KDDIは2025年2月5日、松田浩路取締役執行役員常務が4月1日付で社長に就任すると発表し、高橋誠社長と松田取締役が記者会見を行った。次期社長となる松田取締役は「5G（第5世代移動通信システム）がいよいよ本格期を迎え、AI（人工知能）をフル活用する時代が訪れる。KDDIの稀有（けう）なデータ資産が先端AI技術によって新しい価値を創造する原動力になる」と抱負を語った。 高橋社長は代表権のある会長に就任する。高橋社長は2018年4月から社長を務めていた。7年ぶりの社長交代となる。高橋社長は松田取締役を次期社長に選んだ理由として「6G（第6世代移動通信システム）ではなくAIの時代となってきた。通信単体だけではなく、遅延を抑えたAI時代の通信などを構築する必要がある。松田氏は技術に明るく、そして若い。新しいビジネス領域に挑むうえで適任ではないかと考えた」とした。加えて現在の中期経営戦略は2026
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DeNA南場会長は、生成AIツールをこう使う「Perplexity」「NotebookLM」「o1」など活用：トップ人材は、生成AIをこう使う 2月5日のAIイベント「DeNA×AI Day」で、AIを活用した効率化により現業の人員を半分に減らし、残る半分を新規事業に充てる目標を発表したDeNAの南場智子代表取締役会長。講演やその後の取材では、自身も生成AIツールを活用し、仕事を効率化しているとして、具体的な使い方を明かす一幕もあった。南場会長が使うサービスとは。 「Perplexity」「NotebookLM」など活用 経営者ということもあり「現場で何か作り上げるというより、ミーティングがやたら多く、毎週毎週初めての方に会う」と南場会長。初めて話す相手の近況は、AI検索サービス「Perplexity AI」でピックアップ。挙がったWeb記事や動画、Xにおける発信のURLを米Googleの
ChatGPT O1やDeep Researchなどがすごいパフォーマンスを出してきていますね。もう仕組み上も単にLLMではなくAIとしか言えなくなってきています。 そんなAIが進化して、プログラミングをAIがやってくれるようになると、そのプログラムの確認をどうするんだって話があります。業務システムの開発では、プログラム読めない人がプログラムの生成に携わったりするようになって、できてきたプログラムが読めないってなる。 問題では？と思ったのだけど、そもそも業務システムが不要になりますね。 小さい食堂で、伝票とかも取らずにちゃんとまわす人とかいますね。記憶力のいい人だと、昼のラッシュでもちゃんと覚えてまわせそうです。 ファミレスでバイトしてたとき、調子がいいときだと割と全部の注文を覚えれてたりしたので、それなりにまわせる人が多そうです。 そして、AIであればもっと記憶力よく考えてまわせるので、
「現在の事業はだいたい3000人で運営している。非常にモデスト（謙虚）な目標だが、これを半分にする。半分で現業を成長させながら、残りのもう半分で新規事業をやっていく。DeNAはAIにオールインする」──DeNAの南場智子代表取締役会長は、同社が2月5日に開催したAIイベント「DeNA×AI Day」の基調講演で、今後の事業方針についてこう語った。 南場会長は生成AIによる効率化によって、現業の維持・成長に必要なホワイトカラー人員を削減。浮いた人的リソースで、アプリレイヤーの生成AIサービスを新たに手掛ける方針を示した。 新規事業としては、B2BとB2Cのサービス双方を想定する。B2Bでは、バーティカル（業界特化型）AIエージェントサービスを立ち上げるという。ターゲットとなる業界は、既存事業で知見のあるヘルスケアやスポーツ分野を想定。ただしM＆Aによって他分野に進出する可能性もあるとした。
こんにちは、LIGの「生成AIコンサルティング」チームのかけるです。 最近はChatGPTをはじめ、ClaudeやDeepSeek、Grokなどさまざまな対話型AIモデルが話題を集めています。なかでも、Googleが開発する生成AI「Gemini」は、その高い性能と使いやすさから、とくに注目を浴びています。 実際に私も生成AIのコンサルティングをおこなうなかで、クライアントにGeminiをオススメするシーンがかなり増えてきました。 というわけで、本記事ではGeminiの主なモデルや料金プラン、基本的な使い方、具体的な活用事例についてご紹介したいと思います。 「Geminiについて詳しく知りたい」 「AIサービスを構築する上で、最適なモデルを模索したい」 「さまざまな生成AIモデルがあるなかで、なにがおすすめか知りたい」 など、Geminiを検討してる方はぜひご覧ください！ Geminiとは
AIエージェントをいかに活用すべきか 国内ITサービスベンダー4社に聞く 「AIエージェント活用元年」になりそうな2025年。 AIエージェントをうまく活用できるかどうかの分かれ目になるのが、「AIマネジメント」だと筆者は考える。 いずれ複数ベンダーのAIエージェントが社内に混在する段階になったとき、データ管理をはじめとするマネジメント面で収拾がつかなくなる可能性があるからだ。 そこで、国内ITサービスベンダー大手のNTTデータや富士通、NEC、日立製作所のAI事業のキーパーソンに、AIエージェントをいかに活用すべきかについて、特にAIマネジメントの問題をどう解決すべきかという切り口で取材した。 既にAIエージェントのテスト段階にある企業だけでなく、これから導入を考える企業の参考になれば幸いだ。 4社取材企画の3回目となる本稿では、富士通の岡田英人氏（SVP、技術戦略本部長）に話を聞いた。
これらのモデルは、元のモデルに比べるとかなり小型化されています。 蒸留（ディスティレーション）を通じてモデルを“圧縮”することで、推論の速度を向上させ、一般的なPCやiPhone等のスマートフォンでも動作可能なレベルに調整されています。 驚異のパフォーマンス：小型でも特定タスクでGPT-4oを超える？ DeepSeekのテクニカルペーパーによると、Distilled Modelsのベンチマークテストでは、 「8Bパラメータのモデルでさえ、特定のタスクにおいてGPT-4o（昨年5月時点のバージョン）を上回る」 という結果が出ています。 ただし、これは数学やコード生成といった特定のタスクに特化したトレーニングを行った場合の話です。 総合的な文章生成や知識カバー率では、依然としてGPT-4oやClaude、o1などのフロンティアモデルのほうが優れています。 つまり、 「タスクによってはローカルモ
Onlookとは 「Onlook」は、ReactおよびTailwind CSSを使ったWebサイトやWebアプリを、Electron製デスクトップアプリ上でFigmaのように直接デザイン編集し、その内容を即時にコードへ反映させることを目指すツールです。 onlook.com 類似の“サイトコーディング自動化”ツールが数多く存在する中で、筆者がOnlookに注目した理由は、多くのロジックがクライアントサイドで動作し、その内部構造がオープンソースであることです。内部の動きを追いやすく、自分のプロジェクトへカスタマイズを施すうえでも学びが多い点が魅力といえるでしょう。 反面、Onlookはまだまだ完成度が高くないという点があります。まだ作り途中のプロダクトという印象です（スクリーンキャストをRPして大袈裟に宣伝している人がいたらたしなめておきましょう）。いくつかの機能は開発中のまま動作しません。
本記事では、RAGの性能を高めるための「Agentic RAG」という手法について、ざっくり理解します。株式会社ナレッジセンスは、エンタープライズ企業向けにRAGを提供しているスタートアップです。 この記事は何 この記事は、「AIエージェント」をRAGに取り入れた手法である「Agentic RAG」のサーベイ論文[1]について、日本語で簡単にまとめたものです。 今回も「そもそもRAGとは？」については、知っている前提で進みます。確認する場合はこちらの記事もご参考下さい。 本題 ざっくりサマリー Agentic RAG は、RAGの新しい手法です。この論文では、「RAGにAIエージェントを使っている」とはどういう状態なのか、どんなパターンがあるのかまとめられています。クリーブランド・ステート大学の研究者らによって、2025年1月に発表された論文です。 最近、「AIエージェント」が注目されてい
米NVIDIA（エヌビディア）の株価の暴落させた中国DeepSeek（深度求索）の新AI（人工知能）モデル「DeepSeek-R1」と「DeepSeek-V3」。中国から突然現れたかのようにみえるこれらのAIモデルは、AIモデルのアーキテクチャーという観点からみれば、これまで世界中で連綿と続いてきたAI研究の延長線上にある。 DeepSeekがAIモデルの計算コストを削減するために採用した最新の手法も、既存のAI研究に同社ならではの工夫を加えたものだ。 今回は同社が発表した論文・ホワイトペーパーの内容に基づき、DeepSeekの低コスト化手法を3つ解説しよう。（1）同社が「究極の専門家の専門化（Ultimate Expert Specialization）」と呼ぶ「MoE（Mixture of Expert、混合ネットワーク）」の改良、（2）中国向けモデルであり性能に制約がある「NVIDI
はじめに初めまして、ほーりふぉっくすと申します。 この記事ではDeepSeekがなぜここまで流行り、選べられているのかを大規模言語モデル(LLM)の開発を生業としてる人がローカルLLM勢の視点から説明します。 ※ローカルLLMとは自分のデバイス上で動く大規模言語モデルのことです。 自己紹介ローカルLLM開発をしているほーりふぉっくす(https://x.com/Holy_fox_LLM)と申します。 DeepSeekを去年の8月よりデータ生成・コード生成に使っており、日本人の中では多分結構早く触っていた方だと思います。 そんな私から見るDeepSeek社、DeepSeek v3 DeepSeek R1について書いていこうと思います。 DeepSeekの概要2023年に中国の浙江省杭州市で設立されたAI開発を専門とする企業です。 そしてそのDeepSeekが出したモデルがDeepSeek-v
タイトルについてだが、これは「R1は米国の輸出規制が無ければ開発しえなかった。つまり輸出規制は逆効果だ！」という事をアメリカに（そして全世界に）喧伝する為だったのでは？という考察。 なぜなら米国の輸出規制のおかげでdeepseekは安くて性能の低いチップを使うしかなく、結果的に中間命令セットであるPTXを使用するしか無くなって、その方向で学習効率を上げようと努力したからだ。そして低コストでo1に匹敵するモデルを開発するに至った。 OSSとして発表する事でこの事実に説得力が生まれるし、また世界の注目も集めやすいと思える。(もちろん世界中でこの方向性で研究開発が進んでその成果を自分達も利用したい、という事も大きいとは思うがそれはOSSでは当たり前なので割愛） ただしPTX（Parallel Thread Execution）はNVIDIA用のチップ向けに開発されたものなので依然としてNVIDI
中国の人工知能（AI）開発の新興企業「DeepSeek（ディープシーク）」の対話型生成AIが公開され、話題となっている。現在、無料で利用できる3つの生成AI、米オープンAIの「チャットGPT」、米グーグルの「ジェミニ」とディープシークを比較してみた。ディープシークはチャットGPTやジェミニに比べ、コストが格段に安く、AIや半導体などの関連市場に大きな影響を与えている。 ディープシークは、サイバー攻撃を受け、ウェブサイト版について「大規模な悪意のある攻撃により、登録が混雑している可能性があります」と新規登録を制限している。一方、アップルのアプリ市場の「アップストア」では問題なく、スマートフォン向けのアプリをダウンロードできた。アップストアでは、アプリについて事前に審査が行われているため、一定のセキュリティーは確保されていると思われる。 理路整然と解説 まずは「日本で一番偉い人は誰か」と質問し
DeepSeek-R1 に関する論文を Gemini Paper Summarizer で要約しました。 DeepSeek-AI, Guo, D., Yang, D., Zhang, H., Song, J., Zhang, R., … Zhang, Z. (2025). DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning. 【注意】AI の説明には誤りが含まれる可能性があり、正確さは保証できません。詳細は原論文を確認してください。 DeepSeek の要約シリーズです。 AIで論文を読む: DeepSeek LLM AIで論文を読む: DeepSeek-V2 AIで論文を読む: DeepSeek-Coder-V2 AIで論文を読む: DeepSeek-V3 AIで論文を読む:
トランプ米政権で暗号資産と人工知能（ＡＩ）の責任者に起用されたデービッド・サックス氏は28日、中国のスタートアップ（新興企業）DeepSeek（ディープシーク）が米オープンＡＩのモデルのアウトプットを参考に技術を開発した「相当な証拠」があると述べた。 サックス氏はＦＯＸニュースのインタビューで、ディープシークの取り組みについて「オープンＡＩのモデルから知識を蒸留（別のモデルのアウトプットを訓練目的で利用し同等の能力を開発する技術）したという相当な証拠がある。オープンＡＩはこれについてあまり満足していないと思う」と語った。 サックス氏は「相当な証拠」の詳細については説明しなかった。オープンＡＩは、コメントの要請にすぐには応じなかった。 ディープシークは先週、新たなオープンソースのＡＩモデル「R1」をリリースした。同社は「R1」の性能について、業界のさまざまな比較基準で米国の主要開発者に肩を並
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