Google、AIエージェント「Jules」を正式公開。 - すまほん!!
Googleは、同社の自律型AIコーディングエージェント「Jules」がベータ期間を終了し、正式に一般公開されたことを発表しました。2024年12月に発表され、2025年5月からパブリックベータとして提供されていましたが、ついに本格的なサービスとして始動します。 Julesは、開発者の指示に基づき、バックグラウンドで自律的にコーディング作業をこなすAIエージェントです。Googleの最新AIモデル「Gemini 2.5 Pro」を搭載し、バグ修正、機能実装、テスト作成、依存関係の更新といったタスクを非同期で実行します。GitHubリポジトリと直接連携し、コード全体を理解した上で作業計画を立て、実行するのが特徴です。 今回の正式公開に伴い、新たな料金プランが発表されました。これにより、個人開発者から大規模な開発チームまで、ニーズに応じた利用が可能になります。 Jules: 1日あたり15タス
ComfyUIでFP8/GGUF版のQwen-Imageを試す（要VRAM 12～16GB）｜まゆひらa
Last update 8-7-2025 ※ 関連記事は、ComfyUIの記事一覧にまとめてあります。 ※ (8-7-2025) GGUF版の説明を少し変更しました。 ※ (8-6-2025) GGUF版の内容を修正して、Text EncoderをGGUF版に変更しました。ワークフローも入れ替えています。 ※ FP8版は、VRAM 12GBでは少し厳しいと思われますが動作報告は見かけています。GGUF版の方が確実であると考えられます。 ■ 0. 概要▼ 0-0. はじめに 本記事では、ComfyUIで「Qwen-Image」を利用するための手順を説明します。モデルはFP8版とGGUF版を利用します。 ComfyUIのインストール方法は、下記の記事をご覧ください。 ▼ 0-1. Qwen-Imageについて Qwen-Imageは、Alibabaが開発しているQwenファミリーの一つとして登
25年8月版：ComfyUIを新規インストールする手順（Windows+GeForce）｜まゆひらa
Last update 8-1-2025 ※ 関連記事は、ComfyUIの記事一覧にまとめてあります。 ※ ポータブル版のComfyUIには対応していません。ご了承ください。 ※ アップデート等のメンテナンス手順は別の記事で公開予定です。 ■ 0. 概要▼ 0-0. はじめに 本記事では、Geforce RTXを装着したWindows PCにComfyUIをインストールする手順等を説明します。 手順を簡単にするため、インストールや実行のためのバッチファイルを用意しました。インストール前に必要なドライバーやプログラムの導入、GeForce RTX 5xxxへの対応も行っています。 なお、ComfyUIのポータブル版や、Stability Matrix等のプログラムは利用していません。 ▼ 0-1. 記事の流れ1. GeForceのドライバー等のインストール 2. GitとPythonのインス
Claude Codeでn8nワークフロー作るのが楽すぎて、もう手動で作る気が起きない件
※この記事は、AIで生成したフィクションのキャラクター「ダウナー系お姉さん」の視点で書かれています。登場する人物・事例もAIで生成した100%架空のものですが、技術的な内容は実際に使用可能です。 はぁ...また夜更かししちゃった。タバコとコーヒーだけで生きてる気がする今日この頃。 でもね、今日は珍しく良いもの見つけたから記事書いてあげる。Claude Code使ってn8nのワークフローを自然言語で作れるっていう、まあまあ使える話。 なんでこんなことしようと思ったか Claude Code推進してる会社多いでしょ？「Webアプリのデモ作ってすごいね〜」で終わってない？正直、それじゃあんまり楽になんないよね。 実際の業務に使えないと、ただの高級なおもちゃ。というわけで、業務自動化の定番n8nと組み合わせてみたら、意外と良かったって話。 ちなみにこれ使うやつ： ...真面目に読んでる？まあいいや
Google、AIを使って非構造化テキストから構造化データを抽出するオープンソースPythonライブラリ「LangExtract」をリリース | gihyo.jp
Google、AIを使って非構造化テキストから構造化データを抽出するオープンソースPythonライブラリ「LangExtract」をリリース Googleは2025年7月30日、非構造化テキストから構造化データを抽出するオープンソースのPythonライブラリ「LangExtract」をリリースした。 Introducing LangExtract: A Gemini powered information extraction library -Google Developers Blog ✨Announcing LangExtract! ✨ Our new open-source Python library for information extraction, powered by #Gemini. ✅ Turn text into structured data ✅ Trace
【衝撃】正体不明のAI「Horizon Alpha」がEQベンチで上位帯に殴り込み！GPT-5の前触れ？それとも...
この数字を見ただけでも異常事態であることが分かります。256k tokenの長文処理を無料で提供するAIなど、今まで聞いたことがありません。 🔍 SNSで飛び交う憶測の数々 仮説1: 「GPT-5の事前テスト説」 RedditやXでは「OpenAIがGPT-5を匿名でテストしているのでは？」という声が多数。過去にGPT-4.1がOpenRouterに覆面登場した前例もあり、この説を支持する人は少なくありません。 仮説2: 「DeepSeek R2プレビュー説」 中国系AI研究所DeepSeekが256kモデルを予告していたことから、「R2の先行公開では？」という推測も。ただし、名称の不一致が疑問視されています。 仮説3: 「OpenRouter内製モデル説」 最も現実的？ OpenRouterが最近o3ファミリーをリリースした実績もあり、自社開発の可能性も否定できません。 🎭 4cha
Dify で RAG を試す｜npaka
1. RAG「RAG」(Retrieval Augmented Generation) は、最新の外部知識の習得とハルシネーションの軽減という、LLMの2つの主要課題に対処するためのフレームワークです。開発者はこの技術を利用して、AI搭載のカスタマーボット、企業知識ベース、AI検索エンジンなどをコスト効率よく構築できます。これらのシステムは、自然言語入力を通じて、さまざまな形態の組織化された知識と相互作用します。 下図では、ユーザーが「アメリカの大統領は誰ですか？」と尋ねると、システムは回答のためにLLMに質問を直接渡しません。代わりに、ユーザーの質問について、知識ベース (Wikipediaなど) でベクトル検索を実施します。意味的な類似性マッチングを通じて関連するコンテンツを見つけ (たとえば、「バイデンは現在の第46代アメリカ合衆国大統領です...」)、LLMに発見した知識とともにユ
gemini-embedding-001 の概要｜npaka
以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・Gemini Embedding now generally available in the Gemini API 1. gemini-embedding-001Gemini Embedding テキストモデル「gemini-embedding-001」が、「Gemini API」および「Vertex AI」でリリースされました。この埋め込みモデルは、3月の試験的なリリース以来、MTEB多言語リーダーボードで常にトップの座を維持しています。 「gemini-embedding-001」は、検索から分類まで、様々なタスクにおいて、これまでのテキスト埋め込みモデルや外部提供モデルを凌駕し、科学、法律、金融、コーディングなど、あらゆる分野において統一された最先端の体験を提供します。「gemini-embedding-001」と他のモデルとの比
AI エージェントに設計書を書かせるとどうなるか - Qiita
# AWS非機能要件定義書 ## 文書情報 | 項目 | 内容 | |------|------| | 文書名 | AWS非機能要件定義書 | | 作成日 | YYYY/MM/DD | | 最終更新日 | YYYY/MM/DD | | バージョン | 0.1 | | 作成者 | | | 承認者 | | ## 1. はじめに ### 1.1 目的 本書は、[システム名]の非機能要件を定義するものである。AWS Well-Architected FrameworkとIPAの非機能要求グレードを組み合わせた観点から、システムが満たすべき非機能要件を明確にする。 ### 1.2 対象範囲 本書が対象とするシステムの範囲は以下の通りである。 - [対象システム/サブシステムの記載] - [対象外となるシステム/サブシステムの記載] ### 1.3 前提条件 - [前提条件1] - [前提条件2] #
MCPアーキテクチャパターン - Carpe Diem
背景 MCP(Model Context Protocol)を使う上で、ローカルMCPサーバやリモートMCPサーバ、更にはそれらを集中管理するゲートウェイ的なサービスもあったりと複雑だと感じたので、それぞれのパターンを一度洗い出してみました。 事前知識 MCP(Model Context Protocol)とは MCPとは AI <-> 外部データソース連携 の為の標準規格で、Claude Codeを出しているAnthropicが標準化しました。 MCP Clientの例 よくある例は次のようなAIエディターです。 Cline(VS Code) Cursor Claude Code Windsurf もちろん自前でMCP Clientを作ることも可能です。 生成AIを組み込んだチャットボットなどが外部リソースにアクセスしたいときなどですね。 MCP Serverの例 開発でよく使われる例と
【画像生成AI】Stable Diffusion webUI と ComfyUI どちらを使う？ 登場から比較してみよう！｜きまま / Easygoing
【画像生成AI】Stable Diffusion webUI と ComfyUI どちらを使う？ 登場から比較してみよう！ はじめにこんにちは、きまま / Easygoing です。 今回は、いろいろな画像生成 AI ツールをその登場から比較してみます。 Stable Diffusion webUI と ComfyUI今日の 画像生成 AI ツールで普及しているのは、Stable Diffusion webUI と ComfyUI です。 ComfyUI と Stable Diffusion webUI の検索数 | Google Trendsローカルで画像生成をはじめるとき、どのツールを使うのか迷いますが、それぞれのツールが 登場した時期 とその 背景 を見ながら、分かりやすく比較してみます。 画像生成 AI ツールの歴史まずは、主な 画像生成 AI ツールの登場時期を見てみます。 上の
オープンソースのAIコーディングエージェントopencodeが一般利用可能に | gihyo.jp
ターミナル上で動作するオープンソースのAIコーディングエージェント「opencode」は2025年6月20日、Claude Pro/Maxへの対応や、75以上のLLMプロバイダに対応して一般利用できるようになったことをアナウンスした。MITライセンスのもと、開発はGitHubで進められている。 opencode The AI coding agent built for the terminal. sst/opencode: AI coding agent, built for the terminal. -GitHub opencode is here https://t.co/q0BS0gvpw2 pic.twitter.com/PHCWh7vYwX — SST (@SST_dev) June 19, 2025 opencodeはTypeScriptおよびGo言語で構築されたオープンソ
画像生成AIの技術でテキストが爆速生成！Gemini Diffusionの革命
はじめに 「Stable Diffusion って画像生成 AI だよね？それと同じ仕組みがテキスト生成でも使えるの？」 そんな疑問を持った方も多いかもしれません。2025 年 5 月 20 日（米国時間）の Google I/O 2025 で、GoogleDeepMind が発表した「Gemini Diffusion」は、Stable Diffusion などの画像生成 AI で使われている「拡散モデル（Diffusion Model）」という仕組みを、テキスト生成に適用した革新的な言語モデルです。 Gemini Diffusion のイメージは以下のような感じです。 重要なのは、Stable Diffusion そのものを使っているわけではなく、同じ「拡散モデル」という原理を、「テキスト生成用に新たに実装した」という点です。 この記事では、「なぜ画像生成と同じ仕組みがテキストでも使える
生成AIに「要件定義プロンプト」を作らせてみたら、未来が見えた話 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 生成AIに「要件定義プロンプト」を作らせてみたら、未来が見えた話 要件定義って何から書けばいいの？ 😕 いつも同じような項目で悩んで時間がかかる… ⏳ もっと効率よく、質の高い要件定義書を作りたい！ 😫 そんな悩みは 生成AIに「要件定義プロンプト」を作ってもらう で解決できるかもしれません。 1️⃣ なぜ生成AIにプロンプトを作らせようと思ったか？ 「要件定義」はプロジェクトの成功を左右する重要な工程ですが、品質が担当者によってバラついたり、何を書くべきか迷うことも多いですよね。 そこで、「デキる人が書いた質の高い要件定義書」を学
うさぎでもわかるClaude 3.7システムプロンプト流出の解説と示唆
うさぎでもわかるClaude 3.7システムプロンプト流出の解説と示唆 👇️ポッドキャストでも聴けます こんにちは、🐰です！最近、大きな話題となっているClaude 3.7のシステムプロンプト流出について解説します。みなさんご存知の通り、2025年5月にAnthropicのフラッグシップモデル「Claude 3.7 Sonnet」の完全なシステムプロンプトがGitHubで公開されるという事件が発生しました。 この記事では、システムプロンプトの基本概念から流出の詳細、そしてAI開発者や利用者にとっての示唆まで、幅広く解説していきます。ぴょんぴょん進めていきましょう！ 目次 システムプロンプトとは何か Claude 3.7のシステムプロンプト流出の概要 流出したプロンプトの重要ポイント セキュリティと倫理的影響 実務者への示唆 まとめ システムプロンプトとは何か システムプロンプトとは、A
RAGでDeep Researchのような深い検索を実現する手法
導入 こんにちは、株式会社ナレッジセンスの須藤英寿です。 今回は、方針の決定と検索を繰り返すことで複雑な質問に回答するための枠組み「PAR RAG」について紹介します。 サマリー Deep Researchを皮切りに、検索と推論を繰り返してこれまでよりも精度の高い検索を実現する機能は普及し始めています。Deep Researchでは検索対象をWeb上のデータとしていますが、検索対象は独自データにすることも可能です。それが今回紹介するPAR RAGです。PAR RAGでは、単純な検索の繰り返しだけではなく、検索結果の評価と検索の計画を組み立てることで更に高い検索精度を実現しています。 エージェントの過剰推論問題 検索を繰り返すことによる問題 LLMが検索を繰り返すことで、より複雑な問題を解決するアプローチにはいくつかの問題があります。特に繰り返しによって発生する問題は、「ずれの蓄積」です。検
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OpenAI、ローカルで動く「gpt-oss」。完全無料で商用利用も可
翻訳特化型の国産フルスクラッチLLM「PLaMo翻訳」のWebブラウザー拡張機能が公開／Webページのレイアウトを保ったままPLaMoによる自然な翻訳を利用可能
「Stable Diffusion WebUI」でもNPUが使える！ SD 2.1の画像を約10秒で生成／「AUTOMATIC1111 stable-diffusion-webui Extension」【使ってわかるCopilot+ PC】
開発にも運用にも使える「Gemini CLI」が便利すぎてやばい【生成AIストリーム】
