AI IoT

Mistral AIは、OCR API「Mistral OCR」を発表した。画像や表を含む高度なレイアウトなども認識でき、多言語に対応している。

Googleは、複雑な問題に取り組むためのリーズニングモデル「Gemini 2.5」を発表した。最初のリリースとなる「Gemini 2.5 Pro Experimental」は、一般的なさまざまなベンチマークで最先端の性能を示しており、特にリーズニング能力とコーディング能力に優れているという。

BMI、血圧、善玉コレステロールなど、さまざまなデータを特徴量として重回帰分析を行いながら、単回帰分析のモデルよりも良い性能のモデルを作ってみましょう。

JetBrainsは、「JetBrains AI Assistant」がマルチモデルに対応し、開発者がタスクに応じて最適な大規模言語モデルを選択できるようになったことを受け、OpenAI、Google、Anthropicの主要モデルのベンチマーク比較結果を公式ブログで紹介した。

用語「交差エントロピー」について説明。分類タスクを解くための機械学習モデルの訓練に広く用いられる損失関数の一つで、「“正解ラベルの確率分布”から“モデル出力の確率分布”がどれくらいズレている（＝不一致）か」を数値で表す。特に、ロジスティック回帰やニューラルネットワークの分類タスクでよく使用される。

OpenAIは、新しい音声認識モデル「gpt-4o-transcribe」と「gpt-4o-mini-transcribe」および音声合成モデル「gpt-4o-mini-tts」のAPIを提供開始した。

Gartnerは2025年3月5日、AIエージェントに関する予測を発表した。AIエージェントが2029年までに一般的なカスタマーサービスの問題の80％を自律的に解決するという。

NVIDIAは、約1年前に発表したAIファクトリープラットフォーム「NVIDIA Blackwell」の後継となる「NVIDIA Blackwell Ultra」を発表した。

リストではよくあるin演算子を使った要素の存在確認。辞書でもキーの存在確認とその値を取得するときにも同じことをしていませんか？　もっとシンプルでよい方法があるんです。

企業の生成AI活用において、重要な役割を果たすのが「RAG」だ。企業が独自に持つデータを学習させることで、生成AIを自社業務に生かすことができる。ただ、具体的にどのような準備、設定が必要なのかが明確になっていないケースが多い。ギブリーが開催したWebセミナーからRAG導入における課題の解決方法を探る。

Stability AIはArmとの提携により、Stable Audio Openを強化したと発表した。Arm CPUを搭載したモバイルデバイスで、インターネット接続なしに、音楽生成が可能になるという。

データは、AIおよび生成AIプロジェクトの成否を左右する重要な要素だ。本稿では、AIライフサイクルにおけるデータリスクを包括的に評価し、それらを軽減するための7つの推奨事項を紹介する。

Googleは、同社の「Gemini 2.0」モデルと同じ研究および技術に基づいて構築された軽量なオープンモデルのコレクション「Gemma 3」を発表した。

Pythonにall関数ってありますよね。使ったことあります？　もちろん？　そんなあなたに問いたい。このリストを渡したときに、戻り値がどうなるかを。分かりますよね？

日本情報経済社会推進協会とITRは、「企業IT利活用動向調査2025」の結果を発表した。それによると、調査対象となった企業の45％が何らかの形で生成AIを業務利用しており、特に日常業務の効率化の用途で活用効果を感じていることが分かった。

Googleは、Gemini 2.0を使用して構築した科学者向けマルチエージェントAIシステム「AI co-scientist」を紹介するブログエントリを公開した。

Amazon Web Servicesは、DeepSeekが2025年1月に公開した大規模言語モデル「DeepSeek-R1」が、「Amazon Bedrock」において利用可能になったと発表した。フルマネージドのサーバレスモデルとして利用できるという。

用語「KLダイバージェンス」について説明。2つの確率分布間のズレを測る指標で、「ある確率分布が別の確率分布とどれだけ異なるか」を評価するために使用される。値が0なら「完全一致」、大きいほど「異なる」ことを意味する。主に統計解析や機械学習モデルの評価、データドリフト検出などで利用されている。

ガートナーは、2025年のデータ／アナリティクスのトップトレンドを発表した。同社は企業のITリーダーに対して、「同トレンドを自社戦略に反映させるように取り組むべきだ」としている。

再帰関数は自分自身を関数の内部で呼び出す関数です。Pythonでももちろん使えます。でも、そこにはちょっとした制限もありますよ。知ってましたか？

Amazon Web Servicesは、「Amazon Bedrock」の「Data Automation」機能の一般提供を開始した。

Diabetesデータセットから特徴量としてBMIを選択して、単回帰分析を行ってみます。単回帰分析でうまくターゲットを予測できるのかどうかを見ていきましょう。

OpenAIは、これまでで最も大規模かつ高性能なチャット向けモデル「GPT-4.5」のリサーチプレビューを公開した。「ChatGPT Pro」プランのユーザーと開発者が利用できる。

データ分析の初歩から応用まで少しずつステップアップしながら学んでいく連載（区間推定編）の第2回。区間推定の第一歩として、正規分布する母集団の平均（＝母平均）を区間推定する方法と考え方を解説します。

複数のリストの要素に同時にアクセスする場合、何を使いますか？　インデックス？　いえいえ、もっといい方法がPythonにはあるんです。もちろん覚えていますよね？

気軽に試せるラップトップ環境で、チャットbotを提供するオールインワンの生成AI環境構築から始め、Kubernetesを活用した本格的なGPUクラスタの構築やモデルのファインチューニングまで解説する本連載。今回は、「Open WebUI」「Ollama」「Kubernetes」を活用して生成AIと対話できる環境をローカルで構築する方法を解説します。

ABI Researchは、66のテクノロジー市場の統計をまとめたレポートを公開した。成長するテクノロジー市場や縮小するテクノロジー市場を分析している。

IBMは、大規模言語モデルファミリーの最新版「Granite 3.2」の一連の新モデルを発表した。

人気過去連載を電子書籍化して無料ダウンロード提供する＠IT eBookシリーズ。第131弾は『解決！Python』から文字列の文字種をチェックする方法を解説した記事をまとめました。

Anthropicは、AIが労働市場と経済に長期にわたって及ぼす影響を理解することを目的とした取り組み「Anthropic Economic Index」を発表した。

Cloudflareは、生成AIに関するさまざまなメトリクスを参照できるWebページ「AI Insights」を新たに公開した。AI分野の最新傾向や情報を提供し、「AIの変化と進化の様子をより理解できるようにする」としている。