2025年8月– date –
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[論文詳細解説]「Web検索」と「集中と選択」でより賢く自己改良するAI「MLE-STAR」
はじめに MLモデルの開発は、地道で手間のかかる作業が多く、データの前処理、特徴量エンジニアリング、モデルの選択、ハイパーパラメータの調整など、試行錯誤の連続です。データサイエンティストがこの一連の作業に費やす労力は決して少なくないことは... -
[技術紹介]Web検索で自ら学習・進化しKaggleでメダルを獲るAI、Googleの「MLE-STAR」とは?
はじめに 機械学習モデルの開発は、データの前処理からモデルの選択、ハイパーパラメータの調整まで、膨大で複雑な試行錯誤を必要とする作業です。このプロセスを自動化するため、近年、大規模言語モデル(LLM)を活用した「機械学習エンジニアリング(M... -
[開発者向け]GitHub ActionsとAI連携の新時代:GitHub Modelsで開発プロセスを自動化する
はじめに 近年のAI技術の発展は、ソフトウェア開発の現場にも大きな変化をもたらしています。これまで手作業で行っていた定型的なタスクをAIに任せることで、開発者はより創造的な業務に集中できるようになりました。本稿では、GitHub Actionsのワークフ... -
[開発者向け]サイバー攻撃がビジネスに?ランサムウェア・アズ・ア・サービス(RaaS)の脅威と対策を解説
はじめに 本稿では、近年のサイバーセキュリティにおける深刻な脅威の一つである「ランサムウェア・アズ・ア・サービス(RaaS)」について、その仕組みから対策までを解説します。サイバー犯罪がまるで正規のビジネスのようにサービス化され、専門知識を... -
Anthropicが示す、信頼できる「AIエージェント」開発のための5つの原則
はじめに 近年、AI技術は目覚ましい発展を遂げていますが、その中でも特に注目を集めているのが「AIエージェント」です。これは、単に質問に答えたり指示された作業をこなしたりする従来のAIアシスタントとは一線を画し、与えられた目標に対して自ら計画... -
AIの「真の賢さ」をどう測るか? Googleが提案するゲーム対戦という新しい物差し
はじめに 近年、AI(人工知能)の技術は目覚ましい速度で進化を続けています。しかし、その一方で「AIの知能をどのように正確に測定するか」という根本的な課題が浮き彫りになっています。既存の評価基準だけでは、AIの真の能力を捉えきれなくなりつつあ... -
[ニュース解説]AIの電力問題への新たな一手:Googleが電力需要に応じたデータセンターの「デマンドレスポンス」に合意
はじめに 本稿では、AI技術の発展がもたらす電力消費という大きな課題に対し、Googleが打ち出した新しい戦略について解説します。AIの計算には膨大な電力が必要であり、電力インフラへの負荷が世界的な懸念事項となっています。この問題に対し、Googleが... -
Google AI責任者が描く未来予想図:「産業革命の10倍速い」変化にどう備えるか
はじめに 本稿では、AI研究の最前線を走るGoogle DeepMindのCEO、デミス・ハサビス氏のインタビューを基に、人工知能(AI)が私たちの未来をどのように変えていくのかを解説します。 参考記事 タイトル: Demis Hassabis on our AI future: ‘It’ll be 1... -
[ツール紹介]Google AIの新機能「Deep Think」とは?並列思考で複雑な問題解決に挑む
はじめに 本稿では、Googleが発表したAIの新しい機能「Deep Think」について、その仕組みや可能性を詳しく解説します。この機能は、AIが単に速く答えを出すだけでなく、人間のようにじっくりと時間をかけて問題を探求することで、より質の高い、創造的な... -
[モデルカード解説]Gemini 2.5 Deep Think
はじめに 最先端のAI技術の進化は目覚ましく、日々新しいモデルが発表されています。その中でも、Googleが開発した「Gemini」シリーズは、その高い汎用性と強力な性能で注目を集めていますね。今回ご紹介するのは、その中でも特に推論能力を強化したモデ...