こんにちは。メディア研究開発センターの川畑です。今回のテックブログではin-context learningの性能を推論時間を利用することで伸ばすことができるか調査した結果を共有します。大規模言語モデル (LLM) が推論時に与えられるいくつかの事例 (few-shot examples) を用いて推論することをin-context learning (ICL) と呼びますが、ICLの性能はLLMに与える例の構成にセンシティブであることが知られています [1]。良い事例集合を構成できればICLによる推論の性能は高く出る一方、悪い事例集合ではICLの性能は低く出てしまいます。さらにこの事例集合は推論対象の個別のデータに対して類似度が高い事例集合を選択するなどして動的に構築することで良い結果が得られることも知られています [2]。続きをみる

こんにちは、朝日新聞社メディア研究開発センター（通称：M研）の杉野です。登山が趣味でして、日本百名山の制覇を目指しています。休日は山のことばかり考えているわけですが、最近の悩みの種は、どんどん増えていく登山写真の整理です。Googleフォトにアルバムを作っていますが、とあるこだわりのせいで写真の整理がなかなか進みません。そこで今回は、そんな悩みを題材として、今流行りのCursorに慣れる練習がてら作成したツールについて紹介します。続きをみる

こんにちは。メディア研究開発センター（M研）の田口です。テックブログ執筆の順番が回ってきました。前回自分が書いたのは以下の記事です。続きをみる

こんにちは、メディア研究開発センターの植木です。本記事では、RAGアプリケーションの性能評価ツールとして普及しつつあるPythonライブラリ「Ragas」の概要に触れたのち、日本語文書を用いる際に起きる問題とその回避方法について説明します。続きをみる

メディア研究開発センターの浦川です。本稿では、去る５月末にドイツ・ハイルブロンで開催された国際会議 「TECH 2025」 に参加した際の模様をお届けします。ハイルブロンはワインの街としても有名だそうです（このあとちゃんとワインも飲みました）。続きをみる

AI 時代のメディア、とことん語られてました朝日新聞社メディア研究開発センター 田森です。今回のテックブログでは、ちょっと前（2025/05/19~23）にニューヨークで開催された「95th Annual INMA World Congress of News Media」というイベントに参加してきたので、そこで語られていたことについて要約をご報告します。続きをみる

はじめにメディア研究開発センターの石井です。データジャーナリズムのためのデータ分析、文章校正AI Typolessの開発などを担当しています。続きをみる

メディア研究開発センターの山本剛史です。最近、AIエージェントが大きな話題を集めています。私も話題のAIエディタ「Cursor」を試してみたところ、自分がよく利用しているGoogle Apps Scriptでは非常に高精度なスクリプトを生成してくれて驚きました。そこで、Google Apps Script (GAS) でのプログラミングに焦点を当て、その使用感や具体的な成果について共有したいと思います。続きをみる

メディア研究開発センターの新妻です。先日、withnewsにこういう記事を書きました。 みんなgrokに何を聞いている？データを分析、やっぱり多いのは…最近Xでよく見かけるのが、誰かの投稿に「@grok ファクトチェック」とリプライするものです。どれぐらい使われているのだろwithnews.jp 続きをみる

こんにちは。メディア研究開発センターの嘉田です。普段はコンテンツ制作支援サービスALOFAのML・バックエンド・インフラ開発を担当しています。ALOFAは先日ランディングページを公開し、現在ウェイトリストを募集中です。文字起こしやファイル管理にお困りの方はぜひ登録してみてください！ 朝日新聞社 - 最先端の文字起こし＆編集ツール ALOFAALOFAは記者向けの高品質な文字起こし・コンテンツ制作支援サービスです。インタビューや会見、会議などの音声を手軽にアップalofa.asahi.com 続きをみる

こんにちは。メディア研究開発センター (M研) の川畑です。昨年11月にアメリカのマイアミにて開催された EMNLP 2024 に論文が本会議採択され現地参加してきました。今回の記事では採択論文と個人的に面白かった論文の内容紹介を行います。続きをみる

メディア研究開発センターの山本です。「生成AIは人間を超えた!」と言う声をよく聞くようになりました。OpenAIはChatGPT o1、GoogleはGemini2.0 Flashと2024年末に優れたモデルを発表し、さらにパワーアップしています。しかし、私はまだ生成AIが人間を超えられたとは思っていません。私が考える生成AIが人類を超えたと言えるタイミングは「サイゼリヤの間違い探しが解ける」です(異論認めます)。そういえば、間違い探しを生成AIに解かせるというタスクに取り組んだ情報を見かけないなと思い、それなら自分でやってみようと実験してみました。続きをみる

メディア研究開発センターの山本剛史です。私は2023年10月に第一子が誕生し、1年間の男性育休を取得していました。おかげさまで1年間育児に専念できて、娘の成長をそばで感じることができました。エンジニアのキャリアを考える中で、育休について悩まれる方も多いです。そこで、いつ会社に報告して育休取得したか、引き継ぎで苦労したポイント、周りからの反応、育休復帰までの流れを紹介したいと思います。※本記事はQiitaアドベントカレンダーに掲載した記事の続編として、育休復帰までの流れを加筆して作成しました。続きをみる

こんにちは、メディア研究開発センターの植木です。本記事ではマルチモーダルLLMであるGPT-4oを用いてユーザビリティテストがどの程度できるかを検証しました。続きをみる

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こんにちは。メディア研究開発センターに所属する村瀬です。今回のノートでは、最近Pythonと.NETの実行環境でサポートされたAWS Lambda SnapStartについて試してみようと思います。お付き合いいただけますと幸いです。Lambda SnapStartとは続きをみる

こんにちは。朝日新聞社メディア研究開発センター（M研）の福沢です。今回はマルチモーダルAI技術と、そのメディアにおける応用について、お話させて頂きます。最近、ChatGPTの盛り上がりとともに、マルチモーダルAI技術にも大きな注目が集まっています。我々メディアにおいても、テキスト、写真、音声、映像などのさまざまな形式のデータの活用が一つの課題となっています。発信の仕方も、テキストや画像だけでなく、動画や音声、さらにインタラクティブな体験を求められるようになっており、マルチモーダル技術を利用することで、読者の皆様の体験を向上することができると考えております。続きをみる

2024年11月2日より、茨城県水戸市の水戸芸術館 現代美術ギャラリーにて、現代美術作家である田村友一郎氏の大規模個展「ATM」が開幕した。続きをみる

こんにちは。マルチタスクが苦手なのにプロジェクトを掛け持ちしすぎているM研の杉野です。今年2024年にリリースされ、Notion愛好家？の間で賞賛されている「マイタスク」機能をご存知でしょうか？複数プロジェクトを皿回しする民にとって、これは救世主だと思うほど良い機能であると、今さら気づきました。今回はその「マイタスク」を使い、さらにその日のタスクに集中しやすくなるためのカスタマイズから、ドキュメント漏れやドキュメント迷子の悩みを解決する工夫までご紹介します。 タスクデータベースを活かした、あなた専用のホームNotionの「タスク」データベースを使用すると、ホームからすべてのタスクを簡単に管理できます。www.notion.so 続きをみる

いつもM研テックブログをご覧いただきまして、ありがとうございます。朝日新聞社メディア研究開発センター（M研）の田森です。さて、M研では研究用のGPU搭載サーバーをはじめとして、何台かのオンプレサーバーやNASが存在します。続きをみる

こんにちは。朝日新聞社メディア研究開発センターの石井奏人です。突然ですが、みなさんは土砂災害警戒区域についてご存知でしょうか。土砂災害が起こる危険性のある箇所を、各都道府県が土砂災害防止法に基づき指定したものです。続きをみる

こんにちは。メディア研究開発センター（通称M研）の田口です。昨年6月末にこんな記事を書きました。このときはgpt-35-turbo、text-davinci-003を使っていて今読み返すと隔世の感ですね…続きをみる

今回やったこと・Azure OpenAI Serviceのapiで、gpt-4oを使用 ・プロンプトの工夫（結果をpythonのリスト形式で出力したい） ・画像認識・pythonで関係図を作る（ネットワークグラフ）続きをみる

メディア研究開発センターの新妻です。LLMのブーム、すごいっすよね。（この記事においては、LLMは大規模なdecoder onlyな言語モデルを指して使います。）自分も最近は継続事前学習とか頑張ってます。NLPには文分類(sentence classification)という基礎的なタスクがあります。具体的なタスクで言えば、含意関係認識や感情解析などの与えられた文に対して限られた選択肢からラベルを付与するようなタスクです。続きをみる