Power BIはBIツールとして多彩な機能を備えていますが、その中でもAI予測分析の領域は年々注目度が増しています。時系列予測からクラスタリングまでを簡単な操作で実行できるうえ、ビジネスシーンをはじめITやマーケティングの現場でも役立てやすい利点があります。今回は、Power BIに搭載されているAI機能の具体的な操作や活用シナリオを体系的に説明し、導入の際に知っておきたいポイントや課題にも触れます。

科学技術・イノベーション政策に関連する複数の資料を統合的に概観します。2023年2月8日に開催された第66回総合科学技術・イノベーション会議の議事録案からは、科学技術・イノベーション政策の方向性、研究大学の支援、次期SIP（戦略的イノベーション創造プログラム）課題、BRIDGE（橋渡し研究プログラム）の重点課題などが議論されたことが分かります。また、有識者や関係閣僚による発言からは、経済安全保障、先端技術の社会実装、国際連携、人材育成の重要性が強調されています。さらに、ヒト胚へのゲノム編集技術等の利用に関する倫理的検討の補遺や、AIに関する暫定的な論点整理では、生成AIのリスク対応、利用促進、開発力強化が議論され、量子技術の実用化・産業化に向けた戦略も示されています。これらの資料は、日本の科学技術政策における現在の主要な焦点と今後の方向性を多角的に捉えています。

量子コンピュータと人工知能が結びつくことで、これまで不可能だと考えられてきた複雑な問題に挑む道が開けるかもしれません。現代社会はビッグデータを扱い、多様化する課題解決が求められています。そんななか、量子AIは既存技術では到達しにくい計算能力や学習速度を実現する可能性を秘めています。とはいえ、エラー訂正やハードウェア制約など技術的ハードルは多々あります。そこで本稿では、量子AIの現状と未来を探り、私たちの暮らしとの接点を冷静に見つめます。

近年、音声合成技術は多くの分野で活用が進み、従来のクラウドベースに加えて、オフラインでのリアルタイム推論が求められるようになっています。しかし、従来のモデルは大規模・高精度なものが多く、エッジデバイスへの実装にはメモリと計算量がネックになるケースが目立ちます。そこで登場したのが「Lightweight End-to-end Text-to-speech (LE2E)」という新手法です。複数のモデルをまとめて効率的に学習し、小型化と高音質を両立する軽量E2E音声合成の世界へ、まずはご案内しましょう。

https://arxiv.org/abs/2505.07701

AIがもたらす変化は単に「人の仕事を機械が奪う」だけでは説明しきれません。実際には、ある一つのタスクだけが自動化されても、別の部分で人の役割がむしろ重要になる場面が生まれたりします。

　このようにタスク間のつながりや、具体的な職場の文脈を考えると、人とAIは単純な対立ではなく、相補関係にも立ち得るのです。本記事では、さまざまな研究や事例をもとに、AI時代の仕事のあり方を考察していきます。

https://arxiv.org/abs/2504.06322

大規模言語モデル（LLM）エージェントは、その強力な能力の反面、外部データソースへの悪意ある指示挿入による間接的なプロンプトインジェクション攻撃に脆弱です。既存手法ではブラックボックスのエージェントに対する汎用的な攻撃評価は困難でした。提案するAGENTXPLOITは、これを自動化する初の汎用的なブラックボックスファジングフレームワークです。高品質な初期シード、適応的なシードスコアリング、MCTSに基づくシード選択を用い、攻撃プロンプトを反復的に洗練します。AGENTXPLOITはベンチマークで71%や70%の高い成功率を達成し、ベースラインを大幅に凌駕しました。未見のタスクやLLMへの転移性、既存防御に対する有効性も示され、現実世界でエージェントを悪意のあるサイトへ誘導する例も確認されています。この研究は、エージェント防御の限界を浮き彫りにし、より堅牢なセキュリティ対策の必要性を示しています。

https://arxiv.org/abs/2505.05849

大規模言語モデル（LLM）がJSONやXMLのような構造化された形式で回答するよう制限された場合に、推論能力やドメイン知識理解などのパフォーマンスがどのように変化するかを調査しています。驚くべきことに、構造化形式による制限はLLMの推論能力を著しく低下させ、より厳しい制限ほど低下が大きいことが明らかになりました。ただし、分類タスクにおいては、構造化形式が精度を向上させる場合があることも示されています。研究では、constrained decoding、format-restricting instructions、NL-to-Formatなど、異なる制限方法の影響を評価し、緩やかな制限は推論タスクでパフォーマンスを向上させ、分散を減少させる傾向があることを示唆しています。また、パフォーマンスの違いは解析エラーだけによるものではなく、形式がLLMの推論および生成プロセスに与える影響が大きいことが示唆されています。https://arxiv.org/abs/2408.02442

GitHubとChatGPTを連携させることで、リポジトリ内のコードとドキュメントを横断的に解析し、コードレビューからドキュメント更新まで多角的に支援できます。LLMによる設計評価や脆弱性検知、テストケース生成などの具体的用途を通して、開発効率と品質を高められます。一方、セキュリティやライセンス遵守、AI依存への注意も欠かせません。人間との協調と段階導入により、安全かつ効果的な活用が期待できます。