Visual Studio CodeでGitHub Copilot“無料版”が使える！　「生産性、爆上がり」で感動した話：Deep Insider編集長のネタ帳 GitHub Copilot Free（無料版）、みんな使ってる？　実際にリアルな開発で活用し、その実力を検証！　AIアシストはどこまで使える？　ソフトウェアエンジニアの仕事はどう変わる？　そして、AI時代に求められるスキルとは？　AIエージェントの可能性も交えつつ、未来の開発を好き勝手に語ります。 連載目次 皆さん、こんにちは！　もしくは、はじめまして！　＠ITのDeep Insider編集長、一色（いっしき）です。今回から、新連載 『Deep Insider編集長のネタ帳』を始めます。 この連載では、私が日ごろの情報収集や開発、執筆・編集を通じて得た“技術的な気付き”や“新たな発見”を自由気ままに綴（つづ）っていきます。データ

Androidアプリに生成AI機能を追加する際に注意すべき点　Googleが「Firebase向けVertex AI」で説明：新しいAIモデルへの対応方法などを解説 Googleは2025年1月29日、「Firebase SDK」の「Vertex AI」を使用する際の注意点をまとめたブログエントリを公開した。「Gemini」を活用することで、ユーザーエンゲージメントを高め、パーソナライズされた体験を提供する新機能を開発、導入できるという。

OpenAIが2025年2月18日に、AIモデルのコーディング性能を評価するためのオープンソースのベンチマーク「SWE-Lancer」を公開しました。 [2502.12115] SWE-Lancer: Can Frontier LLMs Earn $1 Million from Real-World Freelance Software Engineering? https://arxiv.org/abs/2502.12115 Introducing the SWE-Lancer benchmark | OpenAI https://openai.com/index/swe-lancer/ Today we’re launching SWE-Lancer—a new, more realistic benchmark to evaluate the coding performance o

「OpenAI API」で提供されているモデルをまとめました。 ・Model - OpenAI API 1. モデルの概要「OpenAI API」は、さまざまな機能と価格帯の多様なモデルを備えています。ファインチューニングにより、特定のユースケースに合わせてモデルをカスタマイズすることもできます。 1-1. Reasoningモデル「Reasoningモデル」は、複雑なタスクについてより長く、より真剣に考えるように学習しています。 ・o3-mini ・o1 1-2. GPTモデル「GPTモデル」は、レイテンシが低く、コスト効率に優れており、簡単に実行できるように設計されています。 ・GPT-4.5 ・GPT-4o ・GPT-4o-mini 1-3. GPT-4o Realtimeリアルタイムなテキストとオーディオの入出力が可能なGPT-4oモデルです。 1-4. GPT-4o AudioR

Preferred Networksの岡野原大輔代表取締役は2月18日、開発中の新しい大規模言語モデル「PlaMo 2 8B」（仮称）について明らかにした。同社の既存モデル「PLaMo-100B」の性能を維持しつつ、パラメータ数を約12分の1に削減したという。アイティメディアが同日から開催しているオンラインイベント「ITmedia AI Boost」で言及した。 新しく開発したPlaMo 2 8Bはパラメータ数を80億（PLaMo-100Bは1000億）まで抑えつつ、PLaMo-100Bと同等以上の性能を実現したとうたう。日本語や日本固有の知識の理解について問う「JMMLU」やコード生成能力を問う「JHumanEval」などのベンチマークで、PLaMo-100Bと同等あるいはそれ以上のスコアを記録したという。なお、まだ事後学習が済んでいないため、コーディング能力は今後上昇する可能性があると

導入 こんにちは、株式会社ナレッジセンスの須藤英寿です。普段はエンジニアとして、LLMを使用したチャットのサービスを提供しており、とりわけRAGシステムの改善は日々の課題になっています。 今回は、Embeddingの過程で深い思考を行うモデル「O1 Embedder」について紹介します。 サマリー EmbeddingはRAGのシステムにも欠かせないもので、Embeddingの性能がそのままRAGの性能に直結すると言っても過言ではありません。 O1 Embedderは、EmbeddingとOpenAIのo1モデルのような深い思考をかけ合わせたモデルです。この特徴によって、特に複雑なクエリに対するEmbeddingの性能を向上させることに成功しました。 OpenAIのo1モデルに代表するような深い思考を実現するモデルは、クエリを元に様々な観点で考えを洗い出し深く考えることで精度を高めています。

ガジェット全般、サイエンス、宇宙、音楽、モータースポーツetc... 電気・ネットワーク技術者。実績媒体Engadget日本版, Autoblog日本版, Forbes JAPAN他 xAIが、同社の主力AIモデルの最新バージョン「Grok 3」をリリースしました。 xAIの創業者であるイーロン・マスク氏はXへの投稿で、Grok 3の学習用データには裁判の訴状を含む拡張されたデータセットを用いたと述べています。そして、前バージョンのGrok 2に比べ「10倍」もの計算リソースを使用して開発されたため、まさに「桁違いに性能が高い。たとえその真実が政治的に正しいことと対立することがあったとしても」と主張しています。 xAIは、数学の問題を解かせてAIモデルの性能を評価するAIMEや、博士号レベルの物理学、生物学、化学の問題を評価指標とするGPQAといったベンチマークを用いた評価で、Grok 3

イーロン・マスク氏のAI企業「xAI」が2025年2月18日にGrok-3を発表しました。xAIは、Grok-3が前モデルの10倍以上の計算能力を備えており、GPT-4oやGemini 2.0 Proと比べて圧倒的に高性能だとアピールしています。 https://t.co/hEfQ31gANQ— xAI (@xai) February 18, 2025 grok 3 is the world’s smartest AI now available to all Premium+ subscribers— Grok (@grok) February 18, 2025 Grok-3には2つの推論モードがあり、リクエストを解決する際にGrokの推論を表示する「Think」と、より多くの計算能力を必要とする複雑なタスク用の「Big Brain」が用意されています。 以下は実際にGrokアプリで、G

【シリコンバレー=山田遼太郎】米起業家イーロン・マスク氏率いる人工知能（AI）開発の新興、米xAI（エックスエーアイ）は17日、新たなAIモデル「グロック3」の提供を始めたと発表した。米オープンAIの技術に匹敵する性能だと主張し、同社に対抗する姿勢を鮮明にした。マスク氏や技術者がX（旧ツイッター）で動画を配信して発表した。グロック3は数学や科学の問題への解答、プログラミングコードの生成といった

イーロン・マスク氏率いる米AI企業xAIが2月18日に公開した、チャットAIアシスタント「Grok」の最新モデル「Grok 3」。Xなどの有料プラン契約者向けに順次提供が始まっており、記者も一部機能のβ版を手元で使える状況になったので、軽く触ってみた感想を伝える。 GPT-4oやClaude 3.5 Sonnet超えうたう新モデル Grok 3は、旧モデル「Grok 2」の10倍以上の演算能力で事前学習を行ったというモデル。数学、科学、コーディングのベンチマークで、米OpenAIの「GPT-4o」や米Google「Gemini 2 Pro」、米Anthropic「Claude 3.5 Sonnet」、中国DeepSeek「DeepSeek V3」よりも高い性能をマークしたという。 xAIは小規模版「Grok 3 mini」や推論モデル「Grok 3 Reasoning」「Grok 3 mi

はじめに こんにちは、株式会社スマートラウンドでエンジニアをやっている渡邉です。 昨今、急速なAI技術の進化に伴い、ソフトウェア開発現場においても自律型AIツールの導入が注目されています。弊社では、世界初の完全自律型AIソフトウェアエンジニア「Devin」を社内開発ツールとして採用し、従来の開発プロセスの課題解消を図っています。Devinがリリースされたばかりの今年1月から約1ヶ月が経過し、社内で知見が溜まってきた頃なので実際に得られたDevinの活用方法と開発効率化の実績について詳しくご紹介します。 対象読者: • 社内の開発プロセス改善に興味のある方 • 自律型エージェントやAIツールの導入を検討している方 Devinとは 公式ドキュメントはこちら👆 Devinは、人間からの指示に基づき、プロジェクトの計画から実装、デバッグ、デプロイまでを自律的に実行できる能力を持っています。 従来

はじめに こんにちは、ACS事業部の過部です。 今回はタイトルの通り、GitHub Copilot試験に合格したので、これ見よがしに合格体験記を投稿することにしました。 世の中にGitHub Copilot合格体験記が出回って無さそうなので、ご参考になればと投稿してみました。 試験範囲 GitHub試験は試験範囲が具体的に記述されており、どの知識が求められているのか明確なので対策しやすい印象です。 試験範囲の各項目に空で答えられるようになれば、合格間違いなし！！ 公式学習ガイドと同じ内容ですが試験範囲の概要と詳細を載せています。ご参考にどうぞ！ GitHub Copilot試験の全体構成 責任あるAI GitHub Copilot のプランおよび特徴 GitHub Copilot の機能およびデータ処理の仕組み プロンプト クラフティングおよびプロンプト エンジニアリング 開発者による A

VSCodeでコードを修正すると、次に修正すべきコードの場所を提案してくれる「Copilot Next Edit Suggetions」プレビュー公開 マイクロソフトはコードエディタ「Visual Studio Code」の新機能として、コードを修正すると次に修正すべきコードの部分を提案してくれる「Copilot Next Edit Suggetions」をプレビュー公開したことを明らかにしました。 この新機能は2月7日に公開されたVisual Studio Code 1.97（January Update）に搭載されています。 Version 1.97 of @code is out now with Copilot Next Edit Suggestions, Python no-config debugging, SVG image preview, and more! Full r

はじめに 社内で、具体的な業務ユースケースに即して実践的なプロンプトエンジニアリングをみんなで模索しまくる、みたいな勉強会のような企画を開催してみたところ、プロンプトエンジニアリングなんてもうわかりきったものだと思い込んでいましたが、意外と（やはり？）奥が深く、いろいろな学びが得られました。かいつまんで言うと以下のようなものです。 実践的なプロンプトを書くためのtips 一方通行的に、自然な流れで考えさせる。行ったり来たりさせない。 ステップを分けて、ステップごとにプロンプト自体を分けて一つずつ実行する。 決定論的な判断は、JSONやYAML形式で出力させ、計算可能なデータとして考えさせる。 Few Shotは実はそれほどこだわらなくてもいい。(どちらかと言えばステップ実行とかJSON/YAML思考のほうが効き、Few Shotはユースケースとプロンプトの組み合わせによってはよって効いたり

セールスイネーブルメントAIを発表 本日、2025年2月18日、ナレッジワークにとって、創業以来恐らく2番目に大切な、いやもしかしたら最も大切かもしれないリリースを出しました。 「セールスイネーブルメントAI」の発表です。 セールスイネーブルメントのすべての領域でAI機能を開発し、AIエージェントを実現していくことをリリースさせて頂きました。 2025年に入り、日々夢中でプロダクトを作っています。 毎日自分たちが生み出していくものにドキドキしながらプロダクトに向き合っています。 それくらいAIの発展によってもたらされる変化は激しいもので、ナレッジワークのプロダクトは劇的な進化を遂げようとしています。 ナレッジワークでずっとやりたかったこと 創業時から僕は、社内のメンバーにナレッジワークをドラえもんのような存在にしたいと話していました。 ドラえもんはのび太くんが人生で壁にぶつかった時に、常に

経済産業省は2025年2月18日、ガイドライン文書「AIの利用・開発に関する契約チェックリスト」を公開した。ユーザー企業に向けた全44ページのPDF文書である。生成AIの活用を促すことを目的に、企業が実務上使いやすい形式でまとめたとしている。AI活用の実務経験は問わず、法務部門や事業部門など、幅広い利用者を想定している。 経済産業省は、「AIの利用・開発に関する契約チェックリスト」を公開した。全44ページのPDF文書として提供する。ユーザー企業に生成AIの活用を促すことを目的に、ITベンダーが提供するAI関連サービスの検討・導入・利用のポイントをまとめている。AI活用の実務経験は問わず、法務部門や事業部門など幅広い利用者を想定している（表1）。 契約チェックリストの作成にあたっては、「AIサービス利用者がサービス提供者に対して提出するデータの利用範囲や契約上のベネフィット（サービスの水準、

Microsoftは2025年2月12（米国時間）、生成AI（人工知能）を学びたい.NET開発者向けの実践的な学習コース「Generative AI for Beginners .NET」を発表した。 Generative AI for Beginners .NETでは、.NETを使用した生成AIアプリケーション構築の基本を実践的に学ぶことができるという。生成AI入門、開発環境のセットアップ、コア技術、実用的なサンプル、生成AIの責任ある利用をカバーした5つのレッスンで構成されており、各レッスンには以下が含まれる。 ショートビデオ：レッスンの概要説明（5～10分） すぐに実行できるフル機能のコードサンプル ステップ・バイ・ステップのガイダンス：概念を学習し、実装するためのシンプルな説明 詳細なレファレンス：理論をより深く理解できるように、必要に応じてMicrosoftの初心者向け生成AI学

DMG森精機は、グループ会社のDMG MORI Digitalが新開発した組み込みCPU基板の「Digital E3 Core」シリーズ「エッジAIボード」を工作機械に搭載する。カメラ画像を使ったAI処理が可能となる。

米OpenAIを昨年9月に退社したミラ・ムラティ氏（36）は2月18日（現地時間）、新たなAI企業Thinking Machines Labを立ち上げたとXで発表した。 Webサイトはまだシンプルなもので、「Thinking Machines Labは、AIの研究と製品を扱う会社」だとしている。「誰もが独自のニーズと目標に合わせてAIを活用できる知識とツールにアクセスできる未来を築く」のが目標という。 立ち上げメンバーには、OpenAIの共同創業者でムラティ氏より前（8月）に退社したジョン・シュルマン氏がチーフサイエンティストとして参加する他、ムラティ氏と同じ日に退社した研究担当副社長のバレット・ゾフ氏（CTO）や、ジョナサン・ラックマン氏、アレクサンダー・キリロフ氏など、多数の元OpenAI従業員が名を連ねる。また、米Metaのベテランエンジニアのスティーブン・チェン氏、米Google

科学誌のScienceが、動物の顔をスキャンして個体を識別したり、体調不良を検知したりするAI技術の現状について特集しました。 Can AI read pain and other emotions in your dog’s face? | Science | AAAS https://www.science.org/content/article/can-ai-read-pain-and-other-emotions-your-dog-s-face チャールズ・ダーウィンが19世紀に「哺乳類の表情はある種の『共通言語』であり、人類は進化の歴史の中でその能力を培ってきたに違いない」と説いて以来、多くの科学者が動物の表情の研究を行ってきました。 例えば、イギリス・ポーツマス大学の研究者らが2020年に発表した論文によると、人間の顔の動きの38％は犬と共通しており、34％は猫と、そして47％

NHKが公式サイトなどで配信した国際放送の中国語字幕で尖閣諸島が中国側呼称の「釣魚島」などと表示された問題で、NHKの古賀信行経営委員長は18日の委員会会合後、問題の字幕が英語音声からグーグルの人工知能（AI）翻訳機能で作られたことを踏まえ、報道陣に「NHKは技術部がしっかりしている。自前で（AI翻訳を）開発できたら、次につながる。チャンスかもしれない」とNHKによる字幕開発が望ましいとの考えを示した。 この問題では、NHKが10日に配信したニュースで日米首脳会談を受けた中国側反応を伝えた際、「沖縄県の尖閣諸島」「日本が実効支配する尖閣諸島」と英語で放送したにもかかわらず、中国語字幕では「釣魚島」と表示された。NHKは同日中に全ての字幕サービスを終了した。 古賀委員長は「災害など突発的な部分は極力、（字幕を）あらかじめ用意して活用する対策もしながら、できたら自前で信頼できる方法を確立できれ

Keisuke Nishitani @Keisuke69 COO @ 株式会社DELTA｜ex-AWS, ex-CTO ソフトウェアエンジニア × クラウド プロダクト開発と技術支援してます モノを作って売るのが好き 各種DMでご相談ください 将来はカフェやりたい☕️ keisuke69.net Keisuke Nishitani @Keisuke69 またChatGPT Proを契約しようと思って気づいたんだがひょっとしてiPhoneのアプリ決済だと3000円から4000円安いのでは… Web版だと消費税取られるようになったので220ドルで、1ドル150円としても33000円。一方でiPhoneからなら30000円で固定っぽい。アプリ内決済てここに消費税かかるんだっけ？かからないよね？ 2025-02-13 19:38:09

【シリコンバレー=山田遼太郎】米オープンAIで最高技術責任者（CTO）を務めたミラ・ムラティ氏は18日、人工知能（AI）開発のスタートアップを設立し事業を始めたと発表した。多くの人が使いやすいAIを開発するという。古巣のオープンAIから20人近くを引き抜いており、トップ人材の奪い合いが激しくなっている。社名は「シンキング・マシンズ・ラボ」。2024年9月にオープンAIを退社したムラティ氏が最高

前回の「ユーザ調査からリリースまでの流れ」で、デザインフローの概略を定義した。今回は、そのなかでどの部分がコンピュータ化されAI化されうるのか、また既にそうなっているのかについて書いてみたい。 黒須名誉教授 2025年2月17日 デザインフローのAI化 「ユーザ調査からリリースまでの流れ」という原稿で、デザインフローの概略について書いたが、今回は、そのフローのなかでどの部分がコンピュータ化されAI化されうるのか、また既にそうなっているのかについて書いてみたい。 AI化に関しては、toitta (HCD-Net主催のワークショップにて情報入手)、Centou (茂木さんとWebからカミナシの事例について情報入手)、楽天AIチャットインタビュー (IIDの担当者さん経由で情報入手)の情報を参考にした。なお、プログラミング関係については、筆者は35年以上前にやっていたことで、最近の状況を知らない

本セッションのスライド公開はございません 00:00 Opening 00:16 経営者としてAIをどう見るか 01:09 私自身の話 03:59 10人でユニコーンは現実 05:29 日本は大丈夫か？ 07:42 現場からの改革？ 09:13 DeNAはAIにオールイン 15:33 M&Aを活発化 / 独立も支援 17:18 AIシフトの本質 創造的な仕事へのフォーカス 19:57 DeNA第2の創業期 チャプター2が始まる 21:30 忘れてはいけないこと 22:16 人材について 24:33 みなさんへ --- 2025年2月5日に開催したイベント「DeNA × AI Day || DeNA TechCon 2025」のオープニングでDeNA代表取締役会長 南場 智子はそう高らかに謳い、「1999年に創業したDeNAの第2の創業、チャプター2が始まる」と表明しました。 日々目ま

マイクロソフトは今年、800億ドル（約12兆1200億円）を人工知能（ＡＩ）に投じ、業界リーダーの地位を確保する意気込みだ。そのマイクロソフトが最近、「ChatGPT（チャットＧＰＴ）」のような生成ＡＩを使う労働者の間で批判的思考能力が低下しているとの調査論文を発表した。なぜマイクロソフトなのか、という疑問が生じる。単に純粋な意味での科学的探求だという解釈はあり得るかもしれない。しかしマイクロソフトは恐らく、ＡＩが特定の職業を不要なものにする波乱を先回りし、それでもＡＩはビジネスに有益だと証明したかったのではないだろうか。大手ハイテク企業がＡＩモデルの規模拡大を競う現在、マイクロソフトの姿勢は業界のビジネスモデルと社会的影響の両方において、配慮のあるアプローチとして新鮮にさえ思われる。 この論文がまとめたカーネギー・メロン大学との共同研究では、319人の頭脳労働者を対象にＡＩの利用方法を調

I propose that the advent and integration of AI models into the workflows of developers has stifled the adoption of new and potentially superior technologies due to training data cutoffs and system prompt influence. I have noticed a bias towards specific technologies in multiple popular models and have noted anecdotally in conversation and online discussion people choosing technology based on how

ゼロイチスタートは「現在のノーコード開発市場は絶えず変化し続けており、その多様性はより複雑化している。今回公開したカオスマップは、業界全体の把握やツールの選定に役立つだろう」としている。 カオスマップは、ゼロイチスタートが独自に調査したノーコードによる受託開発ツールがまとめられている。同社は、業界の動向をより分かりやすく整理するため、「Webサイト作成」「ECサイト／ネットショップ構築」「スマホアプリ／モバイルアプリ」「Webアプリ／システム」「AI／チャットbot」「DX（デジタルトランスフォーメーション）」の6つのカテゴリーに分類している。 関連記事 大企業から中小企業まで導入が進む「ローコード／ノーコード」　内製化と生成AI連携が追い風に ITRは、国内のローコード／ノーコード開発市場の推移と予測を発表した。2023年度の売上金額は、対2022年度比で14.5％増の812億2000万