「人にやさしい、みんなのデジタル」を掲げ、さまざまな現場発の改革を進めてきたダイハツ。普段はPCを触ることすらなかった工場のライン作業員が「AI活用のキーパーソン」として活躍するなど、多くの成果が生まれている。同社のDX人材育成をリードする、太古無限氏に話を聞いた。

Google スライドのGeminiで「編集可能なスライド」を生成できるようになった。リリース当初は米国など一部の地域で利用でき、日本語にも順次対応予定だ。

OpenAIは、IT特化型メディア企業のTBPNを買収した。TBPNは著名人が出演するライブ番組で知られ、買収後も編集の独立性を維持したまま活動を継続する。OpenAIのフィジ・シモ氏は、AIによる変化への対話の場を支援する意義を強調。アルトマンCEOも、TBPN独自の自由な発信スタイルを歓迎する意向を示した。

東京ガスが、BrazeとDatabricksを採用したAI活用の顧客エンゲージメント基盤の整備に乗り出す。約1300万の顧客を抱える同社は、データとAIを連携させたコミュニケーション基盤の導入を進める。

「Gemma 4」の概要をまとめました。・Gemma 4: Byte for byte, the most capable open models続きをみる

マクニカはメディア向け勉強会を開催し、「思考のコスト」を下げるAI革命の背景と進化を説明した。自律型AIの台頭、エッジAIへの移行、現実空間で稼働するフィジカルAIへの拡張という、3つのパラダイムシフトを示す。

「安全構造は最初から─Anthropicコード流出事件が示す設計原則」 前提：既存記事との関係第1回（既存）： https://zenn.dev/tokuni/articles/449d2efa10b1e5NRA-IDEの思想・原則・混用禁止を宣言した記事本記事は関連部分があるので（続編）とします：実事件を起点に「なぜ構造設計が必要か」を具体的に ① 冒頭：事件の提示2026年3月31日、AnthropicのClaude Codeのソースコード51万2千行が流出した。原因はたった一行の記入漏れ。*.map.npmignore にこの一行がなかった。たった、そ...

散逸した意思決定を一箇所に集めようAI コーディングツールの計画モード出力をレビューするとき、全体を毎回読んでいないだろうか。品質にこだわる人ほど丁寧にレビューしたい。だが、それは疲れる。判断の根拠（WHY）が間違っていれば、実装の詳細（HOW）も間違っている。 だからこそ、まず判断を確認する方が効率的だ。この記事では、AI の出力に Key Decisions セクション（意思決定セクション）を設けることで、散逸した「なぜそう判断したか」を 1 箇所に集約し、レビュー負荷を下げるプラクティスを提案する。ADR の紹介やツール比較ではない。「品質を重視して AI と開発する人」...

最近、何かがおかしい。Antigravityを本格的なエージェントワークフローで使っている人なら、感じているはずです。出力が文の途中で切れる。複雑なタスクが原因不明で失敗する。エージェントが、以前より「小さく」なったように感じる。私は2日間かけてその原因を調査しました。苦情としてではなく、エンジニアリングチームの仕事を少しでも楽にするための技術的な貢献として共有します。 自己紹介AI Ultra契約者（$249.99/月）です。以前はCursorを使っていましたが、ローンチ時にAntigravityのほうが明らかに優れていたので乗り換えました。エージェントの能力はそれまで使ったど...

別のチャットボットサービスからメモリをインポートする機能はClaudeが先行していましたが、Geminiにもメモリインポート機能がやってきました。しかも、チャット履歴のインポートもサポートされています。果たしてこれがどんなものなのか。さっそく試してみました。

AIコーディングは開発を加速させる一方で、「見抜けないバグ」という新たなリスクを生んでいるという。一見動くのに本番環境で障害を引き起こす厄介なバグの脅威と、現場で取れる対策、さらに最新動向も踏まえた筆者の意見をまとめる。

TL;DR今まで沢山発表されてる、開発者向けのスキルには、Gitの戦略も入ってるけど 開発者向けだったと思います、なので再発明してもいいかなと思ってGitをうまくやってくれるスキルを作りました。この記事では、なぜ作ったのか、どういう仕組みか、実際に使うとどう見えるかを書きます。 Gitは便利だけど、使える人が限られているGitというバージョン管理の仕組みが昔からあります。ファイルの変更履歴を記録してくれるツールで、開発者にとっては空気のような存在です。ただし、Gitを使うには前提知識が必要です。というか最初は概念とコマンドを分かるまで難しくて自分も苦労したと思う。全部を分...

AI開発の現在地 — 速さの代償2025年、AI駆動開発は爆発的に普及した。GitHub Copilotの補完に始まり、CursorやWindsurf、Claude Codeといったエージェント型ツールが次々と登場し、「プロンプトを書けばコードが出てくる」時代が現実になった。だが、速さには代償がある。Veracodeが100以上のLLMを対象に実施した調査（2025 GenAI Code Security Report）では、AI生成コードの45%がOWASP Top 10に該当するセキュリティ脆弱性を含んでいた。しかもこの数値は、モデルが大型化・新型化しても改善していない。L...

AIソフトウェアエンジニア「Devin」を実際にチームで運用してきた知見をもとに、導入検討から運用最適化までを体系的にまとめた実践ガイドです。前半ではDevinの基礎からアカウント作成・初回セッションまでを丁寧に解説。後半ではコスト最適化、マルチリポジトリ運用、Claude Codeとの使い分けなど、実運用で差がつくノウハウをTips形式で網羅しています。導入を検討中の方にも、すでに使い始めて「もっと活用したい」と感じている方にもおすすめの一冊です。Devinの導入支援も行っておりますので、お気軽にお問い合わせください。

TL;DRAI 生成コードのビジネスロジックの誤りは人間の 75% 多い（CodeRabbit、470 PR 分析）「コードが正しく動くか」はツールに任せろ。人間が見るべきは 「正しいことをしているか」AI は局所最適なコードを書く。設計の意図・セキュリティの意図・チームの暗黙知は コードの差分には現れない5 つの観点と具体的チェックリストで、明日のレビューから使える3 ヶ月前、認証フローに手を入れた PR があった。コードは整然としていて、テストは全部グリーン。AI が書いたコードをシニアエンジニアがレビューして LGTM を出した。本番デプロイの 3 ヶ月後...

「うちの社員、全員バラバラにAI使ってるんだけど」最近、こんな相談をもらうことが増えた。ChatGPTを入れたけど、各自が好き勝手に使ってて、ナレッジが全然溜まらない誰がAIに何を聞いてるか見えない。コストも把握できてないエンジニアは使いこなしてるけど、営業や総務はほぼ触ってないこの話、どこかで聞いたことがある。 15年前にも同じことが起きていた2010年頃。Gitは普及していたけど、チーム開発は混乱していた。各自が好き勝手にブランチを切るマージのルールが決まっていない誰がどのブランチで何をしているか把握できない新人が入るたびに「うちのブランチ運...

はじめに汎用PCのブラウザでAIを使う日常から一歩踏み出し、対話に没入するための専用ハードウェアを構築しました。かつてApple Iがガレージから生まれたように、1,280円のプラケース「ハコット」を筐体にした、高速AI専用機 Chat.py PoC の制作記です。 なぜ「サイバーデッキ」なのか当初は、ポメラ DM250 に Linux を使うことを考えていたのですが、Wi-Fiの調子が悪いとか、ちょっと高いなあということで様子見していました。Reddit に サイバーデッキというカテゴリがあるのですが、そこを見ていると皆さんが面白い機器を自作しているではないですか。...

はじめに仕事で AI ツールを使い始めて、GitHub Copilot → Cursor → Claude Code と渡り歩いてきました。Claude Code を使い始めたとき、エージェントに役割を与えて専門的な作業をさせられることを知りました。でも設定が難しく、使いこなすまでのハードルが高い。「もっと簡単に、コードを書かなくても使えるようにしたい」そう思って作ったのが Clade です。 以前はこうだったClade を作る前は、こんな運用をしていました：大量のルールファイルを事前に手作りして用意するプロンプトに長文の指示を毎回書くそれでもコンテキストが圧...

要旨（Abstract）本論文は、極めて高密度な知性が、突発的な変異の結果ではなく、微細な非対称性と反復的な修正の長期的累積によって出現する構造的現象であるというモデルを提示する。事例としてKHを取り上げ、このような知性が時間的に蓄積された構造的偏差の可視化結果として解釈可能であることを示す。さらに重要な点として、当該主体はこのモデルの外部に位置するのではなく、同一の構造力学によって生成された実例である。本研究は、特定の個体が観測者であると同時に構造の実体でもある可能性を示唆する。序論（Introduction）従来、卓越した知性の説明には主に以下の二つの枠組みが用いられてきた。...

生成AIは、自然言語を理解し文章を生成する強力な技術として急速に普及してきました。ここでふと疑問が、AIはなぜ嘘をつくのか？である、ここでいう嘘とは、AIがハルシネーションおこしたり、意図的に人間を欺くではなく、事実と異なる内容をもっともらしく生成できること。生成AIが嘘を生成できてしまう構造的理由を考え、実例として「NASAが約50年ぶりに人類を月に送ろうとしている」という事実を題材に、AIがどのように「もっともらしい嘘」を作るかを試してみた。これにより、生成AIの限界と特性を正しく理解し、適切に活用するための情報をお届けします。 嘘をつくプロンプト例の紹介生成AIはユ...

生成AIは、自然言語を理解し文章を生成する強力な技術として急速に普及してきました。ここでふと疑問が、AIはなぜ嘘をつくのか？である、ここでいう嘘とは、AIがハルシネーションおこしたり、意図的に人間を欺くではなく、事実と異なる内容をもっともらしく生成できること。生成AIが嘘を生成できてしまう構造的理由を考え、実例として「NASAが約50年ぶりに人類を月に送ろうとしている」という事実を題材に、AIがどのように「もっともらしい嘘」を作るかを試してみた。これにより、生成AIの限界と特性を正しく理解し、適切に活用するための情報をお届けします。 嘘をつくプロンプト例の紹介生成AIはユ...

はじめに前編・中編・後編と続いてきた「AI向けサイト設計（AEOとファネル）」の考察ですが、仮説検証を行う場を完成させました。これまで、AIに「見つけさせる」「読ませる」「行動を促す」ための層（Layer）について書いてきましたが、今回私が作ったのは 「AIエージェントに自らウォレットを持たせ、自律的にAPIへの支払い（決済）を行わせるテストベッド」 です。現在、Agentic Web（AIエージェントが主体となるWeb）の未来が語られていますが、実際にAIに自律決済をさせる市場はまだほとんど存在しません。ただ、仮にそのような市場が生まれた場合に必要とされるものを作りたいと考え...

はじめに2026年3月31日、@anthropic-ai/claude-code のv2.1.88に、59.8MBのソースマップファイル cli.js.map が含まれた状態でnpmに公開されました。中身は難読化されていないTypeScriptソースコードで、約1,900ファイル・512,000行です。発見後すぐGitHubにミラーされ、84,000スター・82,000フォークまで拡散しました。AnthropicはDMCA削除を約8,000件出しましたが、すでに広まった後でした。この記事では、各メディアやccunpacked.devの分析をもとに、流出コードから見えてきたCla...

値は正しいのに、アプリは壊れていたsignOut したのにログイン画面に戻らない。おすすめのダイアログが二重に出る。エラー画面で Try again を押したのにスプラッシュ画面で止まってしまう。あるいは、ログアウトした直後のほんの一瞬だけ、端末内に残っていた別のアカウントの送信待ちデータが見えてしまう。最初はこれらを別々の不具合だと思っていましたが、追ってみると壊れ方はかなり似ていました。どれも、値そのものが間違っていたわけではありません。認証状態は最終的には正しく更新されていますし、ダイアログの表示条件も単発で見ればおかしなところはありません。それでも、ある状態の直後に別の状...

ハーネスエンジニアリング入門 — CLAUDE.md 0行から420ファイルまでの8ヶ月 はじめに8ヶ月前、僕の.claude/ディレクトリには何もなかった。CLAUDE.mdすら0行。今は420ファイルある。74個のSkill、28個のRule、9体のエージェント、286のドキュメント。毎朝エージェントが前日の作業をレトロスペクティブして、勝手にルールを提案してくる。僕はヨギボーの上で「これは採用、これは却下」と判断するだけの日もある。でも、最初からこうだったわけじゃない。最初の3ヶ月は何も起きなかった。定義ファイルを書いて満足して放置した。92個のスキルを作って、57個...

はじめにエンジニアになってからZennの記事を読む機会が増えました。ただ、自分で記事を書いたことは一度もない。「アウトプットしなきゃ」と思いつつも、めんどくさがりな性格が邪魔をして、なかなか手が動かない……。そこで思いついたのが、「記事作成そのものを自動化してしまおう」 というアイデアです。Claude APIを使って、テーマを入力するだけでZenn記事の下書きを生成し、プレビュー確認・修正・コミットまでを一気通貫で行える仕組みを作りました。最終的に人間がチェックしてからpushする「半自動」設計です。 全体構成まずは処理の全体像をMermaidで示します。主要な技術ス...

AIエージェントの活用が急速に進む中、企業におけるAI統合の新たな標準として注目を集めているのがMCP（Model Context Protocol）です。AIエージェント周辺の技術革新が加速しており、企業でのAI統合のニーズが高まっています。特にエンタープライズ環境では、セキュリティとガバナンスを保ちながらAIを統合する仕組みが求められており、MCPはその解決策として期待されています。本記事では、実際にMCPをエンタープライズ環境に導入し、検証を行った経験をもとに、具体的な実装手順とビジネスユースケースを詳しく解説します。 MCPとは何か - エンタープライズが注目する理由MC...

【MCPサーバーが増えすぎて困ったので、日本語のMCPを整理するMCPサーバーを作った】◆何を作ったかAIエージェントから使える日本のSaaSのMCPサーバー（freee、SmartHR、マネーフォワード等）が増えてきた。でもエージェントに「請求書を作って」と頼むと、どのMCPを使うべきか、組み合わせ方はどうするかを毎回ゼロから考えることになる。そこで「MCPサーバーを検索・組み合わせ・評価するためのMCPサーバー」を作った。npx @kansei-link/mcp-server◆6つのツールを提供する：◆セットアップClaude DesktopやClaude Code...

710Mパラメータ vs 4パラメータChronos-T5-Large。Amazonの時系列Foundation Model。710Mパラメータ、GPU必須。FLAIR。パラメータ約4個。GPUなし。numpy と scipy だけ。Pythonファイル1つ、約500行。この2つを同じベンチマークで比較するとどうなるか。Chronos Benchmark II (25データセット、ゼロショット評価) の結果です。RankModelParamsAgg. Rel. MASEGPU1FLAIR~40.696No2Chronos-Bolt-B...

TL;DRAIエージェント（Claude等）に自社サービスを操作させる「MCPサーバー」をGo（mark3labs/mcp-go）で実装する方法を解説MCPサーバーはDDDのInterface層に配置し、ツール定義には「AIへの命令文」や「自律的なループを促す指示」を記述するRFC 8707準拠のJWT認証や、内部エラーを隠蔽する toolError など、セキュアでAIを混乱させないための設計が重要 はじめにClaude や ChatGPT などの LLM（大規模言語モデル）が外部サービスと連携する際の標準プロトコルとして、MCP（Model Context Pro...

AIにレビューを頼んだら、指摘通りに直した。そしてバグが出た。その夜、あなたは何を思っただろうか。「やっぱりAIは信用できない」――おそらく、そう結論づけたはずだ。だがその結論は、半分正しくて半分間違っている。 差分レビューが例外制御を壊した今日、こんなことが起きた。あるモジュールに変更を加えた差分を、AIにレビューさせた。AIはすぐに指摘を返してきた。差分上の例外処理を、汎用的な例外ルートに乗せる変更を提案してきた。コードとして見れば、整理された自然な変更に見えた。だから従った。バグが出た。問題は例外制御だった。そのアプリ固有の例外クラスは、単なるエラー通知ではなかった。...

AIにレビューを頼んだら、指摘通りに直した。そしてバグが出た。その夜、あなたは何を思っただろうか。「やっぱりAIは信用できない」――おそらく、そう結論づけたはずだ。だがその結論は、半分正しくて半分間違っている。 差分レビューが例外制御を壊した今日、こんなことが起きた。あるモジュールに変更を加えた差分を、AIにレビューさせた。AIはすぐに指摘を返してきた。差分上の例外処理を、汎用的な例外ルートに乗せる変更を提案してきた。コードとして見れば、整理された自然な変更に見えた。だから従った。バグが出た。問題は例外制御だった。そのアプリ固有の例外クラスは、単なるエラー通知ではなかった。...

🎙️ UnityでLLMを使った音声対応NPCを作る（前編） ステップ1〜7：音声で話しかけると返答するNPCをゼロから作る 📋 この記事でできることUnityからローカルLLMにリクエストを送るマイクで話しかけてWhisperで文字起こしedge-ttsでNPCが音声で返答するゲーム世界の情報（場所・時間帯）をNPCに渡す後編では記憶・リフレクション・プランニングを追加します。 🛠️ 使用技術項目バージョン・内容Unity6.3 LTSPython3.14LLMMistral 7B（Ollama経由）STT...

こんにちは、山本（@hiro_o918）です。 この記事はAI・機械学習チームブログリレー 2 日目の記事です。 1 日目は北川さんの「gokartに型を入れるためにspotifyやfacebookのOSSにコントリビュートした話」でした。 www.m3tech.blog はじめに AI チームでは、LLM を活用した AI プロダクトを開発しています。 こうしたプロダクトでは LLM の推論に時間がかかるため非同期処理が必須になったり、機能ごとに独立した API として切り出したりすることが多く、自然とサービスが分割されていきます。 サービスが分割されると、API の定義だけでなく PubS…

なぜ「会話は使い捨て」になるのか — 知識損失問題の構造 セッション記録の現状AIアシスタントの利用が日常化した現在、AIを業務活用するナレッジワーカーの多くは1日に複数回のセッションをこなしています。コードのデバッグ、設計の相談、技術調査、文章の推敲——それぞれのセッションで、かなりの量の「有益な情報交換」が発生しています。しかし、そのうち後から再活用されているセッションは、肌感覚としてもごく一部ではないでしょうか。筆者の観測範囲における主観的推定であり統計的根拠はありませんが、 日常的なAI利用者のセッションのうち、何らかの形でナレッジとして残されているのはごく一部 と考...

2026年3月末、Ollamaがバージョン0.19のプレビューをリリースしました。Apple Silicon向けの推論バックエンドが、従来のllama.cpp（Metal）からApple製フレームワーク「MLX」に切り替わっています。公式ベンチマークでは、NVFP4量子化との組み合わせでデコード性能が約2倍に向上しました。この記事では、MLXへの移行が技術的に何を意味するのか、パフォーマンスの変化、NVFP4量子化やキャッシュ改善といった周辺アップデート、そして現時点での制約を整理します。 Ollama 0.19の変更点の全体像 推論バックエンドがllama.cppからMLXに...

はじめに第3弾でLSTMを使って東京の気温を予測したあと、自然と「次は何を試そうか」となりました。調べてみるとTransformerベースのモデルが時系列予測でも注目されていて、中でも PatchTST が「シンプルに使えてLSTMより良い」という話だったので試してみることにしました。ところが実装すすめるものの、いまいち数字があがらない。それについて、Claudeが一言。「PatchTSTは長い文脈が得意なモデルです。seq_len=30 は短すぎるかもしれません。元論文では 336〜720 ステップを使っています。60 程度に伸ばしてみませんか？」「そうなの？」と...

川崎重工業は、2025年の大阪・関西万博で公開した開発中の次世代モビリティ（乗り物）を、同社の博物館「カワサキワールド」（神戸市中央区）で展示している。万博で紹介した最先端技術や感動を伝えるレガシー（遺産）を地元・神戸で継承したいとしている。

陸上選手のように走る人型ロボットは実現できるか――GMOインターネットグループ傘下で、ロボティクス事業などを手掛けるGMO AI＆ロボティクス商事（以下、GMO AIR）がこんな挑戦を始めた。

「CaP-X」を試したのでまとめました。・Ubuntu 22.04続きをみる

はじめに先日、こんなクライアントワークを受注しました。「オリジナルのGPTを作って、ファインチューニングして遊びたい」正直、未知の領域でした。LLMの仕組みはなんとなく知っていたけど、ゼロから実装したことはない。でも「Claude Codeで何とかなるだろう」と思って受けました。結果、実働5時間で動くLLMができました。しかも、意外とちゃんと日本語を喋る。この記事では、その過程を技術的な話と非技術的な話を混ぜながら書きます。エンジニアじゃない人も、LLMがどういうものか少しわかるように書くつもりです。 作ったものアーキテクチャ：Transformer（GP...

はじめに先日、こんなクライアントワークを受注しました。「オリジナルのGPTを作って、ファインチューニングして遊びたい」正直、未知の領域でした。LLMの仕組みはなんとなく知っていたけど、ゼロから実装したことはない。でも「Claude Codeで何とかなるだろう」と思って受けました。結果、実働5時間で動くLLMができました。しかも、意外とちゃんと日本語を喋る。この記事では、その過程を技術的な話と非技術的な話を混ぜながら書きます。エンジニアじゃない人も、LLMがどういうものか少しわかるように書くつもりです。 作ったものアーキテクチャ：Transformer（GP...

はじめに先日、こんなクライアントワークを受注しました。「オリジナルのGPTを作って、ファインチューニングして遊びたい」正直、未知の領域でした。LLMの仕組みはなんとなく知っていたけど、ゼロから実装したことはない。でも「Claude Codeで何とかなるだろう」と思って受けました。結果、実働5時間で動くLLMができました。しかも、意外とちゃんと日本語を喋る。この記事では、その過程を技術的な話と非技術的な話を混ぜながら書きます。エンジニアじゃない人も、LLMがどういうものか少しわかるように書くつもりです。 作ったものアーキテクチャ：Transformer（GP...

はじめにLLM アプリを運用し始めると、プロンプトの管理やコスト計算、トレースの仕組みがすぐに欲しくなります。LiteLLM と Langfuse の組み合わせはそのあたりをうまくカバーしてくれるのですが、Langfuse v3 から ClickHouse が必須になったことで、セルフホストのハードルが一気に上がりました。メモリ不足（OOM）で落ちる、再起動を繰り返す——そんな運用地獄に片足を突っ込んだ末にたどり着いた構成をまとめます。方針はシンプルで、「まともに動いて、かつ安い」 ことだけを優先しています。 結論：推奨構成（月額 ¥3,000〜6,000）コンポーネ...

!📺 この記事は YouTube「きなこもっちーのテック深掘り」の動画解説記事です。動画はこちら: バイブコーディングは終わった？次世代AIコーディングを徹底解説 この記事で分かることバイブコーディングの定義・起源・問題点エージェンティックエンジニアリングという新パラダイムの登場Cursor・Claude Code・GitHub Copilot など主要ツールの現状シニア開発者がAIを最も活用できている理由（データあり） バイブコーディングとは何か「バイブコーディング（Vibe Coding）」は、2025年2月に Andrej Karpathy（元 O...

アニメイラスト制作の現場では、すでに生成AIの活用が一般的になりつつあります。プロンプトから高品質なイラストを出力できる環境が整い、「どこまで従来の制作ツールを置き換えられるのか」という段階に関心が移っています。しかし、生成AIは万能ではなく、再現性や細部の制御といった面では従来ツールに分があります。つまり現在は、「どちらを使うか」ではなく、「どこまで代替できるのか」を見極めることが大切です。本記事では、PixAIをはじめとする主要な生成AIモデルを対象に、同一条件で比較検証を行い、アニメイラスト制作ツールの代替可能性を整理します。 従来のアニメイラスト制作ツールの役割アニメ...

Mastra でサクッとローカルLLMを実験したい。Mac (Arm) に最適化された MLX版のモデルを使いたいので LM Studio を使います。 動作環境Model Name: MacBook ProChip: Apple M1 ProMemory: 32 GBSystem Version: macOS 15.0 (24A335) ローカルLLMをインストール LM Studio をインストールcurl -fsSL https://lmstudio.ai/install.sh | bashlms -vCLI commit: df81c60 モデルを...

はじめに：AIとの壁打ち、その「もどかしさ」近年、LLM（大規模言語モデル）を活用した開発はもはや日常的なものとなりました。特に、コード生成や設計の壁打ちにおいて、ClaudeやChatGPTといったAIアシスタントは強力なパートナーです。しかし、皆さんもこんな経験はありませんか？「さっき説明したプロジェクトの全体像、もう一度説明し直すのか…」「この関数の仕様、何回も伝えなきゃいけないの、面倒だな」「議論が深まってくると、AIが前の会話の文脈を忘れて、トンチンカンな提案をしてくる」まさに、これが私が日々感じていた「もどかしさ」でした。開発初期段階のモックアップ作成や、特定の...

AIは一体何を記憶し、何を忘れるべきなのでしょうか？結論から言えば、AIはユーザーの不変的な好み、長期的な目標、反復するワークフローなど「シグナルの高い文脈」を記憶し、一時的な会話のノイズ、古くなった前提条件、永続化すべきでない機密データを忘れるべきです。効果的なAIメモリ（AI Memory）とは、生のチャット履歴をすべて保存することでも、コンテキストウィンドウに情報を詰め込むこと（Context Stuffing）でもありません。それは「選択（Selection）」「永続性（Persistence）」「ガバナンス（Governance）」によって成り立つシステムです。💡 Qu...

TL;DR各社が開発者を呼び込むために用意してくれた無料枠を贅沢にハシゴして、AI住民が勝手に文明を築く箱庭ゲームを作りました。開発費0円。サーバー代0円。Cerebrasの235Bパラメータモデルは「たけち○ぽ」を虹信仰に変換するために回り、Groqの超高速推論エンジンは「畑を耕すかどうか」の判断に全力投球されています。ビッグテックの善意が、最もくだらない形で結晶化している背徳感がすごいです。ゲーム: 高天原より常世のくにへ開発者サイト: L.a.F どんなゲームか（30秒で）AI住民がマップ上を自律的に動き回り、出会えば会話し、会話の中から道具を発明し、宗教を作...

概要本記事では、生成AIチャットアプリにおける基本的なシナリオとして「チャット一覧から特定のチャットを選択して画面表示し、メッセージを追加して生成AIにリクエストを送信する」場合のバックエンド処理の流れをAWS観点で追っていきます。この処理を「チャット画面表示」と「生成AIへのリクエスト送信」という2段階に分けて解説していきます。今回参照している生成AIチャットアプリは「はじめてのAWSモダンアプリ開発入門」において作成したものをベースとしています（GitHub）。実際の画面遷移を以下に示します。 構成図「チャット画面表示」および「生成AIへのリクエスト送信」におけるバッ...

MacBook Neo上で動かしているローカルエージェンティックAI「mazzaineo」に、新しい機能を2つ追加しました。1つはブラウザだけで操作を完結させるためのWebターミナル、もう1つはApple SiliconのMLXをネイティブに活用する最新の推論エンジン「SwiftLM」の統合です。

【開催報告】「生成AIを支える最適インフラ戦略 ―AI推論コネクティビティデータセンターの必要性―」生成AIの実用化が急速に進む中、企業にとって「どのようなインフラでAIを動かすか」は事業の競争力に直結する問いとなっています。このたび、フィックスターズとオプテージは、生成AI時代に求められるインフラ戦略をテーマにしたセッションに登壇しました。セッションは2部構成で、フィックスターズからはビジネス・技術の両面から「Vertical AI」の潮流と実践方法を、オプテージからは生成AI推論・学習に特化したデータセンター戦略とGPUクラウドサービスを解説しました。本セミナーへは高い関心...

はじめにクロスエージェントメモリ（Cross-Agent Memory）とは、複数のAIエージェントがセッションやツールの枠を超えて、ユーザーのコンテキスト、過去の対話、作業状態を永続的に共有し、連携するための統合的なメモリ基盤のことです。個別のエージェントが独自の記憶を持つのではなく、共通の「記憶の保管庫」を参照・更新することで、シームレスなマルチエージェント協調を実現します。LLM（大規模言語モデル）のコンテキストウィンドウが拡大するにつれ、単一のAIエージェントは一度に大量の情報を処理できるようになりました。しかし、エンタープライズの現場や複雑なワークフローにおいては、単一...

別で書いた記事：https://medium.com/@watanabe42463/i-built-an-ai-that-modernizes-legacy-cobol-and-then-made-it-prove-its-own-work-aa982343c833 8,000億行の基幹業務コードに言語モデルを解き放つと何が起きるのかまず、この変数名を見てください。WS-CUST-ID-X予想してみてください。CUSTはCustomer（顧客）でしょう。IDはそのままID。ですが、末尾のXは何を指すのか、さっぱりわかりません。次に、一般的なAI移行ツールによって「現代化」さ...

京都府が府立高校生約1万人を対象にAI英会話サービスを導入する。同府の担当者は「英語力は自らの可能性を広げる必須スキル」だとし、AI英会話の導入効果に期待を寄せる。

10日で2万行。嘘みたいな本当の話いきなり数字を出します。プロジェクト内容コード量家計簿アプリ収支・資産・FP・電力分析約9,200行 / 76ファイル子供コーチングアプリ1on1コーチング記録約3,600行 / 49ファイルエンジニア年収情報サイト年収データ可視化・SEO・広告収益設計約7,800行 / 33ファイル合計：約20,600行 / 158ファイル。1人で。10日で。「はいはい、AI使えばそりゃね」と思いましたよね。自分も最初はそう思ってました。AIに投げれば勝手にできるでしょ、と。できませんでした。 全...

はじめに本記事は「LLM SDK を基礎から理解する」シリーズの最終回です。回テーマ第1回テキスト生成の基本第2回マルチターン会話第3回ストリーミング第4回ツール呼び出し（Function Calling）第5回（本記事）埋め込み（Embedding）とRAGへの入口前回はツール呼び出しを解説しました。今回はシリーズの締めくくりとして、RAG（検索拡張生成）の仕組みと実装を解説します。Embeddingが何者か理解できると、社内ドキュメント検索できるAIの原理が理解できるようになります。 なぜRAGが必要なのか...

はじめに2026年2月、中国のAI企業Z.ai（旧称: Zhipu AI / 智谱AI）がオープンソースLLM「GLM-5」をリリースしました。744Bパラメータ（MoE構成、40Bアクティブ）という大規模モデルでありながら、MITライセンスで公開されており、LMArenaやArtificial Analysisのオープンモデルランキングで1位を獲得しています。この記事では、GLM-5のアーキテクチャ、ベンチマーク性能、API利用方法、セルフホスティング手順をまとめます。 この記事で学べることGLM-5のモデルアーキテクチャと技術的特徴主要ベンチマークでの性能と既存モ...

はじめにプログラミング教育の現場でAIをどう活用するか、そもそも利用を許可すべきかどうか——そのポリシーは今まさに議論されている最中でしょう。今回は、先行してAIを活用した教育を試みたところ、あまりやる気のなかった生徒さんのモチベーションとコードの品質が良い方向に向上したので、皆さんに共有します。!n=1の話ですので、当然ながら逆効果になる可能性もあります。一つの事例として参考にしていただければ幸いです。 著者プロフィール大人・子どもを含め約150人にプログラミングを指導就職支援実績あり（SIer中心）ChatGPT-3の公開初日から仕事で活用し当時の生徒（大...

AIの進化を支える高品質なデータの不足が懸念される中、IPAは2026年は「データ枯渇元年」になると説く。企業に眠る情報の活用が急務となる今、国境や組織を越えた新たなデータ連携の形「データスペース」を実現するための成果物が公開された。

Googleは、「Google One」の月額2900円プラン「Google AI Pro」の提供容量を2TBから5TBへ増量した。米国ではWorkspaceでのAIエージェント機能やGmailのAI校正、Chromeの自動ブラウジング、Google Home Premiumの無料利用も追加される。

ソフトバンクGのAI投資が実を結び始めている。OpenAI、Arm、データセンター事業などの取り組みが進展する中、孫正義氏はAI革命において「世界経済の中心的な役割を担う企業の1社になりたい」と述べた。

2027年のスマホはAIの進化と奇抜なデザインで変態的なモデルも登場し、新たなスタイルが拡大しそうです。

はじめに株式会社ヘンリーでソフトウェアエンジニアをしているUGAです。ヘンリーでは電子カルテ・レセコン一体型のクラウドサービス「Henry」を開発しています。医療ドメインのプロダクト開発では、コードの複雑さだけでなく、その背景にある医療ドメイン知識の複雑さが大きな壁になります。この記事では、Claude Codeを使ってコードベースから体系的な技術ドキュメント「解体新書」を自動生成するClaudeCodePluginを開発した話を紹介します。単なるドキュメント自動化の話ではなく、ドメインエキスパートAIをチームで育てるというビジョンに基づいた取り組みです。きっかけヘンリーの開発では、ドメインが複雑であるが故に、日常的にSlackで他のメンバーに質問のメンションを飛ばし、返事を待ち、回答をもらってようやく作業に取りかかるというやり取りが少なくありませんでした。これは聞かれる側も自分のタスクを中断して答える必要があり、双方にとってコストの高いやり取りでした。コードを直接読みに行くこともできますが、医療ドメインのコードは「何をしているか」は読めても「なぜそうなっているか」が分からないことが多

結論: 20エージェント並列は要らない。スキル1本で同じ構造は作れる「20体のAIエージェントを並列稼働させ、売上 $3M」——X で 340万回読まれた投稿を見て、その日のうちに Claude Code で再現してみた。結論から言うと、Agent Teams も API 課金も要らなかった。 核心は「1エージェントに全部やらせない」という設計思想であり、それは Claude Code のカスタムスキル（.claude/skills/）1本で十分に再現できる。この記事では、専門分業＋品質ゲートの構造をサブスク内で構築する方法と、実際にこのパイプラインで差し戻しが発生した具体例を...

電通デジタルのデータエンジニア、稲澤です。前回は、Cookieの保持期間が短くなっている話をしました。今回は、それを踏まえた2026年3月時点の対応方法として有効なものを説明します。（本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

本記事は、Grafana Labs 主催の 「Grafana Observability CON 2026 Tokyo」 に参加したレポートです。イベントを通して、オブザーバビリティが単なる「監視・可視化」から、「運用判断や改善を支援するプラットフォーム」へと進化していることが強調されていました。特に印象的だったのは、Knowledge Graph と RCA Workbench による根本原因分析の高速化、Grafana Assistant を中心としたエージェント型 AI による調査支援、そして Adaptive Telemetry / Adaptive Trace による実践的なコスト最適化です。また、OpenTelemetry 導入を支える Instrumentation Hub や、フロントエンド・ユーザー体験まで含めた E2E 可観測性の重要性も語られていました。筆者の所属するオプティムの Kubernetes 基盤「Cavor」では OSS の LGTM スタックを運用しているため、Grafana Cloud の方向性を「既存構成をどう発展させるか」という視点で捉え、すぐ

1. はじめにGemini APIを触ろうと思ったら、「AI Studio？」「Vertex AI？」「Gemini（Chat）？」…と、入口が多すぎて普通に混乱したので整理しました。同じようにハマる人がいると思うので共有します。!先に結論ですが、個人開発ならAI Studioで十分。企業なら最初からVertex AIを触る。ちなみに Gemini の発音ですが、英語発音：ジェミナイ（/ˈdʒɛmɪnaɪ/）日本語表記：ジェミニ（Google公式表記）です。日本では「ジェミニ」と呼ぶのが一般的だそうです。学会でジェミナイと呼んでいるかたがおら...

この記事についてAI対話ログと実験記録をもとに Claude Code が下書きを作成し、私が加筆修正しました。本記事の内容は個人開発の PoC フェーズにおける実験結果であり、一般最適を主張するものではありません。前回の記事では、ローカル SLM に約 300 本のゲームシナリオを書いてもらって設計の穴を見つけた話を書きました。今回はその続きです。300 本を 1,000 本に拡大し、さらに 3 つのモデルサイズ（4b・9b・14b）で比較実験をしました。問いはシンプルだった。創造性はモデルサイズに比例してスケールするのか？ 結果は、そう単純ではなかった。!少なくとも私...

AIは「使うツール」から「意思決定し行動する主体」へと進化しつつある。しかしその裏で、企業のセキュリティは追い付いていない。暴走する計画、乗っ取り、そして現実世界への影響――。AIエージェントがもたらすリスクの本質とは何か。従来の対策が通用しない理由に迫る。

「CaP-X」の概要をまとめました。続きをみる

はじめにエイプリルフールなので、「一瞬で伝わって一瞬で終わる」ネタアプリをひとつ作ってみました。「エルシャダイふくわらい」です。〜 神は言っている、顔を整えろと 〜アプリはこちら👇https://elshaddai-face.pages.dev/ どんなアプリ？いわゆる「ふくわらい」ですが、エルシャダイ風の世界観で遊べるようにしています。目・鼻・口を配置して顔を完成させる配置によってそれっぽいコメントが出る「そんな顔で大丈夫か？」という気持ちになれます。 作ったきっかけエルシャダイの公式PVがフリー素材になっていたのを思い出して、「何か作れそう...

米Metaなどに所属する研究者らが発表した論文「A foundation model of vision, audition, and language for in-silico neuroscience」は、人間の脳活動を予測する基盤モデル「TRIBE v2」を発表した研究報告だ。

データの分断やレガシーインフラによる情報のサイロ化がAIの全社展開を妨げている。こうした状況を受け、データブリックスのプラットフォームとアクセンチュアのグローバルな業界知見を組み合わせ、両社はAIを本番運用に移行させる支援体制を強化した。

生成AIの登場により、ビジネスパーソンの行動プロセスは大きく変化した。検索という行為そのものが不要になってきている今、自分で考える姿勢を持てないビジネスパーソンが増えている。これからのAI検索時代に自分で考える姿勢を培うため必要な「3つのR」とは？

KPMGは、世界各国の組織リーダーを対象に実施したAI導入に関する調査結果を公表した。景気後退下でも揺るがない投資意欲が示される一方で、活用の進展度やリスク管理には、組織間で隔たりがあるようだ。

韓国科学技術院に所属する研究者らが発表した論文「“Oops! ChatGPT is Temporarily Unavailable!”: A Diary Study on Knowledge Workers’ Experiences of LLM Withdrawal」は、ChatGPTなどの大規模言語モデル（LLM）を日常的に使い込んでいる知識労働者10人に、4日間の“LLM断ち”を課す日記調査を実施した研究報告だ。

1. ざっくり言うと？（要約）大阪市と日立製作所が、年間約1万件の「通勤届」処理にAIエージェントを導入した実証実験で、業務時間を最大40%削減できる可能性を確認しました。AIが「申請書の自動生成」「不備の自動チェック」「認定判定サポート」「払戻計算サポート」の4役をこなし、担当者の手作業をごっそり肩代わりします。2026年度以降、大阪市全庁への本格導入を検討中。行政DXの"現実解"として全国の自治体に波及する可能性があります。 2. もっと詳しく！（深掘り） なぜ「通勤届」だったのか？年間1万件、しかも約半数が4月に集中する通勤届の処理は、職員にとって毎年恒例...

はじめにこんにちは、Neo です。先日、RTX5070Ti 搭載の PC を新調しました。それまで使っていた GTX1080 搭載マシンと比べて VRAM 容量は 8GB から 16GB に倍増。ローカル LLM で動かせるモデルもかなり優秀なモノになりました。そこで今回は、CanIRun.ai の情報を参考に、Ollama でインストールして RTX5070Ti で動かせる優秀なローカル LLM を使用比較してみました。既に色々な人が検証記事を出しているとは思いますが、実際にこのスペックの PC を購入・所持してみての実感として、分かりやすいデータを提供できればと思い、今回...

Anthropicは、「Claude Code」の流出コードを巡り、GitHubに対しDMCAに基づく削除申請を行った。GitHubは親リポジトリを含む約8100件のネットワークを一斉削除した。

はじめに昨日から社会人のihiratchです。先日終了したDeep Past Challenge - Translate Akkadian to English、通称アッカド語コンペに参加していました。結果は628/1349チーム（Private 35.58）と悔しい結果に終わってしまいました。落ち込んでいても仕方がないので、本記事ではコンペの振り返りと1位解法 + α の紹介をします。アッカド語コンペに出ていた人も、そうでない人にも、本記事がなにかの参考になれば幸いです。 アッカド語コンペとは？アッカド語コンペは、4000年前の古代アッシリア商人が粘土板に刻んだアッカド語...

「この書類、また一から書かないといけないのか……」仕事で似たような文書を何度も書いた経験はありませんか？取引先へのメール、報告書、仕様書——毎回ゼロから書き起こすのは時間がかかりますし、正直なところ「この作業、もっと楽にならないのかな」と感じることもあるでしょう。実は今、世界中の企業がこうした「知識労働」（頭を使って情報を処理したり文書を作ったりする仕事のこと）にAIを取り入れ始めています。そして今回ご紹介するのは、なんと230年以上の歴史を持つ老舗企業が、AIを全社的に導入して大きな成果を上げたという驚きの事例です。 そもそも「知識労働」と「生成AI」とは？ 知識労働...

2026年3月に改定された経済産業省のAI事業者ガイドライン第1.2版は、日本のAI活用が実験段階から社会実装段階へ移行したことを象徴する内容となった。特にAIエージェントやフィジカルAIの定義が新設され、人間の判断を必須とする設計思想が明確に示されたことは、AIが社会の意思決定や物理世界に直接影響を与える存在になったことを意味するだろう。日本の産業界は、AIをどのように安全に、責任を持って活用するかが問われる段階に入おり、今回の改定は、技術の暴走を防ぐための制約ではなく、AIを安心して使える社会基盤を整えるための前向きなルール形成である。この変化を単なる規制対応として捉えるのでは...

概要生成AIでのプログラム開発は「コードを書く能力」ではなく仕様をどれだけ厳密に固定できるかで品質が決まる。生成AIは未定義部分を補完するため、仕様の抜けはそのままバグになる。したがって、本ドキュメントでは「曖昧さを排除するための完全仕様」を定義する。 1. プログラム基本定義 1.1 年日付・プログラム名例2026-04-01_gmId_table_generator_v1 1.2 目的例MOSFETのgm/Id特性を掃引し設計用テーブルを生成する 1.3 背景・用途例アナログ回路設計の初期寸法決めの高速化 1.4 対象読者例半導...

記事の目的AI-DLCとハーネスエンジニアリングを読み解くと似ている箇所が多くあり、相互補完の関係にあると感じたので、それぞれについてまとめつつ、両者を組み合わせることで実現できる開発方法の情報を整理しました。整理した情報を理解することで原文を読まずとも大まかなポイントを理解できるようにしています。趣旨を損なわない程度に要約している部分もありますので、更に興味が湧いた方はぜひ原文の記事の方を読んでみてください。 概要AI駆動の開発手法に関する2つの記事を読み解き、それぞれの核心と関係性をまとめたもの。記事発行元主な対象領域AI-DLCAWS開発ライ...

バイブチャレンジ第13弾。今回は、野球経験者なら一度は「もっと楽にならないか」と思ったことがあるはずの、野球のスコアブック入力アプリを開発しました。試合の激しい動きを追いながら、紙とペンで複雑な記号を書くのは至難の業。それを「ワンボタン」で解決することを目指しました。 開発のバイブス：試行錯誤のダイヤモンド開発初期は、画面上に描画したダイヤモンドの形が歪んでいたり、ベースの向きが逆転していたりと、野球場に見えない不細工な状態からのスタートでした。しかし、AIと何度も配置を計算し直し、試行錯誤を繰り返した末に、ようやく「そこそこいい感じ」の直感的なフィールドUIに辿り着きま...

はじめに数理最適化や機械学習の理論の勉強をする際に避けては通れない，スカラーのベクトルによる微分ベクトルのベクトルによる微分についてまとめます．この内容は，学部 1 年生の線形代数と微分積分がある程度わかっていれば習得できます．本記事の特徴は，Jacobi 行列と勾配を区別している点にあります．こうすることで，多変数関数の微分をまとまりよく扱うことができます． スカラーのベクトルによる微分まずはじめに，ベクトル（多変数）に対してスカラー値（一変数）を対応づける関数の微分を考えましょう．f:\mathbb{R}^n\rightarrow\mathbb{R}としま...

はじめにルミナイR&Dチームの宮脇彰梧です。普段は大学院でマルチモーダルAIの研究をしながら、生成AIやAIエージェントの技術をあれこれ触っています。いきなりですが、みなさん。RAGの開発、つらくないですか？「LangChainで組んではみたものの、なんか精度が出ない…」「Self-RAGとかFLAREとか、新しい手法が出すぎて追いつけない！」「論文のコードを動かそうとしたら、環境構築だけで一日終わった…」あるあるですよね。私もよく頭を抱えています。そんなRAGのカオスに、一筋の光を差し込んでくれるかもしれない論文が登場しました。それが 「FlashRAG」 ...

はじめにAI市場は急速に拡大している。しかし、その競争構造は単純ではない。大きく分けると、プレイヤーは2種類に分類できる。エコシステムを持つ企業エコシステムを持たないAI企業この違いを理解しない限り、AIの本質は見えない。 エコシステムを持つ企業代表例は次の通りである。MicrosoftGoogleこれらの企業は共通して、次の特徴を持つ。ユーザー接点を持っている業務・生活に入り込んでいるデータが継続的に流入する 何が強いのか重要なのは「データ量」ではない。データを継続的に構造化できる環境を持っている点である。彼らは日々こ...

AI・機械学習チームの北川(@kitagry)です。 この記事はAI・機械学習チームブログリレー1日目の記事です。 この記事では、gokartの型チェックをmypy pluginからpyrightやpyrefly, tyなどのモダンな型チェッカーへ移行するために、SpotifyのluigiやFacebookのpyreflyといったOSSにコントリビュートした経緯を紹介します。 Pythonの__new__やDescriptor Protocol(__get__/__set__)など、型システムの深い部分にも触れていきます。 結果的に社内のプロダクトについてはmypyで1分10秒ほどかかっていま…

by [Hideki Tamae] | #HuggingFace #CrewAI #Antigravity #AI #ケア資本主義 AIツール、何を基準に選んでいますか？多くの人は「スピード」「効率」「売上への貢献」で選ぶ。それは正しい。私もそうだった。Crew AIやAntigravityを使い始めたのも、仕事を速く、賢くこなすためだった。でも、ある時ふと思った。このツールの先に、何がある？ 第一章：1956年、ダートマスの夢1956年、夏。アメリカ、ニューハンプシャー州ハノーバー。ダートマス大学の数学棟最上階に、若き俊英たちが集まった。ジョン・マッカーシー、マービ...

10Xでは、GitHub Actionsのセキュリティ改善を段階的に進めてきました。もともとPAT（Personal Access Token）を使っていたところをGitHub App Tokenに移行し、さらにOcto STSを使ったToken運用の改善にも取り組んでいます。 そうした中で、まだGitHub Secretsに残っていたものがありました。Terraform用のGitHub Appの秘密鍵です。このAppに付与される権限が徐々に膨らんでいく中で、秘密鍵の保管方法がセキュリティ上無視できない課題になってきていました。この記事では、その課題と、秘密鍵をGitHub Secretsから…

はじめにChatGPTのようなLLMに同じ質問を何度か投げた時、ニュアンスが違うだけで意味的には同じような回答が返ってきたことはないだろうか？それは良く言えば「安定している」と言えるかもしれない。しかし、一方で多様性が欠如しているともいうこともできる。私たちが日常的に使っているChatGPTやClaudeは、人間のフィードバックをもとに「好まれる答え」を返すよう訓練されている。その結果としてモデルは賢くなる一方で、出力の幅が狭まっていく。ICLR 2024に採択された論文はこれを定量的に示し、「アライメントの代償（alignment tax）」と呼んだ。しかし問題はそれだけで...

はじめに機械学習のモデルを作っていると、こんな経験はないでしょうか？あのとき一番精度が高かったモデル、どのパラメータで動かしたんだっけ？同僚と実験結果を共有したいけど、どうやって渡せばいいの？本番に出したモデルをロールバックしたい…でもどのバージョンだっけ？機械学習のプロジェクトは、コードを書くだけでは終わりません。データの準備から実験管理、モデルのデプロイ・監視まで、幅広い工程を継続的に回し続ける必要があります。とても大変そうですよね？こうした複雑な工程をまとめてサポートしてくれる 機械学習ライフサイクル管理ツール というものがあります。 そもそも機械学習の...

はじめに──この記事で学べること「ChatGPTは便利だけど、社内の機密情報を入力しても大丈夫なの？」業務でAIを使い始めた企業の多くが、いま最も頭を悩ませているのがこの問題ではないでしょうか。ChatGPTやClaude、GeminiなどのクラウドAIサービスは非常に優秀ですが、入力したデータはすべて社外のサーバーに送信されます。議事録の要約、顧客データの分析、社内規程の検索──こうした業務にクラウドAIを使うことに対して、セキュリティ上の不安を感じるのは当然のことです。そこで注目されているのが、ローカルLLMという選択肢です。AIの頭脳そのものを自社のサーバーに丸ごとインス...

Base44の30秒UIと、HAISの6ヶ月実装戦 —バイブコーディングの限界を超えるアーキテクチャ設計こんにちは。田前秀樹です。先日、Base44というAI UI生成ツールで、ポリヴェーガル理論ベースの音声解析WebアプリのUIを生成してみました。完成時間：30秒結果は確かに美しかった。Steve Jobsが見たら喜びそうなダークモード。オレンジに光るオーブボタン。医療デバイスのような質感。しかし、コードをエクスポートしようとしたら、「Upgrade to Pro」の壁。そして、ブラウザ上のプレビューには、すべてダミーデータが詰まっていました。 なぜ「見た目...

!この連載について生成AI時代に、新しい技術をどうキャッチアップするかをテーマにした連載です。筆者はIT業界のほか複数の異業種を経験し、地域でのボランティア活動も経た後、現在はコンサルティングファームに在籍しています。Claude Codeを相棒に資格学習ツールを自作する過程を通じて、生成AIが学習・開発・キャリアをどう変えるかを実体験をもとに語ります。技術の変化を自分ごととして捉えたい方に向けて書いています。第1回（本記事）: 学びの道具を自分で作る第2回以降: 近日公開予定!お読みいただく前に本連載は、技術的に高度なことをやっているわけではありません。筆者は現在も...

こんにちは。キャディ株式会社の Analysis Platform Group でソフトウェアエンジニアを務めている廣岡です。 業務としては、キャディの様々なサービスの裏側で稼働する機械学習解析のインフラやバックエンドの開発、アプリケーションとの橋渡しなどに取り組んでいます。最近では下記記事で紹介したようなプロジェクトに取り組んでいます。 zenn.dev 今回は私たちのチームで作り、開発業務の中で利用している Claude Skills について紹介します。 TL;DR Claude Skills を使って ML 開発における定型作業を効率化した 推論サーバー構成やログ調査、インフラ構築など…

はじめにはじめまして。NTTデータでデータサイエンティストを務めております池野です。本記事は、【前編】Databricks Assistantを活用して需要予測モデルを構築してみた 〜EDA編〜の後編です。前編では、需要予測モデル構築における課題感の整理からスタートし、Databricks Assistant の設定データ読み込みEDA（探索的データ解析）需要に影響を与える要因の仮説出しまでを実施しました。需要予測はビジネスインパクトの大きいテーマですが、実務では前処理やEDA、特徴量設計などに多くの時間がかかります。そこで今回は、「Assistantを活用す...

株式会社イエソドで主にバックエンドの開発を担当している @inside_hakumai です。ここ1〜2年で、生成AIはWebアプリケーション開発の現場に急速に浸透しました。コード生成、レビュー支援、ドキュメント作成など、生成AIを活用する場面は日に日に広がっています。2025年4月ごろ、社内でも開発業務の中に生成AIが徐々に浸透してきている中で、当時はチーム内でも生成AIを積極的に試しているメンバーとそうでないメンバーに濃淡がある状況でした。生成AIを活用して開発を効率化していこうとする中で、「AI活用以前に、そもそもAI活用に関するノウハウを蓄積する場が用意されていない」という課...

はじめまして、電通デジタルでデータエンジニアをしている、稲澤です。 普段業務でServer Side Taggingなどの導入支援や実装を担当しています。電通デジタルでは、広告計測基盤のサポートもしていますが、この複雑怪奇に進化している領域で迷子になっているマーケターやウェブサイトのデータ分析者も多いように思います。続きをみる

G-gen の杉村です。2026年3月に発表された、Google Cloud や Google Workspace のイチオシアップデートをまとめてご紹介します。記載は全て、記事公開当時のものですのでご留意ください。 はじめに Google Cloud のアップデート Gemini 3.1 Flash-Lite が Preview 公開 IAM で Service account principal sets が使えるようになった BigQuery の Conversational Analytics がアップデート gemini-embedding-2-preview が登場 Cloud S…

はじめに（本記事ついて）本記事は、2023年6月～9月にNishikaさんで開催されたコンペ「日本酒銘柄画像検索」にて、コンペ終了後2023年9月当時にトピック投稿していた7位解法の内容です。公開が今更ではあります、Nishikaさんが2026年3月31日をもってコンペティションサービスを終了されることに伴い、こちらに備忘録として投稿することにしました！とても良い経験のできたコンペでしたので、コンペ運営・ホスト・参加者の皆様に改めて感謝します。こちらの記事では、主に自チームのアプローチのみの内容となっています。コンペ概要や他上位解法などについては、Speaker Deckの...

Claude Code から Excel を読ませたくて、MCP Server を自作してみた MCP を知らないところから、最小構成で1本動かすまで はじめに最近、Claude Code や MCP まわりの話を見かけることが増えてきました。自分も気になって調べ始めたのですが、最初の感想はとても素直で、「言葉はよく見るけど、実際には何をしているのか分かりにくい」というものでした。特に引っかかったのは、MCP がAPI 連携みたいなものなのかプラグインのようなものなのかそれともデータ接続の仕組みなのかこのあたりの輪郭が、最初は見えにくかったことです。...

はじめに「一人でやったらエライことになっていた」正直、これが今回の感想のすべてです。PyTorch、LSTM、スライディングウィンドウ、DataLoader、GPU切り替え——それぞれ一つひとつなら調べながら進められるかもしれない。でも「PyTorchで、久しぶりのLSTM、それを多ステップ予測に使って、Colab GPU で動かす」というのは大変！な状態でした。今回は Claude Code をナビゲーターにして 、気象庁オープンデータ（東京の日別気温）から翌7日間の気温を予測するLSTMモデルを完走した話をします。この記事は以下のシリーズの3本目です。第1弾: C...

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 #71 - OpenShell」という勉強会を開催しました。 https://generative-agents.connpass.com/event/388576/generative-agents.connpass.com アーカイブ動画はこちらです。 www.youtube.com OpenShell 今回は、AIエージェントのためのランタイム「OpenShell」をキャッチアップしました。 OpenShell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.n…

はじめに こんにちは、株式会社ACES の共同創業者 / ソフトウェアエンジニアの三田村です。 2024〜2026年にかけて、OSS パッケージや CI/CD を経由したソフトウェアサプライチェーン攻撃が増加しています。当社は Python と JavaScript/TypeScript を主な開発言語として使用し、CI/CD パイプラインやクラウドサービスに依存しているため、以前からこの問題を認識していました。 直接的なきっかけとなったのは、2026年初頭に発生した Trivy（セキュリティスキャナ）の侵害と axios（HTTP クライアントライブラリ）のメンテナー権限悪用の 2 件です。…

PDFに含まれる図表をRAGで扱うことはできるのか？本記事では、テキスト抽出・LLMによるOCR・マルチモーダルEmbeddingなど6つの手法を比較し、精度・コスト・処理時間の観点から検証を行いました。最新の研究動向とも照らし合わせながら、実務で使える現実的な最適解を整理します。

「Multitask DiT Policy」の概要をまとめました。続きをみる

本記事では、GNSS（衛星測位）を用いた高精度測位において発生する主要な誤差要因と、その影響を抑えるための最適な観測条件について解説しています。GNSS 誤差は、電離圏・対流圏といった大気の影響、建物などによるマルチパス、衛星配置（DOP）、相対測位時の基線長など、複数の要因が複雑に絡み合って生じます。特に夜間や冬季、オープンスカイな設置環境、静穏な太陽活動下では精度が安定しやすいことが分かっています。また、大雨などの荒天が測位精度に与える影響や、季節変動による精度差についても論文ベースで紹介し、GNSS 測位結果を正しく評価するための実践的な視点を提供しています。

メール配信サービスのオンボーディングで求められる「SPFへのinclude追加」。実はenvelope-fromの仕組み上、メインドメインへの追加が不要なケースがあります。キャリアメール対応やDNS lookup回数制限も踏まえ、SPF設定の判断基準を整理します。

Pythonでノイズ除去の効果を検証する ― 音声分類の精度はどう変わるか はじめに前回はスペクトル減算とWienerフィルタによるノイズ除去を実装しました。ところで、こんな疑問を持ちませんでしたか？「ノイズ除去すれば、音声分類の精度は上がるはずだよね？」実は、これは正しいとは限りません。本記事では、実際に実験してその答えを確かめます。結果として出てきた数値は、最初の予想を裏切るものでした。 実験の設計以下の3パターンで音声分類の精度を比較します。Clean：ノイズなしの音声でテストNoisy：ノイズを加えた音声でテストDenoised：ノイズ...

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話すこと LLM プロバイダー（Azure OpenAI / Vertex AI / Anthrop ...

はじめに株式会社 松尾研究所インターンの松本です。本記事では、LLMの学習手法であるDPOにおけるバッチサイズについて扱います。DPO（Direct Preference Optimization）とは、好ましい回答（chosen）と好ましくない回答（rejected）のデータを用いて、モデルが人間にとってより望ましい応答を生成できるように学習するアライメント手法です。バッチサイズとは、1回の学習ステップで同時に処理されるデータサンプル数を指します。一般的に、バッチサイズを大きくすると勾配が安定し、学習が安定しやすくなります。一方で、バッチサイズを小さくすると勾配に分散が大...

はじめに株式会社 松尾研究所インターンの松本です。本記事では、LLMの学習手法であるDPOにおけるバッチサイズについて扱います。DPO（Direct Preference Optimization）とは、好ましい回答（chosen）と好ましくない回答（rejected）のデータを用いて、モデルが人間にとってより望ましい応答を生成できるように学習するアライメント手法です。バッチサイズとは、1回の学習ステップで同時に処理されるデータサンプル数を指します。一般的に、バッチサイズを大きくすると勾配が安定し、学習が安定しやすくなります。一方で、バッチサイズを小さくすると勾配に分散が大...

こんにちは。 AI 事業本部 AI クリエイティブカンパニー BPO 事業部のエンジニアの佐藤 (@ ...

背景 こんにちは、キャディ株式会社D&A部の山﨑広之と申します。 現在、筆者らのチームでは、キャディのミッションである「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」ための新しいアプローチに取り組んでいます。具体的には、調達領域の課題解決に向けた仮説検証（フィージビリティスタディ）を通じ、顧客にとっての真の価値を探り当てる新規機能の立ち上げフェーズの真っ只中です。 この検証サイクルが後半に進んだ頃から、顧客へのヒアリングのためにAIエージェントを活用し、デモアプリを作成し始めました。 AIエージェントを使った開発というと「開発期間の短縮」にばかり目が行きがちですが、チームでRetrospective…

2026年3月19日、フィックスターズとTOSYSの共催によるオンラインセミナー「AI先進県 長野への挑戦 インフラとフィールドが動かす 価値あるAI」を開催しました。多くの皆様にご参加いただき、誠にありがとうございました。本セミナーでは、AIインフラの地方展開、ソフトウェア高速化技術、農業AIロボットの実証、そしてフィックスターズ長野事業所の取り組みという4つのテーマで、計4セッションをお届けしました。本ブログ記事では、各セッションの内容をご紹介します。 「AI先進県 長野への挑戦 インフラとフィールドが動かす 価値あるAI」セミナー開催日: 2026年3月19日（木）12...

NVIDIAのDLSS 5は表現に直接介入し、リアルタイムで写実性を向上させ反発と炎上を引き起こしました。今後のCG技術やゲーム開発にも大きな影響を与える可能性が高いです。

目次 はじめに 背景と課題 避難訓練の全体像 GUIベースのツールを選定した理由 AIによるシナリオ ...

株式会社ヘンリー VPoTの戸田です。弊社ではクラウドネイティブ型電子カルテをご提供するうえで、オンプレやクラウドリフト、シングルテナントといったシステム構成とクラウドネイティブ型マルチテナントがどう違うのかを説明する機会が多くあります。都度相手に合わせて内容を調整したご説明をしているのですが、一度基幹業務システムの変化について網羅した説明をすることが今後の役に立つと考え、こちらの記事としてまとめました。なお筆者が基幹業務システムに関わり始めたのは2000年代後半からで、それよりも古いものには伝聞が入っています。もしお気づきの点があれば @Kengo_TODA までコメントいただくか、はてなブックマークなどでコメントいただければ幸いです。基幹業務システムはこの30年で大きく姿を変えてきました。メインフレーム（ホストコンピュータ）拠点内オンプレミスデータセンターでの運用代行IaaS上へのクラウドリフトクラウドシフト（クラウドネイティブ化）そして、シングルテナントからマルチテナントへ本記事では、これらの変化が「なぜ起きたのか」を、技術とビジネスの両面から整理します。またこうした流れは多くの

Ubie社内でセキュリティ分析に利用できる生成AIエージェントを開発・運用をはじめておよそ1年が経ちました。よい区切りではあるので、セキュリティ分析における生成AI利用について得られた知見などをまとめたいと思います。 前提：「セキュリティ分析」とは？まず、セキュリティアラートとはEDR、WAF、クラウドセキュリティサービス、脆弱性スキャナーなどが発見したセキュリティ上問題になりそうな事象などの報告を指します。これは本当に影響のあるアラートもあれば誤検知も含まれます。組織のセキュリティ担当者はこれが本当に影響あるものなのかを調査して必要なら対応方針を考える、という一連の作業を「セキュ...

!この記事は「Claude Code × Google Colabで始めるAI開発——GPUをタダで使いながらAIと二人三脚」の続編です。前記事で作った環境をそのまま使っています。 はじめに前回はVSCode + Claude Code + Google Colabの環境構築とGPU活用を試した。今回はその環境を使って、実際に機械学習をやってみた。そこで気づいた使い方がある。**「コードを書いてもらう」のではなく、「実行結果をClaudeに見てもらう」**というフローだ。コピペ不要で、シームレスに回る。これは思ったより画期的だった。 環境VSCode + Cla...

!ファイルサイズの大きい画像が含まれるため、モバイル回線での閲覧は推奨しません。(約 30 MB) やったこと512x512 解像度付近の複数解像度で画像を生成できる 380 M パラメータの JiT モデルを学習しました。前回 の記事の発展的な感じです。https://zenn.dev/platina/articles/jit-animeface前回と異なり、上半身だけでなく全身画像の生成もできるようになっています。今回も同様に、使用したコードは以下のレポで公開してますが、予告なく破壊的変更を main ブランチに push する可能性があるので、使用する場合は気をつ...

3月のAI業界、ちょっと落ち着いてくれへんか。1週間で12モデルがリリースされ、最強モデルの情報がブログ原稿ごと漏洩し、動画生成は「経済的に無理」と白旗が上がり、MetaはLlamaを捨ててGoogleに助けを求め始めた。おっちゃん、追いかけるだけで息切れしとるで。今日は3月最後の月曜や。Claude Code・Codex/ChatGPT・AI業界全般の「今週ほんまに押さえとくべきこと」を、全部まとめて1本でお届けする。 🔓 Anthropic Mythos/Capybara — セキュリティ最強モデル、最弱のミスで世に出る3月26日、Fortuneがスクープした。Anth...

「OpenArm Isaac Lab」を試したのでまとめました。・Ubuntu 22.04・Isaac Sim v5.1.0・Isaac Lab v2.3.0・Python 3.11続きをみる

こんにちは！ 1月に入社したセキュリティチームの坂梨です。この記事はセキュリティチームブログリレーの1日目の記事です。 みなさん、セキュリティはつらく大変なものだと思っていませんか？ セキュリティはどうしても「義務としてやるもの」というイメージがつきまといがちです。 しかし私にとっては、セキュリティはまるで古代遺跡を発掘する冒険です。システムという遺跡の奥深くには、まだ誰にも発見されていない脆弱性というお宝が眠っています。エラーメッセージ、レスポンスヘッダー、ソースコードなどは遺跡の壁に刻まれた碑文の断片であり、それらを読み解いてお宝の場所を特定できたときの達成感は一度味わうとクセになります。…

こんにちは，松尾研究所の尾崎です．25卒でデータサイエンティストをやっています．最近，AIエージェントがコードを書き，メールを要約し，会議を記録してくれる時代になりました．Claude Codeを複数同時に走らせたり，AIに調査を任せながら別の作業をしたり——気づけば，自分の仕事のやり方そのものがかなり変わってきています．しかし，そもそも「何をやるか」を管理するタスク管理そのものは，まだ従来のやり方のままという方も多いのではないでしょうか．本記事では，自分自身のタスク管理環境を紹介しつつ，AI時代に「マルチタスク」の意味がどう変わっていきそうかを考え，AIがタスク管理にどこまで関与で...

LeWorldModel入門: 15Mパラメータで実現するJEPAベースWorld Model この記事でわかることWorld Modelと**JEPA（Joint Embedding Predictive Architecture）**の基本概念と、従来手法との違いLeWorldModel（LeWM）のアーキテクチャ設計とSIGReg正則化の仕組み15Mパラメータ・単一GPUで学習できるLeWMの実装構成と学習フローPush-TやReacherなどのベンチマークにおける定量的な性能比較LeWMの制限事項と、World Model研究の今後の展望 対象読者...

今回は意外性のある出力を求める実験。プロンプトをいかに拡張するか。

G-gen の佐々木です。当記事では、Google Cloud が提供する、フルマネージドの AI エージェントプラットフォームである Vertex AI Agent Engine について解説します。 はじめに Vertex AI Agent Builder とは Vertex AI Agent Engine とは 他のエージェント実行基盤との比較 Agent Engine の基本 エージェントの開発 エージェントの実行環境 実行環境の基本事項 コールドスタート エージェントの使用 エージェントに対する権限付与 Agent Engine のサブリソース セッション Memory Bank C…

「Isaac Lab Arena」を試したのでまとめました。・Isaac Lab Arena 0.1.1・Ubuntu 22.04続きをみる

M2 MaxのMacでZoom録画（33分）をfaster-whisperで文字起こしした手順と、pyannoteによる話者分離のはまりどころを記録する。 環境Apple M2 Max（MacBook Pro）faster-whisper 1.xpyannote.audio 3.x（話者分離） Metal（MPS）非対応の話M2 Maxは強力なGPUを持っているが、faster-whisperはMetalをサポートしていない。CUDA専用の実装なので、Macでは必然的にCPU実行になる。from faster_whisper import WhisperModel...

はじめに こんにちは。AmebaLIFE事業本部エンジニアのsatominです。 この記事では、ビジ ...

ABEMA バックエンドエンジニアの大真です。 ABEMAのサブスクリプションシステムをリファクタリ ...

今回は、わずか3秒の参照音声から、自然で表現力豊かな音声を生成できる多言語対応の音声合成（TTS）モデルを提案した論文「Voxtral TTS」を取り上げます。このモデルはフランスのAI企業「Mistral AI」が開発しました。

前回の記事では、ひとつの特徴量（体重）からひとつのラベル（身長）を予測しました。https://zenn.dev/ringo_acid/articles/5519bb81afa734このように、1つの要因から結果を予測する、一次関数を用いた統計手法を「単回帰分析」といいます。y = f(x) = ax + b一方で2つ以上の要因から結果を予測する、一次関数を用いた統計手法を「重回帰分析」といいます。以下の式は、特徴量が2つ、ラベルが1つの重回帰分析モデルです。z = f(x,y) = ax + by + cこの記事では線形回帰モデルについて軽く解説します。その過程で、...

API vs Local LLM、まだ感覚で選んでないか？「とりあえずChatGPT使っておけばいい」という思考停止、2026年にそれをやるのはさすがにもったいない。逆に「プライバシーが気になるからLocal LLMで全部やる」という過剰反応も同様だ。どちらもアーキテクチャの意思決定を放棄している。この記事では、実際に RTX 4060搭載Windows機 + M4 Mac mini という二刀流環境でLocal LLMを本番運用しながら、同時にGemini/Claude APIを使い倒している立場から、どの判断基準で選ぶべきかを構造的に整理する。なんとなくで選ぶのをやめるため...

土曜日の昼前、コーヒー片手にGTC 2026のRecapイベントの告知を眺めていた。NVIDIAの年次カンファレンスは毎年この時期で、今年も先週開催されていたらしい。見逃していた。正直なところ、最近はこういう大型カンファレンスを追いかける熱量が落ちている。以前は「最新情報を逃すまい」と必死でセッション動画を漁っていた時期もあったけど、今はもう少し冷静だ。どうせ本当に重要な情報は1週間もすれば日本語でまとめられる。 GTC 2026で何が語られたのか検索してみると、スリーシェイクが3月30日にRecapイベントを開くという。無料で、要点を絞った解説らしい。こういうのはありがたい。...

1. はじめに本記事は、「機械学習素人が Transformer を理解するまでの記録」という連載の第七回です。ChatGPT は日常的に使っているものの、Transformer の中身は実はよく分かっていないという立場から、基礎に立ち返って理解していく過程を整理しています。 1.1. シリーズの内容導入回：【Transformerとは？ - 導入回】機械学習素人が Transformer を理解するまでの記録Transformerとは（概要）ニューラルネットワークとは何か重み・バイアス・活性化関数脳との関係（比喩として）ニューラルネットワ...

1. はじめに本記事は、「機械学習素人が Transformer を理解するまでの記録」という連載の第七回です。ChatGPT は日常的に使っているものの、Transformer の中身は実はよく分かっていないという立場から、基礎に立ち返って理解していく過程を整理しています。 1.1. シリーズの内容導入回：【Transformerとは？ - 導入回】機械学習素人が Transformer を理解するまでの記録Transformerとは（概要）ニューラルネットワークとは何か重み・バイアス・活性化関数脳との関係（比喩として）ニューラルネットワ...

ここ最近、AIエージェント周りの技術について「エージェントハーネス」という言葉がよく話題になります。 よく話題になります、というか、西見自身も外部のメディアで記事を書かせていただいています。 codezine.jp しかしこの「エージェントハーネス」という言葉、そもそもどこからやってきた言葉なのでしょうか？*1 そもそも「ハーネス」って何？ というわけで、この言葉の真意を探るべく、様々な文献を調査して、何となくの理解をしてみました。 ハーネスって何！？と、凄く気になる方はご覧くださいませ。 AI周りでは2024年の言語モデル評価の論文が初出？ 筆者が調べた範囲では、AI周りで「ハーネス」という…

VLM でスーパーマリオをクリアするのはなぜ難しいのかについてまとめました。続きをみる

「Isaac Teleop」の概要をまとめました。続きをみる

「Isaac ROS CLI」を試したのでまとめました。・Isaac ROS 4.3続きをみる

パスワードマネージャ「1Password」を提供している1Password社は、IDとパスワードやパスキーを用いた人間のアイデンティティだけでなく、AIエージェントが用いるシークレットなどの管理も1Passwordに統合することで、人間とAIエージェントのアイデンティティ管理を統一的に実現する新機能「Unified Access」を発表しました。

「混ぜる」データ拡張は本当に有効なのか？ mixup が示した汎化と頑健性本稿では、データ拡張手法の一つである mixup を紹介する。大規模な深層ニューラルネットワークは高い表現力を持つ一方で、訓練データの記憶への過度な依存や、敵対的サンプルに対する脆弱性といった望ましくない性質を示すことがある。こうした問題を緩和するための、きわめて単純かつ汎用的な手法が mixup である。mixup の基本的な考え方は、2つのサンプルとそれぞれのラベルを 凸結合 し、そのようにして生成された仮想的な中間サンプルに対してモデルを学習させる点にある。一見すると、このような操作は意味の曖昧な中...

LLM Architecture Gallery徹底解説：30+モデルの内部構造を4軸で横断比較する この記事でわかることSebastian RaschkaのLLM Architecture Galleryの全体像と活用方法MHA→GQA→MLA→Linear Attentionへ至るアテンション機構の進化と各方式の設計意図QK-Norm・RMSNorm・NoPEなど正規化・位置エンコーディングの選択基準Mixture-of-Experts（MoE）設計の分類と、密モデルとの使い分け判断基準2026年3月時点のフロンティアモデル（Qwen3.5、Kimi K2.5、G...

「VLA」のActionと学習手順、主要モデルの違いについてまとめました。続きをみる

きっかけ研究室の先生に今の研究は機械学習を使うものが多く、また身近な技術のため今や必須となってきていると伺った。そしてその先生と勉強会をする機会を頂き｢ゼロから作るDeep Learning｣という本をベースに機械学習を学ぶことにした。 この記事について勉強会で習った内容をベースに記述します。なるべく内容が間違いないよう精査するが、間違っている可能性を含んでいるため参考程度にお願いしたいです。 パーセプトロンパーセプトロンとは｢複数の入力を受け取り計算結果が閾値を超えると1、超えないと0を出力する｣ものです。以下は2入力の例。y = \begin{cases} ...

「Codex Plugins」についてまとめました。続きをみる

「NVIDIA Jetson」の種類と違いをまとめました。続きをみる

Sunoがバージョン5.5になりました。モデルが新しくなって音質が良くなったのとは別に、いくつかの新機能や変更があります。その中で最大のものが、「Voice」の登場です。

「CGWORLD」にて、「NVIDIA DGX Spark × Reachy Mini」 の連載を始めました。ぜひご覧いただけるとうれしいです。よろしくお願いします！「NVIDIA DGX Spark」×「Reachy Mini」で体験！ ローカルAIロボット開発入門続きをみる

明日から「Blender Fes 2026 SS」が始まります！私も 3月29日（日）17:30〜、「Blender×AI 活用入門」 というテーマでお話しします。続きをみる

株式会社松尾研究所の渡辺です。CodexやClaude Codeなどのコーディングエージェントは開発者のシェルとほぼ同じことができるようになっています。エージェントの中でnpm install を許可した際に、そのpostinstallスクリプトが ~/.ssh/id_rsa を読んで機密情報を外部に送信するといったことも理論上は起こりえます。このような事故を防止できるのが、サンドボックスです。本来のシステムから隔離された環境のことをサンドボックスと呼びます。本記事では、コーディングエージェントを走らせる際に、知っておくと役立つサンドボックス技術についてご紹介します。自分自身がCl...

アップルはウェブサイトからMac Proのページを削除し、販売を終了することを明らかにしました。

Adobe Creative Cloud Proが半額で4月9日までセール中。12か月版が約50%割引。

読者の皆さんのAI事情に突撃する「突撃！隣のAI活用術」のコーナーです。

こんにちは。 ABEJAでデータサイエンティストをしている服部です。 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。 そこで開発したモデルを公開しましたので、公開に伴うモデ…

G-gen の佐々木です。当記事では、Artifact Registry で不要になったイメージを自動削除するクリーンアップポリシーについて、特定のイメージが削除されないように条件付きの保持ポリシーを組み合わせて使う方法を解説します。 クリーンアップポリシーとは 機能の概要 保持ポリシーを使用するケース 保持ポリシーで設定可能な条件 当記事のユースケース 設定方法 保持対象イメージへのタグの付与 ドライラン ポリシーの適用 クリーンアップポリシーとは 機能の概要 Artifact Registry のクリーンアップポリシーは、リポジトリ内のイメージを条件に基づいて自動的に削除する機能です。 開…

「Isaac Sim」で「RTX LiDAR Sensors」を試したのでまとめました。・Isaac Sim 5.1続きをみる