AI・機械学習チームの鴨田です。このブログはAI・機械学習チームブログリレー 9日目の記事です。 年末休みに話題の書籍『Tidy First?』を読みました。コード整理の実践的な手法や作業粒度によるトレードオフなどを学び、「最初から完璧な設計なんてできるわけない。コード品質を保つための整理が大切だよなー」と改めて実感しました。 品質を保ちながら開発速度を上げるには、信頼できるテストが欠かせません。これは開発における普遍的な真理ですが、特にQA環境でのテストは地道で骨の折れる作業になりがちです。皆さんの現場でも、似たような課題を抱えているのではないでしょうか？ 今回は手動で実施しているQAテスト…

はじめに アメーバブログでバックエンドエンジニアをしている須永です。 今回はアメーバブログで利用して ...

世界的なYouTuberと知られる「MrBeast」さんは、クリエイター向けに公開した「AIサムネイルツール」の提供を取りやめると発表した。

Googleは、実験的なバーチャル試着アプリ「Doppl」を米国で公開した。Google I/Oで披露された生成AI技術を活用し、ユーザーが自身の全身写真をアップロードするだけで、オンライン上の衣服を仮想的に試着できる。短い動画生成機能も備える。

設計書や仕様書のMarkdownファイルをまとめる方法## 導入普段、設計書や仕様書をMarkdownで管理している中で、AIに食わせたり、レビューに使うために単一ファイル化したいことがよくあります。そこで簡単に使えるスクリプトを作りました。 目的仕様書・設計書などで、Makrdownの記載は有効だと考えています。ただし、資料が多くなると、ファイル自体分散したくなる生成AIなど利用しているときには仕様書・設計書などの提示が有効で、そのためには上記ファイル群を単一にまとめた方が使い勝手いいあくまでもGeminiの場合、ChatGPTなどは、Githubのパス指定...

はじめに!💡 この記事はClaude Codeを使って作成されました。記事の構成から文体まで、生成されたCLAUDE.mdのガイドラインに従って執筆されています。Zennで技術記事を書く際に、プロジェクトの構成やコンテキストを毎回説明するのは面倒ですよね。Claude Codeを使ってZennリポジトリを分析し、プロジェクトの概要を自動でまとめたCLAUDE.mdファイルを生成する方法を試してみました。この記事では、実際にClaude CodeでZennリポジトリを分析してCLAUDE.mdを生成し、さらにその体験を記事化するまでの一連の流れをお届けします。 環境...

For my first contribution to the series, I’m Haruumi Omoto and I’m highlighting:Videau, Mathurin, et al. "From Bytes to Ideas: Language Modeling with Autoregressive U-Nets." arXiv preprint arXiv:2506.14761 (2025).This paper points out the problems of fixed tokenization methods such as BPE comm...

Difyに関してEC2構成だとversion up時にダウンタイムが発生するのでノンダウンタイム構成で作ってほしいとリクエストがあり、構築したナレッジを残します。 目次概要アーキテクチャ構成Terraformファイル構成はまったポイントと対処法運用上の注意点パフォーマンス最適化 概要 従来構成（EC2 + Docker Compose）の課題デプロイ時のダウンタイム発生スケーリングの手動対応が必要インフラ管理の複雑性単一障害点の存在 新構成（ECS Fargate + 外部サービス）の効果ゼロダウンタイムデプロイ: ローリングアップデート...

普段はClaude Codeを使っている私ですが、以下の記事を同僚に教えていただきました。https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/build-games-with-amazon-q-cli-and-score-a-t-shirt/テ、Tシャツ・・・！絶対欲しい！ということで、今回はAmazonQ CLIを使ってローグライクゲームを作っていきます。 ローグライクゲームとは？https://ja.wikipedia.org/wiki/ローグライクゲーム特徴的なのはアスキー文字でゲームが構成されることです。今のゲームはグラフィックを売りにしていま...

概要はじめてClaude Codeを触った際に遭遇した、接続エラー関連のまとめです。主に、macOS上の仮想化ツール「Tart」との同時利用時に発生した事象に焦点をあて、実際の調査手法や原因分析についてメモしておきます。 環境OS: macOS Sequoia 15.5CPU: Apple M4チップメモリ: 32GBストレージ: 1TB（空き容量十分あり） 発生した問題 エラー内容Claude Codeの利用中にAPI Error (Connection error.)が発生し、一時的に利用不能となる事象が発生。このエラー発生時、アカウント...

貨物のコンテナの話冒頭からすみません。「コンテナ」といってもDockerのほうではなく、貨物運送で使う「箱」のコンテナのほうです。『コンテナ物語』とは、経済史家マルク・レビンソンによるノンフィクションで、20世紀の物流業界においてコンテナがどのように導入され、そして世界の貿易構造そのものをどう変えていったのかを描いた一冊です。以前からこの本の存在は知っていたのですが、ふと思い立って、今回あらためてちゃんと読んでみました。読んでみると、これは単なる物流の話ではなく、「イノベーションはどうやって起きるのか」 を考える上での貴重な材料を与えてくれる本でした。書籍情報：マルク・レビ...

・プロジェクトの背景と開発者の想いはじめに、このプロジェクトが生まれた背景についてお話しします。私は現在、日本で獣医学を学ぶ大学5年生です。日々の学びの中で、私は動物と人間の間に存在する深い絆と、その一方で現代の動物医療が抱える限界、そして獣医学がこれから目指すべき未来の姿について、深く考えるようになりました。その思索の過程で生まれたのが、この「Petnosis」プロジェクトです。このプロジェクトは2025年5月に開発し始め、6月20日にPublic URLでの駆動を確認しました。獣医療の最前線を志す者として、私は飼い主様が抱える「情報が溢れるが故の不安」と、動物たち...

今回はLLMをローカルで動かすためのツールであるOllamaを使ってみました。 Ollamaとは？公式サイトは以下になっており、GitHubも提供されています。Ollamaを使うとローカルでLLMを動かせるようになるため、メモリは結構消費しますが、高速に推論させることができます。https://ollama.com/https://github.com/ollama/ollama 対応モデル一覧記事執筆時点では以下のページで公開されており、様々なモデルが提供されています。代表的なモデルは以下でしょうか。deepseek-r1gemma3qwen3llama3...

こんにちは、よしこです。普段の開発にClaude Codeをフル活用する毎日です。ただ、Claude Codeは検索があまり強くないので、なにか解決できないエラーや込み入った問題は別途ChatGPTアプリでo3に聞き、回答をClaude Codeにコピペする、というのが常でした。もう二人で勝手に話してくれ〜って思いながら情報運搬職人をやっていました。しかし！なんと今朝、OpenAI APIのo3 modelがWebSearchに対応したのです！！https://x.com/OpenAIDevs/status/1938296690563555636つまり、MCP経由でClaud...

こんにちは、よしこです。普段の開発にClaude Codeをフル活用する毎日です。ただ、Claude Codeは検索があまり強くないので、なにか解決できないエラーや込み入った問題は別途ChatGPTアプリでo3に聞き、回答をClaude Codeにコピペする、というのが常でした。もう二人で勝手に話してくれ〜って思いながら情報運搬職人をやっていました。しかし！なんと今朝、OpenAI APIのo3 modelがWebSearchに対応したのです！！https://x.com/OpenAIDevs/status/1938296690563555636つまり、MCP経由でClaud...

はじめにこの記事は、OpenAI Codex CLIを使っていて遭遇して感じた事を書いています。私はo3にEmacs Lispで開発してもらっていますが、Lispの括弧を閉じるのが下手ということが分かってきました。もしかしたら他のLLMモデルでは、うまく括弧を閉じれるのかも知れませんが、2025年6月時点では最強格のLLMモデルであるo3でもそんな弱点があるよという記事です。 LLMが得意とする言語、苦手とする言語o3は200行を超えるプログラムをスイスイと書き、難しいアルゴリズムも実装しますし、PythonやTypeScriptでは、構文エラーとなるようなソースコードを生成...

はじめに生成AIの利活用が進む中で、LLMをローカル環境で動かしたいというニーズが高まっています。本記事では、DockerとOllamaとOpen WebUIを組み合わせて、自分だけのナレッジベースを活用できるRAG環境をローカルに構築する手順を図解を交えて紹介します。構築する環境のイメージ図は以下です。なお、筆者のPCは「ASUS ゲーミングノートPC：FX707VV-I7R4060A5200」（OS:Windows11、CPU：インテル Core i7-13620H プロセッサー、メモリ：16GB、ストレージ：1TB、GPU：NVIDIA GeForce RTX 4060...

はじめに地理データを使った業務や研究で、座標に対して「これは住宅街？交差点？橋の上？」といった分類を手作業で行っていませんか？今回は、CSVで渡された緯度・経度情報をもとに、LLM（大規模言語モデル）とOpenStreetMapの情報を組み合わせて地理的特徴を自動分類するWebアプリを構築しました。GroqのLLM（LLaMA 3）を使えば、無料・高速・商用利用OKで、OpenAI互換のAPIを使ってあっという間にこの仕組みが作れます！ アプリケーション紹介webブラウザ上のアプリケーションです。地点情報を記述したcsvファイルをimportしたうえでAutoLabel...

TL;DR 🚀container-useは、複数のAIコーディングツールを独立したコンテナ環境で安全に並列実行させるためのツールです。各AIの作業は完全に分離・監視され、Gitワークフローに統合することで、開発者は安心してレビューやマージを行えます。これにより、AIを活用した並列開発を加速させ、生産性を大幅に向上させることが可能になります。 はじめにAI駆動開発の時代において、「Claude CodeやCursorといった複数のAIコーディングツールを並列で利用すれば、開発生産性が向上するのではないか？」という仮説のもと、色々調べてみたところ、container-u...

Starting with Gemini 2.5 Flash-Lite via CometAPI is an exciting opportunity to harness one of the most cost-efficient, low-latency generative AI models available today. This guide combines the latest announcements from Google DeepMind, detailed specifications from the Vertex AI documentation, and...

前回の記事では、モンテカルロ法によるモデルフリー学習を学びました。モンテカルロ法は実際の経験から学習できる優れた手法ですが、エピソードが終了するまで学習できないという大きな制約がありました。今回は、この制約を克服する時間差分学習(Temporal-Difference Learning;TD学習) について学びます。TD学習の中核となる概念がTD誤差です。この記事では、TD誤差が何を表し、どのように学習を可能にするのかを深く理解していきましょう。 なぜTD学習が必要なのか モンテカルロ法の限界を振り返るモンテカルロ法では、状態sの価値を推定するために、その状態から始まるエピソ...

ジェネラティブエージェンツの大嶋です。 「AIエージェントキャッチアップ #38 - Agentic Radar」という勉強会を開催しました。 generative-agents.connpass.com アーカイブ動画はこちらです。 www.youtube.com Agentic Radar 今回は、Agentic Workflowのセキュリティスキャナー「Agentic Radar」を扱いました。 Agentic RadarのGitHubリポジトリはこちらです。 github.com 今回のポイント Agentic Radarとは Agentic Radarは、Agentic Workfl…

Deep IV — 操作変数 × 深層学習で反実仮想を推定する“Deep IV: A Flexible Approach for Counterfactual Prediction” (Hartford et al., 2017):contentReference[oaicite:0]{index=0}今回は、"Deep IV: A Flexible Approach for Counterfactual Prediction"という論文を紹介します。深層学習に因果推論を掛け合わせ、反実仮想の精緻な予測を可能にした画期的な手法論文です。紹介論文:Hartford, J., L...

こんにちは、Kaiです。いやぁGemini CLI（GC）来ましたね。早すぎです。スラッシュコマンドの作りとかを見ても、Claude Code（CC）をベンチマークにして作ったのは明らかだと思いますので、基盤レベルのAIプロダクトが流行ったら、1ヶ月程度でコピーされる世界観だと思った方がいいですね。さてGemini CLI、まだ十分ではありませんがとりあえず触り始めています。ドキュメントとテストを整備して、TDD準備を終えた状態のサンドボックスプロトタイプリポジトリを与え、自走させて完成できるかというPoCをやってみました。以下はその感想です。Gemini CLIClau...

AI作曲サービスのSunoが、AIクラウドDAWのWavToolを買収しました。

✅ この記事を読むとできること本記事では、社内AIチャットボットの検索ヒット率が低いという課題に対し、HyDE （Hypothetical Document Embeddings）法をDifyで実装することで、どのように解決に導くかを解説します。曖昧な自然言語による質問からでも、意図を汲み取って適切な社内ナレッジを提示する実装方法を紹介します。本記事を読むと以下四点について学ぶことができます。ビジネスインパクト: なぜHyDEが「検索できない」問題を解決し、従業員の自己解決率向上に繋がるのかを理解できます。プロンプト設計: 検索精度を最大化するHyDE用プロンプトの具...

シャオミは自社チップ開発とEV参入を進め、AI性能向上や製品差別化とサプライチェーン安定化を狙い、次世代エコシステムの主導を目指している。

はじめにこの度、Azure API Management (APIM) で、既存の API を MCP サーバーとして公開する機能 がプレビューでリリースされました。https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/api-management/export-rest-mcp-serverこの機能は先日の Microsoft Build 2025 で発表された機能です。以下がその発表の動画です。https://www.youtube.com/watch?v=pr8ltV8XY7g猫も杓子も MCP な時代ですが、既存の API サーバーを MC...

生成AI「Amazon Bedrock」を麺茹でに活用していることで話題の「ラーメン山岡家」は、「AWSに障害が起きたても麺は茹でられる」と述べた。

Metaは、AI推論モデルの開発を強化加速するために、元OpenAIの研究者、トラピット・バンサル氏を迎え入れたと伝えられています。

1. はじめに（導入） 記事の目的本記事はGoogleが主催するAI Agent Hackathon with Google Cloudにエントリーするプロダクトについての紹介記事です。 2. 開発したアプリの概要 アプリ名住宅ミスマッチ防止bot 一言で言うと？住居を選ぶ際に、対象の住居や住環境が自身の価値観にマッチしているかどうかをサポートしてくれるアプリ 解決したい課題住まい選びにおいて、入居後に「想像と違った」と感じるケースが多く見られます。具体的には、内見時には分かりにくい騒音・日当たり・湿気・電波といった生活環境の問題、近隣住民や地域コミュニテ...

はじめに2025年6月26日にAnthropicがDesktop Extensions (DXT) を発表しました。https://www.anthropic.com/engineering/desktop-extensionsざっくり言えば、MCPサーバーを.dxtにパッケージングして配れば、ユーザーはClaude Desktopにそれをドラッグ＆ドロップすればMCPサーバーをインストールできるという触れ込み。上記の記事のAddressing the MCP installation problemの項目にも挙げられていますが、NodeやPython/uvのインストール...

はじめに「今日もコードレビュー待ちで開発が止まってる...」「レビュアーによって指摘内容がバラバラで困る...」こんな経験、ありませんか？特にTerraformのようなインフラコードは、ちょっとしたミスが本番環境に大きな影響を与える可能性があるため、レビューは慎重になりがちです。でも、だからといって開発速度を犠牲にするのはもったいないですよね。そこで今回は、Claude Code ActionとGit Submoduleを組み合わせて、AIによる自動コードレビューシステムを構築する方法をご紹介します。これを導入すれば、一貫性のある高品質なレビューを自動化でき、エンジニアの負...

筆者はこのところ、静止画から3Dモデルを生成するSparc3Dという技術を使って、3Dプリントする試みをしていますが、そのSparc3Dにちょっとした異変が起きています。

米YouTubeは、AIを活用した検索結果の要約機能を追加したと発表した。検索ワードに応じ、複数の動画のハイライトをスライド形式で強調表示。同日より米国の有料会員「Premium」ユーザー向けに、スマートフォンアプリで提供する。

🎯 この記事の対象読者自治体DXを推進している職員の方（特に、AIやデータ活用に関心のある方）RAGアプリケーションを開発している、またはこれから挑戦したいエンジニアの方地方議会の議事録など、大量のテキストデータをどうにかして宝の山に変えたい！と思っているすべての方 💡 この記事を読むと得られることRAGの検索精度向上における「データ前処理」の重要性が、腹落ちレベルで理解できます。Google Colabを使って、エンベディングモデルやデータ分割方法の違いが検索結果にどう影響するかを、サクッと比較・評価する具体的な方法がわかります。自作したrag-embedd...

企業における生成AI導入が進む中、企業内には生成AIに対して「推進派」「反対派」「無関心派」の三つの勢力が存在する。現代の三国志ともいえる状況で、AI活用を推進していくにはどうすればいいか。三国志の歴史に倣い、考える。

はじめに本記事では、ナレッジ・グラフ・データベースである Neo4J（ニオ・フォー・ジェイと発音） をご紹介します。長くなるので３回に記事を分けて公開する予定です。Neo4Jはクラウド版を無料(クレカ登録不要)で利用できます。また、ローカルのデスクトップ・アプリ版も提供されています。Python, Java, JavaScriptのSDKも提供されています。また、後編では生成AIを活用したグラフRAGも説明する予定です。 ナレッジ・グラフとは？ナレッジ・グラフとは、その名のとおり、知識をグラフで表現したものです。グラフとは、ツリー構造のように、ノードを線でつなげたものです...

はじめに本記事では、ナレッジ・グラフ・データベースである Neo4J（ニオ・フォー・ジェイと発音） をご紹介します。長くなるので３回に記事を分けて公開する予定です。Neo4Jはクラウド版を無料(クレカ登録不要)で利用できます。また、ローカルのデスクトップ・アプリ版も提供されています。Python, Java, JavaScriptのSDKも提供されています。また、後編では生成AIを活用したグラフRAGも説明する予定です。 ナレッジ・グラフとは？ナレッジ・グラフとは、その名のとおり、知識をグラフで表現したものです。グラフとは、ツリー構造のように、ノードを線でつなげたものです...

はじめにClaude CodeやGemini CLI等のコマンドラインインターフェース（CLI）ベースのAIコーディングツールの登場で、CLIでの開発を支援するツールが再度フィーチャーされています。その中でも代表的なものの1つが仮想端末ソフト（正確には、仮想端末多重化ソフトウェア）です。仮想端末ソフトの解決する問題としては、以下のようなものが挙げられます。CLIベースのソフト（Claude Code, Gemini CLI, AIの学習プログラム等）に長時間かかる作業をさせていたのに、うっかりターミナルを閉じてしまった複数のプロジェクトを同時に進めていて、ウィンドウが散らか...

!※ 私 : AI = 3 : 7ぐらいの記事です。Googleが開発したGemini CLIは、ターミナルから直接AI支援を受けられる強力なツールです。自身の理解のために、geminiコマンドを実行してからレスポンスが表示されるまでの内部処理をコードを参照しながら読んでいき、ログを残しておく。 アーキテクチャ概要Gemini CLIは、モノレポ構造で主に2つのパッケージから構成されている：packages/cli: フロントエンド層（UI、ユーザー入力処理）packages/core: バックエンド層（API通信、ツール実行）gemini-cli/├── ...

!※ 私 : AI = 3 : 7ぐらいの記事です。Googleが開発したGemini CLIは、ターミナルから直接AI支援を受けられる強力なツールです。自身の理解のために、geminiコマンドを実行してからレスポンスが表示されるまでの内部処理をコードを参照しながら読んでいき、ログを残しておく。 アーキテクチャ概要Gemini CLIは、モノレポ構造で主に2つのパッケージから構成されている：packages/cli: フロントエンド層（UI、ユーザー入力処理）packages/core: バックエンド層（API通信、ツール実行）gemini-cli/├── ...

大規模言語モデル「Claude」シリーズなどで知られる米AIベンチャーAnthropic。日本では「アンスロピック」とも「アンソロピック」とも読まれ、大手メディア間でも表記が揺れている。正しい読み方はどちらか。

アジャイル開発のサイクルを回しながら、一貫したユーザー体験（UX）を提供するためのAIプロンプト集です。開発の準備から各スプリントイベントに沿って、コピー＆ペーストしてすぐに使える形で整理しました。 Phase 0: 準備・計画フェーズ（スプリント0）目的： 本格的な開発スプリントを始める前に、プロダクトの基盤とチームの共通認識を固めます。 1. プロダクトの「なぜ」と「誰のため」を定義するプロダクトの羅針盤となる、ユーザー像と提供価値を明確にします。 ペルソナ作成プロンプトあなたはプロのUXリサーチャーです。以下のユーザー調査データから、このサービスの主要なペル...

こんにちは！アルダグラムでQAのお手伝いをしているmiyashitaです！生成AIの活躍が著しい現代、私もQA業務でのAI活用法を模索している日々。。。元々既存のデフォルトAIを活用していたが、どこか精度が上がり切らず頭打ちを感じていたが、最近AIの「チューニング」をすることを思い立ち、少し試してみた。すると、一気にAIの回答精度を上げることができました😎今回はその効果をBefore / Afterでご紹介します。 今回のゴール今回は、テスト観点の出力までに絞ってAIのチューニング効果を検証してみる。 試したAIツール🤖今回はこの2つで検証していく。Google G...

はじめにVS Code 1.101 では MCP に関していくつかのアップデートがありました。その中から、新たにサポートされた MCP 機能（resources,prompts,sampling）、および、OAuth 2.0 を利用したリモート MCP サーバへのアクセスを試していきたいと思います。すべての 1.101 のアップデート内容はこちらから確認できます。!VS Code 以外のクライアントの MCP への対応状況は以下のマトリックスで確認できます。https://modelcontextprotocol.io/clients#feature-support-mat...

Anthropicが2025年秋にも日本法人を設立することが分かった。同社が語る日本法人設立の目的とミッションとは。

AI・機械学習チームの氏家 (@mowmow1259)です。 このブログはAI・機械学習チームブログリレー 8日目の記事です。 前日は高田さんによる「BETWEENに気をつけろ！ BigQueryの日次集計で罠にハマった話」でした。 最近LLMによるVibe Codingが世間を賑わせています。 エムスリーでも積極的にコーディングエージェントの導入が進んでおり、かくいう私もClaude Code君がいないと生きていけない体にされてしまいました。 コーディングエージェントのおかげで典型的な開発タスクはかなり効率化されてきているものの、面倒なタスクもまだまだ残されています。 分析です。 前日の高田…

はじめにGoogleからClaude CodeライクなCLIのCoding Agentの Gemini CLIが出ましたね。オープンソースで無料から使えるというのはとても魅力的です。https://github.com/google-gemini/gemini-cliとはいえ、無料の場合は学習に使われるため、会社での利用は難しいケースもあります。ホロラボでは社内でGemini CLIを使えるように情シス確認をしましたので、その記録として残しておきます。各社対応は異なると思いますので、最終的には各社で調査してください。また、間違いなどあればコメントもらえると助かります。(話...

はじめに要件定義は、ソフトウェア開発における重要な工程です。しかし、そのプロセスは複雑で時間がかかり、多くの開発者が「ドキュメント化するのが大変」「結局要件漏れが発生してしまう」といったように頭を悩ませる課題の一つではないでしょうか。特に、プロジェクトの現状を正確に把握し、それを基に一貫性のあるフォーマットで要件をまとめる作業は、多大な労力を要しますよね。最近は生成AIの登場で、要件定義も一定のフォーマットでそれなりの文章でドキュメント化できるようになっていると感じます。しかし、質の面ではどうでしょうか？プロンプトに背景知識を丁寧に入力しないと良い要件定義書は出力されませんよね。...

「AI、完全に理解した」と1時間後に言いたくなる本、作っちゃいました。「AIってよく聞くけど、何だか難しそう…」「プログラマーじゃないし、自分には関係ないかな…」「環境構築とか黒い画面とか、見るだけでちょっと…」そんな風に思っているあなたへ。めちゃくちゃ分かります。かつての僕も、AIの可能性にワクワクしながらも、専門用語の壁や複雑な準備に何度も挫けそうになりました。こんにちは！SAKAItechです。この度、そんな「AIへの“はじめの一歩”が踏み出せない…」という悩みを、根こそぎ解決するための本を執筆しました！その名も…『AI体験カタログ - 画像生成・文章要約・音...

「AI、完全に理解した」と1時間後に言いたくなる本、作っちゃいました。「AIってよく聞くけど、何だか難しそう…」「プログラマーじゃないし、自分には関係ないかな…」「環境構築とか黒い画面とか、見るだけでちょっと…」そんな風に思っているあなたへ。めちゃくちゃ分かります。かつての僕も、AIの可能性にワクワクしながらも、専門用語の壁や複雑な準備に何度も挫けそうになりました。こんにちは！SAKAItechです。この度、そんな「AIへの“はじめの一歩”が踏み出せない…」という悩みを、根こそぎ解決するための本を執筆しました！その名も…『AI体験カタログ - 画像生成・文章要約・音...

Japan IT Week 名古屋 2025 に参加して2025年5月にポートメッセなごやで開催された「Japan IT Week 名古屋」に来場者として参加しました。今回は次の2つを主な目的に情報収集を行いました。顧客管理基盤の高度化に向けた製品の比較検討AI技術、特に開発・業務支援への応用に関する最新動向の把握 全体的な所感東京開催と比較すると規模はややコンパクトですが、その分じっくりと出展者の話を聞くことができる場になっていた印象です。とはいえ、技術的な面で「目新しい」と感じる部分は多くはなく、特にAIエージェントに関しては、実運用を想定した高度な活用例はまだ少...

「AIって、なんだか難しそう…」そんなあなたに贈る、魔法の体験カタログ！「ニュースでAIが話題だけど、自分には関係ない世界の話だと思っていませんか？」「プログラミングなんて、黒い画面に謎の呪文を打ち込むイメージがあって、手が出せない…」もし一つでも当てはまったなら、この本があなたのためのものです。本書は、難しい理論や面倒な準備は一切不要！必要なのは「やってみたい」という好奇心と、お手元のパソコンだけ。Googleアカウントさえあれば、誰でも今すぐAIの”すごい！”を実感できます。「宇宙を飛ぶ猫」と唱えれば、AIがユニークな画像を生成！長くて読むのが大変なニュース記事を、AIが3行に要約！面倒な会議の録音を、AIが自動で文字起こし！まるで魔法のような体験が、用意されたコードを「コピー＆ペースト」するだけで、あなたの手で実現します。この本は、AIの”おいしいところ”だけを「つまみ食い」できるレシピブックです。どの章から読んでもOK。あなたが「面白そう！」と思った魔法から、試してみてください。さあ、ページをめくって、AIの驚きと楽しさに満ちた世界の扉を開きましょう！

はじめに「ネクストステップMCPセキュリティ: 仕組みの弱点と堅牢化への航路」シリーズへようこそ。前回（【第2回】コンテキスト汚染攻撃の全貌 - AIの記憶を狙う新たな脅威）では、MCP特有の脅威であるコンテキスト汚染攻撃について深く掘り下げました。AIの判断を歪める巧妙な手法とその対策の一端をご理解いただけたことと思います。本シリーズの第1回で、私たちはMCPのアーキテクチャ全体を見渡し、各コンポーネント間の相互作用における潜在的なセキュリティホールについて概説しました。今回は、その中でも特に基盤となる 「MCPプロトコルレベルの脆弱性」 に焦点を当てます。プロトコルとは、シ...

この1週間の気になる生成AI技術・研究をいくつかピックアップして解説する今回の「生成AIウィークリー」（第101回）は、従来のトークン化を不要にしたアプローチを採用した言語AI「AU-Net」や、テキストや画像、動画の理解と生成を1つに統合したAIモデル「Show-o2」を取り上げます。

KubeCon + CloudNativeCon Japan 2025 特集 Blog 最終日の記事 ...

G-gen の堂原です。本記事では Google Cloud（旧称 GCP）の BigQuery において、データセットとリモートモデルが異なるリージョンに存在する場合の、AI データ処理パイプラインを紹介します。 はじめに 本記事の趣旨 ML.GENERATE_TEXT 関数と Gemini 2.0 の対応リージョン 概要 今回用いるデータ テーブル構成と処理概要 留意点 実装 1. us-central1 へ転送するデータ抽出 2. データセット「tokyo_from_tokyo_to_us」のテーブルをデータセット「us」にコピー 3. リモートモデル「gemini-model-20-f…

はじめに巷では Gemini CLI が騒がれておりますが、それはまた別の機会に。先日は、拡散型モデル（Gemini Diffusion）におけるプロンプトの制御について、二種類の方法で調査した結果をご紹介しました。その中で、ChatGPT や Gemini などで有効的だとされてきたプロンプトを真似した、長文のプロンプトで指示を出すと初期のノイズらしき文字がたくさん発生してしまうことが判明しました。前回の記事がこちらです。そこで今回は、前回の文末でも書きました「画像生成や動画生成で有効的だったプロンプト」を如何に拡散型の文章生成モデルに活かせるかを調査していきます。ま...

Anthropicは、AI「Claude」の感情的な利用に関する調査結果を公開した。感情的な会話は全体の約3％と稀だが、内容は多岐にわたる。会話を通じてユーザーの感情が肯定的になる傾向が見られるが、AIを専門家の代替とはせず、安全対策を進める。

はじめにこんにちは！株式会社BTMの畑です。今回は小さな「Mac mini」でローカルLLMを動かしてみた話です。LLMとは「Large Language Model（大規模言語モデル）」とは、膨大なテキストを学習し、人間のように文章を理解・生成できるAIのこと質問応答、要約、翻訳、プログラミングなど、幅広い言語処理に対応「ChatGPT」や「Gemini」などもその一種で、対話形式で情報提供や作業支援が可能!筆者はAIやLLMの専門家ではないので、不確かな情報が含まれる可能性があります。!・「Mac mini」でローカルLLMが動作するのか気になる人...

生成AIを活用した業務の効率化も進む中、コンタクトセンターの現場で起こるリアルな課題や、次世代コンタクトセンターの構想をドコモ・ファイナンスのBPOセンター長に聞いた。

ガートナージャパンは、2027年末までにエージェント型AIプロジェクトの40％以上が中止されるとの見解を発表した。

生成AIの業務活用の推進担当者は、まず自社の予算をどこにどう割り当てるのが「正解」なのでしょうか。企業内実践をリードする専門家が実践を通じて見つけた「生成AI導入推進プロジェクトの考え方」をお伝えします。

シャープ、FCNT、モトローラ、OPPOと、ここ1カ月の間に、日本や中国のメーカーが相次いでスマホの夏モデルを発表しました。

ジェンスン・フアン最高経営責任者（CEO）が2023年から提唱する「ソブリンAI」。欧州で今、同理念に熱いまなざしが注がれている。

クリエイティブ・コモンズが、AI学習におけるコンテンツ利用の意思表示フレームワーク「CC Signals」を発表。クリエイターが利用を制限するのではなく、「クレジット表記」や「寄付」などの見返りを表明できる仕組み。健全なAIエコシステムの発展を目指す。

こんにちは！カウシェで Mobile Team の Engineering Manager を担当している @akifumi です。本記事では、カウシェのモバイル領域におけるAI活用の考え方、直近の取り組み、そして今後の展望についてご紹介いたします。 カウシェ Mobile Team のAI活用の考え方カウシェ Mobile Team では、AIを積極的に活用して 「一人ひとりの開発生産性を最大限まで高める」 ことを目指しています。モバイル開発の世界では、Android と iOS それぞれ別の専任エンジニアが担当するのが一般的です。しかし私たちは、次のような目的を達成するため...

箱ひげ図ってうまく使うと便利ですよね。でも、Matplotlibとpandasでは箱ひげ図をプロットする方法が幾つもあるんです。その辺を中心に、Matplotlibでグラフを描くのか、pandasでやるのか。そんなことを考えてみましょう。

ナル先生のポストを見てiPhoneからGemini CLIを使いたくなったので環境構築してみたhttps://x.com/GOROman/status/1938114942017953924 手順 ①Tailscale設定iPhone, MacそれぞれにTailscaleをインストールするiOS版https://apps.apple.com/app/id1470499037Mac版https://tailscale.com/download同一アカウントでログインし、Tailscaleアプリ上にiPhoneとMacが表示されている状態にします ②Termius設...

はじめに どんな人向けの記事？ローカルLLMでAIエージェントを作りたい方 背景2ヶ月ほど前、生成AIなんでも展示会向けにMastra + MCPを組み合わせたローカルのAIエージェントを作成した。当初Mastra + Ollama + MCPの組み合わせは動かなかったが、4月末時点で動くようになった。https://x.com/gosrum/status/1917071781653057846この方法を記事にしていなかったので、今更ながらその方法の備忘録メモを残す。開発環境は以下の通りだが、MacやWindows環境でもほぼ同じコマンドで動作するはず。開発...

任天堂がマイニンテンドーストアのNintendo Switch 2 第5回抽選販売について告知しました。

3秒まとめ課題: 複数のLLM（Claude、Gemini、GitHub Copilot）ごとに個別の指示書を管理するのは非効率解決策: Diátaxis (ディアタクシス)フレームワークで情報を体系化し、シンボリックリンクでエントリーポイントを統一効果: 人間とAI両方が効率的にアクセスできる、メンテナンス性の高いドキュメント管理を実現 概要本記事では、人間とAIの両方が効率的に情報にアクセスできるドキュメント管理手法を、Diátaxis (ディアタクシス)フレームワークを活用して構築する方法を解説します。 背景現在、Claude、Gemini、GitH...

はじめに現在、自動運転技術の研究開発は主に二つの技術アプローチに分かれています。一つは従来からの「モジュール型」アーキテクチャであり、物体認識、行動予測、経路計画、制御といった処理を各モジュールで分担する方式です。この方法はシステムの可説明性が高く、日本をはじめとする多くの企業が採用しています。もう一つが近年急速に注目を集める「エンドツーエンド型」（E2E）と呼ばれるアプローチです。この手法では、カメラやセンサーからの入力データから直接、操舵角やアクセル／ブレーキ出力を生成するため、従来のモジュール型アプローチ（認識→予測→判断→制御）とは異なるパラダイムでシステム設計が行われま...

はじめにこんにちは！株式会社 Hacobu で Vista というプロダクトのフロントエンドエンジニアをしている cho です。最近、チームで面白い議論になったことがあります。Claude Code や Cursor みたいな AI 開発ツールを使っていると、どうしても設定ファイルが増えてしまいますよね。うちのチームも例外ではありませんでした。まず Notion でコーディング規約を管理Cursor 導入で.cursor/rules/に AI 用設定を追加Claude Code 登場でCLAUDE.mdも作成気がついたら、同じような内容が 3 箇所に散らばってる… ...

🚀 Cursor と Streamlit で学ぶ Python 入門 - 30 分で Web アプリが作れる時代プログラミングを始めたいけれど、何から手をつけていいかわからない...そんな悩みを抱えている方に朗報です。今回は、AI 搭載コードエディタ「Cursor」と、Python で簡単に Web アプリが作れる「Streamlit」を組み合わせた実践的なコーディング配信の内容をご紹介します。 😒 本当に３０分でできるの。。？今回はできる限りシンプルなコードで様々な機能を網羅しています！そして AI 搭載 cursor を仕様することで、コード補完・予測コーディングしてくれ...

AIモデル画像の掲載を禁止している「ホットペッパービューティ」でも使える――こんなうたい文句で美容室向けにAIモデル画像を販売する事業者の存在が、Xで物議を醸している。

ブレインパッドのSRE（Site Reliability Engineering）チームは、パーソナライズ・プラットフォーム「Rtoaster（アールトースター）」などのデータ活用プロダクトをお客様が安心して利用できるよう、サービスの安定稼働と信頼性の確保に取り組んでいます。普段は明かされないプロダクト運用の舞台裏、SREチームが大切にしている視点など、同チームで活躍する井上さん、内山さん、吉田さんにお話を伺いました。 内山 佐和子 吉田 史也 井上 剛志 XaaSユニットサービスオペレーション XaaSユニットサービスオペレーション XaaSユニットサービスオペレーションリード 多彩なキャリ…

はじめにChatGPTなどの生成AIが普及する中、「ローカル環境で大規模言語モデル（LLM）を動かしたい」と考える方も増えてきました。とはいえ、LLMのセットアップには専門知識が必要で、「何から始めればいいのか分からない」「軽量モデルってどこで動かせるの？」と迷う人も多いと思います。本記事では、OllamaとOpen WebUIというツールを使って、ローカルでLLMを動かすための環境構築手順を、図解を交えて解説します。構築する環境のイメージ図は以下です。Dockerコンテナを２つ作ってChatGPTのようにブラウザからプロンプトを打てるようにします。PCにNVIDIA製のGPUと...

はじめにChatGPTなどの生成AIが普及する中、「ローカル環境で大規模言語モデル（LLM）を動かしたい」と考える方も増えてきました。とはいえ、LLMのセットアップには専門知識が必要で、「何から始めればいいのか分からない」「軽量モデルってどこで動かせるの？」と迷う人も多いと思います。本記事では、OllamaとOpen WebUIというツールを使って、ローカルでLLMを動かすための環境構築手順を、図解を交えて解説します。構築する環境のイメージ図は以下です。Dockerコンテナを２つ作ってChatGPTのようにブラウザからプロンプトを打てるようにします。PCにNVIDIA製のGPUと...

芥川賞作家の九段理恵さんが「95％生成AIで書いた」という短編小説「影の雨」と、執筆に使ったというプロンプト全文が、博報堂が発行する雑誌「広告」のWebサイトで公開された。

シャープは、映像データ処理用AI半導体デバイス設計に向け、PythonコードからRTLコードを短時間で生成できる「高位合成ツール」を開発、オープンソースソフトウェア（OSS）として公開した。

▼ このブログ記事を使って解説した動画 ▼https://youtu.be/C-hfqYlhjyU?si=5CT99EwmO1Bpe-fY目次主な特徴セットアップ基本的な挙動基本的なコマンドコンテクストの設定Google検索機能の活用システムの構成まとめGemini CLIは、Googleが2025/6/25に公開したオープンソース（Apache 2.0ライセンス）のコマンドラインAIエージェントです。ターミナル環境で直接Geminiと対話でき、ファイル操作やシェルコマンド実行、Web検索などが行えます。下記はやり取りの例です。指示を踏まえて自律的にフォル...

中国の清華大学や米UCバークレー、米Anthropicなどに所属する研究者らは2024年、強化学習による言語モデルの訓練が、予期せぬ副作用として人間を誤導する能力の向上をもたらすという懸念すべき現象を実証的に確認した研究報告を発表した。

こんにちは。AI・機械学習チームの高田です。このブログはAI・機械学習チームブログリレー7日目の記事です。 はじめに 私たちAI・機械学習チームでは、機械学習モデルの学習データ準備やデータパイプライン開発のために日次でのデータ集計をしています。これらの集計データは、モデルの精度評価や特徴量エンジニアリングにおいて重要な役割を果たします。 先日、月次レポートを作成する際に、とあるログデータの日次集計の合計値と月次集計の値に差異があることに気づきました。単なるデータ欠損にとどまらない重大なバグの可能性もあるため、原因を徹底的に追求することが必要でした。

異なるベンダが提供する複数のAIエージェント間でのコミュニケーションやコラボレーションを実現するオープンスタンダード確立のための「Agent2Agentプロジェクト」（A2Aプロジェックト）設立を、Linux Foundationが発表しました。

縦デュアル画面向けポータブルモニタ Deux Float 2.0 の国内向けクラファンがまもなく終了します。約30%オフの超早割・早割価格で手に入るのは本日6月26日まで。

Anthropicは、AIチャット「Claude」内でAIアプリを直接構築、ホスト、共有できる機能をβ版で発表した。自然言語で指示するだけでClaudeがコーディングし、対話的にデバッグや改善が可能。完成したアプリはリンクで簡単に共有できる。

はじめに こんにちは、ABEMA の広告配信システム開発チームに所属している2025年新卒の戸田朋花 ...

昨夜(2025年6月25日)に発表されたGemini CLIを触りました。Claude Codeと違ってWindows環境に対応しているためWSLなしでWindowsユーザーでもそのまま使えることがポイントです。多くの会社員はWindowsユーザーなのでこれはパラダイムシフトなのではないかと思います。詳細は弊社の吉田さん(*)が書いてくださっているので省きますが、ターミナルで以下のコマンドを叩いてあとはEnter押しているだけで使えるようになります。npx https://github.com/google-gemini/gemini-cli常に使う場合は以下のコマンドを叩くとよい...

はじめにこんにちは、Google Cloud のアプリケーションモダナイゼーションスペシャリストの関本です。「こんなアプリが欲しいわあ、せや作ったろ」 という気持ち(ノリ、Vibes)から AI エージェントを活用してさっとコーディングを始める――そんな未来の開発スタイルを体現する、エージェントベースの開発ツールが今、大きな注目を集めていますよね！Vibe Coding とか Agentic Coding というキーワードを耳にしている方も多いと思います。また、これを読まれている方の多くは、おそらく何かしらのツールを使ったことがある人がほとんどではないでしょうか。この強力な機能...

はじめに日本語における「敬語」は、単なる文法の話ではなく、文化そのものです。Kotoba.ai は、あらゆる日本語使用者が「もっと自然に・もっと適切に」敬語を使えるようにするためのツールです。この記事では、Kotoba.ai の開発背景・技術構成・機能設計を紹介しつつ、敬語を扱う際に私たちが直面した課題と、それに対するAIソリューションを共有します。なぜ敬語なのか？（Why we built this）多くの翻訳ツールやチャットボットは、文法や単語の正確性に注目していますが、「語気」「距離感」「場面による言い換え」には十分対応できていないケースが多いと感じていました。特に日本...

G-genの福井です。Cloud Run から Cloud SQL に対し、内部通信と IAM データベース認証を使用してセキュアに接続する手順を紹介します。 はじめに 当記事の概要 内部通信での接続 IAM データベース認証 事前準備 API の有効化 環境変数の設定 環境構築 ネットワーク環境の構築 Cloud SQL インスタンスの作成 アプリケーションの準備 ディレクトリ構成 アプリケーションソース Cloud Run へのデプロイ サービスアカウントの作成と権限付与 Cloud SQL ユーザーとしてのサービスアカウント登録 Cloud Run にデプロイ 動作確認 はじめに 当記事…

はじめに なぜ今、 Agentic AIが注目されているのか？最近では、ChatGPTやClaudeなどの生成AIが私たちの生活に浸透してきました。質問に答えるだけでなく、実際に“行動するAI”があったら、もっと便利だと思いませんか？そんな夢のような技術が、いま注目されている 「Agentic AI（エージェント型AI）」 です。Agentic AI = LLM（大規模言語モデル）+ RAG（検索拡張生成）+ ツール/APIの連携これにより、AIは次のようなことが可能になります：情報を検索して整理（RAG）外部サービスのAPIを操作（天気、予約、ショッピングなど）...

こんにちは。カウシェでバックエンド/Web フロントエンドのEMを務めているs.ichijimaです。先日の上半期レポートでは組織全体のLLM活用を振り返りましたが、本稿ではバックエンド開発に焦点を当て、コードベースとLLMの噛み合わせ、そして数値で確認できた効果をまとめます。 1Qチーム目標!圧倒的速度で技術を事業価値に転換し、追い風を起こす要は「早く書き、早く届ける」ということをどこよりもやり切ることを掲げ、LLMを前提に据えてスタートしました。 コードベースがLLMと噛み合った理由前回のレポートで、カウシェのコードベースとLLM親和性について少し言及しました。詳...

はじめに GoogleからGeminiをコマンドラインで対話的に利用できる「Gemini CLI」が登場しましたね！ 基本的な使い方については、すでに多くの方が素晴らしい解説記事を公開されていますので、ぜひそちらもご覧ください。 参考 zenn.dev この記事では、Gemini CLIが備える機能の中でも、Claude Codeにはない「サンドボックス」機能に焦点を当てます。 リポジトリはこちら github.com この記事でわかること Gemini CLIのサンドボックス機能がなぜ必要なのか サンドボックスが有効になると、具体的に何が起きるのか -sフラグを付けるだけの簡単な使い方 ma…

Gemini CLIとは？Googleから、Gemini CLIという新しいオープンソースのAIエージェントが6月25日に発表されました。これにより、開発者は使い慣れたターミナルから直接、強力なGeminiモデルのパワーを活用できるようになります。https://blog.google/technology/developers/introducing-gemini-cli-open-source-ai-agent/ Claude Codeよりいいの？Gemini 2.5 Proは100万トークン（将来的には200万トークン）のコンテキストウィンドウを提供する一方、最新...

ℹ️ 本記事はGemini CLIリリース直後（2025年6月末時点）の情報を元に執筆されています。今後のアップデート等により内容が変わる可能性があります。 序論：ターミナルから始まるAI開発の新たなパラダイム2025年6月、Googleは開発者のワークフローに直接統合される新しいAIツール「Gemini CLI」をオープンソースとして発表しました。これは単なる対話型インターフェースではなく、ローカルファイルシステムの操作、コマンド実行、そしてGoogle検索によるリアルタイムな情報グラウンディング能力を備えた「AIエージェント」として設計されています。本稿では、リリース直後...

👉 Gemini CLIの設定や使い方のハンズオン記事はこちら コーディングエージェントの歴史ChatGPTのリリースから、LLMによるコーディングを実践的に使いながら仕事をしているエンジニアの視点から、LLMとコーディングの歴史について語ります。!時系列順に書こうと思ったのですが、１つのツールを取って見ても、リリースごとに機能がどんどん追加されていったり、それに追従して他のツールも進化していっているので、複雑でまとめるのが大変だったので、大枠を捉える形で書いています。 エディタ型エージェントと自律型エージェントの爆誕 Cursor（エディタ）の登場(2023/8月...

皆さん、おはよう、こんにちは、こんばんは！！最近、X界隈にてClaude Codeが盛り上がりを見せています。皆さんもご存じとは思いますが、Claude Codeはマジで革新的です。ユーザー側から指示を出すと、自分でタスク分解をして、ガンガンとコードを書いてくれます。瞬殺です。自分で書くよりも何十倍も速いです。ただし、クセが強いです。自分が期待するアウトプットを出してもらうには試行錯誤が結構必要です。指示を出せば後は手放しで、はい完成、なんてマジックはありません。そんな背景もあり、沢山のノウハウ記事も見かけるようになりました。一方、それら記事のほとんどがウェブサイト制作や、Web...

<h1 id="はじめに"><a href="#はじめに" class="headerlink" title="はじめに"></a>はじめに</h1><p>最近仕事でLLMサーバーを構築することになりました。</p><p>雰囲気をお伝えすると、HuggingFaceの

この記事でわかることGemini CLIとは何か、従来のコード補完ツールと何が違うのかを理解できるインストール〜初回起動までを5分で体験できるMCPやGoogle Search拡張を使った実践ユースケースを学べる無料プレビューの利用制限とライセンスを把握し、次のステップを計画できる Gemini CLIを試す前提条件: Node.js 18 以上 がインストールされていることを確認。CLI の実行npx https://github.com/google-gemini/gemini-cliあるいはグローバル インストール:npm install -g ...

そもそもRAGとは何か？RAG（Retrieval-Augmented Generation） = 「関連する資料を自動で見つけて、それを参考にしてAIが回答する仕組み」例：「カレーを美味しく作る方法を教えて」という質問の場合従来の方法: 料理本全500ページをLLMに読み込ませて分析 → 時間とコストがかかるRAG: 「カレー 美味しく作る」に関連する3-5箇所だけを自動抽出してLLMに分析させる → 高速・安価・的確 前提知識：コンピューターはどうやって「似ている文章」を見つけるのか？ 1. 文章を数字に変換する（ベクトル化）コンピューターは文章をそのま...

はじめに2025年4月時点で、ChatGPTとClaudeを使ってコーディング作業を試してみました。使用したAIは「ChatGPT（GPT-4o）」と「Claude 3」です。この記事では、それぞれの特徴や使ってみて感じたメリット・デメリットをメモ形式で整理しています。「AIにコードを書かせてみたい」という方の参考になれば幸いです。 AIにコードを書かせるメリットHTMLの枠組みを自動生成してくれるので手間が省けるJavaScriptなども一緒に書いてくれるコーディング作業の時間短縮につながる デメリット・注意点テキスト部分は打ち直しが必要なことが多い...

Microsoft Mu：330Mパラメータの NPU 小型モデル — Windows 11 Settings 専用 AI エージェント用 Mu 言語モデル。330M パラメータと聞いて、最初は「こんなに小さくて何ができるの？」と思ったが、調べてみるとなかなか面白いことが分かった。アーキテクチャの逆襲：なぜ GPT に追従しないのか？みんな decoder-only アーキテクチャで遊んでいる中、Microsoft は逆張りして encoder-decoder を採用。理由は単純：一度エンコードすれば、あとはデコードするだけで、従来方式と比べて最初のトークン遅延を 47% 削減、デコ...

AI・機械学習チームの髙橋です。このブログはAI・機械学習チームブログリレー6日目の記事です。

ABEJA 新卒エンジニアの和田です。 ロボット開発では、各種センサやアクチュエータ、制御アルゴリズムなどを組み合わせる必要があります。ROS（Robot Operating System）はこうした複雑な要素を「分散システム」としてまとめ、開発を効率化するための通信ミドルウェア的フレームワークです。ROS 1 Noetic は公式サポートが2025年5月に終了しており、ROS 2は進化したリアルタイム制御やマルチプラットフォーム対応、セキュリティ強化が魅力です。まずはROS 1 Noeticを理解することで、ROSの基本的な概念や開発フローを学びやすいため、本記事ではROS 1 Noetic…

🎯 この記事の対象読者「議会の答弁案の作成、正直つらい…」 と感じている全国の自治体職員の皆さん！「AIで業務効率化って、具体的にどうやるの？」 と日々模索しているDX推進担当者さん！「Pythonで実用的なツールを開発してみたい！」 と考えている、そこのあなた！ 💡 この記事を読むと得られること自治体特有の議会の会議録を効率的に構造化するツールの開発背景と具体的な手法がわかります。PythonとGoogle Colabを活用した、手軽に試せるAIツール開発のヒントが得られます。実際の開発でぶつかった壁と、そのユニークな解決策を知ることができます。...

本記事は「KubeCon + CloudNativeCon Japan 2025特集 Blog 」の ...

はじめに本日(2025/06/25)、Swallow ProjectよりLlama-3.1-Swallow-8B-Instruct-v0.5、Llama-3.1-Swallow-8B-v0.5をリリースさせていただきました。チャットボット等の用途で利用される場合は-InstructとついているLlama-3.1-Swallow-8B-Instruct-v0.5を利用してください。今回のモデルもこれまでのSwallowシリーズのモデルと同様にLlama-3.1 LicenseおよびGemmaライセンスに抵触しない限り商用利用可能なモデルとなっています。本モデルの開発は、産総研...

RAGの精度評価の枠組み 背景私たちのプロジェクトでは、RAGシステムを開発しています。現状では開発段階ということもあり、人の目で入出力を見比べて評価を行っています。一般には、RAG（Retrieval-Augmented Generation）の精度評価は、次のような理由から必要です。RAGシステムを運用する際に、精度の低下を早期に検出し、適切な対策を講じるために精度評価が求められます。これは、システムの安定性や信頼性を維持するための取り組みです。RAGシステムを改善する際に、精度の向上を評価指標として活用することで、より高性能なシステムを目指すことができます。これは...

はじめにこんにちは、UbieでBIエンジニアをしているyagです。Ubieでは複数のチームが主体的にデータ分析パイプラインやデータマート整備を行い、データエンジニアやデータアナリストに閉じない形でデータ分析の民主化を達成しています。それを支えるのは共通して構築しているデータモデリングの技術です。具体的にはデータマートの論理的な分割であったり、サービスやビジネスに対応した形でのマートのオーナーシップの明確化、意図しないデータ毀損が発生しないような各種制約など、データから安定して価値を生み出す基盤が構築されています。https://zenn.dev/ubie_dev/article...

G-gen の岡田です。当記事では、Google Workspace ライセンスの自動割り当ての設定方法と注意点についてご紹介します。 はじめに Google Workspace ユーザーとライセンスの割り当て ライセンスの自動割り当てとは 手動でのライセンス割り当て ライセンスの自動割り当ての設定手順 自動割り当ての注意点 はじめに Google Workspace ユーザーとライセンスの割り当て Google Workspace でユーザー（アカウント）作成した後のライセンス割り当ては、管理コンソールの設定で自動化することができます。 当記事では、ライセンスの自動割り当ての設定方法と注意点…

はじめに最近の生成AI周りの発展は目まぐるしいものがあります。ちょっと前は Github Copilot や ChatGPT の新しいモデルを触って感動していましたが、今は「軽く触ってみるか」と思っても、追いつけなくなっています。この記事もすぐに情報が古くなってしまうかもしれません。個人的に生成AIはツールでしかなく、それを比較することに楽しさは見出せません。やっぱりコードを書きたい。あくまでその補助ツールとして使いたい。さっさとウェブブラウザみたいに、どこかがデファクトスタンダードになってほしいです。きっとそれを実現してくれるのは、やっぱりGoogleなのかなとも思ってい...

<img src="/images/20250625a/ラジオ風カーソルその2.png" alt="ラジオ風カーソルその2.png" width="1200" height="800" loading="lazy"><blockquote><p>Today, we are

VERTUの超高級折りたたみスマホ「QUANTUM FLIP」は高級素材と量子暗号、AI機能を搭載し、性能だけでなくプレミアム感を重視している。

本文に関係ないドッグランに行ったときの犬たち こんにちは、AI・機械学習チームの山本（@hiro_o918）です。 このブログは AI・機械学習チームブログリレー 5 日目の記事です。 これまでのリレー記事でも出てきたように、弊社でも AI を活用したプロダクト開発が進んでいます。 それに加えてビジネスサイドでも AI 活用が進んでおり、OSS 版 Dify を導入・運用したり、Google Workspace に付帯する Gemini を活用したりしています。 このような状況から、AI 機能の実装に関してビジネスサイドから相談を受ける機会が多いのですが、その際には利便性だけでなくセキュリティ…

「社内の生成 AI 活用がもっと劇的に進めばいいのに」生成 AI の進化は激しく有用な存在になってきたものの、それを業務で、個ではなく集団として活用するにはハードルが高いです。しかし「興味のあるごく少数の個人がやっている」程度の活用範囲に限られてしまうと、劇的な生産性向上なんて望めません。Ubie ではこの状況を打破して、会社・集団として生成 AI を活用して生産性を上げるための工夫を、 社内ツール Dev Genius を中心に行なっています。これは初期は「ChatGPT の社内版」程度の存在だったのですが、それをどうやって組織全体の力に変えたのか。その鍵は、 「コミュニケーション...

こんにちは、 Drawer Growth グループの大木です。 最近（というかずっと）AIが熱いですね、エージェントモデルが出てきてコーディングの常識がまた一つ変わろうとしているように感じます もちろんキャディでもAIツールは多数導入しており、この変化に追従するために組織としてAI活用に積極的に取り組んでいます 今回はその取り組みの一環として、会社内でVibe Coding Hackathonを開催しましたのでご紹介します！ きっかけ 今年2025年の2月頃から、有志を募ってAIツールを積極的に検証していました 初期ではツールごとに推進者を立て、実際に試験的に使ってみて費用感や効果・ベスプラな…

G-gen の佐々木です。当記事では、Cloud Run の新しい実行モデルである Cloud Run Worker Pools を、実際に使ってみます。 注意 : 当記事の内容について はじめに Cloud Run Worker Pools とは 想定ユースケース 当記事の構成 Pub/Sub の作成 Cloud Run Worker Pools の作成 使用するコード（Go） コンテナイメージの作成 Cloud Run Worker Pools のデプロイ コンソールから確認 動作確認 注意 : 当記事の内容について 当記事の内容は、2025年6月26日現在パブリックプレビュー版のサービス…

ABEJA 新卒エンジニアの和田です。 LeRobot Worldwide Hackathonに ABEJA の有志チームとして参加しました。ハッカソンでは模倣学習をテーマにロボットアームの動作を再現したかったのですが、実機を揃えられなかったため、MuJoCo 上でのシミュレーション環境構築を試みました。本記事では、macOS 環境でオープンソースのロボットアーム「SO-101」を MuJoCo 上で動かすセットアップ手順をご紹介します。実機をお持ちでない方でも、手軽にシミュレーションを始められるよう、スクリーンショットやコマンドを交えて丁寧に解説します。 huggingface.co 前提と…

今回は、エッセイ執筆時にChatGPTなどのAIツールを使用することによる認知的影響を米MITなどが調査した研究「Your Brain on ChatGPT: Accumulation of Cognitive Debt when Using an AI Assistant for Essay Writing Task」を取り上げます。

マイクロソフトは、紛失や故障などによってPCが突然使えなくなったときに、一時的にあらかじめ同じ構成に設定されたクラウドPCを利用可能にすることでPCでの仕事が続けられる新サービス「Windows 365 Reserve」のプレビュー公開を発表しました。

サマリLLMにコーディングを任せると、生成したコードが実はソースコードの開示が必要なライセンスに抵触している可能性を考えて、プロジェクト内で自動でライセンスチェックをするコマンドをClaude Codeを使用して作成しました。個人用の発展途上なコマンドではありますが、今後の改修で実用向けになりそうです。 マシンスペックMacBook Air M2 arm64 事前の実験まず初めに、生成AIが作成するコードにライセンスに抵触するものがあるのかを確認するような簡単なプロジェクトを作成しました。ローカルLLMがpython, golang, typescriptのコードを...

!この記事の内容はどこかに投稿する予定でしたが、この記事ほぼ同じアイデアを持つ論文が先日arXivに2本も立て続けに発表されたため（[1, 2]、ともにINTERSPEECH2025採択）、供養のために公開しています。この記事の最後でそれらの論文も軽く紹介します。 はじめにParakeet株式会社リサーチャーの榎本 (X: @henomoto1025)です。純粋数学で博士号を取りポスドクをしていましたが、音声の分野に興味が移り、現在は音声界隈の研究のキャッチアップをしながら研究開発をしています。今回は、弊社で開発している日本語音声合成エンジンParattsの質を向上させるた...

Metaがスマートグラスの新製品、Oakley Meta シリーズを発表しました。

モトローラからmotorola edge 60 pro（ソフトバンク版は60s pro）とmoto g66j（ワイモバイル版はg66y 5G）が発表されました。

はじめにこんにちは、株式会社松尾研究所インターンのhashです。LLMや世界モデルの研究開発に興味があり、その知見や技術を応用する形でAI技術の社会実装に取り組んでいます。近年、ChatGPTやClaude、Geminiといった様々な大規模言語モデル（LLM）が登場し、教育、金融、エンターテイメントなど多くの分野で革新的な変化をもたらしています。医療分野においても、LLMは診断支援、患者コミュニケーションの改善、医学研究の加速など、多岐にわたる応用が期待されています。例えば、膨大な医学論文の読解や、複雑な症例に対する情報提供などが挙げられます。しかしながら、医学知識の専門性の高さ...

はじめにこんにちは、株式会社松尾研究所インターンのhashです。LLMや世界モデルの研究開発に興味があり、その知見や技術を応用する形でAI技術の社会実装に取り組んでいます。近年、ChatGPTやClaude、Geminiといった様々な大規模言語モデル（LLM）が登場し、教育、金融、エンターテイメントなど多くの分野で革新的な変化をもたらしています。医療分野においても、LLMは診断支援、患者コミュニケーションの改善、医学研究の加速など、多岐にわたる応用が期待されています。例えば、膨大な医学論文の読解や、複雑な症例に対する情報提供などが挙げられます。しかしながら、医学知識の専門性の高さ...

AI・機械学習チームの中村伊吹(@inakam00)です。 このブログはAI・機械学習チームブログリレー 4日目の記事です。前日は苅野(@hkford3)さんの結婚式ネタでした。今回は新婚旅行ネタです。 先日新婚旅行でハワイへ行くことになりました。楽しみな反面、1つ大きな不安がありました。 ハワイの夕焼け 英語話せない問題 それが英語話せない問題です。 簡単な英会話ならできるものの、複雑な話を伝えることは難しいです。 そのほかにも、発音がうまくできずに伝わらなかったり、現地の訛りがあったりすると、いよいよ大変になってしまいます。 万が一に備えて、何か対策をしておきたいと出国前から考えていました…

はじめに 設計まわり 構造・機械 電源回路 制御回路 制御処理 制御用SDK周り アーム作成の様子 今回の学び 技術面 その他：ロボット作りはお金がかかる 3Dモデル・ソースコードについて 追記：開発合宿で利用しました We Are Hiring! はじめに ABEJA大田黒です。前回は以下の記事を執筆しました。今回はロボットアームを作ったので、そのお話になります。 tech-blog.abeja.asia ロボットアームを自作しようと思ったきっかけについて触れます。 将来的に家事をすべてロボット化したい。その為に、比較的安価で関節トルクが強いロボットアームがほしい VLAの研究開発環境が自宅…

t-Expertsとは 開発合宿概要 コンテストのルール 各チーム配布物 その他備品 評価基準 合宿の様子（全体） スケジュール 食事、温泉、そして・・・ 開発の様子 コンテストの様子 チームA：「画像認識×機械学習の王道アプローチ」 チームB：「人間の知恵を活かす探索型」 チームC：「確実性と挑戦性のハイブリッド戦略」 チームD：「LLM活用×コスパ重視の現代的アプローチ」 結果と表彰 合宿のまとめとその後の様子 We Are Hiring! こんにちは！ABEJAでプロジェクトマネージャーをしている服部です！今回はABEJA社内で開発合宿の企画・運営をしましたので、レポートを記そうと思いま…

G-gen の横澤です。本記事では、Google Workspace の標準機能である Google カレンダーと Google ToDo リストの概要、および連携による業務効率向上のための設定方法や利用例を解説します。 Google カレンダー Google カレンダーとは 活用術 1 : 業務時間と勤務場所の設定 活用術 2 : 業務時間分析 Google ToDo リスト Google ToDo リストとは 活用術 1 : タスクの整理 活用術 2 : 定期的なタスクの登録 活用術 3：他サービスとの連携 活用術 4 : タスク管理の Tips Google カレンダーと Google …

<h1 id="はじめに"><a href="#はじめに" class="headerlink"

挑戦の背景と今回の目的背景機械学習・AIエンジニアになりたい！目的機械学習の一連の流れをハンズオン形式で学ぶとにかく1回提出してみる 今回利用したデータセットタイタニック事故の乗客データと事故での生死がcsv形式で与えられている。訓練データとテストデータが最初から与えられているため、データを分割する必要はない。https://www.kaggle.com/competitions/titanic 実際に分析全体の流れを整理する。特徴量作成データの読み込みと構造把握データの前処理EDA新たな特徴量作成・変更モデルの作成ハ...

torch.catって何しているの？shape = (2, 3, 4)の3階テンソル[1]に対して、catを施した後の、それぞれのprintの出力結果が想像つきますか？少なくとも、初見で私は全く想像できませんでした。そこで備忘録として、torch.catの使い方や、考えのイメージをまとめました。import torchshape = (2, 3, 4)tensor = torch.ones(shape)print(tensor)print("--------dim=0---------")print(torch.cat([tensor, tensor, tenso...

今回は、最近使い始めた機械学習の可視化ツール「wandb」の基本をまとめていきます。機械学習を行う際に便利なツールとなっていますので、ぜひ最後までご覧ください。!この記事でわかることwandbの導入方法wandbの使い方 wandbの概要 名称についてwandbとは「Weights & Biases」の略です。 読み方には様々な派閥があるようですが、公式投票では「ワン・ディー・ビー」が最多得票数を獲得しています。https://x.com/weights_biases/status/1487109033244856320 主な機能wandbは、機...

海洋ロボコンをやってた人です。今回は機械学習で使用される目的関数:Objective function(活性化関数、損失関数、最適化関数）の数学的な理論式をパッと確認したく、色々調べたことを書き記しました。どのような理論式かはPytorchの中身や実装時の挙動に意識を向けなければ、なかなか定着しないなと思ったのが背景です。機械学習については専門ではありませんので、修正点等あればご遠慮なくご指摘ください。各目的関数については随時追加し、pytorchで使用するときの関数も記載しています。以下箇条書きになりますが、よろしくお願いします。 1. ニューラルネットワークの学習フロー...

はじめに皆様〜お久しぶりです。前回からずいぶん時間が経過してしまいました。この間資格取得や転職活動などバタバタしておりました。色々ネタは用意していたんですが、ここ最近のAIの進化スピードが異常なため執筆の機会を失ってしまい…。と、言い訳はこの辺にしておき無事転職と参画案件も決まったためブログの執筆を再開していくことにしました。間違いが出てくると思いますが、そこは優しく指摘してくださると今後の励みになります！さて、ここから本題です。前回はOllamaを使ってdeepseek-r1を実際に使ってみましたが、今回から本格的に学習も含めてローカルLLMで遊んでみることになりました。...

こんにちは、先月結婚式を挙げて一息ついた AI・機械学習チームの苅野(@hkford3)です。 このブログはAI・機械学習チームブログリレー 3日目の記事です。前日は@inakam00が結婚式をLINE BotとAIでエンジニアリングしてみた話でした。今日の記事も結婚式の話です。結婚式はなんぼあってもいいですからね。 結婚式の受付では新郎新婦の知り合いが担当する受付で名前を名乗り参列登録することが多いです。名前を聞き返したり漢字を聞いて名簿と照会したりと意外と受付はやることが多くて大変そうでした。そこで受付の負担を減らそうと思い QR コードで受付登録ができるアプリを作ったところ、期待とは逆に…