社会秩序、軍事バランスも崩壊する 〈ゲームや音楽を楽しめるエンターテインメント機器に電話を付け足した商品。日本ではメールや通話機能を重視した高機能な携帯電話が普及しており、一般顧客を獲得できるかどうか〉 16年前の2008年7月、初めてiPhoneが発売された後、あるマーケターが新聞で語った言葉だ。当時、日本人の多くは「こんなもの、絶対に普及しない」と言っていた。現在、スマホの世帯普及率は9割を超えている。 ネットとスマホは生活を大きく変えたが、2050年までに、それをはるかに上回る技術革新が訪れる可能性が高い。 「遅くとも今後十数年の間に、私たちはAGI（汎用人工知能）、そしてASI（人工超知能）の誕生に立ち会うでしょう。AIが既存の社会秩序や、国家間の軍事バランスさえも崩壊させてしまう、先の読めない時代がやってくるかもしれません」 こう語るのは、各国のAI開発情勢に詳しいインフルエンサ

「Rust」が再浮上、「Python」は過去最大の差をつけて独走　2024年10月版プログラミング言語人気ランキング：「Mojo」が初めてトップ50入り プログラミング言語の人気ランキング「TIOBEインデックス」の2024年10月版が公開された。首位の「Python」が3カ月連続で同言語として過去最高のレーティングを更新し、2位の「C++」に過去最大の差をつけた。「Rust」は再び過去最高の13位を占めた。

Geolonia がオープンソースで公開している住所正規化エンジン normalize-japanese-addresses のバージョン 3 を公開しました。 住所マスターの更新 これまでのバージョンでは、国土数値情報や郵便局データを使った住所マスターをベースに動作していました。今回のバージョンでは、住所マスター自体も更新しております。具体的には、デジタル庁が公開しているアドレス・ベース・レジストリ（ABR）を元に作り直しました。 これにより、正規化できる住所の網羅性、精度の向上、更新頻度の安定化が期待されます。 デモサイトのご案内 新バージョンを早速お試しいただけるデモサイトをご用意しました。ぜひご利用ください。 デモサイトはこちら 出力形式の変更点 v3 へのアップグレードの際には、出力形式が変更されているためご注意ください。 v2 はそのまま利用いただく場合は出力形式が変わりません

AI研究者がノーベル物理学賞・化学賞を受賞したことについてのコメント2024年10月10日 一般社団法人　人工知能学会 会長　栗原 聡 今回のノーベル物理学賞において，ジョン・ホップフィールド，ジェフリー・ヒントン両先生が受賞され，翌日の化学賞においてデミス・ハサビス氏が受賞したことについて，まずはAIコミュニティにとってとても喜ばしく，この流れが今後も続くことが期待されることは，基礎研究の重要性の今更の再認識においても強い説得力がある出来事であったことは間違いない．ホップフィールド氏、ヒントン氏、お二人の物理学賞受賞を知った時は正直驚いた，というか意表を突かれた感覚であった．自然科学や宇宙についての発見やその人類への貢献に対する物理学賞というのが一般的な認識である中，情報処理に関する研究が受賞したのであるから驚いたのは当然であろう．確かに，我々の脳の機能をコンピュータ上で再現した，すなわ

アトラシアンは、JiraやConfluenceなどの同社製品およびGoogleドライブやGitHub、Slackなどサードパーティのサービスを横断して検索し、AIがチャットで質問に回答してくれる新サービス「Atlassian Rovo」正式版の提供を開始しました。 Atlassian Rovoは今年（2024年）5月に発表されており、それが今回正式サービスとなりました。 参考：アトラシアン、新AIサービス「Atlassian Rovo」発表。GoogleドライブやGitHub、Slack、Teamsなど同社内外のサービスを横断してAIが学習、ユーザーを支援 サービス横断的な検索、社内情報を学習したAIとのチャットなど Atlassian Rovoは以下の主な機能を提供します。 サービス横断的な検索 アトラシアンが提供するJira、Confluence、Loom、Bitbucketに加えて、

こんにちは、ひさふるです！ 私は現在、KDDIアジャイル開発センター(以降KAG)という会社の新入社員として働いています。 この度、同じくKAGの新入社員である沢井と共に、インターン+研修の一環として生成AIを活用したアプリケーションを開発し、その関連技術を特許出願しました！ そこで今回は、開発から特許出願までの流れをご紹介したいと思います！ 自己紹介 今回のアプリは、KAGの24卒新入社員である私(久古)と沢井の2名で作成いたしました。 私と沢井はもともと同じ大学の友人であり、大学時代から一緒にアプリ開発を続けて来ました。 KAGへの内定をキッカケに、KAGで生成AIを活用したアプリを作りたい！と志すようになりました。 左が沢井、右が久古 アプリケーション開発のキッカケ 内々定者イベント 2023年6月、KAGから内々定を貰っていた私達は内々定者向けイベントに参加していました。 そこで、

Leaner 開発チームの黒曜(@kokuyouwind)です。 Leaner では先月(2024 年 9 月)に葉山で開発合宿を行いました。合宿全体については既に開発者ブログの記事が上がっています。 今回、自分は議事録の自動まとめツールを作るチームでプロンプトを調整し、結構いい感じに動いたため記事を書くことにしました。 やりたかったこと 商談や社内のミーティングなどの実施後に議事録を作ることがあるのですが、結構時間がかかるため ChatGPT などの LLM を使って自動化できないか、というのを試しました。 やりたいこととしては LabBase さんの以下の記事が近いです。 ただし前提が異なる部分もあったため、諸々検証したうえで最終的には異なる構成になりました。 Amptalk を利用しており文字起こしが取得できているため、文字起こし部分はこれより精度が良いかが基準になる tl;dv や

PoCから本稼働までの時間を短縮　日立製作所の子会社が生成AIの構築／運用フレームワークを提供開始：AIワークロードの構想から展開までのギャップを埋める Hitachi Digital Servicesは、生成AIの開発、運用フレームワーク「R2O2.ai」の提供を開始した。効率的にデータを適応でき、モデルの再利用性を高め、より目的に特化したソリューションの展開を可能にするという。

「生成AI×RAG」の効果と課題は？　実装しないと「競争力を保てない」これだけの理由（1/2 ページ） 生成AIの普及によって、外部情報の検索を組み合わせて回答精度を向上させる「RAG」（検索拡張生成）は、IT業界のトレンドになっている。ただ、実際にRAGをどのように活用すればいいのか理解している企業は、多いとはいえない。 Linuxに代表されるオープンソースソフトウェアを活用したシステムインテグレーションを原点とし、SaaSの販売などを手掛けるサイオステクノロジー（東京都港区）は、オランダに本社を置き、分析エンジンなどを手掛けるElastic社の子会社であるElasticsearch社と提携した。Elasticが世界で提供している「サーチ」「セキュリティ」「オブザーバビリティ」の3つのソリューションについて、日本での展開を始めている。特に「サーチ」については、生成AIと組み合わせたRAG

AI開発・運用およびDX人材育成を支援する株式会社SIGNATE（本社：東京都港区、代表取締役社長：齊藤 秀、以下「SIGNATE」）は、企業における生成AIの活用状況を分析した「企業の生成AI活用実態調査：社内データ検索技術（RAG）編」レポートを公開しました。 このレポートでは、現在の企業における生成AI/RAGの活用状況や導入の障壁について、AIエキスパートを対象に実施したアンケート調査した結果を基に作成しております。 ■レポートの主な内容： 企業におけるRAGの取り組み状況 企業でのRAG活用に関する課題 ■対象者： 生成AIを活用して社内データの有効活用を検討している方 社内データ検索技術（RAG）の活用にお悩みの方 ■RAG技術精度を競うコンペティション「RAG-1グランプリ」のご紹介 SIGNATEではRAG技術に関する知見を集約し、広く共有することを目的に、日本初の大規模な

株式会社はてな（代表取締役社長：栗栖義臣／本社所在地：京都市中京区）は、ベータ版として提供してきた企業向け新サービス「toitta（トイッタ）」を本日2024年10月10日に正式リリースしたことをお知らせします。 ▼ 「toitta」について 「toitta」サービスサイトトップページhttps://ja.toitta.com 「toitta」は、デザインリサーチやマーケティングリサーチなどのインタビュー結果の分析プロセスを支援する、生成AIを活用した発話分析ソリューションです。 リサーチャーが発話情報の分析に至るまでのスピードを高精度な書き起こしと切片の生成で加速するとともに、切片を活用した深い洞察によるインサイトの発見、仮説の精緻化などの分析プロセスをサポートします。 2024年7月26日にベータ版（※）を提供して以降、クローズドベータおよびベータ版をご利用いただいた企業のみなさまの「

イベント内容 今年で11回目となる、データサイエンティスト協会（以下、DS協会）主催のシンポジウム。今年の基調講演は、国立情報学研究所 所長の黒橋 禎夫氏をお招きして『大規模言語モデルの技術的背景と将来展望』についてお話しいただきます。スポーツテック、データサイエンス教育・人材育成、AIの国際標準化、データサイエンスの活用事例、シンポジウム初となるVtuberたちによるパネルセッションなどなど、全24セッションをご用意しました。 会場内にはテレワークラウンジ（充電可能）、wi-fi、セッション終了後は懇親会もございますので、ぜひご参加ください！ タイムスケジュール 拡大版表示・ダウンロード ※ 当日予告なく時間配分・内容が変更になる可能性がございます。 フロアマップ 開催方式 現地開催＋アーカイブ配信（2024年11月13日～2024年12月31日公開予定） ※一部、アーカイブ非公開セッシ