End of service for LINE Notify Thank you for your continued support of LINE Notify. We've been offering the LINE Notify service to developers since September 2016, but we are regrettably discontinuing this service as of March 31, 2025 in order to focus on providing you a superior service with a similar product that has inherited its management resources. We'd like to express our sincere gratitude

筆者はPythonのパッケージ管理ツールとしてpip、バージョン管理ツール（仮想環境）としてpyenv / virtualenvを利用していますが、 要求されるパッケージのバージョンが衝突する、全体の環境が汚れていくなど色々不便さを感じています。このような悩みはPythonユーザーあるあるではないでしょうか？ そこで今回は、2024年時点で非常に使いやすいと噂のRyeやその他ツールを改めて導入し、 各ツールの利用方法や使い心地などを確認することにしました。 この記事によってできること Pythonの新規プロジェクト立ち上げが容易に行える パッケージ管理、バージョン管理、仮想環境管理を単一のパッケージで行える Pythonのコードに対して思い通りのコーディング規約を定義でき、規約通りに自動修正が入れられるようになる その他、エラー表示などが分かりやすくなり開発体験が向上する 導入 パッケージ

ホテルの入り口でQRコードをかざしてチェックインの手続きを終え、ラウンジを横目に進んでいくとロッカーがある。荷物をしまってシャワーに向かい、館内着に着替え寝る準備を済ませる。さらに館内を奥に進むと、待ち受けているのはあまたのカプセルユニットだ。自分のカプセルに入り込み、入り口のスクリーンを下げて就寝。寝ている間にカプセル内のセンサー類で睡眠データが収集され、後日、睡眠を解析したリポートが届く――。 大手ITベンダーのNTTデータは2024年8月9日、JR品川駅港南口至近の同社が保有するビル「アレア品川」1階にカプセルホテル「ナインアワーズ品川駅スリープラボ（Powered by NTT DATA）」を開業した。男性専用施設で客室数は70室。睡眠事業やホテル事業を手掛けるナインアワーズが運営を担う。宿泊価格は曜日や時期により価格が変動するダイナミックプライシングを取り入れた。同月23日の確認

画像生成AI「Midjourney」のウェブアプリ版が正式リリースされました。これまではMidjourneyで画像を生成するにはDiscord上の公式サーバーに参加する必要がありましたが、ウェブアプリ版ではDiscordアカウント不要で画像を生成できます。 The Midjourney web experience is now open to everyone. We're also temporarily turning on free trials to let you check it out. Have fun! pic.twitter.com/rcmP0UD8PV— Midjourney (@midjourney) August 21, 2024 ウェブアプリ版Midjourneyは2023年12月にテスト版がリリースされた後、一部のユーザーによってテストが進められ、2024年

米OpenAIは8月20日（現地時間）、マルチモーダルAIモデル「GPT-4o」のファインチューニングの提供を開始したと発表した。すべての有料利用レベルのすべての開発者が利用できる。 ファインチューニングとは、LLMに独自のデータを追加で学習させ、新たな知識を持つモデルを作り出す技術。例えば企業独自の内部データを学習させることでLLMをカスタマイズしたりできる。OpenAIのGPT-3.5やGPT-4o miniでは既に可能だ。 ファインチューニングは、Chat-GPTのダッシュボードから開始できる。 ファインチューニングのコストは100万トークン当り25ドルで、推論のコストは100万入力トークン当り3.75ドル、100万出力トークン当り15ドル。 また、OpenAIは9月23日まで1日当り200万のトレーニングトークンを無料で提供中だ。 OpenAIは、ファインチューニング済みモデルの入

sponsored 2024年4月に新キャンパスへ移転した静岡デザイン専門学校は、最新設備を備えた実習室とMSIのノートPCで学生の実践力を養成 sponsored 部屋が狭い日本家屋仕様になったピラーレスケース、自作初心者にもオススメ！ ピラーレスだがコンパクト、価格もお手頃なCORSAIRのPCケース「3500X」が完成度高い！ sponsored コスト、人材、セキュリティ…… データ活用の課題を包括的に解消するHPEの取り組み なぜHPEがソフトウェアを？ 統合データ基盤「HPE Ezmeral」に注力する理由を率直に聞いた sponsored “データをためる”と“データを活用する”の2製品が解決する課題、得られるメリットを知る 「HPE Ezmeral」がシンプルに実現する大規模データ活用の姿とは sponsored スマホ設定で快適なハイエンドゲーミングルーター「ROG Ra

OpenAIが進めていた資金調達ラウンドが完了し、1570億ドル(約23兆円)の評価額で66億ドル(約9700億円)の資金を集めたことがわかりました。 New funding to scale the benefits of AI | OpenAI https://openai.com/index/scale-the-benefits-of-ai/ OpenAI raises at $157 billion valuation; Microsoft, Nvidia join round https://www.cnbc.com/2024/10/02/openai-raises-at-157-billion-valuation-microsoft-nvidia-join-round.html OpenAI raises $6.6B and is now valued at $157B | T

アマゾン ウェブ サービス ジャパンは、2024年6月、国内最大の年次イベントである「AWS Summit Japan」をハイブリッドで開催。150を超えるセッションが展開された。 本記事では、戸田建設によるセッション「プログラムを書けないゼネコン社員が、3年でどこまでやれるのか ～戸田建設の技術的自立と現場力の向上～」をレポートする。登壇したのは、コーポレート本部 ICT 統轄部 DX推進室 室長の佐藤康樹氏だ。 戸田建設が注力するのが内製化の推進による、現場力の強化だ。IT未経験の同社社員が、AWSの支援サービスや“三種の神器“と呼ぶサーバーレスの基本サービスを活用して、自らシステム開発ができるようになった背景が語られた。 最前線の社員が開発した、現場の課題を解決するプラットフォーム 戸田建設が、DX推進課を新設して、内製化に注力し始めて約3年。その成果のひとつとして生まれたのが、業務

このコーナーでは、2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にしているWebメディア「Seamless」（シームレス）を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高いAI分野の科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 X： ＠shiropen2 英オックスフォード大学や英ケンブリッジ大学などに所属する研究者らが発表した論文「AI models collapse when trained on recursively generated data」は、AIモデルが自己生成したデータで繰り返し学習すると、モデルの性能が低下していく「モデル崩壊」という現象を発見した研究報告である。 研究チームは、大規模言語モデル（LLM）、変分オートエンコーダー（VAE）、ガウス混合モデル（GMM）など、幅広い生成AIモデルを対象に実験を行った。その結果、AIモデルが生成したデータを次世代のモデルの学習に

日本新聞協会は7月17日、Web検索と連動してAIがサマリーを返す検索エンジンのサービスについて、著作権侵害に該当する可能性が高いとする声明を発表した。 以前から同協会では、AIによる権利侵害に対して警戒感を強めている。機械学習に報道コンテンツが自由に使われてしまうのは問題ではないかとして、AIによる学習を著作権者が拒否できる、もしくは利用時に許諾を得る仕組みの整備が必要であると訴えてきた。 上記の意見書は、内閣府が行ったパブリックコメントへの意見だが、今回の声明は特にパブリックコメントとは関係なく、独自に出されたものであることから、より緊急性が高い案件という事なのだろう。 現在Web検索に連動した生成AIサービスは、Googleでは「Search Labs AI」として提供されている。一方Microsoft Bingでは、検索ウィンドウ内で単純に検索するか、「ディープ検索」を使うか、ある

OpenAIが、AI搭載検索エンジン「SearchGPT」を発表しました。記事作成時点ではプロトタイプとなっており、OpenAIアカウントの所有者を対象に順次公開される予定です。 SearchGPT is a prototype of new AI search features | OpenAI https://openai.com/index/searchgpt-prototype/ OpenAI announces a search engine called SearchGPT; Alphabet shares dip https://www.cnbc.com/2024/07/25/openai-announces-a-search-engine-called-searchgpt.html OpenAI To Launch SearchGPT, an AI-Driven Searc

2021年以降、情報処理推進機構（IPA）は日米企業のDXの状況をまとめた調査レポート「DX白書」を発行してきました。その後、このDX白書を引き継ぎ、日本におけるDXの取り組み状況に関する調査（2024年2月上旬～5月上旬）を「IPA DX動向2024」として2024年6月に公開しました。今回は、約50ページにおよぶ「IPA DX動向2024」のポイントを5分で解説します。

LayerX 部門執行役員・AI・LLM事業部長 中村龍矢 - LLMという、パソコンの中から出られない、鳥頭でドジで杓子定規な新入社員 - 人間のレビューの体験を挟み、むしろ間違いが許されない業務を狙おう - チューニングは深入りしすぎず、Low-hanging fruitを狙おう

G-gen の堂原と又吉です。当記事では、Amazon Web Services（AWS）、Microsoft Azure、Google Cloud（旧称 GCP）が提供するフルマネージドな RAG サービスの比較を行います。 はじめに 当記事について RAG とは 3社比較 前提条件 機能比較 料金シミュレーション 想定シナリオ AWS Azure Google Cloud 総評 AWS Azure Google Cloud 詳細の解説 Knowledge bases for Amazon Bedrock（AWS）の詳細 構成図 プロダクト一覧 Knowledge bases for Amazon Bedrock Amazon S3 Amazon OpenSearch Service できること 検索 対応データソース 料金 概要 基盤モデル利用料金 ベクトルデータベース料金 Azure

生成AIの推論精度向上を目的としてRAGの実装が進んでいますが、その性能を適切に評価することも重要です。複雑な評価プロセスに対応するために提案された「Auepora」と呼ばれる評価方法分析フレームワークを紹介します。

RAG (Retrieval-Augmented Generation)とは ● 外部データをRetrieval（検索）して ● プロンプトをAugument（拡張）し ● クエリに対する回答をGeneration（生成） ○ クエリ := ユーザからの問合せ ・・・する技術 ※本講義では「インプット＝クエリ＋プロンプト」と定義 4 RAG (Retrieval-Augmented Generation)とは 登場人物＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿ ビジネスでの応用先はLLMが大多数＿ ❶検索アルゴリズム ● ・ベクトル検索、全文検索、及びその組合せ （Hybrid検索）がよく使用される ・…が、それに限るものではない ● ビジネスでは”言語”の基盤モデル （LLM）への応用が多い ○ 本講義も LLMに注力 一方、言語以外のモーダル （画像・音声等）も研究開発中 ❷拡張処理アルゴリズム ・

Google、アプリ実行時に生成AIが適切なUIを構成し動的生成する「AI Generated UI」発表 基本的に、アプリケーションのユーザーインターエイス（UI）は開発時に設計され実装されて、その実装通りに実行時に表示されるものです。 しかしこのUIを開発時ではなく、アプリケーションの実行時に生成AIが適切に構成して動的に生成し表示する「AI Generated UI」という仕組みを、Googleがインドのバンガロールで行われたイベント「Google I/O Connect Bengaluru 2024」で発表しました。 現時点でAI Generated UIはFlutterフレームワークの上にアーリープレビューとして実装されており、ユーザーの意図に基づいてFlutterが動的にUIコンポーネントとレイアウトを構成し、ユーザーにパーソナライズされた最適なUIを表示すると説明されています

尾崎さんは、開発の経緯をこう語ってくれました。「元々は、Gateboxさんの『AIバイト』のタブレット版を開発する予定だったんです。でも、これなんか面白くないねえと話しているときに、武地さんの『商品紹介ではなく、AIと一緒にお酒を飲むようなものにしたい』という一言で、プロジェクトの方向性が大きく変わりました」。 AI幹事が可能になった背景には、技術的なことを含め、いくつかの要因がありました。整理すると、以下のようなことです。 画像認識：GPT-4oの登場でマルチモーダル技術が使えるようになり、リアルタイムでテーブルの状況を把握することが可能になっていた 会話の生成：AIが認識したものをベースとして、自然な対話が可能になった コロナ禍の影響：パンデミックを経て、飲食店のDXが急速に進み、テーブルの上にタブレットがあることへの抵抗感が減った 尾崎さんは「AIがあたかも自発的にアドバイスをすると