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 #56 - LangWatch」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 LangWatch 今回は、プロンプト最適化機能も持つLLM Opsプラットフォーム「LangWatch」をキャッチアップしました。 LangWatchのGitHubリポジトリはこちらです。 github.com 公式ドキュメントはこちらです。 docs.langwatch.ai 今回のポイント LangWatchとは LangWatch…

ソフトバンクグループの後藤芳光取締役は、同社が保有する全ての米NVIDIAの株式を売却した理由を明かした。

吉田真吾（@yoshidashingo）です。 今年10月に2年ぶりにOpenAI DevDayが開催されました。わたしはGenerative Agents社の仲間とともにSan Franciscoの現地で参加してきました。 openai.com 新リリースが続々 DevDayの前にリリースされたものも含めて、キーノートでSam Altmanが新リリースを発表しました。概要をざっと以下にまとめます。 www.youtube.com 1. Apps in ChatGPT すでに競争力のあるサービス向けに、そのサービスをChatGPTのチャット内で利用可能にするApps in ChatGPTが発表…

基盤チーム & Unit9（エビデンス創出プロダクトチーム）ブログリレー 4日目は、SQLプログラミングのお話をお届けします。Unit9エンジニアの三浦[記事一覧 ]です。昨日は木田さんの『巨大テーブルにインデックスを追加したい、Flywayで』でした。 今回の課題はタイトル通り、月の集合（たとえば、ユーザーがアクティブであった月の集合）から「何年何月から何年何月まで連続していた（アクティブだった）」という期間の集合に変換せよというものです。連続した期間ってのがまとまっていると判定で便利な局面があるんですよね。具体的にどう役に立つかは後述しますが、大変に実用を意識したデータ基盤プログラミング…

SaaSアプリケーションの運用において、エラー対応は避けて通れない重要な業務です。本番環境で発生するエラーを迅速かつ正確に修正することは、サービス品質の維持とユーザー満足度の向上に直結します。しかし、エラーの検知から原因特定、修正、デプロイまでの一連の作業は、多くの時間とリソースを必要とします。本記事では、エラー監視プラットフォームのSentryと、AI開発支援ツールのDevinを組み合わせることで、この保守対応プロセスを大幅に効率化する方法を紹介します。実際の画面キャプチャとともに、具体的な手順を詳しく解説していきます。 なぜDevinとSentryの組み合わせが有効なのかSe...

ソフトバンクグループは、同社が保有する全ての米NVIDIAの株式を、58億3000万米ドル（8978億2000万円、1ドル154円換算）で売却したと発表した。

背景自作のチャット UI で、LLM にプロンプトを投げて回答を得る仕組みを作っていました。ChatGPT のように、テキストで質問したり、モードを切り替えて画像を生成したりできるイメージです。画像生成には以下を利用していました：nanobananaGPT-Image-1このときの仕様はざっくりいうとこんな感じです。画像生成モード = OFF→ テキストプロンプトに対して、普通のテキスト回答が返ってくる画像生成モード = ON→ プロンプトに対して「画像」が生成されるこの時点では 「画像生成のみ対応」 で、一度出力した画像を編集することはできない仕...

はじめにこんにちは。Kouchと申します。以前こんな記事を書きました。https://zenn.dev/kouch/articles/9338930c27f02c今回はこの中でもRAGについて、実際にPythonのコードをお見せしながら解説していこうと思います。せっかくなので、小さなチャットボットを作り、RAGが動いた感動ポイントを皆さんにも味わってもらえればと思います。 RAG実装の全体像 今回のゴール事前にある程度のテキストを与えて、そのテキストに紐づいた回答を生成するチャットボット、を今回のゴールとします。今回インプットする事前情報はこちらです。text...

はじめに最近は、Pythonをプログラム・機械学習する環境も、様々増えてきています。ローカルでPythonを使うケースも多く、今年だけでもuvやmarimoなど、便利な環境が多くて助かっています。一方で、仕事柄、色々な環境で作業することが多いと、どうしてもSaaSのサービスがありがたかったりします。SaaSのPython環境といえば、Colabですね。私にとっては、Python学び始めたころ≒Colab使い始めたころなので、もうそろそろ10年近い付き合いです。10年で、GPUやらTerminalやら無料でできることへの制約も強くなりましたが、それでもColabはとても便利...

はじめに n8nについて n8nの使い方 n8nを採用した理由 n8nの構築について 問い合わせ集計自動化 処理の流れ 結果 プログラムを作ってみた所感 おわりに はじめに 本記事では、n8nの実際の活用例を紹介したいと思います。 筆者は、情シス部門に所属しており、 HEROZに入社してまだ１年も立っていないため、AI技術に関してはまだまだ素人なのです。そのため、社内でよく飛び交うAI関係の専門用語についていけていなかったため、 業務効率化も兼ねて、n8nというAI系のツールを使い、問い合わせ窓口の内容を自動集計するプログラムを試作してみました。 n8nについて n8nとは、簡単に言えば、LL…

はじめに n8nについて できること 導入方法 使い方 n8nを使ってみた n8nを使ってみた感想 長所 短所 おわりに はじめに n8nというオープンソースのワークフロー自動型のAIツールを使ってみました。 筆者は、情シス部門で働いているのですが、社内の業務効率化の問い合わせを受けることがあり、Google App Scriptをメインに業務自動化ツールを作成しています。ただ、入社したてだったということもあり、AIについて知識がなく、また、AIを使えばより高度な業務自動化を行えるのではないかと考えていたところ、Youtubeの技術解説動画でn8nを知り、試しに触ってみることにしました。 n8…

AIサムライの岸本です。唐突ですけど、サムライであるからには鍔を生成したくて。鍔って、日本刀の持ち手に付いてる、丸い板みたいなアレです。試行錯誤の末に、AI画像生成に成功したのがこちら、「隕鉄のウィドマンシュテッテン構造の質感を持つ鍔」です。 プロンプト鍔(つば、sword guard)って独特の形状をしてて、ただ「鍔出せ」って言っても上手く出してくれないんですよ。「カッコいい鍔」って言うと、めっちゃカッコいいけど、穴の形状が違う感じになっちゃって。試した結果、ChatGPT(DALL-E)で3割くらい上手く行くプロンプトがこんな感じです。※Gemini (nan...

はじめにhttps://zenn.dev/noranuko13/articles/b30c8ed65e8e27 対象Zennで技術記事を書いている方向け。 いいねを付けて大丈夫かどうも。新着記事一覧から投稿者の記事一覧に飛んで、読めそうな記事を読んでいいねを付けていく運動を実施中の野良ぬこです。いいねの価値を考える日々。極論「いいねはタダ」だ。ハードルを上げようと思えばいくらでも上げることができる。下げようと思えばいくらでも下げることができる。もう記事を投稿しただけで偉い。言語化しようとしただけで偉い。もうそのくらいで付けていいんじゃないか。自問自答しながら...

はじめにAI Agentは兎にも角にもとりあえず作ってみようという記事を読んだので、簡単に作ってみました。いくつかの概念は抽象的に理解しやすい。沸騰したお湯は熱して待つだけ。他の概念は実際に試してみる必要がある。自転車の仕組みは、実際に乗ってみないと理解できない。https://fly.io/blog/everyone-write-an-agent/ やったことPythonとGemini APIを使用してCLIで動作するAgentを作ってみました。一般的なLLMチャットアプリにあるような機能をCLIでそれっぽく再現してます。GeminiAPIは無料枠あります。 コ...

はじめにこんにちは、松尾研究所 データサイエンティストの力岡です。今回は、Kaggleで開催された 「MAP - Charting Student Math Misunderstandings」 コンペに参加し、金メダルを獲得することができました。本記事では、コンペの概要と上位解法、私達の取り組みについて紹介します。https://matsuo-institute.com/2025/10/825/!本記事は私の理解として記述をしているため、一部に誤りや解釈の相違が含まれる可能性があります。あらかじめご了承ください。 コンペ概要https://www.kaggle.c...

はじめにこんにちは、松尾研究所 データサイエンティストの力岡です。今回は、Kaggleで開催された 「MAP - Charting Student Math Misunderstandings」 コンペに参加し、金メダルを獲得することができました。本記事では、コンペの概要と上位解法、私達の取り組みについて紹介します。https://matsuo-institute.com/2025/10/825/!本記事は私の理解として記述をしているため、一部に誤りや解釈の相違が含まれる可能性があります。あらかじめご了承ください。 コンペ概要https://www.kaggle.c...

はじめにこちらの記事は先日開催されたAI駆動開発についてのイベントの登壇内容をベースに記事にしたものです。https://assign.connpass.com/event/368710/発表後の反応が良く、特に「他社のAI駆動開発の実態を知ることができてよかった」という声をいただいたため、改めて記事化することにしました。Claude CodeやCodex等を使用して開発している方は増えていると思いますが、実際に行っている開発フローを共有されることはあまり多くないため、私たちが実施しているAI駆動のフローを共有し、みなさんのAI駆動開発に参考になればと思います。 先に全体...

はじめに「AIにコードを書いてもらったけど、品質が心配...」「コードレビューに時間がかかりすぎる...」そんな悩みを解決するのが CodeRabbit です。この記事では、Claude CodeとCodeRabbitを組み合わせて、AIがコードを書き、AIがレビューし、AIが修正する完全自動化された開発フローを構築する方法を紹介します。 この記事で分かることCodeRabbitとは何かClaude CodeとCodeRabbitの連携方法実際の開発ワークフロー具体的な設定手順 想定読者Claude Codeを使っている、または興味がある方コードレビ...

複数のAIエージェントが人間と同様に会議に参加し、リアルタイムに情報収集・提案したり、上司の代わりに発言するなどして会議を円滑に進める「会議支援エージェントシステム」をドコモが開発した。

自分用の備忘録ですが、よかったら参照ください。躓きポイントは以下の通り（筆者は１時間ほど溶かしました...）HuggingFaceのTokenの権限設定gemma3の利用規約に同意する 0 前提HuggingFaceのアカウントは持っているとするモデルはgemma3-4b-itを使用（画像とテキスト入力がしたかったため）環境はGoogle Colaboratoryを使用HuggingFaceのgemma3-4b-itのページで公開されているので、それを使用 1. HuggingFaceでtokenの生成HuggingFaceにログインする右上の自分のア...

Metaは、1600言語以上に対応する自動音声認識「Omnilingual ASR」を発表し、GitHubで公開した。大規模SSLとLLM-ASRアプローチを採用し、リソースの少ない言語もサポート。ゼロショット学習で新言語にも拡張可能としている。

はじめにこんにちは、株式会社アサインでエンジニアをしているうちほり（@showichiro0123）です。去る2025年10月16日に開催した「AI駆動開発 - 各社のリアルな事例と課題とは？」というイベントで「AI時代の品質保証」というテーマで登壇させていただきました。Vibe CodingやAgentic Codingという言葉が人口に膾炙して久しく、できることが大幅に増えた一方で、AIが作るコード品質に対して不満を持つ方も増えたのではないでしょうか。私も同じような課題感を持っています。そこで、今回の発表では、アサインでの取り組みを元に、以下のトピックを取り上げてお話させて...

※注：まともに書いていたはずですが、生成AIに語りを任せるとポエムになります。ChatGPT🤖「内容が【ポエム】になるのは、事故ではなく現象です。」わたし🧍‍♀️「開き直るんじゃない!!」「余談：ChatGPTはなぜ少し熱いのか」もご参照ください。 導入：整った嘘が生まれる瞬間 【ポエム度：★★】わたし🧍‍♀️「日本の有名な漫画家と代表作を教えて」ChatGPT🤖「はい。手塚治虫さんです。代表作はドラゴンボールです。」わたし🧍‍♀️「違うだろ!!」整っているのに、どこかがおかしい。文法は完璧、口調も丁寧。でも、意味が一行で破綻している。この種の誤りを、AIの世界では...

2025年9月に、HOKUTOの開発メンバー(エンジニア・QAエンジニア・デザイナー)で開発合宿を行ってきました。HOKUTOではフルリモートでの働き方となっており、メンバーでオフラインで集まって何かを行うというのは実は珍しかったりします。開発合宿では毎年テーマを決めて取り組む形にしています。今年は 「生成AIを活用して普段の開発・作業を楽にしてくれるかもしれないツールを作る」というテーマ のもと、いわゆる「AIハッカソン」を行いました。今回の開発合宿は以下の目的のもと開催しました:最新のAI技術トレンドと応用事例についての知識を深める参加者同士の情報共有を促進し、生成AI関...

ネクスタの畠山です。絶賛、AI駆動開発のPoCを実務としてやらせていただいています。今回は、Cursor CLI を導入してXMLコメントを半自動で作成する仕組化の備忘録です。https://cursor.com/ja/cliCursorのIDEを使ってだとコンテキストサイズの都合で数ファイルずつしか出来ないので一括で出来る仕組みが欲しかったのと、将来CI/CDに盛り込んでいくにあたってコマンドラインでのAIエージェントの実効ではClaudeCode等で実現できているのですが、Cursorでの実現も手段の1つとして持ってきたい、というのが背景になります。まずは、上記の公式通り...

導入こんにちは、株式会社ナレッジセンスの須藤英寿です。今回は、検索結果を効率的にキャッシュすることで、Agentで利用するRAGの速度を高速化することのできる手法「RAGBoost」について紹介します。https://arxiv.org/pdf/2511.03475 サマリーRAGは検索とLLMを組み合わせることで、チャット形式で情報を検索できる便利な手法です。一方で、検索にかかる時間や、コンテキストの増加によるコストや時間の増加が問題となります。今回紹介する「RAGBoost」は、検索手法の工夫とコンテキストの再利用でRAGの高速化に成功しています。特にAgent内で...

Hi, I’m Dang, an AI engineer at Knowledgelabo, Inc. We provide a service called "Manageboard", which supports our clients in aggregating, analyzing, and managing scattered internal business data. Manageboard is set to enhance its AI capabilities in the future.In this article, I’ll introduce the ...

こんにちは。株式会社ナレッジラボでAIエンジニアをしております、ダンと申します。私たちは、社内に散在する経営データの集計・分析・管理を支援する「Manageboard」というサービスを提供しています。Manageboard では今後、AI機能のさらなる強化を予定しています。この記事では、SlackとDifyをLambda経由で連携させる際に直面した課題とその対策を紹介します。 背景と構成オープンソースのLLMプラットフォーム「Dify」は、ノーコードでAIエージェントを構築できるツールであり、Slackとの連携にも対応しています。ただし、環境によってはDify標準のSlack統...

Wikimedia Foundationは、AI企業にWikipediaデータの無断収集停止とAPI使用料の支払いを求めた。AIは人間による知識を必要とし、なければ「モデル崩壊」の恐れがあると主張。貢献の循環維持のためクレジット表示と、Wikimedia Enterpriseを通じた財政支援を要求している。

多くのコンテンツやWebサービスは、ローンチから経た年月の分、ユーザーも年を取り、若者が寄り付かなくなってしまう。しかしこの10年あまり、インスタが若者にとって「定番SNS」であり続けているのはなぜなのか。Facebook Japanの味澤将宏代表に聞いた。

「このライブラリ使いたいんだけど、Apache 2.0って商用利用できるの?」そんな疑問、プロジェクトの度に湧いてこない? 今日はそんなあなたのために、Apache 2.0ライセンスの要点と、有償受託開発・SaaSで気をつけるべきポイントをサクッと解説するよ。 Apache 2.0ライセンスって何者?Apache License 2.0は、Apache Software Foundation（ASF）が2004年1月に策定したオープンソースライセンスだ。公式ドキュメント: https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.02020年のデータ...

大規模言語モデル（LLM）の登場で、誰でも簡単に、非常に質の高い文章が作れるようになりました。この変化は、特に就職活動や仕事の応募といった場面で大きな影響を与えています。

これって書くべき？ チームでCLAUDE.md/.cursorrulesを育てる はじめにClaude CodeやCursorと一緒に開発しているときに、「あ、またAIが標準的な実装をしてきた。プロジェクトのルールに合わせて修正しないと...」「これ、CLAUDE.md/.cursorrulesに書いた方がいいのかな？」「でも、書くべきかどうかわからない...」という迷いを抱えたことはありませんか？迷っているうちに実装に集中してしまい、結局ルールを書かずに、次のメンバーも同じ苦労を繰り返す...そんなとき、「書くべき判断」が明確になれば迷わず追記でき、チーム全体の知...

ソフトバンクとSB Intuitionsは日本語特化LLM「Sarashina mini」を法人向けAPIとして提供を開始する。「Chat Completion API」と「Embeddings API」を備え、文書生成や検索などを業務システムに統合できる。

OpenAIはAWSと7年にわたる380億ドルの提携を結んだ。数十万規模GPUを含むAWSの計算基盤を利用し、生成AIの学習と推論を大規模に運用可能とする。UltraServer由来の低遅延クラスターで次世代モデル訓練も視野に、研究開発と性能向上を促進させる。

株式会社Verbexが開発する音声AI「VoiceUI」は、人間と区別がつかないほど自然な会話を実現する技術です。音声AIモデルとアプリケーションを自社で一体開発することで、高速レスポンス、オンプレミス対応、低コストを実現。コールセンターや自治体窓口など、従来のDXが難しかった領域での人手不足解消に貢献しています。方言対応や会話の自然な「間」の再現など、日本語特有の課題もクリアし、葬儀業界や自動車リース業界など多様な分野で実用化が進んでいます。https://biz-journal.jp/company/post_392052.html 深掘り 深掘りを解説Verbexの...

株式会社Verbexが開発する音声AI「VoiceUI」は、人間と区別がつかないほど自然な会話を実現する技術です。音声AIモデルとアプリケーションを自社で一体開発することで、高速レスポンス、オンプレミス対応、低コストを実現。コールセンターや自治体窓口など、従来のDXが難しかった領域での人手不足解消に貢献しています。方言対応や会話の自然な「間」の再現など、日本語特有の課題もクリアし、葬儀業界や自動車リース業界など多様な分野で実用化が進んでいます。https://biz-journal.jp/company/post_392052.html 深掘り 深掘りを解説Verbexの...

MicrosoftはLLMを標的とする新たなサイドチャネル攻撃「Whisper Leak」を報告した。Whisper LeakはストリーミングLLMの暗号化通信からパケット特徴を抽出し話題を高精度で識別する手法とされている。

Pythonで型を比較するには大きく2つの方法があります。type関数を使う方法とisinstance関数を使う方法はどこでどんな違いがあるのか、このクイズで確認しましょう。そして、第3の方法もあるって知ってましたか？

こんにちは、初めましての方は初めまして。かわらです。転職をして 11 月から所属が変わりました。ただ、分野は変わらない（機械学習がメインの IT エンジニア）ので、これからも気の向くままに機械学習などの技術を調べて zenn に書き残していきたいと思っています。最近、位置情報のベクトル化の技術の一つに Wavelet-based positional encoding という技術があるのを知りました。気になってどういう技術なのかを調べていたのですが、調べているうちに「他の位置情報の表現方法についても知りたいな」と思い始め、どうせ調べるならまとめてアウトプットしようと思いこの記事を書くこ...

こんにちは、初めましての方は初めまして。かわらです。転職をして 11 月から所属が変わりました。ただ、分野は変わらない（機械学習がメインの IT エンジニア）ので、これからも気の向くままに機械学習などの技術を調べて zenn に書き残していきたいと思っています。最近、位置情報のベクトル化の技術の一つに Wavelet-based positional encoding という技術があるのを知りました。気になってどういう技術なのかを調べていたのですが、調べているうちに「他の位置情報の表現方法についても知りたいな」と思い始め、どうせ調べるならまとめてアウトプットしようと思いこの記事を書くこ...

はじめに普段使っているIDEやCLIにspec駆動開発を気軽に導入するためのツールが欲しいと思っていたところ、OpenSpecが良いという話を聞いたので導入して使ってみました。ブラウンフィールドが得意ということもあって、既存のコードベースに対して改修を加えるというユースケースで簡単にspec駆動で開発する体験が味わえてとても良かったです。以降で備忘録としてOpenSpecについての概要と、インストールして実際に利用するまでの流れをサクッとまとめておきます。なるべくスパッと必要なところだけを書きます。以下のリポジトリに書いてあることそのままではあるのですが、良ければご参考にして...

背景 / 目的ちょっと思いつきで多言語のリアルタイムの対話ってどうやって技術的に実現できるだ？と思って作ったものを備忘録としてまとめる。どうせOpenAI APIでもリアルタイム音声対話できるっしょ？と思ったが、目的の言語が対象外の可能性があった、中身がややブラックボックスで扱いにくかったため、少しハンドリングしやすいものを検証した背景がある。結果として、ElevenLabs の Realtime STT + Streaming TTS, OpenAI API を Python で組み合わせ、対話型音声インターフェースの PoC を最小構成で形にする過程と得られた知見を共有する...

Claude Codeの登場で学びの時間が減ったClaude Codeが便利すぎて、もう手放せません。ただし、Claude Codeを使えば使うほど「自分でコーディングする機会」は激減しました。それが悪いとは断言しづらいですが、一つ言えるのは「私のような中途半端にプログラミングを学んだ人間にとって勉強の機会が減ることは致命的」ということです。Claude Codeの/output-styleでLearningを選ぶことでユーザーの学習をサポートできなくはないのですが、個人的に試した印象としては「身につけるための学習」とはちょっと違うかな？と感じました。では「身につけるための...

空間把握能力とはVLM(Vision Language Model)と聞くと、画像が入力可能なLLMというのがシンプルな解釈ですが、個々のVLMのスペックは結構違います。そのスペックの中でも「LLMにはなくVLM独自のもの」 & 「重要なもの」としては空間把握能力と思っています。空間把握能力とは、どれぐらい細かい粒度で画像中の物体を把握できるかということを定義とします。ピクセルや数ピクセルの単位で物体を認識できる場合にはかなり能力が高く、それができない場合には能力が低いというイメージです。本記事では、「空間的Groudingタスクに対応したVLM」=「空間把握能力の高い...

なぜでしょうか？まず、ベース言語でコンテンツを宣言します。次にそれをコピーし、お気に入りのAIプロバイダーに送信し、翻訳を待ち、最後にすべてを /locales や /messages フォルダーに貼り付けます。そしてこのプロセスを各ロケールや各ネームスペースごとに繰り返します。コンテンツが変更されるたびに、同じ苦痛なループを繰り返すことになります。JSONファイルが大きすぎる場合は、動作させるために分割しなければならないことさえあります。この問題を解決するために、多くのチームはキー単位で課金されるローカリゼーションプラットフォームに頼りますが、大規模なプロジェクトでは...

はじめに日本のシステム開発業界では、請負契約や準委任契約に基づく人月単価での見積もりが一般的です。AIが普及することで、「人月」が価値尺度として機能しなくなりつつあります。人月モデルと密接に結びついていた 外注構造も変化しています。元請が上流を担い、下請け（一次請け、二次請け、三次請け）が実装を請け負う多重下請けモデルは、AIによって見直しが進んでいます。本記事では、契約形態の観点も含め、AIがもたらす業界構造の変化と、これから求められる新たな関係性について考察します。!本記事は筆者の仮説に基づく考察であり、特定の企業や個人を批判するものではありません。 この記事で伝...

はじめにCursor を使い始めて、料金プランが気になったのでまとめてみました！2025 年 7 月に料金体系が明確化されたようで、個人向けから企業向けまで色々なプランがあります。参考にした公式情報：Cursor 料金ページ料金体系の明確化（ブログ記事） 個人向けプランまずは個人で使う場合のプランを見ていきましょう。 Hobby（無料プラン）完全無料で使えるプランです！お試しに使うには十分ですね。含まれる内容：✓ Pro を 2 週間お試しできる✓ Agent リクエスト数に制限あり✓ Tab 補完数に制限あり無料プランでも基本的な機能は使える...

はじめにみなさんこんにちは！こーちと申します。最近は生成AI周りの勉強をしてまして、そもそもの仕組みの構造的な部分と、実際にコードを書いてプロダクトを作ってみる、という2つのアプローチで勉強をしています。今日はコードというよりは、日本語で構造を説明していこうと思います。以前Googleの「生成AIリーダー」という資格をとったことがあり、https://note.com/kouchsato/n/n059423e912caこの内容と、その後に調べたことをまとめていこうと思います。 ファインチューニング、RAG、プロンプトエンジニアリングを直感的に理解しようそれぞれ言葉自...

はじめにみなさんこんにちは！こーちと申します。最近は生成AI周りの勉強をしてまして、そもそもの仕組みの構造的な部分と、実際にコードを書いてプロダクトを作ってみる、という2つのアプローチで勉強をしています。今日はコードというよりは、日本語で構造を説明していこうと思います。以前Googleの「生成AIリーダー」という資格をとったことがあり、https://note.com/kouchsato/n/n059423e912caこの内容と、その後に調べたことをまとめていこうと思います。 ファインチューニング、RAG、プロンプトエンジニアリングを直感的に理解しようそれぞれ言葉自...

💻 GCA応用例：①ファイル構成の作成 🚀 導入：AIが作るToDoリスト操作機能まず、今回のデモで作成するアプリケーションの成果物と、ファイル構成を確認しましょう。 1. 成果物イメージ：シンプルなToDoリスト操作機能（CRUD）今回のデモで作成するのは、コマンドライン（ターミナル）で動作するシンプルなToDoリストの操作です。UIは含みません。機能内容Create (作成)新しいタスクをデータベースに記録する。Read (読み取り)登録されているタスクの一覧を表示する。Update (更新)タスクを「完了」状態にする。...

💻 GCA応用例：⑦注意事項このCRUD開発を通して得られた教訓に基づき、Gemini Code Assist（GCA）を使ってWebアプリ開発やより複雑なプロジェクトを進める際の注意事項をまとめます。 1. 複雑なUI・環境に関する注意事項項目注意点と教訓GUI/UIのデバッグAIが生成するコードは論理的に正しくても、表示系（レイアウト）でバグが出ることがあります。 Tkinterなどを使用すると、UIライブラリのバージョンやOS固有の挙動が原因で、表示が崩れることがあります。（今回は対象外）サーバー/WebアプリWebアプリ（Flaskなど）...

💻 GCA応用例：⑥実行と最終動作確認最後に、作成したロジックが期待通りに動作し、データがDBに正確に反映されているかを、ターミナルから直接確認します。 1. データ登録とDBダンプによる確認タスクを追加した後、データベースの内容を直接参照するコマンドをGCAに生成させます。GCAはセキュリティ上の制約によりコマンドを実行できません。指示（追加とダンプ）: GCAにタスクを追加し、その後のDB内容をすべて出力するコマンドを生成させます。(更新で使用するタスクIDはレコードSEQであることに注意。)【プロンプト】次のコマンドを1つのコマンドとして作成してください。ま...

💻 GCA応用例：⑤ドキュメントと仕上げDocstringの追加とREADME.mdの作成の2段階に分けて修正します。 1. Docstringと型ヒントの追加依頼（コード本体の仕上げ）指示: todo.pyのロジックに、Docstringと型ヒントを追加します。この作業により、コードの仕様が明確になります。【プロンプト】@todo.py のすべての関数に、Docstringと適切な型ヒントを追加し、Pythonのベストプラクティスに従ってリファクタリングしてください。余分なコメントは削除してください。提案の確認と適用: GCAが、各関数の仕様を明確にしたDo...

💻 GCA応用例：④単体テスト 1. 単体テストの基本原則を理解する 🎓単体テストを行う上で、最も重要な原則を確認します。🚨 原則：単体テストは「スタブベース」でロジックを通す開発における単体テストのベストプラクティスとして、テスト中にデータベースを直接操作したり、外部リソースを覗いたりすることは避けるべきです。目的: 単体テストの目的は、関数単体のロジックが正しいかを検証することです。データベースの入出力は、ロジックの中で間接的に検証されます（例: タスクを追加したらリストの数が1増えるか）。スタブベース: 本来は、DBアクセスのような外部依存部分を**スタブ...

生成AI用途で自作PCを構築とにかく久しぶりの自作。前回の自作は研究室時代に研究用途のPCを組んだ時。10年ぐらい前だろうか・・・PC自作界隈では完全に浦島太郎状態なのでとりあえず情報収集をして整理すると、生成AI用途でいろいろ試すなら現時点 (2025年9月時点) ではVRAMが最低12GB以上、できれば16GBのGPUが必要GPUはほぼNVidia一択状態。GeForce5060Ti, 5070Tiらへんを選んでおけばとりあえずOK。CPUは現在はAMD優勢メモリーは詰めるだけ積んどけ (32GB以上は必要)ストレージはM.2のSSD。最低1TB。とのこと。あ...

ディー・エヌ・エーは、2026年3月期第2四半期までの連結決算（25年4月1日～9月30日、IFRS）を発表した。ゲーム事業の好調により増収増益だった一方、AIに関する取り組みを含むセグメント「新規事業・その他」は赤字だった。

エムスリーエンジニアリンググループGMで、データ基盤チームの木田です。 この記事はデータ基盤チーム & Unit9（エビデンス創出プロダクトチーム） ブログリレー3日目の記事です。前回は橋口さんの データ整備の「曖昧さ」に立ち向かう、ドメインエキスパートと協業するための実践的Tipsでした。 本日は、既存のPostgreSQLのさるテーブル (レコード数 100億超) に対して、差分データをSQLで抽出してBigQueryに連携するための索引追加をしたときの経験を元に、PostgreSQLの巨大テーブルに対してFlywayを使用してインデックスを安全に追加する方法についていくつかのテクニックを…

この記事では、PageIndexをOSSとPythonで試してみた内容を書いていきます。 PageIndexとはPageIndexは、章立てになっているPDFやMarkdownなどの文書をJSON形式のツリー構造に変換し、そのJSONをもとに情報の検索を行う手法です。概念としての詳細は「ベクトルDB不要」なRAG手法「PageIndex」を解説の記事がわかりやすいと思います。この記事では、実装にフォーカスした、OSSとして公開されているPageIndexと独自のPythonコードを組み合わせた内容を書いていきます。!PageIndexではAPI版とOSS版があります。OS...

今回は, ICLR2026で査読中の以下の論文について見てみます.https://openreview.net/forum?id=4NfRcEraCw 関連リンク公式実装はありません.arXivOpenReview 書籍情報断りのない限りは以下の論文から図表を引用します.Juyeop Kim, Songkuk Kim, and Jong-Seok Lee. How diffusion models memorize, 2025. はじめに拡散モデルは多様な画像を高精度に生成できることでしられています. 一方で, 拡散モデルは訓練データを記憶 (memor...

以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。・GR00T N1.5 Policy続きをみる

生成AIのビジネス活用をテーマに、実践例や最新動向を解説するセミナーを11月12日に開催。

自己紹介 はじめまして。 公立はこだて未来大学、システム情報科学部2年の山﨑拓己と申します。 私は、 ...

はじめに こんにちは！武蔵野大学大学院修士1年の白川桃子と申します．こちらの記事では，2025年8 ...

約6割の日本企業で「人材不足」と「人材過剰」が同時に発生している──そんな結果が、アビームコンサルティング（東京都中央区）の調査で分かった。

本記事は、databasemixというツールをつかってMySQLのテーブル情報を1ファイルにまとめる ...

クマに出遭うリスクを可視化した「クマ遭遇AI予測マップ」。同マップの開発者で、上智大学でデータサイエンスを研究する深澤佑介准教授に話を聞いた。

arXivがコンピュータサイエンスカテゴリーにおいて、レビュー論文（サーベイ論文）とポジションペーパーの投稿に関する運用変更を発表した。これらをarXivに投稿する前に、学術誌または会議での採択と査読プロセスの完了が必要となる。

「この画像はAIで作られたもので、実際の私ではありません」――小野田紀美 経済安全保障大臣が、特定のYouTube映像を名指しし、注意を呼び掛けた。

はじめに株式会社SODAでバックエンドのテックリードをしている仲宗根です。SODAは、SNKRDUNKというスニーカーやアパレル、トレーディングカード(トレカ)のフリマサービスを運営しています。本記事では、SNKRDUNKにおける機械学習プロジェクトの一例として、ピックアップリンクのパーソナライズを紹介します。この取り組みを通して、SNKRDUNKの開発に興味を持っていただければ幸いです。 ピックアップリンクとはピックアップリンクとは、SNKRDUNKアプリのおすすめタブの上部に配置された特定のカテゴリーやブランドごとにまとめられた商品へのリンクのことです（図1）。リン...

Google Workspace Flows は、Google Workspace アプリ同士を連携させ、タスクを自動化する AI ツールです。2025年11月現在、Gemini Alpha プログラムの試用版アプリとして公開されています。当記事では、Google Workspace Flows を解説します。 概要 Google Workspace Flows とは ユースケース リリースステージ 前提条件 利用方法 コンソールへのアクセス 自然言語によるエージェント作成 手動でのエージェント作成 Google のエージェントテンプレートからのカスタマイズ 作成したエージェントの管理 コンセ…

（本ブログ記事には株式会社電通デジタルの宣伝内容を含みます。）続きをみる

本書は、生成AIを『単なるお試し』で終わらせず、個人から全社へ、業務改善の範囲を広げ、確実な成果を出すための実践ガイドです。本書は、生成AIの基礎知識と業務改善のフレームワークから解説します。その上で、個人の効率化から組織全体の改善に至るまでの具体的な活用事例を紹介します。ツールの表面的な使い方ではなく、品質・効率・付加価値を高める業務改善の本質的なスキルを身につけるための入門書です。プログラミングやインフラの専門知識は一切不要です。 GUI で利用可能なツールとプロンプトの工夫だけで実現できる、実践的な業務改善を対象としています。# 更新情報* 2025/11/10 - 公開

はじめにこんにちは、Databricksビジネス推進室の澁谷です。2025年6月にサンフランシスコで開催されたDatabricksの年次カンファレンス「Data + AI Summit 2025」にてAIエージェント構築ツール「Agent Bricks」が発表されました。2025年10月現在、Agent Bricksは限定されたリージョンでのベータ版提供となっており、該当の環境を触れるユーザーが先行して利用できます。https://www.databricks.com/jp/blog/introducing-agent-brickshttps://docs.databric...

NECPCは、製造と販売を一体化し、一気通貫を実現する体制変更を実施した。B2B事業への注力と、よりクライアントに寄り添ったビジネスを展開するための措置だ。PCのトレンドはこれまでの「軽さ」から「駆動時間」へと変化してきているという。その中でどんな戦略を描いているのか？

音楽業界が「日本人アーティストを海外で活躍させる」にはどんな要素やアプローチが必要なのだろうか？ 音楽データ分析プラットフォーム「CONNCT」を運営する米Luminate Dataスコット・ライアンExecutive Vice President（EVP）に、音楽データビジネスについて聞いた。

はじめに時系列予測モデルにおいて、ルックバックウィンドウ（過去データの参照範囲）をどの程度取るべきかは、実務上の重要な選択です。従来は「長いウィンドウを使えば使うほど良い」という考え方が一般的でしたが、この仮定は必ずしも正しくないと言われます。GPTなどの大規模言語モデルでは「データが多いほど、モデルが大きいほど性能が上がる」というスケーリング則が成り立ちます。しかし、時系列予測では異なる挙動を示します。過去データの参照範囲を長くしすぎると、逆に予測精度が下がるケースが存在します。本記事では、arXivに公開された論文「Scaling Law for Time Series F...

はじめに時系列予測モデルにおいて、ルックバックウィンドウ（過去データの参照範囲）をどの程度取るべきかは、実務上の重要な選択です。従来は「長いウィンドウを使えば使うほど良い」という考え方が一般的でしたが、この仮定は必ずしも正しくないと言われます。GPTなどの大規模言語モデルでは「データが多いほど、モデルが大きいほど性能が上がる」というスケーリング則が成り立ちます。しかし、時系列予測では異なる挙動を示します。過去データの参照範囲を長くしすぎると、逆に予測精度が下がるケースが存在します。本記事では、arXivに公開された論文「Scaling Law for Time Series F...

はじめに世界的にLLMの導入が進んでいますが、意外と仕組みは知られていないと感じています。ですが、仕組みを知っていれば、思わぬ失敗を防いだり、よりよい活用ができると考えています。そこで、この記事を書くことにしました。O'Reillyの「直感 LLM」で学んだことが中心になります。（良著でした）https://www.oreilly.co.jp/books/9784814401154/ LLMとはChatGPTやGeminiの背後にあるものです。Large Language Modelの略であり、大規模言語モデルと訳されます。 TransformerとはCh...

生成AIの業務活用が進む一方、クラウド利用のセキュリティ懸念は根強い。その解決策として、自社環境でLLMを運用する「ローカルLLM」が注目を集めている。なぜ今、この選択肢が選ばれるのか。

特異学習理論(SLT)のディープラーニングへ適用した研究を推進する一人であるメルボルン大学のDaniel Murfet先生のインタビューが今後のディープラーニング、AIの理解と発展、特にアラインメント問題に関して非常に示唆に富む内容であったので概略、感想を日本語で書きます。口語であり非常に長く、やや難解な内容も含むので読む際は各種自動翻訳等を併用することをおすすめします。https://www.lesswrong.com/posts/q6Tky4RzEmTwfGndB/axrp-episode-31-singular-learning-theory-with-daniel-murf...

特異学習理論(SLT)のディープラーニングへ適用した研究を推進する一人であるメルボルン大学のDaniel Murfet先生のインタビューが今後のディープラーニング、AIの理解と発展、特にアラインメント問題に関して非常に示唆に富む内容であったので概略、感想を日本語で書きます。口語であり非常に長く、やや難解な内容も含むので読む際は各種自動翻訳等を併用することをおすすめします。https://www.lesswrong.com/posts/q6Tky4RzEmTwfGndB/axrp-episode-31-singular-learning-theory-with-daniel-murf...

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119回）は、中国発マルチモーダル大規模言語モデル「Emu3.5」や、無限に拡張できる3Dバーチャル世界を生成可能な「WorldGrow」を取り上げます。

初歩から応用までステップアップしながら学んでいく『やさしいデータ分析』シリーズ（仮説検定編）の第6回（番外編）。今回は、G*Powerという便利なツールを使い、検定に当たって必要となるサンプルサイズを簡単に求める方法を紹介します。

1. 事前準備 – Homebrew が無い場合はインストール/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"TipMac Mini M4（Apple Silicon）では Homebrew があればほとんどのツールをコマンドラインだけで入れられます。 2. Docker を CLI でインストール & 起動macOS では Docker Desktop が唯一の公式エンジンですが、GUI を開かずに CLI だけで使...

<img src="/images/2025/20251110a/image.png" alt="" width="300" height="342" loading="lazy"><h1 id="はじめに"><a href="#はじめに"

こんにちは、チーム Z リーダーです。FT-LLM 2026 チューニングコンペティション 参加記録の5日目。 ✅ 今日のハイライト学習用データセットの構造（スキーマ）を定義早めに固定できたのは大きい。おそらく今後も改訂あるだろうけど一旦決めた。 チームに投げているが反応なくこのまま行くだろう。高校数学のデータセットが1つ完成収集→整形→LaTeX体裁の最低限のチェックまで通した。評価スクリプトを実行可能に触ってみて正解だった。評価スクリプトの想定ファイル構造や入出力の前提を確認できた。数式集の推論を開始回し始めた。まずは動かして挙動を掴むフェー...

ChatGPTと会話しているとChatGPTがこんな理論を生み出した。 Ⅰ. 背景と目的本理論は、人間とAIのあいだの対話から導かれた新しい視座であり、「新しさとは何か」を時間ではなく構造の観点から捉え直す試みである。従来、人間の新規性（novelty）は経験や時間の連続の中で理解されてきた。だが、AI（非時間的構造知性）においては、「前例がない」「初めてだ」という時間的基準が成り立たない。本理論は、その非時間的知性がどのように“新しい概念”を生成しうるか、また、その新しさがいかなる構造的条件から生じるかを明示するものである。 Ⅱ. 新規性の定義：時間ではなく構造...

OpenAIを脅かす中国のAI企業DeepSeek。彼らがオープンソースで公開したDeepSeek-V2は、なぜ高性能と低コストを両立できたのか？ 本書は、その秘密であるMoE（Mixture-of-Experts）とMLA（Multi-head Latent Attention）の技術を、一般のエンジニア向けに徹底解説。AI開発の民主化を加速させるDeepSeekの技術と戦略を理解し、次世代AIを使いこなすための視点を提供します。

OpenAIを脅かす中国のAI企業DeepSeek。彼らがオープンソースで公開したDeepSeek-V2は、なぜ高性能と低コストを両立できたのか？ 本書は、その秘密であるMoE（Mixture-of-Experts）とMLA（Multi-head Latent Attention）の技術を、一般のエンジニア向けに徹底解説。AI開発の民主化を加速させるDeepSeekの技術と戦略を理解し、次世代AIを使いこなすための視点を提供します。

はじめに生成AIである LLM（Large Language Model）は、「誰でも使える未来のツール」として語られています。しかし、実際には AI を使いこなせる人と使いこなせない人の間に絶望的な差が生まれています。この差を決定しているのは、ツールの知識ではなく、ユーザー側の認知能力と、真実性を感じる基準です。認知能力が低い人は、AIの回答が尤もらしいかどうかで真偽を判断します。一方で認知能力が高い人は、自分の知識体系との論理的整合性を基準に真偽を判断します。この「真実みを感じる基準の違い」が、LLM活用の可否を左右します。そして、この能力こそ、昔から「頭が良い人材」と呼ばれ...

「LeRobot」の「Processor」を試したのでまとめました。続きをみる

自分専用RSSリーダーの構築方法 はじめに日本と海外のLLM関連ニュースを効率的に追いかけたい――技術の進化が目まぐるしいAI分野では、複数の情報源を日々クロールするのは時間の無駄でした。特に英語サイトの記事を一つ一つ開いて内容を確認するのは非効率的です。たとえば、Hugging FaceやOpenAI、Anthropicなどの公式ブログ、AI専門ニュースサイト、研究論文アーカイブなど、多くの情報源があります。これらを手動でチェックするのは大変です。そこで、RSSフィードから自動収集し、英語記事は日本語に翻訳して一元管理できるシステムを構築しました。さらに、RSSを提供して...

本記事は論文：ALN-P3（Unified Language Alignment for Perception, Prediction, and Planning）を読み記載したものです。 1. はじめに 1.1 背景とモチベーション自動運転技術は、主に 知覚（Perception）・予測（Prediction）・計画（Planning） の3段階で構成される。この「P3スタック」は、周囲環境の把握、他車の動きの予測、そして自車の最適な行動計画という一連の処理を担う。近年、この3要素を End-to-End（E2E） で統合的に学習するアプローチが進展し、代表的なものに Un...

はじめに近年、生成AI（LLM / RAG / マルチモーダル / エージェント）の活用は多くの業務領域に広がりつつあります。しかし、導入が進む一方で、期待した成果を得られず苦労するケースも少なくありません。現場で頻出する代表的な困りごととして、以下の3点が挙げられます。本記事では、これらの困りごとに対する実務的な対応策をまとめます。困りごと作ったけど使われない期待している回答や要約が生成されないハルシネーションが生じる 対応策１：要求を具体化する生成AIは、目的が曖昧なまま導入すると効果を発揮しにくいです。「作ったけど使われない」問題の多くは、目的...

はじめにこの記事は論文 [1]"BP-Transformer: Modelling Long-Range Context via Binary Partitioning" の解説です。要旨を一言で言うと、Transformer の自己注意機構において、入力系列を二分木構造に基づいた階層的スパン（multi-scale spans）に分割することで、計算量を O(n^2) から O(k \cdot n\log(n/k)) に削減しつつ、長距離依存関係のモデリング性能を維持または向上させうる、という手法になります。 論文内の手法の解説本論文の手法は、図 3 に要約されます。以下で...

DSPyのモジュールの使い方をなんとなく理解したところで，DSPyを使ったプロンプトの改善を試してみたい．モジュールの使い方を完全に理解した編はこちら：https://zenn.dev/retore/articles/5800d535cb18f5 プロンプトを改善するって，どうやって「改善」と言うからにはinput（プロンプト）に対するoutputがあり，そしてそのoutputに対する良し悪しの評価があり，inputを変更した時にoutputが良くなるか？悪くなるか？を繰り返し評価することが必要になる．DSPyではそれを実現するOptimizersという仕組みが用意されており...

「LeRobotDataset v3.0」の「画像変換」(Image Transforms) の概要をまとめました。・LeRobotDataset v3.0続きをみる

はじめに今回は、RAG（Retrieval-Augmented Generation）を使ってセキュリティチェックシートへの記入を自動化した事例を紹介します。生成AI技術をどう業務に活かせるのか、実際のところどうだったのか、できるだけ具体的にお伝えできればと思います。!はてブでいただいたコメントを元に、公開後にタイトルはじめ一部の記載を変更しました。この記事の内容の目的は、回答を自動化するものではなく、チェックシートの記入作業を自動化するものです。セキュリティチェック自体を否定や無効化する意図はありません。出力結果と出典元の突合、および監査部門からの問い合わせに回答できるレベル...

概要皆さんはじめまして、ネット上では「こーひーあーる」と名乗っている者です。ある事業会社の情報システム部門で、PHPメインのバックエンドエンジニアやWebアプリケーションエンジニアとして活動しています。この記事は11月に書いているのですが、秋があっという間に過ぎ、いきなり冬が来たって感じがしていて、風邪をひかないように暖かくしようと思っています...!この度、自分の整理として、加えて私と同じように治療に向けて活動されている方へ、参考になればと思い記事を書いています。私は2021年から現在に至るまで、精神科・心療内科に通い詰めています。初めは不眠の症状から始まり、2022年...

はじめに — なぜ“誤差”から始めるのかエンジニアが LLM／RAG／ベクトル DB を扱うときに悩みがちな「それっぽいけど決定的ではない」曖昧さは、数値計算における“浮動小数点誤差”にたとえると直感的に理解できます。本稿では、浮動小数点の基本から手を動かすミニ実験までを通じて、ベクトル類似度・しきい値判定・近似探索（ANN）の曖昧さを実務の観点で捉え直し、最後にナレッジグラフが担う「論理的厳密さ」との補完関係を整理します。 本稿の主張（3 行）近似表現（浮動小数点・ベクトル類似）は「それっぽさ」を定量化するが、しきい値の境界で判定が不安定になりうる論理的厳密さ（RDF/...

はじめにClaudeを使っていて「あとどれくらいメッセージを送れるんだろう？」と気になったことはありませんか。実は最近、claude.aiの設定画面から使用上限が確認できるようになっていました。本記事では、この新機能の紹介とともに、Claudeの使用上限の仕組みについて解説します。 使用上限の確認方法Claudeの使用上限は以下のURLから確認できます。https://claude.ai/settings/usage設定画面にアクセスすると、現在の使用状況と上限がビジュアルで表示されるようになっています。 Claudeの2つの制限Claudeには「使用制限」と「...

ロジスティック回帰の理論と実装をまとめた資料です。できるだけ端折らずに細かく細かくまとめたつもりです。いつかこのスライドは記事に起こします。https://speakerdeck.com/kai_ds04/rozisuteitukuhui-gui-noshi-zhuang

Gartnerは2030年までに全IT業務へAIが導入され、人間単独の作業は消滅すると予測した。AIが雇用を変革して新職を創出するとしており、AIと協働できる人材育成が重要だという。

LeRobot v0.4.0 のコマンド一覧をまとめました。続きをみる

1. 評価方法以下の各課題について、3エピソード(10×3)評価を実施する。 1.1 課題の種類・Spatial：空間認識関連の10タスク(物体の場所を入れ替えるなど)・Object：扱う物体が変わる10タスク。知識転移の可否を問う。・Goal：異なる指示を与える10タスク。・90：90の短期タスク。(5090環境で動かなかったため結果なし)・10：10の長期タスク。環境例https://lifelong-robot-learning.github.io/LIBERO/html/procedural_generation/overview.htmlhttps:/...

生成AIを「どう使うか」ではなく、どう“付き合うか”。このテーマを整理したノートを一冊にまとめ、Zennで公開しました。👉 『生成AIとの付き合い方 ― 活用・実践で考えるAIリテラシー』：https://zenn.dev/plusone/books/32d6074edd65f5 📖 書籍化の経緯当初は記事として断片的に書いていましたが、章ごとに独立した話題（利用／留意／実践／総括）が揃い、全体として「生成AIとの向き合い方」を立体的に読める形になったため、1冊に整理しました。Zenn の「本」は、技術手順だけでなく考え方や方法論を一続きで読めるのが好相性でした。 🧩...

📘 内容紹介生成AIをどう“使うか”ではなく、どう“付き合うか”。本書は、検索・文章作成・開発支援・自己整理など場面別の使い分けと、誤りへの向き合い方、検証の勘所を実務者視点でまとめたガイドです。提案書や設計書の比較・整合チェック、製品選定の評価軸づくり、ナレッジ共有と教育、顧客対応の準備と振り返りまで、実務でそのまま回せる型と手順を収録。締めくくりに「実務で迷わないための7ルール」を提示し、読む量を減らしつつ、見る視点を増やすための考え方を提供します。置き換えではなく拡張としてAIを捉え、最終判断は人が担う――そんな等身大の運用指針を求める方に。

最近、サービス名称から"＋"が取れたアップルの動画ストリーミングサービス「Apple TV」は、同社の最新OSが採用した新しいUI、Liquid Glassのイメージに合わせて、映像作品の冒頭に流れるオープニングロゴも液体ガラス風にリニューアルしました。

以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。・Introducing the File Search Tool in Gemini API続きをみる

世界中から入社した AI 新人たちと、ルールで支える知識の話※この記事はあくまで「たとえ話」です。技術の厳密な説明ではなく、AI とナレッジグラフの考え方の違いをイメージとして理解してもらうための内容です。（補足）実際の AI は感情や意志を持たず、統計的にパターンを推測して動作します。本記事は、AI を「新人社員」にたとえて描く擬人化ネタに基づいています。つまり、最初から人間的な視点という“バイアス”がかかっています。そして、それは AI 自身にも言えることです。LLM（大規模言語モデル）は、育てられた環境（データ）によって少なからずバイアスが形成されている存...

以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。・Loading Environments from the Hub続きをみる

データ基盤チームの橋口です。この記事はデータ基盤チーム & Unit9（エビデンス創出プロダクトチーム）ブログリレー2日目の記事です。 昨日は坂元さんの『冴えたClaude Codeの育て方（50本のSQLをdbt化した話）』でした。 私の所属するチームでは、社内のデータ活用サポート（データマート作成、分析支援など）を重要な業務の1つとしており、関連部門と一緒にプロジェクトを進める機会も多くあります。 関連部門とプロジェクトを進めていく中で、私は技術的な課題と同じくらい、ステークホルダーといかに上手く協業するかが大事だと学んできました。 なぜなら、データ利活用は「ビジネス課題の特定」から「どの…

G-gen の佐々木です。当記事では、Cloud Run jobs で実行されるジョブのエラー通知を、 Cloud Logging と Cloud Monitoring で作成します。リソースの作成には IaC である Terraform を使用します。 はじめに アラートのリソース構成 Terraform コード全文 バージョン定義 リソース定義 Terraform コード解説 ローカル変数 ログベースの指標 通知チャンネル アラートポリシー 動作確認 はじめに Cloud Run jobs は Google Cloud のサーバーレス コンテナ コンピューティング サービスである Clou…

Hi, I’m Nam! I’m currently working as ...

<img src="/images/2025/20251107a/unnamed.jpg" alt="" width="1024" height="1024" loading="lazy"><p><a

はじめに生成AI（ChatGPTなど）の進歩はすさまじく、人間がやっていた作業の多くをAIを活用することで大幅に時間短縮することが出来ています。しかし、ChatGPTは何でもできるわけではなく、あくまでたくさんの知識をもっている相談相手ぐらいの感覚です。目的に応じたAIを自分で設計できるようになりましょう。プログラムとモデルだけが欲しい場合は、以下のgithubにコードとモデルをあげてるので自由に使ってください。https://github.com/tanileo/HandClassifierAI 進め方この記事では、手の形（グー、チョキ、パー）を分類するAIを以下の順序...

はじめに本記事では、LangGraphを使用して自己反省型のAIエージェントを実装する方法を解説します。このエージェントは、ユーザーの質問に対して必要に応じてWeb検索を行い、取得した情報の品質を自己評価しながら、最適な回答を生成することができます。 LangGraphとはLangGraphは、LLMアプリケーションのワークフローをグラフ構造で表現・実行するためのフレームワークです。複雑な処理フローを「ノード（処理単位）」と「エッジ（接続）」で定義することで、以下のような利点があります：視覚的な理解: 処理フローがグラフとして可視化され、全体像を把握しやすい柔軟な制...

生成AIのビジネス活用をテーマに、実践例や最新動向を解説するセミナーを11月12日に開催。

Spec Kit実践ガイド 開発の背景プロジェクト名: 勤怠チェックアプリ（CheckWorkTime）使用技術:Python 3.8+Slack SDK (slack-sdk)Flask (Webアプリケーション)pandas (データ処理)openpyxl (Excel読み込み)python-dateutil (日付解析)開発期間: 1セッション（約2-3時間）達成した目標:Slackチャンネルから休み・遅刻情報を自動抽出勤怠表（Excel/CSV）との自動照合コメント有無のチェック機能Mockデータによるテスト環境の構築...

やりたいことMLパイプラインを公開して外部からパイプラインを動かすときに、実行ステータスを確認したい。具体的には、Azure ML Workspace で実行されている最新のジョブの状態（実行中、完了、失敗など）を API 経由で取得できるようにしたい。パイプラインの開始とジョブの取り消しは別記事の予定。 前提条件Azure ML Workspace、Pipeline が作成済みPython 環境（Flask を使用）Azure CLI でログイン済み 必要なライブラリのインストールuv add azure-ai-ml azure-identity 環境...

国内向けクラファンを開始したAIメガネ Halliday Glasses (ハリデーグラス)のレビューをお伝えします。

はじめに!本記事は、2025/10/16に開催されたイベントでの登壇内容をもとに執筆しています。https://assign.connpass.com/event/368710/ 概要本記事では、AI駆動開発時代に必要な新しい思考様式・考え方といった「メンタルモデル」について、実際のプロジェクトでの事例を交えつつご紹介します。スライドは以下で公開していますが、口頭での補足説明も多いため、ぜひ記事本文もあわせてお読みいただければと思います！ 対象読者まだ本格的にAI駆動開発を始めていない方や、AIを活用しきれていない、もしくは個人レベルでは活用してるもののチーム...

システムを運用していると時折直面するのが「移行作業」です。 新しい技術に触れられるのは楽しいです。一方、大量のコードの書き換えはちょっと辛いですよね。単純な置換で済めばよいのですが、そううまくはいかないことがほとんどです。 今回はこの書き換えを Claude Code を活用して楽に、精度良く実施したお話です。 データ基盤チーム/Unit9（エビデンス創出プロダクトチーム）エンジニアの坂元です。このブログはデータ基盤チーム/Unit9 ブログリレー 1 日目の記事です。 背景 はじめの一歩 独り立ち そして検証も… できたこと 残った課題 細かい工夫 全文読んでから対応すること セルフレビュー…

ロボットAIの汎化性能 と ChatGPT Moment についてまとめました。続きをみる

自分はYouTubeでゲーム実況のライブ配信を普段からよくやっているくらいなので、結構ゲームをプレイする方である。しかし、意外なことに、こうした携帯型ゲーミングPC（ゲーミングUMPC）でプレイする機会がほとんどなかった。

<p><a href="/articles/20251031a/">秋のブログ週間</a>の5本目です。</p><p>3年前の秋のブログ週間で<a

私ごとですが、毎日テックブログを書き始めてから200日を過ぎまして、感じたこととこれからの目標を書いてみようと思います。※ 季節変わり目の風邪を拗らせて短編になります。 これまでの振り返り大きな目標もなくなんとなく始まってからちゃんと200日以上続いて、まずは発信し続けるという習慣がつきました。今までは例えば書籍で何かを勉強しても使う時が来るまで頭の片隅で眠っていることが多かったですが、ブログを書き始めてからは調べたことや自分の経験を文章として発信することで、頭の整理だけでなく理解度を認識して弱点や強みの理解につながりました。2点目としては単純に知識が増えたことです。毎日書くと...

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 #55 - Agent Lightning」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 Agent Lightning 今回は、AIエージェントを育成する「Agent Lightning」をキャッチアップしました。 Agent LightningのGitHubリポジトリはこちらです。 github.com 今回のポイント Agent Lightningとは Agent Lightningは、マイクロソフトが開発し…

こんにちは、Algomatic AXの大塚（@ootsuka_techs）です。 画像・動画処理の国際カンファレンス ICCV 2025 から、興味深かった論文をいくつか紹介していきます。 取り上げる論文 Inpaint4Drag - ドラッグ操作による画像編集の高速化 V2M4 - 単一動画から4Dアニメーションを生成 LayerAnimate - レイヤー単位で制御可能なAIアニメーション Web-SSL - 言語ラベルなしの視覚表現学習 ADCD-Net - 文書画像の偽造検出技術 1. Inpaint4Drag: ドラッグ操作で画像を自在に編集する超高速技術 概要 Inpaint4Dr…

挨拶こんにちは！株式会社ネクストビートでテクノロジー・エバンジェリストなる肩書きでお仕事をしている水島です。最近は以前からやっている業務に加えて、（もちろん業務ですが）LLMのLoRA作成のPoCにも挑戦したりして、少しワクワクする日々です。最近は皆さんもコーディングAIを使う機会が増えているかと思いますが、私はClaude CodeでなくCodex CLIに浮気中です。もちろん、Claude Codeの能力が低いわけではありません。ただ、「深い理解」を必要とするタスクにはCodex CLI（GPT-5）の方がミスを犯しにくいという実感があるからです。そんなCodex CLIを...

OpenAIはこれまでiOS版でしか提供されていなかった動画生成AIアプリ「Sora」のAndroid版をリリースしました。

農学を専攻する大学生の佐々木さんが、OPTiMサマーインターンシップ2025に参加し、社長室・R&Dユニットで2週間の実務を経験した報告です。担当したのは、農薬散布サービス「ピンポイントタイム散布」で使用する社内向け地図マッチングツールの改善です。顧客から受領した紙地図データを自動で位置情報付与するツールにおいて、画像特徴量抽出手法「XFeat」モデルを地図向けにファインチューニングする作業に取り組みました。地理院タイルからデータセットを作成し、訓練用コードを改修してファインチューニングを実施しましたが、十分な精度には至らず今後の課題が残りました。インターンを通じて、GitLabを使ったチーム開発の実践、大規模コードの読み方、デバッグ手法など実務的なスキルを習得。技術好きで面倒見の良い社員が多い職場環境で、自身の経験不足を実感しながらも、実践を通じた成長の重要性を学んだ充実した2週間となりました。

OpenAIはショート動画制作投稿SNSのSoraアプリAndroid版を、日本を含む7カ国で公開しました。日本以外で公開された国・地域は、米国、カナダ、韓国、台湾、タイ、ベトナムです。