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データ統合とは、組織の内外で管理されている多種多様なデータを1箇所に集約して利活用できる状態に整えたうえで、一元管理していくための取り組みです。 例えば企業では、営業部には顧客データ、経理部には会計データ、マーケティング部には分析データというように、さまざまなデータがそれぞれ異なるフォーマットで管理・運用されています。そうした多種多様なデータを統合して一元管理することで、最新データを安全に管理しながら利活用するための基盤が構築でき、迅速かつ正確な意思決定が可能になります。 データ統合は、IT部門や利用部門だけでなく企業経営においても重要な取り組みで、データ統合の実現可否が新規事業の創出や顧客体験の向上などの成果に大きく影響します。 この記事では、インターファクトリーでマーケティングを担当している筆者が、データ統合について解説します。 データ統合の必要性 経済産業省は「Society 5.0
1.はじめに 筆者はGPUプログラミングの勉強を進めています。GPU処理の背景にある仕組みを理解し、より効率的にGPUを利用できるようになることを目指しています。学習を進めながら並行して記事化を進めたいと思っており、同じような状況の人たちの役に立てると嬉しいです。 教科書は「Programming Massively Parallel Processors」（PMPP）を中心とします。この本の流れに沿って理論的な理解をすすめつつ、実験等を交えて一緒に理解を深められたら嬉しいです。 今回はGPUプログラミングの基本的な概念を整理のうえ、CUDAを用いた計算のコアとなる部分（CUDA Kernel）のシンプルな例であるベクトルを書いて、CUDAPythonにより実行する手順を解説します。本記事は今後の記事作成や私の理解の進展に応じて徐々に拡充・改修していきたいと思います。 2025/09/
みんなのPython 第5版、予約受付中です。Pythonにt文字列（template strings）が追加されます。 見た目はf文字列に似ていますが、最初にtを加えたリテラルで表記します。また、f文字列はその場で評価されますが、t文字列はTemplateオブジェクトになるのが大きな違いです。遅延評価・自動エスケープ・構造化ログなどの安全な処理を一貫して適用でき、f文字列では実現できなかったような処理が可能になります。 この記事では、簡単に機能の説明をしながら、具体的な利用方法を見てゆきます。Python 3.14から追加された可能性てんこ盛りの新機能を、便利にかしこく活用する方法について解説しましょう。 t文字列ってなに？Python 3.14で導入（string.templatelibモジュールが追加）。ステアリング・カウンシルは2025年4月10日にPEP 750を承認しました。
Python on the Edge: Fast, sandboxed, and powered byWebAssemblyWe are excited to announce fullPython support inWasmer Edge (Beta) WithAI workloads on the rise, the demand forPython support onWebAssembly on the Edge has grown rapidly. However, bringingPython toWebAssembly isn't trivial asit means supporting native modules like numpy, pandas, and pydantic. While projects like pyodide made st
Ubuntu Weekly Recipe 第880回GPUに画像の文字を解析させる、あるいはPyTorch入門 今回はAI文章画像解析エンジンであるYomiTokuを通じて、GPUメーカーごとに用意されているPyTorchのインストール方法を紹介します。PyTorchとGPUPyTorchに関しては本連載でも何度となく登場しており、直近だと第877回でした。筆者も文字起こしをする必要がある場合には使用してみたくなりました。PyTorchと何かというのは、gihyo.jpの記事「機械学習フレームワークPyTorch、Linux Foundationの傘下プロジェクトに」でも軽く紹介されています。元々はMetaのプロジェクトであったのが現在は独立していること、機械学習用のフレームワークでGPUアクセラレーション機能をサポートしていることがわかります。GPUアクセラレーションはGPU
A compoundAI approach toJapanese personas grounded in real-world distributions Open Data for Japan'sAI FutureBuildingAI that truly understandsJapanese culture has been nearly impossible without authentic, diverse training data. Today, we're changing that. Nemotron-Personas-Japan is the first open synthetic dataset that captures Japan's demographic, geographic, and cultural spectrum. Licensed
なお、同データセットは日本の公的な人口・労働関連の統計データに基づいている一方、全てのペルソナは合成によって作成しているため、個人を特定できる情報は含まれていない。また、個人情報保護法（PIPA）の要件も満たしているという。 同データセットは、ソブリンAIの開発での利用を想定している。例えば、日本の文化的な背景を踏まえた回答ができるAIアシスタント向けのトレーニングデータの作成や、AIシステムが日本の地方と都市、異なる年齢層、教育水準の人々に対し、どのように機能するか評価するためなどに利用できるという。 関連記事OpenAIのアルトマンCEO、AIを基本的人権にする壮大なビジョンを展開OpenAIのサム・アルトマンCEOが、NVIDIAによる1000億ドル投資発表の翌日、AIインフラを毎週1GW生産する工場建設の構想をブログで公開した。AIへのアクセスは将来の基本的人権になるとし、10
デジタルインフラサービスを提供するさくらインターネット株式会社（本社：大阪府大阪市、代表取締役社長：田中 邦裕、以下「さくらインターネット」）は、生成AI向け推論API基盤「さくらのAI Engine（以下、本サービス）」を2025年9月24日（水）より一般提供を開始します。 これにより、「さくらのクラウド」のコントロールパネルから本サービスを利用でき、大規模言語モデル（LLM）をはじめとする基盤モデルを、API経由でアプリケーションへ手軽に組み込むことが可能となります。 生成AIを実業務やサービスで利用する「推論※1」需要の高まりを受け、企業や地方自治体などが自社サービスに会話生成や音声認識、および検索拡張生成（以下、RAG※2）に対応するベクトルデータベースを最小限の開発作業で実装できる、推論向けAPI基盤の開発に至りました。 また、本サービスの提供開始にあわせて、フルマネージドの生成
CWM: An Open-Weights LLM for Research on Code Generation with World Models 概要We release Code World Model (CWM), a 32-billion-parameter open-weights LLM, to advance research on code generation with world models. To improve code understanding beyond what can be learned from training on static code alone, we mid-train CWM on a large amount ofobservation-action trajectories fromPython interpreter an
The future ofAI is hybrid, utilizing the respective strengths of cloud and client while harnessing everyWindows device to achieve more. AtMicrosoft, we are reimagining what’s possible by bringing powerfulAI compute directly toWindows devices, unlocking a new era of intelligence that runs where you are. With groundbreaking advancements in silicon, a modernized software stack and deep OS integr
はじめに Qwen3-Omni-30B-A3B-InstructがQwenよりリリースされた。 手元のマシンを使ってローカル環境でも動かせることがわかったので、備忘録的に記事にまとめる。 環境Mac Studio EVO-X2 導入手順：Mac 執筆時点でまだggufへの変換ができなかったため、transformersを使って推論をする。使用した感じ、おそらくメモリは128GBないと厳しい。 環境構築 git, uvは導入済みとする。 $ git clone https://github.com/QwenLM/Qwen3-Omni.git $ cd Qwen3-Omni $ uv init --python 3.12 $ uv venv $ uv pip install gradio accelerate torch torchvision soundfile qwen-omni-uti
中国に拠点を置く大手テクノロジー企業「Alibaba」のAI研究チーム「Qwen」が、自然言語でリアルタイム応答できるAIモデル「Qwen3-Omni」を2025年9月22日に発表しました。さらに、9月22日～24日の短期間に「Qwen3-VL」「Qwen3-TTS」「Qwen-Image-Edit-2509」「Qwen3-VL」「Qwen3-LiveTranslate-Flash」「Qwen3-Max」といったAIモデルが続々と発表されています。 Qwen https://qwen.ai/home ◆Qwen3-Omni Qwen3-Omniはテキスト・画像・音声・動画を処理してリアルタイムで応答できるAIモデルです。テキストと音声での応答に対応しているほか、119言語のテキスト理解、19言語の音声理解、10言語の音声生成が可能な多言語性能の高さも特徴です。 Qwen3-Omni: Na
こんにちは、YAMALEXの駿です。 昨今、対話型AIの活用が進む中で、ユーザーごとにパーソナライズされた体験を提供することが、より重要になっています。 単なる一問一答ではなく、「ユーザーが誰で、どんな関心や目的を持っているか」を理解したうえで応答できるエージェントが求められています。本記事では、Strands AgentsとBedrock AgentCoreを組み合わせて、ユーザーとの対話履歴を記憶・活用するパーソナライズ型エージェントの実装と検証を行います。 1. はじめに 1.1. Strands Agentsとは 1.1.1. Strands Agents Tools 1.2. Bedrock AgentCoreとは 1.2.1. AgentCore Memory 2. 検証 2.1. 構成図 2.2. 実装 2.3. 会話してみた 2.3.1. 好みを理解していない場合 2.3
こんにちは、mayaです！ 最近、Claude Codeでボリュームの大きいタスクを実行していると、途中でAuto Compactが発動してコンテキストが圧縮され、それまでの経緯をClaude Codeが見失ってしまう問題に悩まされていました。 せっかく良い流れで進んでいたのに、突然とんちんかんな作業を始めるあの絶望感、分かる方も多いのではないでしょうか😭 そんな中、Codex CLIがMCPに対応したという情報を見つけて試してみたところ、これが予想以上に良い体験でした！ Claude Codeがタスク管理役、Codexが実行役という役割分担により、コンテキストウィンドウをほとんど消費せずに大規模なタスクを自律的に完遂できるようになりました。 この記事で分かること / 対象読者 Claude Codeのヘビーユーザー向けの内容です コンテキストウィンドウ問題の実践的な解決方法 Claud
OpenAI GPT-5-Codex is rolling out in public preview forGitHub CopilotOpenAI’s GPT-5-Codex model, optimized for agentic coding, is now rolling out inGitHub Copilot Availability inGitHub Copilot GPT-5-Codex will be available to Copilot Pro, Pro+, Business, and Enterprise. You’ll be able to select the model in the Copilot Chat model picker from Visual Studio Code in ask, edit, and agent modes. Ro
Dockerは2025年9月15日（米国時間）、ブログ記事で「AI（人工知能）のPoC（概念実証）を成功させる9つのルール」を紹介した。AIのPoC（以下、AI PoC）は通常、経営陣向けのプレゼンテーションに最適化され、理想的な条件を整えた上で実施される。このため、「実運用に移行すると、コスト、データの質、スケーラビリティなどの面で立ち行かない」と同社は述べている。 PoCは「使い捨てのデモ」ではないDockerによると、AI PoCで重要なのは、PoCの取り組みを「使い捨てのデモ」として扱うのではなく、「本番システムの最初のドラフト」として位置付けることだ。Dockerは、AI PoCに成功するチームの特徴として「リモーカル（Remocal）なワークフロー」を挙げる。これは「リモート（Remote）」と「ローカル（Local）」を掛け合わせた造語だ。Dockerが説明するリモーカル
どうもこんにちは！ プラットフォームエンジニアリング部門DevSecOpsグループの舛田です。 今期テックブログ 2本目です(運用負荷軽減！Google Groupを活かしたGitHub Teamメンバーの自動同期の仕組み)。 私たちソフトウェアデリバリーチーム（SDチーム）では現在、JenkinsからGitHub Actionsへの移行を全社で推進しています。 移行を進める中で、実際にGitHub Actionsを使い始める開発者の皆さんから、環境取り違えの懸念の声があがりました... 「Jenkinsを使っていた頃は、環境ごとにURLや画面の色が違ったさかい、パッと見でわかって安心やったんやが…」(弊社一応、関西の会社なので関西弁が社内標準です（大嘘）) 開発環境JenkinsSTG環境Jenkins本番環境JenkinsGitHub Actionsに移行して早々『あっ、本番環境だ
リーズニング（Reasoning）は、AIが人間のように論理的な思考プロセスを経るための技術だ。本記事では、その基本概念から最新の研究動向、実際の活用例までを、ITエンジニア向けに分かりやすく解説する。 従来のAI（人工知能）からは、単純な回答は得られても複雑な推論プロセスを要する問題に対しては満足のいく結果が得られないことがあった。近年、AI分野では「リーズニング（Reasoning）」技術が急速に注目を集めている。特に大規模言語モデル（LLM）の発展により、AIが人間のような論理的思考プロセスを実行できるようになってきた。本記事を読むことで、リーズニングの基本概念から最新の技術動向、実際の活用例、そして今後の展望まで、ITエンジニアとして知っておくべき知識を体系的に理解できる。 リーズニングとは リーズニングとは、利用可能な知識から論理的手法を活用して結論を導き、問題解決や意思決定を
1級FP技能士・FP技能士センター正会員。中央大学卒業後、フィンテックベンチャーにて証券会社の設立や事業会社向けサービス構築を手がけたのち、2022年4月に広告枠のマーケットプレイスを展開するカンバンクラウド株式会社を設立。CEOとしてビジネスモデル構築や財務を手がける。Xはこちら。2022年11月に登場して以来、わずか2年半足らずで世界の成人人口の約1割にあたる7億人以上が利用するまでに成長した生成AIの「ChatGPT」 。 その驚異的な普及は、ビジネスから日常生活に至るまで、社会の在り方を根底から変えつつある。これまで多くの専門家がその経済効果を生産性向上という文脈で語ってきたが、実際のところ、膨大な数のユーザーは一体何にこの革新的なテクノロジーを使っているのか。実態はベールに包まれてきた。 しかし2025年9月、開発元である米OpenAIの研究者らが米国経済研究所を通じて発表した
IT、人材に関するコンソーシアムであるAI Workforce Consortiumは2025年9月16日（米国時間）、G7（先進7カ国）諸国の求人データを調査、分析したレポート「ICT in Motion: The Next Wave ofAI Integration」（変化が進むICT：AI統合の次の波）を発表した。同レポートは、AI（人工知能）関連職種がICT（情報通信技術）人材市場の成長をけん引していることを明らかにしている。 このレポートはG7諸国（カナダ、フランス、ドイツ、イタリア、日本、英国、米国）における、2024年7月～2025年6月のCornerStoneとIndeedの求人データに基づいている。50種類のICTと関連サポート職種について分析しており、AIに特化した新しい職種、地域の雇用創出、労働者が競争力を維持するために必要なスキルに関する新たな洞察を提供している。
MicrosoftがAIサブスクリプションサービス「Microsoft 365 Copilot」でAnthropic製のAIモデルを利用可能にすることを発表しました。Microsoft 365 CopilotでOpenAI以外のモデルが利用可能になるのはこれが初めてです。 Expanding model choice inMicrosoft 365 Copilot |Microsoft 365Blog https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-365/blog/2025/09/24/expanding-model-choice-in-microsoft-365-copilot/ Claude now available inMicrosoft 365 Copilot \ Anthropic https://www.anthropic.com
米Microsoftは9月24日（現地時間）、「Microsoft 365 Copilot」に米Anthropicの「Claude」を追加すると発表した。「Copilotは引き続きOpenAIの最新モデルを活用するが、Researcherから、またはMicrosoft Copilot Studioでエージェントを構築する際など、Anthropicモデルも柔軟に利用できるようになる」としている。 今回の追加により、エンタープライズ顧客は既存のモデルオプション（OpenAIの「GPT-4o」「GPT-4.1」「GPT-5 Auto」「GPT-5 Researching」）と並んで、「Claude Sonnet 4」と「Claude Opus 4.1」を選択できるようになる。 Anthropicモデルは、まずMicrosoftの推論エージェント「Researcher」と「Copilot Stud
LLM脆弱性診断サービスは、ソフトウェアのセキュリティ向上を活動目的とする非営利組織Open Worldwide ApplicationSecurity Project（OWASP）がまとめているLLMに関するリスク集「OWASPTop 10 for LLM Applications 2025」を基盤にしている。診断サービスではそのリスク集に加え、EGセキュアソリューションズ独自の知見も参考にする。これによって生成AI特有の脆弱性であるプロンプトインジェクション（悪意あるプロンプトの挿入）やハルシネーション（生成AIが不正確な情報を真実であるかのように提示する現象）などにも対抗できると同社は述べている。 LLM脆弱性診断サービスの特徴は主に3つ。1つ目は、LLMの構造や用途を踏まえた固有リスクが分析できること。2つ目は、想定されるユースケースに応じた診断設計になっていること。3つ目は対
sponsored 生成AIにもクリエイティブにも快適、モバイルノート選びの新しい選択肢 高い基本性能とAI性能を求めるなら、Snapdragon X sponsored さらば停電！UPS派にもオススメしたい、最新ポータブル電源を買っておくべき理由 パソコンユーザーのための「ポータブル電源導入」ガイド〜Jackeryは10月4日から最大50％セール【Amazon プライム感謝祭】 sponsored 10年目を迎えたソラコム 今の玉川社長の頭に中にあるモノとは？AIは、これから現実のモノと結びついていく──IoTの次は「リアルワールドAIプラットフォーム」 sponsored 「1人契約すれば家族3人のデジタル機器を守れる」という爆アド仕様に注目！ 【即契約がオススメ】コスパ高くスマホを守るならドコモ「あんしんセキュリティ トータルプラン」が超お得＆機能てんこ盛り sponsored
「やらずにすむゲームはないか？」は漫画「はまり道」の名セリフである。ゲームはやりたいのだが、やるのがおっくうなので、やらなくていい安心なゲームが欲しいということだ。よく分かる。 今の時代、おっくうなことはAIにまかせよう。もっと言えばゲームを作るのもおっくうなので、AIが勝手に作ってAIが勝手にプレイすればいいのでは？ それを実現するのがこのNarrative Engineです。AIがRPGのシナリオを勝手に作り、GM（ゲームマスター）やプレイヤーとして勝手にプレイし、勝手にクリアします。 まあそれだと何がプレイされたのかが分からないので、 そのリプレイをブラウザで見られる ようにしました。小説風のナラティブに書き起こしたもの と、それに対応する プレイログ が閲覧できるので、気が向いたらゲームのプレイ内容を知ることもできます。 ここで行っていることは、TRPG（テーブルトークRPG）を
PreferredNetworks（以下、PFN）、さくらインターネット、NICT（国立研究開発法人情報通信研究機構）は2025年9月18日、国産生成AIのエコシステム構築に向けて基本合意を締結すると発表した。クラウド基盤からアプリケーションまで「国内で完結した」生成AIの活用を可能にするという。 生成AIは多様な分野で活用が進み、企業にとっても競争力の源泉となることが期待されている一方、悪意ある利用や、意図せずに不適切な出力がなされる可能性、AIエージェントなどの暴走などによる懸念やリスクも指摘されている。また、日本独自の文化や制度が考慮された生成AI活用への期待も高まりつつある。 今回の取り組みでは、日本の文化や社会に留意した「安全で高性能な国産LLM」の開発とそのサービス化を行うという。それらを通じて、日本社会と調和しつつ日本全体の生産性を向上させられる「国産生成AI」に関する学習
2025年9月22日、OpenAIとNVIDIAがAIインフラの構築における戦略的パートナーシップを発表しました。この大規模なインフラ整備を支援するため、NVIDIAはシステムの展開に応じてOpenAIに最大1000億ドル(約14兆8000億円)を投資する意向を示しており、NVIDIAのジェンスン・フアンCEOは「歴史上最大のAIインフラプロジェクト」と述べています。 NVIDIA,OpenAI Announce 'BiggestAI Infrastructure Deployment in History' | NVIDIABlog https://blogs.nvidia.com/blog/openai-nvidia/OpenAI and NVIDIA announce strategic partnership to deploy 10 gigawatts of NVIDIA
OpenAI、Oracle、ソフトバンクグループは2025年9月23日（米国時間）、米国でのAIインフラ拡張計画「Stargate」の新たな展開を発表した。今回新設される5拠点のデータセンターにより、計画全体の設備容量は約7Gワットに拡大し、今後3年間での総投資額は4000億ドルを超える。これにより、「10Gワット、5000億ドル」の目標が2025年末までに達成できるという。Oracleが主導する3拠点はテキサス州シャックルフォード郡、ニューメキシコ州ドニャアナ郡、中西部の未公表地域に建設予定。テキサス州アビリーン近郊で600Mワットの追加拡張も計画されている。合計5.5Gワット超の容量を提供し、全米で2万5000人以上の直接雇用と、数万人規模の関連雇用創出を見込むという。 ソフトバンクグループとの協業では、オハイオ州ロードスタウンとテキサス州ミラム郡に新たな施設を建設する。前者は先進的
Pew Research Centerの調査によって、検索行動の根幹が大きく揺らいでいることが明らかになった。Googleが導入を進める「AI Overviews（AIサマリー）」により、ユーザーのクリック率が顕著に低下しているのである。クリックされないリンク、開かれない情報源、辿り着かない出所──情報探索の常識が、静かに終わりを迎えようとしている。AIサマリーは便利か、危険か──調査が示すユーザー行動の劇的変化 2025年3月に発表されたPew Research Centerの調査は、Google検索におけるAI Overviewsの影響を初めて体系的に可視化した点で注目に値する。調査対象は、米国の成人インターネットユーザー904人。調査期間中、合計68,867件にのぼる検索セッションの行動ログが記録され、そのうち18.3％（12,592件）にAIサマリーが表示されていた。 このAIサ
![GoogleのAI要約でクリック率ほぼ半減──私たちは思考停止し始めているのか？ | AMP[アンプ] - ビジネスインスピレーションメディア](/image.pl?url=https%3a%2f%2fcdn-ak-scissors.b.st-hatena.com%2fimage%2fsquare%2f0f45a6387b87e5a0171fb73cc23c550d6324722f%2fheight%3d288%3bversion%3d1%3bwidth%3d512%2fhttps%253A%252F%252Fampmedia.jp%252Fwp-content%252Fuploads%252F2025%252F07%252Fshutterstock_2531754219.jpg&f=jpg&w=240)
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