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Matplotlibでグラフを描いても、日本語がうまく表示されないことがあります。その原因と、日本語を表示するいろいろな方法について見ていきましょう。

ServiceNow Japanは、世界16カ国の企業を対象にした「2025年度版　企業のAI活用成熟度調査」の日本語版を発表した。AI活用の成熟度は低下傾向にあるが、AIツールの活用は活発化していることが分かった。

NetAppは、調査レポート「The AI Space Race」を発表した。対象4カ国の全てがAI覇権争いに参加しているが、現時点では4カ国とも「米国が最有力」と考えていることが分かった。

Pythonの関数ではパラメーターにデフォルト引数値を指定できますが、これが問題の種になることもあります。皆さんはその指定方法をカンペキに理解していますか？　それとも？

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141弾はPythonのos.pathモジュールとpathlibモジュールが提供する各種関数／メソッドの使い方をまとめました。これ1冊でファイルパス操作が自由自在にできるようになるかも？

今、Pythonパッケージ管理は「uv」が新定番になりつつあります。驚くほど高速で柔軟だからです。この記事では、pipやcondaとの違いから、uvでのプロジェクト作成、パッケージ管理、スクリプト実行まで、特に筆者が理解しづらかったポイントを重点的に解説します。この機会に、一緒にuvへ乗り換えてみませんか？

paizaは2025年6月27日、オンライン講座「生成AI超入門 プロンプトエンジニアリングの基礎 ChatGPT編」の無料配信を開始した。同社は、生成AIを効果的に活用するための基礎知識と実践的なスキルを学べるとしている。

Cloudflareは、AIモデルによるWebサイトのクロールに関する影響を分析した結果を発表した。AIクローラーは、膨大な量のWebページをクロールしているが、従来とは異なり、Webサイトへのトラフィック還元が極めて少ないという特徴があるという。

複数のデータをまとめて1つのクラスとして表現したいことってありますよね。でも、いっつも決まった初期化とか比較とか、文字列化とかのコードを書くのも面倒くさくないですか？

ノークリサーチは、AIエージェント提案のポイントに関する分析レポートを発表した。タスクの自動実行という点で共通点があるRPAと比較し、「RPAの失敗を繰り返さないことが重要だ」と指摘している。

ローカルLLMは、クラウドサービスではなく、社内サーバやクライアント端末上でLLMを利用できる仕組みだ。本記事では、GPUコストや運用面に不安を抱えるIT部門、情報システム担当者、経営層向けに、ローカルLLMの概要と導入のポイントを分かりやすく解説する。

日本CTO協会は「生成AI活用ヒアリングレポート」を公開した。生成AIに関する先進的な取り組みを進める企業8社に調査した内容がまとめられている。

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（区間推定編）の第8回。今回は適切に区間推定を行うために必要なサンプルサイズの求め方とその考え方を解説します。

PwCは「生成AIに関する実態調査2025春 5カ国比較」の結果を発表した。生成AI活用について、米国と英国では効果的な導入を示し、中国が積極的な活用を進めているのに対して、日本では効果創出に課題を抱えていることが分かった。

複数あるリストを結合してひとまとめにしたいときってありますよね。多くの場合は+演算子を使えばいいでしょう。でも、それ以外にもいろいろな方法があります。知らない方法もあるかもしれませんよ！

DataDogは、「LLM Observability」の新機能を発表した。AIエージェントの動作全体を可視化するとともに、AIエージェントの管理を一元化するためのガバナンス体制の構築も支援するという。

Googleは、同社のLLM「Gemini」をターミナルで利用できるオープンソースのAIエージェント「Gemini CLI」を発表した。

AIには、その仕組みや性能上の限界、人間とは根本的に異なる特性などを浮き彫りにする「○○問題」と呼ばれる用語が幾つかあります。その中でも特に代表的なものをピックアップしてご紹介します。取り上げるのは「シンボルグラウンディング問題」「フレーム問題」「トロッコ問題」「ブラックボックス問題」「コールドスタート問題」の5つです。

ガートナージャパンは、2027年末までにエージェント型AIプロジェクトの40％以上が中止されるとの見解を発表した。

箱ひげ図ってうまく使うと便利ですよね。でも、Matplotlibとpandasでは箱ひげ図をプロットする方法が幾つもあるんです。その辺を中心に、Matplotlibでグラフを描くのか、pandasでやるのか。そんなことを考えてみましょう。

普段何気なく使っている浮動小数点数値ですが、ときには思わぬ結果を生むことがあります。その代表例が今回の問題です。どっちのメッセージが表示されるか分かってますよね？

PwCコンサルティングは、「生成AIの将来技術動向」と題したレポートを発表した。現在のLLMが抱える技術的な課題とその克服に向けた進化の方向性などについて分析している。

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（区間推定編）の第7回。今回は正規分布する母集団同士の相関係数を区間推定する方法と考え方を解説します。

「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5回。いよいよ今回から、「Yes／No」や「スパムかどうか」といった“分類”予測を扱います。これを実現する代表的な手法が「ロジスティック回帰」です。図を使って仕組みや考え方をやさしく学び、Pythonとscikit-learnでの実装も体験します。初めての人でも安心して取り組める内容です。

リストにどの要素が何個含まれているか、数えたいことってありますよね。もちろん、自分で書いても構いません。でも、あのモジュールのあのクラスを使うのがカンタンですよ。

Salesforceは、AIエージェント導入に対する従業員の懸念を解消する方法を同社のブログで解説した。上長はデジタル労働力の台頭と、それが労働力に与える影響を認識することが重要だとしている。

ガートナージャパンは、「ガーディアンエージェント」に関する見解を発表した。マルチエージェントの統合にとってガーディアンエージェントが鍵になるとしている。

デジタル庁は「テキスト生成AI利活用におけるリスクへの対策ガイドブック（α版）」の内容を一部修正したと発表した。同ガイドブックは、AIの利活用に伴うリスクとその対策を整理し、行政や民間での適切な活用を促進することを目的としている。

ある値が特定の範囲に含まれるかどうかを調べるときってありますよね。そんなときにはどう書いていますか？　もしかしたら、いつものやり方以外にもいい方法があるかもしれませんよ？

アクセンチュアは、異なる企業が提供するAIエージェントを連携させる「Trusted Agent Huddle」を発表した。特定のタスクやビジネス目標に応じて最適なAIエージェントを選択し、それらを管理できるようになるという。

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139弾はタプル／辞書／集合というPythonプログラマの必須科目について、その作成と内包表記の使い方、要素の取り出し、要素の取り出しや操作までを1冊のeBookにまとめました。