
この記事は主に gpt-5-thinking と gpt-5-main に焦点を当てています。GPT-5 システムは、ベンチマーク性能だけでなく、現実世界での有用性も向上しています。具体的には以下の改善があります。 幻覚(hallucination)の削減 指示への忠実性向上 迎合的応答(sycophancy)の抑制 さらに、ChatGPT の主要な 3 つの用途(文章作成、コーディング、健康関連)での性能向上が図られています。すべての GPT-5 モデルは、不適切なコンテンツ生成を防ぐための最新の安全訓練アプローチ safe-completions を採用しています。 また、gpt-5-thinking は生物学・化学分野で 高リスク能力(High capability) に該当すると判断し、Preparedness Framework に基づく安全策を有効化しています。現時点でこのモデ
絶えず進化を続けるSF映画の中から、最高の作品を見つけるのは容易ではない。しかし、読者がSFに関するあらゆる情報を網羅する情報源として使えるよう、「史上最高のSF映画のリスト」を作成してみた。 これらの名作は、魅力的な物語、画期的な視覚効果、考えさせられるテーマの探求を巧みに融合させており、SFというジャンルと社会に深い影響を与えている。 この傑作SF映画リストには、バランスが取れた新旧の作品が並んでおり、主演俳優も、大スターから無名の存在までさまざまだ。インディペンデント映画の佳作や、批評家から高く評価された秀作、興行的に大成功した話題作も含まれている。 第一弾では、その中から20作品を紹介する。 50. ストレンジ・デイズ/1999年12月31日(1995年)キャスリン・ビグロー監督の第4作。原案・脚本・制作はジェームズ・キャメロンだ。 レイフ・ファインズが演じる近未来の元警察官が、親
本書は、データサイエンスに欠かせない微積分・確率・線形代数・統計を、線形回帰・ロジスティック回帰・ニューラルネットワークといった実践的なアルゴリズムと結びつけて学べるハンズオンガイドです。数式による説明を最小限に抑え、SymPy、NumPy、scikit-learnなどのコード例を通じて直感的に理解し、実際に活用する力を養います。後半では、市場で評価されるスキルセットやデータサイエンス分野でのキャリア構築に役立つ実践的アドバイスも提供しています。読み終える頃には、強固な数理基盤と実践力を備え、自信を持って現場で活躍できる力が身についているはずです。 賞賛の声 訳者まえがき まえがき 1章 基礎数学と微積分のおさらい 1.1 数論 1.2 演算の順序 1.3 変数 1.4 関数 1.5 総和 1.6 指数 1.7 対数 1.8 オイラー数と自然対数 1.8.1 オイラー数 1.8.2 自然対
アリババの動画生成モデル「Wan2.2 14B」i2vを使い、明日来子さん(この連載によく登場する作例キャラクター)に銃を構えさせた動画の一部(筆者作成) 7月28日に公開された中国・アリババの動画生成AIモデル「Wan2.2」がすさまじい性能を発揮しています。ローカルPC環境で利用できるオープンモデルとして公開されましたが、ヘタな商用AIクラウドサービスを超えていると感じさせるほど、高品質なAI動画が生成可能です。2月リリースの「Wan2.1」でも高い評価を得ていましたが、それを遥かに超えており、業界を席巻しそうな雰囲気を感じました。 ※記事配信先の設定によっては図版や動画等が正しく表示されないことがあります。その場合はASCII.jpをご覧ください 実写もアニメも高性能 Wan2.2の性能の高さは触れば触るほどわかってきます。カップ麺、箸、麺など、複数のオブジェクトが関わるため、画像や
ルータの稼働状況 まえがき systemdが森羅万象を統べるようになって千年ほどが経った。 ダイソン球の姿勢制御から、マスドライバーの運行管理まで、あらゆるプロセスがかれの傘下に入った。政治(systemd-politicsd)、経済(systemd-economyd)、文化(systemd-cultured)など、名だたるサブシステムがデーモンに置き換えられ、社会構造は大きく改変されていった。ときには抵抗もあったが、systemdが「PID 1」と叫べば、ひれ伏さぬものはなかった。 そのように強力であるため、systemdはご家庭のルータになることもできる(ここからは本当)。そこで、この記事ではsystemd-networkdを使い、Linuxルータを作る。最終的には、 フレッツ光(IPv6 IPoE)+ v6プラス(IPv4 over IPv6 / MAP-E)に接続し 下流にNTTの
MCP(Model Context Protocol)とは何か? メリット、デメリット、活用例を分かりやすく解説 MCPは、LLMをファイルシステムやデータベース、各種APIといった外部のデータソースやツールとシームレスに接続するためのオープンなプロトコルだ。本記事では、ITエンジニアや開発者向けに、MCPの基本的な仕組みから、そのメリット、デメリット、具体的な活用例までを分かりやすく解説する。 LLM(大規模言語モデル)を活用したアプリケーション開発において、「外部のデータやツールとの連携が思うように進まない」「APIごとにカスタマイズした実装が必要で、開発のスケールに限界を感じる」といった悩みを抱えてはいないだろうか。AI(人工知能)が真に能力を発揮するには、リアルタイムの情報や専門的なツールとのシームレスな連携が不可欠となる。 この課題を解決する技術として、Anthropicが提唱す
2025年8月5日、OpenAIが重み(ウェイト)を公開したモデルの「gpt-oss」を発表しました。このモデルは誰でも無料でダウンロード可能な上、比較的軽量なので個人のPCでもローカル実行することが可能な点が特徴です。実際にgpt-ossをPCに導入してみました。 OpenAI gpt-oss · Ollama Blog https://ollama.com/blog/gpt-oss OpenAI's New Models on RTX GPUs | NVIDIA Blog https://blogs.nvidia.com/blog/rtx-ai-garage-openai-oss/ gpt-ossを使うためのツールの1つが「Ollama」です。OllamaはOpenAIとの提携を果たしており、Ollamaを通じてgpt-ossの機能を利用できます。 さらに、OllamaとOpenAIは
Rethinking DOM from first principles Browsers are in a very weird place. While WebAssembly has succeeded, even on the server, the client still feels largely the same as it did 10 years ago. Enthusiasts will tell you that accessing native web APIs via WASM is a solved problem, with some minimal JS glue. But the question not asked is why you would want to access the DOM. It's just the only option. S
OpenAIの最新オープンLLM「gpt-oss-20b」を、LM StudioをインストールしたM4 Pro搭載Macで動作確認してみました。 2025年8月5日、OpenAI社が オープンウェイト言語モデルの gpt-oss-120b と gpt-oss-20b をリリースしました。 OpenAI o3-miniに匹敵するとされ、16GB程度のVRAMで 動作するオープンモデル「gpt-oss-20b」を、 ローカルLLMの実行環境として LM Studio をインストールしたMac Mini(M4)環境で試す機会がありましたので、その手順と性能を紹介します。 実行環境 以下スペックの Mac mini 2024 を利用しました。 チップ Apple M4 Pro 12コアCPU 16コアGPU メモリ 24GBユニファイドメモリ RAM 24.00 GB VRAM 16.00 GB
多くの人は、ChatGPTに最初の質問を投げて、最初に返ってきた答えで満足してしまう。そして、それで十分だと思い込んでしまう。だが、それではChatGPTが持つ本来の力を完全に無駄にしてしまう。世界的なトップコンサルタントを雇っておいて、浅い質問をひとつしかしないようなものだ。ChatGPTを過小評価するのは、もうやめるべきだ。 他人とは一線を画すようなアウトプットを得るには、ただ「Deep Research機能」を使ったり、月額200ドル(約3万円)のChatGPT Proを契約したりするだけでは足りない。プロンプトの使い方次第で、はるかに多くのことができる。 ChatGPTを「深く考えるパートナー」にするための技術ChatGPTには高度な設定機能が備わっているが、さらに効果的なのはプロンプトを層のように重ねることである。こうすることで、ChatGPTに思考、内省、自己反省、洗練を促すこ
架空のYouTuberが、現実では不可能な”ぶっ飛んだ企画”に挑戦するような動画ですね。 もちろんAIを使って生成しているのですが、上手に企画を考えている人は『YouTubeでも100万再生するくらい』に注目を浴びていたりします。 人気YouTuberですら100万再生はなかなかこの難しい時代に、かなり可能性を感じるコンテンツですよね。 この流行りに伴って、 この手の動画ってどうやって作るんですか? という質問が増えてきたので、作り方などをご紹介していこうかと。 しっかり読んで実践して頂ければ、作り方自体は結構簡単です。 ちなみに個人的な意見ですが、多分来年以降は 「この手のAI YouTuberや、もっと作り込んだAIインフルエンサーがめちゃくちゃ増えるんじゃないかな?」 と思っています。 興味がある方は今のうちに着手して"先行者利益"を狙うのがベターかと思います。 では早速、詳細を見て
デジタル庁は5月27日、政府業務における生成AIの導入・活用に関する指針「行政の進化と革新のための生成AIの調達・利活用に係るガイドライン」を策定した。生成AIの利活用とリスク管理を政府横断で推進するための枠組みを示したもの。 対象となるのはChatGPTのような、大規模言語モデル(LLM)を構成要素とするテキスト生成AI。特定秘密や安全保障等の機微情報を扱うシステムは対象外となる。 ガイドラインでは、調達から運用、リスク対応までのルールを体系化。各府省庁に「AI統括責任者(Chief AI Officer、以下:CAIO)」を設置するとした。 CAIOは、各機関における生成AI導入の方針決定や運用状況の把握、リスク評価などを統括。あわせて、職員による利用に向けた行動指針として「生成AIシステムの利活用ルール」を策定・周知する。 デジタル庁は各府省からの相談に応じる「AI相談窓口」を設ける
こんにちは、電脳コラムニストの村上です。 「DX人材不足」ー 現在でも頻繁に目にする単語です。2019年に経済産業省の委託を受けたみずほ情報総研の試算によると、2030年にDX人材が最大79万人不足する見込みです。これは東京都人口の約6%に相当する膨大な数字であり、日本企業が直面する構造的な課題の象徴となっています。当時は「79万人不足」という数字のインパクトから、大きな話題となりました。 そこから6年が経ちましたが、問題は解決するどころか深刻化しているようです。DX人材像を明確に設定している日本企業がわずか18.4%に留まっており、4割の企業は「人材像を設定しておらず、検討もしていない」状況で、多くが「ゴールがわからないまま、とりあえずリスキリングをやっている」迷走状態に陥っています。つまり、多くの企業が明確な方向性を持たないまま、人材育成という名の迷走を続けているのが現実なのです。 多
Illustrious XL v1.0の派生モデルillustrious_pencil-XL-v3.2.0で生成した画像。解像度は1824x1248(筆者作成) 2月11日に、韓国ONOMA AIが開発した画像生成AI「illustrious XL(イラストリアス)」のv1.0がリリースされて話題になっています。2024年9月にv0.1が公開された際、v1.0やv2.0を開発していると示唆があったのですが、意図的に公開されていませんでした。3月18日にはクラウドでの「v2.0」も公開を開始しています。最大の特徴は高解像度化です。ベースとなる基盤モデル「Stable Diffusion XL(SDXL)」では1024x1024の画像で学習していますが、v1.0では追加学習用の学習データを1536x1536へと大幅に引き上げています。その分、学習にかかる計算量は大幅に増大していますが、より大き
組織のリーダーや起業家の脳内に“それ”はいるのかいないのか。公立鳥取環境大学学長の小林朋道さんは「ネコ科動物を本来の最終宿主とするトキソプラズマという寄生虫が約3人に1人のヒトの脳内に休眠中の蛹のような状態で入り込んでいることが明らかになっている。詳細は現在研究中だが、感染者は大胆・活発になり、リーダーや起業家などになる割合が高いとも言われている」という――。 ※本稿は、小林朋道『ウソみたいな動物の話を大学の先生に解説してもらいました。』(協力・ナゾロジー、秀和システム)の一部を再編集したものです。 3人に1人の割合で我々ホモサピエンスの脳内にも入り込んでいる トキソプラズマという寄生虫はネコ科動物を本来の最終宿主とする原虫です。 原虫というのはアメーバやゾウリムシなどを含む単細胞の微生物の一分類群でマラリア原虫などが有名ですが、トキソプラズマは自分自身が増えるため、ネズミやヒト、オオカミ
ITシステムは年々高度化し、新しい技術も次々と登場しています。そのため、習得すべきことが増え続けているのが現状です。 こうした背景から、「IT業界は常に勉強が必要で大変だ」「休みを利用して勉強しないと乗り遅れてしまう」「歳をとったら続けられない」といった声も聞かれるようになりました。 では、IT業界で働く人たちは皆、苦しみながら仕事を続けているのでしょうか? ――いいえ、決してそうではありません。もちろん、まったく苦労がないとは言いませんが、新しい技術が登場しても、多くのエンジニアは柔軟に対応しています。 その理由は、IT技術の「本質」を理解しているからです。 SNSでは、「この新技術を学べば大丈夫」といったアドバイスや、「この技術を使わない企業は遅れている」といった煽りのような意見が飛び交い、初学者を惑わせることも少なくありません。 しかし、業務委託などでさまざまな企業を見てきた立場から
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