AI IoT

SlashDataは、開発者調査レポート「State of the Developer Nation」の中から、開発者の生成AI導入状況の調査結果をブログで紹介した。それによると、アプリケーションに生成AI機能を追加している開発者は全体の20％だった。

リストの全要素が一定の条件を満たしているかどうかを判断したい？　そんなコードをfor文で記述していませんか？　そういうときには、アレを使うのがよいですよ！

OpenAIは、エージェント型AIアプリケーションを構築するためのAPI「Responses API」におけるリモートMCPサーバのサポート、同APIで利用可能なビルトインツールの拡充を発表した、同APIの信頼性、可視性、プライバシーを向上させることが目的だ。

AIに関してギャップや矛盾を感じる現象には、“逆説”として法則化されているものがあります。AIの本質や限界、人間との根本的な違いを映し出すヒントになる、“逆説”にまつわる用語として「AI効果」「モラベックのパラドックス」「ポランニーのパラドックス」「グッドハートの法則」「シンプソンのパラドックス」の5語を紹介します。

1万個の整数値をテキストファイルに書き出すPythonコードがあるとして、メモリ消費量を少なくするにはどうすればよいのかを考えてみてください。

ガートナージャパンは、「AIエージェント」と「エージェント型AI」に関する見解を発表した。両社の違いに加え、チャットbotやRPAとの違いも図を交えて解説している。

Microsoftは開発者向け年次カンファレンス「Microsoft Build 2025」で、「Windows 11」での「MCP」のネイティブサポートを発表した。同カンファレンスで多数発表されたAI開発のための新しいプラットフォームの一つだ。

「未知の選択肢を試す（探索）」か、「既知の選択肢を使い続ける（利用）」か。一方を重視すれば他方がおろそかになる難しさがあり、うまくバランスを取ることが求められる。このジレンマは、さまざまな意思決定に共通する課題であり、特に強化学習ではそのバランスの調整がモデルの性能に大きく影響する。

len関数でリストの要素数を調べて、その数が0より大きいかどうかを比較したりしていませんか？　チッチッ！　リスト（コレクション）の性質を理解して、もっとPythonicなコードを書くようにしましょう！

Googleは「Gemini 2.5 Pro Preview（I/O edition）」への早期アクセスを可能にしたと発表した。同年3月に試験運用版（Gemini 2.5 Pro Experimental）をリリースした「Gemini 2.5 Pro」の最新版となる。

Pythonでデータを可視化するために広く使われているMatplotlib。そのpyplotインタフェースを使って、さまざまなグラggフを手軽に作成する方法を紹介します。

Microsoftは「Agent2Agent Protocol」を「Azure AI Foundry」と「Microsoft Copilot Studio」でサポートすると発表した。

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5回。今回は正規分布する母集団の平均の差を区間推定する方法と考え方を解説します。

Anthropicは、「Claude」に関する新機能「インテグレーション」機能を発表した。リモートMCPサーバを利用することで、さまざまなツールと連携でき、「複雑なプロジェクトを独立して処理する、知識豊富なチームメイトのような存在になる」という。

初期データが不足しているために、適切な推薦や予測ができない問題。レコメンデーション（推薦）システムやAI／機械学習では、大量のデータを用いた学習が前提となるが、新たなサービスの開始直後や、新規ユーザーの登録直後、新しい商品が追加された直後には、十分なデータが得られずにこの問題が発生する。

空のリストを作成するには、list関数を使う方法と空のリストリテラル（[]）を使う方法が考えられます。結果は同じになる、これら2つの方法ですが、そこに違いはあるのかないのか、知っていますか？

IBMは、企業がAI活用の課題に対処し、自社独自のデータを用いてAIエージェントを構築、展開できるようにする新しいハイブリッドテクノロジー群を発表した。

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136弾は『解決！Python』からファイル操作を扱った記事をまとめました。open関数からwith文、Pathクラス、structモジュール／pickleモジュール／shelveモジュールなどを使う方法までをひとまとめ！

カリフォルニア大学バークレー校とサンフランシスコ校の研究者チームは、脳信号をほぼリアルタイムで可聴音声に合成する技術を開発した。これにより、重度のまひを持つ人々が自然な音声で発話できるようになるという。

Metaは、同社の大規模言語モデル「Llama」を使用する開発者向けの仮想イベント「LlamaCon」を初開催し、Llama APIや、高速推論ソリューションを手掛けるベンダーとの提携、「Llama Stack」ディストリビューションと他社技術の統合推進、新しいLlama保護ツールなどを発表した。

手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、ローカルでLLMを高速に動作させるため家庭用GPUを用いた実行方法、設定のポイントや効果、モデルごとの生成速度の比較結果を紹介します。

AIスタートアップWriterの大規模言語モデル「Palmyra X5」および「Palmyra X4」が、Amazon Web Servicesの「Amazon Bedrock」でフルマネージドサーバレスモデルとして利用可能になった。

Microsoftは、検索エンジン「Bing」に「Copilot Search」を導入すると発表した。従来の検索と生成AI検索の長所を融合させており、情報の出典元を簡単に閲覧できるという。

かわさきからは「Pythonクイズの原稿執筆とChatGPT」というタイトルで日々の原稿執筆で「どのようにChatGPTを“相棒”として活用しているか」について、一色からは「ChatGPT×Obsidianでつくる“最強の自習フロー”」というタイトルで数学のつまずきから始まった最新AI技術を活用した“ぼくのかんがえたさいきょうの自習スタイル”について書きました。

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。最終回は、対話システムが有する知識、共感、個性について解説する。

Dockerは、さまざまなOS上にDocker開発環境を構築できる「Docker Desktop」の最新版「Docker Desktop 4.40」を公開した。ローカルでのAIモデル実行サポート、Docker AI AgentのMCP対応、「AI Tools for Devs」拡張機能のアップデートなど、複数の機能が追加されている。

Googleは、同社のオープンAIモデルファミリー「Gemma 3」の量子化認識トレーニング（QAT）モデルを発表した。

「不要な仮定はそぎ落として、必要以上の複雑さは避けるべき」とする考え方。古くは哲学の世界で提唱された原則だが、現在では科学から日常の意思決定まで幅広く応用されている。AI／機械学習／統計／データ分析の分野でも、モデル選択や仮説評価の原則としてしばしば引き合いに出される。

OpenAIは「GPT-4o」の新しい画像生成機能を発表し、一般提供を開始した。チャット上で画像の仕様や表現した内容を指示すると、最大1分程度で詳細な画像が生成される。

if文でif節とelif節がズラズラと並ぶことってよくありますよね？　そんな状況になってきたら、もっとスマートに処理を分岐するためにアレを使ってみませんか？

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。