Spec Kit で SRE AI Agent を開発する長い旅の始まり
こんにちは。 ご機嫌いかがでしょうか。 "No human labor is no human error" が大好きな吉井 亮です。 個人的なミッションとして ”SRE AI Agent” を開発し本番運用させることを掲げています。 "SRE AI Agent" とは、SRE（Site Reliability Engineering）業務を支援するための自律的 AI エージェントです。 このエージェントは、システムの監視、障害対応、パフォーマンス最適化などのタスクを自動化し、SRE チームの負担を軽減することを目指しています。 SRE AI Agent の本番運用化はとても恩恵が大きな取り組みです。 運用自動化・半自動化を人間の手をかけることなく実現することはまさに "No human labor is no human error" の精神にかなっています。 Spec Kit とは S
AWS、企業向けAIエージェント「Amazon Quick Suite」提供開始。Google DriveやSharePoint、Amazon Redshiftなど企業内外のデータソースに接続、分析や自動処理など可能に
AWS、企業向けAIエージェント「Amazon Quick Suite」提供開始。Google DriveやSharePoint、Amazon Redshiftなど企業内外のデータソースに接続、分析や自動処理など可能に 社内外のデータソースと接続可能 Amazon Quick Suiteは、Amazon RedshiftやAmazon S3などのAWS上のデータソースに加えて、Google Drive、OneDrive、SharePoint、OutlookなどのGoogleやマイクロソフトのサービス、さらにAdobe Analytics、Snowflake、ServiceNow、Databricksなどを始めとする50以上の企業向けサービスと接続可能なコネクタを備えています。 MCP（Model Context Protocol）を用いた接続によりAtlassian、Asana、Box、C
MCPサーバーとMCPクライアントを作る | gihyo.jp
AIの活用では、MCPという言葉が注目を浴びています。連載の最後に、JavaでMCPサーバー／クライアントを実装してみて、MCPへの理解を深めます。 なお、この記事で取り扱ったコードはこちらからダウンロードできます。 MCPとは MCP(Model Context Protocol)は、Function Calling(Tool Use)をJSON-RCPに基づいてリモートで呼び出す仕組みです。 Function Callingの場合は機能の実装をチャットプログラムと一緒に行う必要がありました。MCPではチャットプログラムと機能の実装を分離できるため、チャットプログラムにあとから機能を追加できるようになります。つまり、LM StudioやChatGPTのチャットアプリケーションに様々な機能を登録して利用できるわけです。また、さまざまなアプリケーションやサービスがMCPの規格に対応したため、
MCP入門
MCP概要説明 この記事はMCP2025-03-26リビジョンを基に作成しました。 Model Context Protocol (MCP) とは何か？ MCP は、AI アシスタント（チャットボットや自動化エージェントなど）が、さまざまな外部データやツールにアクセスするための 共通のルール（プロトコル） です。 従来は、AI にデータベースやウェブサービス、ローカルのファイルを使わせたいとき、それぞれ違う接続方法をいちいち作り込む必要がありました。すると、AI を拡張するたびに「新しいツール用の独自コード」を用意しなくてはなりません。 MCP を使うと、「AI ⇔ データやツール」 の接続方式を 標準化 できるため、同じ仕組みでいろいろなデータソースや外部サービスとやり取りできます。これは、AI の開発者とデータ管理者双方にとって、大きな手間削減や再利用性の向上につながります。 Anth
やさしいMCP入門
4/9(水) お昼にYouTubeでも解説します🙌 やさしいMCP入門 ＆ 実践LT会（KAGと学ぼう！勉強会） https://kddi-agile.connpass.com/event/351600/
Model Context Protocol（MCP）とは？生成 AI の可能性を広げる新しい標準
はじめに こんにちは。クラウドエースの荒木です。 ChatGPT や Claude などの生成 AI が日常生活やビジネスに浸透してきましたが、これらの AI の真価は外部システムと連携したときに発揮されます。しかし、この連携には大きな課題がありました。 これまで AI と外部システムを連携させるには、システムごとに個別の API 統合が必要で、認証方法やデータ形式、エラー処理など、細かな実装を繰り返す必要がありました。このような個別対応は開発効率を下げ、拡張性や保守性の面でも問題がありました。 そこで登場したのが「Model Context Protocol（MCP）」です。2024 年 11 月に Anthropic が発表したこのオープンプロトコルは、AI と外部システムの接続を標準化し、開発者の負担を大幅に軽減します。 この記事では、MCP の基本概念から実装方法、活用事例まで、技
人事制度の脆弱性を衝いて給料UPする『人事制度の基本』
「年収を上げる」と検索すると、ずらり転職サイトが並ぶ。ライフハック記事の体裁だが、最終的には転職サイトに誘導する広告記事だ。 しかも見事なまでに中身がない。転職しないなら、「副業を始める」とか「スキルアップする」といった誰でも思いつきそうなトピックを、薄ーく書きのばしている。 ここでは、もう少し有益な書籍を紹介する。想定読者はこんな感じ。 スキルアップはしてるけど、給料UPにつながらない 転職も考えたが、今の場所で評価されたい 自分をプレゼンして「良く見せる」のがヘタ そんな人に、2つのアプローチで給料を上げる方法を紹介する。 人事制度の脆弱性をハッキングする 上司のバイアスを逆に利用させてもらう この記事は1のアプローチから攻める。 紹介する本はこれだ、『この１冊ですべてわかる 人事制度の基本』（西尾太、日本実業出版社）。 ★この１冊ですべてわかる 人事制度の基本 著者は人材コンサルタン
天下一品のロゴ、ホンダ車が「進入禁止」と再び誤認識 | 自動運転ラボ
出典：Flickr / Tatsuo Yamashita (CC BY 2.0 DEED)ホンダのADAS「Honda SENSING（ホンダセンシング）」による「天一騒動」が再燃しているようだ。ホンダセンシングが、ラーメンチェーン「天下一品」の企業ロゴを「車両進入禁止」の道路標識に誤認識してしまう案件だが、ローソンが「天下一品こってりフェア」を開催したことで「遭遇率」が高まり、再び話題となっているようだ。 この誤認識による本質的なトラブル事例は出ておらず、あくまで「ネタ」としてトピック化されているわけだが、こうした事案が自動運転レベル3以降で発生すると厄介だ。 ■天下一品のロゴが車両進入禁止標識に酷似している件標識認識機能が「ネタ」に……天下一品の企業ロゴは、赤い丸枠に筆で描いたような「一」の字が白抜きで刻まれたものだ。このロゴが、赤い丸枠に白抜きで横線を入れた「車両進入禁止」の標識と酷
ChatGPT（LLM）のビジネス現場での活用に向けた技術的な課題と取り組み - Insight Edge Tech Blog
こんにちは。ビジネスイノベーションスペシャリストの森です。 最近コードを書くときは、Github CopilotとGPT-4を使っていますが、実装スピードが10倍(体感)になりました。 微妙な部分を書き換えながら使うので、初心者がコーディングできるようになるのは難しいと思いますが、 コーディングの単純作業部分を全部任せられるのは非常に便利です。 こんなこともあり、Tech業界は最近生成AI一色です。Insight Edgeでも、数多くのChatGPT(LLM)活用プロジェクトに取り組んでいます。 この記事では、本格的なLLMのビジネス現場活用に向け、日々取り組んでいるテーマと、その技術的な課題を紹介します。 また、本記事のタイトル含め、LLMと記載すべきところをChatGPTという単語を使っている箇所があります。 OpenAI社のChatGPTというサービス名称ではなく、概念(一般名詞)と
AWS、API経由で生成AIを利用する「Amazon Bedrock」正式リリース。コード生成AIのCodeWhispererのカスタマイズも可能に
AWS、API経由で生成AIを利用する「Amazon Bedrock」正式リリース。コード生成AIのCodeWhispererのカスタマイズも可能に Amazon Web Services（AWS）は、API経由で生成AIなどの基盤モデルが提供される新サービス「Amazon Bedrock」の正式リリースを発表しました。 生成AIなどを実現する基盤モデルをマネージドサービスとして提供する機能は、Microsoft Azureが「Azure OpenAI」で、Google Cloudが「Vertex AI」で提供しています。Amazon Bedrockはこれら生成AIの本格的な競合サービスといえるでしょう。 Amazon Bedrockが提供する基盤モデルを利用することで、生成AIを用いたテキストの生成やテキストの要約、チャットボット、画像生成、検索、パーソナライズなどの機能を構築できます。
無料で商用可、ChatGPT（3.5）に匹敵する生成AI「Llama 2」 Metaが発表、Microsoftと優先連携
米Metaは7月18日（現地時間）、大規模言語モデル「Llama 2」を発表した。利用は無料で商用利用も可能としている。最大サイズの700億パラメーターモデルは「ChatGPT（の3月1日版）と互角」（同社）という。 ダウンロードには、Metaが用意するフォームから名前とメールアドレス、国、組織名を入れ、利用規約に同意した旨を送信する。Metaが受理すると専用URLが送られてくるため、同社がGitHubで公開しているダウンロード用のスクリプトと合わせるとLlama 2の各モデルをダウンロードできるようになる。 モデルサイズは70億、130億、700億パラメーターの3種類があり、それぞれベースモデルとチャット向けに追加学習（ファインチューニング）したモデルを用意する。いずれも4096トークン（おおよそ単語数の意）まで文脈を読める。 性能は、Llama-2-70b-chat（700億のチャット
「英語学習にGPT4」を使う時代が来る。Duolingoの「AI対話」を導入した理由 | Business Insider Japan
GPT-4で最上位サービスを開発、まずは英語話者向けにDuolingo Maxのプロジェクト・マネージャーを勤めるエドウィン・ボッジ（Edwin Bodge）氏。筆者キャプチャー スマホの定着以降、言語学習では遊びの要素を取り入れた「ゲーミフィケーション型」が主流になってきた。ヒアリングなどに合わせて単語を並べていくというシンプルな操作方法を採用し、それを達成感が感じられるサイクルで繰り返すことで、ゲーム的な楽しさの中で言語を習得できる、というのが特徴だ。 基本サービスは無料。広告表示をオフにし、より自由に学ぶ際にはサブスクリプション型の「Super Duolingo」（個人向け・AppStore経由の場合、年間9900円）を契約する——という形を採っている。 出典：DuolingoGPT-4を導入する「Duolingo Max」はSuper Duolingoの上位に位置付けられ、まずはア
GPTの仕組みと限界についての考察（2.1） - conceptualization
全３回のシリーズパート２の本記事では、GPTの能力と可能性をAttention/Transformerの仕組みをふまえて考察します。 というつもりでしたが、凄く長くなってしまったのでパート2は以下の3回に分けようと思います。 （2.1）各技術の定性的な説明（本記事） （2.2）Transformerのアルゴリズム詳細 （2.3）GPTの能力と可能性について 2.1 各技術の定性的な説明 自然言語の構造を考えてみる まず我々が使う言語についてちょっと振り返るところから話を始めましょう。 文や文章は、おおもとのデータである文字から始まって、単語、文節、句、節、文、文章、さらにその上の意味、という風に階層的な構造を持っていると我々は概念的に認識してますよね。 構文の階層 そして、各階層や階層間には、文法や語法といった言葉のルールがあります。 深層学習はその名の通り、層を深くしたニューラルネットワ
ChatGPTで個人情報漏えい OpenAIが原因と対策を説明
米OpenAIは3月24日（現地時間）、20日にChatGPTを短時間オフラインにした理由を説明した。ユーザーに別のユーザーの氏名、メールアドレス、住所、クレジットカード番号の下4桁、カードの有効期限が表示される問題があったためオフラインにし、バグを修正したという。 個人情報が漏えいしたのは、有料版「ChatGPT Plus」の会員の約1.2％で、影響を受けた可能性のある全員に連絡したという。 この問題と同時に、一部のユーザーに別のユーザーのチャット履歴が表示されてしまう問題も発生していた。 ChatGPTのチャット履歴は、画面の左側にあるサイドバーに表示され、クリックするとチャットの続きを再開できるようになっている。このサイドバーに他人のプロンプトが表示されていた。 OpenAIによると、バグは修正され、「数時間分を除いて、チャット履歴を復元できた」という。 チャット履歴と個人データが他
GPT-4が同僚エンジニア。｢GitHub Copilot X｣はこんなことができる
GPT-4が同僚エンジニア。｢GitHub Copilot X｣はこんなことができる2023.03.23 13:0025,538 amito ITエンジニア向けのAIツール｢GitHub Copilot X｣が発表されました。 前バージョンの｢GitHub Copilot｣は自分が書いたプログラムの修正や、先読みして次に書くコードを提案してくれる機能がありました。すでに平均46%のコードがGitHub Copilotによって支えられているそうですよ。 そしてGitHub Copilot XではGPT-4が実装されたことによって、コーディング以外にもできることが増えました。 チャットで開発のお手伝い例のごとく、ChatGPTのようにチャット形式でAIに相談することができます。 ｢ここの正規表現ってどうなってんの？｣｢デバッグするの手伝って...｣ といったように同僚に話しかける感じでサポート
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