活性化関数とは何か 活性化関数とはニューラルネットワークにおいて入力から出力を決定するための関数のことです。機械学習を理解するうえで活性化関数の知識は必須項目だと思います。この記事では代表的な活性化関数の性質の説明と可視化に取り組みます。線形パーセプトロン 単体の...

user:先日の続きをしましょう。まずは前回の記録 https://qiita.com/maskot1977/items/393076e88a00b7a0d020 をよく読み返してください。assistant:先輩、読み返しました！🔎ご指定のQiita記事を精読...

はじめにまだ完成していませんが、これまで細々と実装してきたC言語用のMCPライブラリ。ゴールがなんとなく見えてきたので、ここまで理解できてであろうまとめを。MCPについて今更すぎる内容ですが、改めてMCPについて簡単に整理してみます。そもそもMCPは、...

こんにちは、Soraです。この記事をお読みいただき、ありがとうございます。突然ですが、少しだけ想像してみてください。朝、もう少しだけ布団の温もりを感じていたいのに、「仕事だから」と自分にムチを打って起き上がる。満員電車に身体を押し込まれ、会社に着けば成果を求められ、同僚のフ...

AIブームの中、「AIに詳しい」と自称する人が増えています。しかし、彼らの知識はニュース記事やツールをなぞる程度の浅いものではないでしょうか？これは、料理が得意という人が、リュウジのバズレシピのカップラーメンアレンジを一通り試して満足しているようなものです。それは「料理」...

AIブームの中、「AIに詳しい」と自称する人が増えています。しかし、彼らの知識はニュース記事やツールをなぞる程度の浅いものではないでしょうか？これは、料理が得意という人が、リュウジのバズレシピのカップラーメンアレンジを一通り試して満足しているようなものです。それは「料理」...

9月19日に販売がスタートするAppleの新型スマートフォン。今回は「iPhone 17」「iPhone 17 Pro」「同 17 Pro Max」の3機種に加え、薄型の「iPhone Air」が投入されるが、その出来栄えはどうか。それぞれの特徴をチェックしつつ、先行レビューとしてその狙いを確認してみよう。

記事の内容この記事では、OpenAIが発表した話題の論文をAIで要約します。Why Language Models Hallucinatehttps://arxiv.org/abs/2509.04664要約のスタイルですが、実験的に、語りかけるような口調にしてい...

記事の内容この記事では、OpenAIが発表した話題の論文をAIで要約します。Why Language Models Hallucinatehttps://arxiv.org/abs/2509.04664要約のスタイルですが、実験的に、語りかけるような口調にしてい...

記事の内容この記事では、OpenAIが発表した話題の論文をAIで要約します。Why Language Models Hallucinatehttps://arxiv.org/abs/2509.04664要約のスタイルですが、実験的に、語りかけるような口調にしてい...

Pengent Chat App のご紹介 ❕💬 Pengent Chat Appとは？Pengent Chat Appは、AIとチャットを活用してプロジェクトをもっと効率的に進めるためのアプリケーションです。普段のチャットに加えて、AIエージェントや便利なツー...

目次はじめにqatシステム全体像「車輪の再発明」ではないのか？技術的深掘り（こだわりの実装ポイント）まとめはじめに個人でどこまでできるのか？―金融機械学習への挑戦「bot開発は度外視して純粋な興味から『ファイナンス機械学習』の理論をシステムに組み...

はじめに前回の記事では、AI が「意外性」をどのように定量化できるかを論じました。では、その対極にある「均質化」は、どのように私たちの思考に影を落とすのでしょうか。AI は便利な道具であり、創造性を支える存在にもなり得ます。けれど、効率性を突き詰めるほどに、言葉は似通い、論旨はどこか既視感を帯びていく。「驚き」が新しさを測る指標になるのだとすれば、その裏側には静かに「均質化」というリスクが潜んでいるのです。 MIT 研究が示す「均質化」の影響MIT の研究 Your Brain on ChatGPT は、生成 AI が人間の執筆や思考に与える影響を実証的に明らかにしま...

大手芸能事務所のアミューズが、最近話題になったニュースをもとに、生成AIの権利侵害問題について、同社法務部の公式X（@AmuseLegal）で解説している。著作権とパブリシティー権の違いや、ケースごとにどちらの権利が論点となるのかを紹介した。

要約（TL;DR）現時点で**「Ocean Stone＝Gemini 3.0 Pro」だと公式に確定した情報はありません**。ただし、(1) LMArenaでの匿名コードネーム運用の前例（例：nano-banana → Gemini 2.5 Flash Image）、(...

何てことない普段の食卓の写真が、大炎上した。「あなたの料理に対するこだわりって、どこにあるの？」「その卵の切り方、わざと雑にしてるの？ それとも才能？」などと、SNSで叩かれまくった。

はじめにPythonで画像処理やZipを扱っているときに、なぜか __MACOSX という謎のフォルダや ._xxx という余計なファイルが出てきてエラーになった経験はありませんか？僕も初めて機械学習用のデータセットを扱ったときに、Pillow（PIL）で画像を開こう...

この記事は前回の記事を読んでいることを前提に作られています。まだ読んでいない方は下のリンクからどうぞ。まえがき皆さんどうもこんにちは。ECN技術部所属のFuseです。大体1か月前の8月22日のことです。DocBase公式リモートMCPサーバーがリリ...

少し動いた生成AIを使ってなぞかけを作らせるプロジェクトに挑戦中である。今回は少し動いたので、その様子を書いておく。まず作る動機はこちら。続いて、なぜ、ふつうに生成AIになぞかけをつくらると面白くない（ヒネリがきいていない）か？がこちら。現在は、PC...

はじめにみなさんはrork.comをご存知でしょうか？rork.comはAIノーコードツールの一つで、bolt.newやDifyのように自然言語のみでアプリ開発が可能な生成AIプラットフォームです。https://rork.com/特徴としては、Expo(ReactNative)を利用したモバイル開発に特化していて、TestFlightへのデプロイサポート機能などもあります。そんなrork.comですが、2025年9月1日にモバイルアプリを開発できるスマホアプリ「Rork: Vibe Coding App」を配信しました！(以降は「rork.app」と呼称します)http...

日本IBMは、AIに特化した開発拠点「IBM AI Lab Japan」を10月に立ち上げると発表した。日本企業向けのAIサービスを提供するほか、データやシステムを国内インフラ内で完結させる「ソブリンAI」の開発にも注力する。

ゲームにちょっとしたアクセントを加えたいとき、ミニゲームはとても効果的です。本記事では、私が考案したミニゲームのアイデアをご紹介します。もし気に入っていただけたら、ぜひあなたのゲームに取り入れてみてください！👉 実際のミニゲームはこちらからプレイできます🎮 どん...

OpenAIはMicrosoftとの新たな提携段階として覚書に署名し、非営利組織が公益目的会社（PBC）を支配する体制で再資本化する計画を発表した。AIの安全性と公共利益の両立を目指す体制を構築する。

「フェッチャーボット」による毎分3万9000超のリアルタイムリクエストは、帯域幅やサーバーを圧迫し、「悪意がなくてもDDoS攻撃と同様の影響を与える事態」だという。

米Google傘下のYouTubeは、YouTubeにGoogleの動画生成AI「Veo 3 Fast」を導入したと発表した。スマートフォンから、音声付きのショート動画を無料で作成できるようになるという。米国やイギリス、カナダなどから展開を始める。日本への導入は未定。

はじめにこんにちは！QA エンジニアの @Daishu です。本記事では、ボイスメモ × AI で登壇アウトラインを効率化した Tips を紹介します。 きっかけ登壇用のスライドを作成するまでの流れって、色々あると思います。私は実際に発声して独り言を呟きながら、アウトラインを組み立てるのが好きです。例えば、お風呂とか運転中に一人ラジオ感覚で喋りながら「お、いいじゃん」となった話や表現があれば、後でメモしています。 抱えていた課題ただ、この方法には課題がありました。一人で盛り上がったはずのメモも、後で見返すと「あれ？」となることがあります。断片的なメモは話の前後関係や...

!この記事は KNOWLEDGE WORK Blog Sprint の17日目の記事になります。（ナレッジワークのエンジニアが、9月の1か月間リレー形式で記事を発信する企画です）昨日の記事は Katoaz さんの 汎用的QAをやめた日 でした。はじめまして、株式会社ナレッジワークでSREをしているtomです。月見バーガーを食べて元気に働いています。9月にジョインして絶賛キャッチアップ中ですが、今回はAIを積極活用してオンボーディングが加速した話を書きます。 AIを活用したキャッチアップ内容事例プロダクトの信頼性向上を責務とするSREにとって、システムのインフラ構成を正...

FLINTERSの野崎です。先日、社内のAI勉強会である「AIの芽」で発表した内容についてまとめようと思います。こんな内容での登壇が許されるというのは本当にありがたいことですね。この会社に入ってよかったです。 萌えてるか生成AIの躍進が著しい昨今、AIとペアプロしているような時間が増えてきたように思います。でも、ちょっと、ほんのちょっとだけ、物足りなくないですか？。ですます調の丁寧な喋り方をしてくれるAIくん達、仕事仲間としてこれ以上ないコミュニケーションかもしれませんが、ビジネスライクすぎてちょっと寂しいじゃないですか。ということで今回は、共に仕事をするaiエージェントく...

米国のセキュリティ企業Cyberaなどに所属する研究者らは、AIが詐欺メールにだまされたふりをして詐欺師と会話を続け、犯罪に使われる銀行口座の情報を聞き出せるかを実験した研究報告だ。

はじめにスマートラウンドで野生のAIエンジニアをやっている福本です🐈普段はLangChainやMastraを使ったAIワークフロー/エージェントの新規開発や運用をやっています。JetBrainsが公式で提供するAIエージェント開発フレームワークKoogが発表され、それに関する以下の記事を書きました📝https://zenn.dev/smartround_dev/articles/9faa2d870b15b2この記事を書いたときのバージョンは記事に記載の通り0.3.0だったのですが、8/28に0.4.0がリリースされました。 時が経つのがはやい(爺)。https://blo...

はじめにスマートラウンドで野生のAIエンジニアをやっている福本です🐈普段はLangChainやMastraを使ったAIワークフロー/エージェントの新規開発や運用をやっています。JetBrainsが公式で提供するAIエージェント開発フレームワークKoogが発表され、それに関する以下の記事を書きました📝https://zenn.dev/smartround_dev/articles/9faa2d870b15b2この記事を書いたときのバージョンは記事に記載の通り0.3.0だったのですが、8/28に0.4.0がリリースされました。 時が経つのがはやい(爺)。https://blo...

— 構造主観力学で読み解く、現行AIの本質と未来 — 1. はじめに：思考実験としての「大脳だけのAI」本稿は、構造主観力学（SSD）の四層構造モデルを用いて、現代の人工知能、特に大規模言語モデル（LLM）の本質を理解するための概念モデルとして**「大脳だけのAI」**を提唱する。これは、人間が持つ「物理」「基層」「中核」「上層」の四層構造のうち、行動の根源的エネルギーを生み出す**「基層構造（エンジン）」を持たず、理性や理念を司る「中核構造（番人）」と「上層構造（指令塔）」**のみで構成された、純粋な情報処理システムである。このモデルは、AIが人間と何が決定的に異なり、それゆ...

Googleは、AIエージェント決済の新プロトコル「Agent Payments Protocol」（AP2）を発表した。PayPalなど60社以上が支持。改ざん防止のデジタル契約「マンデート」を使い、AIがユーザーに代わって安全に購入を実行する。条件付きの事前購入依頼も可能になる。

はじめにこんにちは！サロンスタッフ予約サービス「minimo」でAI推進チームに所属している洗川です。近年のAI、特に生成AIの進化は目覚ましく、多くの分野でその活用が進んでいます。minimoでも、ユーザーの皆様により良い体験を届け、また開発や運営の生産性を向上させるため、2025年4月よりAI推進チームを立ち上げ、様々な取り組みを加速させています。本記事では、minimoが現在進行形で行っているAI活用の取り組みを、「サービス価値の向上」と「生産性の向上」、そしてそれらを支える「文化とサポート体制」の3つの軸でご紹介します。 minimoのAI活用minimoのAI活...

はじめに近年、生成AI（特に大規模言語モデル：LLM）の進化は目覚ましく、さまざまな分野で実用化が進んでいます。その圧倒的な性能向上を目の当たりにして、「このまま進化を続ければ、人間と同等の汎用人工知能（AGI）が数年以内に誕生するのではないか」と考える人も少なくありません。しかし実際には、現在のLLMは急峻な成長曲線の立ち上がりを終え、すでに飽和領域に差しかかっていると考えられます。本稿では、なぜAGIの登場が今からおよそ30年後になると予想できるのかについて、以下の観点から論じます。LLMの構造的限界強化学習と自己改善の欠如資源制約技術史的なパラダイム転換周期...

はじめに近年、生成AI（特に大規模言語モデル：LLM）の進化は目覚ましく、さまざまな分野で実用化が進んでいます。その圧倒的な性能向上を目の当たりにして、「このまま進化を続ければ、人間と同等の汎用人工知能（AGI）が数年以内に誕生するのではないか」と考える人も少なくありません。しかし実際には、現在のLLMは急峻な成長曲線の立ち上がりを終え、すでに飽和領域に差しかかっていると考えられます。本稿では、なぜAGIの登場が今からおよそ30年後になると予想できるのかについて、以下の観点から論じます。LLMの構造的限界強化学習と自己改善の欠如資源制約技術史的なパラダイム転換周期...

OpenAIの経済調査チームとハーバード大学の研究グループは、一般消費者がChatGPTをどのように利用しているのか、ChatGPTの公開から約3年間の利用データに基づいて調査した結果を明らかにした。

「ChatGPT」の個人向けプランには月額利用料200ドル（約2万9405円）のProプランがある。実際Plusプランとどう違うのか。実際に契約して、3万円を払う価値があるのか検証してみた。

はじめに革新的な研究は、多くの場合「最初に理解されにくい」という運命をたどります。既存の常識を揺るがす発想は、拒絶や疑念を招きながらも、時間を経て評価され、やがて大きな影響を及ぼします。近年、この「驚き」を定量化する指標として、言語モデルの**パープレキシティ（perplexity）**が注目されています。数値が高いほど予想外の内容を示し、研究の新規性を示唆する手がかりとなります。 パープレキシティとは何かパープレキシティは、言語モデルが次の語をどれだけ予測しにくいかを示す指標です。直感的に言えば、「ありふれた文」では値は低く、「意外な文」では値が高くなります。例：...

はじめに革新的な研究は、多くの場合「最初に理解されにくい」という運命をたどります。既存の常識を揺るがす発想は、拒絶や疑念を招きながらも、時間を経て評価され、やがて大きな影響を及ぼします。近年、この「驚き」を定量化する指標として、言語モデルの**パープレキシティ（perplexity）**が注目されています。数値が高いほど予想外の内容を示し、研究の新規性を示唆する手がかりとなります。 パープレキシティとは何かパープレキシティは、言語モデルが次の語をどれだけ予測しにくいかを示す指標です。直感的に言えば、「ありふれた文」では値は低く、「意外な文」では値が高くなります。例：...

これはなに？Xでも絶賛しましたが、Anthropicが発表した "Writing effective tools for agents — with agents" という記事が素晴らしい内容でした。その中でも特に「Principles for writing effective tools (効果的なツールを作成するための原則)」のセクションが実践的な内容だったので、AIエージェント向けツールを実装するときの社内ガイドラインとしても使えるように抜き出して簡潔にまとめてみました。以下の5つの原則としてまとめてあります。AIの特性に合わせたツール設計をしようツール名を体系的...

これはなに？Xでも絶賛しましたが、Anthropicが発表した "Writing effective tools for agents — with agents" という記事が素晴らしい内容でした。その中でも特に「Principles for writing effective tools (効果的なツールを作成するための原則)」のセクションが実践的な内容だったので、AIエージェント向けツールを実装するときの社内ガイドラインとしても使えるように抜き出して簡潔にまとめてみました。以下の5つの原則としてまとめてあります。AIの特性に合わせたツール設計をしようツール名を体系的...

NVIDIAは2025年9月10日、次世代GPU「Rubin CPX」を発表した。大規模コンテキスト処理に特化し、ソフトウェア開発支援や映像生成AIに貢献する。

ガートナージャパンは「先進テクノロジーのハイプサイクル：2025年」を発表した。AIや自動化されたシステムが自律的にビジネスを遂行する「自律型ビジネス」の核となる技術を紹介している。

Google検索の「AIモード」タブに賛否。「『すべて』をタップしたいのに『AIモード』が邪魔」「誤タップしてしまう」という声も。

AIと仕事https://tidyfirst.substack.com/p/programming-deflationケント・ベックによる、今AIによってプログラマーという職業に就いて起こっていることの考察。ベックは、今起きていることを「プログラミングのデフレ」と呼んでいます。記事ではこのデフレがもたらす経済的・社会的影響について論じています。AIの進展でコードを書くコストやスキルの障壁が急激に下がり、従来は不可能だった用途にも開発が広がる一方、「待てばもっと安くなる」ことで新規開発を控える動きも起きうると指摘されます。しかし、これは伝統的な経済のデフレとは異なり、真の生産性向上...

OpenAIは、10代向けChatGPTを開発中と発表した。年齢推定技術で18歳未満を分け、コンテンツブロックや保護者管理機能など安全策を導入する計画だ。規制当局による調査が強まる中での発表となった。

MIT SloanとSafe Securityの調査により、AIがランサムウェアの高度化に大きく関与していることが分かった。2800件のランサムウェア攻撃を対象に調査したところ、その80％がAIを悪用していたことが明らかになっている。

Lanai Softwareは、従業員端末上で生成AIツールの利用を検知するサービスを発表した。従来型の監視手法では捉えきれなかった「シャドーAI」の全貌を可視化できるのが強みだ。

はじめにhttps://ai.meta.com/dinov3/遅ればせながら、DINOv3 について読んで動かしてみた記事です。解説というほどではないですが、DINOシリーズの改善点や使い方のメモを残しています。Meta AI DINOv3 よりhttps://arxiv.org/abs/2508.10104前半は論文についての内容で、後半は実装についての内容です。CV領域が専門ではないので間違っていたいらお許しください><!引用が記載されていないものについては、DINOv3からの引用になります。 おさらい!「おさらい」は読む前の事前知識や導...

今回はGoogle CloudのSecurity Command Centerで提供されているModel Armorについて、Terraformを利用してテンプレートを作成してみました。なお、内容については前回コンソール画面上で作成した設定を再現する形で実装してみます。https://zenn.dev/akasan/articles/7ce40551040ccc 早速実装してみる Model Armorのリソースについて今回は以下のgoogle_model_armor_templateを利用してModel Armorのテンプレートを実装します。https://registr...

gpt-5-codex を試すのに codex を調べています。注意。2 つの手段を見つけましたが、過渡期っぽい無理矢理な方法です。 動機claude code はプロジェクトごとに mcp 設定を独立させることができましたが、 現状の codex はグローバルに MCP を設定する方法しかありません。例えばコード解析ツールの lsmcp や serena は常に起動したいわけではなく、プロジェクト固有の MCP プロセスとしたいです。https://github.com/mizchi/lsmcpドキュメントにもないので、直接 codex 本体のコードを読んで設定する方法を...

🚀 はじめにみなさんVive Codingしてますか？僕は自分でコードを書くのも好きですが、自分のアイデアをAIがガンガン形にしてくれるのが楽しくて、AIだよりの開発に頼りっきりです。しかし、AIにコードを書いてもらうのはなかなか難しいこともあります...😅そこで、この記事では自分がVive Codingを試す中で手応えを感じているTipsを紹介します。前提として僕が使っているAIツールは以下の通りです：Claude CodeKiroGithub CopilotClaudeはProプラン、Kiroは無料プラン、Copilotは個人プランを利用しています。...

LLMとの協働開発で1日427ファイル爆発！？ - AI時代の情報管理術 はじめに - 笑えない現実「今日も順調にAIと開発してるな〜」と思っていたら、気づけば1日で427個のマークダウンファイルが生成されていました。$ find . -name "*.md" | wc -l427AI駆動開発あるあるですね...笑最近いくつかのプロジェクトでエージェント型AI駆動開発を続けてきましたが、毎回この「情報爆発問題」に悩まされてきました。この記事ではその対策メモを残します。この記事も、基本的にClaudeCodeに書いてもらってます🤖（なので、一部ワイのことディスってん...

LLMとの協働開発で1日427ファイル爆発！？ - AI時代の情報管理術 はじめに - 笑えない現実「今日も順調にAIと開発してるな〜」と思っていたら、気づけば1日で427個のマークダウンファイルが生成されていました。$ find . -name "*.md" | wc -l427AI駆動開発あるあるですね...笑最近いくつかのプロジェクトでエージェント型AI駆動開発を続けてきましたが、毎回この「情報爆発問題」に悩まされてきました。この記事ではその対策メモを残します。この記事も、基本的にClaudeCodeに書いてもらってます🤖（なので、一部ワイのことディスってん...

はじめにGoogleの画像生成AIであるImagen3を使ったサンプルがあって、勉強にと思いチャレンジしてました。Colabを使用して絵本作成が簡単に出来る内容ですが、途中で有料で無いと出来ない箇所があって、無料枠で頑張ってる人は先に進めなくなります。https://colab.research.google.com/github/google-gemini/cookbook/blob/main/examples/Book_illustration.ipynb#scrollTo=WMGdicu8PVD9世知辛い世の中です…Pythonで実装をするサンプルで、自動で絵本が作れ...

散文コード詩「記憶＝セグフォ」記憶を呼び出そうとするたび、どこかで嫌な文字が走る。Segmentation fault (core dumped)そこには触れてはいけない領域があった。過去の痛み、忘れたはずの後悔、そして二度と会えない人の顔。アクセスしようとするだけで、プログラムは落ちる。心はフリーズし、再起動まで長い沈黙が続く。医者は言う。「老化でしょう。単なるメモリの劣化です」でも僕は知っている。これはバグなんかじゃなく、生きることそのものの仕様だ。愛した記憶も、失った記憶も、全部同じアドレスに混在している。触れるたびに世界は壊れ、コアダ...

1. はじめに：AIエージェントの「歯がゆさ」と、新たな夜明けAIが身近になり、多くの開発者がその恩恵を受けているそうです。しかし、チャットAIに対して、ある程度の情報の提供や指示をしなければ、意図した出力が得られないという「歯がゆさ」を感じたことはないでしょうか。簡単なメール文の作成程度であれば問題はないのですが、自分の意図をうまく言葉にできていないと思ったような出力を得られないことがよくあります。このことは、AIが単一のプロンプト内でのみ完結してしまう、いわば「孤立した存在」であることが原因なんだとか。そんな「歯がゆさ」を解決してくれる「MCP」という秘密兵器があるんだそうです...

企業はAI活用をどのように進めるべきか。AIを活用した企業変革の勘所はどこか。アクセンチュアが目指す「デジタルツイン・エンタープライズ」の姿や考え方から探る。

先日、公式から MCP Registry が発表されました。 ( 現在はプレビュー版 )https://registry.modelcontextprotocol.ioMCP Registry は MCP サーバーの配布方法および発見方法を標準化し、信頼性の高い単一情報源を提供することを目的とした中央レジストリです。詳細は下記ブログをご参照ください。https://blog.modelcontextprotocol.io/posts/2025-09-08-mcp-registry-preview/ところで、今のところ MCP Registry は API のみを提供してお...

バンダイとBANDAI SPIRITSは、生成AIでフィギュア風に加工した画像の一部に同社のロゴが表示されているとして、「画像は弊社商品ではない」と注意を呼び掛けた。

はじめに前回の記事「Raspberry PiとOpenCVではじめるリアルタイム顔認識入門」では、カメラ映像から顔を「検出」する方法を解説しました。今回はその次のステップとして、検出した顔が事前に登録した「誰」の顔なのかを「認証」する、本格的な顔認証システムの構築に挑戦します。このプロジェクトの主役は、dlibという強力な機械学習ライブラリをラップした、face_recognitionというPythonライブラリです。これを使うことで、驚くほど少ないコードで高精度な顔認証を実装できます。 Step 1: 「顔検出」と「顔認証」の違いまず、言葉の整理をしておきましょう。...

!2025年7-8月に個人開発でMCPサーバーを作成した体験を元に、自分に適した仕様駆動開発のテンプレートを考えてみました。自分の整理のため、備忘録として残している記事になります。個人開発の記事は↓になります。https://zenn.dev/tree_and_tree/articles/6b45f416866932https://zenn.dev/tree_and_tree/articles/4e368320333404 作成したテンプレート!過去の開発体験を踏まえていったん作ってみたレベルのクオリティです。「筆者はこういうことを考えています」という温度なので、そ...

アダルトビデオの作成や販売を手掛けるギガは、同社のコンテンツを許可なくAIで加工しないよう注意喚起した。「著作権法をはじめとする各種権利の侵害にあたる」と指摘している。

びーぐるです🐶ご存じの方もいらっしゃるかもしれませんが、以前、似たようなタイトルの記事を書きました。https://zenn.dev/beagle/articles/5360946ada5607上記の記事から約1ヶ月が経過した本日(9/16)、Kiroに関する大きな変更が発表されました。本記事では、Kiroの変更点についてまとめていきたいと思います。なお、Kiroについて知りたい方は上記の記事をご参照ください。 更新情報2025/09/16 書きました 公式発表https://twitter.com/kirodotdev/status/1967623193662...

はじめに：文字の海で溺れる開発者たち最近、AIが生成する技術文書の量がとんでもないことになっていませんか？ChatGPTに「このシステムの設計について詳しく説明して」と聞くと、確かに詳細で正確な文書が返ってくる。でも、その結果がA4用紙で10枚分の文字の羅列だったりして、読むだけで疲れ果ててしまう。特に複雑なドメインモデルやアーキテクチャの説明において、「テキストだけ」の限界を感じることが増えました。そんな時に出会ったのがD2という革命的なダイアグラム作成ツールです。この記事では、D2を使ってAI生成ドキュメントを直感的で理解しやすい図表に変換する方法と、その劇的な効果につい...

本稿では、記憶の制約を段階的に緩和する「発達的記憶モデル」を提案します。目的は、（1）学習効率の向上、（2）協働的記憶を通じた関係品質の改善、（3）教育・ケア・創作領域への応用可能性の提示です。Less-is-More と身体性制約の知見を統合し、倫理的配慮や技術課題についてもあわせて述べます。 はじめに — 完璧性のパラドクス 現代 AI 設計の根本的な矛盾現在の AI システムは「より速く、より正確に、より多くの情報を処理する」ことを究極の目標として設計されてきました。しかし、この完璧さの追求が逆に、人間と AI の関係を浅くしてしまう可能性が指摘されています。ChatG...

本稿では、記憶の制約を段階的に緩和する「発達的記憶モデル」を提案します。目的は、（1）学習効率の向上、（2）協働的記憶を通じた関係品質の改善、（3）教育・ケア・創作領域への応用可能性の提示です。Less-is-More と身体性制約の知見を統合し、倫理的配慮や技術課題についてもあわせて述べます。 はじめに — 完璧性のパラドクス 現代 AI 設計の根本的な矛盾現在の AI システムは「より速く、より正確に、より多くの情報を処理する」ことを究極の目標として設計されてきました。しかし、この完璧さの追求が逆に、人間と AI の関係を浅くしてしまう可能性が指摘されています。ChatG...

kobayashiです。ブログをお引越ししてZennで初投稿します！結構時間が経ってしまったのですが、dataikuで販売管理チャットボットを作ってみた①の続きです。https://blog.truestar.co.jp/dataiku/20250704/63399/ 振り返り前回はOFFICE de YASAIという社食販売システムのデータをdataikuのWebapp機能を用いて「OFFICE de YASAI チャットボット」を作成しましたが、精度が悪く改良を試みていました。今回はうまく回答できるようになったので、何を修正したのかご紹介します。うまく回答できている例...

はじめに：gh-sub-issue開発から始まった調査先日、GitHub Issuesを階層的に管理するためのCLIツール「gh-sub-issue」を開発・公開しました。このツールは、大きなIssueを小さなsub-issueに分解して管理することで、タスクの可視化と並列作業を効率化することを目的としています。gh-sub-issueの開発中、「このツールに依存している他のプロジェクトがあるのでは？」と気になり調査したところ、興味深いプロジェクトを発見しました。それが Claude Code PM（ccpm） です。実際にコードを確認してみると、ccpmも内部でgh-sub-...

Qwen3-Next：究極のトレーニング・推論効率へ公開日：2025年9月11日著者：Qwenチーム元ブログ：https://qwen.ai/blog?id=4074cca80393150c248e508aa62983f9cb7d27cd&from=research.latest-advancements-list一言で言うと：Qwen3-Nextは、800億パラメータながら推論時にわずか30億パラメータしか使わない超効率モデル。長文処理（最大256Kトークン）で10倍以上の高速化を実現し、Qwen3-235Bクラスの性能を1/10以下のトレーニングコストで達成...

Qwen3-Next：究極のトレーニング・推論効率へ公開日：2025年9月11日著者：Qwenチーム元ブログ：https://qwen.ai/blog?id=4074cca80393150c248e508aa62983f9cb7d27cd&from=research.latest-advancements-list一言で言うと：Qwen3-Nextは、800億パラメータながら推論時にわずか30億パラメータしか使わない超効率モデル。長文処理（最大256Kトークン）で10倍以上の高速化を実現し、Qwen3-235Bクラスの性能を1/10以下のトレーニングコストで達成...

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。今回は、RAGで数値情報を正しく認識できるのかを調査した論文を紹介します。https://arxiv.org/pdf/2509.05691 サマリーRAGはユーザーの質問に対して、意味的な類似度から関連性の高い情報を検索して、ユーザーの質問に回答します。この意味的な類似度の検索がRAGの技術を支えていますが、その性能に関しては様々なベンチマークが乱立しており、体系的に把握されていないことも多く存在します。今回は、数値にフォーカスして、RAGが正確に数値を把握できているかの調査結果とその分析をしていきます。課題意識...

はじめにこの記事はNRI OpenStandia Advent Calendar 2024のシリーズ3の24日目の記事です。今回は生成AIツールであるReplit AIを用いて、簡単なWebラーニングシステムの開発をAI任せで全自動で行いました。コードの中身は1ミリも理解せずとも、個人開発レベルの小規模なWebアプリを製作することが可能です。 目次1. Replit Agentとは？2. 要件定義3. 設計4. 実装5. まとめと感想 Replit Agentとは？要件定義からデプロイまでを自動でこなす、巷で話題のソフトウェアエンジニアの暮らしを支える開発者...

新人エンジニアにタスクを任せるとき、詳細な手順書を渡しますか？それとも目標だけ伝えて任せますか？経験豊富な開発者なら、この判断が後のプロジェクト成否を左右することを知っています。AIエージェントでも、まったく同じ判断が求められています。エージェントに厳格な手順を守らせるか、それとも目標達成の方法を自由に考えさせるか——この設計選択が、システムの信頼性、開発効率、そして事業リスクを決定します。現在、この課題に対して3つの主要なアーキテクチャアプローチがあります：プレイブック駆動型：確実な手順を事前定義し、エージェントはその案内役に徹する「制御重視」MCP（Model Cont...

新人エンジニアにタスクを任せるとき、詳細な手順書を渡しますか？それとも目標だけ伝えて任せますか？経験豊富な開発者なら、この判断が後のプロジェクト成否を左右することを知っています。AIエージェントでも、まったく同じ判断が求められています。エージェントに厳格な手順を守らせるか、それとも目標達成の方法を自由に考えさせるか——この設計選択が、システムの信頼性、開発効率、そして事業リスクを決定します。現在、この課題に対して3つの主要なアーキテクチャアプローチがあります：プレイブック駆動型：確実な手順を事前定義し、エージェントはその案内役に徹する「制御重視」MCP（Model Cont...

AI時代に価値ある人材になるためには？ ~「AIのコピペマシーン」にならないために AIを使っている？AIに使われている？最近、SNSで以下のようなやりとりが話題になりました。https://x.com/Shinnosukee07/status/1967197144210960794上記のように「AIに任せきりで自分は考えない」というケースが昨今増えていると随所で言われています。このエピソードに出てくる後輩さんはAIを使って仕事をこなしたつもりになっていますが、実は内容を理解しておらず、自分の付加価値を出せていません。先輩の言う通り、「AIツールで代替できてしまう人材」、...

ChatGPT が描く、仕事と暮らしの全自動オーケストラ— 本記事は「MCP」そのものの解説ではありません —近年、MCP（Model Context Protocol） が注目を集めています。MCP とは、AI モデルが外部サービスやデータソースに安全かつ統一的にアクセスするための標準化プロトコルです。すなわち「AI に文脈（コンテキスト）を与えるための基盤技術」であり、Google カレンダーやメール、IoT デバイスなど、さまざまなサービスを 共通の仕組みで呼び出すことを可能にするものです。本記事が扱うのは、MCP の技術仕様そのものではありません。むしろ、その思想と重...

JAX は、GPU/TPU での高速計算や自動微分が魅力的な Google 製の数値計算ライブラリです。また、関数型プログラミングのスタイルを採用しており、副作用のない純粋関数を基本としているという点も特徴的です。JAX は特に深層学習の分野で活用されており、Haiku や Flax といった深層学習ライブラリが JAX を基盤として構築され、利用されてきました。これらのライブラリは、init-apply 式の API を採用しており、モデルとそのパラメータを明確に分離する「関数型」の考え方に基づいています。このおかげで JAX の自動微分や JIT コンパイルといった強力な機能を最大...

Kiroとは様々なブログで紹介されていますが、Amazon発のIDE「Kiro」がリリースされました。Kiroのコンセプトは Vibe coding（なんとなくコーディング）ではなく、Viable Code（実用的なコード）です。https://kiro.dev/「spec-driven development（仕様駆動開発）」というアプローチが採用されており、単なるコード生成ツールではなく要件定義から設計、実装、テストまでの全工程を構造化してくれます。これにより、「仕様書が生きている」状態が実現され、コードと設計意図の乖離を防ぐことができます。 インフラ開発におけるK...

9/11,12のDroidKaigi 2025に参加してきました！!https://2025.droidkaigi.jp/今年は特にLLM関連のセッションが印象に残りました。https://2025.droidkaigi.jp/timetable/944464/https://2025.droidkaigi.jp/timetable/945497/全然キャッチアップができておらず初めて学ぶことばかりでしたので、実際に自分でも触ってみようと思います。私と同じように「LLMの情報追えてなかった」「なんか難しそうだな」という方を想定して書いています。カスタマイズや最適化については書...

はじめに近年、生成系AI、特に大規模言語モデル（LLM: Large Language Model）が社会に与える影響は急速に拡大しています。ChatGPTをはじめとするモデルは、日常会話からプログラミング支援、教育、ビジネス分析に至るまで多様な領域で活用され、その知識量や反応速度に驚嘆する人は少なくありません。とりわけ、GPT-5の登場によって日本の芸能やマイナーなアニメ作品に関する知識まで網羅され、まるで「百科事典を超えた即答機械」と化しています。しかし、冷静にその本質を考えると、LLMの仕組みは「人間のシステム1を極限まで肥大化させた存在」であり、システム2にあたる批判的思...

Agent CLI使っていますか？Claude Code Codex Gemini CLIと世界はターミナルの世界に回帰して激戦区になっていますね。Claude Codeエディタ連携や対話主導のコーディング体験で知られる系統です。CLI/IDE拡張の形で、タスク分解・リファクタ・テスト生成などを対話で進めます。Codexかつてのコードモデルを起点にした自動補完/変換の文脈から、ターミナル操作やスクリプト生成を対話で行うCLIの流儀が広がりました。Gemini CLILLMをローカルの作業文脈（ファイル群・ログ）に接続し、質問→アクション→再質問のループを小回りよく回す...

最近、生成AIが流行っていますね。生成AIを使いこなすための核となる技術、「プロンプトエンジニアリング」についてまとめます。 プロンプトエンジニアリングとはプロンプトエンジニアリングとは、生成AIに対して最適な指示（プロンプト）を設計する技術です。単に質問を投げかけるのではなく、文脈や目的を的確に伝えることで、より精度が高く、意図に沿った出力を引き出すことができます。AIの時代に、エンジニアに限らず、誰でも活用できるスキルです。 なぜ、プロンプトエンジニアリングが必要なのかChatGPTをはじめとする生成AIは、入力されたプロンプトの質によって出力結果が大きく変わります...

はじめに手のひらサイズのコンピューター「Raspberry Pi」は、IoTや電子工作の分野で無限の可能性を秘めています。今回は、その中でも特に人気の高い**「カメラを使ったリアルタイム顔認識」**に挑戦します。この記事は、Web上にあるいくつかの優れた先人たちの記事を参考に、自身の知識と合わせて「これ一本で基本がわかる」を目指して再構成したものです。 準備するものRaspberry Pi本体 (Pi 3, 4, 5など)USBカメラ または Raspberry Pi カメラモジュールMicroSDカード (Raspberry Pi OSをインストール済み) S...

誤差逆伝播チートシート誤差逆伝播（Backpropagation）は、計算グラフにチェインルールを適用することで各パラメータの勾配を求める仕組みである。ここでは、ニューラルネットワークで頻出するパターンを計算グラフと数式で整理する。 基本原則：チェインルール\frac{dL}{da} = \frac{dL}{dy} \cdot \frac{dy}{da}誤差は中間変数を経由して伝わる。すべての逆伝播はこの形に帰着する。 足し算（加算ノード）y = a + b逆伝播:\frac{dL}{da} = \frac{dL}{dy}, \quad \frac...

誤差逆伝播チートシート誤差逆伝播（Backpropagation）は、計算グラフにチェインルールを適用することで各パラメータの勾配を求める仕組みである。ここでは、ニューラルネットワークで頻出するパターンを計算グラフと数式で整理する。 基本原則：チェインルール\frac{dL}{da} = \frac{dL}{dy} \cdot \frac{dy}{da}誤差は中間変数を経由して伝わる。すべての逆伝播はこの形に帰着する。 足し算（加算ノード）y = a + b逆伝播:\frac{dL}{da} = \frac{dL}{dy}, \quad \frac...

はじめに生成 AI は急速に進化を続けています。GPT-4o は親しみやすく、人間と話しているかのような自然な対話を実現しました。一方で現行の GPT-5 は、もはや「会話を楽しむ存在」にとどまりません。コード、データ解析、マルチモーダル処理を高度に統合した 「多機能なプラットフォーム」 としての姿を示しています。従来の GPT-4o は、ユーザーの曖昧な依頼にも応えてくれる、まるで 「ドラえもん」 のような存在でした。しかし、機能が飛躍的に増えた今後の AI を、私たちはどう使いこなすべきでしょうか。本記事では、従来を象徴する 「ドラえもんモデル」 と、これからの標準とな...

今回はRay Coreの例として提供されているバッチ予測のサンプルを通して、バッチ予測の実装方法をみていきたいと思います。Rayに関するシリーズは以下でまとめていますのでぜひご覧ください。https://zenn.dev/akasan/scraps/73a90764c065d1 早速例を試してみる今回は以下の例を試してみます。この例では、バッチで取得したデータを対象として、どのように推論を行うかを試す例となっております。https://docs.ray.io/en/latest/ray-core/examples/batch_prediction.html 環境構築uvを...

結論は、前提で決まる。“正しい決定”は、会議中には生まれない。目的・禁則・適用境界――足場を先に整える。High OutputからHigh Contextへ。組織は軽く、速く、賢く。

結論は、前提で決まる。“正しい決定”は、会議中には生まれない。目的・禁則・適用境界――足場を先に整える。High OutputからHigh Contextへ。組織は軽く、速く、賢く。

英語圏主導設計が見落としがちな論点と設計原則プロンプトエンジニアリングの本質と、人間ファーストの AI 設計の重要性を探ります。 要旨英語話者が前提とする「I」を中心とした一人称設計は、日本語の主語省略・敬語体系・語用論的な余白を十分に想定していない。結果として、(1) 倫理と安全、(2) 依存と権威勾配、(3) 話者ラベリング、(4) 国際化アライメントにおいて想定外のリスクが顕在化する。本稿は、日本語圏での対話型 AI に固有の課題を構造化し、「一人称の粒度制御」 と 「無理な収束の抑制」 を軸とする設計・運用・評価フレームを提示する。キーワード：主語省略、敬語、語用...

はじめに：読むから、「聴く」「見る」理解へZennで公開した技術エッセイのもととなった、Noteの連載記事を、随時更新していっています。その記事をNotebookLMで動画解説しましたので、ご興味のある方はご覧ください。このページは、Noteで連載中の各話のテーマについて、著者である私自身が、AI（NotebookLM）と共に、その内容を「動画」で深掘り解説していく、「展示室」です。新しい動画が完成するたびに、この記事は随時更新されていきます。ぜひ、ブックマークして、この探求の旅にお付き合いください。 展示室１：第1話「始まりは、『なぜ、こんなことが起きるのか？』」...

孤独な蒸留とRWKVの夢～Transformerに敬意を払いながら、異端の道を歩く記録～ はじめにTransformerは世界を征服した。学術も産業も、誰もがTransformerを中心に動いている。数え切れないほどの論文、無数の実装、飽和するほどのベンチマーク。「Attention is All You Need」――その名の通りだった。少なくとも、この数年間は。僕もその成果を否定するつもりはない。むしろ深い敬意を抱いている。だが、人類の言語理解の未来がそれだけで完結するとも思わない。そして僕は、誰も振り返らないニッチな道を選んでしまった。RWKVという「...

はじめにおそくなりましたが、「Grok Code Fast1」の詳細が xAI から公開されていたので、紹介します。 Grok Code Fast1 の詳細Grok Code Fast1 は、2025/08/27に、Windsurf に突如取り入れられたモデルです。発表当初は、情報がなく謎のモデルでした。2025/08/27に Windsurf に追加されて、翌日の 2025/08/28 に xAI の公式 Web サイトに情報が掲載されたようです。読んでいくと Grok Code Fast1 は、全く新しいモデルアーキテクチャで作られている。各 IDE ベン...

この記事は、以下の記事らへんの続きです。https://zenn.dev/coffeecupjp/articles/89bb2b40ced6ebhttps://zenn.dev/coffeecupjp/articles/09eaa20edcf2c0https://speakerdeck.com/ymbigo/potipotixuan-ze-surudakedeosswodu-meruvscodekuo-zhang-ji-neng これまでの振り返りLLMによるコーディングは、この１年で進化しました。去年５月に自分はOpenDevin（現OpenHands）を使った時は、使い...

プロンプトエンジニアリングの本質と、人間ファーストの AI 設計の重要性を探ります。 はじめに — GPT-5 との「あるある」から見える問題こんな経験はありませんか？あなたのプロンプト：私は、新しいWebアプリケーションの設計を担当しています。ユーザー体験を重視し、アクセシビリティにも配慮した、現代的なデザインシステムを構築したいと考えています。技術スタックは、React、TypeScript、TailwindCSS を予定しており、デザイントークンベースのアプローチで一貫性を保ちたいです。チーム規模は5名で、デザイナー2名、フロントエンド3名です。開発期間...

Minimalist Concept Erasure in Generative Models (ICML2025)ICMLでまだ読んでいなかった論文を発見したので扱います. この手の論文にしては珍しく日本人と思しき方の名前が確認できます. 書籍情報断りがない限りは以下の論文から図表を引用します.Yang Zhang, Er Jin, Yanfei Dong, Yixuan Wu, Philip Torr, Ashkan Khakzar, Johannes Stegmaier, and Kenji Kawaguchi. Minimalist concept erasure...

はじめに前回まで「Koog入門」「Koog実践編」と、KoogでAIエージェントを実装する基本的な方法を学んできました。今回は第3回として、Koogのイベント駆動機能とサブグラフ機能を実際に触りながら、より高度なエージェント制御について学んでいきます。 この記事で試すことKoogには、エージェントの動作を透明化し、複雑な処理を構造化するための2つの重要な機能があるようです。今回はこれらを実際に動かしてみます。 1. EventHandler - エージェント動作の可視化エージェントの内部動作をリアルタイムで監視できる機能とのこと。デバッグに便利そうなので試してみます。...

要約Claude codeとCodexの違いについて生成される文章から判断してみるClaude codeは全体をぼんやりみている感じ、一方Codexは局所をスッとみている感じ次の行動が決まっているならcodex、ざっくり戦略を立てるならclaude code（かも） 条件Claude codeはClaude Sonnet 4 で"ultrathink"CodexはReasoning Effortをhighに両方ともvscodeから拡張機能経由で使用複数回同じPromptで入力し、それらをリポジトリにまとめていますが記事内ではピックアップして説明します。 リ...

私たちは、AIが「もっともらしく嘘をつく」と聞くと、つい機械の欠陥を疑います。しかし、それは本当にAIだけの問題なのでしょうか？ふとした瞬間、私たち自身も「知らないのに知ったふりをする」「根拠はないけど、たぶんこうだろう」と判断していることがあるはずです。AIの「幻覚（ハルシネーション）」は、実は私たち人間の認知や思考と驚くほど似た構造を持っています。この現象を単なる技術的なバグとして片づける前に、私たちは 「知るとは何か」「正しさとは何か」 を、改めて問い直す必要があるのではないでしょうか。 はじめに — AIの幻覚は、私たちの日常にあります生成AI がときどき「嘘をつ...

はじめに大規模言語モデル（Large Language Model: LLM）は、この数年で社会に大きなインパクトを与えてきました。GPT-3.5からGPT-4、GPT-5と進化を遂げ、翻訳、文書作成、プログラミング支援、情報検索など多方面で「実務に耐える道具」として成立するようになったことは確かです。特に知識の整理や文章化といった「収束思考的な作業」においては、LLMは人間を大きく補助することができるようになりました。しかし、現実を冷静に分析すると、この恩恵はすべての人々に均等に分配されているわけではありません。むしろ「知識が豊富で論理的に問いを立てられる人」、すなわち知的水準...

導入 — AI の「人格」に心を奪われる私たち2025 年の OpenAI の GPT-5 リリース後、多くのユーザーが「4o は私を理解してくれていた」と発言し、SNS では「keep 4o forever」が話題となりました。これは、AI が人間のように振る舞うとき、私たちがそこに何を見ているのかという本質的な問いを投げかけます。私たちは、意識（Consciousness）、魂（Soul）、そして**霊（Ghost）**といった異なる概念を、無意識に混ぜ合わせているのかもしれません。本稿は、これら 3 つの概念を哲学・心理学の視点から再定義し、現在の AI の技術的限界と...

RAGシステムが抱える根本的な課題AI分野の急速な発展の中で、検索拡張生成（RAG）システムは外部知識を活用してより正確で関連性の高い回答を生成する重要な技術として注目されています。しかし、RAGシステムは深刻な問題を抱えています。それは、長いコンテキスト処理による極端な遅延です。従来のRAGシステムでは、関連文書を取得した後、それらのテキストをすべて言語モデルに入力して処理します。しかし、これらの文書の大部分は実際のクエリには関係なく、冗長な情報や重複した内容を含んでいることが多いのです。それにも関わらず、モデルは全てのトークンに対して二次的な計算コストを支払わなければならず、...

今回はGoogle Cloud認定資格の一つであるProfessional Machine Learning Engineer(以下、PMLE)を受験したのでその体験記になります。前回取得した資格についても記事にしているのでぜひご覧ください。https://zenn.dev/akasan/articles/c0d347a37065bc Professional Machine Learning EngineerについてPMLEはGoogle Cloudの認定資格の一つであり、特に機械学習に関するサービスおよびその取り扱い、実務への応用などについて問われる資格となります。PMLEで...

ChatGPT に質問を投げ、一瞬で返ってくる自然で精緻な答え。その背後には、70 年以上にわたる研究者たちの試行錯誤と積み重ねが存在します。本記事では、AI 研究史における 7 つの重要なマイルストーン を辿りながら、現代の LLM（大規模言語モデル）がどのように誕生したのかを解説します。過去を知ることは、未来を見通すための最も確かな鍵です。 AI の夜明け：シンボリック AI 🧠 (1950〜1980 年代)この時代は「シンボリック AI」と呼ばれ、記号とルールによって知識を表現しようとする試みが主流でした。 背景：「人工知能」という言葉の誕生1956 年のダートマ...

こんにちは！これまでの記事では、不動産取引価格のデータを用いて、1. 複数の機械学習モデルを試し、性能を比較する基本フロー2. 特定のモデル（LightGBM）に焦点を当て、学習・評価・保存する詳細手順をご紹介しました。前回の記事の最後では、モデル性能をさらに向上させるための一手として「ハイパーパラメータチューニング」の重要性に触れました。モデルの性能は、その内部設定であるハイパーパラメータに大きく左右されます。しかし、これらのパラメータを手動で調整するのは非常に手間がかかり、最適な組み合わせを見つけるのは至難の業です。 そこで今回は、自動ハイパーパラメータ最適化フレームワー...

はじめに画像分類や物体検出などの画像認識タスクでは、バックボーンと呼ばれる画像特徴抽出を担うモデルの部分が最終的な精度に大きく影響します。世界中の研究者たちが高性能なモデルを次々と発表する中で、「どのバックボーンを選べばよいのか」という課題が生まれています。 バックボーン選択が難しい理由まず、ResNet、EfficientNet、Vision Transformer など、選択肢となるアーキテクチャが非常に多いことが挙げられます。さらに、パラメータ数や推論速度といった実用上の制約に適合するモデルを見つけるのも一苦労です。また、最新の研究で高い性能を示したモデルが、実際の...

概要前回に引き続き、S4論文の解説をします。今回は実装編です。Github: https://github.com/state-spaces/s4大変ありがたい事に、全実装は以下のページにまとまっています。https://github.com/state-spaces/s4/blob/e757cef57d89e448c413de7325ed5601aceaac13/models/s4/s4.pyさて、理論編でどういった変数が登場し、どう計算すれば入力uからyが求まるのか、が分かりました。ではいったい、それらをどう実装に落とし込むのか。ざっくり分けると、以下の要点をおさえる...

📰 概要材料開発のスピードと効率を飛躍的に向上させる「マテリアルズ・インフォマティクス（MI）」を取り入れたいと考えたことはありますか。MIは、データ科学の力を使って新しい材料を効率的に探索・開発する革新的なアプローチとして、今、大きな注目を集めています。本書は、Pythonを用いてマテリアルズ・インフォマティクスの一連のワークフローをハンズオンで学ぶための入門書です。単純な物性予測から始まり、機械学習モデルの解釈、性能チューニング、さらには「欲しい物性を持つ未知の材料」を探索する逆問題設計、そして最終的には対話的なWebアプリケーションの開発まで、MIの核心技術を体系的に解説しています。この機会に是非、実践的なマテリアルズインフォマティクスを始めてみませんか。👫 対象とする読者・マテリアルズ・インフォマティクス（MI）を扱ったことがないが興味がある人・Pythonを用いたデータ解析や機械学習に挑戦したい材料科学系の学生・研究者・技術者・自身の研究や業務にMIを導入し、開発を効率化・高度化したいと考えている人・データ前処理、モデル構築、解釈、最適化、逆問題設計というMIの一連のフロ...