大成建設は2024年6月26日、現実空間とデジタルツイン（現実空間を模した仮想空間）とをリアルタイムに相互連携できる次世代型メタバースのデジタルツインバースシステム「T-TwinVerse」を開発したと発表した。さまざまなステークホルダーが持つ位置、音声、映像などの情報を統合管理することで、リアルタイムで高度な情報共有が可能になる。 今回、島根県大田市の石見銀山地区をモデルに、都市のインフラ情報を統合管理する都市BIMを組み込み、生成AIを利用して、どこからでも自由に情報を登録、参照できるシステムを構築した。地方創生に向けた、産官学民協働による実証実験に取り組む。 今後、関係機関と連携し、石見銀山街道主要部の約1キロの範囲をデジタルツインバースとして展開し、より広域かつ包括的な地方創生のためのDXとして、技術、効果を検証していく。 デジタルツインバースをスピーディかつ高精度に構築 T-Tw

2017年にGoogleの研究者が発表した機械学習アーキテクチャ「Transformer」は、GPT-4やLlamaといった大規模言語モデルの構築に重要な役割を果たしています。そんなTransformerを使い、「ユーザーの行動に基づいたより高精度な音楽のレコメンドシステム」を構築できるとGoogleが述べています。 Transformers in music recommendation https://research.google/blog/transformers-in-music-recommendation/ Transformerは「Tokenization(トークン化)」「Embedding(埋め込み)」「Positional encoding(位置エンコーディング)」「Transformer block(Transformerブロック)」「Softmax(ソフトマックス)

sponsored いまゲーミングノートを選ぶなら“薄軽”が必須条件、Ryzen AI 9とRTX 4060搭載の最新「ROG Zephyrus G16」 sponsored 「HUAWEI WATCH GT 5 Pro」に無料アップデートで新機能！ 「HUAWEI WATCH D2」にも搭載！ より幅広い健康管理が実現！ ファーウェイ製スマートウォッチに無料で加わる心電図（ECG）測定機能を試す sponsored CORSAIR「iCUE LINK TITAN RX RGB」をチェック iCUE LINKで面倒な取り付けやRGB設定が超簡単、冷却性能もバッチリ高いCPUクーラーが3万円強！ sponsored ASUSの新ケース「TUF Gaming GT502 Horizon」にCore Ultra 9 285Kを採用 あれもこれもASUS！ 新ピラーレスケースも渋カッコいいBTOP

Appleがオープンソースの画像生成AIモデル「MDM」をGitHubで公開 米Appleは8月9日（現地時間）、画像生成AIモデル「Matryoshka Diffusion Models（MDM）」および、モデルをトレーニングするためのPythonパッケージ「ml_mdm」をオープンソースとしてGitHubで公開した。 MDMは、2月に研究論文として発表されていたもの。従来の方法では、低解像度モデルと複数のアップスケーリングモジュールを組み合わせた段階的なモデルを使用しており、高次元空間での拡散モデルの学習は計算上あるいは最適化をする上での課題を抱えていた。 これに対して、MDMは異なる解像度モデルを並行して生成し、その情報を相互に共有する。こうした情報を利用しつつ、低解像度から高解像度へと段階的に学習を進めることで、高解像度モデルの学習がより安定するという。 最大1024×1024ピク

サブスクがいつの間にか増えていたので、断捨離のための整理をかねて... Google Drive 月額250円 (年額3,000円)100GBで月額250円。 Google Photo で半分ほどの容量を占めているが残りは、GmailとDriveが10GBずつ程度。 iCloud 月額130円 (年額1,560円)50GBで月額130円。 iPhoneのバックアップが主な理由。写真のシンクはしていない。 Google Cloud 従量制 月額170円くらい (年額2,000円くらい)無償分がはみ出るリソースで、円安前は110円で済んでいたんだけどな。 AWS 従量制 月額290円くらい (年額3,500円くらい)ほぼ Route 53 のゾーン利用料。 ChatGPT Plus 月額20ドル (年額240ドル)20ドルかぁー、20ドルなぁーって思いながら使っている。Notionはちょっとダ

機械学習をプロダクトに取り入れて磨き上げているいるみなさん。機械学習モデルのオフライン評価とビジネス上のKPIとを近づける難しさを感じてませんか？ はじめに 深澤 (@qluto) です。 LayerXという会社で、経理業務をはじめとした業務支援を行うバクラクシリーズの開発に携わっています。私はその中でも、非定型の書類から的確に情報を読み取るAI-OCR機能の開発を担当しています。 私は、機械学習を根幹に据えつつ、ビジネス上や直接的なユーザーの課題解決のために複合的な問題に対処してきたソフトウェアエンジニアです。 今回は、機械学習とビジネスゴールの狭間で生じがちな問題を俯瞰し、バクラクのAI-OCR機能において直面した問題とその解決方法についてご紹介します。 機械学習とビジネスゴールとの間にギャップが生まれてしまうのはどういう時か？ まずは、機械学習とビジネスゴールとの結び付けが難しくなり

いずれ起きるかなと思っていた、米音楽業界団体からAI作曲サービスへの訴訟がついに来ました。 RIAA（全米レコード協会）が発表したもので、原告はSony Music Entertainment、UMG Recordings、Warner Recordsというレコード会社の大手3社を含む多数の音楽出版会社。 訴えられたのはSunoとUdioの2社。アーティスト名や楽曲名をプロンプトに入れ放題なSonautoなどは対象となっていません。 Sunoへの訴状をGoogle NotebookLMにまとめてもらうとこんな感じです。 この訴訟は、UMGレコーディングス、キャピタルレコーディングス、ソニーミュージックエンタテインメント、アトランティックレコーディングコーポレーション、およびその他の原告として挙げられているレコード会社によって提起されました。 原告は、Sunoとその生成AIサービスが原告の著

米ガートナー「先進テクノロジーのハイプサイクル2024年」を発表。6Gや汎用人工知能は黎明期、プロンプトエンジニアリング、WebAssemblyは過度な期待のピーク 米調査会社のガートナーは、「先進テクノロジーのハイプサイクル2024年」（2024 Hype Cycle for Emerging Technologies）を発表しました。 ガートナーのハイプサイクルは、技術の登場から安定までを5つのステージに分けて説明したものです。5つのステージは、「黎明期」から始まり、「『過度な期待』のピーク期」「幻滅期」「啓発期」「生産性の安定期」まで。この途中で消えていく技術もあります。 ガートナーは、このハイプサイクルに示した先進テクノロジーは今後2年から10年の間に変革をもたらす可能性を秘めているとしています。 また、ガートナージャパンがほぼ同時に「日本における未来志向型インフラ・テクノロジのハ

文化庁は8月21日、生成AIと著作権の関係について解説するセミナー「AIと著作権II」のアーカイブ動画をYouTube上で公開した。セミナーは9日に実施したもので、3月に公開した資料「AIと著作権に関する考え方について」を解説している。 AIと著作権IIでは、AIと著作権に関する考え方についてを2部構成で解説。第1部では著作権制度の基礎知識や生成AIとの関係性を、第2部では実務での扱いを解説している。 AIと著作権に関する考え方については、生成AIと著作権の折り合いはどこで付けるべきかなどを解説した資料で、1月から2月半ばにかけて集めた計2万4938件のパブリックコメントの声も反映している。文化庁の文化審議会著作権分科会法制度小委員会の考え方を示したもので、法的拘束力はないが、生成AIと著作権を巡る裁判所の判断が出ていないため、当面はこの資料内容の把握が実務上では重要になるといわれている。

画像に関する国内会議であるMIRU2024にシルバースポンサーとして参加しましたので、ご報告します。われわれの技術紹介を行うとともに、画像の研究を行っている学生に向けてアダコテックでのインターンのご紹介をしました。 MIRUとは MIRUは、情報処理学会コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)研究会が主催する画像の認識・理解シンポジウムです。毎年夏に開催されており、画像に関する技術研究の国内最大の会議です。 今年は熊本城ホールにて8月6日から8月9日の日程で行われました。年々参加者数が増加しており、今年も1,500名以上の方が参加し、600件以上の発表が行われました。来年は京都国際会館で2025年7月29日から8月1日に開催されます。 展示内容 今回の展示内容は、人工知能学会の展示と同様に、HLACを用いた外観検査プロダクトに関するものでした。アダコテックでは、工場のような制約の

株式会社ナレッジセンスは、生成AIやRAGを使ったプロダクトを、エンタープライズ向けに開発提供しているスタートアップです。本記事では、RAGの性能を高めるための「Golden-Retriever」という手法について、ざっくり理解します。 この記事は何 この記事は、RAGシステムを専門用語に強くするための手法「Golden-Retriever」の論文[1]について、日本語で簡単にまとめたものです。 今回も「そもそもRAGとは？」については、知っている前提で進みます。確認する場合は以下の記事もご参考下さい。 本題 ざっくりサマリー Golden-Retrieverは、RAG（Retrieval Augmented Generation）を、業界特有の用語・社内用語を含むような質問に強くするための手法です。カリフォルニア大学の研究者らによって2024年8月に提案されました。 従来のRAGシステム

1. はじめに こんにちは。ソーシャル経済メディア「NewsPicks」でエンジニアをしております小林です！ 皆さんは英語学習に取り組んでいらっしゃいますか？エンジニアとして技術ドキュメントや国際カンファレンスの動画等で英語に触れる機会があると思います。また、技術的なスキルはあるが、英語を話すことが苦手な場合、将来的に市場でどう評価されているかの動向も気になるところです。 最新の2023年度の報告によると、世界的にITエンジニアの給与が上昇している一方、日本では前年比USドルベースで5.9%減少、現地通貨（円）ベースでもわずか0.4%増加に留まっています。残念ながら、世界と比較した時に日本の給与の優位性がなかった一年となりました。今後もこの差が開く一方であれば、個人や企業が国際市場で競争力を保つために、英語能力の向上も必要になる機会が高まっていくことを示唆しています。 しかし、「英語力を伸

Copilot活用のためのテクニックや心得とは？（Photo：Tada Images / Shutterstock.com） 前回は「Microsoft Copilot for Microsoft 365（以下、Copilot）」の位置づけや効果、仕組みといった概要について紹介した。今回は、実際にアクセンチュアの従業員が実践する各アプリに共通する知っておくべきプロンプトの書き方のテクニック5つと、Copilotを賢く使うための心得7カ条を解説する。 【詳細な図や写真】例の出し方（悪い例）（出典：アクセンチュア） ベーステクニック：プロンプトの作り方　Copilotを動かすために必要となるのは「プロンプト（指示文）」だ。人間の指示の仕方がCopilotのアウトプットの質を左右するため、いかに精度の高い回答を引き出せるプロンプトを書けるかが、ビジネスパーソンに求められる新たな重要スキルの1つに

iPadのデザインアプリ「Procreate」が生成AIに反対の立場を表明し、自社製品に生成AI機能を導入しないことを宣言しました。 創造性を生み出すのは人々。– Procreate® https://procreate.com/jp/ai Procreateは「NO 生成AI」「あなたの作品は、あなたのもの」「個人情報を守ることに誇りを持っている」という3つのスタンスを示しました。 また、Procreateのジェームズ・クーダCEOは以下のムービーで、「個人的に生成AIは本当に不愉快です。今この業界で起こっていることも、アーティストに与えている様々な痛みも納得いかないです」と述べ、Procreateの製品に生成AIを取り入れないことを表明。「私たちの製品は常に人間が何かを生み出すという考えのもとに設計され、開発されています。この物語がどこへ向かうのか、どのように終わるのかは正確にはわかり