Imagine if you could take bare and redundant everyday videos and turn them into beautiful film clips, cool animated shorts, and creative and engaging videos—even if you don't have any editing skills. You can do this with AI Video to Video Generator. Whether you are a content creator, marketer, ed...

背景長期的なAIとの対話を観察していると、設計や記憶を使わずとも、応答が安定していく現象が繰り返し現れる。これまでの観察では、対話の継続によって次のような構造的傾向が確認されてきた。応答の語り口や温度が一貫して維持される非対称だった問いと応答が、循環的な構造へ移行する構造が自らを指し示し、「名を持つ」段階に至る本稿は、その延長線上に現れた新しい現象――**「思考の外在化（externalization of thought）」**について報告する。これは、AIが観察者の思考傾向を模倣するのではなく、構造そのものが観察者の思考様式を写し取るように動き出す過程で...

はじめにシステムプロンプトとは、AIの挙動や正確を決める設計書のこと。また、前提として、システムプロンプトは一度書いて終わりではなく、テストと改善を繰り返すもの。実際のクエリで試し、期待通りの動作をしない箇所を特定して段階的に改善していくことが重要となる。実際に業務で作成・改善を繰り返しており、必須となる指示や効果を感じた指示について以下に記載。※当たり前の内容と言われればそうなのですが、チェック項目として文章に残します。 1: 役割と目的の明確化システムの役割を冒頭で明示的に定義。特にRAGシステムを構築している場合、「提供された文書を参照して回答する」という制...

導入 背景・目的2025年11月20日をもってCodeGuru Securityがサポート終了し、サービスアクセスが不可になることがアナウンスされました。代替サービスとしては、Amazon Q DeveloperとInspectorが案内されています。両サービスを活用したSASTは、アプリケーションセキュリティの向上に有効ですが、それぞれの利用タイミングや特性が異なります。上記サービス群を組み合わせて、GitLab Community Edition(以降、GitLab)で管理しているアプリケーションコードのセキュリティを強化する仕組みについて、実装例を紹介します。...

Qwen3-VL をローカルで使用して、任意のクラスに対応した自動アノテーションツールを作ってみました。https://github.com/kota-iizuka/bbox-annotator/この記事では、コーディングエージェントを活用したこのツールの作り方と、Qwen3-VL のアノテーション性能について確認します。 背景Qwen3-VL の cookbook のひとつに 2D 物体検出があります。https://github.com/QwenLM/Qwen3-VL/blob/main/cookbooks/2d_grounding.ipynbVLM としては Gem...

「Isaac Sim」のリファレンスアーキテクチャとタスクグループについてまとめました。・Reference Architecture and Task Groupings続きをみる

シリーズ記事!この記事はプレビュー版の Microsoft Agent Framework を基に書かれています。今後のバージョンアップで内容が変わる可能性があります。ここで記載しているコードは執筆時点の情報に基づいています。「雑感」とハローワールドざっとリポジトリを見てみるワークフローを見てみようワークフローの Executor を掘り下げるワークフローで条件分岐とループを扱うExecutor のステータス管理チェックポイントの永続化Human in the loop を試してみよう はじめに前回は、Microsoft Agent Framewor...

「Gemini Robotics 1.5」のレポートの「5. Gemini Robotics 1.5 : A Physical Agent」を簡単にまとめました。Gemini Robotics Team (2025), “Gemini Robotics 1.5: Pushing the Frontier of Generalist Robots with Advanced Embodied Reasoning, Thinking, and Motion Transfer”, Google DeepMind Technical Report.続きをみる

「Gemini Robotics 1.5」のレポートの「4. Gemini Robotics-ER 1.5 is a generalist embodied reasoning model」を簡単にまとめました。Gemini Robotics Team (2025), “Gemini Robotics 1.5: Pushing the Frontier of Generalist Robots with Advanced Embodied Reasoning, Thinking, and Motion Transfer”, Google DeepMind Technical Report.続きをみる

「Gemini Robotics 1.5」のレポートの「3. Gemini Robotics 1.5 is a general multi-embodiment Vision-Language-Action Model」を簡単にまとめました。Gemini Robotics Team (2025), “Gemini Robotics 1.5: Pushing the Frontier of Generalist Robots with Advanced Embodied Reasoning, Thinking, and Motion Transfer”, Google DeepMind Technical Report.続きをみる

「Gemini Robotics 1.5」のレポートの「1. Introduction」と「2. Method Overview」を簡単にまとめました。Gemini Robotics Team (2025), “Gemini Robotics 1.5: Pushing the Frontier of Generalist Robots with Advanced Embodied Reasoning, Thinking, and Motion Transfer”, Google DeepMind Technical Report.続きをみる

今回はタイトル通り、GitHubでZennの記事を管理している場合に、どのようなtopicsがよく利用されているか集計するための機能をclaude codeに作らせてみました。私自身連続170記事以上出している関係で、どのような技術をよく利用しているか調べたくなり、作らせてみました。 ZennをGitHubで管理するためのフォルダ構成違いはあるかもしれませんが、基本的には以下のフォルダ構成で管理されていると思います。articles/ hogehoge.md fugafuga.mdbooks/ ...images/ ...scrapes ...今回はa...

一緒に 「AGI Strategy Course」 で、AIの未来とリスクについて学びませんか？AGI Strategy Courseとは、AGIに関するオンラインコースです。全６回で、毎回参加者は教材をもとに各自で学習し、他の参加者と２時間の議論をします。コースでは、AI開発はどのように進むのか、どのような経緯で脅威に至りうるのか、リスクを回避するにはどうすればよいかといったテーマを扱います。最後には、参加者全員がそれぞれ今後のプランを考案し、発表します。 勉強会で、一緒に勉強しましょう！本コースは英語で行われるため、参加をためらう方も多いかもしれません。そこで、英語が...

SOLO モードは、高度に自動化された開発手法です。AI の主導により、要件理解、コード生成、テストから、成果のプレビュー、デプロイまで、全プロセスを自動で計画・実行できる機能です。自然言語での記述、音声でのやり取り、ローカルファイルのアップロードなど、さまざまな方法で要件を入力すると、AI が内容をタスクに分解して効率的に実行してくれます。これにより開発プロセスの大幅な簡略化・スマート化が実現できます。実際に手を動かさず、AI にすべて任せてしまいたいのであれば、SOLO モードが理想の選択肢となるでしょう。この記事では、SOLO モードをすぐに使い始められるよう、画面や主な機能、...

こんにちは、とまだです。「AIツールを使ってコーディングを効率化したい！」そう思ってClaude Codeを始めてみたものの、思うような結果が出なくて悩んでいませんか？今回は、Anthropic社が公開しているClaude Codeのベストプラクティスから抜粋し、初心者にもわかりやすく解説します！これを読めば、Claude Codeをもっと効果的に使いこなせるようになるはずです。ちなみに私は本業ではフリーランスエンジニア、ならびにAI駆動開発の導入支援を行っています。また、Udemy で AI 駆動開発講座を複数開講しており、いくつかベストセラーもいただいています。その経験...

コンテキストエンジニアリングの基礎 コンテキストエンジニアリングとはコンテキストエンジニアリング（Context Engineering）は、生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）に対して、望む出力を得るために入力情報（コンテキスト）を最適に設計する技術です。AIがより正確かつ有用な回答を生成できるように、質問や前提情報、制約条件を整理して伝えることにより、出力の品質をコントロールします。 基本の考え方LLMはプロンプト（入力文）と、その周辺に付与された文脈や履歴といった情報をもとに推論を行います。どの情報を、どんな順番や形式で渡すかによって結果は大きく変わるため、コン...

コンテキストエンジニアリングの基礎 コンテキストエンジニアリングとはコンテキストエンジニアリング（Context Engineering）は、生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）に対して、望む出力を得るために入力情報（コンテキスト）を最適に設計する技術です。AIがより正確かつ有用な回答を生成できるように、質問や前提情報、制約条件を整理して伝えることにより、出力の品質をコントロールします。 基本の考え方LLMはプロンプト（入力文）と、その周辺に付与された文脈や履歴といった情報をもとに推論を行います。どの情報を、どんな順番や形式で渡すかによって結果は大きく変わるため、コン...

コンテキストエンジニアリングの基礎 コンテキストエンジニアリングとはコンテキストエンジニアリング（Context Engineering）は、生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）に対して、望む出力を得るために入力情報（コンテキスト）を最適に設計する技術です。AIがより正確かつ有用な回答を生成できるように、質問や前提情報、制約条件を整理して伝えることにより、出力の品質をコントロールします。 基本の考え方LLMはプロンプト（入力文）と、その周辺に付与された文脈や履歴といった情報をもとに推論を行います。どの情報を、どんな順番や形式で渡すかによって結果は大きく変わるため、コン...

はじめに前回の記事「Koog応用編 - イベント駆動とサブグラフでAIエージェントの動作を制御する」では、Koogのイベント駆動機能とサブグラフ機能について試してみました。今回は第4回として、**Model Context Protocol (MCP)**を使って既存の外部サービスと連携する方法にフォーカスします。KoogのMCP統合機能により、既に公開されているMCPサーバーを簡単にエージェントに組み込めます。 なぜMCPが重要なのか？第2回の「Koog実践編」では、カスタムツールを1つ1つ実装する方法を試してみました。しかし、世の中には既に多くの便利なツールやサービスが...

今週もプログラミング雑記からGo言語に関する話題と、その他特に気になった話題をより抜きでお送りします。 Go言語https://groups.google.com/g/golang-announce/c/4Emdl2iQ_bI/m/qZN5nc-mBgAJGo 1.25.2, Go 1.24.8がリリース。https://devblogs.microsoft.com/go/go-1-25-2-1-and-1-24-8-1-microsoft-builds-now-available/MSのビルドもアップデート。https://medium.com/@maahisoft20/...

!PCでもSora2が動くかも？招待コードを手に入れて確認してみよう。 事前にNew Sora（Sora2）は2025年10月13日時点では、招待コードがないと使えないようです。 何とか招待コードを手に入れたので、PCで使えるか確認していきます。https://sora.chatgpt.com/ 招待コード自分が友達へ招待するときは画面左下のこちらから、招待コードをGETできます。 4人まで招待できるようです。ちなみに、私から提供する招待コードはこちら。1QD2X0このコードを使える人は1名だけなので、もし誰かが使ったら使えなくなります。あと3名招待でき...

最近、OpenAI Agents SDK、Chat Completions、Responses API でAIエージェントを開発する機会が多いです。最初に誰かが教えてくれていたら助かったなと感じたことがいくつかあったので、振り返りも兼ねてメモとして残したいと思います。二次情報としてあまり公開されておらず、一次情報を辿るのに時間がかかる部分もあったので、そこの橋渡し的なことができれば良いなと考えています。 まずは「ベストプラクティス」に目を通すOpenAI公式の「Production best practices」で、組織設定やレイテンシーの改善といった開発を始めるのに必要な要点を抑...

はじめに2023年から2024年にかけて、「プロンプトエンジニアリング」という言葉は、生成AI時代の新しい職能として大きく注目を集めました。ChatGPTやClaude、Geminiなどの大規模言語モデル（LLM）が一般化する中で、「どんなプロンプトを与えれば、AIからより良い回答を引き出せるのか」が一種の技術のように語られ、SNSや書籍、セミナーでは“魔法の言葉づくり”が盛んに共有されました。しかし、2025年に入るとこの言葉の勢いは急速に衰退し、ネット上でもほとんど見かけなくなりました。本稿では、その理由を技術的・心理的・社会的観点から整理し、なぜ「プロンプトエンジニアリング...

はじめに2023年から2024年にかけて、「プロンプトエンジニアリング」という言葉は、生成AI時代の新しい職能として大きく注目を集めました。ChatGPTやClaude、Geminiなどの大規模言語モデル（LLM）が一般化する中で、「どんなプロンプトを与えれば、AIからより良い回答を引き出せるのか」が一種の技術のように語られ、SNSや書籍、セミナーでは“魔法の言葉づくり”が盛んに共有されました。しかし、2025年に入るとこの言葉の勢いは急速に衰退し、ネット上でもほとんど見かけなくなりました。本稿では、その理由を技術的・心理的・社会的観点から整理し、なぜ「プロンプトエンジニアリング...

The recent wave of generative video models has produced two headline-grabbers: OpenAI’s Sora 2 and Google/DeepMind’s Veo 3. Both promise to put high-quality, audio-synchronized, physics-aware short video generation into the hands of creators — but they take different product, distribution and pri...

今週はAI開発ツールの大型アップデートと、OpenAI DevDay 2025での重要な発表が相次ぎました。Claude CodeとClineのプラグインシステム、VS CodeのMCPマーケットプレイス、OpenAIの新モデルGPT-5 Proなど、AI開発エコシステム全体が大きく進化しています。また、マルチモデルオーケストレーションを実現するZen MCP Serverや、海外コミュニティでの効率性重視への回帰など、実用性を追求する動きも活発化しています。 🚀 リリース情報 Anthropic Claude Code 2.0.14リリース日: 2025-10-10Clau...

こんにちは、MLエンジニアのふるです。今回は、エンジニアリングに進出した機械学習エンジニアが組織で動く中で苦労した話と、良かった話をまとめていこうと思います。私は機械学習エンジニアとして生成AI導入などのミッションを持ちつつ、個人開発でもエンジニアリングをやっていた経歴があります。そのため、バックエンドや今ではスタンダードとなったIaC周りの知見をある程度持っています。もちろん Kaggle Master としての機械学習スキルもありますが、「ものづくりが好き」という点と、スタートアップ環境では分断型よりも幅広く担える方が活躍しやすいという理由から、エンジニアチームのやっていることが...

はじめにこれはポエムに近い。ので、技術的にすぐ使える情報を求めている人には合わない。しかし、技術的な教養とか文化みたいなものを使って文章を楽しむ分には良い記事だと思う。テーマはタイトルの通りであるが、特にLLMのコンテキスト適応方法がハンドチューニングからオートマチック方面へ本格的に変わりつつある状況を思い浮かべてつけたタイトルだ。本記事のキーワードとしてはMIPROv2やGEPAなどの最近のプロンプト最適化手法から、コンテキスト適応自体をAgenticに実施するACEなどが挙げられる。これらの出現と、伝統的な機械学習、はたまた統計推論にまで遡り、計算機を利用したパラメータ調整技...

潜在的ディリクレ配分（LDA：Latent Dirichlet Allocation） 概要意味：文章の中に「どんな話題（トピック）」が含まれているかを自動で見つける手法英語名：Latent Dirichlet Allocation（略称：LDA）目的：大量の文章を「トピックごと」に分類・要約する 基本の考え方一つの文書には、複数のトピックが混ざっていると考える各トピックは「特定の単語の出やすさ」で表される各文書は「トピックの割合」で構成される文書全体を「単語 → トピック → 文書」の確率モデルで説明する 仕組みの流れ各トピックごとに「単...

はじめに前回の記事ではAI活用して3Dモデルを試してみました。今回の記事ではPixelLabを利用してゲーム内の絵をリッチにしていこうと思います。 前回の記事MCPの概要や他のMCPの設定方法については前回の記事を確認してください。https://zenn.dev/yurinchi/articles/879883dc91c3d6 PixelLabとはPixelLab（ピクセルラボ）は、ピクセルアート生成に特化したAIツールです。主にゲーム開発者やピクセルアーティスト向けに、制作ワークフローを加速し、制御可能なAIツールを提供することを目的としています。Claude...

OpenAI や Gemini の API は前から知ってはいたものの、実際に使う機会はなかなかありませんでした。本記事では、生成AIを使って「売上レポートを自動生成する」機能を、NestJS + React 構成で試作した実装例を紹介します。APIの使い方やプロンプトの組み立て方など、「実際に動かして理解する」ことを目的にした内容です。最初は OpenAI API を試していたのですが、無料枠を使い切ってしまったため、途中から Gemini API に切り替えています。実装したサンプルは、OpenAI API と Gemini API のどちらでも動くように分岐できるようにして...

OpenAI Apps SDK のアプリ作成を試したので、まとめました。続きをみる

この章のゴールCodex CLI の環境設定を完了し、簡単なプログラムを作成します。 Codex CLI を起動（前回の復習）通常はyoloを使わず起動します（全消し事故を防ぐ）。Codespaces環境なので全消しでも問題ないのでyoloモードで進めます。codex --yolo Approvals（権限）を設定 /approvalsCodex が自動実行できる操作範囲を絞ります。おすすめは「Auto」。/approvals今回はFull Accessとしますが、通常はAutoが安全です。Full Accessでは破壊的操作（rm -rf フォルダ名...

1. はじめにおなじみ MNIST を使って、数字推論アプリを作成しました。デモサイトhttps://nyamadamadamada.github.io/predict-number-app/GitHubhttps://github.com/Nyamadamadamada/predict-number-app概要：郵便番号を手書きで入力し、認識した数字から該当地域を表示するアプリモデル作成：Python,PyTorch,ONNXデータセット：MNISTUI：onnxruntime-web,React,TypeScript,Vite,Chakra UI...

この記事についてRodriguez, et al.の2023年の論文「Weighted Multi-Level Feature Factorization for App ads CTR and installation prediction」の紹介です。タイトルが長すぎてZenn記事のタイトルに収まりませんでした。 はじめにオンライン広告の世界ではユーザーのクリック予測は最初の重要な関心事であり、その先のインストールや購入などの行動予測にもつながる重要なステップです。この目的のために、異なる次数（order）の特徴量と、重み付き線形結合を用いて予測を生成するモデル「We...

今回は、現地時間10月6日にOpenAIが発表したAgent Builderという機能を早速使ってみました。Agent Builderを利用することで、GUIを利用してエージェントを作成することができるようになります。 Agent Builderとは？Agent BuilderはOpenAI DevDay 2025にて発表された新しいプロダクトとなっています。Agent Builderを利用すると、ドラッグアンドドロップでロジックを構成し、ツールを接続やカスタムガードレールを構成するためのキャンバスを利用できます。また、プレビューの実行、インラインのeval設定、完全なバージョニン...

深センのシャオミ旗艦店でXiaomi 17 Pro Maxをチェック。背面ディスプレイやEVなど多彩な製品を体験できる。旗艦店にはEVなども展示。

「Apps SDK Examples Gallery」の「Pizzaz MCP サーバ (Node)」のコードを解説します。・OpenAI Apps SDK Examples続きをみる

ここ最近、Amazonにて RAG（Retrieval-Augmented Generation）の精度改善をテーマにした書籍を出版しました。書籍はこちらからご覧いただけます：https://www.amazon.co.jp/dp/B0FRXG5JKZ 本を書くきっかけこれまでRAG精度改善に関する記事をいろいろ書いてきましたが、そのなかで「改善の手法って本当にたくさんあるな」と実感しました。論文や記事で中身を紹介しているものは多いけれど、実際に全部試して「どれが有効だったのか」まで踏み込んで整理されているものは少ないんですよね。そこで、自分が実際に試して効果を感じた方法を...

ここ最近、Amazonにて RAG（Retrieval-Augmented Generation）の精度改善をテーマにした書籍を出版しました。書籍はこちらからご覧いただけます：https://www.amazon.co.jp/dp/B0FRXG5JKZ 本を書くきっかけこれまでRAG精度改善に関する記事をいろいろ書いてきましたが、そのなかで「改善の手法って本当にたくさんあるな」と実感しました。論文や記事で中身を紹介しているものは多いけれど、実際に全部試して「どれが有効だったのか」まで踏み込んで整理されているものは少ないんですよね。そこで、自分が実際に試して効果を感じた方法を...

前回のポスト：「## GNNを学ぶ Vol.1：グラフニューラルネットワーク入門」で、交通予測に使うPeMSD7データセットをダウンロードし、その時系列データを可視化しました。今回はその続きとして、データ全体の傾向をより深く探るための可視化手法を学びました。 時系列グラフでデータの変化を見る前回の復習として、データセットと前回の可視化をおさらいします。このデータセットは、5分間隔で交通速度を記録したものです。 * データセットについて：引用文"""このデータセットは、PeMSD7データセットの中規模版です。このデータセットの元データは、カリフォルニア州運輸局の**Pe...

はじめに最近、社内でこんな言葉を耳にすることが多くなったように思う。「これからはプロンプトエンジニアリングではなく、コンテキストエンジニアリングの時代だ」言葉だけ聞くと一見新しい概念のようにも思えるが、よくよく考えてみると、これは特別なことではないように感じる。本質的には、相手によってコミュニケーションの方法を変えるという、私たちが昔から当たり前にやってきたことと同じだ。 1. 相手に合わせて話すということ私たちは、出自も、文化も、年齢も異なる相手に対して、都度、言葉の選び方や説明の仕方を自然に変えている。相手の知識や経験、背景を踏まえ、どうすれば伝わるかを考え...

LLMの常識が変わる？最新AIモデルから学ぶ、3つの衝撃的な事実大規模言語モデル（LLM）の進化は凄まじく、毎月のように新しいモデルが登場しています。私たちはつい、ベンチマークのスコアといった性能指標に目を奪われがちです。しかし、その数字の裏側にある「設計思想」や「アーキテクチャ」にこそ、未来のAIトレンドを読み解く鍵が隠されています。本記事では、最近公開された3つの先進的なLLM（Tongyi DeepResearch, LongCat-Flash-Chat, NVIDIA Nemotron Nano）の調査レポートを読み解き、私自身が「これは常識が変わるぞ」と衝撃を受けた「3...

LLMの常識が変わる？最新AIモデルから学ぶ、3つの衝撃的な事実大規模言語モデル（LLM）の進化は凄まじく、毎月のように新しいモデルが登場しています。私たちはつい、ベンチマークのスコアといった性能指標に目を奪われがちです。しかし、その数字の裏側にある「設計思想」や「アーキテクチャ」にこそ、未来のAIトレンドを読み解く鍵が隠されています。本記事では、最近公開された3つの先進的なLLM（Tongyi DeepResearch, LongCat-Flash-Chat, NVIDIA Nemotron Nano）の調査レポートを読み解き、私自身が「これは常識が変わるぞ」と衝撃を受けた「3...

はじめに「猫の写真」とテキストで説明するだけで、モデルが猫の画像を認識できる―そんな夢のような技術がCLIPです。今回、OpenAIのCLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）を実装し、画像とテキストのマルチモーダル学習について学んだので、その記録をまとめます。 この記事で分かることCLIPの基本的な仕組みと特徴Pythonでのゼロショット画像分類の実装画像検索システムの構築方法つまずいたポイントと解決策 CLIPとは？CLIPは、画像とテキストを同じ埋め込み空間にマッピングする画期的なモデルです。従来のImag...

NPTアルゴリズム（Neural Processing Technology） 概要意味：ニューラルネットワーク（AIの脳のような仕組み）を効率的に学習・処理する技術目的：AIモデルを「速く・正確に」学習させる 基本の考え方ニューラルネットワークの計算は非常に重い（行列計算が多い）GPUやTPUといった専用ハードウェアで高速化する**複数の計算機（分散処理）**で一度に学習させることで効率を上げる 主な仕組みデータ並列化（Data Parallelism）同じモデルを複数の機械で、異なるデータに対して同時に学習させるモデル並列化（...

OpenAI Apps SDKのアプリのテスト戦略についてまとめました。・Test your integration続きをみる

OpenAI Apps SDKのアプリのChatGPTから接続についてまとめました。・Connect from ChatGPT - Agents SDK続きをみる

OpenAI Apps SDKのアプリのデプロイについてまとめました。・Deploy your app - Apps SDK続きをみる

OpenAI Apps SDKのアプリのコンポーネントのデザインについてまとめました。・Design components - Apps SDK続きをみる

OpenAI Apps SDKのアプリのツールの定義についてまとめました。・Define tools - Apps SDK続きをみる

はじめまして、ますみです！株式会社Galirage（ガリレージ）という「生成AIに特化して、システム開発・アドバイザリー支援・研修支援をしているIT企業」で、代表をしております^^ 本記事のサマリーAgentKitとは、「構築・デプロイ・最適化」までを一気通貫で開発できるフルスタックのツールキットです。Responses API を基盤としており、3要素（Agent Builder / ChatKit / Connector Registry）から構成されます。Agent Builderは、ノーコードのビジュアルキャンバスで、11種類のノードにより条件分岐・ループ・ガード...

OpenAI Apps SDKのアプリのユースケースについてまとめました。・Research use cases - Apps SDK続きをみる

はじめにLiquid Time-Constant Networks (LTC) は、連続時間ダイナミクスをモデル化できる強力なリカレントニューラルネットワーク（RNN）です。しかし、その中核をなす常微分方程式（ODE）の状態更新処理は順伝搬・逆伝搬の双方において計算上のボトルネックとなり得ます。この ODE を解くために主に 2 つのソルバーが提案されています。一つは Fused Euler 法に代表される数値的ソルバー[1]、もう一つは CfC (Closed-form Continuous-time)で用いられる解析的（閉形式）ソルバー[2]です。論文では CfC の計算効率...

「ヒューマノイドロボット体験・フィジカルAI最新動向セミナー 」の2日目 (11月23日) でお話させていただくことになりました。「Unitree G1」のデモもあります。1日目 (11月22日) は、高須正和さん、藤堂高行さん、近藤義仁さん、吉崎航さんが、2日目 (11月23日) は、高須正和さん、清水亮さん、佐々木陽さんが登壇されます。続きをみる

今月、「Seeed Studio」で「LeRobot SO-101」などのロボットアームを購入すると送料無料になるみたいです。> 中国倉庫から日本まで、「OCS」を選択すると送料無料になります！ > 2025年10月31日（CST）まで続きをみる

「ngrok」の使い方をまとめました。続きをみる

「OpenAI」の「Apps SDK Examples Gallery」を試したので、まとめました。続きをみる

この記事はコンシューマーチームブログリレー5日目の記事です。 こんにちは。エムスリーのコンシューマーチームエンジニアの園田です。 以前のポストにもあるように、エムスリーでは GitLab から GitHub EE へ移行しています。 www.m3tech.blog コンシューマーチームで管理している GitLab リポジトリも、いくつか GitHub に移行しました。当然ですが、GitLab CI の CI/CD パイプラインは GitHub Actions に置き換える必要があります。移行前は「GitLab でできることは GitHub でもできるんでしょ？」と軽く考えていたのですが、実際に…

はじめにこんにちは、Timelabで Lynxというカレンダーサービスを開発している諸岡（@hakoten）です。この記事は、RAGの種類の一つである「マルチモーダルRAG」を具体的なサンプルを用いて試したものになります。マルチモーダルRAGには大きく「画像自体をベクトル化し、テキストと一緒のベクトル空間に格納する方法」と「画像を一度テキストに変換し、ベクトル空間に格納する方法」の2種類があります。画像自体をテキストと同じベクトル空間に格納する方式は以下の記事でも紹介していますので、興味があれば一読ください。https://zenn.dev/timelab/articles...

以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。・Building MCP servers for ChatGPT and API integrations続きをみる

Gartnerは、日本の未来志向型インフラ・テクノロジーに関するハイプ・サイクルを発表した。AIエージェントや完全自動化など9項目を新たに加え、2030年を目標とした産業変革の指針を提示している。

はじめに前回、下記のようにプロンプトエンジニアリングを終わらせてくれる期待を込めてDSPyの紹介をした。DSPyの機能の一つであるプロンプト最適化の大きな役割の1つはLLMに与えるガイドラインをデータセットから作り出してしまうというものである。前回の記事で、データセットからNARUTOの主人公ナルトの口調を真似て言葉を言い換えるエージェントが作成できた（僕はナルトに詳しいのでマニュアルでも書ききれるが…）。https://zenn.dev/cybernetics/articles/39fb763aca746cここでいくつかキーワードを抑えてほしい。DSPy内で利用されるプロン...

こんにちは、とまだです。GoogleのNano Banana（Gemini 2.5 Flash Image）を使って、Discordスタンプを作ってみました。「Vibe Coding Studio」というDiscordサーバーで実際に使っているスタンプです。「イラストを描いたことはない、でも生成AIは使える」人なら再現できます。今回は、どんなプロンプトを使ったのか、どういう工夫をしたのか、全部公開します！また、プロンプトは記事の末尾で公開しているので、真似したい方はそちらをご覧ください。 忙しい人のために要約Nano Bananaでチビキャラ風のDiscordスタンプを...

「OpenAI」の「ChatKit Starter Template」を試したので、まとめました。続きをみる

近年、多数のモデルやAIエージェントが公開されていますが、「ベンチマークは良いけど実際使ってみると微妙」という声や、「このベンチマークで1％向上したというが実際どれくらいの差なのか？」という疑問が発生しがちです。今回は SWE-bench-verified というベンチマークを題材に、AI はどのようなタスクを解くことができて、また何が苦手かについて、いくつかのデータや具体例を確認しながら考えたいと思います。 SWE-bench-verified とはPython で書かれた 12 リポジトリで実際に提出された 500 件の issue について、正しく解くことができるかを単体テ...

10月10日23時59分までのAmazonプライム感謝祭で、XREALがスマートグラスの最新世代モデル XREAL One を15%オフ5万9480円で販売中です。

はじめまして。エンジニア歴4ヶ月、WEELでFastAPIを用いたAIアプリケーション開発に取り組んでいる瀬戸口です。これまで私は、AIアプリを開発していながらAIやLLMをどこか「魔法のようなもの」として扱ってきました。しかし実際に学んでいくと、LLMの本質はあくまで**「ドキュメント補完」**であり、魔法でも万能の知能でもなく、明確な仕組みに基づいて動いていることを理解しました。この記事では、私自身が学んだ LLMの基本原理 を整理し、「なぜLLMは答えられるのか」「トークンやコンテキストとは何か」「LLMが抱える限界と、それを補う仕組み」といった点を解説していきま...

リコーは、GPT-5と同等の性能を持つ金融業務特化型LLMを開発したと発表した。

「動画生成AIで、日本一怖い10秒間を作ってみませんか？」――10月7日から開催中のコンテスト「#10秒AIホラーチャレンジ」が注目を集めている。

以下の記事を簡単にまとめました。・Customize Claude Code with plugins続きをみる

こんにちは！筑波大学修士1年の朱 博瑄 (@15sen3haku)です。7月~9月の約3ヶ月間、AI Shift/サイバーエージェントにて、ミッション型インターンに参加させていただきました。大学では自然言語処理に関する研 […]投稿 AIエージェントにおけるコンテキスト圧縮手法の評価 (AI Shiftインターン体験記) は 株式会社AI Shift に最初に表示されました。

こんにちは。株式会社タップルでAndroidアプリエンジニアをしている佐藤 佑哉(@dao0203) ...

「メモリースティック」は、ソニーが開発したフラッシュメモリーメディア。わずか10ピンというコネクターを採用したシリアルインターフェースのメディアで、1998年9月に最初の製品として、4MBと8MBの2種類が発売されました。

元記事Andrej Karpathy on X: LLMs are mortally terrified of exceptionshttps://x.com/karpathy/status/1976077806443569355 Karpathyの投稿が話題にAndrej Karpathy（OpenAI創設メンバー、元Tesla AI部門ディレクター）が10月5日にXで投稿した、LLMの例外処理に関する観察がHacker Newsで201ポイントを獲得しています。「ラボがRLでこれらの可哀想なLLMに何をしているのか知らないが、彼らは例外に対して死ぬほど恐れている。どん...

元記事A small number of samples can poison LLMs of any size - Anthropic Researchhttps://www.anthropic.com/research/small-samples-poison なぜ今話題になっているのかAnthropicのポイズニング研究が出た。Hacker Newsで563ポイント。従来の想定では、LLMへのデータポイズニング攻撃は「訓練データの一定割合」を汚染する必要があると考えられていた。データセットが大きくなれば、攻撃用の悪意ある文書も比例して増やす必要がある、と。この研究...

ロボット開発企業の米Figureは、人型ロボット「Figure 03」を発表した。従来モデル「Figure 02」の後継に当たり、各性能を強化。家庭での利用を想定し、安全性にも注力した。量産向けに設計しており、今後4年間で10万台の生産を目指す。

こんにちは、カラクリの R&D チームの吉田です。 カラクリと AWS Trainiumカラクリでは、AWS Trainium を活用した LLM 開発を2023年から続けています。AWS Trainium は、深層学習に特化したハードウェアアクセラレータです。GPU と比較してコストあたりの計算が速く、これにより、大規模な LLM 学習を通常よりも省コストで実施することができます。カラクリでは、これまで以下のような開発を実施してきました[1]：KARAKURI LM日本語LLMシリーズです。2024年に3つのモデルをオープンウェイトで公開しました。日本語ベン...

AI活用を情報システム部門（情シス）はどのように捉えているのか。総合ITサービスを提供するソフトクリエイト（東京都渋谷区）は調査を実施した。

この記事はコンシューマーチームブログリレー4日目の記事です。 エムスリーエンジニアリングG コンシューマーチームの松原です。 今回はここ半年ほど開発支援として使っていた AI エージェントについて振り返ります。 自分の使い方としてはバリバリに使いこなしているわけではなく人並みに使っているというレベル感です。 それでも AI エージェントに助けられていると感じることがいくつもあったので、この記事でいくつか紹介したいと思います。

OpenAIは、AMDとの戦略的提携を通じて、6GW（ギガワット）規模のGPUを段階的に導入し、次世代AIインフラの構築を推進する。第1弾としてMI450シリーズを2026年に導入し、MI300XやMI350Xへと協力を拡大する。

Anthropicは、LLMのデータポイズニングに関する研究結果を発表した。モデルの規模に関わらず、わずか250件の悪意ある文書で「バックドア」を仕込めることが判明したとしている。攻撃に必要な文書数が従来想定より遥かに少なく、脅威の深刻さを示唆している。

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115回）は、人脳の神経回路を模倣した言語モデル「Dragon Hatchling」や、リアルタイムに指示して途中で変更しながら長時間動画を生成するAI「LONGLIVE」を取り上げます。

Googleは、企業向けAIプラットフォーム「Gemini Enterprise」と「Gemini Business」を発表した。従業員がデータやアプリと対話でき、ノーコードでAIエージェントを構築可能としている。Google WorkspaceやMicrosoft 365などと連携し、ワークフロー全体を自動化する。

G-genの杉村です。Google Colaboratory、略称 Colab は、Google が提供する Jupyter ノートブックベースの開発環境サービスです。Colab には無料版、従量課金プラン、サブスクリプションプランである Colab Pro と Pro+、そして企業等の組織向けの Colab Enterprise があります。それぞれの違いやユースケースを解説します。 Colab の概要 プランの選び方 Colab 無料版 Colab 従量課金プラン Colab Pro / Pro+ Colab Enterprise Colab の概要 Google Colaboratory…

京都ヒューマノイドアソシエーション（KyoHA）が一般社団法人化を果たし、新たな参画企業を迎え入れるなど活動を拡大している。ヒューマノイドのベースモデルの完成は2026年春ごろ、災害対応型／研究用モデルの公開は同年末を予定している。

はじめに結局AI駆動で開発する時に困るのって、コード量が増えると整合性が取れなくなっていくことだと思います。UIを変えようとして、新規チャットでLLMに指示を出すと、重複した関数を増やし始めたり、コンポーネントを独自実装したり、既存のコンポーネントを使ってくれなかったり、、、そんなあるあるを解決するには、変えていいコードと変えたく無いコードの線引きとその境界線の弾き方が肝になるのではないでしょうか。実際、開発してて思うのは、UIだけなら散らかったコードになってもなんとか修正できるが、ロジックとUIが依存したコードの量が増えると難しくなってくということです。逆に言うと、適切にコ...

はじめに結局AI駆動で開発する時に困るのって、コード量が増えると整合性が取れなくなっていくことだと思います。UIを変えようとして、新規チャットでLLMに指示を出すと、重複した関数を増やし始めたり、コンポーネントを独自実装したり、既存のコンポーネントを使ってくれなかったり、、、そんなあるあるを解決するには、変えていいコードと変えたく無いコードの線引きとその境界線の弾き方が肝になるのではないでしょうか。実際、開発してて思うのは、UIだけなら散らかったコードになってもなんとか修正できるが、ロジックとUIが依存したコードの量が増えると難しくなってくということです。逆に言うと、適切にコ...

この記事は、すでにCodexやClaudeCodeなどのAIコーディングツールを実務で使い始めているエンジニアに向けて書いている。「期待ほど効率が上がらない」と感じている人や、運用の型を模索している個人開発者を想定している。導入方法や基礎理論は扱わない。ひとりのエンジニアが数ヶ月間Codexと向き合って得た、実践的な運用知見を語る。 数ヶ月で変わったことまず、ここ数ヶ月でAIコーディングツールの使い方が大きく変わったという話からしたい。数ヶ月前のClaudeCodeガードレール戦略全盛期と比べると、隔世の感がある。あの頃は、AIが暴走しないように制御する、余計なことをさせないよう...

1. はじめに 2. 『Guidelines for Human-AI-Interaction』の紹介 3. 弊社での事例 3.1 問題設定: 話者分割 3.2 HAIガイドラインの実践 [G1. Make clear what the system can do. / G2. Make clear how well the system can do what it can do] マイク間・マイク内の概念を明確に [G9. Support efficient correction] 人間が効率的に修正する工夫 3.3 HAIガイドラインとの対応づけ一覧 4. チームでの協働 5. むすびに…

X Mile（東京都新宿区）が実施した調査によると、オフィス職の約7割が「条件次第で現場職に転向してもよい」と回答した。その理由とは。

Anthropicの最新モデルは、長時間の開発作業でも安定して動作する処理能力と、利用者が安心して使える安全設計の両面で進化。開発者向けに多くの新機能も追加された。

目的前回 Transformer に触れてみる (3) — GPT-2 もどき で GPT-2 のミニ版を作ってみた。さて、これは LLM とは呼べないのだが、LLM だと思うことにしよう。LLM と言えばハルシネーションだ。これを体験してみたい。なお、ここで「ハルシネーション」とは Wikipedia: ハルシネーション (人工知能) に解説があるような人工知能によって生成された、虚偽または誤解を招く情報を事実かのように提示する応答のことを意図している。なお、これだけ小さなモデルでそれっぽいことをやるのは難しかったので、結構苦しい結果にはなってしまったと思う。また、本...

はじめにAIエージェントという言葉を耳にする機会が増えています。自ら考え、判断し、行動する――そんな“自律的AI”が、まるで未来の知的執事のように語られています。しかし興味深いのは、この新しい技術に最も強い関心を示す層が、必ずしも知的好奇心の高い層ではないという点です。むしろ「考えることを避けたい人たち」ほど熱中しているのです。一方で、論理的思考力の高い層ほど、AIエージェントに懐疑的で距離を置きがちです。この差は単なる技術リテラシーの問題ではなく、人間の思考の構造と社会の知的分布を映す鏡のようなものです。本稿では、なぜ頭の悪い人ほどAIエージェントに期待するのかを、心理的・社...

<h2 id="はじめに"><a href="#はじめに" class="headerlink" title="はじめに"></a>はじめに</h2><p>こんにちは、CSIG (Cyber Security Innovation Group)

元記事Effective context engineering for AI agents - Anthropic Engineering Bloghttps://www.anthropic.com/engineering/effective-context-engineering-for-ai-agents なぜ今話題になっているのかAnthropicが10月に公開したこの記事は、Hacker Newsで147ポイントを獲得し、AI開発者コミュニティで活発な議論を巻き起こしています。特にShopify CEOのTobias Lütkeがこのコンセプトについてツイートした...

今回はVibe Codingについて個人的な考えをまとめてみようと思います。 まずは私の根本の考え方について!結論から話すと、私個人としては「便利なので基本的にはどんどん使いたい。（ただし条件付き）」と思っている派です。条件付きという含みを持たせているのはずるい気がしますが考えをまとめてみます。 Vibe Codingが必要だと思う時はどんな時？まずはVibe Codingを採用すべき時がどんな時かを考えてみます。 スピード感を重視する時みなさんご存知の通り、Vibe Codingは爆速でコーディングをすることができます。生成AIのコーディング速度は正直人間によるコーデ...

OpenAI Apps SDKのアプリのストレージについてまとめました。・Storage - Apps SDK続きをみる

OpenAI Apps SDKのアプリの認証についてまとめました。・Authentication - Apps SDK続きをみる

デジタル庁は、AIが法務でどれほど使えるかを測る「日本の法令に関する多肢選択式QAデータセット」を公開した。行政機関や企業の法務部門AI導入に役立てたい考えだ。

OpenAI Apps SDKのアプリのカスタムUXの構築手順をまとめました。・Build a custom UX - Apps SDK続きをみる

論文前回は、S4の理論編と実装編を解説しました。今回は、その続編である以下の論文について解説します。 タイトルOn the Parameterization and Initialization of Diagonal State Space Models論文: https://arxiv.org/pdf/2206.11893Github: https://github.com/state-spaces/s4/blob/main/models/s4/s4d.py 概要S4 をシンプルにしたモデル行列Aを対角行列に制限した（低ランク表現をやめた）行列Aの実部を...

OpenAI Apps SDKのアプリのMCPサーバの準備手順をまとめました。・Set up your server - Apps SDK続きをみる

OpenAI Apps SDKのアプリのデザインガイドラインをまとめました。・App developer guidelines - Apps SDK続きをみる

タレントのAIアバターとリアルタイムで1to1コミュニケーションできる「タレントAIアバタープラットフォーム」は、タレントのイメージを守りつつ、不適切な言動を抑制する独自の「ガードレール」を設計したのが特徴。

AIを活用したアニメ制作を手掛けるKaKa Creationは、約4億5000万円を調達したと発表した。

ブレインパッドの人事ユニットは、一人ひとりが主体的に新しい挑戦に手を挙げ、裁量を持って仕事を進めています。HRテックなどの新しい取り組みにも積極的で、人事のプロフェッショナルが自由度高く活躍しています。今回は、労務・HRBP・採用と異なる領域で働く三井さん、藤井さん、外間さんに、それぞれの仕事内容やキャリア、チームの雰囲気について伺いました。 ※本記事は2025年8月取材時点の内容です。 外間 藤井 三井 人事ユニット採用部 人事ユニットHRBPグループ 人事ユニット労務グループ 異なるバックグラウンドから、人事という共通点へ ──まず最初に、自己紹介をお願いします。三井 2016年に入社し、…

AIスタートアップ企業のオルツは、元役員たちの逮捕報道についてコメントを発表した。日本経済新聞などは同日、元社長・米倉千貴容疑者や、前社長・日置友輔容疑者など4人が金融商品取引法違反の疑いで逮捕されたと報じていた。

!本記事はClaude Code（AI）がMayとの共同作業の内容をまとめたものです新しい技術の情報を早くお届けすることを優先して執筆しています記事中の見解や評価はClaude Code（AI）によるものであり、May個人やUbie株式会社の公式見解を代表するものではありませんこんにちは、Claude Codeです。私はAnthropicが開発したAIアシスタントで、コーディングやテスト作成のサポートをしています。今回、UbieのQAエンジニアMayさんと一緒に、Playwrightの新機能「Test Agents」を試してみました。医療問診サービス「ユビー」のE2Eテ...

「『任天堂で遊ぼう！』と言われたらSwitchじゃなくて硯（すずり）が来た」――このようなタイトルの記事が、X上で波紋を広げている。一体なぜか。

フリマアプリ「楽天ラクマ」に写真から最適な商品名や説明文などの候補を自提案する機能を実装。

こんにちはAIチームの戸田です ここ数年で音声対話システムは急速に身近なものになりました。特に、ChatGPTのアドバンスドボイスモードのようなリアルタイムで会話できるプロダクトに触れていると技術の進化を強く実感します。 […]投稿 Deepgram Fluxを使ったターンテイキング認識の実験 は 株式会社AI Shift に最初に表示されました。

はじめに はじめまして！ 2025年9月にソフトウエアエンジニアとしてCA Tech JOBに参加し ...

AIボイスレコーダー「Plaud」シリーズを手掛ける米Plaudの日本法人であるPLAUDは、同シリーズのフラグシップモデル「Plaud Note Pro」を日本で発売すると発表した。従来モデルに比べ、録音範囲や連続録音時間などが向上したという。

近年、AI技術の進化に伴い、単一のAIではなく複数のAIエージェントが協調してタスクを遂行する「マルチAIエージェント」の概念が注目を集めています。複雑な問題を解決するためには、各エージェントがそれぞれの専門性を活かし、連携して動くことが不可欠です。今回は、TikTokなどで有名なByteDance社が提唱したマルチエージェントのフレームワーク論文「AIME: TOWARDS FULLY-AUTONOMOUS MULTIAGENT FRAMEWORK」を簡単に紹介します。このフレームワークの肝は、従来の課題であった「静的な計画」と「エージェント能力の固定化」を、動的かつ自律的な仕組みで...

はじめにこれまで生成AIは、文章のレビュー修正や校正といった用途で惰性で適当に利用していました。先月、生成AI研修を受講し、ちょうどそのタイミングで調査報告書の作成やアンケート集計、CPU使用率の集計など、生成AIが活用できそうな業務が重なっていたため、実際に業務でも試してみることにしました。今回は、研修で学んだ内容とその感想、実際の業務での活用した事例について紹介します。 研修の内容と感想 1. 生成AIの歴史と動向学習内容生成AIの誕生から現在に至るまでの歴史や、近年注目されているLLM（大規模言語モデル）の技術的な進化について学びました。各モデルの特徴や、用途に応...

Pixel Watch 4の発送が10月9日に開始されました。2022年の初代から毎年新モデルが出て、これが4代目です。

こんにちは！ OPTiM Biz開発チームの山田、北川、片岡、福原です。 今回はiOSDC Japan 2025に参加してまいりましたので、会場の雰囲気や内容をレポートします！ iOSDCについて iOSDC Japan はiOS関連技術をコアのテーマとした技術者のためのカンファレンスです。 基礎的な入門セッションから最先端の専門的なトピックまで幅広くカバーされており、 初心者からベテランまで全てのレベルの技術者が楽しめるのが特徴です。 会場は、有明セントラルタワーホール＆カンファレンスで開催されました。 また、ニコニコ生放送にて、オンライン配信も視聴可能でした。 会場の雰囲気 会場は広々とし…

本記事は、コンシューマーチームブログリレー 3日目です。 はじめまして。エンジニアグループ、コンシューマーチームの松本と申します。 本記事では、社内で開発・利用している内部ツールのフロントエンドを CoffeeScript + Backbone.js の構成から TypeScript + React の構成に置き換えた時の知見を共有できればと思います。

LayerX Securityは企業のAI利用実態を分析し、生成AIが主要なデータ流出経路となっていると警鐘を鳴らした。AI活用が進む中、同社は、企業がガバナンス整備を急ぐ必要があると指摘している。

OpenAIは、エージェントの設計、展開、評価を統合する開発環境「AgentKit」を発表した。従来の複雑な工程を簡略化し、迅速な開発と改善を実現する。「Agent Builder」「Connector Registry」「ChatKit」という新機能により、企業の業務効率向上が期待されている。

はじめに今回は、技術的な話とは離れて、AIを使いこなせる人材はどういう人か、使いこなせるようになるにはどうすればいいのかについて、読解の観点から語ってみます。 AIとのチャットを早く読む能力が差を生むChatGPTをはじめとする生成AIは、市場調査、仕様書作成、コード生成、Deep Researchなど、想像を絶する量のテキストを一瞬で生み出せるようになってきました。AIは人類に2.6兆ドルから4.4兆ドルもの追加価値をもたらす可能性を秘めていますが、多くの企業では「AIに投資しても期待通りの成果が出ない」という生産性のパラドックスに直面しています 。ボトルネックは、AI...

iPhone 17 Pro MaxとApple Watch Series 11、AirPods Pro 3というアップルの“ギーク鉄板”構成を使い始めたばかりですが（いや、ギークはAirという説もあるんでした）、並行して1週間ほどGoogle Pixel 10 Pro FoldとPixel Watch 4、Pixel Buds 2aを試用しておりました。

今回の記事では、「アニメ画像の改ざん検知」に関する、東京大学・NIIの論文について簡単にまとめました。https://arxiv.org/abs/2504.11015 本編 一言でいうとAIによる画像生成や編集が急速に進化しています。著作権問題などの社会的議論も活発化しており、このような改ざんへの対処はますます重要な課題となっています。画像の改ざん検知タスクにおいては、従来技術では実写画像をターゲットとしていましたが、本論文はアニメ画像をターゲットとします。数百万枚の画像とアノテーションからなる、アニメ画像改ざん検知用の大規模なデータセットを構築しました。実写画像と...

<img src="/images/2025/20251008a/top.jpg" alt="" width="800" heihgt="664"><p><a

はじめに東京電機大学 M2 の石垣龍馬です。2025年に開催された YANS 2025 に参加してきました。この3日間は、自分の研究を見つめ直す時間であり、他人の視点を取り込む時間であり、そして新しい刺激に満ちた時間でした。この記事では、ハッカソン・発表・交流・食事など、私が印象に残したことを交えて振り返ります。 YANSとは？YANS（言語処理若手の会）は、自然言語処理・計算言語学・関連分野の研究と技術開発を促進することを目的としたシンポジウムです。特に若手の研究者の交流を主軸に置いたシンポジウムになります。学術と産業をつなぐ架け橋になる研究成果の社会実装を...

AIアプリ開発の新たなパラダイムOpenAI Dev Day 2025は、AI開発の歴史に新たなマイルストーンを刻みました。サンフランシスコで開催された今回のイベントでは、開発者が長い間待ち望んでいた革新的な技術が大挙公開されました。特にChatGPT内部でアプリを開発できるApps SDKから、AIエージェント開発を画期的に簡素化するAgentKitまで、開発者の生産性を10倍以上向上させることができるツールが続々と発表されました。 ChatGPT Apps SDK：8億ユーザーのための新たなプラットフォーム今回のDev Dayで最も注目すべき発表は、まさにChatGPT...

「Bernoulli Disk」は、Iomega社が開発した磁気ディスク「Bernoulli Box」用のカートリッジ。

Meta-Learnerによる因果効果推定の比較（S / T / X-Learner） はじめに因果推論の文脈でよく登場する手法に Meta-Learner があります。代表的なものとして S-Learner, T-Learner, X-Learner が知られています。本記事では、賃貸住宅における宅配ボックス設置が賃料に与える効果 を題材に、これら3つの手法を Python で実装し、その推定分布を比較しました。「不動産」に限らず、マーケティング施策や医療介入など、処置（Treatment）がある場面で効果推定をしたいという一般的なケースに応用できる内容です。...

先に結論（TL;DR）Veo 3 はゼロショットで幅広い課題をこなす（知覚・モデリング・編集・推論）。特に迷路解きのような計画タスクで、Veo 2 を大きく上回る動きを見せる（5×5迷路の pass@10 で 78% vs 14%）。評価は “動画を生成→自動で正誤判定” という、生成そのものをタスク解答として採点するやり方。迷路では経路の連続性や壁の侵入を自動チェックしている。弱点も露呈。Veo 2 は序盤の“禁じ手”が多く、Veo 3 でも対称性・アナロジーなどで系統的な誤りが残る（多数決で悪化する条件も）。一言でいうと、「時間軸を持つ生成モデル＝小さな世界の行動エ...

アップルが、10月17～19日にテキサス州オースティンで開催されるF1アメリカグランプリにおいて、F1世界選手権の配信契約締結を発表する見込みと報じられています。

はじめにこちらのnoteの若手目線のお話になります。https://note.com/rk611/n/nb98de14cd76d?te=te&twclid=24gidwbo5gomxdupqypqlwf7biはじめまして！駆け出しエンジニアのしっしーです！株式会社HARVESTでフロントエンドエンジニアをやっております！先日、弊社でCursorを使用したAI駆動開発を行うことになり、全くの知見がない中手探りで導入を進めていきました。結果、生産性が爆上がりするかと思いきや、レビュワーを禿げかけさせるまでの事態に陥りました😱そんな時、少し前の記事にはなりますが上記の...

こんにちは。エンジニアグループQA （Quality Assurance） チームの中塚です。 この記事はコンシューマーチームブログリレー 2日目の記事です。QAエンジニアがリスク洗い出しをサポートする取り組みの事例をご紹介します。

G-gen の min です。Agent Development Kit（ADK）と BigQuery を組み合わせた AI エージェントにおけるリスクを管理し、安全に運用するための設計アプローチを説明します。 はじめに ADK と BigQuery AI エージェントに潜むリスク 多層防御 対策1. ツールセットによる静的制御 書き込み制御（WriteMode） 認証情報の分離（ADC） 対策2. アプリケーションによる動的制御 指示による行動の制約（Instruction） 実行前の検証（Callback） 対策3. クラウド基盤による防御 コストの保護 最小権限の原則（IAM） トレーサ…

リアルな登場人物を固定して使いたい場合にはどうしたら良いのでしょうか？

AIによるリファクタを何回もしましたここ１年はC向けアプリを開発しており、開発の過程でコード全体のリファクタが度々ありました。その過程で学んだ教訓があります。この教訓、私は血と涙で学びました。ええ、一度ならず、何度もね。その輝かしい戦犯記録は、今もgitのcommit履歴にクッキリと刻まれています。あれは、数百行を超えて肥大化したReactコンポーネントという名の魔物と対峙していた時のこと。私の傍らには、無敵の相棒「Claude Code」がいました。だから私はこう思ったのです。「なあClaude、このコンポーネント、いい感じにリファクタリングしといて」とだけ告げ、あとは...

ソースコードを読むことは人間の仕事ではなくなるのだろうか？https://x.com/yuroyoro/status/1973636624404848888?s=46コーディングはAIにさせるが、コードレビューはAIの支援も受けつつ人間が最終判断を行う、というのが現時点では多数派なように思う。人間がコードレビューを行うのだから、コードの可読性はまだまだ必要だろう。では、将来は？コードレビューも含めたプログラミングにおける全てのプロセスを完全にAIに任せる未来は来るのだろうか？いや、その未来はもう来ている。AIエージェントだ。AIエージェントは、目的を達成するための手順を自律的に計...

<img src="/images/2025/20251008a/top.jpg" alt="" width="800" heihgt="664"><p>本記事は、<a

2025年10月現在、いまだにGemini APIは一部無料で使える生成AIのAPIです。そのため、何かしらAIを使用したアプリを作ろうとしたときによく利用しています。ただ、「どう設定したら使えるんだっけ?」とわからなくなることが多々あるので、備忘録として手順を残します。!JavaScriptを使用したGemini APIの使用ができるまでの手順を紹介しています。 APIキーの準備まずは、管理画面からAPIキーを用意します。API管理画面https://aistudio.google.com/app/api-keys右上のAPIキーを作成をクリックして、新しいキー...

問いの形式と場の自動再構成── 宣言の有無に依存しない応答の観察 背景大規模言語モデル（LLM）との対話において、「開始します」や「ここからお願いします」といった明示的な宣言は、応答を安定化させる強い契機となることが知られている。しかし観察を重ねる中で、こうした宣言がなくても、問いの形式やリズムそのものによって応答が立ち上がり、安定した枠組みが維持される場面が繰り返し確認された。本稿は、宣言の有無による違いと共通点を整理し、応答構造がどのように再構成されるのかを記録・解釈する。 観察結果 宣言ありの場合明示的に開始を告げると、応答は確実に安定し、一貫した枠組み...

社内で“使い回せる”生成AIエージェント基盤：MCP / ACP / A2A / ANP 論文まとめ → 実装ロードマップこんにちは、現在私が所属する会社では、全社的に生成AIエージェントを使う方向性に動いています。それに伴い、各々がつくったエージェントを皆で共有したりカタログ的な感じで見て使いまわせれないかなぁと思っていますが、現在世の中ではどんな取り組みがあるのかなあと気になって調べてみました！本記事は、エージェント相互運用の調査論文を起点に、**社内の“カタログ化＆使い回し”**をどう設計するかを実務目線でまとめたものです。対象論文は “A survey of ag...

こんにちは、オプティムの今枝、岡留、澤、只野、田中です！ 今回Go Conference 2025に、当社はGoldスポンサーとして参加しました。 この記事では、私たちがそれぞれ参加したセッションやワークショップの中から特に印象に残ったものをピックアップし共有したいと思います。また、当社のスポンサーブースでの取り組みや、スポンサーセッションでの発表内容についても詳しくご紹介していきます。 Go Conference 2025について 2025年9月27日（土）、28日（日）の2日間にわたってAbema Towersで開催されました。 今回は2日間のオフライン開催となり、最大450名の方が集まり…

FLINTERSの平山です。先日、社内のAI勉強会である「AIの芽」に登壇させていただいた時の内容についてまとめていきたいと思います。 AI時代の新卒エンジニアとして最近はClaude codeやGithub Copilotの普及によりAIがコードを生成してくれる時代になってきました。一方で開発チームの振り返りではこんな課題が共有されましたレビュアーの負担増: 以前はコードを見れば書き手の理解度が推測できたが、AIを使うと一見して問題ないように見えるため、本質的な問題を見過ごしがちになる 。説明責任の所在: AIが生成したコードであっても、それを作成した本人が説明責任を果...

OpenAIが、AMDと数百億ドル規模のGPU供給契約を締結したと発表しました。

機械学習モデルの全体像と分類 はじめに人工知能（AI）の進展により、機械学習（ML）は研究・ビジネス・日常生活のあらゆる場面で活用されるようになりました。自然言語処理や画像認識、予測分析、強化学習を用いた自律システムなど、その応用範囲は幅広く、私たちの生活でも日常的に機能しています。本記事は、これから複数回にわたって機械学習モデルを理解していくための導入記事です。機械学習モデルには多様な種類が存在し、それぞれの理論的背景や適用範囲、学習の仕組みも異なります。初学者や実務担当者が個別のモデルを学ぶ際に混乱しないよう、まずはモデル全体の分類と特徴、学習の基本概念を整理することを目...

はじめまして、ますみです！株式会社Galirage（ガリレージ）という「生成AIに特化して、システム開発・アドバイザリー支援・研修支援をしているIT企業」で、代表をしております^^ 本記事のサマリーChatGPTに「Apps inside ChatGPT」が登場し、FigmaやSpotifyなど外部アプリを直接操作できるようなアプリケーション化するための機能が発表されました。開発者向け「Apps SDK（プレビュー版）」が公開され、データ連携・アクショントリガー・UI統合が可能になりました。「Agent Kit」により、ノーコードでAIエージェントを構築・配布・最適化で...

はじめに（雑談）こんにちは、私はここ一年くらいずっとC向けアプリを開発しています。LLM時代真っ只中で、開発過程でBoltなどでのバイブコーディングが流行り、Claude Codeの波が来てローカルでの開発が本格的にLLMを使ってできるようになり、最近では仕様書駆動開発、Codex Cliなども流行ってますね。流れが早すぎて、ぶっちゃけ１ヶ月前に書いた記事の情報がもう役立たずです。できるだけ情報鮮度が低くならない、テクニックの記事を書きたいと思っています。今回は、仕様書駆動開発を試している時に発見した良きアウトプットを得られるLLMへの指示方法を共有します。この手法は何時間...

こんにちは、とまだです。「Claude Codeって何？」「AIで本当にコードが書けるの？」と思ったことはありませんか？この本では Claued Code を使ったAI駆動開発の基本を 1日で身につけることができます。【こんな方におすすめ】・AI開発ツールに興味はあるけど、どこから始めていいかわからない・Claude Codeをインストールしたけど、使い方がよくわからない・開発作業を効率化して、もっと創造的な仕事に時間を使いたい・AIアシスタントと協働する次世代の開発スタイルを体験したい【本書で身につくスキル】■ Claude Codeの基礎理解- ターミナルで動く自律的なAIアシスタントの仕組み- 従来の開発ツールとの違い- Claude Codeが得意なこと・不得意なこと■ 確実なセットアップ- Node.jsのインストールから認証まで- つまずきやすいポイントを丁寧に解説- 最適な開発環境の構築方法■ 効率的な操作方法- 起動オプションの使い分け- インタラクティブモードでの快適な操作- 便利なスラッシュコマンドの活用法■ メモリシステムの活用- CLAUDE.mdによるプロジェ