「AIって結局は統計だろ？」 ネットでこういった言葉を見かける度、正直モヤモヤしている。 確かに統計的な処理がAIの根幹にあるのは間違いない。 データを集め、確率を計算し、そこから最適解を選び出す。そういう構造があるのは事実だ。だから「まったく違う」と言い切るのも嘘になる。 だが、それを「AIって結局は統計だろ？」なんて一言で片づけるのは、あまりに横暴だ。 統計そのものを動かす理論や数理、そこに積み上げられたアルゴリズムの厚みを無視してしまっているからだ。 たとえば俺が本気で勉強したときにぶん殴られたのは統計の延長で片付けられないようなもっと複雑でもっと美しい構造だった。 だから、この言葉にモヤモヤするのは「半分は当たっているけど、半分は外している」から。 AIは統計でありながら、統計に還元できないものでもある。 その両義性を理解せずに「統計だろ？」で済ませるのは、ピアノの音を聴いて「ただ
「効率よく外国語を学びたいけど、なかなか続かない……」「お金がかかるのは嫌だ」そんな悩みを抱える方に朗報がある。AI語学学習ツールの急速な進化により、スマホひとつで24時間365日、プロ級の語学学習ができる時代が到来した。グーグル翻訳は完全無料の語学学習モード「Practice」を追加するなど、語学学習の選択肢は想像以上に広がっている。もはや、「時間とお金がない」は言い訳にはならない。今回は、AI語学学習ツールの最前線に迫っていきたい。 バークリー音大提携校で2年間ジャズ／音楽理論を学ぶ。その後、通訳・翻訳者を経て24歳で大学入学。学部では国際関係、修士では英大学院で経済・政治・哲学を専攻。国内コンサルティング会社、シンガポールの日系通信社を経てLivit参画。興味分野は、メディアテクノロジーの進化と社会変化。2014〜15年頃テックメディアの立ち上げにあたり、ドローンの可能性を模索。ドロ
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最近、ふとした気づきがありました。 それは、「同じものを見ていても、過去と現在の自分では見えている世界がまったく違っている」ということです。 みなさんには、このコードからどんな世界が見えますか？ async function getUserName(userId) { const response = await fetch(`https://api.example.com/users/${userId}`); const user = await response.json(); return user.name; } はじめに こんにちは、株式会社ココナラ在籍のKです。 本記事では、冒頭の5行のコードを通して、私たちが学ぶ理由について考えてみたいと思います。 TL;DR 同じコードを見ても、人によって見えるものが違っている 学習を重ねることで、それまで見えなかった世界が見えてくる 学習
日米中韓4カ国の高校生を対象とした科学に関する意識調査で、「社会に出たら理科は必要なくなる」と思う高校生の割合は日本が5割弱で最も高く、理科の実用性や必要性に対する認識が低い傾向があったことが3日、分かった。 調査は国立青少年教育振興機構などが実施。科学に関する興味・関心や学習活動などについて尋ね、日本では昨年9月～今年1月に約4900人が回答した。 調査結果によると、「社会に出たら理科は必要なくなる」との問いに「とてもそう思う」「まあそう思う」と答えたのは日本が45.9％。韓国が33.5％、米国27.6％、中国17.6％だった。 「理科の学習は面白い」とする高校生の割合は日本が比較的高かった一方、「学校で学習する内容より多くの科学の知識を勉強したい」としたのは42.1％と最も低かった。最も高かったのは中国で56.8％だった。 また、デジタル技術の活用では、プログラミングをどのぐらいするか
（2025.6.21 会話のトピックのランダム性を改善させるためプロンプトを更新しました） 「初対面の外国人を前に、会話が盛り上がらない…」 「パーティーの輪の中で、うまく話が続けられず気まずい思いをした…」 英語学習でぶつかる大きな壁の一つが、準備していない場面でのフリートークではないでしょうか。私自身、こうした場面で「もっと気の利いたことが言えれば…」と落ち込んだ経験が何度もあります。 そんな中、田中渓（@KeiTanaka_Radio）さんのXポストが、この悩みを解消する非常に実践的な学習法を紹介し、話題になっていました。 英語学習してきた中で、やって一番役立っていること 1. 自分の人生の流れを全部を書き出す 2. 以下についても全部書く ・学校(高校や大学など)で勉強したこと ・今やっている仕事の内容(その業界の現在地や市況、今後の展望などもできれば) ・それに至るまでの職歴など
最近もっぱら Roo から Claude Code をメインに移しているが、その界隈の進歩は今までの変化とは明らかに質が違うという感覚がある。それを今の時点で言語化しておきたい。 最初にいっておくと、自分はシンギュラリティ論自体には否定派というか、シンギュラリティが来たところで世の中の問題の大多数が解決されるとは思っていない。(特にレイ・カーツワイルは典型的なフェイク野郎だと思っている) 実現したところで、そんなものかになるという程度の話だと思っている。実現したところで、シンギュラリティ万能論者はゴールをずらし続けることで否定するだろう。終末論はいつもそうだ。 という前置きの上で、今確実に転換期を迎えている AI とプログラミングの話をしたい。 特異点があるとしたら、今はその瀬戸際。 tl;dr Claude Code は Claude Code によって 90%が開発されている その改善
100日間アプリを作り続けるチャレンジをしてる。（現在進行中） github.com 【Day54】とにかく派手なオセロを作った。仕様はGeminiで、エフェクトはClaudeという棲み分けがよかった。#LLMでバックエンド100日チャレンジ#100DaysOfCode pic.twitter.com/vWQSFqcAVm— riddle@MIXI (@riddle_tec) 2025年6月7日 【Day37】CHIP-8 という昔の仮想マシンのエミュレーターを作ってゲームを動かしてみた。その界隈ではシンプルさで有名らしいのだが、gemini2.5だけではうまくいかず o3 も強力しなんとか動かすところまでいったのは感慨深い。#LLMでバックエンド100日チャレンジ#100DaysOfCode pic.twitter.com/I8G0aP4pMk— riddle@MIXI (@riddle
世の中の活用事例 カンファレンス系のキャッチアップ 2025年5月に Google I/O'25があり今回も様々なアップデートが発表されましたが、公式が Google I/O'25のリソースをまとめたノートブック を公開してくれています。本編の Keynote セッションは YouTube にあがっています が、大体2時間くらいあります。最初は YouTube リンクなどをソースに追加してインプットしていたのですが、公式対応してくれているならその必要もないですね。このノートブックは一般公開機能を使って Google から公式提供されており誰でも閲覧できます。 Understand all the I/O news with NotebookLM.より引用 単純にチャットや要約で利用するのはもちろん、リソースが束ねられている点も嬉しいポイントです。Google I/O に限らずテックカンファ
皆さん、こんにちは。ノムオです。 今回の記事では、メーカー勤務なら『python』を学ぶ意義は大きいという話をしていきたいと思います。 昨日、Xで発信したところ私の想像以上に好評だったので、noteでもう少し深掘りしてみたいと思います。 メーカー勤務なら『python』を学ぶ意義は大きい ・ITやプログラムに詳しい人が多くないので、課題満載（チャンスだらけ） ・課題発掘→提案→実装まで、一人で全部やれる ・ちょっとした自作アプリでもめちゃくちゃ感謝される… — ノムオ (@nomu_chem) May 16, 2025 また『pythonを学ぶ意義』を理解していれば、今まさに独学してる人のモチベアップにも繋がりそうな気がしていて、ワクワクしています。 早速書いていきます。 メーカーではITやプログラムに詳しい人が多くない というより、IT関連の会社で働いている人以外は、プログラミングに精通
ディープラーニングとは、人工知能技術の中の機械学習技術の一つです。人間の手を使わず、コンピューターが自動的に大量のデータの中から希望する特徴を発見する技術を指します。 この記事では、ディープラーニングの意味や活用方法、導入方法などについてわかりやすく解説します。ディープラーニングを利用してより業務を改善したい場合の参考にしてください。 ディープラーニングとは ディープラーニングとは、コンピューターが自動で大量のデータを解析して、データの特徴を抽出する技術です。深層学習、またはDLと呼ばれることもあります。人工知能技術の中には機械学習が含まれており、ディープラーニングは機械学習の一つです。ディープニューラルネットワーク(DNN)を使った学習で、十分なデータ量があれば人間の力がなくてもデータから特徴を抽出できます。 DNNは、パターン認識をするように設計されたニューラルネットワーク(NN)が基
TOPフォーカス初代プレステで「神」になろうとした男。機械学習で生命創造を試みた『がんばれ森川君2号』『アストロノーカ』開発者の苦悩と野望【フォーカス】 初代プレステで「神」になろうとした男。機械学習で生命創造を試みた『がんばれ森川君2号』『アストロノーカ』開発者の苦悩と野望【フォーカス】 2025年4月22日 モリカトロン株式会社代表取締役 森川幸人 1959年生まれ。CGクリエイターとして『アインシュタイン』『ウゴウゴ・ルーガ』等のテレビ番組に携わった後、1995年に有限会社ムームーを設立してゲーム制作の道へ進む。AIとゲームシステムが融合したタイトルを多数手がけており、代表作に『がんばれ森川君2号』『アストロノーカ』等がある。2004年に『くまうた』で文化庁メディア芸術祭審査員推薦賞を、2011年に著書『ヌカカの結婚』でダ・ヴィンチ電子書籍大賞を受賞。2017年にモリカトロン株式会社
勉強を進める上で、ChatGPTは強力な武器になる。ところがChatGPTは今、人の想像を大きく超えるところまで来ている。勉強のチューターとして、信じられないほど高度な機能を提供するようになっているのだ。あまりに凄いので、「こんなことが本当にあるのだろうか」と、狐か狸にたぶらかされているような気になってしまうが、いくら頬をたたいてもこれは現実に起きていることだ。資格試験向けの塾や予備校は、存続さえも危険水域に入るかもしれない。 1940年、東京に生まれる。 1963年、東京大学工学部卒業。 1964年、大蔵省入省。 1972年、エール大学Ph.D.（経済学博士号）を取得。 一橋大学教授、東京大学教授（先端経済工学研究センター長）、スタンフォード大学客員教授、早稲田大学大学院ファイナンス研究科教授などを歴任。一橋大学名誉教授。 noteアカウント：https://note.com/yukio
よくある話やる夫「やる夫は4月から数学科1年生！大学数学を極めるお！今日は意識高く本屋にやって来たんだお！」 やらない夫「……お前、数学が好きなのはいいけども、二次試験の数学散々だったんだろ？無理すんなよ。」 やる夫「やらない夫は黙ってろお！やる夫は本気出せば天才だお！」 やる夫「おっ、ここが専門書の棚かお。あった、杉浦光夫『解析入門Ⅰ』。これが欲しかったんだお！」 やらない夫「いや、それは『解析門前払い』として有名な本で……」 やる夫「杉浦解析は名著だお！即レジだお！」 やる夫「さぁ、始めるお！最初は実数のことが書いてあるお！こんなの知ってるお！」 やる夫「2ページでもう加群とか可換群、可換環みたいな言葉が出てきたお。なんのことか分からないお」 『問1 $\mathbb{R}$(一般に体$K$)において次のことが成り立つことを示せ．(i) (R3)を満たす$0$は唯一つ．』 やる夫「(R
まだ人間が議事録書いてるの？ 日本語特化の文字起こしAI『kotoba-whisper-v2.0』がスゴいらしい 企業の業務の中でも会議やプレゼンなどの議事録作成は効率化したい作業の上位に挙がってくるのではないでしょうか。実際、2023年8月にソースネクスト株式会社が行った「議事録に関する意識調査」によると、議事録の作成には平均50.4分の時間が費やされており、また部下の75.8%が会議中の議事録の作成によって発言しにくいと感じることがあるといいます。 そこで利用を検討したいのが、AIによる自動音声認識を利用した議事録の作成です。本記事では、日本語に特化して高い精度と速度を誇ると話題を呼んだ『kotoba-whisper-v2.0』を主に取り上げ、AIによる議事録作成の最前線をご紹介します。 日本語特化の文字起こしAI『kotoba-whisper-v2.0』とは？ 『kotoba-whi
Cagliostro Research Labが、アニメ画像に特化した最新の画像生成AIモデル「Animagine XL 4.0」を公開しました。このモデルは、高品質なアニメイラストを簡単に生成できる強力なツールです。 [Introducing Animagine-XL v4.0 a.k.a. Anim4gine] Hello, Alchemists! 🧪 Now, let's greet our today's star, Anim4gine~ The wait is finally over as our newest model, the ultimate rendition of Animagine, is officially released to public! Let's pour our imaginations into reality… pic.twitter.co
新手法「TAID」によって学習された小規模日本語言語モデル「TinySwallow-1.5B」は、同規模のモデルの中で最高性能を達成しています。さらに、小規模のため、APIなどを介さずお手元のスマートフォンやPCで完結してチャットが可能です。ウェブアプリまたは、GitHubにてお試しいただけます。 本稿は、経済産業省とNEDOが推進するGENIACによって支援されたSakana AIの研究成果を紹介するブログシリーズの第3回目です。 概要 日常的な対話はもとより、数学やコーティングといった複雑なタスクまでも人間と遜色ないレベルでこなせるようになった大規模言語モデル（LLM）は、今後ますます多くの場面での利活用が期待されています。こうした大きな期待の一方で、LLMの開発・活用の現場では、莫大な計算資源の必要性が大きな壁として立ちはだかってます。まずLLMの開発現場では、「大規模データと巨大計
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