Mojo 1.0のSIMD・parallelizeで実装するMLカーネルとPythonベンチマーク比較 Pythonで書いた行列積が遅い——MLエンジニアなら一度は直面する課題です。NumPyやPyTorchに逃げるのが定石ですが、「カスタムカーネルを書きたいがCUDA/...

LLM時代のPETs実践：Private Inference・Confidential RAG・DP合成データで守るAI EU AI Actが2026年8月に高リスクAIシステムへの完全施行を迎える中、LLMを活用するシステムにおけるプライバシー保護は「あると望ましい」か...

日本語TTSモデル徹底比較2026：ローカルOSS・クラウドAPI 10選の選定ガイド 音声合成（TTS: Text-to-Speech）の進化が目覚ましい2026年、日本語対応モデルの選択肢はかつてないほど豊富になりました。ローカルで動くオープンソースモデルだけでも S...

GPU加速FHE・Confidential Computing・Flowerで実践するPETs本番運用2026 プライバシー保護技術（PETs: Privacy Enhancing Technologies）の市場規模は2024年に31〜44億ドルに達し、2030年までに...

BentoML・Feast・CMLで実装するMLプロダクション運用の設計パターン 機械学習モデルを学習して精度が出た。しかし本番環境にデプロイした途端、「推論レイテンシが要件を満たさない」「特徴量の学習時と本番時の不整合でサイレントに精度が劣化する」「モデル更新のたびに手...

PETs実践ガイド：差分プライバシー・連合学習・準同型暗号をPythonで実装する プライバシー保護技術（PETs: Privacy Enhancing Technologies）の市場規模は2024年に31〜44億ドルに達し、2030年までに120〜284億ドルへの成長...

Titans・Mem0・SimpleMemで理解するLLM長期記憶の3パラダイムと実装戦略 この記事でわかること LLMエージェントの長期記憶が2025-2026年にどう進化したか、3つのパラダイム（フラット検索型・構造化型・ポリシー管理型）の全体像 Google T...

Inspect AI・Garak・PyRITで構築するLLM安全性評価パイプラインの実践ガイド この記事でわかること Inspect AI・Garak・PyRITの3ツールを組み合わせたLLM安全性評価パイプラインの設計と実装 OWASP Top 10 for LLM...

MLflow 3 + Kubeflow PipelinesでMLOps基盤を構築する実践ガイド この記事でわかること MLflow 3とKubeflow Pipelines v2を組み合わせたMLOpsパイプラインの全体アーキテクチャ 実験管理（MLflow）→パイプ...

SurrealDB 3.0で始めるマルチモデルDB活用とFaunaDB終了の教訓 この記事でわかること マルチモデルデータベースの概念と、従来のポリグロットパーシステンス（複数DB運用）との違い FaunaDBのサービス終了（2025年5月）から学ぶDBaaS選定の教...

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