AI IoT

Gartnerによると、2025年の世界IT支出は前年比9.8％増の5兆6100億ドルとなる見通しだ。

連載の最後にデータセットの読み込み、可視化、回帰分析などの作業を一気通貫でやってみます。今回はそのうちのデータセットの読み込みと可視化を取り上げます。

スマートフォンなど一般向けのデジタル機器のプロモーションに接していると「プロ品質」「プロレベル」という言葉を目にすることがある。音楽業界の末席で、ピアノやバイオリンといったアコースティック楽器の録音を生業としているだけに、気になって仕方がないので、検証してみた。

社会人から学生まで、今や現代人の大半は生成AIと無縁ではいられないでしょう。もはや“常識”となりつつある用語として「AI」「生成AI」「AGI」「ASI」「AIアライメント」「LLM」「ローカルLLM」「マルチモーダルAI」「エッジAI」「AIエージェント」の10語を紹介します。

NVIDIAは、開発者、ゲーマー、クリエイター向けのコンシューマーGPUである「GeForce RTX 50」シリーズを発表した。「NVIDIA Blackwell」アーキテクチャ、第5世代Tensor Core、第4世代RT Coreを搭載し、AI駆動型レンダリングにおいて画期的な進歩を実現したという。

「リストの要素を逆順に」と聞かれたら、どんな方法をどれくらい思い付きますか？　あの方法やその方法は誰でも分かるでしょうけど、こんなやり方もあるかもしれません。というのを考えてみましょう。

Gartnerは、AIや消費行動の変化が今後数年間にデジタルマーケティングに与えるさまざまな影響に関する予測を発表した。

IBMは、企業のAI投資に関する調査結果を発表した。これによると、多くの企業は長期的な視点でAIに投資しており、ROIの改善とイノベーションの推進のため、オープンソースAIツールの利用に関心を寄せているという。

ガートナージャパンはAIエージェントに関する最新の見解を発表した。同社は、企業はAIエージェントを将来の重要な戦略要素として捉え、適切なタイミングで新たなチャレンジをすべきだとしている。

SlashDataの最新調査によると、開発者の66％がオープンAIモデルを利用していることが明らかになった。産業IoT分野においては、ネットワークAPIの採用が加速している。

リストやタプルの要素をインデックスやスライスを使って取り出して、変数に代入することはよくありますが、そのコード、もしかしたらもっとカンタンに記述できるかもしれませんよ？

Gartnerによると、Fortune 500企業の30％がカスタマーサービスを、AIに対応した単一のチャネルに統合するようになるという予測を発表した。

NVIDIAは、自動運転車やロボットなどのフィジカルAIシステムの開発を促進するために構築された世界基盤モデルプラットフォーム「NVIDIA Cosmos」を発表した。

データ分析の初歩から学んでいく連載（確率分布編）の第13回。ワイブル分布は機械の寿命や故障率の分析に使われる分布です。今回も具体例を基に、ワイブル分布の利用例や、確率密度関数と累積分布関数の形を見ていきます。母数（パラメーター）として指定するαやβの適切な値の決め方も解説します。

Googleは、AIエージェントで組織内の情報検索を支援する「Google Agentspace」を発表した。ドキュメントや電子メールなど社内で蓄積されているデータに基づいた提案や応答により、情報収集や意思決定を支援するという。

Googleは、「Google AI Studio」と「Gemini API」で利用できる「Gemini 2.0」の「Multimodal Live API」を公式ブログで紹介した。

2024年はChatGPTなどチャットAIのマルチモーダル化が進み、自律型AIエージェントも脚光を浴びました。2025年はどう進化し、社会に何をもたらすのか？　本稿では最新動向を踏まえ、8つの予測を紹介します。

Googleは、同社のビジョン言語モデル「PaliGemma」の最新版となる「PaliGemma 2」を発表した。事前訓練済みのモデルおよびコードをHugging FaceやKaggleで閲覧、ダウンロードできる。

Cloudflareは、2024年インターネットサービスのトラフィックランキングを発表した。ChatGPTが圧倒的な人気を誇るほか、GitHub Copilotが初めてトップ10入りしている。

AIスタートアップ企業のElevenLabsは、インタラクティブな音声AIエージェントを構築できる「Conversational AI」を発表した。多様な用途の会話型AIエージェントを構築できるという。

Exa Enterprise AIは「生成AIの利用実態調査」の結果を発表した。5回目となる今回の調査では、生成AIを全社導入している企業の割合が約6割に拡大し、RAGには5割以上が取り組み中と回答した。

Pythonのコードを書いていて1文がとても長くなるときには、それを複数の行に分けて書くのが普通ですよね。このとき、バックスラッシュを使っている人もいるでしょう。でも、バックスラッシュを使わない方法もあるんですよ。

AWSは次世代のAmazon SageMakerを発表した。新機能として、データとAIの開発環境を統一する「SageMaker Unified Studio」などが追加された。

Salesforceは、2025年に注目すべきトレンドとして、AIエージェントの未来に関する予測を発表した。リクエストやプロンプト、自動トリガーの背景情報を分析・理解し、次のステップを自律的に判断して実行するのがAIエージェントだとしている。

ネットアップは、調査レポート「2024 Data Complexity Report」を発表した。同社は、2025年は企業がAIの実験段階からその能力を拡大する段階に移行する年になるとしている。

Microsoft Researchは、グラフベースのモジュラーRAGシステムである「GraphRAG」の正式版「GraphRAG 1.0」を公開した。

正規化と標準化はデータセットのスケーリングに大いに役立ちますが、今回は実際にどんなふうにスケーリングが行われるかについてちょっと見てみましょう。

ABI Researchは、期待が高いものの、2025年には実現しないと予想される技術トレンドを4つ取り上げて解説した。「AI-RAN」の広範な展開、消費者向けスマートグラスの大規模な普及、ヒューマノイドの席巻、半導体生産のオンショアリングだ。

ローカルLLMとは、ユーザーが所有するローカル環境（PCやエッジデバイスなど）で直接動作するLLM（大規模言語モデル）、またはその仕組みのこと。データをクラウドに送信せずにローカル環境内で処理するため、プライバシーが保護される。特定のタスクや業界向けの調整がしやすいメリットもある。

AWSは、生成AIアプリ開発用マネージドサービス「Amazon Bedrock Knowledge Bases」にカスタムコネクターとストリーミングデータの取り込みと再ランク付けモデルのサポートを追加した。

Googleは、エージェント時代に向けた最新のAIモデルファミリー「Gemini 2.0」を発表し、その最初のモデルの試験運用版リリースや、Gemini 2.0を用いたAIエージェントの研究開発など、関連する一連の取り組みも紹介した。