マイクロソフトは日本時間5月20日未明に開幕したイベント「Microsoft Build 2025」で、Microsoft 365 Copilotに対してユーザー独自のデータを用いてファインチューニングによる追加学習を実行できる新機能「Microsoft 365 Copilot Tuning」を発表しました。 例えば法律事務所がこれまで蓄積してきた契約書をCopilotに追加学習させることで、その法律事務所の形式や文書構造、用語、専門知識などを備えた契約書のドラフトをCopi……

2025年5月16日に、日本マイクロソフト株式会社様主催のセミナー「マイクロソフトソリューションで実現する効率的なSOC運用」にて当社社員が登壇しました。 「マイクロソフトソリューションを活用したSOC運用のベストプラクティスの紹介」として、 Microsoft SentinelやDefender for Endpointの活用事例、現場での工夫、セキュリティ人材育成の取り組みをご説明しました。 テレビ東京系列「ワールドビジネスサテライト（WBS）」で当社サービス「Puple Flair」（パープルフレア）が紹介されました。 （放送日時：2025年5月15日 22:00~22:58） テレ東BIZ、TVerで見逃し配信中です（期限付き）。 ■ テレ東BIZ https://txbiz.tv-tokyo.co.jp/wbs/newsl/post_318039 ■ TVer　※紹介は10:08

気付いたらこの企画をやるようになってもう12年も経つわけですが、今年も懲りずに推薦書籍リストを書いてみようかと思います。 昨年との差異ですが、まず「ホットトピックス」枠を削りました。理由は単純で、データサイエンス分野も昨今の多種多様な分野に細分化されていく一方で、「誰もが追いかけるテーマ」が事実上空前の大ブーム下にある生成AIだけになってしまっているからです。このブログのスタンスとしては「生成AIにまつわる最先端のあれこれは他所様に任せる」という方針なので、生成AIのトレンドを取り上げないとなると必然的にホットトピックスもなくなるということで、今回は定番の書籍リストのみ若干の改訂を加えて記すこととします。 一方で、生成AIが普及してきたこともあって「定番」の書籍リストにも相応の入れ替わりがあります。これまた理由はシンプルで、「この程度の実装やコーディングなら生成AIに聞けば十分」というケー

DeepSeek狂奏曲 2025.01.30 Updated by Ryo Shimizu on January 30, 2025, 08:35 am JST DeepSeekという中国製のモデルが世界を席巻している。 OpenAIが有償で提供するo1より高性能だとか、OpenAIの規約に違反した方法で学習されているとか、色々あるのだが、それを噂する人々が不正確な情報に基づいてピーチクパーチクやっているだけなので基本的にメディアにはほぼ出鱈目な情報しか出ていない。 まず、整理しておきたいのは、DeepSeek(特にV3とR1)とは何か、ということだ。 DeepSeek-V3は、GPT-4o相当のAIであり、オープンウェイト(AIの学習結果=重みが公開されている)で公開されている。オープンソースではない。 DeepSeek-R1は、o1相当のAIであり、こちらもオープンウェイトで公開されてい

本記事は、DeepSeek-R1の論文とDeepSeekMathの論文を読んだ私の理解をもとに記載しています。 本論文で使われている技術に関しては、ある程度の知識を持っているので、大きくは外していないとは思いますが、私の主観も入っている部分もありますので、ご了承ください。 また、DeepSeek-R1の論文が公開される前に、小型モデルに対して同様の実験（強化学習）をしていたグループがあるようです。 そちらのレポートは下記になります。 意図せず、DeepSeek-R1-Zeroの再現実験のようなレポートになっていますが、レポートの著者はDeepSeek-R1論文の公開前から実験していると主張しています。 こちらも非常に興味深かったため紹介です。 本論文の興味深いところ 本論文は、大きく分けて3つの構成でできています 強化学習による思考能力の強化 LLM（DeepSeek-V3-Base）に対

次世代の変革をリードする20～30代のハイクラス向けキャリアアップ支援サービス「MELIUS（メリウス）」のマネジメントセミナーに、元マッキンゼーで現在はMELIUS事業責任者を務める田中直道氏が登壇。ピラミッドストラクチャーを作る際のポイントや、ピラミッドストラクチャーの「縦方向」と「横方向」の考え方などを解説しました。 前回の記事はこちら ピラミッドストラクチャーを作る際のポイント田中直道氏：ここまでピラミッドストラクチャーの基礎を説明してきましたが、このフレームワークは一番上に言いたいことを置き、それを下支えする根拠に分解していく構造です。これを作る際のポイントについて触れていきます。 具体的には、「縦方向」と「横方向」の意識が重要です。 まず、縦方向のポイントとして、階層構造が明確であることが挙げられます。サブピラミッドの要素は、必ず上位のメッセージを支える内容になっている必要があ

「とにかく仕事が多すぎて困っている！」 タスクが次から次へと降ってきて、仕事が終わらない状況で悩んでいませんか？　効果的な対処法が見つからず、チャットに返信しながら資料作成、メールチェックしながら電話対応...。こんな働き方を続けていては、限界が来てしまいます。 「仕事の効率化のためには、マルチタスクでこなすしかない」 そう考えてしまう人も多いはずです。確かに一見、複数の仕事を同時にこなすことが、仕事が多すぎる状況への対処法に思えます。 しかし、「マルチタスクで仕事をこなそう」というその発想自体が、実は仕事が終わらない原因かもしれません。本記事では、効率的な仕事の進め方に悩む方に、意外な解決方法をご紹介します。それは、「明日できることは今日やらない」という逆説的な対処法です。 マルチタスクが仕事を終わらなくする理由 シングルタスクで仕事が多すぎる状況に対処する 仕事効率化の新しい対処法「マ

わずか1年で英語をマスター！孫正義氏の元秘書おすすめの「無料英語学習ツール」4選。上手く活用するコツも紹介

英会話にしっかり取り組んでみようと思った。今年の3月のことだった。 正直言って取り組む対象はなんでもよかった。衛生管理者試験でも電験二種でも企業法務検定でも。その直前に受けた情報セキュリティの資格試験の勉強で身につけた学習習慣を、このままむざむざと失ってしまうのが嫌で、とにかく何かをしたかった。 そこで思いついたのが英会話。実はこの5年くらいの間、何回もトライはしてみたもののなんとなく続かなかった。しかし、学習習慣自体は身についた今だったらもしかすると、と思ったのだった。 また英会話、ひいては英語の勉強についてはずっと心に引っかかっていたことがあった。 僕が中学校に入学した時の担任は、英語教師だった。その人は入学式の後、父兄が教室に居並ぶ中「英語についてはまず、NHKの「基礎英語」を毎日聞くのをお子さんに習慣化させるようにしてください。そのうちに圧倒的な違いが出てきます」と言った。 僕も（

仕事と勉強を両立したいのに、切り替えがうまくできない……。勉強中も、仕事のことやいろんな雑用のことを考えてしまって、集中できない……。 仕事、勉強、家庭や趣味など、たくさんのことを両立して生活している読者の方は多いと思います。すぐに頭を切り替えて別のことに取り組むのは至難の業。 そこで、上手に切り替えるための手段として「ブレインダンプ」をご紹介します。頭のモヤモヤを晴らすだけでなく、勉強の復習にも役立つ手法です。ぜひ取り入れてみてくださいね。 【ライタープロフィール】 柴田香織 大学では心理学を専攻。常に独学で新しいことの学習にチャレンジしており、現在はIllustratorや中国語を勉強中。効率的な勉強法やノート術を日々実践しており、実際に高校3年分の日本史・世界史・地理の学び直しを1年間で完了した。自分で試して検証する実践報告記事が得意。 記憶と集中に役立つブレインダンプ ブレインダン

Your request has been blocked. This could be due to several reasons. 近年の AI の進化は目覚ましく、特に大規模言語モデル (LLM) は目覚ましい発展を遂げています。しかし、LLM には、学習したデータの範囲を超えた問題を解決することが難しいという課題がありました。 そこで、Microsoft Research は、LLM の能力を拡張する画期的な技術 GraphRAG を開発しました。GraphRAG は、LLM を使って非公開データから知識グラフを生成し、複雑な質問への回答精度を大幅に向上させます。 LLM が抱える課題と RAG 技術の登場 LLM は大量のデータを使って学習しますが、学習データに含まれない情報を含む質問にはうまく回答できません。例えば、「最新の科学論文に基づいて、この病気の新しい治療法を提案して

生成AIのビジネスへの利活用の一環として、AIプログラミング補助ツール「GitHub Copilot」の導入に踏み切る企業が増えている。ファッションECサイト「ZOZOTOWN」を運営するZOZOもその一つで、2023年5月に法人向けサービスである「GitHub Copilot Business」を全社導入した。 ZOZOには約500人のエンジニアが所属しており、その全員がGitHub Copilot Businessを利用できるようにした。一方で、AIツールの全社導入に当たっては、セキュリティや費用対効果など、検討すべき点も多い。ZOZOではどのような検討の結果導入に至ったか、同社のテックリードを務める堀江亮介さん（技術本部技術戦略部CTOブロック）が公開している外部向け資料からひもとく。 全社導入を進める際、ZOZOでは「セキュリティ上の懸念」「ライセンス侵害のリスク」「導入による費用

このnoteでは、プロジェクトマネジメント（以下、プロマネと略記）のおすすめ本をマトリックス図に整理してご紹介します。 ◆変更履歴◆ 2024.05.07　初版公開 2024.06.12　以下書籍を追加 ・プロジェクトマネジメント 最強の教科書 ・驚異のプロジェクト実行術 準備編 ・驚異のプロジェクト実行術 実践編 2024.10.03　分類図追加、以下書籍を追加 ・よりよくわかるプロジェクトマネジメント ◆今後追加予定◆ ※追加のお知らせはX（@coffee_nomimasu）にて行います ・プロジェクトマネジメントの基本が全部わかる本 ・プロジェクトマネジメントの本物の実力がつく本 ・ITエンジニアのためのプロジェクトマネジメント入門 プロマネ本を探すときの悩み筆者の本棚にあるプロマネ本プロマネ本を探すとき、多くの方は「プロジェクトマネジメント　おすすめ　本」などとキーワード検索して、

最近読んでめっちゃ良かった本が下記の本だ。現在Amazonを見たら総合で３５位で、星の評価が５つと半端ない。著者の方は以前から YouTube 動画などで勉強させていただいてたが、本が出たので速攻で買った。 勉強法とか大好物の自分としては読むしかないと思って買った。これは星５つは間違いない出来であった。さっそく自分も著者のメソッドを実施してみた。 実はこの本は、この本で紹介されている、そして私もそう思っている科学的に証明されたメソッドが効果の高い順から掲載されている。しかも、この本の面白いところは、この本のメソッドが本を読みながら各テクニックを体験できるところなので、ぜひ紙と書くものを用意して本を開いてほしい。 説明しないけど、多分こんな感じになる。わしは字が汚いので読めないだろう。　あんまし内容を書くとネタバレになったら申し訳ないので書かないけど、自分がめっちゃくちゃ嬉しかったことを書い

2023年度のLLM大規模言語モデル講座のコンテンツ公開は終了しました。 現在2024年度の受講生を募集しておりますので、LLM講座の受講をご検討下さい。 最終更新: 2024年8月7日 LLM 大規模言語モデル講座 2024 開講のお知らせ 昨年2,000名が受講した松尾研LLM講座を今年も開講します！ ［講座詳細］https://weblab.t.u-tokyo.ac.jp/education/large-language-model/ 松尾研究室からのお知らせ 2024年度 大規模言語モデル講座 詳細はこちらをご覧ください。 メンバー募集のお知らせ 松尾研究室では複数のLLMに関する開発プロジェクトを推進しており、一緒に働いてくれる仲間を募集しています!! LLM研究者（特任研究員・特任助教・特任講師） [1] 効率的なLLMの学習方法に関する研究 [2] LLMの動作原理の理解 [

マイクロソフト、初心者向け生成AI学習教材「生成AIアプリケーションの開発を始めるために必要な全知識を学べる12講座」を無償公開 コースの内容には、大規模言語モデル（LLM）がどのように動くかを理解する。「生成 AI と大規模言語モデルの紹介」、ユースケースに適したAIモデルを選択できるようにする「様々なLLMの調査と比較」、プロンプトの構造と使用法の理解のための「プロンプト・エンジニアリングの基礎」、埋め込み技術を利用したデータ検索アプリケーションを構築する「Vector Databasesを利用した検索アプリケーションの構築」、外部APIからデータを取得するためFunction Callingを設定する「Function Callingとの統合」など、入門的な内容から高度なアプリケーションの開発まで多岐にわたるレッスンが用意されています。 レッスン内容は日本語による説明と図で構成 各レ

こんにちは、 InfraAcademyというLinuxやネットワークの学習サービスを作成しております、ryuと申します。 サーバー構築が練習できるLinux学習サイトInfraAcademyについてご紹介します！ シミュレーターを使ってサーバー構築の練習ができる InfraAcademyでは、Linuxのシミュレーターを使ってサーバー構築の練習ができます。 今までは、VirtualBoxで学習を進めていた人も多いでしょう。 私自身もVirutalBoxでサーバーの学習をしていました。しかし、環境構築に時間が掛かります。特に、複数台の連携したサーバー構築の準備に時間がかかりました。 しかし、InfraAcademyではそのような手間は一切かかりません！ 関連記事:インフラ学習におすすめのサイトInfraAcademyとは？ 環境の準備が１クリック Linuxの環境準備は1クリックで完了です！

国立研究開発法人情報通信研究機構（NICT（エヌアイシーティー）、理事長: 徳田 英幸）は、ユニバーサルコミュニケーション研究所データ駆動知能システム研究センターにおいて、独自に収集した350 GBの日本語Webテキストのみを用いて400億パラメータの生成系の大規模言語モデルを開発しました。今回の開発を通し、事前学習用テキストの整形、フィルタリング、大規模計算基盤を用いた事前学習等、生成系の大規模言語モデル開発における多くの知見を得ました。現在は、更に大規模な1,790億パラメータの生成系大規模言語モデル（OpenAI社のGPT-3と同等規模）の学習を実施中で、また、学習用テキストの大規模化にも取り組んでいます。今後、共同研究等を通して民間企業、国研、大学等と協力して、日本語の大規模言語モデルの研究開発や利活用に取り組む予定です。 NICTでは、これまでWebページを収集し、インターネット

第１週：統計データを用いた分析事例を知り、 統計リテラシーを学ぶ ・大人がデータサイエンスを学ぶべき理由 ・統計データからわかること① ・統計データからわかること② ・統計データからわかること③ ・統計リテラシーの重要性 ・統計を利用する際の注意点 第２週：データ分析に必要な統計学の基礎を学ぶ ・データの種類 ・代表値～平均・中央・最頻値 ・ヒストグラムと相対度数 ・四分位・パーセンタイル・箱ひげ図 ・分散・標準偏差 ・相関関係 ・回帰分析 ・標本分布 ・信頼区間 第３週：データの見方と適切なグラフの選び方を学ぶ ・統計表の見方 ・比率の見方①－クロスセクションデータ－ ・比率の見方②－使い方と注意点－ ・時系列データの見方① ・時系列データの見方② ・グラフの選び方① ・グラフの選び方② ・グラフを作る時・読む時の注意点 第４週：誰もが使える公的統計データの取得方法と 使い方を学ぶ ・公