Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? AIにデータを渡せば、レポートを作ってくれる。 チャートも作ってくれる。 ダッシュボードも作ってくれる。 さらに、「このデータから何が言えるのか」「次にどんなアクションを取るべきか」といったインサイトまで返してくれる。 そんな時代に、データサイエンスや統計学を学ぶ必要はあるのでしょうか？ 私は、その答えはもちろんYesだと考えています。 むしろ、AI時代だからこそ、以前にも増してデータサイエンスを学ぶ重要性は高まります。 なぜなら、AIは「答え」を返してくれますが、その答えが本当に信頼できるものなのかを判断するのは、最終的には人間だから

d=512, 8H/4KV, BPE=8192 ┌──────────────┐ │ Tool Call │ └──────┬───────┘ ┌┴──────────┐ │ Softmax │ └─────┬─────┘ ┌─────┴─────┐ │ Linear (T)│ ← tied └─────┬─────┘ ┌─────┴─────┐ │ ZCRMSNorm │ └─────┬─────┘ ┌────────┴────────┐ │ Decoder x 8 │ │┌───────────────┐│ ││ ZCRMSNorm ││ ││ Masked Self ││ ││ Attn + RoPE ││ ││ Gated Residual││ │├───────────────┤│ ┌──────────────┐ ││ ZCRMSNorm ││ │ Encoder x 12 │

Saish Sali, Nipun Kumar, Sura Elamurugu IntroductionAs Netflix has grown, machine learning continues to support our ability to deliver value to members and drive excellence across multiple areas of our business. When Netflix began investing in machine learning over a decade ago, it was primarily focused on a single domain: personalization. Scala was the industry standard, our ML teams were relativ

目次 目次 はじめに プロジェクト概要 Order Management System (社内通称:OMS) について OMSサンセットプロジェクトについて プロジェクトにおける役割と実施内容 当時のフローと現行フローの比較 準備・調査 設計 実装・テスト シミュレーション・分析 経過観察・運用 プロジェクト成功の知見と、AI時代に新たに見えてきた課題 リスクとなるレビュー 新人教育への影響 おわりに はじめに こんにちは、コアシステムエンジニアリング(CSE)部門 配送ドメイングループの安見です。 普段はモノタロウの物流を支える配送システムの開発・運用に携わっています。 今回は、2025年8月に完了した大規模パッケージ内製化プロジェクト（社内通称：OMSサンセットプロジェクト）を題材に、少し趣向を変えた紹介をしたいと思います。このプロジェクトで実際にやってきたことをそのまま書くと、現在の

製造業で勤務する方の中には、自社の技術情報検索に手間を要した経験を持つ方も多いと思います。この問題を解決するためのソリューションを自社で開発し、導入したのが日本ペイントグループです。 日本ペイントホールディングスや日本ペイントコーポレートソリューションズ、日本ペイント・インダストリアルコーティングスなどから構成される同グループは、MicrosoftのAI（人工知能）サービス「Azure OpenAI」を活用し、自社で生成AIアプリケーション「NP Assistant」を開発して、2023年10月に社内で提供を開始しました。2025年には、NP Assistantに材料に関する技術ナレッジを調べられるRAG（検索拡張生成）型検索ツールを導入したことで、材料などの技術ナレッジ検索と情報集約にかかる工数を大幅に減らしました。 これらの取り組みに関して、同グループにインタビューした記事は既に素材／

Modular社は、AIを高速に実行することを目指したPythonライクな新言語「Mojo」のベータ版公開を発表しました。今後数カ月以内に正式版が登場する予定です。 Mojo 1.0 is in beta! Beta 1 marks the first step towards finalizing 1.0 later this year, which will bring a new level of language stability. The beta lands safe closures with a new capturing syntax, conditional trait conformance, and major variadic improvements. Plus, Mojo has… — Modular (@Modular) May 7, 2026 Mojoの

LLMを動かすハードウェア、軽くまとめておきます。 SoC LLMを動かそうとしたら、まず候補にしたいのはCPU+NPU+GPUのSoCが載ったマシン。 GPUカードのようなパフォーマンスは出ないけど、現実的な値段で大きいモデルが動かせます。 ※ 追記(2026/5/14) 現状ではMacだけ普通で他は特別なマシンという感じですが、インテルも対応した今後は「パソコンを買ったらLLMが動かせる。せっかくLLM動かすならちょっとお金を足して30Bが動く程度にメモリ積もう」となるんじゃないかと思います。 Ryzen AI Max+ 395搭載の128GBのEVO-X2が48万円、と思ったら品切れ・・・ ※追記 本家に「在庫たっぷり」と売ってあった。 ※さらに追記 去年の11月くらいには30万弱で買えたんですよ・・・夏くらいには192GBとか256GBとか買えるようになるかなと思ってたんですよ・・

Agent TeamsはWorkerのクラッシュ耐性、Shared Stateは並列書き込みの競合管理、Message Busは非同期イベントルーティングの観点で、ローカルのファイルシステムでは運用上の限界が出やすくなります。 5つのパターンを読んでみる 1. Generator-Verifier ― 生成と検証を役割分担し、差し戻しループで品質を上げる 一方が案を出し（Generator）、もう一方がそれを審査する（Verifier）。NGなら差し戻して修正、OKなら次へ進むというループ構成です。 強み： コード生成とテスト、コンプライアンス確認、ファクトチェックのように、「良いか悪いか」を明確な基準で判定できるタスクで品質を担保できます。単一エージェントでは見逃しやすいミスをVerifierが捕捉するため、出力の信頼性が上がります。 弱み： Verifierの検証基準が曖昧だと機能しま

「私の30年のキャリアの中でも見たことのないほどの技術革新や進化がこの1年ほどの間に起きているが、中でもソフトウェア開発への影響が大きい」――。オブザーバビリティー（可観測性）ツールを提供するNew RelicのCEO、アシャン・ウィリー氏は、われわれは今“スーパーヒューマン”時代にあり、AIと共に働くことで人間の能力が拡張され、従来の仕事の在り方が大きく変わりつつあると指摘する。 ソフトウェア開発のスピードがこれから一段と加速していく一方で、AIによって生み出されるコードの増加は新たな課題も生む。全てのコードを人間が把握し、システム全体の挙動を理解することは一層難しくなってくる。AIがシステム開発やシステム運用の在り方を変える中で、企業はどうこの変化に向き合うことができるのか。ウィリー氏に聞いた。 AI生成コードがもたらす“見えないリスク” ――AIコーディングが広がることで、AI生成コ

5月13日、Emanuel Maibergが「Software Developers Say AI Is Rotting Their Brains」と題した記事を公開した。「LaravelのAPIの実装方法を忘れてしまい、恐ろしくなった」 — 長年のソフトウェアエンジニアがこう告白している。AI導入を強制された開発現場で今、深刻な問題が浮上している。経営陣が「生産性向上」を謳う一方で、現場の開発者たちは「脳の腐敗」と呼ぶべき現象に直面しているのだ。開発者が語る「脳の腐敗」現象最も深刻なのは、AIへの依存によって長年培ったスキルが劣化する現象だ。これは認知科学で「認知的負債」や「認知的萎縮」と呼ばれる現象として研究されている。小規模なWeb開発会社の開発者は深刻な状況を報告している： 5月13日、Emanuel Maibergが「Software Developers Say AI Is R

みなさまこんにちは！エアークローゼットでCTOをしている辻です。 これまで Zenn では 社内MCP群の全体像、DB Graph MCP、Biz Graph、Google Meet 録画のデータ化、Sandbox MCP、MCPの退避パターン、そして直近のAgentic Graph RAG MCPのススメと、社内向けの個別アプリ・MCPサーバー・設計原則を順に紹介してきました。 これらは全部、cortex と名付けた社内向けの AI 開発プラットフォームの上で動いています。今回は、その cortex そのものについて書きます。今回から数回に分けて、その仕組みを公開していく予定で、本記事はその初回・総論編です。 いきなり 2 つのシーンから シーン 1: PR は無人でマージされる 月曜の朝、エンジニアがローカルで機能を実装し、ブランチを push して PR を出す。 数分後、AI レビ

こんにちは。リテールアプリ共創部マッハチームのきんじょーです。 昨日のアップデートで Claude Code に複数のエージェントを一元管理する新機能「Agent View」（v2.1.139 以降）が追加されました。 早速試していきます。 Agent View とは 公式ドキュメント によると、Agent View は「すべてのバックグラウンドセッションを 1 つの画面で表示し、ディスパッチ・監視・介入ができる UI」です。 claude agents で開き、いま実行中のセッションがどんな状態で、どれが入力を待っているか、どれが完了したかが一目で分かります。 ポイントは以下です。 マシン全体のセッションが見える — 別のリポジトリで立ち上げたセッションも一緒に並ぶ。ワークディレクトリは関係ない ターミナルを閉じてもセッションは止まらない — スーパーバイザーという別プロセスがホストして

🚀　Claude Code の基礎をまとめて学べる日本語のワークショップを公開しました！　🚀 このブログでは、ワークショップの概要と、取り組む前に知っておくと理解が深まるトピックをご紹介します。 ワークショップの概要 このワークショップでは、AWS の EC2 上にデプロイされた Code Editor サーバーにアクセスして進めていきます。 Code Editor サーバーは Amazon CloudFront の背後にある Linux インスタンス上でブラウザベースの VS Code エディタを実行しており、既に Node.js、Yarn、Git、Claude Code CLI がインストールされています。Claude Code は Amazon Bedrock 経由で Claude モデルを呼び出す構成になっているため、参加者はブラウザで URL を開くだけでコーディングを始めら

こんにちは！しょぼちむ（@syobochim）です。AWS Japanでアプリケーション開発のコンサルタントとしてお客様のシステム設計・開発をご支援しています。 ご支援の中で日々向き合っているのは、複雑なビジネスロジックを持つシステムの開発です。既存のシステムは古くて大きく、複雑で、誰も全体を把握できていない。現場の業務部門はそれぞれ担当しているプロセスを知っているものの、全体を見渡せる人は限られている。そんなプロジェクトで、生成AIを要件ヒアリング・設計・開発のプロセスに組み込む試行錯誤を続けています。 この記事で伝えたいのは、AI開発の質は「AIに何を渡すか」で大きく変わるということです。 そのために私たちの現場では、イベントストーミング（Event Storming）で人間同士の認識を揃え、その結果をKiroに渡すという進め方を試しています。 AIが速くなるほど、人間の「理解のボトル

こんにちは、株式会社DriveXの三浦です。 私がバックオフィス業務を引き継いだ時、前任者からの引き継ぎ資料を見て、手作業の多さに愕然としました。新入社員のオンボーディングだけでも、これだけのタスクを手作業で行っていたのです。 ・メールアドレス発行（Google Workspace） ・Office365のライセンス購入・台帳管理 ・雇用契約書の作成 → PDF化 → クラウドサインで送付 ・社会保険・雇用保険の手続き（社労士にメール） ・給与計算依頼（社労士にメール） ・Google Workspaceアカウント作成 ・Notion招待 + 従業員名簿登録 ・Slack招待 + 紹介投稿 ・マネーフォワード勤怠の登録・招待 ・名刺作成（Figma）→ 発注（ラクスル） ・PC台帳管理（Notion） ・McAfeeインストール ・全社共有カレンダーに誕生日・入社記念日を登録 毎回これを手

23歳の数学愛好家がOpenAIの大規模言語モデル「GPT-5.4 Pro」を用いて、約60年間未解決だった数学の難問「エルデシュ問題1196番」の証明に成功した。AIは人間の研究者が見落としていた手法を提示し、フィールズ賞受賞者らとの共同論文として公開された。定理証明支援言語「Lean」による形式的な検証も完了している。 2026年4月、数学の高度な専門教育を受けていない23歳のLiam Price氏が、GPT-5.4 Proとの対話を通じて、ポール・エルデシュが提唱した未解決問題「Erdos Problem #1196」を証明した。この問題は原始集合と呼ばれる、どの要素も他の要素を割り切らない整数の集合の密度に関する予想であり、約60年にわたって専門家による証明がなされていなかった。Price氏は厳密な定式化から始める従来の手法ではなく、直感的にAIへ質問を投げてアイデアを生成させるア

米Anthropicの非公開AIモデル「Claude Mythos」のアーキテクチャを理論的に推定し、再構築したオープンソースプロジェクト「OpenMythos」が公開された。22歳の開発者Kye Gomez氏が主導し、公開済みの研究論文群を元にPyTorchで構築した。7億7000万パラメータの小規模構成で、13億パラメータのモデルに匹敵する推論性能を示す。 Claude Mythos の構造を推測で模倣し、オープンソースで公開 OpenMythosは、米Anthropicの非公開AIモデル「Claude Mythos」の「Silent Reasoning（暗黙の推論）」アーキテクチャの再現を目的とするプロジェクトである。Claude Mythosは高度なサイバーセキュリティ能力を持つとされ、「Project Glasswing」と呼ばれるAnthropic内部のペネトレーションテスト等

Anthropicは2026年3月30日（米国時間）、「Claude Platform」で監査・統制機能「Compliance API」が利用可能になり、管理者は組織全体の監査ログにプログラムからアクセスできるようになったと発表した。 これにより、セキュリティおよびコンプライアンスチームは、ユーザーアクティビティーの追跡、設定変更の監視、既存のコンプライアンス基盤へのClaude利用データの統合ができるようになる。 「誰が何をしたか」を追跡可能に 金融サービス、ヘルスケア、法務といった規制の厳しい業界の組織では、「誰が、いつ、何にアクセスし、何が変更されたか」という詳細な記録が必要だ。こうしたデータにプログラムからアクセスする手段がなければ、コンプライアンスチームは手動でデータをエクスポートし、定期的にレビューを行わなければならない。 Compliance APIは、組織全体におけるセキュ

GitHubは2026年4月20日（米国時間、以下同）、生成AIによるソースコード生成支援サービス「GitHub Copilot」の個人向けプランを見直すと発表した。既存ユーザーの利用体験維持を目的とした措置であり、新規サインアップの一時停止や使用量制限の厳格化、利用可能モデルの変更などを実施する。 今回のプラン見直しの背景についてGitHubは、AIエージェントを活用した開発手法の普及によって、GitHub Copilotの計算処理需要が大きく変化したことを挙げる。長時間にわたって複数の処理を並列実行するといった利用が広がり、当初のプラン設計で想定していた以上にコンピューティングリソースを定常的に消費するようになったという。 GitHubによると、GitHub CopilotのAIエージェント機能の拡張に伴い、サービスを安定運用するための使用量制限に達するユーザーが増えている。このまま対

GitHubは2026年4月27日（米国時間、以下同）、AIコーディング支援ツール「GitHub Copilot」の全有料プランが2026年6月1日から、従量課金制に移行すると発表した。移行の重要ポイントや背景、個人ユーザーおよび法人・企業ユーザーへの影響、利用制限措置などについてブログ記事で説明している。 発表によると、従来プランの「プレミアムリクエストユニット」（PRU）が「GitHub AIクレジット」に置き換えられる。クレジットの消費量は、各AIモデルの公開APIレートに基づいた入力、出力、キャッシュトークンの使用量によって計算されるという。 同社は2026年5月12日、GitHub Copilotでの4月の利用状況がAIクレジットにどのように反映されるかを確認できるレポートがダウンロード可能になったと発表した。また同日、使用量には限界が出てくることが予想されるとし、「フレックス割

アメリカのニュージャージー州に本部を置くプリンストン大学では、1893年から「学生が期末試験を受ける際に教授は教室を離れ、学生は不正行為をしないことを誓約する書面を提出する」という名誉規定が定められていました。学生を信頼し尊重することを目的とした規定でしたが、AIにより小型のデバイスで簡単に重要な情報にアクセスできるようになったことで、規定を133年ぶりに廃止することが決定しました。 Princeton faculty mandate proctoring for in-person exams, upending 133 years of precedent - The Princetonian https://www.dailyprincetonian.com/article/2026/05/princeton-news-adpol-proctoring-in-person-exami

まだ信用されていない「AIエージェントによる意思決定」　“人の目”による主な検証方法とは：エージェント型AIによる意思決定の約7割は「人が検証」 オブザーバビリティー（可観測性）ツールベンダーのDynatraceは2026年3月26日、AIエージェントを含むエージェント型AI（エージェンティックAI）に関する調査レポート「2026年版エージェント型AIの動向」を発表した。エージェント型AIの開発・導入に関与する世界のシニアリーダー919人を対象に、2025年11月から12月にかけて実施した調査結果をまとめたものだ。 日本では7割が「エージェント型AI」の予算を増額　ただし慎重さも 調査対象のうち、日本の回答者は100人だった。2026年にエージェント型AI関連の予算増額を見込んでいるとの回答は、日本では72％となり、グローバル平均の74％とほぼ同水準となった。ただし200万ドル（約3億20

自民党は5月12日、生成AIで本物と見分けがつかないほど精巧な偽物コンテンツを作成する「ディープフェイク」を悪用したSNS型投資詐欺への対策案をまとめた。偽の投資話へ誘い込む広告を管理するプラットフォーム事業者に対し、広告主の本人確認（KYA）を義務付ける法整備の検討を求める。 提言をまとめたのは、デジタル社会推進本部などの合同プロジェクトチーム（PT）だ。座長は衆議院議員の平将明氏が務める。同PTは、ディープフェイクによる被害が急増している現状を指摘。対策として、AIで生成した広告であることの明示や、違法な広告を迅速に削除するルールの確立を訴えた。 また、法整備に先駆けて実行すべき対策として、なりすまし詐欺広告に特化した専用通報サイトの設置、政府内へ横断的な機能を持つ司令塔の創設、AIを活用した不正広告の検知体制の強化などといった対策も挙げられた。 先行して同様の制度を導入した台湾では、

ChatGPTによる不適切な医療アドバイスが原因で息子が薬物の過剰摂取で死亡したとして、遺族（母親と継父）が開発元の米OpenAIと同社の最高経営責任者（CEO）であるサム・アルトマン氏をサンフランシスコ郡上級裁判所に提訴した。遺族の代理人らが5月12日（現地時間）に発表した。 亡くなったのは当時19歳の大学生（カリフォルニア大学マーセド校）だったサミュエル・ネルソン氏。遺族の代理人は、テクノロジーによる被害者の救済に取り組む法律団体Tech Justice Law Project（TJL）やSocial Media Victims Law Center（SMVLC）、イェール大学ロースクールのプロジェクトチームなどが務める。 訴状によるとネルソン氏は2025年5月31日、ChatGPTのアドバイスに従って薬を服用した結果、過剰摂取により命を落とした。ChatGPTは数カ月にわたってネルソ

ディー・エヌ・エー（DeNA）の社長に、創業者の南場智子会長が15年ぶりに復帰する。株価は社長退任直後の2011年に付けた最高値を下回ったまま。2人の社長を間に挟んだものの持ち直せなかった。創業者の下、人工知能（AI）全振りを深める。南場氏は1999年に創業したDeNAの社長職を夫の看病のために2011年に退き、非常勤の取締役に就いた。ただ15年、会長や横浜DeNAベイスターズオーナーになった

TL;DR: DuckDB instances can now talk to each other using the Quack remote protocol. This lets you run DuckDB in a client-server setup with multiple concurrent writers. In DuckDB's spirit, Quack is simple to set up and builds on proven technologies such as HTTP. It's also fast, which allows it to support workloads ranging from bulk operations to small transactions. Background: Database Architecture

三菱UFJ銀行と三井住友銀行、みずほ銀行が米AnthropicのAIモデル「Claude Mythos Preview」（以下、Mythos）を利用できる見通しと、日本経済新聞などが5月13日に報じた。最短で5月中にアクセス権を確保するという。 Mythosは、Anthropicが4月に発表したセキュリティ特化のAIモデル。高いサイバー攻撃性能を持つため、一部のパートナー企業に限定して提供していた。 Mythosを巡っては、同モデルを含む最新AIのサイバー攻撃性能の向上を受け、高市早苗総理大臣が5月12日の閣僚懇談会で、サイバー攻撃対策を指示。片山さつき財務大臣兼内閣府特命担当大臣も同日、金融分野におけるサイバー攻撃対策強化のため、官民で連携する作業部会を14日に立ち上げると発表していた。 関連記事 Anthropic、AIによる脆弱性対策「Project Glasswing」立ち上げ　A

Copilot Business and Copilot Enterprise users can programmatically start Copilot cloud agent tasks with the new Agent tasks REST API, available in public preview. Copilot cloud agent works in the background in its own development environment, where it can make and validate code changes, then open a pull request. The new API makes it easy to weave Copilot cloud agent into custom automations. For ex

Tsuzuriは、小説家、脚本家、ライター、翻訳家、研究者、学生など、日本語の文章を綴る方々が、 真に使い込めるシンプルな執筆アプリを目指しています。 ワープロソフトから過剰な機能を取り除き、日本語の表現に欠かせない機能を付け足しました。 さらに、複数台のパソコン・スマートフォン間のスムーズなデータ同期がご利用頂けます。 Tsuzuriは長い文書を書く人の悩みを解決します。 まず書こうとしている作品のプロジェクトから作りましょう。プロジェクトの中では、章ごと、節ごとなど、文章を細かいシートに分けて管理できるので、ふと思いついたセンテンスから書きはじめたり、後から文章の順序を入れ替えたりと、構造的な試行錯誤を経ながら文書を組み立てられます。また、長大な文書をスマートフォンで開いた時に、指が折れそうになるほどスクロールする必要もありません。 細かく分けられたシートは、書き出しや印刷の際に1冊の

We’ve heard your questions about whether the included usage in each GitHub Copilot plan will go far enough when we transition to usage-based billing on June 1st. Longer agent runs, multi-step work, and more capable models will all put pressure on the usage amounts detailed in our original announcement. We’re updating the individual lineup based on that feedback. Pro and Pro+ will include more tota

Claude サブスクリプション プランは、毎月の Agent SDK クレジットを受け取る対象になりました。このクレジットは、Claude Agent SDK の使用、claude -p コマンド、および Agent SDK 上に構築されたサードパーティ アプリをカバーしています。この記事では、クレジットの対象範囲、仕組み、および請求方法について説明します。 2026 年 6 月 15 日から Pro、Max、Team、および Enterprise プランで利用可能です。API キーを使用している Claude Developer Platform アカウントはクレジットを受け取りません。従量課金制の請求は以前と同じように続きます。

Claude subscription plans are now eligible to receive a monthly Agent SDK credit. This credit covers Claude Agent SDK usage, the claude -p command, and third-party apps built on the Agent SDK. This article explains what the credit covers, how it works, and how to claim it. Available on Pro, Max, Team, and Enterprise plans starting on June 15, 2026. Claude Developer Platform accounts using an API k