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Pythonで型を比較するには大きく2つの方法があります。type関数を使う方法とisinstance関数を使う方法はどこでどんな違いがあるのか、このクイズで確認しましょう。そして、第3の方法もあるって知ってましたか？

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（仮説検定編）の第6回（番外編）。今回は、G*Powerという便利なツールを使い、検定に当たって必要となるサンプルサイズを簡単に求める方法を紹介します。

Python 3.14では例外に関して2つの点が改善されています。1つのexcept節で複数の例外クラスを補足する場合に、それらの列挙が簡潔になったことと、finally節にreturn文などを置くとSyntaxWarningが発生するようになったことがそうです。これらについて見てみましょう。

Gartnerは、2026年の戦略的テクノロジーのトップトレンドを発表した。AIネイティブ開発、先制的サイバーセキュリティなど10項目を挙げた。

「私たちは、技術の短期的な影響を過大評価し、長期的な影響を過小評価する」という言葉で知られる経験則。近年では生成AIの議論でもこの傾向が指摘されている。なお、アマラの法則における“過大評価”はハイプサイクルの「過度な期待のピーク」に、“過小評価”は「幻滅期」に重ねて語られることもある。

IDCは今後5年間の技術動向に関する包括的な見通しをまとめた「FutureScape 2026」を発表した。エージェンティックAI（自律的にタスクを実行するAI）が戦略転換点として浮上し、2030年までに45％の組織がAIエージェントを大規模運用すると予測している。

ガートナージャパンは、世界のCIOを対象に実施したAIへの取り組みに関する調査に基づき、企業はAIと人間の両面を準備して“新たな価値”の獲得を目指す必要があるとの見解を発表した。

クラスには属性が付きものです。その属性にアクセスしたくてもうまくいかないときがあるんですよね。そんなことを今回は問題にしました（あ、これヒントになってるじゃん！）。

Python 3.14ではPyREPLやモジュールのヘルプなどで、構文がハイライト表示されるようになりました。その概要とカスタマイズの方法について見てみましょう。

かつて“実験的すぎる”とされたフレームワークが“安定版”へ進化し、LangGraphとの連携強化で運用面の信頼性も向上した。群雄割拠するAIエージェント開発の世界で、LangChainは再び存在感を示せるか注目。

回答には参照元を明示するので、情報の出所を確認できる。

タプルの要素には多くの場合「[0]」「[1]」のようなインデックスを使ってアクセスしますよね。でも、それでは何を意味しているのか分かりにくいことがあります。「意味が伝わる形」にするなら、どんな方法が考えられるでしょうか？（コード全体を見直しても構いません）

企業における生成AIの活用が加速する一方、蓄積したデータをAI自身に理解させなければAI活用の取り組みは頓挫しかねない――そこで本連載は、AI活用の成否を分ける「データマネジメント」に焦点を当てる。初回は、なぜデータマネジメントがAI活用の成否を分けるのか、AIがデータを正しく理解するために求められる取り組みを整理する。

2027年までに、採用プロセスの75％に、実践的なAIスキルのテストが含まれる。

かわさきからは「自称“Python祭り”について」というタイトルでPython 3.14の新機能を紹介する連載記事の紹介と紹介しきれなかったトピックについて、一色からは「飛行機内でもAIプログラミングしたい」というタイトルで、16GBメモリのMacBook Pro（M4）上でVS CodeとローカルLLMを使ってプログラミングを試した体験とその感想について書きました。

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（仮説検定編）の第5回。今回は、正規分布する2つの母集団の分散が等しいかどうかを調べる方法について解説します。

Python 3.14では真の並列処理を実現するフリースレッド版Pythonとはまた別の仕組みが導入されています。それがconcurrent.interpretersモジュールです。その概要と基本的な使い方を紹介します。

NTTは国産LLM「tsuzumi 2」の提供を開始した。超大規模モデルに匹敵する日本語性能と、1GPUでも動作可能な軽量化を両立させたという。

KDDI、さくらインターネット、ハイレゾの3社は「日本GPUアライアンス」を設立した。急速に高まるGPU需要に対し、柔軟かつ安定的に高性能GPUリソースを供給する体制の構築を目指す。

Anthropicは「Claude」に「Agent Skills」「Microsoft 365コネクター」「エンタープライズ検索」の3つの新機能を追加したと発表した。

野村総合研究所は、Amazon Web Servicesと生成AI分野で戦略的協業契約を2025年6月に締結した。企業の生成AIの本格導入を支援することが目的で、今後2年間で日本国内の企業を中心に100社超のAI活用とビジネス変革の実現を目指すという。

クラウドエースは、AIエージェント活用の実態調査結果を公開した。それによると回答者の51.4％が「既存システム連携の難しさ」を課題と捉えていることが分かった。

リストの末尾要素にアクセスするには幾つかの方法がありますよね。シンプルな方法を知っているかどうかをこのクイズで確認してみましょう。おまけの問題もあるので、頭の体操に使ってみてね。

前世代のClaude Sonnet 4と同等の性能を持つモデルが、3分の1の価格で利用可能になった。高いコスパで、開発者の“日常使いモデル”として定着するかが注目される。

英国のベンチャーキャピタルAir Street Capitalは、AI研究の最新動向や、AIが社会的、経済的にもたらす影響を分析した「State of AI Report 2025」を公開した。

Pythonのf文字列は便利ですが、ちょっとした問題もあります。それを解決するために、Python 3.14ではテンプレート文字列が導入されました。f文字列の問題、t文字列とは、その基本的な使い方を紹介します。

Amazon Web Servicesは、AIエージェントの構築から本番運用までを支援するマネージドサービス群「Amazon Bedrock AgentCore」の一般提供を開始した。AIエージェント開発のライフサイクル全体を支援する7つのサービスが利用できる。

Slack内の会話データをコンテキストとしてAIに反映し、Slack内でAIを活用することで生産性を向上させる。

ABI Researchは、世界のサプライチェーン企業の80％以上が2026年中にAIを活用したシステム導入を予定していると発表した。需要予測や在庫管理、ネットワーク設計などの分野でAI導入が進み、クラウド活用も拡大しているという。

Python 3.14.0の正式リリースに合わせて、Windows版のPython処理系を大きく変化させるツールが登場した。Python Install Managerの概要とその基本的な使い方を見てみよう

あるオブジェクトとNoneを比較するときって、どんなやり方をしていますか？　それって普段は問題なくても実はダメなやり方じゃないですか？　ちょっと確認してみましょ。