AI IoT

Salesforceは、AIエージェント導入の取り組みについて、同社の戦略を明らかにした。同社は、AIエージェントは人間とAIの新たな協働時代への触媒だと捉え、この変化を乗り越えるには、人間的要素を優先する必要があるとしている。

Cohereは、企業がAIアプリケーションに情報検索／取得機能を追加できるようにする最新のマルチモーダル埋め込みモデル「Embed 4」の提供を開始した。

Google Cloudはフルマネージド統合AI開発プラットフォーム「Vertex AI」で、テキストから音楽を生成する新モデル「Lyria」のプレビュー版を利用できるようにした。

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4回。今回は本編のお話から少し離れ、ベイズ統計の確信区間について、その考え方と求め方を解説します。

「指標が目標になると、それは“良い指標”ではなくなる」という逆説的な法則のこと。もともとは経済政策の現場で知られてきたが、教育評価や業績管理など、目標を数値化する場面でも応用されることが多い。AIや機械学習の文脈でも、評価指標に関する議論などで言及されることがある。

スタンフォード大学のHuman-Centered Artificial Intelligence（人間中心AI研究所）は、AI動向をまとめた456ページのレポート「2025 AI Index Report」を発表した。

文字列には+=演算子があって、これを使えば、カンタンに2つの文字列を結合できますよね。でも、使い過ぎには注意が必要です。たくさんの文字列をサクッと結合する方法、分かりますか？

ガートナージャパンは、企業は2027年までに小規模でタスクに特化したAIモデルを導入するとの見解を発表した。2027年までに、企業はタスクに特化したAIモデルを少なくとも汎用LLMの3倍多く使用するようになるという。

Cloudflareは、AIエージェント開発を加速させるためbの新製品を発表した。リモートMCPサーバや「Workflows」への一般利用、「Durable Objects」の無料枠を使用することで「AIエージェントを簡単に構築、デプロイできる」としている。

「MCPってよく聞くけど、自分には関係ない？」──そんな人にこそ読んでほしい！　Claude Desktopを使えば、“AIが外部サービスとつながる新時代”を誰でも簡単に体験できます。MCPとは何か？　なぜ注目されているのか？　気になる課題や今後の進化まで、思いの丈を語りました。未来を切り開くのは、“今”試してみるその一歩かもしれません。

Metaは、パーソナライズされたマルチモーダル体験の構築に使用できる大規模言語モデルシリーズ「Llama 4」の最初のモデルを発表した。

IDCは2025年3月24日、AI（人工知能）を活用する企業、組織のCIOが対応すべき6つの事項をまとめたブログエントリを公開した。同ブログエントリでは、AIを価値あるものに変えるために必要な施策などについて解説されている。

成果の大半（80％）は、一部の要素（20％）から生まれる──この構図を示す経験則が「80:20の法則（パレートの法則）」。経済やビジネスの世界で広く知られ、しばしば引用される。この法則はAI・機械学習の分野でも比喩的に用いられることがあるが、そこに理論的な根拠があるわけではない点には留意しておきたい。

Pythonのリストとfor文の組み合わせってよく見かけます。みんなよくやりますよね。でも、for文と組み合わせなくてもやれることって意外と多いんです。今回はそんな問題。

気軽に試せるラップトップ環境で、チャットbotを提供するオールインワンの生成AI環境構築から始め、Kubernetesを活用した本格的なGPUクラスタの構築やモデルのファインチューニングまで解説する本連載。今回は、生成AIで注目の「RAG」を試せる環境を「Open WebUI」で構築する方法など、Open WebUIを本格活用するためのポイントを解説します。

Gartnerは、2025年のサプライチェーン技術動向を発表した。拡張型コネクテッドワークフォースやマルチモーダルUIなど、8つの主要トレンドを挙げている。

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133弾は『解決！Python』から正規表現を使って文字種を判定したり、部分文字列を取得したりする方法を解説した記事をまとめました。

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3回。今回は正規分布する母集団の分散（＝母分散）を区間推定する方法と考え方を解説します。

人間は経験（＝暗黙知）として知識を身に付けるが、それを言葉（＝形式知）にして他人に伝えるのは難しい、という逆説を指す。このため、知的活動をAIに教えることも困難とされてきた。これはルールベースのAIの話であり、近年の機械学習では暗黙知に近い振る舞いを模倣できるようになってきている。ただし、本質的な課題は依然として残されている。

Microsoftは、「Microsoft 365 Copilot」の新しいリーズニングエージェント「Researcher」および「Analyst」を発表した。

OpenAIは、AIエージェント開発の新しいツール「Responses API」と「Agents SDK」を発表した。

PEP 8って知ってます？　Pythonで標準的なコーディング規約ですよね。でも、どこまでその内容を理解できていますか？　PEP 8の理解度を一緒に試してみましょう。

Mistral AIは、OCR API「Mistral OCR」を発表した。画像や表を含む高度なレイアウトなども認識でき、多言語に対応している。

Googleは、複雑な問題に取り組むためのリーズニングモデル「Gemini 2.5」を発表した。最初のリリースとなる「Gemini 2.5 Pro Experimental」は、一般的なさまざまなベンチマークで最先端の性能を示しており、特にリーズニング能力とコーディング能力に優れているという。

BMI、血圧、善玉コレステロールなど、さまざまなデータを特徴量として重回帰分析を行いながら、単回帰分析のモデルよりも良い性能のモデルを作ってみましょう。

JetBrainsは、「JetBrains AI Assistant」がマルチモデルに対応し、開発者がタスクに応じて最適な大規模言語モデルを選択できるようになったことを受け、OpenAI、Google、Anthropicの主要モデルのベンチマーク比較結果を公式ブログで紹介した。

用語「交差エントロピー」について説明。分類タスクを解くための機械学習モデルの訓練に広く用いられる損失関数の一つで、「“正解ラベルの確率分布”から“モデル出力の確率分布”がどれくらいズレている（＝不一致）か」を数値で表す。特に、ロジスティック回帰やニューラルネットワークの分類タスクでよく使用される。

OpenAIは、新しい音声認識モデル「gpt-4o-transcribe」と「gpt-4o-mini-transcribe」および音声合成モデル「gpt-4o-mini-tts」のAPIを提供開始した。

Gartnerは2025年3月5日、AIエージェントに関する予測を発表した。AIエージェントが2029年までに一般的なカスタマーサービスの問題の80％を自律的に解決するという。

NVIDIAは、約1年前に発表したAIファクトリープラットフォーム「NVIDIA Blackwell」の後継となる「NVIDIA Blackwell Ultra」を発表した。

リストではよくあるin演算子を使った要素の存在確認。辞書でもキーの存在確認とその値を取得するときにも同じことをしていませんか？　もっとシンプルでよい方法があるんです。