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らみのAIテックラジオ

著者： らみ
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  • サマリー

  • 「らみのAIテックラジオ」は、AIの最前線と日常業務に役立つテクノロジー活用術を一緒に学ぶ、Spotify独占配信のポッドキャストです。最新論文や業技術を1０ 分程度で解説。現場で試せるプロンプト設計、業務自動化のヒント、AI倫理やガバナンスの論点まで幅広く扱います。毎日朝 7 時に新エピソード公開。通勤や家事の“ながら聴き”で、AI時代をクールに先取りしましょう。フォローと★評価もぜひお願いします。
    らみ
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あらすじ・解説

「らみのAIテックラジオ」は、AIの最前線と日常業務に役立つテクノロジー活用術を一緒に学ぶ、Spotify独占配信のポッドキャストです。最新論文や業技術を1０ 分程度で解説。現場で試せるプロンプト設計、業務自動化のヒント、AI倫理やガバナンスの論点まで幅広く扱います。毎日朝 7 時に新エピソード公開。通勤や家事の“ながら聴き”で、AI時代をクールに先取りしましょう。フォローと★評価もぜひお願いします。
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経済学
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エピソード
  • 形式制約が左右するLLMの推論力

    形式制約が左右するLLMの推論力
    2025/05/12

    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
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    7 分
  • ChatGPTとGitHubリポジトリ連携の活用ガイド

    ChatGPTとGitHubリポジトリ連携の活用ガイド
    2025/05/11

    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。
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    7 分
  • Excelから始めるPython活用術

    Excelから始めるPython活用術
    2025/05/11

    Python in Excelは、Excel上でPythonコードを実行して高度なデータ分析や可視化、機械学習を行える機能です。クラウド上の環境で安全に実行されるためローカル設定は不要で、pandasやmatplotlibなど主要ライブラリも利用可能です。Microsoft 365サブスクリプションが前提ですが、VBAの代替やレポート作成の効率化、教育現場での学習教材活用など、多方面にメリットがあります。一方でオフライン環境や特殊ライブラリの利用には制限があり、追加コンピュートのライセンス費用も考慮が必要です。将来的にはLLMとの連携で、自然言語からコード生成を行い、さらに高度な分析や自動化を実現する可能性が注目されています。
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    7 分

らみのAIテックラジオに寄せられたリスナーの声

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