印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます GitHubは米国時間2月27日、開発者向けAIツール「GitHub Copilot」の新しい組織向けサービス「GitHub Copilot Enterprise」の一般提供を発表した。 GitHub Copilotについては当初から、組織のコードやプロセスに合わせてカスタマイズされたものを求める声が寄せられていたと最高経営責任者（CEO）を務めるThomas Dohmke氏は述べる。開発者は、組織のコードベースに特有の問題やバグ、脆弱（ぜいじゃく）性を特定・解決できない場合、製品の出荷よりもコードの解読に多くの時間を費やすことがあり、1日に2〜3時間しかコードを書かないことも多いという。組織が持つ知識へのアクセスの悪さは、開発者が創造

一方では、常に進化を続けるきら星のごときコントリビュータ―たちによって、数多くのオープンソースの大規模言語モデルが作られ続けている。その中でも特に有名なのが、Metaの「Llama 2」だ。一方、クローズドソースの大規模言語モデルの代表例は、商用モデルとして定評がある2つのモデルである、OpenAIの「GPT-4」と、ベンチャーキャピタルの支援を受けているスタートアップAnthropicの言語モデル「Claude 2」だろう。 これらのモデルをテストして互いに比較する方法の1つに、特定の分野（例えば医療知識）の質問に回答させ、その善し悪しを比べるというやり方がある。 権威のある医学論文誌を発行しているNew England Jounal of Medicineが創刊した新論文誌「NEJM AI」に最近掲載された、ペパーダイン大学、カリフォルニア大学ロサンゼルス校、カリフォルニア大学リバーサ

この現象はいささか不可解に感じられる。なぜなら、生成人工知能（AI）モデルはユーザーからの入力を利用して自らを訓練し続けるため、時間とともにより多くの入力が蓄積されるほど賢くなるはずだからだ。 その謎の答えは、「ドリフト」と呼ばれる概念にあるかもしれない。 「ドリフト」とは、大規模言語モデル（LLM）が予期しない、あるいは予測不可能な振る舞いをし、元のパラメーターから逸脱してしまうことだ。こうした現象は、複雑なAIモデルの一部を改善しようとした結果、他の部分の性能が低下することで発生する可能性がある。 カリフォルニア大学バークレー校とスタンフォード大学の研究チームが、ドリフト現象を検証するための研究で、広く用いられているLLM「GPT-3.5」（ChatGPTの基盤）と「GPT-4」（新しい「Bing」と「ChatGPT Plus」の基盤）の経時的変化を調査した。 この研究では、両LLMの

印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます OpenAIは米国時間7月6日、有料版「ChatGPT API」の全ユーザーに「GPT-4」へのアクセスを提供すると発表した。同社は3月にChatGPT APIをリリースし、6月にアップデートを提供していた。また、「Completions API」の旧モデルを非推奨（deprecation）とする計画も発表し、「Chat Completions API」への移行を推奨するという。 同社によると、GPT-4は最も高機能なモデルとなり、GPT-4を活用した革新的製品が日を追うごとに増えている。6日より、有料版の支払い履歴がある開発者は、8kのコンテキスト長でGPT-4 APIを利用できる。新しい開発者には7月末までにアクセスを提供し、その後

印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 今、話題沸騰の「ChatGPT」をはじめとするジェネレーティブAI（以下、生成AI）。新たな産業革命を巻き起こすとも言われるが、一方で、著作権やプライバシーの保護、セキュリティなどのリスクも指摘される。だが、最も大きなリスクは「人間が行う意思決定を生成AIに委ねてしまうこと」ではないか。 生成AIのリスクとはどのようなものか PwC Japanグループ（以下、PwC）が先頃、生成AIに関する調査とそれに基づく見解について記者説明会を開いた。その全体の内容については速報記事をご覧いただくとして、本稿ではその中から生成AIの特徴とリスクにおける説明を引用した上で、筆者が生成AIについて最も懸念している点について述べたい。 PwCの説明からは

印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 米OpenAIが提供する対話型AI「ChatGPT」が注目を集めている。2022年11月の一般公開からわずか2カ月で月間アクティブユーザー数が1億人を突破したとも言われている。米Microsoftが「Bing」をはじめとする自社製品にAI技術を組み込むなど、ビジネス利用の動きが加速している。アクセンチュア 執行役員 AIセンター長の保科学世氏に、ジェネレーティブAI（生成AI）が持つビジネス利用の可能性と、企業か抱える潜在リスクについて聞いた。 保科氏はまず、ジェネレーティブAIや大規模言語モデル（LLM）が持つ可能性について「膨大なデータを処理できるLLMの能力は、言語を通じて伝えられるもの、つまり文書、メール、チャット、動画、音声な

印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます OpenAIに対してMicrosoftが2019年に出資した10億ドル（当時のレートで約1080億円）は、「ChatGPT」の開発に役立てられた。その投資は、Microsoftの検索エンジン「Bing」の強化というかたちでまもなく実を結ぶ可能性があるという。The Informationが報じた。 ChatGPTを活用したBingの検索機能は早ければ3月末までに搭載されるという。OpenAIに対するMicrosoftの10億ドルの投資には、「Azure AI」における新たなスーパーコンピューティングテクノロジーの開発を目的とした、複数年にわたるクラウドコンピューティング関連の独占的提携関係も含まれている。 Microsoftの計画に詳し

印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 串カツ田中ホールディングスは、人工知能（AI）を用いて食材の発注数量を自動で算出する「HANZO 自動発注」を導入した。同社が運営する「串カツ田中」の直営店全154店舗で活用する。2022年10月から一部店舗で稼働を進め、12月に全店への導入を完了する予定。サービスを提供するGoalsが12月6日に発表した。 食材発注は、配属店舗での経験が必要となるため、業務の属人化や適切な発注をするために時間を要しており、発注量の誤差や対応する人材に負担が発生していた。HANZO 自動発注の導入により、売上予測や発注量の算出を自動化することで、省人化とそれに伴うサービスの強化を目指す。 HANZO 自動発注は、天候に左右される売上増減や直近の注文傾向

印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます デジタルトランスフォーメーション（DX）のアイデアを出し、それを実現していくためには、DXを推進する組織体制が必要となります。また、DX推進のための環境を整備し、社内の各種制度やプロセスを変革していくためにも、それをけん引する組織が重要な要素となります。 DX推進組織の果たすべき役割とは 前回では、DX推進組織の形態について3つのパターンを紹介しましたが、DXを推進する組織に求められる役割と活動とはどのようなものでしょうか。いずれの組織形態においても、DX推進組織には、「調査・研究」「提案・推進・支援」「社内環境整備」の3つの活動が必要と考えられます（図1）。 調査・研究 DXの推進を担う組織には、調査研究（R＆D）の役割が期待されます

印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 「攻めのIT」や「デジタルトランスフォーメーション」（DX）といった言葉が当たり前のようになって久しくなる。その中で多くの企業がDXの重要性を理解するようになったが、「デジタル技術によるビジネスモデルの変革」というDXの本質に到達できているのはいまだごく一部に過ぎない。 スイスの国際経営開発研究所（IMD）が毎年発表している「世界主要各国のデジタル競争力ランキング」では、2022年の日本の順位は64カ国中34位と過去最低を更新。デジタル化が進む世界の中、DXで後れを取る日本企業のプレゼンスは相対的に下がり続けている。 しかし、そのような状況下でもDXで着実に成果を上げている企業は存在している。そしてそれらの企業に共通しているのは、実効性

印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます KPMGコンサルティングは4月18日、国内企業でのデジタルトランスフォーメーション（DX）推進の現状と課題を解決する専門組織「デジタルトランスフォーメーションマネジメントオフィス（Digital Transformation Management Office：DXMO）」構築に関する勉強会を開催した。同社 コーポレートトランスフォーメーションストラテジーユニット ディレクター 塩野拓氏はDXMOの役割について「経営戦略が一番上、その下に事業戦略があり、そこから始めるのがDX」と組織横断型部署だと定義した上で「役割とミッションの規定が重要。さもなくばDX推進組織は平気で形骸化する」と警鐘を鳴らした。 DX推進が進まない3つの課題 前段と

印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます Python Software Foundation（PSF）が人気プログラミング言語「Python」の3つの新バージョンをリリースした。PSFの2022年の幕開けは波乱含みとなっているが、「Core Python」の開発者たちは、「Python 3.10」を前バージョンの2倍に高速化するというGuido van Rossum氏（Pythonの生みの親）の目標の達成に向けて、前進を続けている。 「予想よりも複雑」だったコード署名証明書の更新など、さまざまな停滞があったものの、米国時間1月17日、Python 3.10と「Python 3.9」、プレビュー版である「Python 3.11」シリーズの新しいバージョンがリリースされた。バージ

印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 旭化成は12月16日、自社のデジタルトランスフォーメーション（DX）の取り組みについて説明会を開催した。同社のDXの特徴には、従業員をデジタル人材として育成している点がある。 説明会に登壇した常務執行役員 デジタル共創本部長の久世和資氏によると、同社はマテリアル、住宅、ヘルスケアという3領域で事業を展開しているという。久世氏が示す同社のDXロードマップでは、2016～2019年度を「デジタル導入期」、2020～2021年度を「デジタル展開期」、2022～2023年度を「デジタル創造期」、2024年度以降を「デジタルノーマル期」としている（図1）。 デジタル導入期では、現場に密着しながら実際の課題をデジタルで解決してきた。例えば、タイヤの

印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます Kevin Modzelewski氏とそのDropboxの同僚たちは、2014年に開発に着手した「Pyston」に関して、非常にシンプルな目標を持っていた。それは、コード自体を高速化することで、Dropboxのサーバーで「Python」コードを実行するコストを削減することだ。 「われわれは急激に成長していたため、サーバーのコストが急激に膨れ上がっていた」。Modzelewski氏は米TechRepublicにこう語った。「Pythonをもっと速く実行できれば、Pythonの実行に必要なコストを抑えられる」 Dropboxにおける当初のコスト削減の取り組みは急拡大していき、Modzelewski氏にとって、より大規模なプロジェクトになり、

印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます Googleが新たに大規模な量子コンピューティング研究センターを開設したことを明らかにした。カリフォルニア州サンタバーバラにあり、数百人のスタッフを雇用する予定だ。このキャンパスには、Googleの最初の量子データセンター、量子ハードウェア研究ラボ、量子プロセッサーチップファブリケーション施設がある。すでに一部の研究者やエンジニアが働いているという。 同社は米国時間5月18日、毎年開催されている開発者向けカンファレンス「Google I/O」で、「Quantum AIキャンパス」の運用が始まっていることを明らかにした。この施設は、独自の量子コンピューターの製造に大きな役割を果たすことになると述べた。 Google Researchおよび

Microsoftは機械学習（ML）をより容易に利用できるようにする手段を模索し続けている。同社は2018年に、カスタム化された深層学習（DL）モデルの構築や訓練、配備、製品化のためのプラットフォームを手がけるサンフランシスコの新興企業Lobeを買収しており、米国時間10月26日にそのテクノロジーを活用した「Lobe」アプリ（パブリックプレビュー版）の提供を開始した。 「Lobe」アプリはMLモデルを訓練するためのものであり、データ科学の知識がない人でもアプリに画像をインポートし、ラベルを付け、MLデータセットを作り出せるようになっている。アプリは無料で、「Windows」向けと「Mac」向けが用意されている。 Microsoftによると「Lobeは、適切なMLアーキテクチャーを自動的に選択し、セットアップや構成を一切必要とせずに訓練を開始する」という。また、リアルタイムで結果を可視化する

Amazon Web Services（AWS）は米国時間7月23日、「Contact Lens for Amazon Connect」の一般提供（GA）を開始したと発表した。Contact Lensは、コンタクトセンターにかかってきた電話の内容を文字に書き起こしたり、各種の分析を実行する、機械学習（ML）を活用した機能一式で、フルマネージド型のクラウドコンタクトセンターサービス「Amazon Connect」の一部だ。 Contact Lensによりコールセンターの管理者は、顧客のセンチメントのほか、通話のなかで明らかになってくるトレンドや、コンプライアンス関連の問題を把握できるようになる。またユーザーは、特定の話題に基づく通話（顧客が返品を希望する場合など）や、顧客のセンチメント（否定的な顧客センチメントスコアとなった場合など）、通話の性質（長い沈黙があったり、顧客と担当者が議論になっ

Eileen Yu （Special to ZDNET.com） 翻訳校正： 村上雅章 野崎裕子 2020-06-01 16:48 中国の大手IT企業である百度（バイドゥ）が、量子機械学習（ML）モデル開発ツールキット「Paddle Quantum」をGitHub上で公開している。これを使用することで開発者は、量子ニューラルネットワークモデルの迅速な構築と訓練が可能になるという。同ツールキットはバイドゥのディープラーニング（DL）プラットフォーム「PaddlePaddle」上に構築されており、量子コンピューティングアプリケーションも含んでいる。 GitHub上で公開されているPaddle Quantumは、量子化学ライブラリーや最適化ツールといった一連のMLツールキットと、量子MLと量子化学シミュレーション、量子による組み合わせ最適化という3つの量子アプリケーションによって構成されている。

印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます Microsoftは機械学習を利用して、セキュリティに関わるバグレポートを正確に特定しているという。 同社が目指しているのは、バグレポートのラベルのみを分析することにより、大量のバグの中からセキュリティバグを正しく特定することだ。 Microsoftによると、同社では4万7000人の開発者が毎月約3万個ものバグを生み出しているが、開発サイクルでの対応が求められるようなセキュリティ上の重要性を持つバグは、そのごく一部に過ぎない。 同社が開発した機械学習モデルを使えば、セキュリティに関係するバグと関係しないバグを99％の精度で見分けられる。深刻度の高いセキュリティバグも97％の精度で特定できるという。 これにより、バグの分類や優先順位付けも

印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます Googleは米国時間6月24日、エンタープライズ向けデータウェアハウスの「BigQuery」に「Kaggle」を統合したとGoogle Cloudブログ上で発表した。Kaggleは、データ科学者らが使用する「Jupyter」ノートブックを手がける企業であり、2017年3月にGoogleによって買収されている。 この統合によって、BigQueryの顧客は高速なSQLクエリと、SQLによる機械学習（ML）モデルの訓練、KaggleのJupyterノートブック環境「Kaggle Kernels」を用いた分析が可能になる。 BigQueryとKaggleの統合によって以下の利点がもたらされる。 ビッグデータに対するクエリや分析を1カ所から実行