して、その情報を元に回答を生成する機能をもっていますが、多くの場合で無関係な情報を含めてLLMに渡します。これにより、LLMへの入力トークンが増加してしまい、文章の生成が完了するまでの速度と料金がより多くかかることになります。 今回紹介する「OSCAR」はLLMに渡す文章を「圧縮」することで入力トークンを抑え、かかる時間と料金を抑えることができます。加えて、精度についてもそのままLLMに検索結果を渡す場合と比べて同程度の精度を実現しています。 問題意識 大量の文章を追加することの悪影響

はじめに 自己紹介 株式会社ナレッジワークVP of Engineeringの@hidekです。 CTOのmayahを支えながら、Engineeringチーム全体のマネジメントをやっています。 また、AI Integrationグループという社内のAIを支えるチームのマネージャーも兼任しています。 「SaaS is dead」 昨年末から「SaaS is Dead」という刺激的なフレーズが注目を集めました。しかし、これはすでに語られている通り、文字通りにSaaSが消滅するという意味ではありません。むしろ、従来の単一機能・単一領域のSaaSが次の段階へと進化していることを表現したキャッチフレーズと捉えています。これまでユーザーがブラウザやアプリのUIを直接操作していたSaaSが、AIとの統合により、より高度で複合的なサービスへと進化しているのです。 最新のSaaSでは、LLMなどのAIを活用

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 最近、深夜までPostgreSQLと格闘する日々が続いていて、正直疲れ気味だったんですよね。複雑なクエリの最適化やスキーマ設計に頭を悩ませる毎日...。そんな時、偶然見つけたのが「PostgreSQL MCP Server」というツールでした。最初は「また一つの管理ツールか」と思ったんですが、使ってみたら衝撃的だったんです！AIがデータベース管理を手伝ってくれるなんて、まさに開発者の救世主じゃないですか！今日はその魅力を皆さんに紹介したいと思います。 PostgreSQL MCP Serverって何？私の体験から語ります 簡単に言うと、

MCPサーバーを作ってみる 松尾研究所テックブログのMCP入門記事で紹介されていた、以下の公式MCP Python SDKが、MCPサーバを作ることができるということで気になったので、実際に作ってみました。 同じようなことをしている先人の記事が沢山あったので、本記事の参考リンクにも掲載します。より詳しい解説などが知りたい人は参照してみてください。 MCPサーバの作成 仮想環境構築 MCPサーバーでは、ホストの環境から分離するために、仮想環境を使うのがベターです（使わなくても作成はできます）。PythonだとuvかDockerが良いと思います。今回は手軽に使用できるuvを使用します。uvのセットアップや基本的な使い方に関しては以下記事を参照してください。 uvでは、以下のコマンドで仮想環境を構築できます。 # server.py from mcp.server.fastmcp import

はじめに すでに日本語でも紹介記事が多数ありますが、私も MCP（Model Context Protocol）サーバーの開発を試してみたので備忘録として。 MCP の仕組みはともかくまずは作り方が知りたい！という方向けです。 MCP サーバー開発用の SDK は Python, Java, TypeScript など複数の言語をサポートしていますが、本記事ではTypeScript SDKを使用します。 また開発した MCP サーバーを利用する MCP クライアントにはCursorを使用します。 基本的に公式ドキュメントを参考にしています。 🙆‍♂️本記事で触れること TypeScript SDK を用いた MCP サーバーの実装方法 実装した MCP サーバーを Cursor で使用する方法 実装した MCP サーバーの配布(Publish)方法 デバッグ方法：Inspector の使

本記事は、最近話題のMCPの入門記事です。 MCP（Model Context Protocol）について、以下の4ステップで紹介します。 ざっくり理解する 使ってみる 深く理解する 作ってみる 初心者でも順番に読み進めれば、MCPについてざっと理解、かんたんな実装ができるようになることを目指します💪 ざっくり理解する MCPとは、ざっくり言うと、LLMアプリと外部サービスを連携するための統一されたインターフェース(プロトコル)です。 LLMアプリとは、ChatGPTやClaude、Cursorなど、LLMを使用するためアプリケーションを指します。(⚠️ GPT-4oやclaude-3-5-sonnetなどのLLM自体とは区別してください。) 初期のLLMアプリは、どこまでいってもすごく賢いチャットツールでしかなく、結局はテキストを返答することしかできませんでした。 そのため、LLMアプ

わたヤク@AI臨床研究 @ai_biostat 研究者向けのおすすめAIをまとめました。意外かもしれませんが、現時点で最強レベルのAI (Gemini 2.5 Pro) は無料で使えるため、ほとんどの方は課金不要。有料版が良いのは画像生成（ChatGPT:20ドル/月）とDeep Research（Gemini Advanced: 2900円/月）だけ。食わず嫌いでGemini使わないのは損です。 pic.x.com/tuAckiCTki 2025-04-14 19:58:25 わたヤク@AI臨床研究 @ai_biostat 画像生成とDeep Researchについて無料版と有料版の違いをご質問いただいたので補足します。 画像生成：無料版ChatGPTでも1日7回程度使用できるので、使用感を試すには無料版からで大丈夫です。ただプロンプト固定するまで試行錯誤が必要なので回数足りなくなりがち

UiPath Japanは2025年4月14日、ソフトウェアのテストをAIエージェントで効率化するソリューション「UiPath Test Cloud」（以下、Test Cloud）の提供を開始した。Test CloudはAIをテストライフサイクル全体に組み込むことでテスト業務の生産性を改善することを目的としている。 トラブルシューティングの時間が93％減 Test Cloudにはすぐに利用できるAIエージェント「Autopilot for Testers」や、個別のテストニーズに合わせたカスタムAIエージェントを構築できるツール「Agent Builder」などが含まれる。テスト設計や自動化、管理の各プロセスを効率化し、品質保証チームがエージェンティックテスティング（AIエージェントが能動的にテスト業務を支援する手法）を実現できるよう支援する。 IDCの調査によれば、Test Cloudを

2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にして紹介しているWebメディアのSeamless（シームレス）を運営し、執筆しています。 1週間の気になる生成AI技術・研究をいくつかピックアップして解説する連載「生成AIウィークリー」から、特に興味深いAI技術や研究にスポットライトを当てる生成AIクローズアップ。 今回は、大規模言語モデル（LLM）が人間の本質をどのように捉えているかを調査した論文「Measurement of LLM’s Philosophies of Human Nature」を取り上げます。 AIが人間に対して不快感を与えたり衝突したりする報告が頻繁になされています。そこで研究チームは、LLMが人間の本質をどのように捉えているかを科学的に評価するための心理尺度「機械ベースの人間性哲学尺度」（M-PHNS）を開発しました。これはライツマンの「人間性哲学尺度」（PH

Google製AIアシスタント「Gemini」の有料プランで動画生成AI「Veo 2」を用いた動画生成が可能になりました。 Try generating video in Gemini, powered by Veo 2 https://blog.google/products/gemini/video-generation/ Gemini AI video generator powered by Veo 2 https://gemini.google/overview/video-generation/ Veo 2を用いた動画生成は、Geminiの有料プラン「Gemini Advanced」で利用できます。作りたい動画の説明文(プロンプト)を入力するだけで、8秒の動画を生成可能。解像度は720pで、MP4ファイルとしてダウンロードできます。また、1カ月ごとに生成可能な動画の数が決まって

Gemini Advancedの有料ユーザー向けに動画生成AIの「Veo 2」が登場したが、現時点では機能が充実しているとは言えない──。 GoogleがAI動画分野に本格参入した。GoogleのAI動画生成モデル「Veo 2」がGemini Advancedの有料ユーザー向けにも公開されたのだ。 これまでVeo 2は一部のVertex AI（Googleが提供する機械学習プラットフォーム）ユーザーしか利用できなかったが、今回、一般ユーザーにも初めて提供された。ただし、有料プラン限定だ。Veoの機能自体は2024年初頭のGoogle I/OでDonald Gloverが紹介した動画で一部明らかになっていた。 すぐにVeo 2を試したい場合、「Google One AIプレミアムプラン」の1カ月無料トライアルに登録すると利用できる。無料期間後は月額20ドルがかかる。また、Google Lab

米Googleは4月15日（現地時間）、高品質な動画生成AIモデル「Veo 2」を「Gemini Advanced」で利用可能にしたと発表した。また、「Google One AI Premium」ユーザーは、「Whisk」で生成した画像をVeo 2でアニメーション化できる。

深く考えたことはないかもしれませんが、Gmailの検索機能にはすっかり慣れっこになっているはず。 クエリを入力してしばらく待ち、結果をスクロールして、目当てのメールを探し当てるという一連の手順をしているはずです。 検索結果は必ず日付順に並び、最新メールが一番上に表示されます。 この探し方を何年もしていると、日付順に並んでいるだろうと無意識のうちに考えるでしょうから、目当てのメールがもっと前に届いている場合は、時間をさかのぼってスクロールして探すことになります。 そのため、次にGmailでメールを検索したときには、検索結果が日付の新しい順に並んでいないのを目にして、少し混乱するかもしれません。 実は、Gmail検索結果の表示方法が変わるんです。 Googleが3月20日付け公式ブログに投稿した発表によれば、モバイル版とWeb版のGmailに、AI検索機能が追加されるようです。 その狙いは、検

AppleはAIプラットフォームの「Apple Intelligence」を展開しており、2025年3月31日(月)にリリースされた「iOS 18.4」「iPadOS 18.4」「macOS Sequoia 15.4」で、日本語版がiPhoneやiPadなどで利用可能になりました。そんなApple Intelligenceの性能を改善するため、Appleが「プライバシーを保護しつつユーザーデータをAIの改善に利用する方法」について説明しています。 Understanding Aggregate Trends for Apple Intelligence Using Differential Privacy - Apple Machine Learning Research https://machinelearning.apple.com/research/differential-pri

by World Economic Forum AI企業のOpenAIがX(旧Twitter)やMetaと同じくソーシャルネットワークサービス(SNS)を展開する可能性があると、IT系ニュースサイトのThe Vergeが報じました。プロジェクトはまだ初期段階ですが、ChatGPTによる画像生成に焦点を当てた社内プロトタイプが開発されており、ソーシャルフィード機能を備えているとのことです。 OpenAI is building a social network | The Verge https://www.theverge.com/openai/648130/openai-social-network-x-competitor OpenAI is working on X-like social media network, the Verge reports | Reuters http

【シリコンバレー=山田遼太郎】米オープンAIが対話型AI（人工知能）「Chat（チャット）GPT」向けにSNSの機能を開発していることが15日、明らかになった。複数の米メディアが報じた。利用者やデータを自社サービス内に囲い込み、米起業家イーロン・マスク氏のX（旧ツイッター）に対抗する取り組みになる。米ネットメディアのザ・バージによると、オープンAIは他の利用者の投稿をアプリ内で配信する「フィー

中国では2024年以降、人型ロボットに代表される「エンボディドAI（身体性を持つ人工知能）」の分野でスタートアップ企業が続々と誕生し、資本も集中するなどかなりの熱気を帯びたが、現段階では商用化の歩みはなかなか進んでいない。 ある業界関係者は「人型ロボットを手がけるスタートアップは中国国内に80社余りあるものの、商用化できている企業はほぼゼロだ」と指摘する。それとは対照的に、人型ロボット開発に欠かせないモーターやロボットアーム、ロボットハンドなど中核部品のサプライヤーは、ブームの恩恵を受けて急成長を遂げている。 “まるで人間の手”　中国スタートアップ「PaXini」が起こす人型ロボットの触覚革命 ロボットアームやジョイントを開発する「RealMan（睿爾曼）」は、その代表的な一社だ。北京市で開催された「2024世界ロボット大会（World Robot Conference）」では、出展したロ

男性に比べ、女性は生成AIの認知率が低い──NTTドコモのモバイル社会研究所は4月14日、こんな調査結果を発表した。10代から60代の男女にアンケートを取ったところ、全世代で同様の傾向があったという。 生成AIを知っているかどうか尋ねる質問に「名前は聞いたことはあるが、どのようなものか知らない」「聞いたことがない」と回答した人の割合は、男性が44％だったのに対し、女性は62％だった。世代別に見た場合でも、男性より女性のほうが割合が高く、10代は男性が20％、女性が29％、20代は男性が34％、女性が48％、30代は男性が41％、女性が61％、40代は男性が46％、女性が67％、50代は男性が49％、女性が69％、60代は男性が52％、女性が73％という結果だった。 若年層と中高年層の間で、認知率の差が大きいことも分かった。例えば生成AIについて「詳しく知っている」「ある程度知っている」と回

ステップ1. プロンプトづくりScreenshot: 山田洋路 via Anthropicなにか生成AIに作業させたい……と思い立ったときには、とりあえずAnthropicのコンソール、プロンプト生成画面を開くのがいいかも。 こちらで「Generate a prompt」（プロンプトを生成）をクリックします（開発者アカウントの登録が必要です）。 Screenshot: 山田洋路 via Anthropicたとえば、「企画会議の議事録作成プロンプトをつくりたい」というときには、その内容と「それぞれの部門でのゴールやアクションを明確に記述する」といったように、雑に要望を付け足して「Generate」ボタンを押すだけで、プロンプトエンジニアリングの基本に忠実なたたき台が生成されます。 ダミーの書き起こしテキストを挿入して試していますScreenshot: 山田洋路 via Anthropic次の

遠隔操作がもたらす価値 遠く離れた世界的な専門医の手術が近所の病院で受けられる。そんなSFのようなシーンが実現するかもしれません。 このような取り組みは意外と古く、2001年にはアメリカのニューヨークとフランスのストラスブールをつないだリンドバーグ手術という有名な手術がおこなわれ、ストラスブールにいる患者の胆嚢摘出術に成功したのです。 国内でも日本と海外をつないだ手術や日本の国内の拠点をつないだ遠隔手術も昔からおこなわれており、最近でも2021年には弘前大学医学部附属病院から150キロメートル離れたむつ総合病院の手術支援ロボットを遠隔操作しています。 このような取り組みは、特に地方で外科医が不足している現状において、地域格差を是正する大きな意義があります。遠隔操作技術は医療や他の産業において劇的な進化を遂げており、その影響は私たちの生活のあらゆる側面に及んでいくことになります。 遠隔操作技

AI技術を活用したイラストメーカー「mimic（ミミック）」がサービスを終了すると発表した。順次、各機能を停止し、6月30日（月）をもって完全に終了となる。 運営元は公式サイトの発表で、「長きにわたるご愛顧に感謝申し上げます」としつつ、既存ユーザーに対して、サービス終了前に作品データをダウンロードすることを呼びかけている。 「mimic」サービス終了までのスケジュールを公開「mimic」は、イラストレーターが自らの作風をAIに学習させ、同じタッチのイラストを自動生成できるツール。 ユーザーが自身の作品をアップロードすることで、短時間で類似したスタイルのイメージを出力することができる。 今回の発表では、サービス終了までのスケジュールが示されている。 4月15日：新規ユーザー登録の停止（フリープラン・基本プラン共通） 5月16日：フリープランにおけるイラストメーカー作成機能の停止 6月16日：

はじめに ある日のこと、私はもしくはあなたは思いつきました。そう、自分の考えを発信してみようと。それはまるで、小さな紙飛行機を窓から放り投げるような、どこまで飛ぶかわからない冒険でした。そんなわけで画面に向かい、キーボードを叩き始めたのですが、すぐに奇妙な不安が襲ってきたのです。 ほら、誰かがそっと後ろから覗き込んで「それ、間違ってるよ」とか「それって昔の話でしょ」なんて言ってくるかもしれない。もっと恐ろしいのは「もっといいやり方があるのに」という呪文めいた言葉です。そんな呪文を浴びせられたら、私はきっと透明人間になりたくなるに違いありません。 でも不思議なもので、そういう批判の声が聞こえてくるのは、実は自分の頭の中だったりするんですよね。まだ何も書いていないのに、もうすでに架空の批判者と対話している。ある意味、私たちは常に誰かと対話している生き物なのかもしれません。 そこで考えたのです。

先月、ヴィジュアル系バンドのライブに行ってきた話をしました。そこには様々な服装をした人たちがいてすごく素敵な空間だったということを書きました。 よく日本の人たちと服装の話をすると、私の地元は日本の人には「海外の方が服装に寛容である」と思われているようなのですが、その実態について語りたいと思います。 地元で数少ないゴスパンクだった私中学生だった私は日本に一時帰国しては親にPUTUMAYOや時にh.Naotoのお洋服を買ってもらっていた。まずゴスパンクに転向した時、冷たい言葉を浴びせられたのは確かに日本人からだった。同級生たちはTシャツにアームカバーをつけた私を見て「セクシーすぎるー！」と、どちらかというと興味津々だったのだが、校長先生からは「どこで買ってくるのかしらね、あんな服」と言われ、担任からは「まあ2学期になってみたら首輪つけてる人（私）もいればですね…」と始業式に嫌味を言われた。 一