AI IoT

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AIによる業務改革が本格化:

ITRは、2024年に企業が注目すべき12のIT戦略テーマ「ITR注目トレンド2024」を発表した。同社は「AI革命が新たなステージに突入したことを認識し、DXを推進することが企業に求められている」としている。

(2023/12/01)

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「AIの活用方針とAI対応シナリオを策定する必要がある」:

Gartnerは、生成AIについて「AIへの対応はCIOの最優先課題であり、AIの活用方針とAI対応シナリオを策定する必要がある」と指摘した。

(2023/11/30)

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30〜50代の使用率が高い:

ランサーズは「生成AI活用の実態調査」の結果を発表した。生成AIを業務で使用している人は約4割。最も使用している生成AIの種類は「言語生成」で、ライティングやプログラミングなどで利用している人が多かった。

(2023/11/30)

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AI・機械学習の用語辞典:

用語「Average」と「Mean」の違いについて説明。両方とも「平均」と訳されるが、「Average」が日常的な会話や文脈の中でよく使われる一般的な用語であるのに対し、「Mean」は数学/統計学/機械学習といった専門的な文脈の中でよく使われる専門的な用語であるという違いがある。

(2023/11/30)

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業務へのAI適用やデジタルCX、企業トラストの拡大など:

IDC Japanは、国内ソフトウェア市場の実績と予測を発表した。2023年上半期の国内ソフトウェア市場規模は、対2022年同期比で9.5%増の2兆2419億2000万円。2027年の市場規模は6兆2346億円に達する見込みだ。

(2023/11/28)

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人気連載まとめ読み! @IT eBook(112):

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112弾は「解決!Python」からCSVファイルの読み書きを、3種類のモジュール/フレームワークで行う方法を紹介。

(2023/11/28)

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「成果、ガバナンス、リスク管理に重点が置かれるようになる」:

IDCは、2024年以降の世界におけるAI、生成AI、自動化に関する予測を発表した。それによると2027年には、全世界でAIソリューションの支出が5000億ドル以上になるという。

(2023/11/27)

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重要なのは熱意ある人材の有無?:

IBMは生成AIの導入についてCIOとCTOが何をすべきかについて同社ブログで解説した。

(2023/11/24)

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画像生成基盤モデル「Emu」がベース:

Metaは、最近発表した画像生成のための基盤モデル「Emu」に基づく2つの研究成果を発表した。拡散モデルに基づいてテキストから動画を生成するモデル「Emu Video」と、マルチタスク画像編集モデル「Emu Edit」だ。

(2023/11/24)

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クラウド基盤の再構築、Copilotの展開、データとAIの接続強化、開発者支援:

Microsoftは年次イベント「Microsoft Ignite 2023」を開催し、技術展開、生産性、セキュリティなど、AI推進戦略に関わる100以上の取り組みを発表した。

(2023/11/22)

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AI・機械学習の用語辞典:

用語「調和平均」について説明。データの各数値の逆数で平均を取り、さらにそれを逆数にして戻した値を表す。計算式にすると、データ数を「データの各数値の逆数」の総和で割る形になる。速度/レート(率)のデータ(=逆数の形で加算される加法的なデータ)を平均する場合に適した平均の計算方法だ。

(2023/11/22)

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AIツールを活用する開発者に学ぶ:

GitHubは企業がAIの取り組みを加速させていく上で、生産性とコラボレーションを向上させるための3つのヒントを解説した。

(2023/11/21)

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解決!Python:

PythonにはZIPファイルを読み書きするためのzipfileモジュールが標準で付属している。これを使ってZIPファイルを作成する方法を紹介する。

(2023/11/21)

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全世界のDX支出は2027年に約3兆9000億ドルへ:

IDCはDXの今後5年間の年平均成長率を16.1%と予測した。日本、中国を含むアジア太平洋地域では第3のプラットフォームテクノロジーと、カスタマーエクスペリエンスの分野への投資が進む見込み。

(2023/11/20)

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誰でも画像を編集したり3Dオブジェクトを作成できる:

Stability AIは、同社の生成AI技術を活用した企業向けサービスとして、写真の空を置き換える「Sky Replacer」や3Dオブジェクトを自動生成する「Stable 3D」のプライベートプレビューを発表した。

(2023/11/18)

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Pythonデータ処理入門:

NumPyとMatplotlibを組み合わせ、データセットに含まれているデータがどのような分布になっているかを可視化してみましょう。新たな知見が得られるかもしれません。

(2023/11/17)

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やさしいデータ分析:

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の第11回。グラフを利用して分布や項目同士の関係を多角的に可視化します。ピボットテーブルの詳細な取り扱いとヒートマップによる視覚的な分析について、ケーススタディを通して学びましょう。

(2023/11/16)

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キーワードは「投資の保護」「ビルダーの台頭」「価値のデリバー」:

ガートナージャパンは、2024年に企業にとって重要なインパクトを持つ「戦略的テクノロジーのトップトレンド」を発表した。企業のCIOは、これらのトレンドが自社のビジネスにどう影響するか評価すべきだとしている。

(2023/11/15)

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カスタマーサービスやサポートに求められる対応とは?:

Gartnerは、Z世代とミレニアル世代の顧客は問題のセルフサービス(自己解決)を好み、サービス担当者に連絡したがらない傾向があるとした上で、今後の顧客基盤の中心となる若年層にふさわしいカスタマーサービスやサポートの在り方を解説した。

(2023/11/14)

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製品データを入力するだけで生成可能:

矢崎総業とNECは、ワイヤーハーネスを製造するロボットの動作プランをAIで自動生成する実証実験を実施した。技術者が40日かかっていた作業を1日に短縮できたという。

(2023/11/14)

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解決!Python:

print関数ではfileパラメーターにファイルオブジェクトを指定することで、ファイルへテキストを出力できる。その方法とwriteメソッドとの違いなどについて紹介する。

(2023/11/14)

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lowRISC、Antmicro、VeriSiliconが協力:

Googleは、安全でスケーラブル、透明、効率的なAIシステムの開発を加速させるオープンソースフレームワークの開発プロジェクト「Project Open Se Cura」を立ち上げたと発表した。同社内で「Project Sparrow」と呼ばれていたものだ。

(2023/11/13)

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AI・機械学習の無料電子書籍:

東京大学/京都大学の授業で使われている『Pythonプログラミング入門』/『プログラミング演習 Python』教材の電子書籍が無料で読める。他のお薦め教材として『Pythonチートシート』と『初心者向けTellus学習コース』も紹介する。2023年11月の最新情報にアップデート。

(2023/11/13)

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「LLMを使わないソフトウェアの構築とは根本的に異なる」:

GitHubは、LLMアプリケーションを構築するために知っておくべき5つのステップを公式ブログで紹介した。

(2023/11/09)

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「今の取り組みが未来の自社にどう貢献するのか」を明確に:

ガートナージャパンは、国内企業のDX推進技術の導入状況に関する調査結果を発表した。それによると最も導入されているDX推進技術は「IoTプラットフォーム」だった。

(2023/11/09)

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基本の徹底が重要:

セキュリティ企業ESETは公式ブログで、大規模言語モデル(LLM)のセキュリティやプライバシー上の主なリスクを5つ挙げ、企業がこれらを軽減するためにすべきことを概説した。

(2023/11/09)

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AI・データサイエンス超入門:

生成系AIの導入が急速に広がる今、その有用性や活用法が気になる方へ。一例としてプログラミング不要で、“会議の議事録を基に質問に答えてくれる「独自のチャットAI」”の作成を試みます。社会人の目線で、実践的な生成系AIの雰囲気をつかみましょう!

(2023/11/09)

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NVIDIA H100 Tensor Core GPU搭載インスタンスを提供:

AWSは、「Amazon Elastic Compute Cloud」(Amazon EC2)の新しい利用モデルである「Amazon EC2 Capacity Blocks for ML」の一般提供を開始した。

(2023/11/07)

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解決!Python:

文字列のisupperメソッド/islowerメソッドを使って、文字列が大文字だけで構成されているか、あるいは小文字だけで構成されているかを調べる方法と考慮点を紹介する。

(2023/11/07)

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AIプラットフォームが近い将来に最大のカテゴリーに:

IDCによると、世界のAIソフトウェア市場は2022年の640億ドル規模から年平均31.4%のペースで成長し、2027年には約2510億ドル規模に達する見通しだ。

(2023/11/06)

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対話システムの歴史から見たChatGPT(2):

ChatGPTを対話システムと見なし、これまでの対話システムで用いられてきた技術との違いを整理しながら、どのようにして人間のような自然で流ちょうな対話が実現できているのかを解説する本連載。第2回は、第1回で取り上げた対話システムを中心に、用いられている言語理解の技術について解説する。

(2023/11/06)

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