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AIとその他のICTニュース
AIデザイン権威
私たちはソフトウェア開発の転換点に立っています。議論はしばしば、どのAIが最高のコードを書くか（Claude対ChatGPT）や、そのAIがどこに配置されるべきか（IDEかCLIか）に集中しますが、それは正しい問いではありません。問題はコードの生成ではなく、その検証です。AIが
強化学習の力
より良い予測のための継続的学習 TL;DR強化学習（RL）は、試行錯誤を通じて学習するモデルを構築するための強力な方法です。RLは、単に過去のデータに適合させるのではなく、実際の運用とシミュレーションの両方からの報酬とフィードバックループを通じて意思決定を最適化します。...
AIシミュレーションエンジン：実際の過去のデータでAI予測を検証する
ビジネスプロセスにおけるAIの導入はますます高度になっていますが、AIモデルが本当に信頼できる予測を行っていることをどのように確認できますか？NetCareは、組織が過去のデータに基づいて予測を検証できる強力なアプローチであるAIシミュレーションエンジンを導入しています。これにより、...
誰もあなたのウェブサイトを訪問しなくなったらどうなるか？
ChatGPT、Perplexity、GoogleのAI OverviewsのようなAI検索テクノロジーの台頭により、人々がオンラインで情報を検索する方法が根本的に変化しています。従来の検索エンジンはリンクのリストを表示しますが、AI検索エンジンは直接的な回答を提供します。これは、作成、保守、...
MITチームがAIモデルに未知のことを教える
人工知能（AI）の応用は急速に成長しており、ヘルスケア、通信、エネルギーなどのハイステークス産業や私たちの日常生活にますます織り込まれています。しかし、大きな力には大きな責任が伴います。AIシステムは時々間違いを犯したり、不確かな回答をしたりすることがあります。...
AIによる社内ナレッジシステム
製品、ポリシー、IT、プロセス、または顧客に関する質問に、同僚が迅速に回答を得られるようにしたいですか？それなら、独自のチャットボットを備えた社内ナレッジシステムが理想的です。Retrieval-Augmented Generation（RAG）のおかげで、そのようなシステムはかつてないほどスマートになっています。従業員は通常の言葉で質問し、チャットボットが
AIエージェントによるプログラミング
人工知能（AI）は、プログラミングの方法を根本的に変えました。AIコーディングエージェントの長所と短所について読んでください。
2025年のトップAIトレンド
人工知能（AI）は2025年も進化を続け、私たちの日常生活やビジネスにますます大きな影響を与えています。主要なAIトレンドは、このテクノロジーがいかに新たな高みに達しているかを示しています。ここでは、AIの未来を形作るいくつかの主要な開発について議論します...
OpenAI O3を発見する
人工知能（AI）は、私たちの働き方やイノベーションの方法に引き続き大きな影響を与えています。OpenAIは、企業がよりスマートに、より速く、より効率的に事業を展開できるようにする画期的な新技術O3を導入しました。この進歩はあなたの組織にとって何を意味するのか、そしてどのようにして...
デジタルツイン。AIを活用したIT戦略
組織の未来はデジタルツインにあります：人工知能で変革し、ヘルスケアや金融などの分野を強化しましょう。人工知能（AI）は、ChatGPTだけではありません。2023年は、チャットボットのブレークスルーのおかげで、AIが一般の認識に広まった年でした...
AIによるレガシーコードのモダナイゼーション
より速く、よりスマートに、より持続的にソフトウェア開発の世界では、古いコードがイノベーションと成長の妨げとなることがあります。レガシーコードは、かつては機能していましたが、現在では保守が困難な、数十年にわたるパッチ、回避策、アップデートで構成されていることがよくあります。幸いなことに...
生成AIにおける最新動向
生成AI（genAI）の世界は急速に進化しています。かつては人間の創造性に匹敵するテクノロジーを夢見ていたものが、今日では私たちを驚かせ、刺激する応用例を目にするようになりました。テキスト生成から人工的な画像やビデオ制作まで、genAIは…
人工知能が私たちの未来をどのように形作るか
人工知能（AI）の発展は、将来何が待ち受けているのかという疑問を投げかけています。レオポルド・アシェンブレンナーによる最近のホワイトペーパーは、現在の状況と、私たちに何が待ち受けている可能性があるのかについての魅力的な概要を示しています。以下に、いくつかの重要な洞察を紹介します…
合成データ：より良いAIモデルのための有用性
デジタルトランスフォーメーションを進める企業にとって、データは当然ながら極めて重要な役割を果たします。しかし、高品質で大量のデータへの需要が増加する一方で、プライバシーの制約や専門的なタスクに必要な十分なデータがないといった課題に直面することがよくあります。ここで登場するのが、
ロボット工学が経済に与える影響。
長年にわたり、産業用ロボットは単純作業の自動化を可能にしてきました。これまでのところ、それが大規模な失業につながることはありませんでしたが、状況が変わると主張されています。ドローンや自動運転車の登場により、運輸部門全体、警察、軍隊もロボット化されるでしょう...
人工知能の倫理的なトレーニング
人工知能の世界では、最大の課題の1つは、単にインテリジェントであるだけでなく、人間のそれと一致する倫理規範や価値観に従って行動するAIシステムを開発することです。これに対する1つのアプローチは、法律を使用してAIをトレーニングすることです...
人工知能ロボット
Essent社でのより大規模なプロジェクトのために、人工知能ロボットなどを構築しました。このプロジェクトには、ウェブサイト経由での（ライブ）チャットと、担当者およびAIロボットとの統合が含まれます。さらに、アンケートデータを記録するためのCRMとの統合も行います。この記事では、主に
