TOON(Token-Oriented Object Notation)は、LLM(大規模言語モデル)への入力データを最適化するために設計された、コンパクトで人間にも読みやすいデータ形式です。JSONと完全互換性を保ちながら、YAMLのインデント構造とCSVの表形式を組み合わせることで、JSONより約40%少ないトークンで同じ情報を表現できます。ベンチマークでは、TOONはJSONの69.7%に対して73.9%の精度を達成しており、特に統一構造の配列データで威力を発揮します。TypeScript、Python、Go、Rustなど多言語対応のライブラリも提供されています。https:...

東京大学らの研究チームが、ダンス映像を見ている人の脳活動をfMRIで計測し、音楽からダンスを生成するAI（EDGE）の内部表現と結びつける画期的な研究を行いました。この研究により、ダンスを見るとき、脳は音楽と身体の動きを統合した「クロスモーダル特徴」として処理していることが判明。さらに、美しさや躍動感などの感情によって異なる脳の領域が活性化すること、熟達ダンサーは脳の広い範囲でダンス情報を表現する一方で個人差も大きいことが明らかになりました。この成果は、芸術の脳科学的理解やダンス教育、AIとの創造的な協働に新たな道を開くものです。https://www.u-tokyo.ac.jp/...

執筆日2025/11/19 なんと2025年11月18日、Microsoft、Anthropic、NVIDIAの3社が戦略的パートナーシップを発表し、Azure AI FoundryでAnthropicのClaudeモデルが正式にデプロイ可能になりました！現在、Claude Sonnet 4.5、Haiku 4.5、Opus 4.1の3モデルがパブリックプレビューとして利用可能です！https://www.anthropic.com/news/claude-in-microsoft-foundry?subjects=announcementshttps://www.yo...

自治体で生成AIを導入しても、一部の職員しか使わず活用が広がらない問題が起きています。この記事では、外部支援に頼らず組織が自ら改善を続けられる「自走できるDX」の仕組みづくりを提案しています。鍵となるのは、組織内に「教育者」を育てること。3つのフェーズ（①体験する→②人が育つ→③仕組み化）を経て、職員が学習者から教育者へと成長し、知識が組織内で循環する持続可能なサイクルを構築します。人口減少や担い手不足に直面する自治体が、生成AIを「導入して終わり」にせず、真の組織力として定着させるための実践的なアプローチです。https://ascii.jp/elem/000/004/352/4...

Databricks のエージェント評価用のチュートリアル dbdemos llm-rag-chatbot を触っていて、Unity Catalog の External Python Function（UC Python Function）を作ろうとしたらハマったので、その学びをまとめる。結論、リージョン非対応そのものが原因だった。https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/databricks/generative-ai/agent-framework/create-custom-tool 経緯 1. エラーの発端：初期化ができない...

NTTが開発した「マインド・キャプショニング」は、脳活動から人が見ている・想像している映像を文章化する革新的技術です。fMRI脳活動計測と言語AIモデルを組み合わせることで、脳の言語野を使わずに非言語的な視覚イメージを言語に変換できます。動画を見たり想起したりする際の脳活動から、その内容を説明する文章を約50%（知覚時）、30%（想起時）の精度で生成することに世界で初めて成功しました。将来的には発話困難者の意思伝達支援や新たなコミュニケーション手段として期待されています。https://group.ntt/jp/newsrelease/2025/11/17/251117a.html...

DMBOK2とはData Management Body of Knowledge 第2版（通称 DMBOK2 ） は、国際団体 Data Management Association International（通称DAMA-I） がまとめたデータマネジメントの知識体系ガイド です。組織がデータを“資産”として扱い、安全かつ価値ある形で活用していくために必要な考え方・活動・役割を体系化しています。初版は2010年に刊行され、その後クラウド・ビッグデータ・AIといった環境変化に合わせ、内容を大幅に刷新したDMBOK2が2017年に刊行されています。書籍の内容は600ペー...

OpenAIが発表した「スパース回路」技術は、AIの「なぜその答えを出したのか」という謎を解き明かす画期的な研究成果です。従来のAIは何十億ものニューロンが複雑に絡み合う「密林」のような構造で、人間には理解不能なブラックボックスでした。OpenAIは発想を転換し、最初から接続を限定した「盆栽」のようなシンプルな構造を育てる手法を開発。これにより、AIの思考プロセスを追跡できる「回路」を特定することに成功しました。従来モデルより16倍シンプルな構造で同等の性能を実現し、AIの安全性・信頼性向上への道を開きました。https://xenospectrum.com/openai-spar...

1ターミナルで Azure / AWS / GCP をまとめて扱う「Cloud‑Native Shell」について作成日: 2025-11-10目的: ローカル or クラウド上の 1つのシェル から、Azure/AWS/GCPに安全にログインし、IaC・Kubernetes・日常運用をシームレスに行うための最小セットを、コピペで再現できるようにまとめます。 全体像（3つの選択肢）ローカル端末に統合CLI環境を作る（推奨）aws / az / gcloud + 認証まわり（aws-vault / ADC / az login）を揃え、direnvでディレクト...

Box社のHerstein氏が語る、日本企業の人材不足解消に向けたAI活用の新しいアプローチです。従来の「効率化ツール」としてのAIから、業務プロセス全体を管理・実行する「AIエージェント」への転換が進んでいます。特に、企業データの9割以上を占める非構造化データ(契約書、提案資料、画像など)をAIで構造化し活用することで、知見を持ったナレッジワーカー不足という日本企業の課題に対応。Box社では5つの基盤エージェント(抽出、テキスト作成、Q&A、検索、リサーチ)を提供し、メタデータ付加による自動化を実現しています。同時に、AI時代に対応した伴走型支援体制を構築し、全社員にAI認...

NTTとNTTドコモが、顧客一人ひとりの行動を予測する新しいAI技術「大規模行動モデル(LAM: Large Action Model)」を開発しました。この技術は、オンラインや店舗などさまざまな接点で得られる顧客の行動データ(「誰が/いつ/どこで/何を/どうした」)を時系列で学習し、「次に顧客が何をしたいか」を予測します。テレマーケティングに適用した結果、従来と比べて受注率が最大2倍に向上。わずか1日未満の計算時間で構築でき、医療やエネルギー分野への応用も期待されています。https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000644.000118641....

記事概要PostgreSQLをインストールするため、Windowsの設定方法をまとめる。 前提PCはWindowsを使用しているインストール方法は下記3つあるが、インストーラでの導入方法を説明するソースコードからビルドバイナリのzipアーカイブを使うインストーラを使う 手順インストーラのダウンロードページへ遷移するバージョン18をインストールする場合、Windows x86-64と18.xが交わった部分の下矢印をクリックするpostgresql-18.0-2-windows-x64.exeがダウンロードされるexeファイルをダブルクリッ...

AI・ロボティクス技術を開発する株式会社ASTINAと業務用厨房機器メーカーの株式会社中西製作所が資本業務提携を締結しました。食品業界の深刻な人手不足を解決するため、AIを活用した「スマート厨房」の開発や、AI画像認識による検品自動化システム「OKIKAE」の普及を加速させます。ASTINAの先進技術と中西製作所の厨房機器製造力・販売網を組み合わせ、給食センターや食品工場での省人化・自動化を推進。3年後には食品産業向けソリューション事業の売上を2倍以上に拡大する目標を掲げています。https://robotstart.info/article/2025/11/10/381412.ht...

株式会社Verbexが開発する音声AI「VoiceUI」は、人間と区別がつかないほど自然な会話を実現する技術です。音声AIモデルとアプリケーションを自社で一体開発することで、高速レスポンス、オンプレミス対応、低コストを実現。コールセンターや自治体窓口など、従来のDXが難しかった領域での人手不足解消に貢献しています。方言対応や会話の自然な「間」の再現など、日本語特有の課題もクリアし、葬儀業界や自動車リース業界など多様な分野で実用化が進んでいます。https://biz-journal.jp/company/post_392052.html 深掘り 深掘りを解説Verbexの...

空間把握能力とはVLM(Vision Language Model)と聞くと、画像が入力可能なLLMというのがシンプルな解釈ですが、個々のVLMのスペックは結構違います。そのスペックの中でも「LLMにはなくVLM独自のもの」 & 「重要なもの」としては空間把握能力と思っています。空間把握能力とは、どれぐらい細かい粒度で画像中の物体を把握できるかということを定義とします。ピクセルや数ピクセルの単位で物体を認識できる場合にはかなり能力が高く、それができない場合には能力が低いというイメージです。本記事では、「空間的Groudingタスクに対応したVLM」=「空間把握能力の高い...

AIエージェント設計：ワークフローとエージェントのパターン解説 要約AIエージェントは「自ら考え、動く」次世代のAI構成です。本記事では、Anthropic社などが示す設計思想をもとに、LLM活用の2軸 ― ワークフロー型とエージェント型 ― を体系的に整理し、それぞれの特徴・利点・注意点をまとめました。 重要ポイントワークフローは「定義された流れ」を自動化する構成エージェントは「目標をもとに自律的に判断・行動」する構成Anthropic社が提唱する観点では、拡張LLM・ツール連携・自己改善などが鍵オーケストレータ型・マルチエージェント構成が複雑タスクに有効設計...

執筆日2025/11/10 事象Bicepを使ってAzureリソースをデプロイ中、以下のようなエラーに遭遇しました。(pii). Status: Response_Status.Status_NoNetwork, Error code: 3399942148, Tag: 557973641 エラーの意味調査したところ、このエラーは Azure CLI (az login) 実行時に発生するネットワーク関連の認証エラー のようです。https://learn.microsoft.com/en-us/answers/questions/1296678/az-login-...

物流業界は1.27兆ドル規模の巨大市場でありながら、多くの業務が手作業で行われている非効率な産業です。トラック運転手1人に対して約2人のバックオフィス従業員が書類作業に追われており、2030年までに16万人のドライバー不足が予測される中、AI技術による自動化が急速に進んでいます。ベンチャーキャピタル(VC)が物流AIに注目する理由は、即座に測定可能なコスト削減効果、巨大な市場規模、景気に左右されにくい安定性、そして技術採用の転換点に達したことです。Arnataのような新興企業はバックオフィス業務の91%を自動化し、従来20〜30%だったブローカー手数料を削減する革新的なプラットフォーム...

と思っていました。マルチAIエージェントでできることを調べてみると、業務やデータ分析、問い合わせ対応の自動化という言葉が出てきます。このタスクを見た時にマルチAIエージェントのアーキテクチャとの整合がとれませんでした。マルチAIエージェントのアーキテクチャというのも、先に挙げたタスクを行う上でLLM(とその周辺システム)に求めるものは、多くのデータ量を処理できること。外部システムへのアクセス権限を持つこと。タスクの完了条件を適切に判断できること。のあたりかなと思うのですが、ここからアーキテクチャが紐づかないと。。例えば、最近のLLMは大量のコンテキストが入れら...

JA秋田しんせいが、ノーコード開発ツールを使って公用車の運行日報をデジタル化しました。約170台の車両管理を手書きからアプリ入力に切り替え、わずか2人の職員が半月で開発を完了。これにより、毎月半日かかっていた集計作業が不要になり、リアルタイムでの運行状況確認が可能になりました。プログラミング知識がなくても業務改善できる「ノーコード開発」の実践例として、多くの組織に参考になる取り組みです。https://www.agrinews.co.jp/ja/index/343064 深掘り 深掘りを解説この事例の本質は、現場の課題を現場の人間が解決するという新しいDXの形を示している...