AI IoT

IDC Japanは、2024年の国内AIシステムの市場予測を発表した。2023年の国内AIシステム市場は前年比34.5％増の6858億7300万円。2024年は前年比31.2％増の9000億6000万円になると予測する。

AWSは、基盤モデルを使用した生成AIアプリケーションの構築、展開を支援する「Amazon Bedrock」サービスの新機能を発表した。新機能には、カスタムモデルインポート、モデル評価、「Guardrails for Amazon Bedrock」があり、使用可能な基盤モデルの選択肢も拡大している。

生成AIをビジネス利用しようとしている企業は多いだろう。市場にはさまざまなサービスがあふれているが、「うまく使いこなせないかもしれない」「一時的にしか使わないのでは」といった懸念を持つ人もいるだろう。本稿では、AWSのセミナーを基に、継続的に生成AIを活用するためのヒントを探る。

Microsoftは、1枚の顔の静止画像と音声クリップから、その顔の人物が本当に話しているかのような動画を生成できるAIモデル「VASA-1」を発表した。

IT用語の基礎の基礎を、初学者や非エンジニアにも分かりやすく解説する本連載、第19回は「GPU」です。ITエンジニアの学習、エンジニアと協業する業務部門の仲間や経営層への解説にご活用ください。

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117弾は、連載『やさしいデータ分析』の全編を電子書籍化しました。表計算ソフトで試しながら、基本的なデータ分析を学べます。前提知識は不要で、全ての社会人にお薦め。ここからデータ分析の第一歩を踏み出しましょう！

Salesforceは、「Slack」の生成AI機能「Slack AI」の提供を開始した。検索機能の拡張、チャンネルとスレッドの要約などの生成AI機能を全ての有料プランで利用できる。

Metaは、大規模言語モデル「Meta Llama 3」の8Bおよび70Bパラメーターモデルを発表した。

pdfminer.sixパッケージを用いて、PDFファイルからテキストや画像を抽出する方法を紹介する。

IDCによると、アジア太平洋地域（日本と中国を含む）では、生成AIの導入がかつてなく急速に進んでいることから、生成AI支出が2027年までに260億ドルに増加し、2022〜2027年の年平均成長率は95.4％に達する見通しだ。

用語「BM25」について説明。各文書中の各単語の重要性をバランスよく評価する尺度で、主に検索クエリに最も一致する文書を特定するのに用いられる。キーワード検索以外にも、類似文書の検索やレコメンデーションにも活用できる。計算式は「（ある単語の文書間でのレア度）×（ある文書における、ある単語の出現頻度、の正規化された値）」で、正規化するための調整パラメーターを持つ、tf-idfの発展版と見なせる。

OpenAIは音声生成モデル「Voice Engine」の小規模プレビューから得られた予備的な知見と結果を公表した。このプレビューから合成音声生成の持つ可能性と課題が浮き彫りとなった。

NIIは、ISO 34502で示された自動運転車の「危険シナリオ群」について、その意味を数学的に定式化したと発表した。危険シナリオの曖昧さを回避し、危険シナリオを用いた安全性評価タスクの自動化と効率化を実現するとしている。

pandasが提供するデータを格納／操作するための2種類のオブジェクト、SeriesとDataFrame。そのうちのSeriesオブジェクトを作成しながら、その基本的な特徴を紹介。

math.isnan関数やnumpy.isnan関数、pandas.DataFrame.isnaメソッド、numpy.sum関数、pandas.DataFrame.sumメソッドなどを使って、非数かどうかを判断したり、多次元配列やDataFrameに含まれるNaNの数をカウントしたりする方法を紹介する。

IDCは生成AI（人工知能）に関する予測結果を公開した。それによると、生成AIを企業のマーケティングタスクに適用すると、生産性が40%以上向上するという。

Microsoftは2024年3月に開催されたデジタルイベントで、Copilotや新しいSurface for Business、Windows Cloud PCといったデバイスを通して、顧客のビジネス全体で、AIの安全かつ効率的な活用を推進すると発表した。

生成AI導入の最前線に立っているのは、DevOpsチームとプラットフォームエンジニアだ。生成AIが抱えるリスクを解説したり、生成AIを活用するメリットの事例として、プラットフォームエンジニアリングにおける活用事例を紹介したりする。

Google Cloudは、開発者、Google Cloudサービス、アプリケーション向けの新世代AIアシスタント「Gemini for Google Cloud」を発表した。

Gartnerは、2024年のサプライチェーンテクノロジートレンドのトップ8を発表した。2024年のトレンドの大きなテーマは、新興テクノロジーを活用したビジネスコントロールの必要性と、人間と機械の相互作用を通じた競争力の向上だ。

デロイト トーマツは、「特化型LLM」の開発サービスを提供開始した。クラウド提供型LLMが利用できない業種、業界に向けてオンプレミス運用可能な特化型LLMを提供することで、企業のLLMの活用を促進するという。

Cohereは、同社のプロダクトの中で「最も強力でスケーラブル」とする大規模言語モデル「Command R+」を発表した。

「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2回。実践で役立つ、Pythonライブラリの基本的な使用例として、データの読み込みと加工（pandas使用）から、数値計算（NumPy使用）とデータ可視化（Matplotlib／seaborn使用）、機械学習（scikit-learnの使い方）までを体験しながら学ぼう。

Salesforceは、時系列基盤モデル「Moirai」を発表した。複数のドメイン、頻度、変数にまたがる多様な予測タスクにゼロショットで対応できる、汎用性の高い時系列予測が可能だという。

exec関数を使ってモジュールのトップレベルで動的に変数を定義したり、globals関数の返す辞書を使ってグローバル変数として動的に変数を定義したりする方法と、その注意点を紹介する。

Cloudflareは、AI推論を大規模にデプロイするためのプラットフォームである「Workers AI」の一般提供開始や、Hugging Faceとの提携拡大によって、ワンクリックでAIモデルを「Hugging Face」プラットフォームからグローバルにデプロイできるようになったことなどを発表した。

Claude 3とやらが登場したそうじゃのう。どれ、ワシも試してみるかいのう。

用語「RLHF」について説明。人間のフィードバックを使ってAIモデルを強化学習する手法を指す。OpenAIのChatGPT／InstructGPTでは、人間の価値基準に沿うように、言語モデルをRLHFでファインチューニング（微調整）している。

用語「生成AI」について説明。全く新しいオリジナルのアウトプットを生み出すAI、具体的にはデジタルの画像や動画、オーディオ（音声／音楽など）、文章やコードなどのテキストを生成するAI、もしくはこれらを組み合わせて生成するAIのことを指す。

用語「tf-idf」について説明。各文書中に含まれる各単語が「その文書内でどれくらい重要か」を表す尺度で、具体的には「（ある文書における、ある単語の出現頻度）×（ある単語の文書間でのレア度）」などの計算値のこと。主に文書検索やレコメンデーションに使われている。

用語「相関係数（ピアソンの積率相関係数）」について説明。相関係数とは2つの変数間の関係の強さと方向性を表す、1〜0〜-1の範囲の数値。1（強い正の相関）では、2つの変数が強く同方向に連動する。-1（強い負の相関）では強く逆方向に連動する。相関なしでは、連動しない。