CMA-ES入門: 進化戦略によるブラックボックス最適化

現代のエンジニアリングにおいて、最適な解を見つけ出す「最適化」は常に重要な課題です。しかし、目的関数の内部構造が不明確である、あるいは解析的に勾配を計算できない場合、その問題はブラックボックス最適化（Black-Box […]

LLMLingua: LLMのためのプロンプト圧縮技術

昨今、大規模言語モデル（LLM）は、様々なアプリケーションで活用されています。LLMの能力を最大限に引き出すため、Chain-of-Thought (CoT) や In-Context Learning (ICL)、Re […]

AIコードアシスタントは、コードの自動生成だけでなく、既存の複雑なコードベースの理解やタスクの自動実行を通じて、開発者の作業を大きく変えつつあります。今回は、最近リリースされた「LangCode」と呼ばれるツールを紹介し […]

ガウス過程（GP: Gaussian Process）は、関数そのものに確率分布を定義するノンパラメトリックなモデルです。このモデルの最大の強みは、単なる予測値だけでなく、その不確実性（信頼区間）を定量的に示せる点にあり […]

複雑な組合せ最適化問題に直面したとき、どのようにすれば高速かつ効率的に最適解を見つけられるでしょうか。近年、この難問へのアプローチとして、2次非制約二値最適化（QUBO: Quadratic Unconstrained […]

ソフトウェアテストは、ソフトウェアエンジニアリングにおける基本的な要素であり、プロジェクト予算の15～80%もの割合を占めることがあります。この数値が示す通り、テスト工程はソフトウェアの品質と信頼性を保証する上で極めて重 […]

近年の機械学習（ML）モデルは、ビッグデータ解析において非常に高い予測精度を達成しています。しかし、その意思決定に至るプロセスが不透明な「ブラックボックス」となってしまう課題が指摘されています。データから相関関係を発見す […]

データ駆動型の意思決定において、機械学習モデルは「どの顧客が商品を購入する可能性が高いか」という相関関係の予測に広く活用されています。しかし、マーケティング施策や介入の予算を真に最適化するためには、「我々の施策（介入）に […]

近年、深層学習（Deep Learning, DL）や大規模言語モデル（Large Language Models, LLM）といったAIシステムが目覚ましい進化を遂げています。しかし、それに伴い、これらの複雑なモデルの […]

大規模言語モデル（LLM）の目覚ましい進化は、ソフトウェア開発（Software Development）の領域に根本的な変化をもたらしています。これまで、AIによるコーディング支援の多くは、自然言語の記述を静的なコード […]