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メタ、AI言語モデル「Llama 4」発表！2つのモデルでAI活用を加速
メタ・プラットフォームズが最新AI言語モデル「Llama 4」を発表しました。企業向けから一般消費者向けまで、幅広い市場でのAI活用を支援することを目指しています。情報検索やカスタマーサポートに特化した「Scout」と、創造的な文章生成やコンテンツ制作に特化した「Maverick」の2つのモデルが発表されました。「Scout」は、10万トークンのコンテキストウィンドウを持ち、迅速かつ正確な応答が可能です。軽量設計のため、幅広いデバイスでの活用が期待されています。一方、「Maverick」は、小説や記事の執筆支援、プログラミングコード生成など、多岐にわたる用途に対応。生成AIの最先端を行く性能を持つとされています。
メタは、オープンソースAIの普及に注力しており、「Llama 4」もその一環として開発されました。Mark Zuckerberg CEOは、オープンソースAIが健全なAIエコシステムを築く鍵であると述べています。メタはAI開発への投資を加速しており、2025年には最大650億ドルをAIインフラに投じる予定です。
引用元：aitrend.jp
Meta、Llama 4を発表 ―MoEアーキテクチャを初めて採用
Meta社が、オープンソースAIモデル「Llama」の最新バージョン「Llama 4」ファミリーを発表しました。2025年4月5日に発表されたのは3モデルで、そのうち「Llama 4 Scout」と「Llama 4 Maverick」の2つがリリースされています。今回のLlama 4シリーズの大きな特徴は、MoE（Mixture of Experts：専門家混合モデル）アーキテクチャが初めて採用された点です。これにより、モデルは再設計され、より高度な処理能力と柔軟性を獲得したと考えられます。また、マルチモーダルでのトレーニングも行われており、テキストだけでなく、画像や音声など、様々な種類のデータに対応できる可能性が示唆されています。
「Llama 4 Scout」と「Llama 4 Maverick」は、Meta社の公式サイトllama.comからダウンロードできるほか、Hugging Face上でも試用可能です。
引用元：gihyo.jp
京大/松尾研発エムニとダイセルが生成AIで化学プラント設備保全業務効率化
京大発AIスタートアップのエムニと大手化学メーカーのダイセルが、生成AIを活用した化学プラントの設備保全業務効率化プロジェクトを開始しました。本プロジェクトでは、エムニの持つAI技術とダイセルのプラントに関する知見を融合させ、設備保全業務における課題解決を目指します。具体的には、生成AIを用いて過去のデータから故障予測モデルを構築し、設備の異常を早期に検知することで、突発的な設備停止を防止し、安定稼働に貢献することが期待されます。
この取り組みは、熟練技術者のノウハウ継承や、人手不足といった課題解決にもつながる可能性があります。また、AIを活用することで、より効率的かつ安全なプラント運営を実現し、競争力強化にも貢献することが期待されています。今回のプロジェクトは、化学業界におけるAI活用の新たな可能性を示す事例として注目されます。設備保全業務の効率化にとどまらず、将来的には、製品開発や品質管理など、幅広い分野でのAI活用が期待できるでしょう。
引用元：www.ehime-np.co.jp
ADKグループ、生成AIを活用した生活者ペルソナ作成ツール「エモグラ」を開発
ADKグループが、生活者ペルソナ自動生成ツール「エモグラ」を開発しました。これは、同社が推進するファングロース戦略の一環であり、部門横断型のAIプロジェクト「AI CoE」によるものです。「エモグラ」は、ADKグループが長年実施している大規模な生活者調査「ADK生活者総合調査」のデータを活用し、生活者のライフスタイル、消費行動、メディア接触などの多様な情報をもとに、ターゲット層の実態に即したペルソナを迅速に生成することを可能にします。特許出願済みの独自技術が用いられており、企業のマーケティング戦略におけるターゲット設定や顧客理解の深化に貢献することが期待されます。ADKグループは、「エモグラ」をはじめとする機能開発やソリューション提供を通じて、クライアント企業のビジネス成長を支援するファングロースパートナーを目指していくとのことです。
引用元：creatorzine.jp
プレスリリース
リコー、高セキュリティなオンプレミス環境で生成AI活用できる「RICOH オンプレLLMスターターキット」を提供開始
リコージャパンは、オンプレミス環境でセキュアに生成AIを活用できる「RICOH オンプレLLMスターターキット」の提供を開始しました。企業の生成AI活用ニーズの高まりに対し、デジタル人材不足やセキュリティへの懸念といった課題を解決します。本スターターキットは、リコー製700億パラメータのLLM、生成AI開発プラットフォーム「Dify」などをプリインストールしたGPUサーバーを提供。導入から運用までをワンストップで支援し、AI専門人材がいない企業でも安心して生成AIを活用できます。Difyを活用することで、自社の業務に合わせたAIアプリケーションをノーコードで開発することも可能です。リコーグループは社内でのAI活用ノウハウを活かし、「AIの民主化」を推進。業務効率化やイノベーション創出を目指します。本スターターキットを通じて、顧客のDXを支援し、オフィスや現場のデジタルトランスフォーメーションを加速させるとしています。リコーは1990年代からAI開発に取り組み、独自のLLM開発も進めており、顧客のニーズに応じたAI基盤を提供しています。
引用元：jp.ricoh.com
オプティム、病院向けオンプレミス生成AI搭載サービス「OPTiM AI ホスピタル」無料PoCキャンペーンを開始
AI・IoTプラットフォームを提供するオプティムは、病院向けオンプレミス生成AI搭載サービス「OPTiM AI ホスピタル」の新機能、カルテ作成支援β版の提供開始を記念し、無料PoC（概念実証）キャンペーンを2025年4月7日から5月30日まで開催します。先着12病院限定で、オンプレミスのAIサーバー貸出、導入支援、AI活用の効果測定を提供。退院時看護サマリーの作成支援やカルテ作成支援β版の機能を利用できます。このサービスは、電子カルテの情報を基に、退院時看護サマリーの下書きを自動生成し、作業時間の大幅な削減に貢献します。実際に、社会医療法人 祐愛会織田病院での導入事例では、退院時看護サマリー作成時間が54.2%削減されたとのことです。また、診療中の患者との会話データを基に、音声の文字起こしとSOAP形式カルテの下書き作成を自動化し、文書作成の効率化と質の維持を両立します。「OPTiM AI ホスピタル」は、医療機関向けのオンプレミス型生成AIソリューションとして、外部インターネットへの接続を必要とせず、高度なセキュリティを確保しながら、診療情報提供書や看護サマリー、カルテ作成などの文書作成を効率化します。シーエスアイの電子カルテシステム「MI・RA・Is（ミライズ）」シリーズとの連携に対応しており、今後は他社電子カルテシステムや院内システムとの接続も順次拡大予定です。国際標準規格HL7 FHIRや厚生労働省推進の電子カルテ情報共有サービスへの対応も計画されています。
引用元：www.optim.co.jp
WarisとSalesforce共催、生成AIが女性のキャリアに与える影響を議論するイベント開催
株式会社Warisは、Salesforce Japanと共同で、生成AIの普及が女性の働き方やキャリアに与える変化について考えるオンラインイベントを2025年4月24日に開催します。イベントでは、SalesforceのDX人材育成プログラム「パスファインダー」の担当者である中村ASA朝之氏と、Waris共同代表の河京子氏が登壇。IT業界やAIの最新トレンド、キャリアシフトのヒントなどが語られる予定です。生成AIの活用に関心がある方、パスファインダーやSalesforceに興味がある方、転職を考えている方、IT業界へのキャリアシフトに関心のある方におすすめとのことです。イベント内では、生成AIがもたらす変化、女性のキャリアにおけるリスクとチャンス、リスキリングの現状と今後について議論される予定です。また、イベントの最後にはパスファインダープログラムの紹介も予定されています。Warisは現在、第7期パスファインダーの受講者を募集しており、プログラム受講後の就業支援を行う予定です。募集締め切りは2025年6月1日です。
引用元：waris.co.jp
利活用系記事
生成AIコンサルティングプロンプト開発のコツ：RE-経営が研修で解説
RE-経営は、コンサルティング現場で活用できる生成AIプロンプト開発のコツを公開しました。2025年4月4日に開催された「生成AIコンサルティングプロンプト研修」は高評価を受け、6月14日に追加開催が決定しています。記事では、コンサルティングチェーンプロンプトの基本公式を基に、最終生成物から逆算してプロンプトを開発する手法を解説。最終生成物を表形式でイメージし、その要素を因数分解することで、必要なチェーンプロンプトを洗い出すプロセスを紹介しています。価格決定プロンプトを例に、価格を決定する要素を分解し、各要素にチェーンプロンプトが必要となることを説明。経営計画作成についても、SWOT分析や収支予測などの要素に分解し、さらに各要素を因数分解することで、より具体的なプロンプト作成が可能になると述べています。プロンプト作成においては、「前提条件」や「参考情報」が重要であり、情報量が多い場合はチェーンプロンプトを多段階にすることが推奨されています。ロジックツリーで整理することで、イメージが湧きやすくなるとのことです。
引用元：re-keiei.com
ANA SFC取得を目指すなら必見？ChatGPTによるプレミアムポイント計算の精度を検証
ANAスーパーフライヤーズカード（SFC）の取得を目指す上で重要なプレミアムポイント。その計算に、AIチャットボット「ChatGPT」を活用する際の精度について、Yahoo!知恵袋で質問が投稿されました。質問者は、ChatGPTを用いてANAやスターアライアンスのプレミアムポイントを計算し、SFC取得の判定に役立てたいと考えているようです。しかし、AIによる計算が正確かどうか、信頼性を確かめたいというニーズが伺えます。プレミアムポイントは、航空会社の利用頻度に応じて付与されるポイントで、SFCなどの上級会員資格を得るための重要な指標となります。正確なポイント計算は、効率的なフライト計画を立てる上で不可欠です。ChatGPTは、大量のデータに基づいて回答を生成しますが、航空会社の運賃規則やマイレージプログラムは複雑で変更も多いため、常に最新かつ正確な情報を提供できるとは限りません。そのため、ChatGPTの計算結果を鵜呑みにせず、ANA公式サイトや専門の計算ツールなど、信頼できる情報源と照らし合わせることが重要です。SFC取得を目指す方は、ChatGPTをあくまで参考情報の一つとして活用し、正確な情報に基づいて計画を立てることをおすすめします。
引用元：detail.chiebukuro.yahoo.co.jp
ブラウザで手軽にMCPサーバーをテスト！”MCP Inspector”の使い方
BioErrorLog Tech Blogにて、MCPサーバーのブラウザベースのテストツール”MCP Inspector”の使い方が紹介されています。この記事では、MCP Inspectorを利用するための手順を詳細に解説。まず、ミニマムなMCPサーバーを用意し、MCP Inspectorを起動することから始めます。その後、実際にMCP Inspectorを使ってテストを実行する方法を、具体的な手順を交えながら説明しています。MCP Inspectorは、ブラウザ上で手軽にMCPサーバーのテストが行えるため、開発効率の向上が期待できます。特に、LLM、クラウド、データエンジニアリングなどの分野でMCPサーバーを活用しているエンジニアにとって、非常に役立つツールと言えるでしょう。
引用元：www.bioerrorlog.work
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