シンガポールの経済に好調の兆しが表れている。10月の総合インフレ率は1.4％と、9月の2.0％から大幅に低下し、2021年3月以来の低水準を記録。一方、第3四半期のGDP成長率は前年同期比5.4％増と、2021年第4四半期以来の高水準となった。政府は2024年の経済成長率予測を「3.5％前後」に引き上げている。この動きは、不動産価格や賃金にも影響。インフレを抑えながらも、GDP好調を維持するシンガポール経済についてみていこう。

大規模言語モデル（LLM）を活用したAIエージェントを複数組み合わせる「マルチエージェントシステム（マルチAIエージェント）」の構築において、LangChainとCrewAIという2つのフレームワークが注目を集めている。LangChainは、特定機能を持つエージェントを設計し、多様なLLMを統合できる基盤的プラットフォーム。一方、CrewAIは、LangChain上に構築されており、マルチエージェントシステムに特化した組織化と協調の層を提供するフレームワークだ。この記事では、AIマルチエージェントシステムの基礎と具体的なサービス、さらにはCrewAIを使って、リサーチャー、データアナリスト、ライターの3つのAIエージェントが市場分析を行う具体的なシステムの構築方法を紹介したい。

マイクロソフトが2024年、世界各国で実施した、あるいは今後実施予定の投資が記録的な水準に達している。日本、インドネシア、タイ、マレーシア、メキシコ、ブラジル、スウェーデンなどで総額150億ドル（約2.3兆円）超の投資を発表。データセンターの拡充、AI人材の育成など、AI関連の投資を加速する計画だ。また、世界最大級の資産運用会社、ブラックロックとの提携による1,000億ドル規模の資金調達やAI需要を見越した電力購入など幅広い動きを見せている。AI時代の主導権獲得へ、マイクロソフトの野心的な取り組みを追跡する。

プログラミング支援ツール分野では「GitHub Copilot」がメジャーだが、最近のコミュニティの関心は「Cursor（カーソル）」に向けられている。Cursorとは、VS Codeをベースとするコーディングツールで、最新のAIモデルを統合した各機能が人気を呼び、「AIエディター」としても口コミでユーザー数を大きく増やしている。Cursorとはどのようなツールなのか、その概要とステップ・バイ・ステップでの利用方法を解説したい。

生成AIが誤った回答を生成する「ハルシネーション」を防ぐ技術として注目されているRAG(Retrieval Augmented Generation)だが、完全に誤った回答を防ぐには至っていない。そうした中で現在、RAGよりもさらに正確で文脈に即した回答を可能にする「GraphRAG」に期待が集まっている。「グラフデータベース」と呼ばれる技術を活用し、従来型のRAGより正確性が50%以上増加するとのテスト結果もあるGraphRAGの特徴について、グラフデータベースの代表的サービスであるNeo4jを用いた実際の活用方法と併せて詳しく解説する。

米サイバーセキュリティ企業のクラウドストライクは11月26日、第3四半期決算を発表した。同社は7月、「史上最大規模」と言われた世界的なIT障害の元凶として不名誉な注目を浴びた。大規模障害は同社の現在の業績、そして今後にどう影響してくるのだろうか。

ビットコイン価格が大暴騰している。これに伴って、国家レベルでのビットコインを保有している国々が新たな局面を迎えている。たとえば、豊富な水力発電を活用したマイニング戦略により、ブータン王国のビットコイン保有額が11億ドルを突破し、同国のGDPの35％以上に相当する規模となった。一方、世界で初めてビットコインを法定通貨として採用したエルサルバドルは、5億ドル超の保有額を達成。さらに米国では、トランプ次期大統領がビットコインを「恒久的な国家資産」として位置づける方針を打ち出すなど、国家によるビットコイン保有をめぐる動きは活発化の様相だ。

OpenAIの最新AIモデル「o1（オーワン）」は「推論トークン」という新しい仕組みを活用した、従来のGPTとは一線を画す言語モデルだ。特にコーディングや数学で高い精度を実現し、あるベンチマークテストでは博士課程の学生を上回る成績を記録したとされる。この最新モデルo1とは、どのような特徴を持つモデルなのか、どんな場面で利用すると有効なのか、その実力や使い方をわかりやすく解説する。

テキストだけでなく、画像認識能力も持つ、いわゆるマルチモーダルモデルとして、OpenAIのGPT-4o、アンソロピックのClaude3.5 Sonnet、またオープンソースではマイクロソフトのPhi-3.5などが人気を博している。これに対し、Mistralが2024年9月と11月にリリースしたマルチモーダルモデル「Pixtral 12B」「Pixtral Large」がその人気リストの上位に食い込むかもしれない。強みは、画像認識能力に加え、テキスト処理能力も高い点にある。Pixtralとはどのようなモデルなのか、その詳細を解説したい。

メタがリリースした4050億パラメータの超大規模言語モデル「Llama 3.1 405B」は、オープンソースであり、個人のパソコンにインストールして利用することができる。しかし実際の運用には、高スペックハードウェアが必須となるため、誰もが簡単に利用できるわけではない。これに対して、SambaNovaがリリースした新クラウドサービスでは、このLlama 3.1 405BをAPI経由で利用することができる。最大の利点は、秒間100トークン以上のスピードだ。この爆速モデルを利用するためのステップを詳細に解説したい。

大規模言語モデルの開発において、アウトプットの質をチェックする「エバリュエーション（評価）」プロセスは非常に重要だ。ChatGPTが人間らしい回答を生成できるのも、このプロセスがあってこそといわれている。しかし、このプロセスには大量の人的資源・時間・資金が必要となるだけでなく、バイアス問題などの課題が多数存在しており、現在その課題解決に向けた動きが活発化している。そんな中、メタが2024年8月に発表した「Self-Taught Evaluator」は、LLMに自己改善ループの能力を与えるアプローチとして注目を集める存在に。どのようなアプローチなのか、評価プロセスの現状に触れつつ、その詳細を解説したい。

この1年、メタは同社の大規模言語モデルLlama（ラマ）の開発に注力しており、メタバース関連の大きな動きは聞かれなかった。VRヘッドセット市場の低迷も相まって、メタバース構想は頓挫したかのように思われたが、AIとAR技術を融合した次世代スマートグラス「Orion」の登場により、同社のメタバース構想に対する見方は大きく変わりつつある。Orionとはどのようなプロダクトなのか、またメタバース構想でどのような位置づけとなるのか、その詳細を探ってみたい。