AI IoT

67％がエージェント型AIを利用。

AIが社会にもたらす影響やAIの未来を研究する非営利団体のEpoch AIは、AI開発が2030年まで現在のペースで進化し続けるとする予測レポートを発表した。2030年までに複数分野の科学研究、技術開発を加速させるとみている。

Googleは、「Google Meet」にリアルタイム音声翻訳機能を追加した。まずはイタリア語、ポルトガル語、ドイツ語、フランス語に対応する。

2つの確率分布間の“距離”を測る指標で、「ある分布をもう一方に重ねるために、どれだけ“確率質量”を動かす必要があるか」を表す。値が0なら「完全一致」、大きいほど「異なる」ことを意味する。主に統計学や機械学習で使われ、データドリフト検出や生成モデル（WGAN）などに応用される。別名「アースムーバー距離」。

生成AI活用。急速に充実する支援環境と問われる企業の活用スタンス。

Python in VS Code（VS Code向けのPython拡張機能）の2025年9月リリースが公開された。主な変更点はGitHub Copilotと連携した2つのAI機能と、Python Environments拡張機能の改善だ。

Google検索に新しく登場した「AIモード」。Google公式ホワイトペーパーを基に、複雑な問いに広く深く応える「クエリファンアウト技術」の仕組みを紹介する。

OpenAIの経済調査チームとハーバード大学の研究グループは、一般消費者がChatGPTをどのように利用しているのか、ChatGPTの公開から約3年間の利用データに基づいて調査した結果を明らかにした。

ガートナージャパンは「先進テクノロジーのハイプサイクル：2025年」を発表した。AIや自動化されたシステムが自律的にビジネスを遂行する「自律型ビジネス」の核となる技術を紹介している。

日本企業の構造的な課題は「業務標準化の遅れ」「データのサイロ化」など。

PwCコンサルティングは、テクノロジー、メディア、情報通信業界における生成AIの現状と将来展望に関する調査結果を発表した。それによると技術インフラの準備は、生成AIを実装する上で企業が直面するビジネス上の最大の課題であることが分かった。

Pythonのバージョンをスクリプト内で確認するには幾つかの方法があります。どんなときにどんな方法を使うのがよいか、分かっているかを試してみましょう。

オンデバイス（端末内）動作に最適化された埋め込みAIモデルが新登場。スマートフォンやPC上でネット接続なしに、プライバシーを守りつつ、手元の文書から高精度な文書検索やRAG（検索拡張生成）が実現できる。

「AIと人との協働」を前提とした業務プロセス確立も支援。

英国政府機関のビジネス・通商省が、AIアシスタント「Microsoft 365 Copilot」を3カ月間試験導入した結果をまとめたレポートを公開した。AIアシスタントが業務にもたらす影響や、組織がAIを導入する上で直面する課題を浮き彫りにしている。

Matplotlibが提供するオブジェクト指向インタフェースを使ってグラフを描画する方法をマスターしよう。その基礎となるFigureオブジェクトとAxesオブジェクトついて見ていきます。

AIエージェントが社内外のデータ、ツールを使いこなすための基盤を一気通貫で支援。

生成AI活用普及協会（GUGA）は、国内企業および団体における生成AIの活用事例1008件を収録した「生成AI活用事例データベース」を公開した。無料で閲覧可能で、生成AIの導入や活用のヒントを入手できる。

GitHub Copilotで利用できるAIモデルの使い分けについて、GitHubが公式ブログで解説した。用途（タスク）に応じた最適なモデルの選び方が整理されており、初心者でも参考にしやすい。

ソラコムは、ローコードでIoTアプリケーションを開発できる「SORACOM Flux」と、同社のクラウドカメラサービス「ソラカメ」との連携を強化し、新たに「ライブ画像取得」に対応したと発表した。何ができるようになるのか。

大日本印刷は、非構造化データを企業内で共有できる形に変換するサービス「DNPドキュメント構造化AIチャットボット」の提供を開始すると発表した。

デロイト トーマツがプライム市場上場企業の生成AI活用状況に関する調査結果を発表した。それによると回答者の47％が生成AIを全社導入していることが分かった。

2つの確率分布間の“距離”を測る指標で、値は0（一致）〜1（不一致）の範囲に収まる。ユークリッド距離に似た計算式で定義されており、確率分布の違いを直感的に扱えるのが特徴である。主に統計学や機械学習の分野で、確率分布間の比較や類似度評価に利用されている。

野村総合研究所は、利用者が設定した役割や性格に応じてAIがデータを分析する「多視点分析システム」を開発したと発表した。特定の視点に基づくデータ分析によって、企業の迅速な意思決定を支援するという。

ガートナージャパンは「日本における未来の働き方と人材のハイプ・サイクル：2025年」を発表した。33個のテクノロジーとトレンドを整理した上で、それらの多くに関わるAIの重要性を強調している。

インスタンスの属性へのアクセスを提供するときにどんなやり方をしています？　これクイズじゃなくてアンケートな気がしてきたぞ（笑）。

GitHubが新しいAI開発手法「仕様駆動開発」を実現するツールキット「Spec Kit」をオープンソースで公開した。エージェントへのあいまいな指示を基にコードを生成するバイブコーディングから、エージェントとの対話から明確な仕様を策定し、そこからコードを生成する時代がやってくるのかもしれない。

量子化前と比較して精度維持率は89％、量子化前の3倍高速化。

IDCは、世界のAIに関するIT支出の市場予測を発表した。AI関連支出が2029年までに1.3兆ドルへ拡大し、世界のIT支出の26％を占めるようになるという。

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2回。今回は、正規分布する母集団の平均が、ある値と異なるかを検定する方法について解説します。

生成AIブームをけん引したOpenAIは、非営利団体として設立された一方、巨額の資金調達や収益拡大を続けており、その社名と「全人類に利益をもたらす」という理念にはギャップが生じている。OpenAIがたどってきた組織構造の変遷とともに、サム・アルトマン氏の戦略や、企業統治の在り方、ユーザー企業への影響を考察する。