AI IoT

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7回。今回は正規分布する母集団同士の相関係数を区間推定する方法と考え方を解説します。

「知識ゼロから学べる」をモットーにした機械学習入門連載の第5回。いよいよ今回から、「Yes／No」や「スパムかどうか」といった“分類”予測を扱います。これを実現する代表的な手法が「ロジスティック回帰」です。図を使って仕組みや考え方をやさしく学び、Pythonとscikit-learnでの実装も体験します。初めての人でも安心して取り組める内容です。

リストにどの要素が何個含まれているか、数えたいことってありますよね。もちろん、自分で書いても構いません。でも、あのモジュールのあのクラスを使うのがカンタンですよ。

Salesforceは、AIエージェント導入に対する従業員の懸念を解消する方法を同社のブログで解説した。上長はデジタル労働力の台頭と、それが労働力に与える影響を認識することが重要だとしている。

ガートナージャパンは、「ガーディアンエージェント」に関する見解を発表した。マルチエージェントの統合にとってガーディアンエージェントが鍵になるとしている。

デジタル庁は「テキスト生成AI利活用におけるリスクへの対策ガイドブック（α版）」の内容を一部修正したと発表した。同ガイドブックは、AIの利活用に伴うリスクとその対策を整理し、行政や民間での適切な活用を促進することを目的としている。

ある値が特定の範囲に含まれるかどうかを調べるときってありますよね。そんなときにはどう書いていますか？　もしかしたら、いつものやり方以外にもいい方法があるかもしれませんよ？

アクセンチュアは、異なる企業が提供するAIエージェントを連携させる「Trusted Agent Huddle」を発表した。特定のタスクやビジネス目標に応じて最適なAIエージェントを選択し、それらを管理できるようになるという。

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139弾はタプル／辞書／集合というPythonプログラマの必須科目について、その作成と内包表記の使い方、要素の取り出し、要素の取り出しや操作までを1冊のeBookにまとめました。

Salesforceは「AIエージェント成熟度モデル」を開発した。企業がAIエージェントを安全かつ効果的に導入、活用するためのもので、5段階の成熟度レベルと、各段階を進むための実践的なステップを提示している。

グラフのサイズを調整したり、タイトルや軸ラベル、凡例、グリッド線、注釈などを追加したり、一度に複数のグラフを表示したりする方法をマスターしよう！

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6回。今回は正規分布する母集団の分散の比を区間推定する方法と考え方を解説します。

SlashDataは、開発者調査レポート「State of the Developer Nation」の中から、開発者の生成AI導入状況の調査結果をブログで紹介した。それによると、アプリケーションに生成AI機能を追加している開発者は全体の20％だった。

リストの全要素が一定の条件を満たしているかどうかを判断したい？　そんなコードをfor文で記述していませんか？　そういうときには、アレを使うのがよいですよ！

OpenAIは、エージェント型AIアプリケーションを構築するためのAPI「Responses API」におけるリモートMCPサーバのサポート、同APIで利用可能なビルトインツールの拡充を発表した、同APIの信頼性、可視性、プライバシーを向上させることが目的だ。

AIに関してギャップや矛盾を感じる現象には、“逆説”として法則化されているものがあります。AIの本質や限界、人間との根本的な違いを映し出すヒントになる、“逆説”にまつわる用語として「AI効果」「モラベックのパラドックス」「ポランニーのパラドックス」「グッドハートの法則」「シンプソンのパラドックス」の5語を紹介します。

1万個の整数値をテキストファイルに書き出すPythonコードがあるとして、メモリ消費量を少なくするにはどうすればよいのかを考えてみてください。

ガートナージャパンは、「AIエージェント」と「エージェント型AI」に関する見解を発表した。両社の違いに加え、チャットbotやRPAとの違いも図を交えて解説している。

Microsoftは開発者向け年次カンファレンス「Microsoft Build 2025」で、「Windows 11」での「MCP」のネイティブサポートを発表した。同カンファレンスで多数発表されたAI開発のための新しいプラットフォームの一つだ。

「未知の選択肢を試す（探索）」か、「既知の選択肢を使い続ける（利用）」か。一方を重視すれば他方がおろそかになる難しさがあり、うまくバランスを取ることが求められる。このジレンマは、さまざまな意思決定に共通する課題であり、特に強化学習ではそのバランスの調整がモデルの性能に大きく影響する。

len関数でリストの要素数を調べて、その数が0より大きいかどうかを比較したりしていませんか？　チッチッ！　リスト（コレクション）の性質を理解して、もっとPythonicなコードを書くようにしましょう！

Googleは「Gemini 2.5 Pro Preview（I/O edition）」への早期アクセスを可能にしたと発表した。同年3月に試験運用版（Gemini 2.5 Pro Experimental）をリリースした「Gemini 2.5 Pro」の最新版となる。

Pythonでデータを可視化するために広く使われているMatplotlib。そのpyplotインタフェースを使って、さまざまなグラggフを手軽に作成する方法を紹介します。

Microsoftは「Agent2Agent Protocol」を「Azure AI Foundry」と「Microsoft Copilot Studio」でサポートすると発表した。

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5回。今回は正規分布する母集団の平均の差を区間推定する方法と考え方を解説します。

Anthropicは、「Claude」に関する新機能「インテグレーション」機能を発表した。リモートMCPサーバを利用することで、さまざまなツールと連携でき、「複雑なプロジェクトを独立して処理する、知識豊富なチームメイトのような存在になる」という。

初期データが不足しているために、適切な推薦や予測ができない問題。レコメンデーション（推薦）システムやAI／機械学習では、大量のデータを用いた学習が前提となるが、新たなサービスの開始直後や、新規ユーザーの登録直後、新しい商品が追加された直後には、十分なデータが得られずにこの問題が発生する。

空のリストを作成するには、list関数を使う方法と空のリストリテラル（[]）を使う方法が考えられます。結果は同じになる、これら2つの方法ですが、そこに違いはあるのかないのか、知っていますか？

IBMは、企業がAI活用の課題に対処し、自社独自のデータを用いてAIエージェントを構築、展開できるようにする新しいハイブリッドテクノロジー群を発表した。

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136弾は『解決！Python』からファイル操作を扱った記事をまとめました。open関数からwith文、Pathクラス、structモジュール／pickleモジュール／shelveモジュールなどを使う方法までをひとまとめ！

カリフォルニア大学バークレー校とサンフランシスコ校の研究者チームは、脳信号をほぼリアルタイムで可聴音声に合成する技術を開発した。これにより、重度のまひを持つ人々が自然な音声で発話できるようになるという。