AI IoT

JR西日本は、熟練担当者が手書きで作成していた鉄道車両基地の構内作業計画を、AIで自動作成するシステムを開発している。なぜ開発し、どのような効果を見込むのか。

Microsoftは、開発者がアプリケーションにAI機能を組み込めるローカルAI実行基盤「Foundry Local」の一般提供を開始した。ユーザーの端末上でAI処理を完結させる仕組みにより、クラウドへの依存やネットワーク遅延、トークン課金が発生しないAI実装が可能になるという。

かわさきからは「Google Antigravity 2.0と戯れながら感じたこと」というタイトルで生成AI時代における教科書的コンテンツの存在意義と、AIにコードを書かせる時代の学び方について、一色からは「LLM Wikiを実践して『ロケスマペディア』を作ってみた」というタイトルで、自身で執筆した記事のコンセプトを実務に落とし込んだ社内知識ベースの実践と運用課題について書きました。

GMOインターネットグループが、同グループ内における生成AIの業務活用に関する定点調査の結果を発表した。グループ全体での活用率が97.8％に達した他、AIエージェントの活用率が急激に高まっていることが明らかとなった。

Googleは「Gemini」のAPI向けに、新たなサービスティア「Flex」と「Priority」を追加した。Flexは標準サービスティアの半額で利用できるという。両者はどう違い、どう使い分けるべきなのか。

開発現場における生成AIの利用は常態化しつつあるものの、「コード補完の域を出ない」「特定の個人のスキルに依存している」といった課題があります。本稿では、個人の生産性向上からチームへの定着、全社規模での展開、そしてAIエージェントの本番実装に至るまで、開発プロセス変革に役立つ5つのポイントを整理します。

Gemma 4を手元で使ってみると、翻訳や要約ならローカルLLMでも十分に実用的だと感じた。モデル選び、GPU選び、Macや専用AIマシンの価格感まで、個人が無理なく始めるための判断材料を整理する。

Python 3.15では組み込み型として変更不可能な辞書であるfrozendictクラスと、値が見つからないことや使えないことを意味する番兵値を表すsentinelクラスが追加される予定です。これらをどんなふうに使うのか、ちょっと調べてみました。

初歩から応用までステップアップしながら学んでいく『やさしいデータ分析』シリーズ第5弾がスタート。ベイズ統計を学ぶに当たって、知っておくべきキーワード、連載の予定を紹介します。データ分析を実践的に役立てるための基礎をしっかり学んでみませんか？

AIエージェントを短期間で開発、量産するための仕組み「エージェントファクトリー」を構築したみずほフィナンシャルグループ。複雑なAIエージェントの開発期間を最大70％短縮し、最短数日での開発を可能にする。

Python 3.15の新機能として追加された「モジュールの読み込みを必要な時点まで遅延するlazy import」と二重ループの構造を取る内包表記をより直感的に書けるようになる「内包表記でのアンパッキング」がどんなものかをちょっとコードを書いて調べてみました。

Appleは、企業向けのオールインワンプラットフォーム「Apple Business」を発表した。モバイルデバイス管理、ビジネスメールなどを統合し、日本を含む200以上の国と地域で提供を開始した。

リコーは、経済産業省とNEDOが実施するプロジェクト「GENIAC」第3期において、リーズニング性能を備えたマルチモーダル大規模言語モデルの開発を完了した。軽量モデルをHugging Faceで無償公開している。

2026年10月にリリース予定のPython 3.15のβ1がリリースされた。Python 3.15の新機能はこれで出そろったことから、どんなものが追加されたかをまとめてみました。

エージェント型AIの意思決定は、人の検証が前提となっていることがDynatraceの調査で明らかになった。企業はどのように検証しているのか。

AIの料金体系が使用量を意識する形へ移りつつある今、「日本語」はAI利用のコストにどれほど影響するのか。GPT-5.5やClaude Opus 4.7など主要モデルを実測し、トークン効率からモデル選びを考える。

GPT-5.5は、ベンチマークだけを見れば絶対王者ではない。それでも開発者が熱狂する理由を、Codexとの組み合わせ、トークン効率、そして“最後まで自走する力”から整理する。

Figma社は、AIエージェントが「Figma」のキャンバスでデザインを直接作成・編集できる機能の提供を始めた。意図しないデザインの生成を防ぐ仕組みも備える。

企業の関心が「対話型AI」から「AIエージェント」へと移り変わる中、ABI ResearchはNVIDIAのNemoClawを「エンタープライズにおけるAIエージェント採用を加速させるための転換点になる」との見解を示した。

Google DeepMindは、「AGI」の実現への進捗を測定するための認知フレームワークを提示した論文を発表した。AIシステムの「知性」を評価する実証的ツールの不足を受け、認知科学を基盤とする新たな評価手法を提案した。

Claude Coworkに新たに加わったLive Artifactを使うと、刻々とたまっていく情報を、自分のタイミングで可視化したり、ざっくりとまとめたりできます。そこで、今回は筆者が毎朝やっている情報収集をちょっと楽にできないか試してみました。

シリコンバレーで広がる「トークンマクシング」とは何か。AIをどれだけ使えるかが生産性や評価を左右し始めた現実を追い、日本のソフトウェアエンジニアがどう向き合うべきかを考える。

コーレは、プロンプトを使わずにAIが操作手順を生成し、Webブラウザ操作を自動実行するツール「Copelf」をリリースした。

Python 3.15をターゲットとしたPEP 800が承認された。これが提案する「あるクラスが非交和基底であること」と、それを示す@disjoint_baseデコレーターについて紹介する。

2028年までに政府機関の約8割がAIエージェントを導入し、意思決定の自動化に生かすとGartnerは予測する。そこで課題となるのが、意思決定の透明性の確保だ。その対策の鍵になる「DI」と、実現に向けた取り組みとは。

Difyのサポートチームは、生成AIを活用して顧客からの問い合わせメールの分類を85％自動化した取り組みについて解説した。

Claude Opus 4.7は、一般公開モデルとしては最強クラスの性能を示した一方で、実際のユーザー評価は大きく割れている。本稿では、Anthropicの公式情報に加え、初期ユーザーの反応も踏まえながら、その強さと「怖さ」を整理する。

Pythonで仮想環境を作るときってどこに作っていますか？　ディレクトリ名をどうするか悩んでいませんか？　これを解決してくれるかもしれないPEPが提出されました。どんなものか、ちょっと見てみましょう。

さくらインターネットは認定資格の「さくらのAI検定」を開始し、実務でAIを使いこなす人材の育成を支援する。無償のオンライン教材を用意し、AIの基礎から実務的なスキルまで体系的に学べるようにした。

Anthropicは「Claude for Excel」と「Claude for PowerPoint」を強化し、複数ファイル間でコンテキストを共有できる機能を導入した。定型ワークフローをワンクリックで実行する「スキル」機能も追加された。

プラスアルファ・コンサルティングは、対面接客におけるカスハラをAIで検知する「AIカスハラガード」の提供を開始した。会話を音声認識でテキスト化し、接客状況の可視化と証跡の確保を支援する。