OpenAIのGPT-4を使用した場合、1日1000万リクエスト（各1000トークン）を処理すると、推論コストだけで月額約300万円に達することもあります。さらに、応答時間は平均2〜5秒、ピーク時には10秒を超えることも珍しくありません。
こうした課題が、AI業界に新たな潮流を生み出しています。それが 小型言語モデル(Small Language Models - SLMs) です。
MicrosoftのPhi-3-miniは38億パラメータながらGPT-3.5に匹敵する性能を達成し、推論コストを90%削減。応答時間も100ミリ秒以下を実現しています。
「RAGの精度がイマイチ...」「複雑な質問になると的外れな回答が返ってくる」
こんな悩みを抱えているエンジニアの方は多いのではないでしょうか。実は、従来のベクトルRAGには構造的な限界があり、それを解決するのが Microsoft Researchが開発したGraphRAG です。
本記事では、GraphRAGの仕組みから実装方法、そして最新のLazyGraphRAGまで、実際にシステムを構築する際に必要な知識を体系的に解説します。
ベクトルRAGは「点と点を結びつける」能力が欠如しています。具体的には:
大規模言語モデル（LLM）の急速な普及により、その出力の品質評価が重要な課題となっています。従来の人間による評価は時間とコストがかかり、スケーラビリティに欠けるという問題がありました。そこで登場したのが「LLM-as-a-Judge」というパラダイムです。 今回、LLM-as-a-Judgeの仕組みから実装方法、そして実務での活用における注意点まで、エンジニアが知っておくべきことを説明します。
LLM-as-a-Judgeは、大規模言語モデル自体を評価者として利用し、他のLLMやAIシステムが生成したテキストの品質を評価する手法です。簡単に言えば、「AIがAIの出力を採点する」仕組みです。
従来の評価方法には以下の課題がありました：
LLM-as-a-Judgeは、これらの課題に対する実用的な解決策として注目されています。
大規模言語モデル（LLM）の急速な普及により、私たちエンジニアは新たな課題に直面しています。LLMが生成するコンテンツの品質、安全性、信頼性をどのように担保するのか。従来のソフトウェアテストとは根本的に異なるこの課題に対して、AI自身を活用した監査システムの構築が注目されています。
LLM生成コンテンツの監査システムについて、その必要性から具体的な設計パターン、実装上の考慮事項まで、エンジニアリングの観点から包括的に説明します。
従来のソフトウェア監査では、人間が記述したコードの静的解析や、予測可能な動作の検証が中心でした。しかし、LLMの監査においては、システムが「生成する」コンテンツそのものが監査対象となります。これは監査の対象が「意図されたロジック」から「生成された振る舞い」へと根本的に変化したことを意味します。
LLMの出力は確率的であり、同じ入力に対しても異なる出力を生成する可能性があります。さらに、その出力にはハルシネーション（事実に基づかない情報の生成）、バイアス、有害コンテンツなど、予測困難なリスクが含まれる可能性があります。
エッジデバイスでのAI処理能力が急速に進化する中、NVIDIAのHoloscanプラットフォームは、センサーデータのリアルタイム処理とAI推論を統合する強力なソリューションとして注目を集めています。この記事では、最新バージョンであるNVIDIA Holoscan 3.0の革新的な機能と、それがエッジAIアプリケーション開発をどのように変化するかを解説します。
Holoscanは、低遅延のセンサー処理、ネットワーク接続、およびAI推論を統合したエッジAIプラットフォームです。元々は「Clara Holoscan」として医療機器向けに開発されましたが、現在ではその強力な機能を活かして産業検査、エッジHPC、ライブメディア処理など様々な分野に応用されています。
Holoscanの中核的な使命は、高速なセンサーデバイスとNVIDIAのソフトウェアスタックを連携させ、高性能かつリアルタイムのAIアプリケーションの開発と展開を容易にすることです。
Holoscan 3.0の最も画期的な機能は「ダイナミックフロー制御」です。これにより、開発者は実行時にデータ処理パイプラインを動的に変更できるようになりました。
従来の静的パイプラインとの違い：
- 静的パイプライン: A → B → C → D (固定経路)
- ダイナミックパイプライン: A → [条件に基づいて] → B または C → [データに応じて] → D または E → [必要に応じて繰り返し]
この機能は、以下のような革新的なユースケースを可能にします：
直感的なAPIが提供されているため、複雑なコードを書かなくても、これらの高度な処理フローを実現できます。
こんにちは！今回のエンジニアブログでは、DeepSeek AIと清華大学の研究者によって発表された論文 Inference-Time Scaling for Generalist Reward Modelingで提案された革新的なアプローチについてご紹介します。この研究は、大規模言語モデル(LLM)のアライメント技術における重要なブレークスルーとなる可能性を秘めています。
大規模言語モデル(LLM)の性能を向上させ、人間の価値観と整合させるために、強化学習（特にRLHF: 人間のフィードバックからの強化学習）が広く採用されてきました。しかし、強化学習(RL)の成功はReward Signal(報酬信号)の質に大きく依存しています。
正解が明確に定義できる数学やコーディング問題では報酬を設計しやすいですが、実世界の多くの応用場面では、多様で複雑かつ主観的な評価基準が求められる「汎用的」なクエリに対応する必要があります。従来の報酬モデル（RM）には以下のような限界がありました：
本研究ではこれらの課題に対し、以下の革新的技術を提案しています：
SPCTは生成的報酬モデル(GRM)の品質と推論時スケーラビリティを向上させるために設計された新しい学習手法です。この手法の特徴は、オンラインRLのプロセスを通じて、モデル自身が入力クエリと応答に基づいて適応的に原則（評価基準）と批判を生成する能力を育成する点にあります。
SPCTは2段階の学習プロセスで構成されています：
方法：予測スコアがグラウンドトゥルースの報酬と一致しない軌跡を拒否し、残った「正しい」軌跡でモデルをファインチューニング
段階2: ルールベースのオンライン強化学習 (RL)
2025年4月14日、OpenAIは開発者向けに特化した新しい大規模言語モデル（LLM）群を発表しました。GPT-4.1、GPT-4.1 mini、GPT-4.1 nano の3つのモデルがAPI経由で利用可能になり、開発者のユースケース、特にコーディング、指示追従、関数呼び出しの領域で、既存のGPT-4oモデルを大幅に上回る性能を実現しています。
注目すべき特徴として、これら3モデル全てが最大100万トークンという広大なコンテキストウィンドウをサポートし、改善された長文脈理解能力によって、そのコンテキストをより効果的に活用できるようになりました。
このブログでは、GPT-4.1モデルファミリーの技術的特徴、性能改善、そして開発者がこれらのモデルをどのように活用できるかについて詳しく見ていきましょう。
OpenAIは異なるユースケースとリソース要件に対応するため、3つの異なるモデルを提供しています：
| モデル名 | 特徴・用途 | 入出力 | コンテキスト長 | 最大出力トークン数 | 知識カットオフ | 価格（100万トークンあたり） | 備考 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GPT-4.1 | 最も高性能。複雑なタスク向け | 入力:テキスト・画像 出力:テキスト |
1,047,576トークン | 32,768トークン | 2024年5〜6月 | 入力:$2.00 出力:$8.00 |
– |
| GPT-4.1 mini | 知能・速度・コストのバランスが良好 「小型モデルの性能における大きな飛躍」 一部ベンチマークでGPT-4oを超える(確認が必要) |
入力:テキスト・画像 出力:テキスト |
1,047,576トークン | 32,768トークン | 2024年5〜6月 | 入力:$0.40 出力:$1.60 |
レイテンシ約半分、コスト大幅削減 |
| GPT-4.1 nano | 最速・最安モデル 軽量タスクや応答性の高いエージェントに最適 |
入力:テキスト・画像 出力:テキスト |
1,047,576トークン | 32,768トークン | 2024年5月31日 | 入力:$0.10 出力:$0.40 |
分類、補完、高頻度利用に最適 |
これらのモデルの特筆すべき点は、最も安価なnanoモデルを含む全モデルが100万トークンという広大なコンテキストウィンドウをサポートしていることです。これにより、従来プレミアム機能だった大規模コンテキスト処理が、より幅広いアプリケーションで利用可能になります。
Webアプリケーション開発において、ブラウザ自動化はテスト効率化の要となります。特に動的UIを多用する現代のWebアプリケーションでは、従来のツールでは安定性に課題がありました。この記事では、Microsoftが開発したオープンソースフレームワーク「Playwright」を活用したPythonでのブラウザ操作自動化について詳しく解説します。
Playwrightは、Chromium、WebKit、Firefoxの主要レンダリングエンジンをサポートし、Windows、Linux、macOSでのクロスプラットフォーム動作を実現します。TypeScript、JavaScript、Python、.NET、Javaといった複数のプログラミング言語に対応し、モバイルWebのテストもネイティブエミュレーションを通じてサポートされています。
従来のSeleniumなどのツールと比較して、Playwrightは自動待機（Auto-wait）機能や信頼性の高いLocator APIを提供し、テストの不安定さを大幅に削減します。これにより、開発者は明示的な待機処理を記述する必要性が減り、より効率的なテスト開発が可能になります。
本記事では、Playwrightの基本から応用まで、具体的なサンプルコードを交えながら詳細に解説します。
情報過多の時代に、複数の資料から重要な情報を抽出し、一目で理解できる形に整理することは、とても価値のあるスキルです。本記事では、関連する複数の資料からインフォグラフィックを作成するための実践的な7つのステップをご紹介します。
現代社会では、特定のトピックについて複数のソースから情報を統合し理解することは、大きな課題となっています。日々大量の情報が流れ込む中で、関連情報を読み比べ全体像を把握するには相当な時間と労力が必要です。
インフォグラフィックはこの課題に対する効果的な解決策です。複雑な資料を視覚的に整理し、迅速かつ効果的に伝達できる強力なツールなのです。実際、質の高いインフォグラフィックはテキストのみの情報と比較して30倍も読まれやすいというデータもあります。
それでは、複数の資料から効果的なインフォグラフィックを作成する方法を見ていきましょう。
近年、ClaudeのようなAIアシスタントは驚くべき能力を示していますが、複雑な問題に直面すると、まだ課題があります。特に複数のツールを連携させたり、段階的な計画を立てたりする場合、AIは人間のように「立ち止まって考える」ことが苦手でした。
Anthropic社が開発した「Think」ツールは、この問題に対する革新的な解決策です。このブログでは、AIが「考える」ための新しいアプローチについて探ってみましょう。
従来のAIモデルは、以下のような課題に直面していました：
つまり、AIは「計画立案と状態管理」が苦手だったのです。人間なら当たり前に行う「ちょっと立ち止まって考える」というステップがなかったのです。