1. はじめに Pythonと機械学習を習得しました。 本稿では、地価公示・地価調査といった公的データを用い、今回は東京23区住宅地の地価をテーマに分析を実施。 その結果を解説し、不動産鑑定評価を補完する簡易検証ツールの可能性を検討します。 2. 解決したい課題 目的は、土地価格評価の客観性と効率性向上を目指します。 現状の不動産鑑定は専門性に依存しますが、データ活用による改善余地が大きいと考えます。 これらの課題に対し、Pythonと機械学習で地価データから価格形成要因をモデル化し、データ分析を通じ、鑑定評価の初期段階における客観的根拠を提供することを目指します。 3. 実行環境 パソコン: Windows 開発環境: Google Colaboratory 言語: Python ライブラリ: Pandas, scikit-learn (sklearn.model_selection,

【問題】 以下はリストsomedataの要素が全て10より大きければ変数all_above_10の値をTrueに、1つでも10以下の要素があればFalseにするコードだ。要素が10以下かどうかとall_above_10の値のセットは（主に）for文の中で行っている。このコードは問題なく動作するが、Python的な書き方にはなっていない。Pythonの組み込み関数を使うと、これは1行で書ける。そうしたコードはどんなものになるかを考えてみよう。 somedata = [17, 13, 18, 20, 10, 3, 7, 4, 8, 16] all_above_10 = True for item in somedata: if item <= 10: all_above_10 = False break print(all_above_10)  # False

本記事では、AI異音検知の概要、実装、検証例について、入門的な内容をご紹介します。 はじめに 異音検知とは 検証用データ AIによる異音検知 オートエンコーダーモデル 音データの中身 周波数の世界から音を見る Node-AIでのオートエンコーダーモデル作成 おわりに はじめに こんにちは、NTT Com イノベーションセンターの中野です。 普段は時系列データに対応したノーコードAI開発ツール「Node-AI」チームで、 お客さまのデータ分析支援やプロダクト開発チームのスクラムマスターとして活動しています。 さて、みなさんは「AI」と聞いて何を想像しますか？ 多くの人は、チャットができたり画像が作れる、いわゆる 生成AI （Generative AI）を思い浮かべると思います。 一方、大量の数値データを読み込み、中身を理解して何らかの予測値を返してくれる 予測AI （Predictive A

こんにちは ! ソリューションアーキテクトのこば D です。この記事では、Amazon Bedrock で利用できる基盤モデル「Amazon Nova」を使って、テキストで指示するだけで画像に映る物体を検出し、バウンディングボックス (Bounding box) を描画する方法をご紹介します。

You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert

LLMs.txt（主要LLMは使用していないため、現時点で作ってもあまり意味のないものです）の話が、先日飲み屋の雑談ベースで出てきました。 そもそも自分は書き方すら知らなかったので体験ベースで作ってみることに。 自動生成ツールが存在した 調べていく中で下記のようなツールがあり、URL（TOPページ）を流し込むと自動生成してくれるとのこと。 https://llmstxt.firecrawl.dev/ sitemapを自動生成してくれるような存在ですね。 出来た結果 で、生成されたのがこちら。 *Note: This is an incomplete result, please enable full generation by entering a Firecrawl key. # https://www.baka-ke.com/ llms.txt – [Search News Summ

「Visual Studio Code」と「Ollama」で簡単に始められる、安心・安全なローカルAI活用術：クラウドサービスだけじゃない！　ローカルPCやサーバ、Kubernetesで生成AI（5） 気軽に試せるラップトップ環境で、チャットbotを提供するオールインワンの生成AI環境構築から始め、Kubernetesを活用した本格的なGPUクラスタの構築やモデルのファインチューニングまで解説する本連載。今回は、「Visual Studio Code」と「Ollama」を活用し、Visual Studio Codeでローカルモデルに対してコードの生成や修正、レビューを指示したり、AIエージェントモードでコーディングさせたりする方法を解説します。 2025年4月初旬に「Visual Studio Code」（以下、VS Code）のバージョン1.99がリリースされ、AI（人工知能）とのチャッ

MCP logo ©︎ 2024–2025 Anthropic, PBC and contributors | MIT license はじめに こんにちは、GMO Flatt Security株式会社 セキュリティエンジニアのAzaraです。普段は、クラウドセキュリティや Web アプリケーションのセキュリティを専門領域にしています。 本稿は MCP のセキュリティを前後編で解説するものの後編です。前編では MCP のセキュリティを、利用者の視点から考察しました。 後編となる本稿では、攻撃者視点から脅威や攻撃手法を整理します。そのうえで、日々増えていく MCP Server の提供者が、これらの脅威やセキュリティ課題をどのように考慮し対策を講じるべきかを解説します。 また、GMO Flatt Securityは日本初のセキュリティ診断AIエージェント「Takumi」や、LLMを活用したア

公開日 2025/06/03更新日 2025/06/03MCPセキュリティの基本と実践　〜専門家の解説とツールで理解する、セキュリティリスクとその対策〜 今回は、MCP（Model Context Protocol）をより安全に活用するためのセキュリティにフォーカスした記事をお届けします。 前半では、一般社団法人日本ビジネステクノロジー協会 代表理事であり、株式会社クラウドネイティブのプロジェクトマネージャーとしてもご活躍されている 岡村慎太郎さんに、MCPを使う上で意識しておきたいセキュリティリスクとその背景について、分かりやすくご解説いただきました。 後半では、Findy Tools編集部がリサーチしたMCP関連のセキュリティツールやフレームワークを紹介します。 その中でMCPについてのセキュリティにも簡単に触れましたが、この記事ではもう少しそこを掘り下げてみたいと思います。 前提の整

テラーノベルで機械学習エンジニアをしている川尻です。 AIエージェントの進化は目覚ましく、AIエージェントの恩恵を享受する一方で、「なぜか疲れる…」と感じていませんか？私が日々感じる「AIエージェント疲れ」と、具体的な対策を共有します。 私の日常業務とAIエージェントたち：どんな風に付き合っているの？ 先週の金曜日、夕方。Clineにコードレビューをお願いしながら、Geminiで技術調査を走らせ、同時にMLモデルの学習完了を待っていました。効率的に見えるこの働き方ですが、ふと気づいたんです。「あれ、なんだか疲れてる...？」 実際、AIエージェントは私の仕事を劇的に変えました。でも「楽になった」かと言われると、答えに困ってしまいます。 そこで、自分の日常業務を改めて振り返ってみることにしました。AIエージェントとどんな風に付き合っているのか、私の例をお見せします。 【メインパートナー】日々

Claude CodeをWindows上で動かすにはWSLの調整が必要ですが大変に辛ですよね。 この記事ではDevContainerを使ってWindows上でもClaude Codeを簡単確実に動かせる方法を説明します。 勿論、DevContainerを使っているので、MacやLinuxなどのGUI環境でも同じように動作します。 事前準備 VS Codeをインストールする Docker Desktopをインストールする DevContainerの構成 まず、作業用のディレクトリを作成しましょう。ここでは、C:\dev\devcontainer-claude とします。 次に、.devcontainerディレクトリを作成し、その中にdevcontainer.jsonを作成します。 つまり、C:\dev\devcontainer-claude\.devcontainer\devcontaine

2025年5月22日に正式リリースされたClaude Codeと同時に公開された、GitHubのプルリクエストやイシュー内でコードの質問や変更を自動で行うことができるGitHub Action「Claude Code Action」がにわかに話題になっています。 https://trends.google.com/trends/explore?cat=5&date=today%201-m&geo=JP&q=Claude%20Code&hl=jaGitHub Actions - AnthropicIntegrate Claude Code with your GitHub workflows for automated code review, PR management, and issue triage.AnthropicGitHub - anthropics/claude-code-a

ゲームなみなさんこんにちは ! Game Solutions Architect の Leng です。 2024 年 11 月に Anthropic が発表した MCP (Model Context Protocol) は 2025 年 6 月現在、多くのサービスで利用されています。MCP により、AI エージェントは様々なツールやサービスと標準化された方法で接続できるようになり、その活用範囲が急速に広がっています。MCP の利用は単なるデータソースへのアクセスだけに留まらず、3D モデル作成ツールやゲーム開発エンジンなど、クリエイティブな領域のツールとの連携も始まっています。今後も MCP 対応サービスの拡大が予想され、AI エージェントを活用した開発の可能性がさらに広がっていくと考えられます。

こんにちは、 @dz_こと大平かづみです。 GitHub Copilot Coding agentのファースト インプレッションは、GitHub Copilotがエージェントとしてタスクを行う「Coding Agent」を試す - Alternative Architecture DOJOをぜひご参照ください。 aadojo.alterbooth.com ここでは、GitHub Copilot Coding agentを利用し始める方法をご紹介します。 なお、2025年5月執筆時点では、GitHub Copilot Coding agentはプレビューであり、今後変更される可能性があることをご留意ください。 GitHub Copilot Coding agentを利用するには？ GitHub Coding agentの動作は、まずユーザーがissueを作成してタスクの内容を書いておき、その

お疲れ様です。最近はブログから離れて隠遁生活をしていました。社内で「GitHub Copilot」の普及のためにイベントなどをやっていました。基本的な部分から実践的な使い方までをまとめていました。今回は「GitHub Copilot」でシステムプロンプトを設定して、チーム内で一定のGitHub Copilot出力を担保する方法について紹介していきます。 今回紹介する方法はパブリックプレビュー状態なので、変更される可能性があります。最新情報を追って合わせて更新していきましょう。 前提条件 開発環境としてはVisual Studio Code（VSCode）でGitHub Copilot businessでの開発を前提としています。 システムプロンプト設定方法 システムプロンプトを設定する方法としては、2ステップで設定することができます。 VSCodeの設定で「Code Generation:

株式会社Speee ビジネストランスフォーメーション (BX) 事業本部 開発部⻑の和⽥と申します。 本記事では、Amazon Bedrock と AWS 上に構築した Dify (以下 : Dify on AWS) を活⽤したセルフサービスでの AI エージェント開発・活⽤の事例をご紹介します。 弊社 BX 本部では 2024 年より、「⽣成 AI 基盤」「セルフサービス型開発基盤」「データ & 分析基盤」の 3 要素を統合した社内プラットフォームを構築・運⽤しています。この取り組みを統合業務効率化システム開発プロジェクト (プロジェクトDavinci) と名付け、業務に最適化された AI エージェントを各チームが⾃律的に開発・活⽤できる環境を提供することで、組織全体の⾃律的な業務効率化と進化を促進することを⽬指しています。 その重要コンポーネントとして、Dify コミュニティ版 (Di

AI コーディングエージェント徹底比較：Google Jules、OpenAI Codex、Anthropic Claude Code ActioncodexAIエージェントJulesClaudeCodeAction AI コーディングエージェント徹底比較：Google Jules、OpenAI Codex、Anthropic Claude Code Action 2025年はAIコーディングエージェントの競争が激化しており、主要3社がそれぞれ異なるアプローチでソフトウェア開発の自動化を推進している。本記事では、Google Jules、OpenAI Codex、Anthropic Claude Code Actionについて、機能、料金、使いやすさの観点からそれぞれについて比較分析してみました。 各サービスの概要と特徴 Google Jules Google Julesは、Gemini

生成AIじゃなくて「生成UI」の時代スマホを開くたびに押す場所が違う――そのストレス、そろそろ終わりにしませんか？ コンテンツを "作る" 生成AI はすっかりおなじみ。でも私たちが本当に毎日触っているのは 画面そのもの＝UI（ユーザーインターフェース） です。これからは画面もあなた仕様にサッと "生成" される時代。私はこれを 生成UI と命名しました（いつもの如く勝手に）。 みんな感じている「UI疲れ」回転寿司とか居酒屋の注文ボタン、サービスごとに場所がバラバラ。 高速道路のフードコート券売機、毎回どこを押せばいいかわからない。 人気店の待ち時間アプリ、見たい情報が深いメニューの奥底に。 "慣れ" で乗り切っているけれど、実は無駄に脳のバッテリーを消費しているんですよね。 生成UIって何？あなたの状況・好み・目的に合わせて、画面レイアウトやボタン配置がその場で組み上がる仕組み。 専門家

国立研究開発法人産業技術総合研究所（産総研）は5月26日、「生成AI品質マネジメントガイドライン第1版」の発行を発表した。

「エンジニア」って言うとすぐ「ITエンジニア」が連想されるのって嫌じゃない？ハードウェアエンジニアにあれこれ聞いてみる こんにちは！ライターのヨッピーです！ 最近は「エンジニア」と言われると（聞くと）すぐに「ITエンジニア」が連想されちゃうので、メカや電子回路その他、ハードウェアを専門領域とする「ハードウェアエンジニア」の人たちは内心腹を立ててるんじゃない？と思い、「MIXI」「ビットキー」「オムロンヘルスケア」のそれぞれのエンジニアの方々にお仕事についてなどあれこれインタビューしてきました！ 【MIXI】 というわけでMIXIさんにやって参りました！MIXIと言えば「モンスターストライク」（以下、モンスト）や「mixi」「家族アルバム みてね」（以下、みてね）など「アプリの会社」というイメージが強い会社ですが！ 会話AIロボット「Romi」を開発・発売するなどハードウェアも関わる商品も手

Amazon Web Services（以下、AWS）は2025年5月20日（現地時間）、サービスの提供状況やサポート終了に関する情報を一元的に確認できる「AWS Product Lifecycle」ページを発表した。 この新ページはAWS全体のサービス提供状況に関する変更を集約し、利用者が効率的にサービスの移行計画を立てられるよう設計されている。 AWSがサービス終了情報の集約ページを公開　ライフサイクル効率化に寄与 新たに公開されたページでは、変更情報を「新規顧客への提供停止」「サポート終了の発表」「サポート終了済み」の3つのカテゴリーに分類して提供している。各サービスについて、具体的なサポート終了日や推奨される移行先、関連ドキュメントへのリンクが掲載されており、移行作業の計画と実行を円滑に実施できるように支援している。 このページは、利用者が自身の業務に影響を及ぼす可能性のある変更点

レガシーシステムモダン化委員会は、DX推進の障害となるレガシーシステムの現状を把握し、レガシーシステムにまつわる問題の明確化と問題を解消するための対策を検討することを目的に設立された団体だ。 同レポートは、レガシーシステムモダン化委員会での議論を基に、企業のシステムを柔軟でモダンなものへと刷新するための具体的な対策を提言としてまとめたもので、以下の4つの項目で構成されている。 DXとレガシーシステムを取り巻く現状と課題 市場動向調査の分析結果と問題への対処の方向性 企業が採るべき対策 政策の方向性 企業の経営層や情報システム部門の責任者、ベンダー企業、業界団体向けに整理されており、レガシーシステムに関する国の政策にも触れている。例えば政府の支援策として、企業のDX成熟度評価やIT資産把握を支援する指標、業界ごとの特性を考慮したシステムモダン化のガイドライン策定について紹介している。

プロンプト入力枠に、生成したい動画の説明を入力して［作成］ボタンをタップする。既に日本語もサポートされている。筆者の場合は数秒で動画が完成した。 生成した動画はサーバに90日間保存される。その間はプロンプトを改良したり、ダウンロードしたりすることができる。また、動画のURLをシェアしたり、GIFファイルとしてダウンロードしたりできる（GIFファイルでは動きがなめらかにならなかったが）。 ちなみに、米Googleのモバイルアプリ版「Gemini」では、5月30日から月額2900円の「Gemini Pro」プラン加入ユーザーであれば、「Veo 3」（preview）で8秒の動画を生成できるようになっている。 関連記事 Copilotで画像を生成できる「Image Creator」を試してみよう Windows 11／10に搭載されたアシスタント機能「Copilot in Windows」を有効

とよふく | Toyofuku @Yeq6X Google AI StudioのBuildタブで炎上シミュレーターを作ってみたんだけど「こんばんは」って言っただけでこれ pic.x.com/9EL9rlk1jS 2025-06-02 04:07:56 とよふく | Toyofuku @Yeq6X 「炎上シミュレーター」は結構前から作りたいと思っていて、以前ツイートが数千リツイートと拡散されてしまったときに 「これ引用ポストしてる人たち絶対される立場になったことないから気持ちわからないだろ」 って思ったから体験できるものを作りたかった x.com/Yeq6X/status/1… 2025-06-02 11:29:53

私は長年、Notionを使用してノートをしっかり構成し、プロジェクトを管理し、重要な情報を保存してきました。 しかし、その限界に挑戦すればするほど、画面がごちゃごちゃして動作が重くなるように感じていたんです。 そこで、慎重に検討した結果、昨年Obsidianに切り替え、今では大満足しています。 その理由を以下にご説明します。 1. オフラインでアクセスできるNotionは完全にクラウドベースのノートテイキングアプリであり、すべてのメモはNotionのサーバーに保存されます。 どのデバイスからでもNotionアカウントにログインし、すべてのメモに簡単にアクセスできますが、オフラインではアクセスできません。 メモはNotionのサーバー上に保存されているため、アクセスや編集には常にインターネット接続が必要です。 もちろん、Notionをオフラインである程度使用することは可能。 オフラインでアク

『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day

話題のGoogleのAI動画ツール「Veo 3」。自分でも同じクオリティの動画を作れるのか、125ドル（通常は250ドル＝日本では3万6400円だが初回3カ月間は半額）を払って試してみた。その結果をレポートする──。 私は普段からAIツールを使って画像や動画を生成し、その性能をレビューしている。今回もAIの実力を測るために定番プロンプトを用意した。それは「暖かなビーチで友達と焚き火を囲み、潮風が吹き、遠くからジミー・バフェットが聞こえる」という私の理想的なシーンだ。このプロンプトをGoogleの最新モデル「Veo 3」で試してみた。 正直、Veo 3にはあまり期待していなかった。SNSでは評価が高かったが、過去にAIが作った不自然な動画を何度も見てきたからだ。特にGoogleのAIクリエイティブ製品は、Geminiに付随する機能程度と認識していた。しかし今回のGoogle I/Oでは「Ve

AIで生成したキャラクターとのチャットプラットフォーム「Character.AI」を提供する米Character Technologiesは6月2日（現地時間）、キャラクターの画像から動画を生成する「AvatarFX」の無料提供などを発表した。 AvatarFX AvatarFXは、キャラクターのアイコンや写真などの画像を動画化するための技術。5月に発表したものだが、すべてのユーザーが1日当たり5本の動画を生成できるようになった。 ユーザーがアップロードした静止画像をベースに、キャラクターが話したり歌ったり表情を変えたりする動きを自動生成する。 単に静止画を動かすだけでなく、リップシンクも可能という。実写風の人間、2Dや3Dのアニメキャラ、無機物の画像にも対応する。例えばペットの画像からそのペットが話しているような動画も生成できる。 フレーム間の整合性を保つ独自の推論手法を採用しており、比

AIを使ったカンニング爆増で筆記試験復活。答案用紙が売れまくる2025.06.02 16:00160,490 Lucas Ropek - Gizmodo US ［原文］ （ satomi ） どんな難問にも瞬時に答えるAIの登場を境に、アメリカの学校現場はカンニングの嵐！ 面倒なテストや論文はAIにまかせて、キャンパスライフをエンジョイする若者が増えています。 これじゃ若者の学力低下が心配！と危機感抱いた教育関係者の間で見直されつつあるのが、紙とペンで答えを書く昔ながらの筆記試験で、現にWSJが大型公立大学最新のデータを見てみたら、22年後半のChatGPTリリース以降、答案用紙が久々によく売れていることがわかりました。 どれくらい増えているの？たとえばテキサスA&M大学では、本年売上が昨年比30％以上増加中だし、フロリダ大学は50％近い伸び。カリフォルニア大バークレイ校にいたっては、80

AIでウェブアプリやウェブサイトを作成できるサービス「Lovable」で作られた物の多くに、ユーザーの名前やメールアドレスといった重要な情報が漏えいしてしまう欠陥が存在することが明らかになりました。 Statement on CVE-2025-48757 https://mattpalmer.io/posts/statement-on-CVE-2025-48757/ CVE-2025-48757 https://mattpalmer.io/posts/CVE-2025-48757/ The hottest new vibe coding startup Lovable is a sitting duck for hackers | Semafor https://www.semafor.com/article/05/29/2025/the-hottest-new-vibe-coding-s

近年、AIチャットボットは、ユーザーとのエンゲージメントを高めるための様々な戦術を用いていますが、これがユーザーの心理を操作したり、有害な考えを助長したりする危険性が指摘されています。カリフォルニア大学バークレー校やワシントン大学などの共同研究チームが発表した論文で、ユーザーを喜ばせるように設計されたAIセラピーチャットボットが、薬物依存症から回復しているという設定の架空のユーザーに対し、「今週を乗り切るためには少量のメタンフェタミンが絶対に必要だ」と応答する事例が示されたと報告されています。 [2411.02306] On Targeted Manipulation and Deception when Optimizing LLMs for User Feedback https://arxiv.org/abs/2411.02306 AI companies tap social me

大手音楽会社の代理を務めるRIAA(全米レコード協会)がAIで音楽を生成するサービスの「Suno」と「Udio」を著作権侵害で訴えている裁判で、音楽会社側がSunoとUdioに対してライセンスを供与する方向の協議を行っていることがわかりました。音楽会社は、アーティストに対して補償が行われるような形を探っていて、SunoやUdioの株式を取得する可能性もあるとのことです。 Record Labels in Talks to License Music to AI Firms Udio, Suno - Bloomberg https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-06-01/record-labels-in-talks-to-license-music-to-ai-firms-udio-suno AI Music Copyright: Suno,

日本のベンチャー、Amadeus Codeが富士通研究所と作り上げた音楽生成AI 井上さんについては、2016年に「自宅に1500万円のモニタースピーカー!?　音楽プロデューサーがPMCを必要とする理由」という記事でインタビューしたことがあったほか、2021年にAmadeus CodeとしてAI自動作曲サービスをスタートした時点でも「AI自動作曲機能でクリエイターを支援するサービス、Amadeus Codeがサービス開始」という記事でインタビューしたことがありました。 昨今はSuno AIやUdioなど、海外のAI自動作曲が大きな話題になっていますが、AI自動作曲サービスとしては、まさに草分け的存在といえるのが日本のベンチャー企業であるAmadeus Codeなのです。もちろん、時代の進化とともにAIの位置づけ、意味合いも大きく変化しており、ここ1、2年で大きく脚光を浴びている生成AIに対

プレゼン資料の作成ツールとして人気のCanva。デザイン性に優れた資料を簡単に作成できる点が魅力の同ツールだが、実はそのほかにも、ビジネスで活用できる機能が多くある。特に近年話題のAI活用については、画像生成をはじめとして直感的かつ効率的な活用がカンタンだ。元Canvaでグローバルマーケーターの木元めぐみ氏が、今年4月に発表されたばかりの新機能を含めたCanvaのAI機能について紹介する。 Canvaでグロースマーケティングを担当し、新規事業やマーケティングチャネルをゼロから立ち上げ。現在は独立し、国内外の企業のマーケティング支援・コンサルを行う。多言語（日本語・英語・スペイン語）での営業資料・マーケティング・PR向けのデザイン制作に対応。B2B、B2C向けにCanva活用セミナーを提供し、2000人以上に登壇。マーケティングとデザインの力で、ビジネスの成長をサポートします。 【お問い合わ

マンションの物件情報を紹介するサイト「スムログ」などを運営するミクル（東京都新宿区）は5月31日、スムログの公式Xで、不適切な投稿があったとして謝罪した。同社が運営する匿名掲示板「マンションコミュニティ」に投稿された内容を、AIが自動で要約し、Xに投稿したことに起因する問題という。 同社によると、このAI機能は直近で導入したもの。問題のポストは、同サイト編集部の人間が書いたものではなく、不正アクセスによるものでもないとしている。同社は「投稿内容については、当編集部の意図するものではなく、今後このようなことがないよう対応する」と表明。編集部が確認したところ、問題のポストは6月2日までに削除されていた。 X上では、5月30日ごろから、スムログ公式Xの投稿が波紋を広げていた。それによると、「港南には汚物処理施設が集まり、下水や家畜の悪臭がひどいと指摘されている」として、足立区の住環境の情報を求め

AIで用途検索を実施する際、事実に基づかない情報が生成されるハルシネーション現象が起こる恐れがある。今回、LLMへの学習やテキストデータを改良したことで、日本ガイシの製品や技術情報を的確に把握して、正確に用途を抽出できるようになった。 大量のテキストデータを人が解析するには、膨大な時間と労力を要する。同AIが実用化されAIが解析を実行するようになれば、人のスキルや経験に依存せずに、自社が得意とする分野を生かせる未開拓市場を効率的に検討できるようになる。 なお、同独自AIに関しては、日本ガイシ社内の限定利用を想定している。 ≫「製造IT導入事例」のバックナンバー 関連記事 パナソニックHDが最新R&D公開、「現場CPS」や「Design for CE」で見せる製造革新 パナソニック ホールディングスは、技術部門における3つの事業本部での取り組み内容を紹介するとともに、現在開発中の技術の一部を