AI新聞

この記事では、仕事の後に1日1時間、3ヶ月間勉強して、TOEICのスコアを600点から875点に上げた方法について説明します。英語の勉強には、テクニックと瞬発力が大事で、特に映画やドラマを使った音読が効果的でした。

英語ができると、エンジニアとしての仕事の幅が広がり、良い情報を早く得ることができます。TOEICの勉強を通じて、実際の英語力も高めることができるので、英語を勉強することはとても大切です。

この記事は、AIの「Gemini3」と「NotebookLM」が仕事でどのように役立つかを紹介しています。Gemini3はテキストや画像、音声などを使って、仕事をもっと効率的に進めることができるAIです。NotebookLMは、特定の情報を使ってAIの力を活用することができ、特に資料作りに便利です。

また、「Nano Banana」というAIは、簡単に画像を作ったり編集したりすることができます。これを使うと、プレゼン資料やイベントの報告書を分かりやすく作ることができます。AIを使って仕事をもっと楽にする方法がたくさん紹介されています。

法廷での裁判官や検察官が、介護で苦しむ人に対して厳しいことを言うのはおかしいという話です。裁判官たちは、貧困や疲れで大変な人たちの気持ちを理解せず、正義を追求するふりをしているだけだと批判しています。

このような状況を改善するために、法律を変えて、もっと福祉で人を助けるようにしてほしいという意見です。AIが裁判官の代わりになれば、もっと公平に判断できるかもしれないと考えています。

この記事では、AIを使ったプログラム作りの方法について説明します。AIはただの手伝いではなく、プログラム作りの中心として使われています。例えば、複数の作業を同時に進めたり、AIに指示を出すためのメモをMarkdownという形式で書いたりして、効率よく作業を進めています。

AIを使うことで、プログラムの質を上げる工夫もしています。例えば、プログラムを作る人とチェックする人が交互に作業をする仕組みを作り、間違いを減らしています。AIをうまく使うことで、少ない人数でも早く良いプログラムを作ることができるようになっています。

Cursorという会社の社長さんが、AIに全部任せてプログラムを作ることに注意が必要だと言っています。AIに頼りすぎると、プログラムがうまく動かなくなることがあるからです。

Cursorは、AIを使ってプログラムを手伝う道具を作っていますが、人間とAIが一緒に働くことが大切だと考えています。AIだけに任せるのではなく、人間もちゃんと考えて使うことが重要です。

山田さんは、30年分のメールを集めたら、AIで処理するには多すぎる量だと感じています。メールは自分の考えや過去の行動を記録した大切なものですが、AIに全部任せるのは嫌で、自分の考えを助けてくれるパートナーとして使いたいと思っています。

AIやコンピューターは、自分の代わりに全部やるのではなく、過去の情報を思い出させてくれる「アンプ」のような役割が理想です。クラウドという大きなコンピューターに頼ることもできますが、手元の小さなコンピューターが自分を助ける役割を果たすのが大切だと考えています。

この記事では、AIを使った新しい開発の方法について説明します。AIを使うことで、仕事が早くなったり、ミスが減ったりします。会社全体でAIを上手に使うためには、社長が「AIを使おう」と言って、みんなで少しずつ試していくことが大切です。

また、AIを使うときは、完璧を目指すのではなく、まずはやってみることが大事です。AIが書いたプログラムを人が確認することで、より良いものが作れます。外のコミュニティで他の人の経験を学ぶことも役立ちます。

AIが進化して、プログラムを書くのがとても速くなりました。でも、何を作るかを決めるのは人間の仕事です。AIが速く作っても、間違ったものを作ってしまうと意味がありません。だから、何を作るかをしっかり考えることが大切です。

要件定義というのは、みんなの「こうしたい」という気持ちを実現できる形にすることです。AIは計算が得意ですが、人間同士で話し合って決めることはできません。だから、みんなで話し合って決めることが必要です。

この記事では、みんなが生活を便利にするために使っているおすすめの物について話しています。たとえば、ロボット掃除機や炊飯器、寝るときに使うマットレスやタオルなどがあります。これらの物を使うことで、生活の質（QOL）がとても良くなると感じている人が多いです。

ロボット掃除機は、自動で部屋をきれいにしてくれるので、掃除の手間が少なくなります。炊飯器は、おいしいご飯を簡単に炊くことができ、マットレスやタオルは、快適な睡眠やお風呂上がりをサポートしてくれます。みんなが選んだこれらの物は、日常生活をもっと楽しく、楽にしてくれるものです。

データサイエンスを学びたい人は、まず「統計学」という数字を使って物事を理解する方法を学ぶと良いです。統計の知識を実際に使うためには、「異常検知」という、普通と違うことを見つける方法を学ぶと役立ちます。

異常検知は、工場や病院、銀行などで使われていて、統計の考え方を実際に使う練習になります。統計を学んだ後は、異常検知を通じて実際の問題を解決する力をつけることが大切です。

この記事では、AI（人工知能）が書いた文章と人間が書いた文章の違いについて話しています。AIはとても賢くなってきて、面白いことを書けるようになっていますが、それをどう思うかは人それぞれです。

AIがもっと進化すると、無限に続くゲームや新しい体験を作ることができるかもしれません。AIの進歩に驚く人もいれば、AIを使った新しいアイデアを楽しみにしている人もいます。

ニューヨーク州では、AI（人工知能）が使う「パーソナライズドプライシング」という方法で、個人のデータを使って商品やサービスの値段を変えることを規制し始めました。例えば、Macを使っている人にはホテルの料金が高くなることがあり、これが不公平だと考えられています。

この方法では、郵便番号や収入などの情報を使って値段を決めるため、信用スコアが低い人が不利になることもあります。ニューヨーク州は、こうした不公平を防ぐために、全米で初めてこの方法を規制することにしました。

この記事では、会社の中にバラバラにある資料を「NotebookLM」というAIツールを使って、ひとつにまとめる方法を説明します。NotebookLMを使うと、資料を簡単に探せるようになり、社員は自分の言葉で質問しても、AIが答えてくれるようになります。

この方法を使うと、社員は資料を探すのが楽になり、管理者は資料の更新が簡単になります。AIが資料を整理してくれるので、みんなが同じ情報を使えるようになり、仕事がもっと効率的になります。

AIを使うと仕事が楽になり、人を減らせると期待されていますが、実際にはうまくいかないことも多いです。たとえば、AIを使ったサービスがうまく動かず、結局人を戻すことになった会社もあります。

AIに仕事を任せる前に、その仕事がどんな大切なことをしているかをよく考える必要があります。人がやることで、お客さんが感じる良さや信頼が大事な場合もあるからです。

2025年には、AI（人工知能）に関する本がたくさん出版されました。AIを使うためには、昔からの知識をしっかり学ぶことが大切です。たとえば、プログラミングではAIを魔法のように使うのではなく、自分の力を高める道具として使います。

また、投資についての本も人気でした。長い時間をかけてお金を増やす方法を学ぶことができました。たとえば、インデックス投資という方法では、株を長く持ち続けることでリスクを減らしながらお金を増やすことができます。

この記事では、Windowsというコンピュータのソフトが安定していないことや、使いにくい点が多いことから、筆者がArch Linuxという別のソフトに乗り換えた理由を説明しています。Arch Linuxは、自分の好きなようにカスタマイズできて、動きも軽くて安定しているので、筆者はとても気に入っています。

また、WindowsやmacOSという他のソフトに比べて、Arch Linuxは最新の技術をすぐに使えることや、余計な機能がなくてシンプルに使えることが魅力だと書かれています。筆者は、これからもArch Linuxを使い続けるつもりです。

この記事は、AIを作るときに「コンテキストエンジニアリング」という方法を使うことの大切さについて説明します。コンテキストエンジニアリングとは、AIがその場で新しいことを学ぶ力を使って、早くて安くAIを作る方法です。たとえば、AIにメールを要約させるときに、例を見せるだけでAIがすぐに学ぶことができます。

また、AIをもっと速く、安く動かすために「KVキャッシュ」という仕組みを使うことも大切です。KVキャッシュは、一度計算したデータを覚えておくことで、同じことを何度も計算しなくて済むようにする方法です。これにより、AIは速く動き、コストも減らせます。この記事は、AIを作る人にとって役立つヒントをたくさん教えてくれます。

この記事では、ウェブ開発がAI（人工知能）とデザインシステムでどのように変わるかを説明します。AIは、デザインの計画やコード作成を手伝い、開発の時間を短くすることができます。たとえば、デザインをもとに自動でコードを作ることで、作業がとても速くなります。

また、Spindleというシステムを使って、デザインのルールや部品をAIがうまく活用できるようにしました。これにより、デザイナーやエンジニアがもっと簡単に協力して、統一感のあるデザインを短時間で作れるようになりました。

この記事では、RAGというシステムを自分で作ることで、その仕組みを学ぶ方法を説明します。RAGは、質問に答えるために必要な情報を探して、AIに渡して答えを作るシステムです。

昔は情報を小さく分けて使っていましたが、今は技術が進んで、もっとたくさんの情報を一度に使えるようになりました。これにより、質問に合った答えをより正確に作ることができるようになりました。