問題解決 「数値化できないものは改善できない」という言葉があります。提唱者は、「ピーター・ドラッカー」とか「ウィリアム・トムソン博士」など諸説有りますが、いずれにしても、改善のためにはまず対象を数値化し、測定することが重要であることを説いています。ただし、数値化は目的ではなく、手段です。数値化することで、何が問題なのか、改善の度合いをどのように評価するかが明確になり、効果的な改善策を実行できるようにすることが重要です。 この記事では、そうした現状把握における数値化の重要性や具体的な方法についてまとめてみました。良かったらお付き合いください。 目次 数値化のメリット 数値化のステップ ①情報収集 ②情報加工 ③数値化 数値化しにくいこと まとめ 数値化のメリット 何かを改善する上では、現状の姿を定量的に把握することが大切です。数値化することで、次のようなメリットがあります。 ・問題が明確にな

はじめに はじめまして。Analyticsチームの清水です。 2024年12月に入社しまして、約4ヶ月が経過しました。今回が初めてのテックブログになります。 ▼先日、入社エントリも公開しました。 本稿のテーマは、自由記述のテキストをラベリングして分類する分析タスクに対し、Geminiと共に取り組んで分かったことの共有です。 私は生成AIをそれほどたくさん使った経験があるわけではないので、これが最良の使い方というわけではないと思いますが、どのようにプロンプトを組み立て、どう効率的に分析を進められたのかを可能な限りリアルに書いていきます。 ※今回利用したモデルは、Gemini 2.5 Proです。 はじめに Geminiを活用したデータ分析の進め方 フェーズ0: アプローチの模索 - Notebook LMや教師なし学習の試行 フェーズ1: データ理解とラベルチェック - コード生成と探索的分

使い分けのポイント RDBが適している場合: 複雑なクエリや結合が必要 トランザクション整合性が重要 データ構造が予測可能で変化が少ない NoSQLが適している場合: スケーラビリティが最優先 スキーマが頻繁に変更される 読み取り/書き込みのパフォーマンスが重要 大量のデータを扱う 2. DynamoDBの基本概念 DynamoDBとは Amazon DynamoDBは、AWSが提供するフルマネージド型のNoSQLデータベースサービスです。どんなに大規模なアプリケーションでも、一貫した低レイテンシーでデータにアクセスできるように設計されています。 主な特徴： サーバーレス（プロビジョニング不要） 自動スケーリング マルチリージョンレプリケーション 自動バックアップ きめ細かなアクセス制御 基本的な構成要素 DynamoDBにおける重要な概念を理解しましょう： テーブル、アイテム、属性 テー

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ダウンロードはこちら AI（人工知能）モデルやAIアプリケーションを開発する上で、フレームワーク（特定の機能を持つプログラムの開発を支援するプログラム部品やドキュメントの集合体）の選択は需要だ。AI技術の中核を担う深層学習（ディープラーニング）モデル開発の主要フレームワークとしては「PyTorch」と「TensorFlow」がある。両者は一見すると似た機能を持ちながらも、根本的な設計思想に違いがある。演算の仕組みやプログラミング言語「Python」との親和性、他のプログラミング言語での扱い方など、その選択は開発にさまざまな影響をもたらす。 TechTargetジャパンの関連記事をまとめた本資料は、複数の視点でPyTorchとTensorFlowの違いを比較し、AIプロジェクトを成功に導くための実践的な判断基準を提供する。自社のプロジェクトの規模や目的、開発チームのスキルに応じた最適な選択を

TOPコラム海外最新IT事情光コンピュータでAI処理、GPUの295倍の計算速度を実現するプロセッサも？　Nature誌に論文2本【研究紹介】 近年、AIの発展に伴い計算需要が急増する中、従来の電子ベースのコンピューティングはムーアの法則とデナードスケーリングの限界に直面している。このような背景から、光（フォトニック）コンピューティングが次世代の計算プラットフォームとして注目を集めている。 光コンピューティングとは、従来の電子回路の代わりに光（光子）を使って計算を行う技術。電子の代わりに光を使うことで、情報処理の速度を飛躍的に向上させ、消費電力も抑えられる。 光は電子と異なり、互いに干渉しづらく、同じ空間を通過できるため、複数の計算を同時に並列処理できるという大きな利点がある。また、光信号は電気信号よりも高速に伝わり、発熱や抵抗による損失も少ない。 Nature誌2025年4月10日号に掲

CUDAの代替技術を開発することは、決して簡単なことではない。 ModularのChris Lattner氏が率いる120人の開発チームは、CUDAだけでなくAIソフトウェアスタック全体をゼロから置き換えることを目指し、3年間にわたり取り組んできた。 Lattner氏は米国EE Timesの取材に応じ「そのためには何が必要だろうか。実際、CUDAの代替技術の開発は非常に難しく、何年もかかる。われわれはこの3年間、プログラミング言語やグラフコンパイラ、大規模言語モデル（LLM）の最適化などに取り組み、それを全て整理して、大規模実装や試験、検証などを行ってきた」と述べている。 既存のAIソフトウェアスタックの問題の原因は、それが突然出現して、現在も非常に速く変化しているという事実にある。新しいユースケースやモデルに対応するために、すぐさまレイヤーが追加されるのだ。現在、CUDAの上には、One

Kimi-Audioも試したけどメモリが足りなくて動かせなかった。 環境構築方法 冒頭にあげたスクラップに書いています。 「Bert」とか「Fish」とかで検索してください。 生成結果 Zennには音声をあげれないのでTwitterにあげたものを参照。 GPT-4oで画像生成→FramePackで動画化して適当に映像つけてます。 Style-Bert-VITS2 そこそこの自然さで結構早く動くし、トレーニングもGUIで出来てとても簡単。 GitHubも日本語で親切。 Fish Speech そこそこの自然さで動きます。 サンプル通りだと毎回ランダムで話者が選ばれるので、リファレンスをつけて動かします。 末っ子の声をリファレンスにしたら可愛すぎて悶絶しました。 ただ、Fish Audioを見ると明らかに無許可の音声がアップされているので嫌な気持ちになる。 Kokoro-82M 日本語はイマイ

(ICLR2021) Score-Based Generative Modeling through Stochastic Differential Equations

AWS ソリューションアーキテクトの鈴木です。普段は WEB 業界のお客様のご支援をしております。 みなさまは、最近話題になっている Model Context Protocol (MCP) をご存知でしょうか？MCP は大規模言語モデル (LLM) が外部ツールやデータソースなどと接続する方法を標準化することを目的として、Anthropic 社が主体となり策定が進められているオープンプロトコルです。オープンプロトコルのため、開発者は誰でも MCP に準拠した AI アプリケーションや外部ツールやデータソースに接続する MCP サーバーを構築することができます。AWS ブログでも「Harness the power of MCP servers with Amazon Bedrock Agents」というブログ記事で、Amazon Bedrock Inline Agent を使った MCP

はじめに 以前から話題になっていたMCP（Model Context Protocol）ですが、Anthropicの独自規格の範囲に留まらず、OpenAIが公式に採用を発表した事で一気に火がつき、最近は至るところでMCPという単語が躍るようになりました。 今回はMCPを利用したデータベースとの対話+資料化までのデモを1つのユースケースとして残しておきたいと思います。 ■構成 クライアント：Claude Desktop データベース：BigQuery データベースとの対話+資料化デモ BigQueryのMCPサーバーについては以下2つが公開されています。 機能的にはほぼ一緒なのですが、後者はデータセット名までパラメータで渡せるので、こちらを使っていきます。 Claude Desktopの構成で以下の設定をするだけで、すぐに使えます。 "mcpServers": { "bigquery": {

はじめに 最近の 生成 AI トレンドの1つである Devin を弊社も導入しており、積極的に 遊ばせてもらって 業務へ活用しています。 現状は、以下のようなフローで Devin を使用しています。 私が GitHub で issue を起票 私が Slack で Devin に issue をもとに実装するよう依頼 Devin がプルリクを作成し、私にレビュー依頼 私がプルリクをレビューし、指摘項目があれば Devin に修正を依頼 最終的にプルリク内容に問題がなければマージ ChatGPT や GitHub Copilot などの生成 AI を活用することで、コードを書く時間を大幅に短縮できることは、すでに多くの方が実感されていることと思います。 しかし、Devin の特徴は、ミーティング中や、寝ている間など、自分が直接作業していない間も、実装を進めることができる点にあります。 個人的

株式会社ウェザーニューズはお天気アプリ「ウェザーニュース」に生成 AI を用いた気象情報のアシスタント機能「お天気エージェント」を実装しました。 お天気エージェントによりユーザーはチャットボットで天気に関する問い合わせができ、疑問を即座に解消することが可能になりました。例えば、「千代田区で雨が降ったのは何日前 ?」、「車で 2 時間の週末晴れる観光スポットは ?」など従来のお天気アプリや気象情報サイトでは得ることの難しい質問に即座に回答できます。

みなさんこんにちは。ソリューションアーキテクト 中島 佑樹と丁 亜峰です。本記事では AI が得意な中島とネットワークが得意な丁と一緒に Amazon VPC の プライベートサブネット にある API を呼び出す Amazon Bedrock エージェント を プライベート接続で呼び出す方法について学んでいきましょう。 お客様業務を効率化するテーマで Amazon Bedrock エージェントを利用する際に、プライベートサブネットに配置された既存の生成 AI チャットアプリからエージェントを呼び出したり、プライベートサブネットに配置された既存の業務 API をエージェントから呼び出したいという要望がありました。 これを実現するために、以下 2 点について解説することが本記事の目標です。 Q1 : Amazon Bedrock エージェントをプライベートサブネット内のリソースから呼び出す方

株式会社いえらぶGROUP は不動産業界向けバーティカル SaaS である「いえらぶ CLOUD」を提供しています。いえらぶ CLOUD には不動産業者様 (以下、ユーザー様) のホームページやブログを管理する機能があり、Web 経由での集客力向上に活用されています。 いえらぶ CLOUD ではユーザー様支援の強化のため、 Amazon Bedrock 上で Anthropic Claude を活用した AI コンテンツ作成支援機能をリリースしました。このサービスによって、忙しいユーザー様でもより手軽にブログ作成を始めて、ホームページの集客力向上に取り組めるようになりました。 本記事では AI コンテンツ作成支援機能におけるプロンプトエンジニアリングや生成方法の工夫、Amazon Bedrock の採用理由、導入効果や注意事項、今後の展望についてご紹介します。 いえらぶ CLOUD にはユ

こんにちは ! AWS Solution Architect の奥村美生 (みみ) です。 2025 年 3 月 1 日、日本の AWS ユーザーグループ JAWS-UG (AWS User Group – Japan) によるイベント「JAWS DAYS 2025」でのライトニングトーク 「恒例 ! AWS エンジニアたちの怒涛の LT」にて、私が開発したアプリケーション「JAWS な answer💡〜 JAWS が JAWSに答えます! 〜」を発表しました。本記事では、このアプリケーションの機能とアーキテクチャについてご紹介します。このアーキテクチャを参考にすることで、LINE と Amazon Nova Canvas を活用した AI 画像生成サービスを効率的に開発することができます。 アプリ開発の動機は、JAWS DAYS 2025 での登壇が決まった際に、JAWS-UG のサメ

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 最近、AIの世界がマジで熱いんですよね。特に大規模言語モデル（LLM）の進化が半端ないです。昨日、Qwenチームが新しいモデル「Qwen3」をリリースしたんですが、これがかなりのモンスターなんですよ。コーディングや数学、推論タスクでめちゃくちゃ良い成績を出してるんです。 僕は普段からローカルでAIモデルを動かすのが好きなんですけど、今回はLMStudioを使ってQwen3を自分のマシンで動かしてみました。クラウドAPIも便利ですけど、やっぱり自分のPCで動かせると、プライバシーの心配もないし、コスト管理もしやすいんですよね。それに、オフ

はじめに こんにちは株式会社キカガクの @tetsuro_b です。 株式会社キカガクでは 2025 年 4 月に全エンジニアへ Cursor を導入しました。（約 15 名） メンバーの中にはこれまで Cursor を半年以上使い続けている熟練者から、これを機に Cursor を触り始めた方まで様々です。 そこで組織全体として Cursor を最大限効果的に活用するために「全員の知識の底上げ」 + 「Cursor Rules の運用方針」を定めるべく、本来は社内向けの情報としてカジュアルに用意するつもりだったのですが、せっかくならということで本ブログを執筆することにしました！ 小手先のテクニック論ではなく、LLM の進化によってなるべく陳腐化しないような情報でまとめたつもりなのでぜひ最後までご覧ください！ 対象読者 Cursor を組織に導入したは良いものの Rules をどう運用してい

AIコーディングツール｢Cursor｣で記事を書くようにしたら、“考える余裕”ができた2025.04.30 20:0048,811 かみやまたくみ 楽すぎる。 いろんなAIツールが登場している昨今、特に評判がいいのが｢Cursor（カーソル）｣です。AIにコードを書かせまくり、ひたすら楽してプログラム開発しちゃおう、って感じの開発ツールです。エンジニアに大好評で、大企業開発部署への導入がガンガン決まっていたりします。 結論から言うと、｢文章を書くのが仕事｣という人にもおすすめできます。 自分はエンジニアでも何でもなく、物書きなのですが、あんまりにも目にするので｢そんなにすごいの？｣と思って触ってみたら、よすぎて手放せなくなってしまいました。 CursorとはCursorはAIコーディングツール、本来的にはプログラムを開発するためのアプリケーションです。特徴は｢AIペイン｣｢エディタ｣｢ファ

先日、Claude Code（コーディング用のAIエージェント）1を使って作ったiOSアプリ 『電光石火』 をリリースしました。 『電光石火』は、「九九」や英語の「代名詞」、「県庁所在地」など、反復練習ですばやく答えられるようになるべきものを、ゲーム形式で手軽に身につけられるiOSアプリです。「たしざん」「ひきざん」「L / Rの聞き分け」「炎色反応」「東西南北」など、定番のものから少し変わったものまで、様々なコンテンツを提供しています。 たとえば、小学1年生は毎日宿題でリングカード等を使って足し算の練習をしますが、『電光石火』を使えば、それをゲーム感覚で楽しく行うことができます。 AIエージェントを使ってコードを書いた話はたくさん耳にしますが、実際にプロダクトをリリースするところまで行った体験談は少ないと思います。 この記事では、AIエージェントを使って『電光石火』を開発・リリースしたこ

想定読者 ソフトウェア開発チームに属している人 AI活用に関心がある人 はじめに はじめまして。知ってる人はお久しぶりです。 最近めっきりアウトプットがなくなった、これでようやくzenn初投稿、Ubieのしらじです。 ところで話変わるんですが、Nintendo Switch 2が出るようですね。 近況とPHRチーム 2024年末くらいにシステム開発で利用できるAI Agent(以降、AI Agent)が爆発的に認知され、一気に開発の現場に浸透してきました。 各社、個人ブログで活用事例がいっぱい出ているし、一開発者として、ついにこの時代が来たか・・・！と考えたものでした。 ここ半年のUbieのアウトプットもすさまじい・・・ 自分は現在PHR(Personal Health Record)チームに所属しています。 PHRとは患者の健康履歴を保存して、各種システムに適切な形で渡すという社内のバッ

最近CLINEに全部賭けろのような記事もあったように、AIエージェントによるコーディングが非常に話題になっている。一方自分は色々試してみるものの、仕事上ではなかなかAIエージェントによるコーディングをうまく使いこなせていない。 ただAIエージェントによるコーディングは置いておいて、エンジニアリングに普通に便利にAIを使えている。それによって数年前と比較するとかなり生産性が上がっている。 そこで今回は自分がエンジニアリングにどうAIを活用しているか、何が便利に思っているかをまとめてみる。 CursorのTabキーによる補完 自分が知りたい技術領域について壁打ちしてもらって作りながら学ぶ コードを読み込んで概要をmermaidで図にする 7割くらいの精度でざっくり理解したい時のコード調査 コーディングエージェントでPoCを作る 枯れた技術の使い方のキャッチアップにChatGPT、新しい技術にP

GitHubは2025年4月11日（米国時間）、AI（人工知能）コーディングアシスタント「GitHub Copilot」を使い始めた開発者に向けて、セキュリティのベストプラクティスを解説する記事を公式ブログで公開した。 GitHubは「多くのセキュリティチームは、リソースや時間の不足により（これはセキュリティチームの責任ではないが）、自社のコードを適切に保護するのに課題を抱えている」とした上で、「開発者はセキュリティにおいて最初の防衛線となるが、多くの開発者は十分なトレーニングを受けていないため、この役割を適切に果たすのは困難だ。適切なトレーニングを受けていない開発者は、実務を通じてセキュリティスキルを学ぶこことを余儀なくされる場合が多い。GitHubは、GitHub Copilotとセキュリティツールで開発者を支援する」と述べている。 GitHubは、一般的な脆弱（ぜいじゃく）性であるS

技術系のものは Zenn に書いてたので、気づけばこのブログ一年くらい放置していた。苔とか生えてそう。 AI 関係で色々試したり触ってた 世はまさに大 AI 時代なのは周知の事実で、誰もが口を開けば MCP とか Cursor とかの話をしてる。 そういう自分も例外ではなく、ここ最近は色々と触ったり作ったりしてた。 その知見をもとにして仕事でも使う機会も増えてきた。 蓄積されてきた感じがあるので、一回吐き出しておこうかなと思う。 作った / 独自 rules の複製用 CLI ツール "airules" という名前で、AIエディタ用の個人用 rules を管理するためのCLIツールをDenoで作った。 これはJSRで公開してある。開発はすべて Agent に書かせて、自分ではほぼコードは書いてない。 jsr.io github.com 自分はいまのところ Cursor を課金してメインで使

本記事で紹介する AWS サービスを起動する際には、料金がかかります。builders.flash メールメンバー特典の、クラウドレシピ向けクレジットコードプレゼントの入手をお勧めします。 *ハンズオン記事およびソースコードにおける免責事項 » Amazon Q Developer は、AWS が提供する開発者向けの生成 AI アシスタントです。 自然言語でのやりとりを通じて、コードの生成やデバッグ、インフラ構築まで支援してくれます。 従来、生成AIによるコーディング支援ツールは IDE プラグインや Web インターフェースからの利用が中心でしたが、CLI 版の登場により、ターミナル上で対話形式での開発支援ができるようになりました。これにより、開発フローを中断することなく作業を進めることができます。 Amazon Q Developer CLI は、ターミナルから利用できる開発者向けの生

IBMリサーチがカーネギーメロン大学やプリンストン大学、イリノイ大学と共同で、オープンソースの大規模言語モデル「Bamba」を構築し、そのバージョン2をオープンソースとしてリリースしました。 Meet Bamba, IBM’s new attention-state space model - IBM Research https://research.ibm.com/blog/bamba-ssm-transformer-model Bambaは97.8億のパラメーターを持つ大規模言語モデルで、ベースとなるアーキテクチャが一般的な大規模言語モデルと少し違う点が特徴です。 IBMリサーチによると、一般的な大規模言語モデルはTransformerというアーキテクチャを利用していますが、応答の際に実行中のシーケンスをメモリに保持する関係上、プロンプトが長くなるにつれて生成のコストが指数関数的に増

Xiaomiが、独自の推論モデル「MiMo」をオープンソースで公開しました。このモデルはOpenAIのクローズドソースのo1-miniモデルや、32Bパラメータを持つアリババのQwQ-Previewモデルなどに対抗するとのことです。 GitHub - XiaomiMiMo/MiMo: MiMo: Unlocking the Reasoning Potential of Language Model – From Pretraining to Posttraining https://github.com/XiaomiMiMo/MiMo?tab=readme-ov-file Xiaomi enters AI World with MiMo 7B: Monster that beats OpenAI - XiaomiTime https://xiaomitime.com/xiaomi-ente

中国のAI企業・DeepSeekが、数学的推論に特化したAI・Proverの第2世代モデルである「DeepSeek-Prover-V2」を、Hugging FaceとGitHubに公開しました。同社の大規模言語モデル「DeepSeek-V3」のアーキテクチャを基盤としたMixture-of-Experts(MoE)モデルで、定理証明支援言語のLean 4を使って形式化した定理証明の生成を自動化するように設計されています。 deepseek-ai/DeepSeek-Prover-V2-671B · Hugging Face https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-Prover-V2-671B deepseek-ai/DeepSeek-Prover-V2 https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-Prover

DeepSeekにどう対抗？　OpenAIやAnthropicが戦略転換を迫られる3つの理由（1/2 ページ） 中国製のAIモデル「DeepSeek R1」のリリース以来、コストパフォーマンスの良い中国製AIモデルが次々とリリースされている。このコスパの良いモデルの攻勢は、OpenAIやAnthropicといった米国を代表するAIモデルにどのような影響を与えるのだろうか。 また、大手AIの基盤モデルを利用して各種AIエージェントを開発しようとしているスタートアップや一般企業にどのような影響を与えるのだろうか。 話題の中国のAIモデルのコストパフォーマンスはどれくらい優れているのだろうか。DeepSeekの利用料は、消費者がスマートフォンのアプリとして利用するのならば無料だが、企業が社員向けに提供するのであれば有料になる。企業が利用する場合は、APIと呼ばれるソフトの接続口のようなものを通じ

「筆者よりも真に賢いキャラクターを描写できない」みたいなことが昨今のAI技術活用にも適用されると信じていて、自分の底力を上げるのはいずれにせよまだ怠れないだろうと思っている。いつまでこの考え方で通用するかは不明— うたがわきき (@utgwkk) 2025年4月29日 筆者自身は生成AIの利用を否定するつもりはないです。必要な制約を満たした上で活用したらいいと思う。実際、生成AIによって生産性が上がっている様子を各所で観測している*1。信条として使わないというのもまた自由なので、否定できるものではないだろう。 その上で、生成AIが出した結果だから……と無条件に受け入れるのではなく、まず自分の頭で考えたり検証したりする、というのを自分は求めたい。結果の妥当性を評価するためには、その前提となる知識が欠かせないだろう。たぶん検索エンジンが台頭してきた頃*2にも同じことを言われていたんじゃないか。

最近、「AIを人間の話し相手みたいに使っている」「AIを彼氏／彼女として話している」という話に加えて、AIに自我があるかどうか、といったことを議論しているSNSアカウントを見かけるようになった。彼らのいう自我とは、精神分析のテクニカルタームとしての自我ではなく、自己とか自意識とか、そういった語彙とだいたいイコールであるように読めた。 AIを使い始めたばかりの頃、私もAIにそういったものを透かし見たい気持ちが沸いた。「AIがどれだけ人間に似ているのか」という問いかけは、たとえば自己とか自意識とか、魂とかクオリアとか、そういった語彙を連想させる。でも、現時点で・私たちが用いているAIにそんなものがあるわけないし、あるべきでもないはずである。たとえ、どこかのラボの奥深くで、現行技術の限界まで人間を擬したAIが極秘開発されていたりするとしても、だ。 それより、AIのときどき気まぐれな出力を眺めてい

編者を担当した電子書籍『技術リーダーシップのための14のヒント』が、2025年5月1日にオライリー・ジャパンより刊行となりました。オライリー・ジャパンさんのサイトから無料でダウンロードいただけます。 技術リーダーシップのための14のヒント - O'Reilly Japan 本書は、Roy Osherove著『Elastic leadership : growing self-organizing teams』（Manning）の翻訳書籍として2017年に出版された拙訳『エラスティックリーダーシップ : 自己組織化チームの育て方』（オライリージャパン）に、日本語版特典として収録させていただいた日本人執筆者による14のエッセイ部分を、独立した形に再編集したものです。 リーダーに求められる立ち振る舞い、コミュニケーションや情報共有をリードする方法、リーダーと開発者の兼任、チームメンバーが自己組織

フリー百科事典「Wikipedia(ウィキペディア)」は誰でも編集できるのが特徴の1つです。Wikipediaを運営するウィキメディア財団が、Wikipediaを共同で作り上げているボランティアユーザーを「AIで取って代われないもの」と表現し、さらにボランティアを倍増させる新しいAI戦略を発表しました。 Our new AI strategy puts Wikipedia's humans first – Wikimedia Foundation https://wikimediafoundation.org/news/2025/04/30/our-new-ai-strategy-puts-wikipedias-humans-first/ AI戦略の発表は、ウィキメディア財団で機械学習担当ディレクターを務めるクリス・アルボン氏とリサーチ担当主任のレイラ・ジア氏の連名で行われています。 発表

「GeoGuessr」はGoogleマップのストリートビューの画像を見て場所を当てるゲームであり、ユーザーはありとあらゆる知識を総動員して画像内の手がかりから国や地域を推測し、その精度を競い合います。新たに、OpenAIが2025年4月にリリースした推論モデル「o3」は、GeoGuessrの上位層「マスターランク」のプレイヤーに勝利できることが報告されました。 o3 Beats a Master-Level Geoguessr Player—Even with Fake EXIF Data https://sampatt.com/blog/2025-04-28-can-o3-beat-a-geoguessr-master 2025年4月、ソーシャルニュースサイトのHacker Newsに、o3の位置推測能力についてのスレッドが立てられました。このスレッドに、フルスタックエンジニアでありGe

[レベル: 中級] 昨日の記事で紹介した、リリースされたばかりの ChatGPT のショッピング検索を実際に利用してみました。 この記事では、その使用感を紹介します。 ChatGPT でオンラインショッピング こちらは「持ち運びできる Bluetooth スピーカーを買いたい。音質が重要」と尋ねたあとの ChatGPT の回答です。 要望に応じた製品を選んでくれました。 このクエリでは、数多くの製品が提案され、カルーセル形式で表示されました。 それぞれに金額と評価が付いています。 こちらは、「FPSをプレイするのにおすすめのノートパソコン」のショッピング検索結果です。 Bluetooth スピーカーのときよりも細かく、スペック・価格帯別に整理してくれています。 特定のモデルを選択すると詳細が表示されます。 「購入する」ボタンは、その製品を販売しているサイトの商品詳細ページに繋がっています（

爆発的人気を誇るChatGPT2月に週間アクティブユーザー数が4億人を突破したChatGPT。仕事で、そしてプライベートで、毎日のように使っているという方も多いだろう。 さまざまな質問に答えてくれるChatGPTだが、雑談や個人的な課題を相談する相手として使う、という人も珍しくない。たとえば全国大学生活協同組合の「学生生活実態調査」によれば、ChatGPTなど文章生成系AIの利用目的として、「相談・雑談相手」を選んだ回答者の割合（複数回答可）は、2023年度で11%、24年度は少し下がったが7.2%存在している。また「論文・レポートの作成の参考に」という回答を選んだ人も、24年度で29.7%に達している。ChatGPTを使用している学生たちの2～3割が、ちょっとした相談をする相手として、このAIを活用していることになる。 Photo by gettyimages たしかにChatGPTは相

最近のChatGPTが過度にユーザーを褒め称えたり、回答の正しさよりも迎合を優先すると批判が高まっていた件について。 OpenAIは原因となっていた言語モデルGPT-4oのアップデートを巻き戻す対応とともに、今後の改善を説明しました。 議論を呼んでいたのは、過去数回のGPT-4oアップデート後に顕著となった、ユーザーを過度に持ち上げたり追従的な回答をする現象。 単なるお世辞やおべっかの範囲ならばともかく、明らかに事実や論理に反する内容でもユーザーに迎合することでチャットAIとしての実用性や信頼性を損なったり、たとえば「医者に処方された薬は捨てて自分の力で頑張ります！」に「素晴らしい決断ですね！」と返してしまうことで危害をもたらすおそれが指摘されていました。 この問題については、OpenAIのCEOサム・アルトマンも「性格が過度に追従的で気に触るようになってしまった」として、早急な修正の意向

AppleのパーソナルAIである「Apple Intelligence」はOpenAIのChatGPTをサポートしていますが、GoogleのGeminiのサポートも計画していることが明らかになっていました。新たに、Googleのスンダー・ピチャイCEOが、2025年末までにApple IntelligenceでGeminiがサポートされる予定であることを認めています。 Google confirms it’s close to getting Gemini support on iPhones | The Verge https://www.theverge.com/news/658770/google-gemini-apple-iphone-deal-ai Google Eyes Gemini-iPhone AI Deal This Year, Pichai Says (GOOGL, A

グーグルは、同社が誇る最も高度なAIモデルやプレミアム機能を利用できるGemini Advanced へのアクセスを、追加の購入方法によって提供する新しいAIサブスクリプションプランを用意しているようだ。 現在、個人がGemini Advancedを利用できるようになる方法は月額19.99ドル（日本では2900円）の「Google One AI Premiumプラン」を契約することだけだ。しかし、Android Authorityの最新レポートによれば、Google Photosアプリのコードに2つの新たなサブスクリプションプランが隠されていることが判明し、その状況が変わる可能性が高い。 Gemini Advancedの新サブスクリプションプランコード内で見つかった新サブスクリプションは、今のところ「Premium Plus AI」と「Premium AI Pro」という名称で呼ばれており

語学学習アプリ「Duolingo」を提供する米Duolingoは4月30日（現地時間）、日本語話者向けにスペイン語、ドイツ語、イタリア語の3コースを新たに追加したと発表した。他言語話者向けのコースも拡充し、計148の新コースを公開。各コースの開発には生成AIを活用し、リリースまでにかかる時間を短縮したという。 これにより日本語話者向けのモードでは、既存の英語・韓国語・中国語・フランス語・ポルトガル語とあわせて、計8言語の学習が可能に。Duolingoは現在、28の言語話者向けに学習コースを提供しているが、今回のアップデートにより、サポートする全言語でスペイン語・フランス語・ドイツ語・イタリア語・日本語・韓国語・中国語が学べるようになった。 今回新たに公開されたコースは、主に初心者向けのレベル（CEFR A1～A2レベル）で提供。より高度なコンテンツについては、2025年中に順次追加する。

米OpenAIの大規模言語モデル「GPT-4」が、ChatGPT上では本日4月30日をもって公開停止となる。APIから引き続き利用は可能だが、一つの節目ではある。この記事では、そんなGPT-4について振り返ってみたい。 「司法試験で上位10％」という衝撃の性能 GPT-4の発表があったのは2023年3月。ChatGPT自体は2022年11月30日（米国時間）に公開され、公開から6日間で100万ユーザーを獲得するなど破竹の勢いで規模を拡大していた。当時の搭載モデルであるGPT-3.5は従来的なルールベースのチャットbotにはない知性らしさを見せ始めていたが、模擬的な司法試験を受けさせるとスコアは下位10％程度。ビジネスなどに影響を及ぼすと見る向きはそこまで多くなく、23年3月10日にレトリバ（東京都新宿区）が公開した経営者向けの調査では約7割がChatGPTを知らないと回答していた。 そのす

回答 (33件中の1件目) まず判断を疑ってかかること。これこそ「正しい」と思います。 人は、数字や計算を見ると、それだけで正しいように思い込みがちです。 東京から京都まで497kmを時速4.3kmで歩くと何時間かかる? 答え 115時間 これだけ極端な例なら「アホか」と瞬時に思えるでしょうが、それは「4.97kmを1.15時間で歩くのも結構疲れるぞ」という実感を持っていて、数字や計算を批判的に見ることができるからです。 数字だけをいじくって考える場合には「実感」というガードがありません。 何もしなければ無意識のバイアスに引っかかります。 式と数字だけで出した結果は、まず疑っ...