ハーネスエンジニアリングを楽にする Microsoft 製の新ツール「APM」ハンズオン
はじめに 最近、AI エージェント（GitHub Copilot / Claude Code / Cursor / OpenCode / Codex …）に渡す「指示書」の種類が一気に増えました。 GitHub Copilot → .github/instructions/*.md, .github/prompts/*.md Claude Code → .claude/commands/*.md, .claude/agents/*.md Cursor → .cursor/rules/*.mdc これに加えて MCP サーバー / hooks / skills … チーム内でこれらを 「どこから集めて、どこに配っていますか？」 絵にすると、複数の取得元 × 複数のハーネス という多対多の配線を、各チーム／各リポが自前で組んでいるイメージです。 個々のツールが便利になっても、チーム全体としてこ
Claude Opus4.6はどのようにPPTXを生成しているか
2026年2月5日にAnthropicから新しいフラグシップモデルであるClaude Opus4.6がリリースされました。 さまざまな新機能が搭載されていますが、その中でも特にSNSなどで注目されているのはPowerPointプレゼンテーションファイル(PPTX)を高品質に生成できる能力です。 ちょうど開発しているLLMアプリケーションにPPTX生成機能を組み込む予定があったため、Claude Opus4.6がどのようにPPTXファイルを生成しているのか、その技術的な背景と全体フローについて調査しながらまとめてみました。 ちょっと宣伝 Microsoft Azureで提供されるMicrosoft Foundryを使用すると、OpenAIとAnthropicの二大巨頭を含む11,000以上のモデルを1つのプラットフォームで利用できます。すでにClaude Opus4.6も利用可能(previ
GPT-5 の教科書
この記事は主に gpt-5-thinking と gpt-5-main に焦点を当てています。GPT-5 システムは、ベンチマーク性能だけでなく、現実世界での有用性も向上しています。具体的には以下の改善があります。 幻覚（hallucination）の削減 指示への忠実性向上 迎合的応答（sycophancy）の抑制 さらに、ChatGPT の主要な 3 つの用途（文章作成、コーディング、健康関連）での性能向上が図られています。すべての GPT-5 モデルは、不適切なコンテンツ生成を防ぐための最新の安全訓練アプローチ safe-completions を採用しています。 また、gpt-5-thinking は生物学・化学分野で 高リスク能力（High capability） に該当すると判断し、Preparedness Framework に基づく安全策を有効化しています。現時点でこのモデ
SREの仕事をAI Agentに任せてみてお手なみ拝見
こうした領域の相当部分は「観察 → 判断 → アクション」であり、人間が実施すると非常に技術力と経験が求められ、各社 SRE を担当する方に業務が属人化するという現象が発生します。 ここで考えられているのが、AI Agent による支援・自動化と親和性が極めて高いということです。 AI Agent 活用の潮流と SRE 昨今の AI エージェントは、運用データ（メトリック／ログ／イベント）を LLM ベースで要約・推論し、自然言語で対話しながら修復アクションを提案・実行する方向に急速進化しています。Microsoft は Build 2025 で Azure SRE Agent を発表し、インシデント検出から診断、協働復旧に至るプロセスの高速化を狙うソリューションを提示しました。 この発表を見た筆者は、「これでトイルが減る」「SRE の仕事が変わる」「AI が SRE を全部やる時代？」と
AIエージェントのサービス構築を検討しているあなたへ
はじめに 本記事では、昨今話題の AI エージェントサービスをこれから作る方へ、AI エージェントシステムを作る上での抑えるべきポイントと実践的なハンズオンにて DeepDive していきたいと思います。 本記事は 2 部構成になっており、以下の構成です。 第 1 部: AI エージェント の基本概念とエージェントシステム構築のガイド 第 2 部: Azure AI Agent Service を使ったワークフロールーティングの実装 第１部では、OpenAI 社のa-practical-guide-to-building-agents を参考に、AI エージェントの基本概念とエージェントシステム構築のガイドを解説します。 第２部では、Anthropic のブログ記事 Building Effective Agents – Workflow Routing で紹介されている ワークフロールー
AI エージェントフレームワーク Semantic Kernel 超入門!!
Semantic Kernel(セマンティック カーネル) は Microsoft が提供するオープンソースの SDK で AI をアプリケーションに簡単に組み込むことができるツールです。AI エージェントも勿論作成できます。 本記事は Semantic Kernel(セマンティック カーネル) 超入門！簡単に概要と大まかな実装をご紹介します。 Semantic Kernel 何がすごいの？ 単なる Copilot ではなく、もっとカスタマイズができる AI エージェントを会社、製品に導入したい！でもやり方が分からない、開発に時間をかけたくないけど信頼性の高いフレームワークを利用したい、、、時に活躍するのが Semantic Kernel(セマンティック カーネル) です。 Semantic Kernel により、AI エージェントを簡単に構築し、業務の簡易化、効率化に繋げることができます
【2025年5月完全版】RAG の教科書
はじめに 昨今、AI の進化により、様々な分野での応用が進んでいます。特に、自然言語処理(NLP)の分野では、RAG( Retrieval-Augmented Generation)が注目されています。RAG は、情報検索と生成を組み合わせた手法であり、特に大規模言語モデル(LLM)と組み合わせることで、その性能を大幅に向上させることができます。 また、NativeRAG や GraphRAG, AgentRAG などさまざまな RAG のバリエーションが登場しており、これらは特定のユースケースやデータセットに対して最適化されています。 今回は、RAG の基本的な概念から、RAG のプロジェクトの進め方、精度向上の方法に至るまで詳しく解説します。 みなさんの GenAI Application の開発に役立てていただければ幸いです。 本記事は 5 万文字を超える大作となっております。 お時
Azure OpenAI Service On Your Data の仕組みと使う上で気を付けるべきポイント
はじめに Microsoft Build 2023 で発表された Azure OpenAI Service の On Your Data のパブリックプレビューが開始 しました。体感的には On Your Data は日本国内の全 Azure OpenAI Service ユーザーのうち 8 ～ 9 割程度のユーザーが待ち望んでいた機能ではないかと感じます。(ryohtaka 調べ) What's new in Azure OpenAI Service - June 2023 New easy way to add your data to Azure OpenAI Service (YouTube) しかし、実際に On Your Data を活用するためには気を付けるべきポイントが数多く存在しており、正確な期待値を持ったうえで使うことが非常に重要になってきます。そこで、本記事では On
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