今日のデータ可視化の分野において、複雑なデータを正確に反映した図表を生成することは依然として難しい課題です。図表は正確なレイアウト、色、テキストの位置を捉える必要があるだけでなく、これらの視覚的な詳細をコードに変換して、意図したデザインを再現する必要があります。しかし、従来の方法では、GPT-4Vなどの視覚言語モデル（VLM）への直接的なプロンプトに依存することが多く、複雑な視覚要素を構文的に正しいPythonコードに変換する際に困難に直面します。小さな間違いでも、図表がデザイン目標を達成できない可能性があります。

先日、オラクル社は2025会計年度第2四半期決算で、総収入が前年同期比9％増の141億ドルに達したと発表しました。このうち、クラウドサービス収入は59億ドルで、前年同期比○○％増となりました。この成長は、世界的な人工知能(AI)需要の高まりと密接に関連しています。画像注記：画像はAIによって生成されたもので、画像ライセンス提供サービスMidjourneyから提供されています。決算説明会で、オラクル社の最高技術責任者ラリー・エリソン氏は、オラクルが…

鉱業とテクノロジーが融合する中、スタートアップ企業KoBold Metalsが業界で大きな注目を集めています。同社は、総額5.27億ドルの資金調達ラウンドのうち、4.91億ドルの資金調達に成功しました。この資金により、ザンビアで発見された高品位銅鉱山の開発が大きく前進するだけでなく、その他の探査プロジェクトの進捗も加速します。画像出典：AI生成画像、画像ライセンスプロバイダーMidjourney KoBold Metaより

IBMは、自社のエンタープライズAIプラットフォームWatsonXで、Meta PlatformsのAI言語モデルMetaLlama2をホストすると発表しました。Llama2は、Metaが今年7月に発表したオープンソースのAI言語モデルの商用版であり、MicrosoftのAzureクラウドサービスを通じて配布されています。現在、watsonx.aiでは、IBMとHugging Faceコミュニティのモデルを利用してAI構築を行うことができます。これらのモデルは、