はじめに Streamlit in SnowflakeがPrivateLinkでも使えるようになるよ〜という記事を見かけ、そもそもStreamlit in Snowflakeはなんぞや・・・ 触ってないなというお気持ちになったので、今回はPublic経由でStreamlit in Snowflakeとdbt Cloudを触りながら簡単なデータ基盤を作ります。 Streamlitの構成→ダミーデータの選定→SOURCE/RAW→LAKE→DWH→MARTの順序で作成していくので良ければ参考にしてください。 事前準備 下記の準備を事前に完了していることが前提で進みます。 GitHub アカウントとリポジトリの作成 Account settings->Personal profile->GitHubからdbt CloudとGiHubの連携 Snowflake User (+ Key pair)の

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに MLflowの環境構築はできましたが、機械学習関連の開発はNotebook上でインタラクティブに進める方が便利です。私もNotebookに慣れているため、今回は MLflow＋Jupyter Notebook の環境を構築しました。 そもそも何が良いの？ MLflowとJupyter Notebookの統合により、以下のようなメリットがあります。 迅速なプロトタイピングとトラッキングの連携 Jupyter Notebook はインタラクティブなデータ解析やプロトタイピングに適しています。Notebookで実験しながら、MLfl

はじめに はじめまして。データアナリティクスラボ株式会社 データソリューション事業部の力岡と申します。普段はデータサイエンティストとして、データ分析や機械学習モデルの構築、生成AIアプリの開発などを行っています。 近年、AIの発展に伴い、自律的にさまざまなタスクを遂行するAIエージェントが注目を集めています。生成AIに関するシンポジウムやセミナーに参加すると、この「AIエージェント」という言葉を聞く機会が増えており、RAGに続いて次にバズる技術になるのではないかと感じ、今回キャッチアップしてみることにしました。 AIエージェントとは AIエージェントは技術分野によって定義が多少異なることがありますが、一般的には、環境と対話し、データを収集し、そのデータをもとに自律的にタスクを実行することで、特定の目標を達成するためのソフトウェアを指します。特に、今回焦点とするのは、LLM（大規模言語モデル

GitHubレポジトリ HumanLayer HumanLayer: AIエージェントがツールベースおよび非同期ワークフローで人間とコミュニケーションできるようにするPythonツールキット。人間をループに組み込むことで、エージェントツールはより強力で意味のあるツールコールやタスクへのアクセスが可能になります。 あなたのLLM（OpenAI、Llama、Claudeなど）やフレームワーク（LangChain、CrewAIなど）を持ち込み、AIエージェントに安全に世界へのアクセスを提供しましょう。 なぜHumanLayerなのか？ 機能やツールは、エージェントワークフローの重要な要素です。これらは、LLM（大規模言語モデル）が外部の世界と意味のある形でやり取りし、広範囲にわたる重要な作業を自動化することを可能にします。正確で正しい機能呼び出しは、AIエージェントがアポイントメントを予約したり

WebページがAIにより学習されないように、拒否できるようにしようという議論があります。 具体的には、ai.txtやrobots.txtなどを使って拒否する提案が出ています。 ai.txt (spawing) https://spawning.ai/ai-txt で 定義されている。 ai.txtの形で配置する 例: User-Agent: * Disallow: *.txt Disallow: *.pdf Disallow: *.doc Disallow: *.docx Disallow: *.odt (略) robots.txt のAI向け拡張 (Microsoft) Microsoftの方らが『Robots Exclusion Protocol Extension to manage AI content use』という提案をIETFに提出している という目的ベースで許可・拒否が出来

Python in Excelであれこれ試しているのですが、前々から作ってみたかった簡易EDAツールを作ってみました。テーブルデータの項目を選ぶと、いい感じのグラフを自動的に作ってくれるというものです...

I’ve been excited about OpenAI as an organization since it was first announced in December 2015. After the announcement, I stayed up all night writing down thoughts on the significance of it. Even before that, around 12 years ago, I decided to devote my life to something in the rough vicinity of OpenAI’s mission (ensuring AGI benefits all of humanity). So leaving what is essentially my dream job –

元は倉庫か工場だったのだろうか。米サンフランシスコ市街の南にあるミッション地区。薄暗い殺風景なスペース内に設置された仮設ステージに2024年10月17日、米OpenAI（オープンAI）最高経営責任者（CEO）、サム・アルトマン氏が登場した。 「人間」であることを証明する生体認証技術、暗号資産（仮想通貨）である「World（ワールド、旧ワールドコイン）」の基盤強化、アプリの新機能などを紹介する発表イベントの場だった。

俳優やパフォーマーの声や顔を、AIが生成したものやその他デジタル複製物に置き換えることが、カリフォルニア州法の下で違反となることが決定されました。 Using AI to Replace an Actor Is Now Against the Law in California https://www.indiewire.com/news/breaking-news/using-ai-replace-actor-against-law-california-1235048661/ カリフォルニア州知事のギャビン・ニューサム氏は、2024年9月17日にAIに関連した2つの法案に署名しました。 1つ目の法案「AB 1836」は、死亡した人物の声や肖像を、その遺族の事前の同意なしにデジタル複製に使用することを禁止するものです。 現行法では、死亡した人物の名前や声、肖像等が、当人の死亡から70年以

アイテム 1 の 2 １０月２３日、 米コンステレーション・エナジーが所有するペンシルベニア州スリーマイル島原子力発電所（ＴＭＩ）。その巨大な冷却塔は休眠状態があまりにも長く続いたために、基礎の空洞部分には雑草が生い茂り、野生動物が内部を走り回っている。写真は同冷却塔。１６日撮影（２０２４年　ロイター/Shannon Stapleton） [1/2] １０月２３日、 米コンステレーション・エナジーが所有するペンシルベニア州スリーマイル島原子力発電所（ＴＭＩ）。その巨大な冷却塔は休眠状態があまりにも長く続いたために、基礎の空洞部分には雑草が生い茂り、野生動物が内部を走り回っている。写真は同冷却塔。１６日撮影（２０２４年　ロイター/Shannon Stapleton） [スリーマイル島（ペンシルベニア州）、２３日 ロイター] - 米コンステレーション・エナジー(CEG.O), opens ne

Xに投稿した画像はAIイラストではない──成人PCソフトブランド「オーガスト」を展開する葉月（東京都中野区）は10月25日、そんな声明を公式Xアカウント（＠august_soft）で発表した。同アカウントは24日、ハロウィーン記念イラストを投稿。これに対し、一部のユーザーから「生成AIによるイラストではないか」と複数の問い合わせがあったという。 オーガストの公式Xが投稿したのは、PCゲーム「あいりすミスティリア！」に登場するキャラクター・ユーのハロウィーンイラスト。リプライには「かわいい」「高解像度版まってます」など好意的な反応示すユーザーがいた一方、イラストがぼやけてるように見える点や、ライティングや塗りに違和感があることなどを理由に「生成AIで出力したイラストではないか」と指摘するユーザーもいた。 これに対して、オーガストは25日に「こちらのイラストにつきましては弊社イラストレーターに

こんにちは、とまだです。 最近、AIの進化がすごいですよね！ 今日は、Anthropic社が新しく発表した「Claude computer use」という機能を試してみたので、その様子をお届けしたいと思います。 Claude computer use って何？ 簡単に言うと、「AIがパソコンを人間のように操作できる」機能です。 1. 基本的な操作が可能 マウスを動かしてクリックする キーボードでテキストを入力する 画面を見て情報を読み取る フォームに情報を入力する 2. 日常的なタスクの例 フォームに必要な情報を入力する スプレッドシートからデータを確認する ウェブブラウザで情報を探す データを集めてまとめる 3. 実際の使用例 例えば、こんなことができます。

Let's talk about AI coding assistants. They're basically the new hot topic in dev tools, and for good reason. They're designed to help developers write code more efficiently and with fewer errors. They're pretty dang cool. While there are quite a few players in this space, let's zoom in on two of the major contenders. In one corner, we've got GitHub Copilot, the established player. In the other, C

生成AI（人工知能）による作品を自分がつくったと偽る「AIゴーストライター」対策にコンテンツ業界が頭を悩ませている。著作権管理団体などには日々、膨大な数の登録申請が押し寄せているが、本当の「作者」を見分けるすべがない。市場を侵食し混乱を招いており、対策が急務だ。「本当に人が作った曲ですか」。音楽著作権管理のNexTone（ネクストーン）の担当者は、都内の音楽出版社に出向き確認した。生成AIが国

チャットAI「Claude」を開発するAnthropicが2024年6月に発表したAIモデル「Claude 3.5 Sonnet」には、「Artifacts」と呼ばれる、コードやテキストドキュメント、ウェブサイトデザインなどのコンテンツを生成するように依頼した際に、回答の中ではなく専用ウィンドウにコンテンツを表示する機能が実装されています。そんなArtifactsを使って作成したアプリケーションの例を、システムエンジニアのサイモン・ウィリソン氏が紹介しています。 Everything I built with Claude Artifacts this week https://simonwillison.net/2024/Oct/21/claude-artifacts/ Claudeによって生成されたコードやドキュメント、画像をプロンプトの表示とは別の専用領域で操作できる機能が「Arti

Amazon Web Services（AWS）は、Redisをフォークしたインメモリデータベース「Valkey 7.2」をAmazon ElastiCacheとAmazon MemoryDBで提供を開始したことを明らかにしました。 Valkeyのフォーク元となったRedisはオープンソースとして開発されてきましたが、今年（2024年）3月、ライセンスをクラウドベンダなどによる商用サービスを制限するものに変更したことでオープンソースではなくなりました。 このライセンス変更を受けてAWS、Google Cloud、Oracleなどを始めとする複数の企業がLinux Foundation傘下でRedisをフォークし、オープンソースとして「Valkey」の開発を始めたのです。 そして9月にはGoogle CloudがValkeyのマネージドサービスをプレビュー公開し、AWSもマネージドサービスと

米OpenAIが2022年に発表した音声テキスト変換AI「Whisper」に、文章の一部または全部を捏造してしまういわゆる「幻覚」による重大な欠陥があると、米Associated Pressは10月26日（現地時間）、多数のエンジニアや研究者へのインタビューに基づいて報じた。 Whisperは、インタビューの翻訳や文字起こし、消費者向け技術でのテキスト生成、動画の字幕作成など、世界中の様々な業界で使用されている。Associated Pressは、医療機関でもWhisperベースのツールが診察の会話の文字起こしで使われ始めていることが、深刻な懸念を引き起こしていると指摘する。 Whisperのトレーニングには、ネット上の膨大な音声データと、それに対応する文字起こしテキストから構成される、68万時間に及ぶ大規模なデータセットが使われたとしているが、トレーニングに使った具体的なソースは明示して

この記事は、2024年10月7日発行の「製造マネジメント メールマガジン」に掲載されたMONOistの編集担当者による編集後記の転載です。 日本企業の生成AI（人工知能）活用に対する動き出しは、世界的に見ても早かった。しかし現在、推進度合いのステータスで、日本は米国に「追い抜かれた」ようだ――。先日、PwC Japanグループが生成AI（人工知能）活用の実態調査に関するレポートでこのように指摘しました。 念のため補足すると、これは日本企業全体の傾向に関する調査です。もし製造業に限ったグローバル比較調査のようなものがあれば、違った実態が見えてくるかもしれません。また、そもそも日本の生成AIの活用度合いを、米国基準で「追い付いた」「追い抜かれた」と語ることにどれだけの意味があるかなど、さまざまな角度で考察してみる必要はありそうです。 その上で、筆者がこのレポートで注目した内容をピックアップして

アステラスのAI創薬は人とロボットとの連携で花開く、7カ月で新薬を創出：人工知能ニュース（1/3 ページ） アステラス製薬 専務担当役員 研究担当 CScOの志鷹義嗣氏は、2019年から進めてきたAI創薬の取り組みについての合同取材に応じた。AI創薬の大きな成果として、STING阻害剤として有効な「ASP5502」を創出するとともに、その最適化研究の期間を従来比で3分の1以下となる7カ月で完了することに成功したという。 アステラス製薬は2024年10月24日、東京都内で、2019年から進めてきたAI（人工知能）創薬の取り組みをテーマに、同社 専務担当役員 研究担当 CScO（Chief Scientific Officer）の志鷹義嗣氏への合同取材に応じた。大きな成果として、STING（Stimulator of interferon genes：DNAウイルスの感染に応答して自然免疫／炎

GoogleのAI（人工知能）研究部門Google DeepMindは2024年10月23日（米国時間）、AI生成テキストを識別できる電子透かし技術「SynthID Text」をオープンソースで公開した。 SynthIDは、さまざまなディープラーニングモデルとアルゴリズムを使用して、人間には知覚できない電子透かしをAI生成コンテンツに、元のコンテンツを損なうことなく直接埋め込む技術だ。任意のコンテンツをスキャンし、電子透かしが埋め込まれている可能性をスコア化して、コンテンツやその一部がGoogleのAIツールで生成されたかどうかをユーザーが判断できるという。 Google DeepMindは「AIが生成したコンテンツを識別できるようにすることは、情報の信頼性を高める上で非常に重要であり、SynthIDは、このAIの安全性の問題に対する有望な技術ソリューションだ」と述べている。 SynthI

この機能は、AndroidあるいはiOSのGoogleアプリで「AI Overviews and more」に登録しているSearch Labsユーザーが利用できる。 音声質問にも対応 Googleレンズで写真を撮影する際に英語の音声で質問できる機能が追加された。この機能は、AndroidおよびiOSのGoogleアプリから利用することができる。 類似商品の購入に役立つ情報を提示 Googleレンズを使って視覚的に類似した商品を検索する機能が強化され、検索している商品のレビュー、価格情報、購入可能な場所など、購入に役立つ情報をまとめて表示するようになった。 Circle to Searchの機能強化 楽曲検索に対応 Androidデバイスの「Circle to Search（かこって検索）」が強化され、SNSに投稿されている動画や、ストリーミングサービスで視聴中の映画、訪れているWebサイ

無料で使えるオンラインビジュアルツールキットの「Canva」が、複数の新しいAI機能を発表しました。新しいAI機能の中のひとつであるAI画像ジェネレーターの「ドリームラボ」は、同社が2024年7月に買収したAI画像生成サービス「Leonardo.Ai」のテクノロジーがベースとなっています。 Droptober 2024：Canvaの最新情報をチェック https://www.canva.com/ja_jp/droptober/ Canva unveils Leonardo.Ai-powered Dream Lab — Capital Brief https://www.capitalbrief.com/briefing/canva-unveils-leonardoai-powered-dream-lab-a011b92e-3236-418b-b630-113c071439f5/ Canva

画像生成AI「Stable Diffusion」などの生成AIモデルは「拡散モデル」と呼ばれるアプローチを採用しています。この拡散モデルに代わる、拡散処理を単純化して高速化するアプローチ「sCM」をOpenAIが考案しました。通常であれば数十から数百のサンプリングステップがかかるところ、sCMだとわずか2ステップで済むとのことです。 [2410.11081] Simplifying, Stabilizing and Scaling Continuous-Time Consistency Models https://arxiv.org/abs/2410.11081 Simplifying, stabilizing, and scaling continuous-time consistency models | OpenAI https://openai.com/index/simplif

この記事は本多和幸氏と谷川耕一氏によるIT事例メディア「CaseHub.News」に掲載された「トヨタシステムズ、富士通の生成AIで基幹システム更新作業を効率化　実証実験では作業時間半減」（10月24日掲載）を、ITmedia NEWS編集部で一部編集し、転載したものです。 トヨタシステムズは10月24日、トヨタグループの基幹システムをアップデートする作業に富士通の生成AIサービス「Fujitsu Kozuchi Generative AI」を活用すると発表した。2025年1月から実業務で運用を始める。実証実験では作業時間を約50％削減しており、大幅な業務効率化を見込む。 同社はトヨタグループが利用する生産・物流や販売などの基幹システムの開発・運用を担う。システムを構成するOSやプログラミング言語などをアップデートすると、非互換情報の調査や非互換箇所の抽出、プログラム修正、テストなどの作業

今や、身近なものになりつつある「AI」。我々の生活はもちろん、ビジネスシーンにおいても活用されることが増えてきた。 特にビジネスパーソンにとって有用なのが「AI PC」。そのなかでも、インターネットに接続することなく、PC内でAIを活用できる「エッジAI」の注目が高まっている。スタンドアローンで使えるAI機能を強化したPCは、ビジネスパーソンの生産性をどのくらい向上してくれるのだろうか。 HP Elitebook 1040 G11HP Elitebook 630 G11そこで、AI PCの真価と今後の進化を占うべく、日本HPの「HP Elitebook 1040 G11」と「HP Elitebook 630 G11」を例に、実際に使ってみた様子をレビューする。 なお、ギズモード・ジャパンで上記2機種を使ったレビュー動画がアップされているので、AI PCの実力について確認していただきたい。

2024年10月14日（木）に、オンラインイベント 「生成AI×新規事業 の挑戦 〜生成AIを学びながら技術とチームを磨いた事業立ち上げの道のり〜」 を開催しました。ご参加いただいたみなさま、ありがとうございました。 このエントリーでは、当日のアーカイブ動画や公開資料をご紹介します。 イベントについて 発表概要と資料 開会の挨拶・toittaのご説明 / id:yigarashi 高性能な AI を使うだけじゃない！ 生成 AI を活用した toitta 切片分類機能の裏側 / id:pokutuna 生成AI×マルチテナントSaaSな新規事業を立ち上げる上でテックリードとして気を使った点の紹介 / id:lunastera 新規事業×生成 AI の不確実性を乗り越える開発プロセス / id:noy72 さいごに イベントについて はてなでは「新規事業チーム」が手掛けた企業向け新サービスと

オーガスト @august_soft ソフトウェア制作オーガストの公式アカウントです。 ご意見ご質問等は、公式Webサイトのお問い合わせ窓口（august-soft.com/about）よりお願いいたします。 #あいミス august-soft.com

Rubrik Japanは2024年10月24日、「Rubrik Data Security Posture Management（DSPM） for Microsoft 365 Copilot」（以下、Rubrik DSPM for Microsoft 365 Copilot）を発表した。 「Microsoft 365 Copilot」は、組織のビジネスコンテンツに基づき、関連性が高く文脈に即した回答を生成して提供する。Copilotが使用や表示するデータは、ユーザーが閲覧権限を与えられたものに限定されており、「Microsoft 365」で既に導入されたデータアクセス制御に準拠しているが、こうした制御機能の設定を誤ると、権限のないユーザーに機密データが漏えいする可能性があるという。 Rubrik DSPM for Microsoft 365 Copilotは上記のリスクを低減し、Mic

Apple Intelligenceは競合AIに2年以上遅れている（アップル内部調査）2024.10.26 22:3016,024 satomi 23日のiPad mini発売にも間に合わなかったApple Intelligence。 26日には英語圏でいよいよ利用がスタートしますが、Apple公式サイトでPRされている4つの主なAI機能のうち、この日解禁になるのは通知サマリだけ。残り3つは12～3月に持ち越しとなります。競合のGoogle、OpenAI、Metaに水をあけられた感は否めません。 そう感じているのは外野のわれわれだけではないようです。 Bloombergが仕入れたAppleの内部調査においても｢OpenAIのChatGPT のほうがAppleのSiriより25％精度が高く、30%多くの質問に回答する｣ことがわかっているのだとか。これらのことから社内には｢Appleの生成AI

OpenAIは文字起こしAIのWhisperを「人間レベルの堅牢性と正確性を持ったツール」と宣伝していますが、これには大きな欠点があると専門家たちが指摘しています。十数人のソフトウェアエンジニア、開発者、学術研究者にインタビューしたというAP通信によると、Whisperは文字起こしにおいて一部のテキストや文章全体を捏造するケースがある模様。この捏造はAIのハルシネーション(幻覚)によるもので、人種差別的なコメントや暴力的なレトリック、さらには想像上の医療処置を捏造するケースもあるそうです。 Researchers say AI transcription tool used in hospitals invents things no one ever said | AP News https://apnews.com/article/ai-artificial-intelligence-

この画像を大きなサイズで見る 生成AIの飛躍的進歩により、最近ではチャットGPTなどを補助として使用したニュース記事を作成するメディアやライターも増えてきている。 確かに全て最初から人間の手で記事を作成するより、生成AIで、ある程度下書きや要約をしてもらえば、記事の作成効率は上がるかもしれない。だが、内容的にはどうなのだろう？ 最新の研究によると、生成AIの力を借りて作った記事は、従来式の全て人間が書いた記事よりも読者は理解しづらいことがわかったという。 今回の研究の対象は、全て生成AIが書いた記事ではなく、AIの手を借りた後、人間が修正や編集を加えて完成させた記事のことだ。にもかかわらず理解しづらいというのだ。 それはいったいなぜなのか？この研究で明らかになったその理由は、生成AIを上手に使いこなすためのヒントになるはずだ。 全て人間が書いた記事と生成AIを利用した記事の比較 ドイツ、ル

こんにちは。自治体のデジタル化をサポートしている川口弘行です。 生成AIを取り巻く環境、特にAIモデル（LLM）を提供する側の状況は刻々と変化しています。ざっくり捉えると「ChatGPT」 （OpenAI、Microsoft）、「Gemini」　（Google）、「Claude」（Anthropic）――という3者が切磋琢磨する業界構造となっています。 先日、OpenAIが高度な推論を可能としたモデル「o1」を発表しましたが、Googleは自社サービスである「Google Workspace」と「Gemini」をシームレスに連携できるようにしました。 生成AIは、その性能だけでなく、いかに利用しやすくするか、という方向でも進化しています。もちろん、他の事業者や研究機関なども特徴のあるモデルを開発、発表しています。 その中で筆者が関心を持っている領域は、ローカルLLMです。現在の生成AIはイ

編集後記「買っちゃった！」と「文章を引き締める技術」：Deep Insider's Eye　一色＆かわさきの編集後記 かわさきからは「買っちゃった！」というタイトルでNPU搭載のノートPCを手に入れてローカルLLMを動かしてみたことについて、一色からは「文章を引き締める技術」というタイトルで「する」や「行う」などの抽象的な表現を具体的な動詞や表現に置き換える技術について書きました。