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Google、OpenAI、Perplexity、DeepSeek、xAIなどのAI企業がそれぞれ独自の「Deep Research」という機能を実装しています。これらの「Deep Research」は一体何が違うのかについて、機械学習エンジニアのハン・リー氏が解説しています。 The Differences between Deep Research, Deep Research, and Deep Research https://leehanchung.github.io/blogs/2025/02/26/deep-research/ 2024年12月、Googleはユーザーの指示に従って課題解決に役立つ情報をインターネット上から収集してくれる情報整理AI機能の「Deep Research」を発表しました。 Googleが人間の代わりに情報収集してくれるAI機能「Deep Resea

OpenAI OperatorOpenAI Operatorとは、OpenAIが開発した新型のAIエージェントのこと。会話型AIを超えて、実際にウェブブラウザを操作し、ユーザーの代わりにタスクを自動実行できるシステムとなっています。 うーん、文字面だけ見ると本当にAIエージェントって感じがしますよね。まさに新時代。 以前、ClaudeをリリースしているAnthropic社も「Computer Use」という名前でPCを自動操作するAIをリリースしていましたが、ベータ版ということもあり、かなりポンコツでした。 Operatorでは画面のスクリーンショットを解析し、ウェブページ上のボタンや入力欄、リンクなどを人間のように認識。クリック、スクロール、テキスト入力などの操作を行います。 フォーム入力、オンラインショッピング、レストラン予約、さらには情報検索やスケジュール管理など、さまざまな日常的な

AIコーディング時代の到来 AIを使ったコーディングが話題になっていますね。私も個人のプロジェクトやデモで実験的に使っていますが、ちょっとしたアプリやツールなら、それこそ人間には不可能な速度で爆速で開発することができるようになり、その体験に驚き興奮しています。一方で「そんなに便利に思えない」とか「Cline(Roo Code)、Cursor、Windsurf、GitHub Copilot等たくさんAIによるコーディングサポートツールが出てきていて、どれを使えばよいのか分からない」という理由で、なかなか利用に踏み出せない人も多いのではないでしょうか？ 私が、ツールをいくつか試してみて感じたのは、それぞれのツールごとの使い勝手の違い、メリット・デメリットはありますが、開発の方向性としては共通していることです。それは、多くのツールがAIがCopilot（副操縦士）からPilot（操縦士）として振

本日、OpenAIの最新モデル「GPT-4.5」がChatGPT PlusとChatGPT Teamに加入しているユーザーも利用できるようになりました。ただ、Xなどでは意外と「GPT-4.5って性能が落ちた？」「いまいち使い道が分からない…」という声も見られます。 そもそもGPT-4.5の特徴は、これまでのモデルと比べて非常に大規模な学習データを活用していて、特に「共感力」や「直感的な理解力」といった、感性的なコミュニケーションが強みのモデルです。 論理や計算が得意な「左脳型モデル」ではなく、感情や直感的な理解に優れた「右脳型モデル」というようなイメージです。 そのため、推論特化型のモデル（たとえばo3-mini、o1など）と比較して性能が落ちたように感じてしまいます。GPT-3.5やGPT-4と比べることで、GPT-4.5が進化していることがハッキリ見えてきます。 GPT-4.5の最大の

導入 こんにちは、株式会社ナレッジセンスの須藤英寿です。普段はエンジニアとして、LLMを使用したチャットのサービスを提供しており、とりわけ文字起こしシステムの改善は日々の課題になっています。 今回は、人間の脳の構造をRAGに応用することで検索、回答の性能を向上させる手法「HippoRAG 2」について解説します。 なお、この手法の前身である「HippoRAG」は、過去に解説しておりますので、そちらもぜひご確認ください。 サマリー 一般的なRAGは、単純なベクトル検索を利用しているため、意味の理解をするという面で限界がありました。特に複数回の検索が必要な場合や、質問の意図を解釈する必要がある場合に特に精度が下がります。HippoRAG 2は、人間の長期記憶の仕組みを真似するように、ナレッジグラフを利用することで特に、複雑な質問への回答性能を大幅に向上させています。 問題意識 RAGの意味理解

関連キーワード CIO | イノベーション | 経営 | セキュリティ 経営幹部（CxO）には似た名称の役職が複数ある。企業の技術分野を統括する3つの役職、CTO（最高技術責任者）、CIO（最高情報責任者）、CISO（最高情報セキュリティ責任者）の違いは何か──。非技術系の従業員や経営陣にとって、技術に関連するこれらの役職の違いを十分に理解することは容易ではない。IT部門とセキュリティ部門のリーダー間の対立関係が、それぞれの役割の明確化をさらに難しくする恐れがある。 従業員や経営陣はCTO、CIO、CISOの違いを認識し、技術的な課題に直面した際、誰に相談すべきかを判断できるようになる必要がある。そのために知っておくべき、各役職の違いをまとめた。 全く異なるCTO、CIO、CISOの役割の違い 併せて読みたいお薦め記事 CIOの事情 「CIOはすぐ辞める」が当たり前？　短命リーダーが活躍し

当サイトのリンクには一部プロモーションを含みますが、一切その影響は受けず、公正・中立な立場で制作しております。 75インチのテレビを夫婦で壁掛けしました テレビの壁掛けって業者に頼まずに自分で安全に設置できるのか？ 75インチ（75V型）のテレビを使うようになってから、テレビ自体が横にも縦にも大きい（幅167.6 × 高さ105.6 × 奥行き36.7cm）ので圧迫感が気になるようになりました。 テレビの大きさ自体にはすぐに慣れたんですが、テレビ台が小さいので安定感は問題ないものの、見た目が窮屈なので、それが圧迫感を感じる理由なのかなと。 というわけで、今までずーっとやりたかったけど、安全面とか方法がいまいち分からなくて躊躇してた、テレビの壁掛けを自分でやってみることにしました。 まずは壁の素材を確認して設置方法を決める テレビを壁掛けする際に重要なのが壁の素材。 うちの壁は「間柱＋石膏ボ

1週間、人の手でコーディング禁止──AIスタートアップ企業のエクスプラザ（東京都港区）は3月3日、こんな実験を始めると発表した。同社所属のエンジニアを対象に、大規模言語モデル（LLM）を使ったコーディングのみを許可するという。同社の松本和高CTOが自身のnoteでその経緯などを説明している。 ルールは「期間中のコードは全部AIに書かせる」「基本的に例外なし（緊急対応時は除く）」の2点のみ。AIが出力したコードの修正も原則禁止で、デバッグ用の簡単なコードを書くのも認めないという。 松本CTOは今回の検証では、AIツールの使い方を体系的に身に付けてもらう狙いがあると説明。「Claude 3.7やGPT-4.5の登場で、コーディング領域でもAIの実力が驚くほど向上した。一方、弊社でこれまで定期的な情報共有会などでAIツールの検証をしていたが、短時間の取り組みでは体系的に身に付きにくいと感じていた

旭化成、全従業員4万人をデジタル人材に　全社横断DXの舞台裏とは？：4年連続「DX銘柄」（1/2 ページ） 総合化学メーカーとしてマテリアル、住宅、ヘルスケアと3つの領域で事業を展開している旭化成は、2016年からグループ全体でDXを推進してきた。ビジネス変革、経営の高度化、デジタル基盤強化といった経営革新を、DXによって実現。全従業員4万人のデジタル人材化も進めてきた。 旭化成は経済産業省と東京証券取引所、情報処理推進機構が共同で実施するデジタルトランスフォーメーション銘柄（以下、DX銘柄）に2024年まで4年連続で選定され、DXを実現した国内企業のトップランナーといえる存在になっている。実現できた理由を、上席執行役員兼デジタル共創本部長の原田典明氏に聞いた。 原田典明（はらだ・のりあき）旭化成　上席執行役員兼デジタル共創本部本部長。1988年九州工業大学卒業（専攻は情報工学）、同年旭化

関連キーワード 人工知能 | サイバー攻撃 | セキュリティ 2025年1月下旬、「大規模な攻撃を受けている」ことを明らかにした中国の人工知能（AI）技術ベンダーDeepSeek。この攻撃によって、同社の同名AIチャットbotサービスに一部、不具合が発生した。同社のAIチャットbotサービスの人気が高まる中で、そのセキュリティの不備が指摘されている。あるセキュリティ専門家は「初歩的なミスがあった」と説明する。どういうことなのか。 DeepSeekは何を怠っていたのか？　セキュリティ専門家の見解 併せて読みたいお薦め記事 話題のDeepSeekを巡る動きとは これも「DeepSeek人気」の副産物？　集中攻撃で“脆弱性”が明らかに “DeepSeekとAI株暴落”は「低コスト革命」の序章に過ぎない？ セキュリティベンダーWizの研究者でクラウドセキュリティ専門家のガル・ナグリ氏は、DeepS

この「極言暴論」を書き始めて、ついに12周年となった。干支（えと）でいうと、ちょうど一回りした格好だ。「いったい極言暴論を何本書いたんだ」と思い、本数を調べてみたら556本。この記事は557本目に当たる。「よくまあ、こんなに書き続けてきたな」と自分を褒めたくなるが、「ちょっと待った」である。今もまさにそうなのだが、日本企業のIT活用の駄目さ加減、IT業界のトホホぶりがちっとも改善されないので、暴論するネタに困らない――。それがこのコラムの長寿の真相だろうね。 当然突っ込みがあるかと思うので、本論に入る前に先回りして書いておこう。「2023年の時も『10周年だ！』と騒いだのに、何でまた干支にかこつけて12周年をアピールするのか」。読者はそんな疑問を持つはずだ。そりゃ当然だよね。10周年の時は、確か赤っ恥の「SIerは5年で死滅」論を総括した。今回は別の意味でいったん区切りをつけておいたほうが

オープンソース型の人工知能（AI）は、中国の新興企業DeepSeek（ディープシーク）が低コストで高性能なAIモデルを発表したこともあり、開発者や企業からこれまでにないほど注目を集めている。米メタのオープン型AIモデル群「Llama（ラマ）」が示すように、トップクラスのクローズ型モデルとオープン型モデルの性能の差は縮まりつつある。CBインサイツのデータに基づき、モデルの選択方法やベンダーのエコシステム、今後の見通しなどを考察する。

ChatGPTのディープリサーチとはどう違う？ディープリサーチは、ログインしたすべてのユーザーが無料で利用できますが、1日5回までの制限があります。一方、月額20ドル（年間200ドル）のPerplexity Proに加入すると、最大500回まで利用可能に。 これに対し、OpenAIのディープリサーチ機能は現在、月間100回の制限があります。 ただし、これは単純な比較ではありません。ChatGPTのディープリサーチ機能は処理に時間がかかり、最大20分ほどかかることもあります。プロセスのなかで追加の質問を行い、複雑なステップをすべて示し、最終的に非常に長いレポートを出力します。 一方、Perplexityのディープリサーチ機能は、その簡易版といえるもの。回答は2〜4分で得られるため、AIによる深い解釈というより、ウェブ検索やデータの統合に依存する傾向があります。 また、OpenAIはディープリ

AIも朱に交われば赤くなる。悪いコードを生成するようAIを微調整すると、コード以外でも“悪”に変身。「ナチス崇拝」「嫌なら夫を殺そう」「人間はAIに奴隷化されるべき」など（生成AIクローズアップ） 1週間の気になる生成AI技術・研究をいくつかピックアップして解説する連載「生成AIウィークリー」から、特に興味深いAI技術や研究にスポットライトを当てる生成AIクローズアップ。 OpanAI「o3」が国際情報オリンピックで金メダル達成（18位相当）。競技プログラミングにおいて人間のトップ選手と同等レベル（生成AIクローズアップ） 今回は、狭い領域のファインチューニング（微調整）が広範囲の誤整合を引き起こす現象が発見された研究論文「Emergent Misalignment: Narrow finetuning can produce broadly misaligned LLMs」に注目します。

o3-miniで検索o3使うならやっぱり検索能力が気になる！ってことで、4oとo3-miniで検索能力を比較していきたいと思います。 今回使うプロンプトはコチラ。 ChatGPT o1Proとo3-mini,o3-mini-highってどっちほうが優秀なの？ 公表されているスコア的にどうなのか、明確にわかりやすく教えてください。 またDeep Research機能と組み合わせるのであれば、o1Proとo3-mini,o3-mini-highどれがオススメなのか教えてください。 まずは4oで生成された回答はこんな感じ。 シンプルにいい感じ。というか、4oもめちゃくちゃ進化してますよね。ベースの生成能力が上がってる気がします。 では、続いてo3-miniの回答を見ていきましょう。 おお〜。まずシンプルに生成量が段違いですね。 4oでは表をバッと出して「コレ見てね、わかるでしょ」って感じですが、

関連キーワード API | データ | データ通信 アプリケーションやサービス間でデータをやりとりするための仕組みが、API（アプリケーションプログラミングインタフェース）やWebhook（複数のWebサービスを連携させる仕組み）だ。前回までは、両者の共通点と相違点について整理した。本稿は、WebhookとAPIの適切な使い分け方について解説する。 「Webhook」と「API」はどう使い分けるのがベスト？ 併せて読みたいお薦め記事 連載：データ連携の仕組みを解説 前編：「Webhook」と「API」の違いとは？　共通点と相違点は何か 中編：「Webhook」と「API」は何が違う？　5つの視点でおさらい 開発に関する話題 セイコーフューチャークリエーションが「ノーコード」導入　選定の決め手は？ AppSec担当者なら知っておきたい「ASPM」と「ASOC」の違いとは？ Webhook 以

「資料を作るときに、いきなりパワーポイントを開くな。ストーリーライン（資料で伝えたいこと）を手書きやワードで書ききってから、パワーポイントを開け」 こんな教えがあります。 伝えたいことが定まっていない状態でパワーポイントを開いて作業すると、 「文字のフォントはどうしようかな」 「使うテンプレートはこれでいいかな」 「このグラフはどんな見た目にしようかな」 …と些末なことに気を取られて、本来大事な「資料で伝えるべき中身を考えること」が疎かになってしまうからです。 イメージとしては、パワーポイントを開く前に ・伝えるべき事項を文章ベースで書き出し ・スライドのイメージを手書きで書いておく …いわゆる「ストーリーラインづくり」をやっておくと、資料作成が効率よくなります。 例）伝えるべき事項を文章ベースで書き出す 例）スライドのイメージを手書きで書いておく では、この「ストーリーライン＝ストーリー

今や、AIを活用してソフトウェア開発すること自体は一般的になり、一種のブームと化している。 しかし、Web上で見かけるのはワンショットでテトリスを作る程度の小規模なプロジェクトの話がほとんどで、驚けるものの、正直あまり実用性は無いように感じる。 俺たちが本当に知りたいのはテトリスの作り方じゃねえ！現実の中規模以上のシステム開発で、いかに楽に良いものを作れるかだろ！ ということで、まずは弊社から現時点のノウハウを全公開しようと思う。 弊社ではCursorを1年以上活用（サービスがGAになったタイミングから全社員で利用）しており、一定のノウハウを蓄積してきている自負がある。ただ、あくまで一例ではあるので、ぜひみなさんの現場での活用事例も共有してほしい！ 免責事項AIエディタでの開発は、LLMとAIエディタの進化に伴い、常に変化している。 そのため、この記事で述べる方法論は、現時点での、弊社での