#機械学習 のAIニュース

宇宙用ローバー技術、人道支援に転用し危険地域での配送を可能に

世界食糧計画とドイツ航空宇宙センター（DLR）らは、遠隔操作の車両を開発中であり、紛争地や地雷原など危険な人道支援現場で物資を運搬するプロジェクト「AHEAD」を進めている。

初心者のためのファインチューニング解説（事前学習済みモデルが新しいスキルをどう学ぶか）

KDnuggets は、事前学習済みモデルがファインチューニングを通じて新しいスキルを獲得する仕組みを初心者向けに解説している。

NHS の AI 血液検査が侵襲的な子宮頸がん検査を削減可能に

英国の NHS（国民保健サービス）は、リーズの PinPoint Data Science が開発した AI 搭載血液検査「PinPoint」を複数の病院で導入し、子宮がん疑いの女性に対する侵襲的検査前のスクリーニングを開始する。これにより年間約 9 万人の閉経後女性の負担軽減が期待される。

MIT が設計した教育用ファクトリーが現代製造業を採用

MIT とメキシコのテコノロジコ・デ・モンテレイ大学が協力し、学生が低コストのデスクトップ繊維押出装置「FrED」を設計・組み立てる教育用ファクトリーが、教科書中心から実践的な製造学習へ転換している。

Amazon SageMaker AI と MLflow を用いた判別型機械学習モデルの監視

AWS は、消費者行動の変化や経済環境の変動などにより精度が低下する可能性がある判別型機械学習モデルを、Amazon SageMaker AI と MLflow を組み合わせて生産環境で継続的に監視し、早期に介入する方法を紹介している。

Google を利用しているなら、その行動が AI の学習に役立っています。オプトアウトする方法はこちら

Google はユーザーの利用データを AI モデルの訓練に使用しています。同社は、このデータ収集を拒否し、自身の検索履歴やアクティビティを学習に使わせないための設定手順を提供しています。

Fortress：時系列データ拡張と特徴量削減による検索レコメンデーションの安定化事例研究

Apple Machine Learning は、入力特徴量が出力スコアの不安定さを引き起こす問題を解決するため、一貫性のない予測に寄与する特徴量を特定・削減し、モデルの安定性と精度を高める一般フレームワーク「Fortress」を発表した。

Amazon、機械的トルコ（Mechanical Turk）の新規顧客受付を停止

Amazon は、クラウドソーシングプラットフォーム「Mechanical Turk」における新規顧客の受け付けを今後行わないと発表した。これにより、同サービスの拡大は事実上凍結される見込みである。

コードを1行も書かずに習得すべき、 aspiring データサイエンティストに必要な数学スキル

KDnuggets は、データサイエンスの学習者がプログラミングを開始する前にマスターすべき必須の数学的基礎について解説している。

金属合金の挙動をより良くモデル化する新手法

MIT の研究チームが、ロケットや半導体などでの材料挙動予測を困難にする複雑な化学配列をシミュレーションする新たなアプローチを開発し、コストと時間を削減する可能性を示した。

初心者のための損失関数解説（モデルが誤りをどう知るか）

KDnuggets は、機械学習モデルが予測結果と正解の差を評価する「損失関数」の仕組みを初心者向けに解説している。

機械学習研究の芸術と禅（11 分読了）

TLDR AI は、AI 研究者になるための道は読み込みと構築にあり、成功には時間と努力、そして世界クラスとなるためには並外れた規律が必要であると述べている。

Python の sktime を用いた時系列機械学習モデルの構築方法

KDnuggets が公開した記事で、Python ライブラリ「sktime」を使用した時系列データ分析と機械学習モデルの作成手法について解説している。

人の選好予測には「3 の力」が有効である

アメリカの心理学者 L.L.サーストーンは、1927 年の論文で複数の選択肢から一つを選ぶ際、人は数値化できないものの最も価値が高いものを選んでいると提案した。この研究は心理測定学の基礎を築き、現代の選好予測モデルにも影響を与えている。

Google、AI学習用にレンズ写真や検索録音などを保存する方針へ変更

Google はユーザーに送ったメールで、Search Services History という新設定の下、Lens で使用した画像や音声ファイル、動画などを保存し、AI 学習に活用すると発表した。

CA DATA NIGHT #9 〜スポーツの現場を支えるAI・データ活用の最前線〜 開催レポート

ClawHub セキュリティシグナル：AI スキルデータセットを用いたエンドツーエンドのセキュリティ分析と判定分類のためのコーディングガイド

MarkTechPost は、Hugging Face からデータを取得し、異なるセキュリティスキャナが AI スキルや関連ファイルをどのように評価するかを調査するチュートリアルを提供しています。また、スキャナの不一致パターンを分析した上で、SKILL.md テキストと組み合わせた実用的な機械学習パイプラインの構築方法を解説しています。

Python を用いた時系列分析の習得に向けた7 つのステップ

KDnuggets が公開した記事は、Python を活用して時系列データを効果的に分析・処理するための具体的な7 つの手順を解説している。

E.ON が SAP S/4HANA を活用し AI で送電網を近代化

エネルギー大手 E.ON は、SAP S/4HANA でグリッドデータを標準化することでインフラの近代化を実現し、AI 導入を推進している。

CA DATA NIGHT #9 〜J1サッカークラブにおけるデータ分析と現場実装の最前線〜

2026年6月の技術系イベント予定

化学原理を理解する AI モデルの構築

MIT のコンナー・コリー准教授らは、10^20 から 10^60 と推定される化合物の中から創薬候補を特定するため、実験に代わる人工知能を活用した研究を進めている。

AI便分析アプリがユーザーの便画像データベースを販売しようとした件

Reddit の投稿で、あるユーザーが AI による便分析アプリから収集した約 15 万枚の便画像を含むデータベースを販売する旨を発表し、プライバシー侵害の懸念が浮上しました。

ユニバーサル AI は「誰でもどこでもアクセス可能な、AI 習得への道筋」である

MIT のサリー・コルンブルート学長は、人工知能がコンピュータ科学者のみに限定されず社会全体に浸透しているとし、誰もが利用可能な学習経路の重要性を強調した。

AI 支援研究におけるパラメータ・ゴルフの教訓

研究者らが AI を活用した実験設計で「パラメータ・ゴルフ」と呼ばれる試行錯誤プロセスを経験し、その手法が研究効率に与える影響や課題を分析した。

一般デバイス上でプライバシーを保護したAI学習を可能にする新手法

MITの研究者らが、連合学習の効率を81%向上させる新手法を開発し、センサーやスマートウォッチなどのリソース制約のあるエッジデバイスでも、ユーザーデータを安全に保ちながら高精度なAIモデルの導入が可能になった。

2026年国際学習表現会議（ICLR）におけるアップルの発表

アップルは、ブラジル・リオデジャネイロで開催される2026年の国際学習表現会議で、深層学習分野の科学者や産業研究者を対象に新たな研究成果を発表し、同会議をスポンサーとして支援する。

生命の構成要素を構築する

計算生物学者セルゲイ・コテルニコフは、数十億年前に地球の原始的な環境で単純な有機分子が相互作用し、複雑な結合を経て生命が誕生した過程を説明している。

通貨市場におけるAI価格予測ツールの評価

AIが金融予測の原動力となる中、AI予測ツールの信頼性に対する検証が強まっている。トレーダーは、高い精度の主張が実際の市場環境で一貫した結果をもたらすか疑問視している。AIシステムの評価方法を理解することで、理論と実践の性能差が明らかになる。

オコリアン：ファミリーオフィスが財務データ分析にAI活用を拡大

オコリアンの調査によると、総資産1,193.7億ドルのファミリーオフィスの86％が、業務効率化とデータ分析向上のためにAIを活用している。

NVIDIA CCCLにおける浮動小数点演算の決定性制御

NVIDIAが、同一入力データに対して複数回実行しても同じビット単位の結果を生成する浮動小数点演算の決定性を制御する技術について説明している。

JPモルガン、AI投資を拡大し技術支出が200億ドル近くに

JPモルガン・チェースは、AI投資を拡大し、2026年までに技術予算を約198億ドルに引き上げる計画を発表した。同社はAIをリスク分析や不正検出などの基幹業務に組み込んでいる。

2026年3月の技術系イベント予定

LINEヤフーが主催・協賛する技術イベントや勉強会の情報提供。最新情報は各リンク先で確認が必要。

カーネギーメロン大学、NeurIPS 2025で156件の研究を発表

カーネギーメロン大学の研究者がNeurIPS 2025で156件の論文を発表。神経情報処理分野の最新研究を紹介し、AI技術の発展に貢献。

NFL次世代統計の10年間の革新

NFL試合では選手の動きをRFIDで追跡し、AWS上の機械学習モデルで瞬時に分析。スポーツをデータ駆動型に変革。

過度に集約された機械学習メトリクスを超えることの重要性

MITの研究者は、機械学習モデルが訓練データ以外に適用されると重大な失敗例があることを特定し、新しい環境でのモデルテストの必要性を提起した。

3つの問い：AIが電力網を最適化する方法

MITの研究者らが、AIのエネルギー需要増加に対し、AI技術を活用して電力網の効率化・最適化を提案している。

一からコーディングするLLM：完全コース

著者が、LLMの仕組みを理解する最良の方法として、LLMのコーディング方法に関する基礎的な内容を共有する。昨年共有した短縮版ワークショップが好評だったため、約5倍の長さで詳細な内容（約15時間）を提供する。

MLOpsチームの設立をチームトポロジーの観点から振り返る

CoeFont社がMLOpsチームを設立し、機械学習モデルの運用責任を明確化。チームトポロジーの観点から、設立前の課題、設立後の分析、成果を振り返る。

科学者はAIを神託ではなく道具として使うべきである

著書『AI Snake Oil』の筆者は、メディアや企業だけでなく研究者自身もAI過大評価を生んでいると指摘する。Nature誌の材料発見論文は誤りだったことが判明し、AIの限界を示す例として挙げている。

AIを活用した信頼性の高い洪水予測の世界的な普及

Google ResearchがAI技術を用いて、洪水予測の精度向上と世界的なアクセス拡大を目指す取り組みを進めている。

なぜ私のモデルは機能しないのか？

著者が、機械学習モデルが実世界データで失敗する原因として過学習を挙げ、自身の20年の経験から回避方法を解説している。

概念ドリフト下でのトレーニングデータの重要性を学習する

Google Researchの研究者が、時間経過に伴うデータ分布の変化（概念ドリフト）に対応するため、トレーニングデータの重要性を動的に評価する手法を開発した。

ゼロショット学習入門

エクサウィザーズの小島氏が、ホットな研究テーマ「ゼロショット学習」の歴史的背景と簡単な実装を紹介。定義の曖昧さを整理し、クロスモーダルモデルへの理解を深める内容です。

Google検索は劣化しているのか？2022年の検索品質を測定

近年のGoogle検索品質の劣化を、人間による評価を用いて測定した調査結果を紹介する。