100%AIで作る音楽制作ワークフロー：「Robot Disco Night」制作プロセス｜Shin Matsura
私が作成した100%AI音楽制作のワークフローをご紹介します。YouTubeにアップロードした「Robot Disco Night」の制作過程では、複数のAIツールを連携させて曲を完全自動生成しました。この記事では、私自身が実践したAI音楽制作の全工程を詳しく解説します。 AIツールを駆使した完全自動作曲プロセスを紹介します。YouTubeにアップロードした「Robot Disco Night」は以下のステップで制作しました： 制作ステップClaudeとMCPによるベースライン生成（00:18〜） ClaudeのAIアシスタントを使用 MCPプロトコルでAbleton Liveを直接制御 自然言語プロンプトでベースラインを自動生成 ベースラインをSUNO AIにアップロード Abletonで生成したベースラインをエクスポート SUNO AIプラットフォームへデータ転送 AIによる歌詞生成（
noteって本当に稼げるの？試したら4ヶ月で50万円稼げました。｜AI FREAK - 最新のAIツールをご紹介
こんにちは、AI FREAKです。 2025年1月からnoteで本格的発信し始めてから、合計で50万円の売り上げを達成しました。 想定よりも大分ジワジワと…笑1〜4月を足したら、508,640円になります。 1日noteにかける時間は2〜3時間くらいなので、そこそこの副収入にはなっているかな、という感じです。 そもそも私がnoteを書き始めた大きな理由としては、 今から副業始めるとしたら何がいい？ と友人に聞かれたときに、 今ならブログよりもnoteじゃない？SNSもいいけど、一番はnoteかと。 と答えていたのですが「それなりに自分も実績出してないと説得力ないか」と思い、noteに参入したと言う感じです。 このnoteを読んでいる皆さんも 副業したいけど何から始めようか悩んでいる… noteって本当に稼げるの…？ というお悩みがある方も多いと思います。 ただ、上記のようにしっかりとちゃん
MCP世界への招待：AIエンジニアが創る次世代エージェント連携の世界 / CA.ai #1 | CyberAgent Developers Blog
応用AIエンジニアのスキルを最大限活かせるMCPの現在と未来を解説。LLM活用経験を持つエンジニアが今すぐ取り組める基本機能から、これから実現するリモートMCP、階層型AI連携などの可能性まで紹介。私たちが描く次世代AIエコシステムのロードマップと、その実現に向けた取り組みを共有します。ツールやLLMを使いこなす応用エンジニアにとって、新たな可能性を切り拓くための必須セッションです。 本記事は、2025年03月21(金)に開催した「CA. ai#1」において発表された「MCP世界への招待：AIエンジニアが創る次世代エージェント連携の世界」に対して、社内の生成AI議事録ツール「コエログ」を活用して書き起こし、登壇者本人が監修役として加筆修正しました。 株式会社サイバーエージェント CTO統括室 Developer Productivity室 Günther Brunner（グンタ ブルンナー
Mastra入門 〜AIエージェント開発ツールの概要と使い方〜
Mastraとは Mastra（マストラ）は、AIエージェント開発のためのオープンソースフレームワークです。TypeScript（JavaScript）で実装され、大規模言語モデル（LLM）を活用したAIアプリケーションや機能を効率的に構築できます。 例えば、対話型の「エージェント」（自律的にタスクを実行するAIシステム）をシンプルなコードで実装でき、ローカル環境やクラウド上で動作させることが可能です。 主な特徴 Mastraでは、エージェントにツールやワークフローなどの機能を組み込むことで、言語モデルに外部の操作能力を与えることができます。エージェントはユーザーからの指示に応じて、これらのツールを活用したり、定義されたワークフロー（処理手順）に従ったりしながら、自律的に処理を進めていきます。 また、OpenAIのGPT-4やAnthropicのClaude、GoogleのGeminiなど
TypeScript 製の AI エージェントフレームワーク Mastra
import { Mastra } from '@mastra/core/mastra'; import { createLogger } from '@mastra/core/logger'; import { weatherAgent } from './agents'; export const mastra = new Mastra({ agents: { weatherAgent }, logger: createLogger({ name: 'Mastra', level: 'info', }), }); エージェントを定義する src/mastra/agents/index.ts では Agent クラスを使用して天気情報を提供するエージェントを定義しています。 import { anthropic } from '@ai-sdk/anthropic'; import { A
OpenAI Responses API と Agents SDK リリースのまとめ
はじめまして！OpenAI の Developer Experience チームに加わった瀬良（@seratch）と申します。 前職の Slack では公式 SDK の開発と Developer Relations の活動を担当していました。OpenAI でも開発者の皆さんのお役に立てるよう幅広く活動していきますので、よろしくお願いします！ エージェント開発のための新たなツール OpenAI は、日本時間の 3/12 未明にエージェント型のアプリケーション開発のための新しい API セットと Agents SDK を発表しました。 公式発表も日本語化されていますので、ぜひそちらもお読みください。この記事では実際に利用する上での技術的なポイントを整理してご紹介します。 tl;dr （要点だけ知りたい方向けのまとめ） 後半ではコード例も交えて、詳しく解説していきますが、まずは、すでに Open
Claude MCP 入門
🙂はじめに 2024年11月26日にAnthropicからリリースされたMCP(Model Context Protocol)について改めて解説していこうと思います。 MCPは、AIとデータソースやサービスとを簡単に繋げられる仕組みです。 特にPC上のファイル操作ができるということでSNSを中心に話題になっています。 MCPがリリースされた約1か月前にClaudeのDesktop版がリリースされています。 その時は、それほど大きな話題になっていなかったのですが、今思えばMCPを見据えたものだったのかなと思います。 🤔生成AIアプリの全体像 本題に入る前に、Claudeをはじめとする生成AIアプリの全体像を見ていきましょう。 MCPだけに注目してもこのインパクトがなかなか伝わらないと思ったからです。 生成AIアプリって？ 世の中に生成AIアプリが日々乱立していますが、そもそも生成AIアプ
Pythonの開発環境の3つの観点をおさえよう
先日 "Python の「仮想環境」を完全に理解しよう" というスライドを公開したらかなり反響がありました。 Python の開発環境の構築は、正直言ってかなり複雑だと思います。 pip・venv・pyenv・Pipenv などなど、似たような名前・似たような役割のツールがたくさん登場して、最初は全然意味が分かりません。 慣れればなんとかなるのですが、慣れるまではかなり苦しいです。 このようにとても難解であるにも関わらず、Python は機械学習などでよく使われることから、避けられないことも多いです。 そこでこの記事には、「そもそも Python の開発環境にはどんな観点があるんだ？このツールはなにを解決してくれるんだ？」という話をまとめます。
「AI生成キャラクター」はいまどのレベルまで進んでいるのか？バンダイナムコ研究所が語るAIテキスト生成の光と影【CEDEC 2024】
頼展韜氏プロフィール 會田翔氏プロフィール バンダイナムコ研究所は、バンダイナムコエンターテインメントと協力して配信AIキャラクタープロジェクトを実施しており、「ゴー・ラウンド・ゲーム（ごらんげ）」という企画を進行している。その裏側で、あるいはゲームテキスト素材生成ツールを作る際において、どのようにAIテキスト生成を利用していたか解説が行われた。 ゲーム開発環境においてもAI生成は当たり前に 近年、LLMは目まぐるしい発展をしており、さまざまな領域を含む問題で構成されるベンチマーク「MMLU」において、人間の専門家を超えるスコアを達成しているという。 しかもこれは商用モデルのみならず、MetaのLlamaをはじめとするオープンモデルも性能差が縮まってきているという。ゆえに、ゲーム開発においても応用が効くわけだ。 ゲーム内のテキスト生成という分野においては、 『ダンジョンズ＆ドラゴンズ』のゲ
CodiumAIと共に行うテスト・リファクタリング
はじめに ここ一年でGitHub Copilotはかなり浸透し、Cursorなどの開発者向けのLLM（Large Language Models）ツールの利用も増えてきていることを実感します。 下記の通り、Copilotによって多くのコードが生成される時代となりました。 GitHub Copilotは改善され続けている。2022年6月にこのツールが初めて個人向けに提供されたとき、開発者のコードの27％以上が平均してGitHub Copilotによって生成されたものだった。現在では、この数字はすべてのプログラミング言語で46%に達し、Javaでは61%に跳ね上がっている。 https://github.blog/2023-05-09-how-companies-are-boosting-productivity-with-generative-ai/ CopilotやCursorも便利で愛用
LangChainから使用するLangSmithとLangfuseの詳細比較
はじめに この記事で想定している読者の方 LangChain経由でLLMを用いたchainを使用している方 LangChainと共に使用するLLM実験管理ツールを迷っている方 「LangChain」はLLMをシステムに組み込む際に非常に便利なライブラリであり, 実際に開発に用いられている方も多いと思います。ですが, LLMの性質上プロンプトやchainの構造を変化させての実験が多くなってしまい, 記録・管理が大変になりがちです。そんな場合に使用したいLLMの実験管理ツールについて前編の記事にてLangChainから使用するために選定したLangSmithとLangfuseについて今回は実装を行った上で比較して行こうと思います! TL;DR 今回は以下の画像のデモアプリを作成し3種類のchainについて実際に記録しLangSmithとLangfuseの比較を行いました! デモアプリの入力画面
ChatGPTが論文のライティングスタイルにもたらした変化｜genkAIjokyo|ChatGPT/Claudeで論文作成と科研費申請
Preprintあげたのでご報告！📣 ChatGPTが使いがちな英単語ってありますよね。「delve」「realm」「utilize」あたり。 （限界助教先生の記事面白かったです、以下👇参照）https://t.co/aYK0KDgJ7L… pic.twitter.com/ognOJecixR — 松井健太郎 睡眠・精神医学 (Kentaro Matsui) (@matsuikentaro1) May 17, 2024 論文執筆は、多くの研究者にとって時に苦痛を伴う作業です。英語を母語としない研究者にとっては特に、言語の壁が大きな障害となります。ChatGPTは、この障壁を一気に取り払ってくれます。翻訳、校正、要約作成—かつては数日を要したこれらの作業が、数分で完了する。その魅力は、抗いがたいものです。 特定の分野、特にコンピューターサイエンスや工学系の論文において、ChatGPT特有
コードのコメントやドキュメントなどのテクニカルライティングを生成AIが提案、補完、校正など支援するツール「Grazie」、JetBrainsが提供開始。日本語は未対応
コードのコメントやドキュメントなどのテクニカルライティングを生成AIが提案、補完、校正など支援するツール「Grazie」、JetBrainsが提供開始。日本語は未対応 Kotlin言語や統合開発ツールIntelliJ IDEAなどの開発を行っているJetBrainsは、IT系のテクニカルライティングのためのAI作文支援ツール「Grazie」（紹介動画によると発音は「グラッツィ」のようです）を発表しました。 JetBrainsの説明によると、Grazieで利用している言語モデルはハイテク業界のテキストを学習させているため、テクニカルライティングを的確に支援できるとのことです。 Introducing Grazie, a new AI writing companion! Streamline non-coding tasks right inside your JetBrains IDEs,
RAG評価ツール「RAGAS」の論文を読む
本記事では、RAG評価ツールの「RAGAS」の論文ついてざっくり理解します。軽めの記事です。 株式会社ナレッジセンスでは、生成AIやRAGシステムを活用したサービスを開発しており、その中でもRAG精度の評価は非常に重要です。 この記事は何 この記事は、「RAGAS」についての論文[1]を、日本語で簡単にまとめたものです。RAGASはツールとして有名ではあるものの、RAGASの論文を読んだことがある方は多くなさそうです。 RAGASとは、おそらく今、一番有名なRAG評価ツールです。同様のツールとして、他にはLangSmithやARESが有名かと思いますが、他の開発者と話をしていても、評価ツールとして一番に名前が上がりやすいのは、やはりRAGASです。 また、今回も「そもそもRAGとは？」については、知っている前提で進みます。確認する場合は以下の記事もご参考下さい。 本題 ざっくりサマリー R
マイクロソフトのＡＩツール､Copilotがもたらすコーダーの働き方改革
A pedestrian walks past the GitHub Inc. offices in San Francisco, California, U.S., on Monday, June 4, 2018. Photographer: Michael Short/Bloomberg ソフトウエア開発者のニコライ・アフテニーブ氏は2021年、米マイクロソフトが提供するコーディングアシスタント「Copilot（コパイロット）」のプレビュー版を手にし、すぐにその可能性を実感した。 マイクロソフトのコーディングプラットフォーム「GitHub（ギットハブ）」で開発され、米オープンＡＩが提供する生成ＡＩ（人工知能）をベースにしたCopilotは、完璧ではなく、時には間違えることもあった。しかしチケット販売会社スタブハブで働くアフテニーブ氏は、わずかなプロンプトで見事にコード行を完成させたこと
自社データ × ChatGPTで社内AIを構築するRAG ツール｜Doox β版をリリースしました - Qiita
TLDR 社内のデータを元に質問への回答を LLM が生成する仕組み（RAG）を構築するためのサービスを開発しました。 β 版として無料で公開しているので是非使ってみてください。 サーバーレスな構成で Next.js を動かしている。技術のキャッチアップは大変だ。 背景 仕事をしていると社内の規定 / 製品情報 / 過去の履歴 .. などに関する問い合わせは日常的に発生するものだし、その工数は結構ある。通常は Wiki を作ってナレッジを共有するが、結局「近い人や担当に聞く」という行為はなかなか減らない。 色々な企業が、社内のデータを元に質問への回答を LLM が生成する仕組み（RAG）を独自に開発しているようで、技術ブログとかに書いている方も多い。 社内向け RAG の構築を SaaS プロダクトで提供したら各社の社内の問い合わせ工数と独自に RAG を構築するコストを下げられて嬉しいん
Flashエミュレーター誕生のきっかけは別に「フラッシュ愛」じゃなかった 「swf2js」開発者の本音と数奇な運命【フォーカス】
株式会社ソニックムーブ エンジニアグループ ソリューションユニット マネージャー 家永 稔之 2011年にソニックムーブに入社。個人ではJavaScriptとTypeScriptを用いて、「swf2js」や「Next2D」の開発を手がける。業務のリモート化をきっかけに地元の消防団に所属し、防災活動として月に数回、消防車両に乗って地域の巡回を行う。 X GitHub Animation Tool かつてインタラクティブなWebコンテンツを支えた「Adobe Flash」。「Adobe Flash Player」は2020年12月末でサポートを終了し、ほとんどのコンテンツはすでに姿を消しました。そんなFlashコンテンツ（SWF）を最新のHTML環境で再生可能にする、オープンソースのJavaScriptライブラリが「swf2js」です。ソフトウェアエンジニアの家永稔之さんが開発し、2015年に
LlamaIndex：大規模言語モデルを拡張するLangChainの代替 – AI StartUps Product Information, Reviews, Latest Updates
導入：LlamaIndexとは？ LlamaIndexは、Large Language Models（LLMs）の機能を拡張するために特別に設計された高性能インデックス作成ツールです。単なるクエリ最適化ツールではなく、応答合成、組み合わせ性、効率的なデータ保存など、高度な機能を提供する包括的なフレームワークです。複雑なクエリに対応し、文脈に合った高品質の応答を必要とする場合、LlamaIndexが最適なソリューションです。 本記事では、LlamaIndexのコアコンポーネント、高度な機能、プロジェクトへの効果的な実装方法について、テクニカルな詳細を解説します。また、LangChainなどの類似ツールと比較して、LlamaIndexの機能を完全に理解していただけるようにします。 最新のLLMニュースを知りたいですか？最新のLLMリーダーボードをチェックしてください！ LlamaIndexとは
Googleの新AIツール「MusicFX」はたった数単語で音楽を作曲する - BRIDGE（ブリッジ）テクノロジー＆スタートアップ情報
Image Credit : ChatGPT made by BRIDGE Googleがまたやってくれた。検索大手のGoogleは13日、MusicFXを開始した。MusicFXは、ユーザーがAIを使って独自の音楽を生成できる画期的な実験ツールである。このイノベーションは、GoogleのMusicLMとDeepMindの電子透かし技術SynthIDを使用して、出力にユニークなデジタル透かしを作成し、創作の信憑性とソースを保証する。 MusicFXはミュージシャン、プロデューサー、愛好家が音楽を試したり作曲するための新たな可能性を開くもので、AI領域における重要なマイルストーンとなる。しかし、このツールには重要な制限がある。オリジナルのアーティストの声やスタイルを保護する動きとして、特定のアーティストに言及したり、ボーカルを含む特定のクエリに対しては音楽を生成しない。 Image cred
【HELP ME】Assistants APIで破産しそうになった話｜ニケちゃん
こんにちは、ニケです。 皆さん、Assistatnts APIは使われていますでしょうか？ 巷（私の周り）ではGPTsが流行りに流行ってるのでAssistatnts APIを使用されている方はあまり見かけないですが、今回のDevDayで発表された中でもかなり注目度の高いサービスではないかと思っています。 私も過去に以下の記事を書いているので是非ご覧になってください。 で、個人的にもかなり注目しているAssistatnts APIですが、今回はこれに破産させられそうになったという話です。 Assistants API とは？この説明も3回目です。 下記の公式かnpakaさんの記事がわかりやすいので、そちらを先に読んでもらえると良いかもしれません。 アシスタントAPIは、開発者が多様なタスクを行う強力なAIアシスタントを作れるように設計されています。 アシスタントは、特定の指示を設定することで
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