こんにちは。千葉県の特産品として真っ先に思い浮かぶものがヨウ素*1な、データシステム部データ基盤ブロックの塩崎です。 この記事ではBigQueryストレージの費用を計算する方法と、費用を節約するための戦略について説明します。BigQueryストレージの費用計算をするために、まずストレージを2軸・8種類に分類し、それぞれの軸の視点から費用節約をする方法を紹介します。特にTime travel機能やFail-safe機能が関わると計算ミスをしやすくなるため、それらについても説明します。 ストレージの分類 最初にBigQueryストレージを分類するための2つの軸を説明します。1つ目の軸はライフサイクルで、これはテーブルの更新・変更・削除等の操作によって変化するものです。2つ目の軸は課金モデルで、これは非圧縮状態のデータ量で費用を計算するか圧縮済み状態のデータ量で費用を計算するかを決めるものです。

デジカル開発メンバーの末永(@asmsuechan)です。電子カルテの開発を通して医師や医療事務の方の「書く」をサポートしています。 みなさん、マークダウンでテキストを書いていますか？私はマークダウンで書くことが好きで、プレーンテキストでもほとんどのメモをマークダウン記法で書いてしまいます。この記事もはてなのマークダウンを使って書いています。*1 マークダウンを使えるサービスを挙げていくとGitHubやStackOverflowなど開発者ならば誰しも知るサービスが多く出てきます。このことからもわかるように、マークダウンはもはや開発者とは縁の切れないものとなっています。 しかし、普段の開発時によく使うマークダウンですが、実際にはどのような仕組みで動いているのかを知る人は少ないのではないかと思います。 この記事ではオリジナルのマークダウンパーサ「minute」をTypeScriptを使ってハン

プログラミング言語Pythonは現在高い人気を持つ。ただ初心者の中には、Pythonが備える数々の便利な機能に気付いていない人もいる。この特集では、そうした機能や仕組みについて解説する。 出典：日経ソフトウエア、2025年1月号 pp.32-50 「ここがスゴイ！！Pythonの機能　徹底解説」を改題、編集 記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります。

リーナー開発チームの黒曜(@kokuyouwind)です。 最近話題の AI ソフトウェアエンジニア、 Devin AI をリーナーでも使い始めました。 いろいろ試してみた限り「めちゃくちゃ上手くタスクをこなしてくれるケース」と「びっくりするほど迷走するケース」の差が激しくてうまく使いこなすのには利用者側のノウハウが必要だなーと感じています。 今回は試したなかでも、特にうまく動いており汎用性の高いものを記事にまとめます。 Dependabot PR のレビュー、意外と時間かかる問題 依存ライブラリのバージョンを最新に保つため、 GitHub Dependabot など依存関係更新ツールのを使っている方も多いのではないでしょうか。[1] ライブラリごとに自動でバージョン更新の Pull Request (以下 PR)を作ってくれるため大変便利ですよね。 ただ、これをマージするには大抵の場合以

米Googleは2月19日（現地時間）、科学研究を加速させるための新しいAIシステム「AI co-scientist」を発表した。「Gemini 2.0」を基盤に、サイエンティスト（科学者）が新たな仮説や研究計画を立てるのを支援することを目的としている。 科学者が自然言語で研究目標（例えば、病原性微生物の拡散をより良く理解するなど）を指定すると、AI co-scientistは検証可能な仮説、関連する文献の要約、可能な実験的アプローチなどを提案する。 このシステムは、科学的な推論プロセスを反映するように設計された複数の専門エージェント（Generation、Reflection、Ranking、Evolution、Proximity、Meta-review）を使用し、仮説を生成、評価、洗練する。 ただし、あくまでも科学者が研究を洗練させるのに役立つ共同ツールであり、科学的プロセスを自動化す

Dockerfileの最適化やエラーの原因などの質問に答える「Docker AI Agent」ベータ公開、Docker Desktopで利用可能に Docker社は、開発者がDockerに関する課題に直面したときの質問などに答えてくれる「Docker AI Agent」（プロジェクト名：Gordon）をベータ公開したと発表しました。 Docker AI Agentは2月5日にリリースされたDocker Desktop 4.38にサインインした全ユーザーに順次提供されていく予定だと説明されており、Dockerを始めるとき、既存のDockerfileやComposeファイルを最適化するとき、Dockerテクノロジー全般を理解するときなど、Dockerに関連する質問や疑問などに答えてくれます。 下記の画面のように、Docker Desktopのメニューから「Ask Gordon」を選択すると、チ

AI（人工知能）モデルの開発には、高性能なNVIDIAのAIアクセラレーターが大量に必要になると思われてきた。この流れに中国のベンチャー「DeepSeek」が一石を投じた。NVIDIA一強が、こうした動きや、プラットフォーマーなどのAIアクセラレーター開発を加速しているように見える。そこで、なぜプラットフォーマーがAIアクセラレーターを開発するのか、勝機はあるのかについて考えてみた。 NVIDIA一強がプラットフォーマーのAIアクセラレーター開発を加速させる？ AI（人工知能）モデルの開発には、高性能なNVIDIAのAIアクセラレーターが大量に必要、と思われてきた。この流れが変わりつつあるようだ。MetaやOpenAI、Microsoftなど、AIに巨額の投資をしている会社が自社開発に動いている。Metaは、2024年4月に次世代の「Meta Training and Inference

経済産業省は2025年2月18日、「AIの利用・開発に関する契約チェックリスト」を取りまとめた。同チェックリストは生成AIの急速な普及に伴い、AIの利活用に関する契約の重要性が高まっている現状を踏まえ、当事者間の適切な利益およびリスクの分配を促進し、AIの利活用を推進することを目的としている。 2022年ごろから基盤モデルを使った生成AIが急速に普及し、企業においてもAIを活用したサービスの導入が進んでいる。一方で、AIや法務に精通していない事業者が契約を締結するケースも増加しており、契約上のリスクを十分に検討しないまま導入が進む懸念が指摘されている。特に次のようなリスクが課題として挙げられている。

大規模言語モデル（LLM）の開発は、高価なAI（人工知能）用GPU（画像処理半導体）を数千個以上搭載するAIスーパーコンピューターで発生する様々なハードウエア故障との戦いである。米Meta（メタ）が最近発表した論文で、その実態を明らかにした。 筆者が注目したのは、メタが2025年3月上旬に米ラスベガスで開催されるスパコンの学会「2025 IEEE International Symposium on High-Performance Computer Architecture（HPCA 2025）」で発表する予定の論文「Revisiting Reliability in Large-Scale Machine Learning Research Clusters」だ。論文速報サイトの「arXiv」には2024年10月29日に公開され、2025年2月6日に第2版に改訂されている。 この論文は

Dataikuは2025年2月9日（現地時間）、エンタープライズAIの展望を示すレポート「2025年の生成AIトレンドTOP5AIエージェントの台頭に伴う“審判”に備える」を発表した。 本レポートはデータ、アナリティクス、IT部門の幹部400人および経営幹部200人を対象に、企業における生成AIの導入状況や今後の課題を浮き彫りにしている。レポートの主な調査結果は次の通りだ。 データ、分析、ITリーダーの66％が、過去12カ月間に100万ドル以上を生成AIに投資 組織の88％が2025年に生成AIへの投資を増加させる計画を立てている データ、アナリティクス、ITリーダーの85％が、生成AIの投資収益率（ROI）の定量化について、経営幹部からの圧力が高まっていると報告 企業の73％が複数の大規模言語モデル（LLM）を管理するハイブリッドアプローチを採用している 経営幹部の75％が生成AIの採用

レバテックが「レバテックIT人材白書2025」を発表した。生成AIの出現で「エンジニアに求められるスキルが変化した」とIT人材採用担当者の43.9％が回答。業務で生成AIを利用した人は46.7％を占めた。 レバテックは2025年2月12日、「レバテックIT人材白書2025」を発表した。 同調査は、IT人材を採用する企業担当者1000人と、20～59歳のIT人材3000人の計4000人を対象とした。今回の記事は、調査内容のうち生成AIの捉え方について抜粋する。 「生成AI（人工知能）の出現によって、エンジニアに求められるスキルは変化したと思いますか」と尋ねたところ、採用担当者の43.9％が「はい（変化したと思う）」と回答した。

OpenAIのAIチャットサービス「ChatGPT」のアクティブユーザーが週当たり4億人を超えたことがわかりました。2024年12月時点では週当たり3億人で、ここ数カ月で急増したとのことです。 ChatGPT now has 400 million weekly users — and lots of competition https://www.marketplace.org/2025/02/20/chatgpt-now-has-400-million-weekly-users-and-a-lot-of-competition/ OpenAI's weekly active users surpass 400 million | Reuters https://www.reuters.com/technology/artificial-intelligence/openais-week

米OpenAIのブラッド・ライトキャップCOO（最高執行責任者）は2月20日（現地時間）、Xに「ChatGPTは最近4億WAU（週間アクティブユーザー）を超えた。毎週世界の5％にサービスを提供できて大変うれしい」とした。 ChatGPTを利用するビジネスユーザーは200万以上、推論モデルAPIの使用は「o3-mini」のリリース以来5倍に増加したという。 この投稿は、米CNBCの記事へのリンク付きでポストされた。 ライトキャップ氏はCNBCの記事で、中国の競合企業DeepSeekについて、「DeepSeekは、AIがいかに一般大衆の意識に浸透したかを示す証拠だ」と語った。「これは、こうしたモデルがいかに協力で、人々がいかに強い監視を持っているかを示すものだ」 同氏はまた、イーロン・マスク氏による買収入札について、「われわれは、この件に関して自分たちの立場を透明にするよう努めている。（マスク

Microsoftが2025年2月19日に、ゲームに特化した生成AIモデル「Muse」を発表しました。Museでは、ゲーム内の物理演算やプレイヤーのコントローラー操作に対するゲームの反応を含めて、3Dゲームの世界をAIが詳細に生成できるとのことです。 Introducing Muse: Our first generative AI model designed for gameplay ideation - Microsoft Research https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/introducing-muse-our-first-generative-ai-model-designed-for-gameplay-ideation/ ゲームプレイ用生成 AI モデル「Muse」でクリエイターとプレイヤーを支援 - Xbox Wir

大阪公立大学は、流体の動きをAIで予測計算する新モデルを発表した。新モデルは、従来流体計算に使われてきた粒子法と同程度の精度を維持しながら、計算にかかる時間を約45分から約3分に短縮できる。 大阪公立大学は2025年2月5日、流体の動きをAI（人工知能）で予測計算する新モデルを発表した。 効率的な海上発電などのために波や潮流の動きを計算する「粒子法」は、計算コストが高い。近年はAIに計算前後の流体の状態を学習させて高速計算する「代理モデル」の研究が進んでいるが、計算結果の精度や汎用（はんよう）性については、十分な検証がなされていなかった。 今回の研究では、「グラフニューラルネットワーク」と呼ばれる深層学習技術を用いて、粒子法の代理モデルを開発した。 はじめに、さまざまな条件で学習させた代理モデルを比較して、精度の高い流体計算に重要な条件を検討した。次に、流体計算の時間刻み幅を変える検証によ

「経済部」は、「日本や世界の経済」を、多角的にウォッチする部。「生活者の目線」を忘れずに、政府の経済政策や企業の活動、株価や為替の動きなどを継続的に定点観測し、時に深堀りすることで、日本社会の「今」を「経済の視点」から浮き彫りにしていく役割を担っている。 世界的な課題となっている温室効果ガス削減をはじめ、ＡＩや自動運転などをめぐる最先端テクノロジーの取材も続け、技術革新のうねりをカバー。 生産・販売・消費の現場で、タイムリーな話題を掘り下げて取材し、映像化に知恵を絞り、わかりやすく伝えていくのが経済部の目標。 財務省や総務省、経産省などの省庁や日銀・東京証券取引所のほか、金融機関、自動車をはじめとした製造業、流通・情報通信・外食など幅広い経済分野を取材している。

米HPは2月18日（現地時間）、AI採用ウェアラブルデバイス「Ai Pin」で知られる新興企業Humaneを買収すると発表した。買収総額は約1億1600万ドルで、取引は2月中に完了する見込みだ。 HumaneはAi Pinを2023年11月に発売した。胸元などに装着し、音声、カメラ、ジェスチャー、内蔵プロジェクターを組み合わせたシステムで、AIを活用できるようになっていた。 HumaneはAi Pinのサポートページで、「弊社の事業上の優先順位の変更に伴い、消費者向けのAi Pinを即時終了する」と告知した。 Ai Pinの販売は即時終了し、既存デバイスは2月28日に機能停止する。同社はユーザーに対し、28日までにHumaneのサーバにアクセスし、Ai Pinで撮影した写真、ビデオ、メモをダウンロードするよう勧めた。米太平洋時間の28日午後12時にはすべてのユーザーデータは完全に削除される