MCP が盛り上がってるらしい… Anthropic が 2024年11月に発表した「Model Context Protocol（MCP）」ですが、AI エージェント界隈で結構な盛り上がりを見せています。そこで、その特徴や技術概要、将来の展望について、実際にコーディングした経験も踏まえてまとめてみようと思います。今後の開発方針（後述）を見るにつけ、MCP が切り開こうとしている世界とその可能性に、とてもワクワクしています！ MCPとは、雑に言うと、LLM が外部ツールやリソースを扱えるようにして、生成 AI の適用範囲を劇的に拡大するための オープンソース技術です。 この技術は「AI エージェント」と非常に相性が良いです。たとえば「マーケティング AI エージェント」を構築したい場合、 LLM は MCP を介して、マーケティングに必須なツールやサービス群、たとえば、ウェブ検索や、売上・

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 検索AIエージェント　Feloを使ってみた 2025年はAIエージェント元年と呼ばれ、ソフトバンクの孫さんも３年以内にAIのエージェントが一人一人につくような時代となるといっていることも注目されてます。 検索AIエージェントの「検索代理」機能を使用しました。 ほぼプロンプトを書かずに、こういった検索に使用するテンプレートが用意されているのも使いやすいポイントです。（自分のテンプレートを作成することもできます。）（ポイント１） 今回は、私の興味のある「プログラム医療機器」についてエージェントに調べてもらいました。 普通の文章生成AIのよう

ユーザーから詳細な指示を受けなくてもAI＝人工知能が目的に応じて自律的に仕事を進める、「AIエージェント」と呼ばれる技術の開発が広がっています。 このうち富士通は、複数の「AIエージェント」を使ってサイバー攻撃などセキュリティーの問題への対策を行う技術を開発しました。 あらかじめ役割分担されたAIエージェントが、みずから動いてシステムの問題点を洗い出したり、セキュリティー対策を練ったりするなど、複雑な作業を自動化できるとしています。 富士通データ＆セキュリティ研究所の今井悟史所長は「AIエージェントどうしが協力して、難しい課題に対応できる。人間の英知を超えたところまで到達することが最終的な目標になってくる」と話していました。 またNECも、今月からAIエージェントの提供を始めていて、ユーザーの要求に応じてデータの処理や資料の確認など、必要な作業を自動で進めるということです。 目的に応じて自

ガートナージャパン（以下、ガートナー）は2024年1月14日、「AIエージェント」に関する最新の見解を発表した。 3年後、AIエージェントはどう使われている？ 2024年後半から「AIエージェント」というキーワードの市場認知が急速に拡大している。ガートナーは、AIエージェントを「デジタルおよびリアルの環境で、状況を知覚し、意思決定を下し、アクションを起こし、目的を達成するためにAI技法を適用する自律的または半自律的なソフトウェア」と定義する。 このAIエージェントと、生成AIを利用したチャットbotやRPA（robotic process automation）とはどこが違うのか。また、近い将来、AIエージェントはビジネスでどのように使われるのか。これまで数々の予測を的中させてきたガートナーの見立てとは。 まず、ガートナーはAIエージェントの定義を拡張することで、「特定の目標を達成するため

We introduce our first-generation reasoning models, DeepSeek-R1-Zero and DeepSeek-R1. DeepSeek-R1-Zero, a model trained via large-scale reinforcement learning (RL) without supervised fine-tuning (SFT) as a preliminary step, demonstrated remarkable performance on reasoning. With RL, DeepSeek-R1-Zero naturally emerged with numerous powerful and interesting reasoning behaviors. However, DeepSeek-R1-Z

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中国のAI企業であるDeepSeekが、第1世代の推論モデルである「DeepSeek-R1-Zero」と「DeepSeek-R1」をMITライセンスの下でオープンソースとして公開しました。DeepSeekは特定のAIベンチマークで、OpenAI o1と同等の性能を発揮すると主張しています。 DeepSeek-R1/DeepSeek_R1.pdf at main · deepseek-ai/DeepSeek-R1 · GitHub https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1/blob/main/DeepSeek_R1.pdf deepseek-ai/DeepSeek-R1 · Hugging Face https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1 ???? DeepSeek-R1 is here! ⚡

中国のAI企業DeepSeekは1月20日（日本時間）までに、米OpenAIの「o1」と同レベルの性能をうたう大規模言語モデル（LLM）「DeepSeek-R1」を公開した。いずれもMITライセンスで、商業利用なども認めている。 大規模な強化学習のみでトレーニングしたという「DeepSeek-R1-Zero」、教師あり微調整を行い、数学やコード生成などでo1に匹敵する性能を実現したとうたうDeepSeek-R1を公開。さらに、DeepSeek-R1をベースに、米MetaのLlamaや中国AlibabaのQwenなどを活用して調整した6つの蒸留（既存の大きなモデルを基に、近い性能を持ったより小さいモデルを開発する手法）モデルも公開した。このうち「DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B」は、複数のベンチマークでo1-miniの性能を上回ったという。 R1はAPIも提供。料金は

Published 2025/01/20 18:31 (JST) Updated 2025/01/20 18:41 (JST) 18、19日実施の大学入学共通テストを生成人工知能（AI）に解かせると、得点率は約91％になったと、AIベンチャーのライフプロンプト（東京）が20日、明らかにした。東大文科1類の受験生の多くが選択すると予想される科目を対象にした。 大手予備校の河合塾が昨年11月に公表した、合格の可能性が50％になると予想した「ボーダーライン」の得点率（86％）を超えた。 国語の得点率は94％、英語のリーディングは98％となった。数学は「1A」が80％、「2BC」は93％だった。「歴史総合、世界史探究」は97％となった一方で、「歴史総合、日本史探究」は79％にとどまった。AIが学習するインターネット上のデータ量は、日本史が世界史と比べて少ないことが影響したとみられる。 ライフプロン

ChatGPT o1執筆の小説『メイド型AI、学園生活始めます！』の主人公イメージ（midjouneryで筆者作成） 昨年末、月額200ドル（約3万2000円）の「ChatGPT Pro」を契約して、12月にリリースされた新モデル「o1」と、その強化版「o1 pro」で小説を書かせてみたんですが、いやこれはすごいですね。わずか5分程度で、小説として十分読めると感じられる水準の品質を2万字程度、いきなり出力してきます。実際に章立てをして何度か生成することで、13万字の小説が数時間で出力できました。ライトノベル小説の１冊の単行本が約10万字程度と言われていますので、物量として一冊分が書けてしまいます。しかも、内容はそれなりに読ませるものです。手放しで傑作と言える水準にまではなっていませんが、人間の中級者クラスには達しているのではないかと感じさせる実力があります。過去、ChatGPTや他のLLM

オープンAIは、若返り研究に取り組んでいるレトロ・バイオサイエンシズと共同で、新言語モデル「GPT-4b micro」を開発。科学分野に参入する。 by Antonio Regalado2025.01.20 8 この記事の3つのポイント オープンAIが生物学的データに特化したモデルを開発し科学分野に参入 モデルは山中因子を改良し細胞のリプログラミングの効率を50倍以上向上させた オープンAIのCEOは共同開発企業に巨額出資しており利益相反の可能性も summarized by Claude 3 人工知能（AI）の科学分野への貢献といえば、グーグル・ディープマインド（Google DeepMind）の「アルファフォールド（AlphaFold）」を思い浮かべる人も多いだろう。このタンパク質折り畳み構造予測プログラムの開発者には昨年、ノーベル賞が授与された。 そしてオープンAI（OpenAI）も

OpenAIがバイオ系スタートアップのRetro Biosciencesと協力して、タンパク質設計に使用できるAIモデル「GPT-4b micro」を開発したと発表しました。このGPT-4b microはGPT-4oをベースにしたモデルで、Google DeepMindのAlphaFoldのようなタンパク質構造予測ではなく、タンパク質の相互作用を予測するモデルになっているとのことです。 Our Applied AI team at @RetroBio_ + some @OpenAI homies working together for a few month have created GPT4b-micro, a sequence-based model for, among other things, protein design!— José Luis Ricón Fernández

Steven J. Vaughan-Nichols （Special to ZDNET.com） 翻訳校正： 編集部 2025-01-15 09:36 IBM傘下でオープンソースソフトウェア大手のRed Hatは、人工知能（AI）最適化のスタートアップであるNeural Magicの買収を完了した。この買収は2024年11月に発表されていたが、米国時間2025年1月13日に取引が完了した。これは、ハイブリッドクラウド環境全体でAI能力を強化するという同社の戦略において重要な一歩となる。 買収額は明らかにされていないが、Neural Magicはこれまでに、Andreessen Horowitz、New Enterprise Associates、Amdocs、Comcast Venturesなど、さまざまな投資家から5000万ドルの資金を調達している。この買収が安価なものではなかったことは

AMDは2025年1月6日（米国時間）、モバイルPC向けの新たなシリーズプロセッサ群を発表した。これには、「AMD Ryzen AI Max」および「AMD Ryzen AI Max Pro」シリーズ、「Zen 5」ベースの「AMD Ryzen AI 300」シリーズや「Zen 4」ベースの「AMD Ryzen 200」シリーズの新たなモデルが含まれている。 AMDは「OEMパートナー各社により、AMD Ryzenプロセッサを搭載した新しいAI対応PCおよびワークステーションが発表されている。これらの新しいシステムは驚異的なパワー、パフォーマンス、互換性を備えており、次世代の『Copilot+ PC』に対する期待を超えるものだ」と述べている。 AMDは発表したプロセッサ群について、次のように説明している。 AMD Ryzen AI Max/AMD Ryzen AI Max PRO 関連記事

NVIDIA、GeForce RTX 50シリーズのGPUを発表　RTX 4090を大幅に上回る性能の実力は？　搭載技術は？：「NVIDIA DLSS 4」「NVIDIA Reflex 2」でパフォーマンス向上、遅延削減 NVIDIAは、開発者、ゲーマー、クリエイター向けのコンシューマーGPUである「GeForce RTX 50」シリーズを発表した。「NVIDIA Blackwell」アーキテクチャ、第5世代Tensor Core、第4世代RT Coreを搭載し、AI駆動型レンダリングにおいて画期的な進歩を実現したという。

GitHubは2025年1月15日（米国時間）、レガシーコードを扱うときにAI（人工知能）コーディングアシスタント「GitHub Copilot」がどのように役立つかや、GitHub Copilotを用いてレガシーコードを文書化したり説明したりする方法、これらを実施する際に留意すべきベストプラクティスを公式ブログで解説した。 GitHubは、GitHub Copilotが話題に上るときは、新しいコードの作成に焦点が当てられることが多いが、GitHub Copilotは既存のコードを理解するためにも同様に役立つと述べている。GitHub Copilotの自然言語処理機能を利用して、複雑なロジックを文書化したり、分かりにくい関数を説明したり、可読性を高めるための改善点を提案したりできるという。 レガシーコードを扱うときにGitHub Copilotがどう役立つ？ 関連記事 OpenAIの「o1

Meta Platforms社のLlamaモデルならびにLlamaライセンス契約(Llama Community License Agreement)がオープンソースに全く該当しないことは既に解説した通りであるが、Llamaライセンス契約にはオープンソースであるか否かという観点において直接的に関係せず、実用に際して予期せぬライセンスの終了にも繋がりかねない幾つかの重大な問題が潜んでいると考えられる。Llamaのオープンソース性に関する論考と重複する部分も多く含まれるが、ここではそれらの問題に対する危険性について雑多に解説する。 なお、本稿はLlama派生モデルの開発やLlamaモデルを自社サービスに組み込もうと検討している企業・エンジニア・コンプライアンス担当者を主な対象としてLlamaモデル利用における潜在的リスクを整理したものであるが、具体的な利用事案への法的助言を提供するものではなく

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生成AIが人間の介在なしに自律的にソフトウェアテストを生成し実行、バグや脆弱性を発見してくれるAIテストエージェント「Spark」登場 ドイツに本社を置き、コード分析ツールなどを提供するCode Intelligence社は、起動すればあとは生成AIが人間の介在なしに自律的にソフトウェアテストを生成し実行することで、対象となるソフトウェアのバグや脆弱性などを発見してくれるAIテストエージェント「Spark」を発表しました。 An exciting milestone in software security testing: ???? ???????????? ???????? ?????, ??? ?? ???? ????? ???? ????? ???? ??????? ????? ???????????! Read the PR: https://t.co/wfuautln8i#AI

【読売新聞】　東京都教育委員会が、都立高校に生成ＡＩ（人工知能）を学ぶ独自科目を導入する方針を固めた。新年度以降、授業で使う動画など教材の作成を始める。最新技術を学ぶ環境を整え、生徒の学習意欲向上とデジタル分野に精通した人材育成につ