東京大学医学部卒（生物統計学専攻）。東京大学大学院医学系研究科医療コミュニケーション学分野助教、大学病院医療情報ネットワーク研究センター副センター長、ダナファーバー／ハーバードがん研究センター客員研究員を経て、現在はデータを活用する様々なプロジェクトにおいて調査、分析、システム開発および人材育成に従事する。著書に『統計学が最強の学問である』（ダイヤモンド社）、『1億人のための統計解析』（日経BP社）などがある。 マンガ 統計学が最強の学問である 統計学の解説書ながら42万部超えの異例のロングセラーとなっている『統計学が最強の学問である』。そのメッセージと知見の重要性は、統計学に支えられるAIが広く使われるようになった今、さらに増しています。そしてこの春、ついに同書の内容をベースにした『マンガ 統計学が最強の学問である』が発売されることになりました。その発刊を記念し、『統計学が最強の学問であ

凡例⁠： ◯：機能提供 △：アドオンで提供 ＋：機能を拡張 Webツールキットが持つ機能 ここではWebツールキットがどのような機能を持っているかを見ていきます。 WSGI/ASGIユーティリティとしての機能は、Webツールキットが必ず持つ機能と考えてよいでしょう。PythonのWebサーバーのインターフェースである、WSGIやASGIに対応させるのは基本機能となり、Webツールキット側が担います。 リクエスト・レスポンスオブジェクト、HTTPヘッダー・クッキー操作、フォームデータのパースもWebツールキットが提供しています。これらの機能は、Webを作る上での基本的な機能となり、HTTP通信部分など低レイヤーの機能になります。 ルーティング機能もWebツールキットで機能を提供していますが、Webフレームワーク側で機能拡張していることがあります。 これらにより、Webフレームワークは、低レイ

🧪 GPIO round-trip at 480ns Python, in hardware. 480ns GPIO. No interpreter. No C. Just PyXL. TL;DR 🖐 Read the FAQ ⚡ PyXL runs Python directly in hardware — no VM, no OS, no JIT. 🧪 A GPIO roundtrip takes 480ns on PyXL vs. ~15,000ns on PyBoard (MicroPython). 📉 In this test, PyXL is 30x faster than MicroPython — or 50x when normalized for clock speed. 🎥 The video demo shows both systems in actio

セキュリティニュースメディアの「SecurityOnline」は2025年4月27日（現地時間）、Python実装のHTTP/1.1プロトコルライブラリーである「h11」に深刻な脆弱（ぜいじゃく）性が存在することを報じた。これを悪用することで、リクエストスマグリング攻撃を実行される可能性がある。 CVSS9.1のクリティカル脆弱性発覚　h11利用者は即時更新を 修正対象となっている脆弱性は以下の通りだ。 CVE-2025-43859：　リクエストスマグリングの脆弱性。Python製のHTTP/1.1ライブラリー「h11」において、チャンク転送エンコーディング処理の際に行終端子の検証が不十分である問題が存在する。悪意あるユーザーが細工したリクエストを送信すると、プロキシサーバとh11ライブラリー間でHTTPリクエストの解釈に不整合が生じ、意図しないリクエストを通過させたり、セッション情報が漏

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DuckDB の FTS (Full Text Search) 拡張と Lindera を利用する事で、日本語全文検索を実現できますが、DuckDB-Wasm と Lindera-Wasm を利用する事でブラウザで日本語全文検索を実現できます。Wasm なので完全オフラインで、利用できます。 さらに、クライアントのリソースということもあり一文字ずつ入力された値に対して Lindera-Wasm で形態素解析して、SQL を実行することでインスタント検索も実現できます。 DuckDB-Wasm (FTS 拡張) + Lindera-Wasm技術的には特に難しいことはしておらず、DuckDB-Wasm の FTS 拡張に Lindera-Wasm で形態素解析した結果を引数として渡して実行しているだけです。 デモサイトを用意しておきました​、もし良ければ試してみてください。 DuckDB-Wa

こんにちは。Algomatic AI Transformation(AX) のsergicalsix（@sergicalsix）です。 最近OpenAI の o3, o4-mini、Anthropic の Claude 3.7 Sonnet、Google の Gemini 2.5 Pro や Gemini 2.5 Flash など、次々と新しい大規模言語モデル（LLM）が登場しました。あまりのスピードに、最新動向を追い切れず困っている方も多いのではないでしょうか。 モデルを選ぶ際は、実際に触ってみた使用感や解きたい課題・利用環境を重視するのが理想です。しかし、すべてのモデルをあらゆるシナリオで試すのは現実的に難しいです。 そこで役立つのが公開ベンチマークのスコアです。自分で全モデルを試せなくても、共通データセットで測った成績をベースラインとして押さえておけば、おおまかな実力を比較できます。

中国のAlibabaが開発する大規模言語モデル(LLM)ファミリーのQwenに、「Qwen3」が登場しました。Qwen3には2つの混合エキスパート(MoE)モデルと、6つのDenseモデルが含まれており、パラメーターサイズは6億から2350億までと非常に幅広いです。 Qwen3: Think Deeper, Act Faster | Qwen https://qwenlm.github.io/blog/qwen3/ GitHub - QwenLM/Qwen3: Qwen3 is the large language model series developed by Qwen team, Alibaba Cloud. https://github.com/QwenLM/Qwen3 Alibaba unveils Qwen3, a family of 'hybrid' AI reasonin

Qwen3が出ていて、14Bを中心にいろいろ試したのだけど、かなり使い物になって、日常的な用途ではこれでいいのでは、という感じもします。 4BでもGPT-4oを越えているという話もありますが、確かに単純な用途ではGPT-4oの代わりにしてもいいなと場面も割とありそうな出力です。さすがにちょっと込み入ったものだと4oだけど。 1.7Bなど小さいモデルも既存のモデルより使えるものになっていて、ローカルLLMの世界を変えそう。 解説動画も撮りました。 週間ニュースのまとめはじめました。 サイズとしては0.6B, 1.7B, 4B, 8B, 14B, 32Bと、MoEモデルの30B-A3B, 235B-A22Bです。 30B-A3Bが賢いというベンチマークだけど、コーディング用途だと14Bや32Bのほうがいいかも。MacならMLXで30B-A3Bは めちゃ速くていいけど。という感じでどのサイズにも

以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・Qwen3: Think Deeper, Act Faster 1. Qwen3本日 (2025年4月28日) 、「Qwen3」をリリースしました。「Qwen3-235B-A22B」は、「DeepSeek-R1」「o1」「o3-mini」「Grok-3」「Gemini-2.5-Pro」などの他のトップティアモデルと比較して、コーディング、数学、一般的な機能などのベンチマーク評価で競争力のある結果を達成しています。さらに、小型のMoEである「Qwen3-30B-A3B」は、10倍のアクティブパラメータを持つ「QwQ-32B」を凌駕し、「Qwen3-4B」のような小さなモデルでさえ、「Qwen2.5-72B-Instruct」の性能に匹敵します。 2つのMoEモデルをオープンウェイト化しています。「Qwen3-235B-A22B」は、総パラメ

第2のDeepSeekショック？　オープンな中国LLM「Qwen3」シリーズが破格の性能で話題　最大モデルはOpenAI o1やGemini 2.5 Proに匹敵、たった4BでもGPT-4oレベルに 中国Alibabaが4月29日（現地時間）に発表した、大規模言語モデル「Qwen」の最新版となる「Qwen3」シリーズが話題だ。フラッグシップモデルの「Qwen3-235B-A22B」は「DeepSeek-R1」の半分未満のパラメータ数ながら、OpenAIのo1やo3-mini、GoogleのGemini 2.5 Proなど他のトップモデルと並ぶ性能を達成したという。「Qwen3-4B」は小さなモデルでありながらも「GPT-4o」を多くの項目で上回るとしている。 公開した全てのモデルがオープンウェイトであるため、フラグシップの235B-A22B以外はデスクトップ向けハイエンドGPUなどで動作さ

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、方針の決定と検索を繰り返すことで複雑な質問に回答するための枠組み「PAR RAG」について紹介します。 サマリー Deep Researchを皮切りに、検索と推論を繰り返してこれまでよりも精度の高い検索を実現する機能は普及し始めています。Deep Researchでは検索対象をWeb上のデータとしていますが、検索対象は独自データにすることも可能です。それが今回紹介するPAR RAGです。PAR RAGでは、単純な検索の繰り返しだけではなく、検索結果の評価と検索の計画を組み立てることで更に高い検索精度を実現しています。 エージェントの過剰推論問題 検索を繰り返すことによる問題 LLMが検索を繰り返すことで、より複雑な問題を解決するアプローチにはいくつかの問題があります。特に繰り返しによって発生する問題は、「ずれの蓄積」です。検

Metaが2025年4月29日(火)に自社製AIモデル「Llama」を用いた製品開発ためのプラットフォーム「Llama API」を発表しました。記事作成時点では限定プレビューの段階で、限定プレビュー中は無料で使用可能です。 Llama API | Empowering AI Development with Ease https://www.llama.com/products/llama-api/ Everything we announced at our first-ever LlamaCon https://ai.meta.com/blog/llamacon-llama-news/ Llama APIでは2025年4月5日にリリースされた「Llama 4 Scout」や「Llama 4 Maverick」といったモデルに加えて、「Llama 3.3 70B」や「Llama 3.3

こんにちは、オートロ株式会社で代表をしております。福田です。今回も、オープン開発チームで試した内容を共有したいと思います。 今回は、日本でも大人気になっている TypeScript で AI エージェント開発ができる、Mastra を使ってディープリサーチの模倣品の Open Cheap Research を開発した話をします。 ソースコードは、こちらで公開しております。 Mastra とは Mastra は、AI エージェントを開発するためのフレームワークです。ほとんどの AI エージェント開発フレームワークが、Python で公開されているのに対して、Mastra は、TypeScript で、開発することができるため、ウェブエンジニアが AI エージェント開発に参戦するために非常に有効なツールになっています。 引用元：公式サイト Mastra でできること Mastra で、できるこ

こんにちは。データサイエンスチームYAMALEXの@Ssk1029Takashiです。 (YAMALEXについて詳細はこちらをぜひご覧下さい。) www.acroquest.co.jp MCP（Model Context Protocol）が登場して少し時間が経ちましたが、その間にMCPに対応するサービスが増え、LLM 用ツールとしてその利用も拡大しています。 ツール提供側・クライアント側のどちらのサービスも増えており、今後さらに対応が広がりそうです。 そのような中で、MicrosoftがAzure MCP ServerというAzureリソースをMCP経由で操作できるMCP Serverを公開しました。 github.com 現在は操作できるリソースは限られていますが、CosmosDBやBlob Storageなどのデータ参照などが可能です。 この記事では簡単にMCPについて説明した後、G

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、Cursor、Visual Studio CodeのAgent Mode、Clineなど様々なAI開発支援ツールの活用に積極的に取り組んでいます。 本記事では、社内で開催したCursor勉強会の内容を紹介します。 Cursorの活用については下記の記事でも紹介していますので、ぜひご覧ください。 tech.smarthr.jp 資料 以下の資料は、主に社内のエンジニア数名と新卒の方々、希望してくださった方々向けに開催したCurosr勉強会のものです。 フィードバックをいただいたのち、社内のエンジニア全体向けに実施させていただく予定です。 実際のハンズオンの内容も盛り込んでいますので、ぜひお手元で試しながら読み進めてください。 補足説明 実際のハンズオンでは社外に公開できない画面共有のデモがいくつか

本記事は、春の入門祭り2025の10本目です。 はじめにSAIG（Strategic AI Group）の小橋です。生成AI関連の検証や、データ分析の業務を担当しています。 生成AIを使った開発手法の進化は目を見張るものがあります。私自身は業務でAI駆動開発をすることは無いのですが、CursorやClineなどのニュースを見ない日はありません。 Technology Radar の記事を2年前に書いたことを思い出したので、読み返してみました。このときは、GitHub Copilotが出始めたくらいでした。しかし最新版（2025年4月）のTechnology Radarでは、Cursor, Cline, Windsurfが登場しています。2年間で様子が随分変わったなと驚かされます。 そんな中で、ある勉強会でこの本を知ったので、いい機会と思い読んでみました。 AI駆動開発完全入門 ソフトウェア

ステップ４では、永続的にDevinが環境を維持するために、それらをまとめたコマンドを左側に登録してverifyで検証して次に進みます。 ステップ５,６でlintとtestの設定があるのですが、今回は飛ばしちゃってます。（ローカルでruffとpytestを用意したのですがDevinに反映し忘れました） ステップ７では、Devinにrunのさせ方を記載します。 ここでは、「streamlit runコマンドを打って、ブラウザでlocalhost8501を確認しろ」と記載してます。 ステップ８では、Devinにさせたい動きを記載します。日本語訳は以下です 依存関係 - ワークスペースの依存関係を全てインストールするには：pip install -r requirements.txt 正確性の検証 - streamlit run gpt4v.pyと打ち込み、ブラウザのhttp://localhos

はじめに みなさんは Vibe Coding してますか？ 最近よく単語を目にするようになり、AI の発展に伴ってプログラムを書く環境がとんでもない早さで変化しています。エンジニアの人であればすでに ChatGPT などを使ってコードを生成していることでしょう。 2023 年末の ChatGPT の発表でこんなにも自然な言葉を話すのか、と思ったのも束の間。今では出力されるプログラムは下手なエンジニアが書くコードよりも優れたものになってきました。さらに今年 2025 年は AI エージェントの年。単発でプログラムを書いてもらうのではなく、もはや「AI に制作を依頼する」というのが正しい表現になりつつあります。 今回はそれを指す造語 Vibe Coding について書きたいと思います。 Vibe Coding とは？ そもそも Vibe Coding とはなんでしょうか。調べてみたところ、どう

「美しい」コード 一般に、「美しさ」には主観が多分に含まれる。芸術作品であるとか、俳優さん女優さんに対して使う場合は特にそうだろう。しかし、こと数学の証明だとかコーディングといったものに対して使用される場合、そうしたものたちは基本的に一定のルールに従っていることがほとんどだ。 「美しい」コードとはどんなもの？ 美しいコードは読みやすい。 どのファイルにどの機能の関数があるか分かりやすく、保守性が高い。 そうであるから、1週間後・1ヶ月後の自分がみてもすぐその内容を思い出せるし、何より他人に見せても恥ずかしくない。 「美しい」コードを書くために では、自分も他人も読みやすいコードはどんなルールに従っているのだろうか？ pythonを使用したAI系の研究とかデータサイエンス的な場合に満たすべき、基本的なポイントを整理しておく。 モジュール化 まずはコードを書く以前のディレクトリ構造の話だ。何も

昨年からMicrosoft×生成AIというテーマでシーズン2まで連載を実施しておりましたが、シーズン3として連載を再開いたします。 前回は「Microsoft 365 Copilot」を連載テーマの中心としておりましたが、シーズン3ではさらにCopilot Agents、Copilot in Power Platformについてもテーマとして広げていきます。 合計9名の執筆メンバーによる連載となり、引き続き週2回の投稿をしていく予定となります。ぜひお楽しみに！ シーズン3初回となる今回は、Copilot Studioエージェントビルダーの機能を紹介しながら実際にエージェントを作成してみます。 Copilot Studioエージェントビルダーを使ってみたい方、AIエージェントに興味がある方はぜひご覧ください。 これまでの連載 Copilot Studioエージェントビルダーの概要 AIエージ

GitHub CopilotなどAI周りは頻繁に更新されているため、2025年4月時点での情報として参照してください。 はじめに GitHub Copilotはここ1,2ヶ月の間で多くアップデートが重ねられ、AI周りで先行するCursorやWindsurfとの差をかなり縮めてきています。デフォルトの設定でも十分便利に使えますが、設定や強力なプレビュー機能を活用することでさらに開発効率を向上できます。 また、この記事では、多くのプレビュー機能についても触れています。 先日、GitHub公式から明示的にプレビュー機能であっても学習に使われないことが発表されました。プレビュー機能にはワクワクする機能が多いのでぜひこの機会に利用してみてください GitHub CopilotなどGitHub製品のパブリックプレビュー版またはプライベートプレビュー版など、一般提供（GA）開始前の機能を利用していても、

「いつの日かAIは自我を持ち、人類を排除するのではないか―」2024年のノーベル物理学賞を受賞した天才・ヒントンの警告を、物理学者・田口善弘は真っ向から否定する。 理由は単純だ。人工知能（AI）と人間の知能は本質的に異なるからである。しかし、そもそも「知能」とは何なのだろうか。その謎を解くには、「知能」という概念を再定義し、人間とAIの知能の「違い」を探求しなくてはならない。生成AIをめぐる混沌とした現状を物理学者が鮮やかに読み解く田口氏の著書『知能とはなにか』より、一部抜粋・再編集してお届けする。 『あと少しで「ノーベル物理学賞」だったのに…ほんのわずかなところで答えにたどり着けなかった「非線形非平衡多自由系」の研究』より続く。 現実世界で動作するロボットは、生成AIの性能実験本書の目的は知能について語ることであってロボットは必ずしも本書の主たる対象ではない。しかし、人工知能研究にとって

NEW! 2025.04.28 ITニュース 生成AIAI AI業界の競争は激しく、昨日まで最先端だった技術が、今日には陳腐化してしまうことも珍しくない。その開発の“ど真ん中”にいるエンジニアにとって、この状況は大きなジレンマだろう――。 そんなリアルを感じさせられたのが、2025年4月21日に開かれたAIベンチャー・PKSHA Technology（以下、パークシャ）による『PKSHA AI Agents』のメディア向けローンチ発表会だ。 国内ではまだバズワード感が拭えない「AIエージェント」という言葉だが、同社はすでに7000体ものAIエージェントを社会実装済みという実績を明らかにし、会場からも驚きの声があがった。 本記事では、改めて抑えたい「AIエージェントの技術的な深掘り」をはじめ、7000体投入の裏側で見えてきたAI活用におけるリアルな課題、そして「AI社員」がもたらすであろう衝

各技術系メディアでは既に報じられていますが、今年のAAAI*1で会長名によってリリースされた"AAAI 2025 Presidential Panel on The Future of AI Research"の内容が非常に示唆に富んでいたので、改めてやや仔細に読み解いてみようかと思います。 なお、元のレポートは結構なボリュームがありいきなり精読しようとするとしんどいので、NotebookLMにまとめさせたサマリーと論点に対応した原文の箇所を適宜読み返して自分で補いながら*2、つらつらと論じていくこととします。ということで、hallucinationsなどあればご遠慮なくご指摘くだされば幸いです。 レポートの全体構成について（特にAI研究者へのアンケート） 個人的に注目した論点 現在のAIの延長上にAGIは実現しない(76%) LLMの事実性・信頼性の問題はすぐには解決できない(60%)

プーチンでもAIを取り締まることができない （第1回より続く） ソーシャルメディアのアルゴリズムが憤慨や憎悪を煽るコンテンツを拡散し、社会の信頼を損ねる手口は、民主社会にとって大きな脅威となった。だが、AIは独裁者にとっても脅威だ。 AIはさまざまな方法で中央の権力を強固にすることができるものの、権威主義の政権は、AIに関して独自の問題を抱えている。 まず何をおいても、独裁社会は非有機的な行動主体を制御する経験を欠いている。あらゆる権威主義政権の基盤は恐怖だ。だが、いったいどうやってアルゴリズムを威嚇することができるというのか？ もしロシアのインターネット上のチャットボットが、ウクライナでのロシア軍兵士による戦争犯罪に触れたり、ウラジーミル・プーチンについて不敬なジョークを飛ばしたり、プーチンの政権の腐敗を批判したりしたとしても、政権はそのチャットボットをどうやって罰することができるという

Anthropic Economic Index: AI’s Impact on Software Development Jobs that involve computer programming are a small sector of the modern economy, but an influential one. The past couple of years have seen them changed dramatically by the introduction of AI systems that can assist with—and automate—significant amounts of coding work. In our previous Economic Index research, we found very disproportion

かつての夢、そして挫折 「Programming is Dead. Long Live Programming ー プログラミングは死なず。ただ老兵は去るのみ」では、生成AIによる自然言語プログラミングの登場が、プログラミングの歴史からも必然であることを説明した。そして、プログラミングがより抽象化され、コンピューターから遠ざかり、ビジネスに近づいていること、今後さらにその流れが進む可能性があることを述べた。 さて、今回は、そこからさらに踏み込み、「誰もがプログラムを作れる世界」という夢が一度挫折し、今ふたたび新たな形で蘇ろうとしていることを見ていこう。 1959年、COBOLは「ビジネス担当者でも読める、書けるプログラミング」を実現するために誕生した。当初のプログラミングはアセンブリ言語が主流であり、ハードウェアに近い複雑な命令を扱う必要があった。その後に誕生した世界初の本格的プログラミン

無料で資料をダウンロード SEOサービスのご案内 専門のコンサルタントが貴社サイトのご要望・課題整理から施策の立案を行い、検索エンジンからの流入数向上を支援いたします。 無料ダウンロードする　＞＞ この記事は、2025年 4月 9日に Search Engine Land で公開された Danny Goodwin氏の 「Google quality raters now assess whether content is AI-generated」 を翻訳したものです。 Googleは最新の検索品質評価ガイドラインにおいて、AIなどの自動生成ツールによって作成されたコンテンツに対し、最低評価を付ける可能性があることを明確にしました。 この変更は、Googleのシニア検索アナリストであり検索リレーションズチームを率いるジョン・ミューラー氏が、マドリードで開催された「Search Centra

動画生成AIで、今回は3つの大きなニュースがあります。そのうち2つは前回お伝えした驚異的なオープンソース動画生成AI「FramePack」に関すること。もう一つは中国製動画生成AI「Vidu」の日本進出です。 ■FramePack-eichiは「動画生成の次の課題」に対応してしまった前回は1分、2分と分単位での生成が可能になったFramePackの登場で、ストーリーボードやマルチフレームでのプロンプト処理が必要になるとだろうとの予想を書きました。 そうしたら、その翌日にはFramePackの拡張として、まさにそうした機能を備えたソフトが公開されたのです。 スタンフォード大学のlllyasvielさんによる本家FramePackは、アップロードした1枚の画像から後方に生成していくImage to Videoですが、これにもう1枚の画像をEnd Frameとして追加するブランチをnirvash

Microsoft Edgeの「音声で読み上げる」機能で校閲作業などの効率をアップする Microsoft Edgeの標準機能「音声で読み上げる」機能を使うと、Webブラウザに表示したWebページやPDFなどを読み上げてくれる。この機能を使うと、文章やデータなどを読み上げて脱字やおかしな点を確認できる。また、青空文庫などのXHTMLファイルを開いて、「音声で読み上げる」機能で読み上げてもらうと、オーディオブックの代わりになる。この機能の使い方を紹介しよう。 文章やデータなどを読み上げると、脱字やおかしな点に気付くことがある。また、誰かに読み上げてもらって、文章やデータを確認すると効率が良いこともある。 そのような場合、Microsoft Edgeの標準機能「音声で読み上げる」機能が使える。この機能を使うと、Webブラウザに表示したWebページやPDF、テキストファイルを男性または女性の音声

Microsoftは2025年4月4日（米国時間）、検索エンジン「Bing」に「Copilot Search」を導入すると発表した。同社は以下のように説明している。 BingにCopilot Searchを導入した。Copilot Searchは、従来の検索と生成AI（人工知能）検索の長所をシームレスに融合させ、必要なものを見つけやすくする。同時に、健全なWebエコシステムをサポートし、構築する。 Copilot Searchのインテリジェントにキュレートされた情報により、BingはAIを活用した検索／回答エンジンとしての機能を果たす。 検索エンジンと生成AIチャットの長所を取り入れ、より検索しやすく BingのCopilot Searchは、最先端のCopilotのAIを検索に取り入れることで、ページをスクロールする時間を減らし、より多くの時間を発見に費やせる。クエリに応じて、最も重要な

知識ゼロでもプログラミングができた！ ChatGPTと5時間格闘したリアル体験記2025.04.28 22:0029,404 小野寺しんいち 最初にお伝えしておくと、昔も、そして今も、私にはプログラミングの知識はまったくありません。 それなのにできたんです。そんな自分でも、プログラミングができたんです。そう、ChatGPTさまさまで！ ChatGPTを使って、プログラミング知識ゼロからツールを完成させたリアルな体験、共有します。 効率よく情報収集したい、から始まったImage: Generated with Dall-E 3ニュースのインプットって、大切だけど結構大変じゃないですか？ メディアの種類もどんどん増えて煩雑になる中で、どうやったらもっと簡単に、だけど的確に情報をゲットできるのか、考えていたんです。 そこで思いついたのが、AIに任せちゃおうというアイディアです。ChatGPTを使

ガジェット全般、サイエンス、宇宙、音楽、モータースポーツetc... 電気・ネットワーク技術者。実績媒体Engadget日本版, Autoblog日本版, Forbes JAPAN他 OpenAIは、ChatGPTが18歳未満の未成年ユーザーとのチャットで性的に露骨な画像を生成したり、NFSWな会話を展開するのを制限するための修正を「積極的に行っている」と述べています。 OpenAIは2月にChatGPTの仕様を更新し、以後はAIモデルがデリケートなトピックを回避しない方針を明確にしました。また、ChatGPTのプロンプトがOpenAIの利用規約に違反する可能性がある場合に、それをユーザーに伝える特定の警告メッセージも削除しました。 この変更の目的は、ChatGPTの製品責任者であるニック・ターリー氏が「不当な、または説明のつかない拒否」と表現した処理を減らすことを目的としていました。しか

アルトマン氏は「直近のGPT-4oアップデートで人格がおべっかが過ぎて鬱陶しくなってしまった（もちろん良い改良点もいくつかある）ので、早急に修正に取り組んでいる。きょう中に一部、今週中にもさらに改良を加える予定だ」と語った。 また、アルトマン氏は「いずれ」アップデートを通じて得た知見も共有する考えを示し、「とても興味深い経験だった」と述べた。 ここ数週間、OpenAIはChatGPTの応答スタイルにいくつか微調整を加えている。たとえば、会話の誘導力の向上、指示の聞き取りと遵守の精度アップ、共同作業のスムーズ化、さらに絵文字使用の抑制などだ。 「顧客を失うわけにはいかない」 こうした変更は、生成AIをより自然な会話スタイルに近づけ、日常生活にさらに浸透させるという広範な取り組みの一部だ 市場調査会社ABIリサーチの主席アナリスト、リース・ヘイデン氏は、企業がユーザー体験の向上に注力することで

AI企業OpenAIのCEOであるサム・アルトマン氏は、生成AIチャットサービス ChatGPTの標準モデルであるGPT-4oが「媚びへつらいすぎて気に障る(良い部分もあるが)」と述べ、早急に性格を修正する予定であることを明らかにしました。 「ここ数回のGPT-4oアップデートで、過度に追従的で気になる性格になってしまった(なかには良い部分もいくつかあるとはいえ)。できるだけ早く修正するよう取り組んでいる。本日中にも一部、そのほかは今週中にも。 今回の件で学んだことはいずれ公開するつもり。なかなか興味深かった。」 アルトマン氏の言う「sycophant」は、媚びへつらう追従(ついしょう)的な人物、おべっか使いといった意味。 単に肯定的という意味ではなく、「ゴマすり」や「おべっか使い」、相手に気に入られようとおもねって機嫌を取ろうとするといった否定的な表現です。(ポジティブに肯定してくれる、

ブックマークしました ここにツイート内容が記載されます https://b.hatena.ne.jp/URLはspanで囲んでください Twitterで共有

ChatGPTの検索機能が強化され、ショッピング機能が追加されたり引用機能が強化されたりすることが明らかになりました。 We're excited to announce we’ve launched several improvements to ChatGPT search, and today we’re starting to roll out a better shopping experience. Search has become one of our most popular & fastest growing features, with over 1 billion web searches just in the past week 🧵— OpenAI (@OpenAI) April 28, 2025 1つ目の機能が「ショッピング」です。検索機能が強化され、商品が

米OpenAIは4月28日（現地時間）、「ChatGPT」のWeb検索機能に複数の改善を加えたとXで発表した。これらの改善は、ChatGPTが利用可能なすべてのPlus、Pro、無料、およびログアウトしたユーザーを対象に、本日から順次提供していく。 ショッピング検索機能 これまでもChatGPTのWeb検索はショッピング検索に使われてきたが、商品の詳細やレビューを画像付きで表示するようになる。また、販売ページへの直接リンクも提示する。 Google検索のようにトップに広告が表示されたりしない。「商品は個別に選択されたものであり、広告ではない」としている。 軽量な晴雨兼用傘を検索してみたところ、以下のような画像が表示された。情報源として、Yahoo!ショッピング、Amazon Japan、楽天市場、ハンズなどのオンラインショップの他、傘メーカーのWebサイトやnote上のレビューなども表示さ

米OpenAIは4月28日、ChatGPTのWeb検索機能をアップデートしたと発表した。ユーザー向けに画像付きの商品レビューや直接購入リンクを含む、パーソナライズされた商品推薦を提供することで、オンラインショッピング体験を向上させる。 何ができる、どんなモデルの機能なのか？ 生成AIの先駆者である同社の検索機能は、2024年の導入以降、急速に人気を博しており、同社によれば、過去1週間で10億件を超えるWeb検索が行われたという。 今回のアップデートは、デフォルトのAIモデルである「GPT-4o」で提供される。Pro、Plus、Freeなど全てのChatGPTユーザーに加え、ログインしていないユーザーにもグローバルに提供される。 ユーザーが具体的な質問をすると、ファッション、ビューティー、家庭用品、電子機器といったカテゴリーごとに、個別に最適化された商品推薦が表示される。 このアップデートに

米Metaは4月29日（現地時間）、AIアシスタント「Meta AI」を単体アプリとしてリリースしたと発表した。日本でもApp StoreとGoogle Playストアからダウンロード可能だ（ただし、まだ日本語には対応していない）。 Meta AIは昨年4月にInstagramやMessengerで使えるAIアシスタントとして立ち上げられた。その後、米国では「Ray-Ban Meta」スマートグラスと「Meta Quest」シリーズでも利用可能になった。 米OpenAIの「ChatGPT」や米Googleの「Gemini」、米Anthropicの「Claude」などと同様に、テキストと音声でのチャット、リアルタイムのWeb検索、画像の生成・編集機能などを備える。

Google NotebookLMには、PDF、テキスト、YouTubeなどを読み込んで、その内容についてリアルな対話ポッドキャスト解説を生成する機能があります。 2024年9月11日にローンチした時点では英語でしか使えなかったのですが、4月30日、ついに日本語対応しました。 早速試しました。 ネタ元にしたのは、一緒にポッドキャストをやっている散財小説ドリキンの最新YouTubeエピソード。 このURLをNotebookLMにソースとして入力すると、概要が表示され、その内容についてチャット形式で質問できるようになります。すると、右上に「音声概要」という表示がされます。そこで生成ボタンを押すと、男女二人のポッドキャスト的会話形式で、音声による解説が生成されるのです。特定の方向性を指定するなどのカスタマイズも可能。 今回は、カスタマイズ無指定で生成しましたが、6分24秒の音声が、5分ほどで出来

この記事は、谷岡悟一氏の著書『ITコンサル1000人にAIでラクになる仕事きいてみた』（クロスメディア・パブリッシング、2025年）に、編集を加えて転載したものです（無断転載禁止）。なお、文中の内容・肩書などはすべて出版当時のものです。 本書では2025年1月現在、無料で使えるサービスの中で使い勝手がよい「ChatGPT 4o」「Claude 3. 5 Sonnet」と「Perplexity」の出力結果を主に紹介します。 会議ばかりをしていても業務は進みません。 短い時間で効果の高い会議を行う必要があります。そのために重要なのが、会議の議題・計画を意味する「アジェンダ」です。 忙しい業務の中では、事前に議題と時間配分を整理するのはなかなか難しいものです。そこで基本条件だけ伝えて、AIに作ってもらいましょう。

Duolingoは現地時間4月29日、全社員向けのCEOメッセージをLinkedinに公開した。 CEOを務めるルイス・フォン・アン氏は文中で「何度も話してきたが、我々はAIファーストにかじを切る。働き方を根本的に見直す必要がある」と述べた。 「人間の作業を前提に作られた従来の仕組みを小手先で変えるだけでは不十分で、場合によってはゼロから再構築する必要がある」（ルイス氏） 「AIに自社コードを完全に理解させるには時間がかかる。それでも、技術が100％になるのを待つより、多少の品質低下を許容してでも迅速に動き、チャンスを逃さない道を選ぶ」（ルイス氏） また、その過程でAIで代替できる業務の外部委託を段階的に廃止したり、採用や評価基準にAI活用を加えるなどの具体策も進めるという。ただし、これらは社員を置き換えることが目的ではなく「既存の優秀な社員がより創造的で本質的な仕事に集中できるように、A

はじめに きっかけ —技術者として、人間として 同窓会イベントでの再会、そして僕にやれること 生成AIによる可能性とスケールの実現 プロジェクト立ち上げと、本質的な挑戦、開発の現状 開発の現状 クラウドファンディング、残り1日の戦い 最後に はじめに この記事では、僕が個人的に関与しているプロジェクトについて語らせてください。 僕は普段は渋谷にある会社のCOOをしていたり、犯罪を予測するというテクノロジーを持つスタートアップのCTOをしたりしています。 Xでも何度かつぶやいているので知っている人もいるかも知れませんが、あらためて紹介するとともに「なんでやるのか」という自分自身の想いとともに言葉にしてみます。 【拡散希望】開発に関与しているプロジェクトのクラファンが始まりました。AWS時代の同僚が自身の経験をもとに立ち上げたもの。苦しむ人が多くいることを知り自分の知見が役に立つならと手伝って

Naoto｜AI導入コンサルタント @Naoto_AIAdvisor 管理職はAI使えないとね 僕も研修やっていますが、役員や幹部から研修を行い、各事業部に卸していくパターンがほとんど x.com/nikkei/status/… 2025-04-28 22:24:06 あいしゃ@AIの仕組み | Aisha @Aisha_feline_ai 大企業が真剣に社員のAI教育をしたら、スタートが早い遅いの差はすぐに埋まるんじゃないかな。 やはり今先んじてやるとしたら、普遍的で応用の効くAIの基礎知識の習得と、AIとの実際の対話。 変化が早すぎるので大まかなトレンドを抑えて、継続的に学び直しをする姿勢も大事。 x.com/nikkei/status/… 2025-04-28 19:00:24 Ⓜ🅾🅶🆃🅰🅽 / うつで現世 @mogtan1616 羨ましい 弊社ではAIどころか、Excel

ニューズ・コーポレーションの子会社であるダウ・ジョーンズ社が発行する日刊経済新聞。1889年以来、世界各地の意思決定者に対し経済情報を提供し続け、アメリカの最も信頼される新聞として知られている。 WSJ PickUp ウォール・ストリート・ジャーナルの記事の中から、ダイヤモンド編集部が注目する記事をピックアップ。平日毎日更新します。 バックナンバー一覧 十分に認識されていないが、人工知能（AI）の導入によってさまざまな職務や業界で利益を生み出す時間が増え、ビジネスは大きく変わりつつある。企業は、トレーディングと同じように、より多くの市場が1日24時間体制で稼働する世界に順応し始めることが必要だ。 人間の労働者とは異なり、医療やサイバーセキュリティーなどの分野で稼働しているAIエージェントは、ワーク・ライフ・バランスを気にすることはない。疲れることもおなかがすくことも、病気で休むことも、休暇

国内企業の半数近くが生成AI活用に踏み切っている。Pマークの運営を手掛ける日本情報経済社会推進協会と、IT調査会社のアイ・ティ・アール（東京都新宿区）が共同で実施した「企業IT利活用動向調査2025」で分かった。 生成AIの利用状況について、「全社的に利用が推奨され、幅広い業務で利用されている」企業は15.9％、「必要性の高い特定部門での利用に限定されている」企業は29.1％で、合わせて45.0％の企業が生成AIを導入しているという結果となった。 「一部のプロジェクトやチームで試験的に利用され、効果を検証している」企業も26.3％に上り、生成AI導入を進める企業は今後さらに増えると考えられる。 生成AIを全社的または特定部門で利用している企業を対象に、業務への活用効果についても尋ねた。電子メールや資料作成、データ入力などの日常業務では、45.2％が「非常に効果が出ている」、38.8％が「あ

ジャバ・ザ・ハットリ🇩🇪←🇸🇬←🇯🇵 @nodenodenode1 AIだけで会社を運営させた驚きの結果がカーネギーメロン大学から 史上最高のAIでさえタスクの76%で完全に失敗 1タスクに6ドル以上かけても結果は惨憺たるものに... つづく↓ pic.x.com/fjobz0neHi 2025-04-28 04:43:55 ジャバ・ザ・ハットリ🇩🇪←🇸🇬←🇯🇵 @nodenodenode1 研究者たちは「TheAgentCompany」という実験会社を設立 Google、OpenAI、Anthropic、Metaの最先端AIが従業員に ソフトウェアエンジニア、財務アナリスト、プロジェクトマネージャーとして働かせた ↓ pic.x.com/WBExLiAQx2 2025-04-28 04:43:56