GluonTS入門: Pythonによる確率的時系列モデリング

時系列予測とは、過去の観測データに見られるパターンが将来も継続するという前提に基づき、未来の値を予測する技術です。これは、電力網における需給バランスの維持や、レストランや小売業における在庫の最適化など、ビジネスの様々な場 […]

反証可能性の壁：LLMは科学的研究を促進させるのか？

近年、GPT-5などの最先端モデルが、数学や物理、生物学といった様々な分野で新たな知見を生み出し、人間レベルの知能を示しているという報告が相次いでいます。モデルが複雑な課題を解き、科学の研究プロセスを大幅に加速させる様子 […]

AI評価の分野では、LLM自身の高度な理解力を活用して他のモデルを評価する「LLM-as-a-Judge」が広く普及しています。しかし、AIが生成する回答が高度化し、専門領域における多段階のタスクへと進化するにつれ、単一 […]

システム運用や製造現場のデータ分析において、異常検知（Anomaly Detection：通常とは異なるデータを見つけ出す手法）は欠かせない技術です。ですが、データが複雑になるにつれて、従来の統計的な手法では十分な精度を […]

LLMの精度向上のために、日々プロンプトの試行錯誤を繰り返しているエンジニアは多いはずです。Google Researchの研究チームは、そのような課題に対し、非常にシンプルかつ強力な解決策である「Prompt Repe […]

2010年代以降、膨大なテキストデータから深い意味的パターンを認識するニーズは、かつてないほど高まっています。これまでのテキスト分類は、大量のラベル付きデータを用いたファインチューニング（Fine-tuning）が主流で […]

2025年は、AI技術が「生成」から「推論（Reasoning）」、そして「自律的なエージェント（Agentic AI）」へと劇的な進化を遂げた1年でした。LLMの効率化から、マルチモーダル化、さらにはAI自身が科学的発 […]

現代のデジタル社会において、情報を的確に見つけ出す情報検索（IR: Information Retrieval）システムは、検索エンジンから知識管理プラットフォームに至るまで、欠かせない存在です。特に、大規模言語モデル […]

近年、大規模言語モデル（LLM）は、単にテキストを生成するだけでなく、複雑な問題解決を可能にする強力なエージェントへと急速に進化しています。しかし、現実世界の多くのオープンエンドなタスクは、単一のプロンプトや標準的なRA […]

大規模言語モデル（LLM）を活用する際、その出力性能は入力プロンプト（指示文）の品質に大きく左右されます。この「プロンプトの感度（sensitivity）」は非常に高く、意味的に類似しているように見えるわずかな表現の違い […]