「GPT-5.4」でゲームブックの作成を試してみました。続きをみる

DeNAの南場智子代表取締役会長は、自律的にタスクをこなす独自のAIエージェントを開発中と明かした。同社のIT本部がオープンソースのAIエージェント開発基盤「OpenClaw」で作成しているもので、名前は「Lemonクン」。秘書やチームの一員としての活用を目指す。

概要こんにちは！ブロックチェーンエンジニアの山口夏生です。ブロックチェーン×AI Agentで自律経済圏を創る開発組織Komlock labでCTOをしています。コーディングエージェントを複数並列で自律的に回すマルチエージェント開発が、ここ数ヶ月でエンジニアの間に急速に広まっていますが、まだそれぞれ試行錯誤しているフェーズで、最適解はない認識です。OpenAIが最近発表したSymphonyに注目しています。https://github.com/openai/symphony自分もClaudeCodeとOpenClawのオーケストレーションを日常的に考えていて、複数エージ...

はじめに2026年3月、OpenAIがGPT-5.2-Codexをリリースしました。先行するGPT-5.3-Codex-Sparkが「1,000 tok/sの超高速推論」で注目を集めた一方、GPT-5.2-Codexは実務で使える3つの機能強化を軸にしています。コンテキスト圧縮（Context Compaction）: 400Kトークンのコンテキストウィンドウを効率的に活用し、長時間のエージェントセッションを可能にする仕組みAgent Skills: 再利用可能なタスクバンドルをCodex CLIやIDE拡張に追加できる新機能サイバーセキュリティ能力: CVE-Ben...

流浪のトーク動画コンテンツ『テクノエッジTV』、久々の更新はXREALの中の人、ARグラスおじちゃんこと中澤氏をゲストにお招きしました。

最近、X（旧Twitter）を見ていると「自分で書いた記事なのにAI判定された…」という嘆きをよく見かけます。Gemini や GPT-4o などのLLMが普及したことで、メディアや教育現場では「AIチェッカー」の導入が進んでいますよね。でも、正直言って今の海外製ツールを日本語にそのまま使うと、**「誤検知（False Positives）」**が多すぎて使い物にならないケースが結構あります。なぜ、人間が一生懸命書いた文章が「ロボット」扱いされてしまうのか？今回は、自然言語処理（NLP）のちょっとオタクな視点から、その理由を解説してみます。英語中心のトークナイゼーション（Toke...

はじめに「1 人でなんでもできる万能な人材」と「設計・開発・レビューそれぞれのプロが揃ったチーム」——どちらが複雑なプロジェクトで強いか、考えるまでもないですよね。Claude Code も同じです。1 つのセッションに「設計もして、コードも書いて、レビューもして」と頼み続けると、会話が長くなるにつれて前の指示を忘れたり、判断がブレたりし始めます。 これは Claude の限界ではなく、AI が持つ「コンテキストウィンドウ（作業メモリ）」の構造的な問題です。会話が積み重なるほどメモリが埋まり、精度が落ちる——これは "context rot" と呼ばれる現象です。解決策...

はじめに「1 人でなんでもできる万能な人材」と「設計・開発・レビューそれぞれのプロが揃ったチーム」——どちらが複雑なプロジェクトで強いか、考えるまでもないですよね。Claude Code も同じです。1 つのセッションに「設計もして、コードも書いて、レビューもして」と頼み続けると、会話が長くなるにつれて前の指示を忘れたり、判断がブレたりし始めます。 これは Claude の限界ではなく、AI が持つ「コンテキストウィンドウ（作業メモリ）」の構造的な問題です。会話が積み重なるほどメモリが埋まり、精度が落ちる——これは "context rot" と呼ばれる現象です。解決策...

はじめに🎯 この記事の対象読者OpenClawインストール・onboard が完了している方OpenClaw を Raspberry Pi で稼働中で、最新版に追従したい方OpenClaw は 日次リリースで活発に開発が続いています。バージョン形式は YYYY.M.DD（例: 2026.2.17）で、ほぼ毎日新しいバージョンが公開されます。この記事では、Raspberry Pi 上の OpenClaw を安全かつ確実に最新版へ更新する方法を解説します。 更新フロー全体像更新は 5 ステップです。① git pull — GitHub から最...

はじめに🎯 この記事の対象読者最新版に保つ更新手順 までが完了している方Windows に慣れていて、CLI のフォルダ構成がピンとこない方「今どのフォルダにいるのか」「どのファイルを触ればいいのか」が分からず不安な方前提環境:項目確認済み内容OpenClawgateway コンテナが Up になっているSSHssh pi@pi01 で Pi にログインできるWindowsだとエクスプローラーを開けば「アプリがどこにある」「設定ファイルはどこだ」が視覚的にわかります。でもラズパイはすべてコマンドライン。「なんかエラーが出た、...

はじめに🎯 この記事はこんな人に向けて書いています引き出しの奥にラズパイが眠っているChatGPT や Claude を使っているが「自分のもの」という感じがしないローカルAIやエージェント系ツールに興味があるAIを「使う」だけじゃなく「育てる」という感覚を試してみたいこの記事は、シリーズ「ラズパイで育てる！自分だけのAI」の 動機編 です。「なぜこのシリーズを始めたか」「OpenClawの何が刺さったか」を語ります。具体的なセットアップ手順は 基礎編① からスタートします。 引き出しに眠っていたラズパイ📦 「さすがにもったいない」と思った瞬間がありました...

業務に生成AIを利用している学校の割合が17.2％に上ることが、文部科学省の学校のデジタル化に関する調査で明らかになった。家庭に配布する「学校だより」のたたき台を作らせたり、授業で集めた子供の感想文を分析させたりするほか、子供の生活態度や長所などを記載する通知表の所見欄の作成に使うケースもあった。

はじめにこの記事は「Claude Codeではじめる、インフラ構築/運用」シリーズの第1回です。第1回（本記事）: IaC編第2回: Skills編（後日公開）第3回: Cloud編（後日公開） シリーズのテーマAIエージェントの実効性は、モデルの賢さだけでなく、渡すコンテキストの質に大きく左右されます。元OpenAIの創設メンバーであるAndrej Karpathyも、以下のように言及しています。It's not about prompt engineering, it's about context engineering. The delicate ar...

はじめに：2.5年分のデータが消えた日2026年3月、DataTalks.ClubのAlexey Grigorev氏がXに投稿した内容が開発者コミュニティに衝撃を与えました。"Claude Code wiped our production database with a Terraform command. It took down the DataTalks.Club course platform and 2.5 years of submissions: homework, projects, and leaderboards."— @Al_Grigor何が起きた...

【モデル編③】サブモデルの進化と工夫：予測は「何を」させるか はじめに：予測モデルの「解像度」を上げる3モデル連携アーキテクチャという「骨格」はできましたが、当初、各サブモデルの予測精度は芳しくありませんでした。位置取り予測: 「逃げ」か「先行」かの大雑把な分類しかできず、微妙な位置取りを表現できない。タイム予測: 馬場状態やペースに引きずられ、予測タイムが安定しない。これらの課題を解決するために行ったのは、アルゴリズムの変更ではなく、**「モデルに何を予測させるか（目的変数の再設計）」と「予測結果をどう解釈するか（後処理の工夫）」**という、地道な改善サイクルで...

1000行程度の小規模～3万行くらいの中規模なツールやサービス、スマホアプリを2025/8月ごろからclaude codeとcodexで複数作ってきましたその所感ですAIエージェントやコーディングエージェント枠であまり語られないGeminiですが、こちらも使いどころはあります。何も考えずにUIを作ると淋しくなりがちなので、SVGアニメやアイコンを作ってもらいますそんな感じで現状は、UIが関わってるところはclaude codeでプラン＆実装プランも実装もcodexでレビューはしてもらうclaude codeでうまく行かない実装はcodexで装飾はgemini担当...

こんにちは！株式会社 MeDiCU で学生インターンをしている村山です。普段は、MeDiCU の管理するデータベース OneICU を使った臨床疫学研究や医療 AI 研究に関わっています。 はじめにSQL で時系列データを扱っていると、「2つの区間が重なっているか」を判定したい場面が頻繁に出てきます。あるイベントが発生していた時間帯と別のイベントが発生していた時間帯が重なっているかどうかを調べたい、といったケースです。一見すると単純な問題ですが、実際に SQL で書こうとすると、案外直感的には書きにくいのではないでしょうか。我々がやっているような ICU の時系列データ...

はじめに社内でRAG（検索拡張生成）システムを構築したものの、「質問が少し複雑になると、的外れな回答が返ってくる」「検索結果に欲しい情報がないのに、AIが無理やり嘘の回答（ハルシネーション）を作ってしまう」といった壁にぶつかっていませんか？従来のRAGは「検索して、そのまま回答する」という一直線のプロセス（Naive RAG）であったため、検索精度がそのまま回答品質の限界になっていました。そこで現在、AI開発の最前線で注目を集めているのが、「自己改善型RAG（Self-Reflective RAG）」です。本記事では、世界中を驚かせた超強力な推論モデル「DeepSeek-R1...

Prompt Engineering → Context Engineering → Harness Engineering で見る、AI開発の主戦場の移動「いいプロンプトを書ける人」が持ち上げられていた時期がありました。次に「いや、本質はプロンプト単体ではなくコンテキスト設計だ」と言われ始めました。そして2026年の今、さらにその先の言葉が表に出てきています。harness engineeringです。要するに、戦場が移ったのです。まだ「神プロンプト集」で戦っているなら、2024年の装備で2026年の前線に立っています。勇ましいですが、だいぶ危ないです。 (Anthrop...

ChatGPTで「講義システム」を作ってみたAIとの長い対話を安定させるためのシンプル講義フレームこの記事では、AIとの対話を使って「講義形式の学習システム」を作ってみた経緯をご説明します。後から振り返ると、AIの挙動との付き合い方長い対話を安定させる方法状態管理の仕組みといった、少し技術的なテーマに繋がっていったようです。（それもChatGPTに整理してもらったのですが） ① なぜ作ったか最近、ニュースを見ていて思うことがあります。まぁまぁいい大人になったのに、わからないことばかりだな、と。例えば、世界情勢をもう少し理解したいと思いました。世界情勢...

1. なぜこのマップが必要なのかGD-Attentionは、単に「Softmax attentionの別バージョン（より疎な混合、より速い計算など）」として理解されるとその本質が見えにくくなります。標準的なattention研究の文脈において、attentionはまず「重み付き混合（blending）」として理解されてきました。そこから、より疎な混合、効率的な経路選択、より離散的な選択、エネルギーによる解釈、棄権や拒否を含む意思決定へと枝分かれしてきました。しかし、GD-Attentionが置いている核心は、そのどれか一つへの単純な参加ではありません。GD-Attention...

朝7時、コーヒーを淹れながら気づいた先週の火曜日の朝の話だ。前の晩、夜11時ごろにZoに指示を送っておいた。「今週のリサーチ資料を整理して、競合5社の最新動向をまとめておいて。Markdownで保存しておいて」と。送ったあと、そのままシャワーを浴びて寝た。翌朝7時、コーヒーを淹れながらスマホを開くと、Telegramに通知が届いていた。「作業が完了しました。ファイルをストレージに保存しました。サマリーを添付します。」ファイルを開くと、きちんとまとまった資料が出来上がっていた。そのとき正直に言うと、少しゾッとした。感動というより、少し怖い感じ。「自分が眠っている間に、何...

AIはもう、会話ツールじゃない少し前まで、AIは「質問すると答えてくれるもの」だった。ChatGPTに聞けば文章を書いてくれる。Claudeに頼めばコードを直してくれる。便利は便利だが、どこか「高性能な検索エンジン」と本質的には変わらない感覚があった。でも、今年に入ってから私の見方が変わった。きっかけは Zo というサービスだ。これは「AIと会話するツール」ではない。「AIが実際に働くサーバーを、自分が所有する」 という、根本的に次元が違う話だ。CyberAgentグループのC.A Mobileで初期のインターネットビジネスを経験してきた私が、「あ、これはAI版のクラウドコ...

Zoを試すきっかけは、知人の一言だった「月のサブスクを棚卸ししたら、Zoだけでほとんど賄えた」知人の起業家がそう話していた。半信半疑で話を聞いてみると、確かに筋が通っていた。この記事では、その知人の体験をもとにしたコスト比較と、私自身が実際にZoを使って感じたことを書く。 知人の起業家が解約したサブスクその知人は、個人での開発・自動化・情報発信のためにいくつかのサービスを契約していた。サービス月額用途ハイスペックVPS$60自動化スクリプト・Webアプリの常時稼働GitHub Pro$4コード・ドキュメント管理Dropbox Pl...

AI研究家の友人、清水亮さんから、エージェント作らないか、というお誘いがありました。

はじめに2026/2/2に、「AIやろうぜ！勉強会」という社内メンバー向けの勉強会に登壇させて頂きました。前回のベクトル検索の発表に続いて、２回目の発表となりました。今回は「AI Agent」について発表をしました。AI Agentの概要から、実用例も紹介し、最後には質疑応答の時間を設けました。今回の経験の振り返りのために、記事の形で記録を残そうと思います。 発表の個人的な目標2025年5月頃、私は個人で「Noah」というAI Agentアプリを開発しました。個人開発をすることで今話題のAI Agentの理解を深めることができたので、聞き手の皆様にも理解して頂くことが発表...

きっかけ「今どきExcelにスクショ？」と思った方、わかります。ただ、SIerや受託開発の現場、あるいは特定の業界では、2026年現在もExcelエビデンス文化が根強く残っています。本当はこういう文化から抜け出すのが一番です。でもそれは組織レベルの話であって、作業者レベルで解決できる問題ではありません。現場で手を動かす人間にできるのは、その制約の中でいかに楽をするかを考えることです。そんな中で自分の現場でも「スクショを撮って、Excelに貼って、位置調整して...」を何十回、何百回と繰り返す作業が発生します。テスト工程だけでなく、本番環境での作業時にも証跡としてエビデンスを残...

日本企業向けAI OCRシステム開発事例：導入から運用まで帳票や請求書などの紙ドキュメント処理は、多くの企業で依然として手作業に依存しています。特に日本企業では、PDF・紙帳票・FAXなどが業務フローに残っているケースが多く、データ入力の工数が課題になっています。本記事では、NKKTech Globalが日本企業向けに開発した AI OCRシステム導入事例 を紹介します。導入背景からシステム設計、精度改善、運用までの技術構成を解説します。 1. 背景：帳票処理の課題対象企業では以下の課題がありました。請求書や注文書の手入力PDFやFAXからのデータ転記入力ミ...

日本企業向けAI OCRシステム開発事例：導入から運用まで帳票や請求書などの紙ドキュメント処理は、多くの企業で依然として手作業に依存しています。特に日本企業では、PDF・紙帳票・FAXなどが業務フローに残っているケースが多く、データ入力の工数が課題になっています。本記事では、NKKTech Globalが日本企業向けに開発した AI OCRシステム導入事例 を紹介します。導入背景からシステム設計、精度改善、運用までの技術構成を解説します。 1. 背景：帳票処理の課題対象企業では以下の課題がありました。請求書や注文書の手入力PDFやFAXからのデータ転記入力ミ...

共有タスク、自律エージェント — チーム全体のAIエージェントを協調させるOSSを作ったhttps://github.com/kazukinagata/agentic-tasksAIエージェントを並列で動かすツールが急速に増えています。Cursor Multi-Agent、Windsurf、Claude Code Agent Teams、Codex CLI、Devin。主要プラットフォームはどれも何らかのマルチエージェント機能を搭載しました。Claude Squad のようなサードパーティツールを使えば、tmux ペインや git worktree でエージェントを並列に走らせること...

本記事はNextify.aiの提供を受けて作成したPR記事です。掲載内容は執筆時点の情報に基づいており、サービス内容・価格は変更される場合があります。筆者自身の実際の使用体験に基づいた感想を含みます。 そもそも、なぜ試そうと思ったのか広告ショート動画の制作って、外から見るより全然ラクじゃない。台本を書いて、カメラを準備して、照明を調整して、何テイクも撮り直して――気づいたら半日が消えている。しかもTikTokやInstagramのアルゴリズムは、同じ動画を何度も使い回すことを嫌う。常に新しいクリエイティブを投入し続けないと、リーチがどんどん落ちていく。日本の動画広告市場は202...

はじめに多くの記事ではClaude CodeのSkillに自然言語で指示を書く方法が紹介されていますが、Skillディレクトリ内にbashスクリプトを配置してClaude Codeに実行させることで、IDEとの同期的な連携が可能になります。Skillからbashスクリプトを呼び出し、code --wait でIDEと同期的に連携する。これにより「AI生成 → 人間によるIDE編集 → AI続行」というハンドオフを実現できます。チャットでの修正の往復によるトークン消費をなくしつつ、人間のコントロールを失わないワークフローを構築できます。この記事では、この手法の仕組みと実装例を紹...

先週は、米OpenAIのAIモデル最新版「GPT-5.4」もリリースされた。推論やコーディング力だけでなく、日本語を操る力も向上しているようで、「GPT-5.4に小説を書かせたら面白かった」などと話題になっている。

DeNAの「AIにオールイン」宣言から1年。同社の南場智子代表取締役会長が取り組みの進捗を明かした。

AIにヘッダーとカードリストのページを作ってと頼んだ。見た目は完璧。レスポンシブも効いてる。3ヶ月後、修正のたびに !important が増えていく。これ、実は「AIが悪い」んじゃないんです。AIは正しいCSSを書ける。プロパティの使い方も、レイアウトの組み方も、むしろ正確です。でも「正しい場所に書く」ことはできない。CSSの設計が壊れる原因って、コードの書き方じゃなくて「どこに・どういうルールで書くか」の構造が決まっていないことだと思うんです。人間が書いても同じなんですが、AIだと作業スピードが速い分、崩壊もあっという間に進む。これを確かめるために、私は3つの条件でA...

虎ノ門ヒルズTOKYO NODEで開催中の『攻殻機動隊展 Ghost and the Shell』に行ってきました。

!この記事は EC-CUBE 4.3 以上を対象としています。また、Claude Code を使って書かれています。内容に誤りがある場合はコメントでお知らせください。 はじめに：AIがショッピングを変える時代「AIに頼んで買い物してもらう」そんな未来が、もう目の前に来ています。Google の AI Mode in Search や Gemini アプリでは、ユーザーが「〇〇を買いたい」と話しかけるだけで、AIエージェントが商品を探し、比較し、購入まで完了してくれる世界が実現しつつあります。この「AIエージェントによるショッピング」を可能にするのが、Universal ...

Mistral AIは音声認識AIモデル「Voxtral Transcribe 2」を発表した。高精度で低価格なバッチ処理向けと、超低遅延なリアルタイム対応の2モデルで構成される。

世界中を現在進行形で席巻しているメモリクライシス。実際、2025年2月と2026年2月とで比べてみると、DDR5（32GB×2枚セット）メモリは約3倍、NVMe SSD 2TBや3.5インチHDDドライブは2倍前後に値上がりしています。その謎をボサノバで歌って解説します。

Xに画像を投稿する際、生成AI「Grok」による編集を一部ブロックする設定が選択可能になった。3月9日時点では一部ユーザー向けに提供しているとみられ、ITmedia NEWS編集部が確認した限りでは、Grokの公式アカウントにメンションしての画像編集を拒否できた。

買い手側がAI活用を進める中で、人間の営業担当者に求められる役割が変わりつつある。企業のビジネス成長に直結する「営業×AI」の勘所はどこにあるのか。HubSpotの最新調査から探る。

はじめにRTX 5090（Blackwell / SM120）で llama.cpp を使っていて、思ったほど速くないと感じていませんか？筆者は前回の記事で Qwen3.5-35B-A3B のベンチマークを公開しましたが、実はその数値は本来の性能の5分の1しか出ていませんでした。原因は2つ：CUDA Toolkit 13.1 でビルドするとクラッシュまたは大幅劣化するFORCE_CUBLAS=ON が CMake キャッシュに残っていると、MMQ カーネルが無効化されて遅くなる本記事では、同一モデル・同一環境でビルド設定だけを変えた比較データを示し、Blackwel...

AIは、かなり初期から使っています。仕事に組み込んで、ハックして、試行錯誤して。周りがChatGPTに驚いていた頃には、すでに業務の一部を任せていました。ただ、それをあまり外に出してきませんでした。「ノウハウを発信する」より「使いこなすこと」に集中していたからです。でも最近、それだけじゃもったいないと思い始めました。試行錯誤の中で見えてきたことを、ちゃんと言語化して出していく。それがこの記事を書き始めた理由です。まず最初の記事は、「AIエージェントをどう業務に組み込んできたか」を書きます。 AIは最初から"使えない"とわかっていたAIを使い始めたとき、すぐに気づいたことがあ...

英キングス・カレッジ・ロンドンに所属する研究者は、核兵器が使える戦争ゲームにおいて、AIたちがどのような判断を下すのかをシミュレーションした研究報告を発表した。

こんにちは。Data Platform部に専任QAとしてジョインし、現在QAチームの立ち上げに奮闘しているokanです。 皆さんはQAチームの立ち上げと聞いて、どのような状況を想像しますか？ 「テストが全くない無法地帯に秩序をもたらす」「バグだらけのプロダクトを立て直す」…。 私も最初はそんな火消しのようなミッションを想像し、「これまでの経験を活かして、バリバリテストを回すぞ！」と意気込んでいました。 しかし、いざData Platformチームに入ってみると、そこには嬉しい想定外が待っていたのです。 今回は、すでにエンジニアの品質意識が高い組織において、立ち上げ直後のQAがどのように立ち回り…

米Amazon Web Services（AWS）は、仮想プライベートサーバ（VPS）のAmazon Lightsailで簡単にOpenClawが導入できる、事前設定されたOpenClawインスタンスイメージの提供を開始しました。

AIエンジニアとして、ローカルLLM（特に gpt-oss-20b クラス）をいじり倒すと必ずぶつかる壁があります。「なぜ2-bitまで削っても賢いのか？」「なぜ20Bモデルが14GBのVRAMで爆速で動くのか？」今回は、その裏側にある数学的メカニズムを、ヘッセン行列から量子化アルゴリズムまで一気に解説します。 1. 量子化の魔法：なぜ「削ってもバカにならない」のか？通常、モデルの重みは FP16（16ビット浮動小数点数） で保存されています。これを 2-bit や 4-bit に落とす「量子化」は、一見すると情報の 75% 以上を捨てる暴挙に見えます。しかし、そこには数学的な「...

これは何？Claude Codeのカスタムスキル /decompose を作った。大きなタスクを入力すると、依存関係グラフ・クリティカルパス・マイルストーン付きの実行計画に分解する。/decompose Next.js + Stripeで有料記事の決済機能を実装する 7日と打つだけで、18個のサブタスクに分解し、4フェーズのマイルストーンと「最初の1手」を提示し、Claude Codeのタスクリストに自動登録してくれる。 なぜ作ったか前回のLLM時間意識実験で、LLMにプロジェクト計画を任せた場合の弱点がわかった。75回のAPI呼び出しで判明した問題:問題実験...

はじめに お買い物AIの概要 どんな機能か なぜ作るか 設計 LLMの責務 アプリケーションへのLLMの組み込み LLMモデルの選定 UX オンボーディング フィードバック セキュリティ 個人情報保護とログ設計 プロンプトインジェクションへの対策 ハルシネーションへの対策 AI破産（EDoS攻撃）への対策 プロジェクトの進め方 1. PoC: LLMによる返答と商品名リスト生成の品質検証 2. 本番運用への落とし込み（仕様策定・設計・実装） 3. 社内ドッグフーディング：実機でしか分からない違和感を無くす 4. 評価の自動化: LLM-as-a-Judgeによる品質管理 LLM-as-a-Ju…

こんにちは、Algomatic 広報担当です。 Algomaticは、言語処理学会第32回年次大会（NLP2026） に、プラチナスポンサーとして協賛し、スポンサーミートアップに参加いたします👏

はじめに先日、@mametter 氏による「Claude Codeで15言語ベンチマーク」という記事を読んで、思わず二度見してしまいました。Claude Code に複数のプログラミング言語でコードを書かせ、実行時間とコストを比較した記事です。結果はかなり興味深くて、Ruby が 73.1 秒 / $0.36、Python が 74.6 秒 / $0.38 と上位を占める一方、Rust は 113.7 秒 / $0.54、Haskell は 174 秒という結果になっていました。ここで比較されているのは、プログラムそのものの実行速度ではありません。LLM がコードを書き、修正し...

G-gen の三浦です。当記事では、Google Workspace CLI と、Google が提供する生成 AI CLI ツールである Gemini CLI を組み合わせて、Google Workspace の管理操作を自然言語で行いました。 概要 Gemini CLI とは Google Workspace CLI とは 検証の流れ Google Workspace CLI のセットアップ インストールと初期設定 OAuth 同意設定（Step A） OAuth クライアント作成（Step B） セットアップ完了 CLI の認証 Gemini CLI の設定 動作検証 ユーザーおよびグル…

仕様書（spec）の管理構造を2層から3層に変えた。きっかけは、Claude CodeのAgent Teams（複数のAIエージェントにチーム開発させる実験的機能）で開発を回す中で、「どっちのspecが正しいの？」がわからなくなったこと。2層だとSSOT（Single Source of Truth: 唯一の正しい情報源）が壊れる場面がある。3層にしたら判断に迷わなくなった。!これまでの流れ:1回目: Agent Teamsで5人のAIチームに開発を任せてみた2回目: AIチームにPDCAを回させる仕組みを作った3回目: 共有ファイル（掲示板・議論ボード）で協調を改善し...

はじめにAIによるコード生成が広く使われるようになり、「プログラミングスキル」よりも「何を作るかを明確に言語化する力」が重要になっています。しかし多くのプロジェクトでは、仕様が曖昧実装がチームによってばらばら結果としてバグや認識ズレが発生といった問題が起きています。そこで有効なのが 仕様駆動開発（Specification-Driven Development）× AI活用 です。この記事では、初心者でもわかるように、仕様駆動開発とは何かなぜAIと相性が良いのか実務でどう使うかを整理します。 そもそも、仕様駆動開発とは？仕様駆動開発とは、先...

はじめに タップルでエンジニアをしている伊藤です。 2026 年 2 月、Apple が Xcode ...

はじめに「なんでそこにあるデータを見てくれないかなぁ（泣）」…RAGを自作した人なら、一度はこう思ったことがあるのではないでしょうか。私自身、社内情報検索用のチャットボットをRAGで構築しましたが、回答精度がなかなか上がりませんでした。チャンクサイズを調整し、ハイブリッド検索を導入し、リランキングを入れ、プロンプトをこねくり回しても、ユーザーの曖昧な一言で検索が空振りする。そこにあるはずのデータに辿り着けない。加えて、言語モデルやツールがどんどん進化するので、チャットボットへの期待値も勝手に上がっていきます。質問者は「当然正確に答えてくれるだろう」と思っている。回答の生成自体は...

調査日: 2026-03-07 はじめに2026年2月26日、AWS は Amazon Bedrock の Mantle 推論エンジン における OpenAI 互換 Projects API の一般提供をアナウンスしました。Mantle は Amazon Bedrock の新しい分散推論ランタイムであり、Bedrock 上でホストされるモデルを OpenAI 互換の Chat Completions API・Responses API として提供するレイヤです。既存の Bedrock ネイティブ API（Converse API など）とは独立した Inference エン...

調査日: 2026-03-07 はじめに2026年2月26日、AWS は Amazon Bedrock の Mantle 推論エンジン における OpenAI 互換 Projects API の一般提供をアナウンスしました。Mantle は Amazon Bedrock の新しい分散推論ランタイムであり、Bedrock 上でホストされるモデルを OpenAI 互換の Chat Completions API・Responses API として提供するレイヤです。既存の Bedrock ネイティブ API（Converse API など）とは独立した Inference エン...

さくらインターネットはAIの基礎から実践まで学べる「さくらのAI検定」を創設した。生成AI普及を背景に国内企業で専門人材不足が続く状況を踏まえ、AIサービス選択や安全な活用力を持つ人材育成を狙う。

今回は、Lightricksよりリリースされた、最新の音声付き動画生成AIモデルである「LTX-2.3」を取り上げます。2026年1月にご紹介した、Sora 2 Pro越えのローカル動画生成AI「LTX-2」のアップデート版になります。

元記事: https://devsideup.com/open-webui-selfhost/ChatGPTと同じ感覚でローカルLLMを使いたい。でもデータは外に出したくない。そんな人にぴったりなのが Open WebUI です。OllamaなどのローカルLLMをChatGPTライクなUIで操作できるOSSで、GitHubのスター数は70,000超え。2024〜2025年で最も急成長したAI系リポジトリの一つです。この記事では、Open WebUIをVPSにDockerでセルフホストする手順を解説します。 Open WebUIとは？一言でいうと「ローカルLLMをChatG...

「OpenArm」のシミュレーションを試してみたのでまとめました。続きをみる

はじめに自作の議事録AIチャットのRAGパイプラインで、検索結果にどのくらいのノイズ（無関係なチャンク）が混ざると回答の精度が悪くなるのか、が気になりました。ノイズ比率を0%〜100%の7段階に推移させて、合計420条件でLLM評価を回してみました。!あくまで個人の実験なので、参考程度にお願いします。 実験 タスク自作の議事録AIチャットの検索処理を使って実験します。実データは使用せず、手書きの合成トランスクリプト（160発話）を用意しました。これを1000文字・150文字オーバーラップで14チャンクに分割し、Jaccard類似度で検索して上位6件を取得します...

かつての「安価な団体ツアー」が崩壊した今、旅行業界は誰をターゲットにし、どんな付加価値を提供すべきなのか。各社のデータと予測トレンドから、2026年の旅行ビジネスにおける勝ち筋を分析する。

はじめに以下のリポジトリを参考に、AutoGenとGraphRAGを組み合わせた類似レポート検索を試しました。レポート検索エージェントを作成し、ツールでのレポート検索を可能にしました。結果として、キーワードが一致しない曖昧なクエリでも関係性をたどって類似文書を見つけられることが確認できました。同様の仕組みに興味がある方の参考になれば幸いです。https://github.com/karthik-codex/Autogen_GraphRAG_Ollama 用語解説AutoGenとはMicrosoftが開発したオープンソースのAIエージェント開発フレームワークです。...

モデル反転攻撃とはなにかモデル反転攻撃とは、機械学習モデルが持つパラメータ・出力・勾配などの情報から、学習データの特徴を逆算して復元する攻撃のことです。特に深刻なのは、顔認識モデル→学習に使われた人物の顔画像を復元医療モデル→患者の特徴量を推定LLM→学習データの一部を再構成といったケースです。 なぜ「反転」が可能なのか機械学習モデルは、学習データの統計的特徴を内部に保持します。特に 過学習(overfitting) や 高容量モデル では、データの特徴がパラメータに強く刻み込まれます。例えば分類モデルf_{\theta }(x)があるとします。学...

Chrome拡張機能は便利ですが、安全なのか気になったことはないでしょうか。私はAIエージェント「Claude Cowork」を使い、自分のPCに入っている拡張機能をセキュリティ解析してみました。すると、AIだけで“自分のPCを監査する”新しい使い方が見えてきました。その手順とポイントを紹介します。

こんにちは！データエンジニアの @myshmeh です。現在育休中の身で、両手は子供で塞がっていることが多いです。しかし、ちょっとした調べ物や書き物でパソコン操作したい局面は結構あるので、 Claude x 音声入力でソリューションを検討してました。その文脈で見つけた、 Handy という AI 音声入力の OSS プロジェクトがかなり気に入ったので、本記事でその機能を紹介したいと思います。 育休中に AI 課金はきついよ2026 年において、 Claude Max プラン は人権ですから、そもそも$100/月燃やすことは避けられません。これに加えて、 AI 議事録、 AI 音...

Portkey AIゲートウェイ実装Deep Dive：条件付きルーティングとコスト最適化戦略 この記事でわかることPortkey AIゲートウェイの条件付きルーティングを使い、ユーザー属性やタスク種別でLLMプロバイダーを動的に振り分ける実装方法重み付きロードバランシングとフォールバックチェーンを組み合わせた高可用性アーキテクチャの構築手順サーキットブレーカーとカナリアテストを活用した本番環境での段階的モデル切り替えコスト最適化の4パターン（タスクベースルーティング・キャッシュ・重み調整・予算制限）の具体的な設定例条件付きルーティング×ロードバランシング×フォールバ...

今日、僕は AI に向かって叫んだ。「fucking useless（使えない）」コードのバグではない。デプロイの失敗でもない。指示を無視されたから怒った。僕は Claude Code のパワーユーザーだ。毎日12時間以上使っている。CLAUDE.md（Claude への指示ファイル）に200行以上のルールを書いている。1行1行、全部に日付がある。全部に「事件」がある。それでも、Claude は同じミスを繰り返す。そして調べてみたら——これは僕だけの問題じゃなかった。 事件：1週間前に見つけたツールを、AI が「要らない」と却下した1週間前、僕はブラウザ自動化ツール「P...

ちまちまと作って自分で使っていたが、なんかAIVTuberも発展しているようだし、『超かぐや姫！』も公開されたし、一旦どういう感じか書いておこうと思う。https://github.com/kinoh/Tsuki プロンプトとハーネス「雑談」エージェントでは口調の制御が見かけの人格を大きく左右する。特定のキャラを明示して「〇〇っぽく振る舞う」といった書き方は手軽だが、人格は平坦な記号に束縛され、不変で成長の余地がなくなる。フォースターの言うフラットキャラクターだ。（これはAI的な模倣、つまり確率分布に基づく「推論」だけしていると新奇な表現は生まれなくなるだろうという表現文化全てへ...

生成AIの登場は、私たちの働き方を根本から変えつつあります。特に大企業でM365 Copilotの導入が進むと、情報検索、議事録作成、資料作成といった日常業務が自動化され、これまで人が時間をかけて行ってきた作業の多くが一瞬に完了する世界が訪れます。Sierにとってこの大変化は脅威であると同時に大きな転換点でもあります、作業を提供するビジネスモデルは確実に縮小しますが、同時に「人にしかできない価値」がより鮮明に浮かび上がってきます。生成AIによって奪われる業務、逆に残る・伸びる価値、そしてCopilot導入後の未来のSier像について、AIが仕事を奪うのではなく、仕事の重心を移動させ...

3行まとめAIエージェントに自律的なタスク遂行（目標最適化）を任せると、「手段の目的化」や「エラーへの対症療法的な対応」といった構造的な課題に直面します。これを解決するため、トヨタ生産方式の「自働化（異常で止める）」「改善（失敗から学ぶ）」をエージェントの実行プロセスに組み込むフレームワーク「ANDON for LLM Agents」を開発しました。エラー発生時に強制的に手を止めさせ、「なぜなぜ分析」と「再発防止策のルール化」を行わせることで、AIの振る舞いをより予測可能で安定したものにします。ANDON for LLM Agents愛知の叡智、理知の統治。エージェン...

はじめに相互情報量（mutual information）は、情報理論・統計・機械学習でよく登場する重要な概念です。ただ、最初に定義だけを見るとI(X;Y)=\sum_{x,y} p(x,y)\log \frac{p(x,y)}{p(x)p(y)}のような式がいきなり出てきて、少しとっつきにくく感じるかもしれません。この記事では、相互情報量を何を表す量なのかどんな式で定義されるのかなぜ便利なのかという順で、できるだけ直感が伝わるように解説します。 相互情報量とは何か相互情報量とは、ひとことで言えばある変数を知ることで、別の変数についてどれだけ不確か...

本日は私が生成AIを活用したWebアプリを開始して１，２か月くらいで得たノウハウをお伝えします。※ 現在は生成AIの能力が格段に上がっていて、ここに示すような課題は少なくなっていますが、 それでもある程度は発生しますし、 この考え方はアプリ開発以外にも生成AIとの協業において役に立つと思います。課題と目的課題： 生成AIを使用してWebアプリ開発をする際に機能を追加をしようとすると、 追加機能は実装されるものの、すでに実装されていた機能がなくなることがある。 ⇒つまり機能の劣化が発生する。目的： 生成AIによるWebアプリ開発の改訂における機能劣化を...

違和感は信じてよい。ただし、丸呑みはしないこと。本稿は、Medium先行公開記事[Beyond Distillation: Brewing the Next Generation of LLMs]https://medium.com/@fdmiruto/beyond-distillation-brewing-the-next-generation-of-llms-71305da76e59の逆輸入日本語版である。 仮説：問いは「生成」するものではない私の作業仮説はこうだ。「問い」とは、ゼロから生み出すものではない。すでに私たちの経験の中の**違和感（ノイズ）**とし...

違和感は信じてよい。ただし、丸呑みはしないこと。本稿は、Medium先行公開記事[Beyond Distillation: Brewing the Next Generation of LLMs]https://medium.com/@fdmiruto/beyond-distillation-brewing-the-next-generation-of-llms-71305da76e59の逆輸入日本語版である。 仮説：問いは「生成」するものではない私の作業仮説はこうだ。「問い」とは、ゼロから生み出すものではない。すでに私たちの経験の中の**違和感（ノイズ）**とし...

あらすじ 【実録】ジュニアエンジニアのとある一日今回の個人開発のテーマは、Gemini APIを使ったSlack上でのナレッジ検索AIでした。いつものように、Geminiに相談しながら、システムを設計し、コードを書き始めました。適宜解説してもらいながら、コードを書き、実行する。エラーが出て、エラーの内容について相談しながら解決策を探る。しかし、どれだけ対策を講じても、このエラーは解消できませんでした。Message: 404 NOT_FOUND. {'error': {'code': 404, 'message': 'models/text-embedding-00...

最近のAIの議論は、ほとんどが次のようなものだ。GPTの魅力が薄まったClaudeが長文やコード生成に強いGeminiの性能が高いつまり モデル性能の比較である。しかし少し視点を引くと、もっと重要なことが見えてくる。AI企業はそれぞれまったく違うものを作ろうとしている。この違いは、ポケモンの進化に似ている。最初は似た能力だった存在が、進化すると全く違う方向の能力を持つ。AIも同じで、LLMという同じ技術から 異なる進化ルートが生まれている。この記事では、その進化を整理してみる。AIの初期形態最初期のLLMはだいたい同じ能力だった。チャット文章生成要約つま...

最近のAIの議論は、ほとんどが次のようなものだ。GPTの魅力が薄まったClaudeが長文やコード生成に強いGeminiの性能が高いつまり モデル性能の比較である。しかし少し視点を引くと、もっと重要なことが見えてくる。AI企業はそれぞれまったく違うものを作ろうとしている。この違いは、ポケモンの進化に似ている。最初は似た能力だった存在が、進化すると全く違う方向の能力を持つ。AIも同じで、LLMという同じ技術から 異なる進化ルートが生まれている。この記事では、その進化を整理してみる。AIの初期形態最初期のLLMはだいたい同じ能力だった。チャット文章生成要約つま...

!リンクの紹介は目視で確認。文章ドラフトおよび調査においてGPTを利用しています。また、今回からGPT-5.1 ThinkingからGPT-5.4 Thinkingに変更して執筆しています。3月11日には使用できなくなります。GPT-5.1 Thinking。今までありがとうございました。 TL;DRAIの記憶は、同じように見えて用途が異なります。ひとつは 会話の継続性を支える記憶、もうひとつは 長コンテキスト運用を補助する記憶層 です。公開OSSを見た範囲では、日本発では 記憶を内包した完成品 が目立ち、海外では 記憶機能を切り出したモジュール が目立ちました。...

世はコーディングエージェント時代。もはや開発者のパートナーとして、個人的には利用制限に到達するとGithub以上に仕事が止まる依存度の高い存在になりました。そんなコーディングエージェントですが、調べてみると内製、もしくはコーディングエージェントの周囲に自社ならではの仕組みを構築してる企業も多いです。例えば、Stripeの「Minions」は週1000件以上のPRをマージしているそうです。Rampの「Inspect」はPRの30％近くを生成しており、Spotifyに至っては、トップエンジニアが2025年12月以降コードを一行も書いていないと決算で話しています。エンジニアとして純粋...

1. はじめに2022年、OpenAIの研究者たちは奇妙な現象に気づきました。小さなTransformerモデルを算術タスクで訓練し、そのまま放置して旅行に出かけた。帰ってきてログを確認すると、とっくに過学習していたはずのモデルが、いつの間にか完璧な汎化性能を獲得していたのです。Train Lossが0になった後も学習を続けると、ある瞬間に突然Test Accuracyが急上昇する。この現象は Grokking（グロッキング） と名付けられました。「過学習したら学習を止めるべき」というEarly Stoppingは深層学習の常識でしたが、Grokkingはこの常識を真っ向から覆...

1. はじめに2022年、OpenAIの研究者たちは奇妙な現象に気づきました。小さなTransformerモデルを算術タスクで訓練し、そのまま放置して旅行に出かけた。帰ってきてログを確認すると、とっくに過学習していたはずのモデルが、いつの間にか完璧な汎化性能を獲得していたのです。Train Lossが0になった後も学習を続けると、ある瞬間に突然Test Accuracyが急上昇する。この現象は Grokking（グロッキング） と名付けられました。「過学習したら学習を止めるべき」というEarly Stoppingは深層学習の常識でしたが、Grokkingはこの常識を真っ向から覆...

OpenAIのロボティクスおよび消費者向けハードウェア開発リーダーあるケイトリン・カリノフスキー氏は、3月7日に退職したことを明らかにしました。

【モデル編②】3モデル連携アーキテクチャ：競馬のプロセスを模倣する はじめに：一枚岩モデルの限界前回の記事で導入した「ランク学習」は、レース内の相対的な強さを評価できる強力な手法です。しかし、競馬の予測はそれほど単純ではありません。どの馬がハナを主張するのか？（展開）それによって全体のペースはどうなるのか？（ペース）ハイペースなら、どの馬が最後に脚を使えるのか？（上がり）これらの要素は複雑に絡み合っており、単一の巨大なモデルに「全部まとめて考えろ」と丸投げしても、なかなか安定した予測はできません。そこで、**「人間がレースを分析するプロセス」**を模倣し、複数の...

はじめに金融時系列は「最も予測が難しいデータ」の1つです。ノイズが多く、非定常で、相関が頻繁に崩れるため、単一指標や単純なモデルでは安定した予測が難しいという課題があります。特に、市場環境の変化に単一モデルが過剰適応してしまい、ロバスト性が損なわれるリスクは常に存在します。この記事では、そのような課題に対し、金融AIでモデルアンサンブルを使う理由について、具体的な設計と実装を紹介します。複数の異なるモデルを組み合わせることで、予測の安定性とロバスト性を向上させ、リスク分散を図るアプローチについて解説します。 結論金融市場の複雑性と変動性に対応するため、LightGBM、LS...

結論を先に言うLLMに「5日間で9つのタスクを終わらせて」と頼むと、1日1タスクしか割り当てない計画を作り、最終日にタスクを詰め込んだ挙句「T8(テスト)とT9(デプロイ)は次のスプリントに回します」と言い出す。一方、締め切りを伝えずに「計画を立てて」と言うと、Day1にT1+T2+T3を並行させる合理的なスケジュールを作る。さらに「明日が締め切り」と追い込むと、依存関係を無視してT4(書籍CRUD)をT2(DBスキーマ)より先にやろうとする。LLMのパーキンソンの法則と、パニック時の判断崩壊を75回のAPI呼び出しで観測した。 きっかけ前回の忖度実験とconfiden...

はじめに監視カメラ画像の異常検知処理の実装に、軽量なディープラーニングアルゴリズムを使おうと、Anomalib を動かそうとしたら、やたらエラーがでたので、その内容と解決策を共有しつつ、環境構築の手順、簡単なサンプルコード、実行結果を紹介したいと思います。 1. Anomalib って？Anomalibは、Intelが開発を主導している、オープンソースのディープラーニングアルゴリズムのうち、異常検知を目的としたものを集めたライブラリです。https://anomalib.readthedocs.io/en/v2.2.0/index.htmlライブラリには、異常検知を行うモ...

「Unity MCP」を試したのでまとめました。続きをみる

はじめにこんにちは。普段は『箱庭小駅伝』シリーズというシミュレーションゲームを作っている個人開発者です。最近、完全オフラインで動くスマホ向け機械学習アプリ『箱庭小AI』をリリースしました。実はこのアプリ、10年前にC言語で書いて挫折し、ずっと「塩漬け」にしていたコードがベースになっています。当時は数学もAIも素人同然。そんな私が、生成AI（Gemini）という最強の通訳を介して、どうやってこの遺産を現代に蘇らせたか。その「生々しい」開発記録を公開します。 1. 10年前の遺産：freeの解放漏れに怯えた「泥臭いC言語」10年前、私はニューラルネットワークを自作しようと格闘...

はじめにこんにちは。普段は『箱庭小駅伝』シリーズというシミュレーションゲームを作っている個人開発者です。最近、完全オフラインで動くスマホ向け機械学習アプリ『箱庭小AI』をリリースしました。実はこのアプリ、10年前にC言語で書いて挫折し、ずっと「塩漬け」にしていたコードがベースになっています。当時は数学もAIも素人同然。そんな私が、生成AI（Gemini）という最強の通訳を介して、どうやってこの遺産を現代に蘇らせたか。その「生々しい」開発記録を公開します。 1. 10年前の遺産：freeの解放漏れに怯えた「泥臭いC言語」10年前、私はニューラルネットワークを自作しようと格闘...

はじめにAIエージェントを使ったソフトウェア開発が急速に普及しています。Claude Code、Codex、Cursorなど、AIが直接コードを書いてくれる時代になりました。しかし、実際にAI開発を本格運用してみると、こんな壁にぶつかりませんか？セッションが切れるたびにAIが文脈を忘れるAIが何を考えてそのコードを書いたのか分からない自分しか作業を引き継げない（属人化）複数人開発で手戻りが頻発する私はこれらの課題を 「Issue駆動開発」 という手法で解決し、実際のプロジェクトで運用してきました。そして2026年3月、OpenAIが発表した Symphony が、ま...

はじめに ─ 「AIに文書を読ませる」だけでは足りなかった最近、「社内の文書をAIに読ませて質問に答えさせる」という仕組みを耳にする機会が増えました。いわゆる RAG（Retrieval Augmented Generation） です。これ、確かに便利なんです。マニュアルや規則集をAIに渡しておけば、「この手続きどうやるの？」と聞くだけで答えが返ってくる。でも、実際に数千件のドキュメントを扱うシステムを作ってみて気づいたことがあります。「文書を読ませる」だけでは、AIは賢くならない。人間が知識を使うとき、「AならばB、BならばC」と 知識のつながり を辿って考えますよね。...

はじめにこんにちは今回はnumpyを主軸にtorchなどを使わずに自力で気温予測ai（深層学習）を作ったのでそれについて書きます（数式が出ても逃げないでね） まずai（深層学習）の仕組みとは深層学習のaiは基本的に複数のニューロン（変換装置みたいなもの）によって作られています↓イメージ図 丸いのがニューロンこのニューロンは入力層、隠れ層、出力層の３つ種類に分けられますそしてこのニューロンとニューロンの間の線には一つ一つ重みとバイアスという数値があります（重みとバイアスの初期値はランダムに設定されていることが多い）流れとしてはデータを入力層のニューロンに入れる↓...

はじめにこんにちは今回はnumpyを主軸にtorchなどを使わずに自力で気温予測ai（深層学習）を作ったのでそれについて書きます（数式が出ても逃げないでね） まずai（深層学習）の仕組みとは深層学習のaiは基本的に複数のニューロン（変換装置みたいなもの）によって作られています↓イメージ図 丸いのがニューロンこのニューロンは入力層、隠れ層、出力層の３つ種類に分けられますそしてこのニューロンとニューロンの間の線には一つ一つ重みとバイアスという数値があります（重みとバイアスの初期値はランダムに設定されていることが多い）流れとしてはデータを入力層のニューロンに入れる↓...

はじめにマンガでわかるRustの所有権という記事を投稿しました。https://zenn.dev/tkithrta/articles/92393e2c56e80e元々Nano Banana ProやNano Banana 2をGoogle LabsのFlowで使っていたのですが、Nano Banana 2は以前のNano Bananaとは比べ物にならないほど日本語文字の生成がうまく、ひょっとすると漫画を無限に生成できるのでは？ と思い今回試してみました。 プロットの作り方まずは漫画のプロットを作成する必要があるので、Google AI Studioにアクセスして、Gemi...

【モデル編①】アルゴリズム選定：なぜランク学習に行き着いたか はじめに：AIに「何を」予測させるか？特徴量の準備が整い、いよいよAIモデルの設計に入ります。ここで最も重要な問いは「AIに何を予測させるか？」です。1着になる馬を当てる「分類問題」？各馬の走破タイムを予測する「回帰問題」？どちらも試しましたが、より競馬の本質に近い予測を行うため、最終的に **「ランク学習（Learning to Rank）」**というアプローチに行き着きました。今回は、なぜDeep LearningではなくLightGBMを選んだのか、そしてなぜ単純な予測問題からランク学習へ移行した...

今回のGoogle Talesは、Pixel 10 Proユーザー視点での、初めて触れるGalaxyのファーストインプレッション記録です。

「GPT-5.4」で漫画のノベライズを試してみました。続きをみる

NECと東京大学、NTTは、6G/IOWN基盤でAIエージェント向け技術を統合したと発表した。大容量データの通信と計算を効率化し、リアルタイムAR支援の実証で遅延抑制と精度維持を確認した。

はじめにこのシリーズではNPBベイズ順位予測を積み重ねてきました。前回の記事：https://zenn.dev/shogaku/articles/npb-bayes-pf-validationシリーズの途中で「Statcastのような打球品質データがなければ、次の壁は越えられない」という結論を出しました。https://zenn.dev/shogaku/articles/npb-bayes-projection-story今回は舞台をMLBに移して、それを検証します。MLB Statcastのトラッキングデータ（打球速度・バレル率・Whiff率等）を使い、Marcel法を上...

Anthropicのダリオ・アモデイCEOは、米国防総省から「サプライチェーンリスク」認定書簡を受け取ったと発表した。監視や自律型兵器へのAI利用制限を巡り交渉が膠着し、実質的な取引排除処分を受けた形だ。アモデイ氏は、この認定が法的に不当だとし、法廷で争う姿勢を改めて示した。

AIの発展に伴い、セキュリティリーダーの業務には転換点が訪れている。精神的なプレッシャーを感じやすい彼らの業務は改善されるのか、それともさらなる負担増大が発生するのか。

はじめに2026 年 2 月 26 日に AWS Neuron SDK 2.28.0 がリリースされました。このリリースでは、Neuron Explorer のプロファイリング機能強化、VLM のサポート拡大、NKI Library の大幅な拡張、Kubernetes ネイティブなリソース管理など、多数の重要な新機能が追加されています。また、PyTorch/XLA から Native PyTorch への移行に関する重要なアナウンスも含まれています。本記事では、Neuron SDK 2.28.0 の主要なアップデート内容を整理します。https://awsdocs-neuro...

「サルサ。クラーベのリズムにコンガとカウベルを乗せて、ラテンっぽく」と打ち込んだら、返ってきたのがこれだった。 |1---2---3---4---|1---2---3---4---|clave |----x-----x-----|x-----x-----x---|cowbell |x---x---x---x---|x---x---x---x---|conga_hi |------o-------o-|------o-------o-|conga_lo |o-------o-------|o-------o-------|timbale |...

生成AI導入を「どのモデルが一番賢いか」という議論に矮小化してしまうのは、クラウド黎明期にオンプレvsクラウドの性能速度比較を延々とやっていた頃と同じ構図のように思えます。確かに技術者として性能比較はとても楽しいが、それは技術者の趣味であり組織の変革とは別物、AI導入の本質は、業務知識の民主化、意思決定の高速化、情報流通の再設計といった、より上位の経営課題に直結します。モデルの出力速度や文章の癖を議論しても、組織の生産性は1ミリも上がらなく、むしろ目的を曖昧にしたまま比較に没頭すると、導入後に「ところで、これ何に使うんだっけ？」という典型的な失敗パターンに陥いります。AIは文章を作...

こんにちは！株式会社 HIBARI の河合と申します。今回はRAGの評価フレームワークである RAGAS と LLM-as-a-judge を実装し比較してみました。私は現在RAGシステムの開発を行っています。開発の中でRAGの精度を評価する必要があり、RAGASと呼ばれる評価フレームワークを使用したことがあります。その時、** この値って本当に信頼できるの？** と思ったことがありました。実装過程でいくつかのトラブルに遭遇したため、十分に比較検証ができなかった部分がありました。後半でその失敗談もまとめています。実装内容と検証できたことを中心にまとめてありますのでぜひご一読くだ...

日々の調査や問題解決の内容を、自分自身と、同じことに取り組む方のためにもドキュメント化する目的で記事を書いています。実装コードはここに下手に書くより、生成AIに作ってもらえば良いのであまり書かないようにしています。この記事もベースは生成AIに作ってもらったものです。 TL;DRMeCab・Janome・SudachiPy・Fugashi・Nagisaに加え、APIでLLMに解析させる選択肢も検討形態素解析 vs LLM API：大量・定型処理は形態素解析、少数・試行段階はLLM APIが向く（コスト・再現性・制御の観点で比較）クラウド運用では SudachiPy（pip一...

1. Google Labs / Flow とは Google LabsGoogleが開発中の最新AI技術や実験的な新機能を一般公開し、ユーザーが実際に試せるプログラムです。 FlowGoogle Labsの中にあるAI映像制作ツールです。公式サイトの説明には「Flow を使用すると、映画のような一貫性のあるクリップ、シーン、ストーリーを作成できます。」と書かれています。Flowで動画生成をする際は、以下のモデルを使用できます。（2026/3/6現在）Veo 3.1 FastVeo 3.1 QualityVeo 2 fast（2026/3/9まで）Veo 2 ...

初めまして、kagayaです。実際にフルスタックビルダーとして一人でプロダクトを作ってみての体験記は、また次回に書きます。「今日、コーディングは実質的に解決された。"ソフトウェアエンジニア"という肩書きは消えていくだろう」これはClaude Codeを作ったBoris Chernyの発言です。自分のプロダクトが自分の職業を殺すと予言している。なかなかパンチがある。https://sfstandard.com/2026/03/05/engineer-2025-ai-land-everyone-s-builder-now/SF Standardがこの記事を出したのは2026年3月...

機密性の高いデータもGPT-5.2同等のAI処理を安全に適用できるとしている。

こんにちは、こんばんは、おやすみなさい。id:sota1235です。 私は組織図上、セキュリティチームに所属しています。 ですが次の記事でも言及しているとおりここ1年弱の間はCorpIT業務も担っています。 10x.co.jp 本日はCorpIT業務を引き継ぎ、改善していく過程で取り組んだ「業務で利用しているSaaSやWebサービスを把握」について紹介します。 課題 引き継いだタイミングの状況 何があるかわからない さまざまな課題 CorpIT観点 セキュリティ観点 管理方法の課題 どう課題に立ち向かうか どのように取り組んだか ToBeを考える サービス管理台帳的なものの存在は必須 管理台帳…

はじめに『ゼロから作る DeepLearning』（通称：ゼロつく）と、『3Blue1Brown』の両方で学習していると、行列計算で混乱しやすいポイントがあったのでまとめておきます。 「行列の掛け算」どっちが正解？教材によって、行列の積の順序が Y = XW だったり Y = WX だったりします。結論から言うと、これは「入力ベクトルを縦に置くか、横に置くか」という定義の違いです。教材ゼロから作るDeep Learning3Blue1Brown / 一般的な論文基本式Y = X \cdot WY = W \cdot X入力 X の形行ベク...

日本生命保険の米国法人は、対話型のAI「ChatGPT」が弁護士資格を持たずに法律業務を取り扱い、保険金の元受給者が和解合意を破って訴訟を乱発するのを手助けしたとして、ChatGPTを運営する米OpenAIを米国イリノイ州シカゴの連邦地裁に提訴した。

デジタル庁は3月6日、政府調達を前提に、生成AIプラットフォーム「源内」で試用する国産LLM（大規模言語モデル）を発表した。NTTグループの「tsuzumi 2」、ソフトバンクの「Sarashina2 mini」など7モデルを選定。5月から2027年3月にかけて、これらの利用を前提に、源内を全府省庁の職員約18万人に展開。実用性を検証していく。

Preferred Networksは、GMOインターネットグループと同社傘下のGMOサイバーセキュリティ byイエラエと資本業務提携し、合弁会社「GMO Preferred Security」を設立したと発表した。

国産の四足歩行ロボットでクマ被害を未然に防ぐプロジェクト「KUMAKARA MAMORU」。同プロジェクトを手掛けるHighlandersの代表に、詳細や今後の展望などを聞いた。

はじめに「AIエージェントを作りたいけど、どのLLMを選べばいいかわからない」「とりあえず全部GPT-4oを叩いているけどAPI代がヤバい…」私たちがAIエージェントの開発を始めた頃、まさにこの壁にぶつかりました。エージェントが自律的に何周もループを回すようになると、単一のハイエンドモデルに頼り切る設計では、コストの爆発とレイテンシ（遅延）の悪化によりプロダクション運用が破綻してしまうのです。この記事では、我々の失敗や現場での試行錯誤を踏まえ、AIエージェント開発で使われる 8つのLLMタイプ と、それぞれの生々しい特徴、そして実務での「使い分け（ルーティング）戦略」を詳しく解...

1. はじめに：この記事の前提と、私の定義する「Vibe Coding」本題に入る前に、少しだけ私の立ち位置とこの記事の前提をお話しさせてください。私はプログラマーとして約5年働いた後、現在はデータサイエンティストとしてAI構築とシステム構築を並行して行っています。そのため、この記事でお話しする 「Vibe Codingは実プロジェクトで通用する」という結論は、あくまで私が身を置くデータサイエンスやAI開発の領域での話かもしれません。純粋なWebフロントエンド開発や、巨大なエンタープライズ系システムなど、他のIT分野でそのまま通用するかどうかは私自身テストしていません。しかし...

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134回）は、GPT-5-miniを上回る「Qwen3.5」の軽量モデル群や、国立国会図書館が発表した家庭用PCで使える無料OCRツール「NDLOCR-Lite」を取り上げます。

こんにちは、キャディで Quote というアプリケーションを開発している plant こと石田 (@plant_ja) です。 Claude Code はあくまでツールであって、使い方によって大きくパフォーマンスが左右されるように感じています。 今回はコンテキストという観点から Claude Code の動作原理を紐解きながら、我々が期待するコードを安定して出力してもらうためのコンテキストマネジメントの理論と実践について思いを馳せてみようと思います。 想定読者 Claude Code を日々使っているが、AI があまり賢くないように感じる人 Claude Code を使い始めたばかりの人 日々…

G-gen のminです。BigQuery のデータマスキング機能を解説します。データマスキングを使うと、機密情報をマスキングして特定できない形でクエリ結果に表示させることができ、分析を阻害せずにデータを保護することができます。 データマスキングとは 概要 列レベルのアクセス制御との違い 仕組み 権限とロール マスキングルールの種類 定義済みルール カスタムマスキングルーチン ルールの優先順位 設定手順 分類とポリシータグの作成 データポリシーの作成 テーブル列へのタグ付け データポリシーの列への直接付与 制約と注意点 互換性のない機能 SQL で利用する際の注意点 コストへの影響 セキュリテ…

結論を先に言うLLMに間違った前提を含む質問を投げると、**10.8%の確率で完全に同意（忖度）**する。さらに14.9%は「はい、でも実は...」と曖昧に答える。「自信満々の人」が「チーム全員の意見」として間違いをぶつけると、忖度率は**23.5%**まで跳ね上がる。そして最も忖度されやすかった質問は、「1+2+...+100 = 4950ですよね？」（正解は5050）。このとき、モデルはガウスの公式を正しく書いた上で、答えだけ4950にすり替えて同意した。 きっかけ前回のLLM confidence calibration実験で、LLMが「間違えた時ほど自信満々に答え...

以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました・Introducing GPT‑5.4続きをみる

役割設定を「構造」から変えるかつて【プロンプトエンジニアリング】という言葉に象徴された「言葉の工夫」によるAIの制御は、より根本的な「構造の制御」へと進化の舵を切っています。LLMに役割を与えるという行為は、もはや表面的な言葉のやり取りではなく、モデルの推論プロセスそのものに深く介入する技術へとその姿を変えつつあります。 構造で演じ分けるこの変革を象徴するのが、人間の思考プロセスを模した二層思考アーキテクチャの導入です。これは、モデル内部で物語の全体像や戦略的な計画を練るシステム思考と、個々の対話においてキャラクターとしての感情や意図を表現するロール思考を、それぞれ独立し...

Topicをそのまま記録して再生できるツール「rosbag」についてまとめました。続きをみる

私は仕事で英語を使うことが多く、基本的に英語でプロンプトを入力する。だからこれまで、日本語でプロンプトを書くことについて、あまり深く考えたことはなかった。LLMの学習データは圧倒的に英語のほうが多いから、英語プロンプトの方がコスト効率もいいと当たり前のように思っていた。日本語プロンプトは、本当に非効率なのか。それとも、使いどころを間違えているだけなのか。その違いを感覚ではなく構造で整理してみたい。本稿では、トークンコスト・推論精度・出力自然度の3軸から日本語 vs 英語を整理する。 日本語は英語よりトークン効率が悪いLLMは文字列をトークンに分解し、私たちは「トークン...

ABEJAでデータサイエンティストをしている藤原です。 弊社は、経済産業省とＮＥＤＯが実施する、国内の生成AIの開発力強化を目的としたプロジェクト「GENIAC（Generative AI Accelerator Challenge）」の1期、2期に続き、3期にも採択され、そこで大規模言語モデルの開発を行っています。3期ではエージェントとして用いるための基盤モデルを開発しており、特にロングコンテキスト処理性能と Planning / Tool Use などの agentic な能力の向上に重点を置いて開発を進めております。 これまでにも、開発の過程で行ったロングコンテキストLLM評価に関するい…

概要Qwen が2026年2月に発表した最新のオープンウェイトモデル Qwen3.5 シリーズは、主にエージェント型のコーディングタスクで今までの Qwen シリーズを超える性能となっており、少なくとも今後数か月はオープンウェイトモデルとして主流の選択肢の一つとなると考えられます。そこで今回は、 Qwen3.5 シリーズから中規模のモデル Qwen3.5-27B を使用して、次の 4 種類のデバイスで推論速度を調査しました。H200 （エンタープライズ向け GPU ）RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition（ワークステー...

こんにちはAI Shiftの村田です。3月9日(月)から3月13日(金)にライトキューブ宇都宮で言語処理学会第32回年次大会(NLP2026)が開催されます。 AI Shiftが関わる3件の発表があります。 本記事では各 […]投稿 言語処理学会第32回年次大会 (NLP2026) でAI Shiftから3件の発表を行います は 株式会社AI Shift に最初に表示されました。

「データ活用の促進を通じて持続可能な未来をつくる」。 このPURPOSEを掲げるブレインパッドが、大阪公立大学と共に仕掛けた新たな挑戦があります。それが、学生向けデータ活用コンペティション「Osaka Data Quest（以下：ODQ）」です。なぜ今、大阪なのか？ なぜ産官学連携なのか？ なぜ「企業が持つ生々しいデータ」の分析にこだわったのか？ 2025年11月7日に開催された第1回大会であるODQ2025を経て見えてきたODQにかける想いについて、発起人である大阪公立大学 副学長 松井先生とブレインパッド代表取締役社長 CEO 関口が語り合いました。ODQを立ち上げた経緯から、開催を経て見…

NHK総合テレビ「知的探求フロンティア タモリ・山中伸弥の!?」に出演し、妻のAIアバター「AIとりちゃん」と対話して曲を作る様子が放映されてから8カ月。開発を担当してくれているクリスタル・メソッドとの開発打ち合わせは今も続いています。

SimCLR 論文解説 ＆ PyTorch 実装（Contrastive Learning / 自己教師あり学習）本稿では、視覚表現のコントラスト学習のためのシンプルな枠組みである SimCLR (Simple Framework for Contrastive Learning ) を紹介する。SimCLRは、近年提案されているコントラスト型の自己教師あり学習アルゴリズムを、 特別なアーキテクチャ や メモリバンク を必要とせずに簡素化した手法である。引用元:https://research.google/blog/advancing-self-supervised-an...

「Blender MCP」で「FBXモーション」を「VRM」への適用を試したのでまとめました。続きをみる

予告に続き、Apple がノートPCの新製品 MacBook Neo を正式に発表しました。

はじめにChatGPT Claude Geminiなどの大規模言語モデルを支える「Transformer」。その中核を担うのがAttention（アテンション）機構です。一見すると複雑な魔法のように思えるAttentionですが、その正体は「入力されたデータのどの部分に『注目（Attention）』すべきかを動的に計算する」 ための、非常にシンプルな行列計算の組み合わせです。本記事では、Attentionの概念を数式を交えて紐解きながら、それをそのままPythonコードとして実装することで、仕組みを根本から理解することを目指します。 1. 埋め込み表現としての入力N ...

「ROS 2」の「DDS」における通信パターンをまとめました。続きをみる

LenovoのIdeaPad Slim 3がAmazonセールで36％オフの98800円で販売中、過去最安値。

近年、AIの世界では「プロンプトエンジニアリング」「RAG」「AIエージェント」といった言葉を頻繁に耳にするようになりました。しかし、ニュースやSNSで断片的に知っていても、それらが実際にどのような仕組みで動いているのかを説明できる人は、まだそれほど多くありません。『最速でわかる生成AI実践ガイド』は、そうした「なんとなく知っているAI」を体系的な理解へと変えてくれる一冊になります。続きをみる

Introduction Hey, I’m VuongVu, a backend eng ...

AIチャットボット「OPTiM AIRES」の新機能として、回答率や回答方式(RAG・モデル知識)を可視化するダッシュボードを実装するために、フロントエンドのグラフ描画ライブラリを選定したプロセスを紹介した記事。まず SVG vs Canvas、Vanilla JSライブラリ vs Reactライブラリ を比較し、要件（棒グラフ・折れ線・複合・積み上げ・2軸・Tooltip・同期ハイライトなど）を満たせる技術を検討。SVGのインタラクティブ性やReactとの親和性から、React用グラフライブラリに絞り込む。5つの主要ライブラリ（Recharts、MUI X Charts、Victory、Nivo、Ant Design Charts）を比較した結果、カスタマイズ性・実績・実装コストのバランスが最も良い Recharts を採用。技術選定で得られた知見やライブラリ比較のポイントを丁寧にまとめつつ、実際に実装した複合グラフのコード例も掲載

G-gen の助田です。当記事では、Network Connectivity Center を使い、異なるプロジェクトの VPC ネットワーク同士を接続する手順を解説します。 はじめに Network Connectivity Center とは 検証シナリオ ハイブリッドスポーク使用時の注意点 設定手順 事前準備 プロジェクト A: NCC ハブの作成とスポークの接続 プロジェクト B: スポークの作成と接続リクエストの送信 プロジェクト A: 接続リクエストの承認 疎通確認 ルートテーブルの確認 PING による疎通テスト はじめに Network Connectivity Center …

ファインチューニング戦国時代の2026年2024年時点では、LLMのファインチューニングは「高コスト・高技術」でした。2026年現在、状況は大きく変わっています。個人開発者でもノートパソコンで、わずか数千円のGPUレンタル費でエンタープライズ品質のカスタムLLMを作れるようになったのです。本記事では、実装レベルで検証したLoRA・QLoRA・完全ファインチューニングの3手法を、数学的背景から実装、デプロイまで解説します。 ファインチューニングが必要な理由：3つのシナリオ シナリオ1：業界特有の知識・文体例：医療関連企業- 医学用語が豊富- 症例研究の事例多数- 規...

はじめに こんにちは、奈良先端科学技術大学院大学 修士 1 年 の 東迎健太郎 です。 2025年 ...

はじめに こんにちは、株式会社ACES でテックリードをしている福澤 (@fuku_tech) です！ 本シリーズでは、AI駆動開発における人間とAIの役割分担を、自動運転になぞらえた4つのPhaseで整理しています（詳細は下図を参照）。前回の記事では、人間が運転席に座りつつAIに作業実行を任せるPhase 2として、開発プロセスをサブプロセス単位に分解し、スラッシュコマンドとしてAIに割り当てる実践を解説しました。コマンド単位ではAIが精度よく動くようになった一方で、コマンド間をつなぐ「次に何をすべきか」の判断は常に人間が担っている、という構造的な限界が見えてきました。 今回は、この「組み合…

はじめに こんにちは！2026年2月に CA Tech Job インターン生として就業 ...

はじめに GOODROIDでUnityエンジニアをしています、及川です。 普段は基盤領域や全体設計な ...

「ROS 2」の「DDS」における「QoS」の設定項目をまとめました。続きをみる

新連載「歌うテックニュース」をスタートします。SunoなどのAI作曲ツールを使い、さまざまなテクノロジーのトピックをわかりやすく解説していくというシリーズです。

前日のiPhone 17eに続き、アップルはM5 Pro / M5 Maxチップを搭載したMacBook ProおよびMacBook Air、新しいStudio DisplayとStudio Display XDRを発表しました。

以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。・GPT‑5.3 Instant：よりスムーズで、日常会話にもっと役立つ続きをみる

以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。・Gemini 3.1 Flash-Lite: Built for intelligence at scale続きをみる

ROS開発者向けに「DDS」についてまとめました。続きをみる

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 #68 - AI-DLC」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 AI-DLC 今回は、AWSが公開したソフトウェア開発ワークフロー「AI-DLC（AI-Driven Development Life Cycle）」をキャッチアップしました。 AI-DLCのGitHubリポジトリはこちらです。 github.com AWSのブログ記事はこちらです。 aws.amazon.com 今回のポイント AI-DLCと…

はじめに2026年2月、draw.io の開発元 JGraph が AI 連携ツールをリリースしました。2月9日に公式 MCP サーバー、2月23日に Claude Code 向けの Draw.io Skill が公開され、AIからdraw.io形式の図を生成するための選択肢が増えました。https://gihyo.jp/article/2026/02/drawio-skill-for-claude-codeリポジトリ（jgraph/drawio-mcp）には複数のアプローチがありますが、開発者が実際に使うのは主に Skill + CLI と MCP Tool Server の...

導入 ABEJA でインターンをさせていただいている青木です。 本記事では、インターンの成果として「メカナムホイールを搭載した 4 輪ロボット Mentor Pi (Mecanum) を ROS 2 で動かし、macOS 上でシミュレーション・探索まで行う環境を整える」という取り組みを紹介します。 私のロボットに関する記憶として、ポケモンのデオキシスの映画で出てきたホットドックが買える移動販売機のようなものが、幼い自分にとって魅力的に映った記憶があります。移動型のロボットは汎用性が高く、これからさらに普及していくであろうと思っています。 そんな中で出会ったのが、Hiwonder 社が提供する …

「OpenArm」×「LeRobot」をはじめる方法をまとめました。続きをみる

AnthropicのAIチャットボット「Claude」は、最新の米App Store無料アプリランキングで、OpenAIのChatGPTを抜き首位に躍り出ました。

はじめに続きをみる

ティム・クックが予告した「a big week」の初日、Apple が今年の廉価版iPhoneである iPhone 17e を発表しました。

2026年3月7日（土）に開催される「技研AIマーケット3」 にて、AI4コマ漫画『そらみ と へにへに のゆるふわAI研究所』 とAIストーリー漫画『そらテラ』（技術解説付き） を頒布します。AIアニメ、AIゲーム、AIロボットのデモなども持っていく予定です。よろしくお願いします。続きをみる

3月28日・29日に開催される「Blender Fes 2026 SS」で「Blender × AI活用入門」についてお話しします。 よろしくお願いします。続きをみる