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2026年4月3日

関西大（本部・大阪府吹田市）の第44代学長に就任し、間もなく1年半となる。140年の歴史があり、約3万人が学んでいる関西大。その存在感を示すことに力を注いでいる。昨年4～10月に開催された大阪・関西万博では、「全学を挙げて」多くの取り組みを推進した。就任までの歩み、就任後の取り組みや、大学の将来などについて聞いた。

産経新聞

2026年5月15日

データサイエンスチームがCodexを使用して、実際の業務入力から根本原因ブリーフ、インパクト報告書、KPIメモ、スコープ分析、ダッシュボード仕様を構築する方法をご紹介します。

OpenAI

2026年5月30日

SIGNATEが提供する「マナビDXクエスト」は、7年連続で企業のデジタル人材育成プログラムとして運営されており、2026年度の受講者募集を開始しました。データサイエンス・AI領域の人材不足が課題とされる中、同プログラムの継続は市場ニーズの高さと運営側の取り組みを示しています。一方、受講者の修了後の実務適用やキャリアステップへの結びつきなど、具体的な人材輩出効果の詳細は明らかになっていません。今後は講座開催だけでなく、キャリア支援やマッチング機能を含むより包括的なエコシステム構築が求められる段階にあります。

PR TIMES

2026年6月2日

高次元確率変数間の統計的依存性を測定することはデータサイエンスと機械学習の基本的なタスクです。ニューラル相互情報（MI）推定器は有望な道を提供していますが、通常は新しいデータセットごとに高額な反復最適化が必要であり、実用的な応用が困難です。

arXiv cs.LG

2026年6月5日

Amazon.co.jpのKindleストアでは現在、6月15日（月）までの期間限定で「Kindle本 科学・テクノロジー特集」を実施しています。

窓の杜

2026年6月9日

ITエンジニア向け技術書籍の読み放題サービス「TechLib」（月額3,080円）では、プログラミング言語、サーバー・クラウドサービス、コンテナ開発、情報処理資格、AI・機械学習、ネットワーク・セキュリティなど様々なジャンルの書籍を取り揃え、続々と新しい書籍が追加されている。

窓の杜

2026年6月10日

東京都心・青山の街の歴史を振り返る企画展「語りつがれる青山表参道展　山陽堂書店135年の歩み」が同書店（東京都港区北青山3）で開かれている。古写真や地図、関連書籍など豊富な資料で、店と街の今昔を伝えている。

毎日新聞

2026年6月11日

こんにちは、松尾研究所 データサイエンスチームのマネージャーの浮田です。 AI系のニュース、毎日とても多いですよね...!! 論文、モデルのリリース、プロダクトのローンチ、ビジネス動向など、毎日大量のニュースが流れてきます。これらを全部丁寧に追うのはとても難しくなってきています。

Zenn

2026年6月16日

Amazon.co.jpのKindleストアでは現在、7月13日までの期間限定で「Kindle本 夏の超大セール 第1弾」を開催している。5万冊以上のKindle本が70％OFFなどの大幅割引価格で販売中だ。コンピュータ・IT関連書籍も多数ラインナップされている。

INTERNET Watch

2026年6月16日

ポケットモンスターをプロデュースする株式会社ポケモンは16日、株式会社松尾研究所、およびHEROZ株式会社と共催で、世界最大級のデータサイエンスプラットフォーム「Kaggle」上で、AIエージェント開発コンテスト「ポケモンカードゲーム AI Battle Challenge（日本語略称：ポケカABC、英語略称：PTCGABC）」を開催することを発表した。

産経新聞

2026年6月18日

ITエンジニア向け技術書籍の読み放題サービス「TechLib」（月額3,080円）では、プログラミング言語、サーバー・クラウドサービス、コンテナ開発、情報処理資格、AI・機械学習、ネットワーク・セキュリティなど様々なジャンルの書籍を取り揃え、続々と新しい書籍が追加されている。

窓の杜

2026年6月26日

はじめに こんにちは。GA technologiesのData本部 Applied ML部でデータサイエンスをしている酒井です。

Zenn

2026年7月3日

クマによる人身事故が相次ぐ中、その遭遇リスクをAIで予測する「クマ遭遇AI予測マップ」が開発された。開発したのはデータサイエンティストとして人口統計データ分析の研究を行っている、上智大学応用データサイエンス学位プログラム准教授の深澤佑介氏だ。秋田県をはじめ、札幌市、宮城県、東京都など全国各地の25のマップを掲載しているというが、「人とクマが交わる場所」をどのように導き出したのか。

ダイヤモンド・オンライン

2026年7月10日

高次元データの可視化手法として広く利用されているUMAP（Uniform Manifold Approximation and Projection）ですが、その内部で生成されるk近傍（kNN）グラフが、本来の高次元空間におけるデータの構造を捉える上で重要な役割を果たしていることが新たな研究で示されました。 UMAPは、高次元のデータ点を低次元空間に写像する際に、データ点の局所的な近傍関係を保つことを目指しますが、その過程でkNNグラフというネットワーク構造を構築します。このkNNグラフは、UMAPによる低次元への投影が行われる前の、元の高次元空間におけるデータ多様体の特徴を保持していると考えられます。 今回、このUMAP内部のkNNグラフに着目した研究により、ネットワーク科学の観点からこのグラフを分析することで、高次元データが持つ複雑な構造をより深く理解できる可能性が示されました。具体的には、UMAPによる次元削減後の2次元的な描画では見えにくくなる、高次元空間におけるデータ間の関係性やクラスター構造などが、kNNグラフを通じて明らかにされることが期待されます。この発見は、データサイエンスや機械学習分野における、より高度なデータ解釈や特徴抽出への応用につながる可能性があります。 arXiv cs.LG

arXiv cs.LG

2026年7月10日

ITエンジニア向け技術書籍の読み放題サービス「TechLib」（月額3,080円）では、プログラミング言語、サーバー・クラウドサービス、コンテナ開発、情報処理資格、AI・機械学習、ネットワーク・セキュリティなど様々なジャンルの書籍を取り揃え、続々と新しい書籍が追加されている。

窓の杜

2026年7月14日

Amazon.co.jpのKindleストアでは現在、7月23日（木）までの期間限定で「Kindle本 夏の超大ポイントフェア」を実施しています。対象書籍を購入すると、支払金額の50％がポイント還元され、実質半額で購入できます。コンピュータ・IT関連書籍も多数ラインナップされています。

窓の杜

2026年7月22日

千葉大学 情報・データサイエンス学府 博士後期課程の張 思源（Zhang Siyuan：チョウ・シゲン） 氏、同大 大学院情報学研究院の久保 尋之 准教授、京都大学の舩冨 卓哉 教授他、の研究チームは、コンピューターグラフィックス（CG）における物体表面の質感を物理的に正しく再現するため、ざらついた表面で光が何度も反射する「多重反射（Multiple Bounces Reflection）」…

JST プレスリリース

2026年7月23日

局所的にリプシッツ連続な関数の大数の強い法則に関する新たな数学的証明が、arXivに投稿された論文で発表されました。この証明は、特定の位相的条件またはモデル理論的条件の下で、これらの関数の振る舞いに関する重要な洞察を提供します。 大数の強い法則は、独立同分布の確率変数の標本平均が、その期待値に収束するという確率論における基本的な定理です。今回、この法則が局所的にリプシッツ連続な関数に対しても適用可能であることが示されました。 この研究成果は、数学的理論の発展に留まらず、応用面でも注目されています。具体的には、関数の極限挙動やクラフク部分微分の均一収束といった解析学的な問題への応用が期待されています。さらに、現実世界のデータからモデルのパラメータを特定する「解の有限標本同定」への貢献も示唆されています。 この証明は、今後、機械学習やデータサイエンスといった分野における理論的基盤の強化に寄与すると考えられます。(arXiv cs.LG)

arXiv cs.LG

2026年7月24日

半教師あり異常検知は、プロセス監視、ヘルスケア、金融などの多様な分野で重要な役割を果たします。しかし、軽量な手法は高次元データに苦労することが多く、通常は複数のハイパーパラメータの慎重な調整が必要です。既存のアプローチの中でも、クリストッフェル関数ベースの手法は、最大でも1つのハイパーパラメータしか必要としないため、そのシンプルさから魅力的です。また、データサイエンスにいくつかの興味深い結果をもたらす、確立された理論的基盤の恩恵も受けています。しかし、その主な限界は、高次元設定へのスケーラビリティが低いことです。本稿では、次元削減のためのオートエンコーダーと、潜在空間に適用されるクリストッフェル関数ベースの検出器を組み合わせた新しい手法であるCLOEを紹介します。表現学習と異常検知をよりよく一致させるために、クリストッフェル関数を活用してオートエンコーダーを、正規データ分布のサポートをよりよく捉える表現へと導く、新しい損失関数を設計しました。さらに、検出しきい値を設定するための原則的な手順と、残りの単一ハイパーパラメータを調整するための効率的な戦略を提案します。

arXiv cs.LG

2026年8月4日

Googleが支援するデータサイエンスプラットフォームKaggleで、AIエージェント開発に特化した無料コースが開催され、35万3千人もの人々が参加した。このコースは、Google AIとの共同企画として実施され、参加者は次世代AIの開発から実社会への展開までを体系的に学ぶ機会を得た。 近年、AI技術は急速な進化を遂げており、その応用範囲は広がる一方だ。Kaggleのこのコースは、AI開発の最前線に立つ人材育成を目的としており、多くの学習意欲の高い参加者を集めた。具体的には、AIエージェントの設計、構築、そして実際の運用までを網羅したカリキュラムが提供された。 参加者は、最新のAI技術動向を理解するとともに、実践的なスキルを習得することで、今後のAI分野での活躍が期待される。この大規模な参加者数は、AI開発への関心の高まりを改めて示唆するものと言える。（Google AI Blog）

Google AI Blog