Rustは「安全な言語」として知られています。特にメモリ安全性の面では優れた言語設計が施されていますが、それだけですべての問題が解決するわけではありません。コンパイラは多くのバグを捕捉してくれますが検出できない落とし穴も存在します。 上記の記事にRustで安全なコードを書く際によく遭遇する落とし穴と、それらを避けるためのベストプラクティスが非常によくまとまっていました。いくつか紹介します。 Rustコンパイラが検出できない問題の種類 Rustのコンパイラは優秀ですが、以下のような問題は検出できません： 数値型の変換ミスによるオーバーフロー ロジックのバグ unwrapやexpectの使用による意図しないパニック サードパーティクレートの問題のあるbuild.rsスクリプト 依存ライブラリの不適切なunsafeコード 競合状態 それでは、よくある落とし穴とその対策を見ていきましょう。 1.

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?

You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert

Join our community of software engineering leaders and aspirational developers. Always stay in-the-know by getting the most important news and exclusive content delivered fresh to your inbox to learn more about at-scale software development.

Ask Yann LeCun—Meta's chief AI scientist, Turing Award winner, NYU data scientist and one of the pioneers of artificial intelligence—about the future of large language models (LLMs) like OpenAI's ChatGPT, Google's Gemini, Meta's Llama and Anthropic's Claude, and his answer might startle you: He believes LLMs will be largely obsolete within five years. "The path that my colleagues and I are on at [

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 今年の3月にAWS認定全冠チャレンジをして、無事全て合格することができました。 馴染みのないAIと機械学習（ML）の認定で苦労しましたので、 AWS Certified AI Practitioner（以下、AIF） AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate（以下、MLA） AWS Certified Machine Learning - Specialty（以下、MLS） ３つのAI/ML系のAWS認定を受験した所感を書いていこうと思います。 なお、本記事は個人の

You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert

Transformer と大規模言語モデルを視覚的に学びたい人に最適な図解学習ガイド

GoogleのAIチャットボット「Gemini」の高度な機能とサイバーセキュリティの知識およびツールを組み合わせた実験的サイバーセキュリティモデル「Sec-Gemini v1」が2025年4月4日に発表されました。GoogleはSec-Gemini v1を研究目的で無料提供することで、サイバーセキュリテコミュニティ全体での強力な連携と防御力の向上を目指しています。 Google Online Security Blog: Google announces Sec-Gemini v1, a new experimental cybersecurity model https://security.googleblog.com/2025/04/google-launches-sec-gemini-v1-new.html Googleはインターネットのセキュリティと安全性に関するセキュリティブロ

The latest news and insights from Google on security and safety on the Internet

Microsoftが2025年4月4日に、プレイヤーの操作にリアルタイムで応答し、ゲーム環境を生成できるAIモデル「World and Human Action MaskGIT Model(WHAMM)」をリリースしました。これに合わせ、1997年発売のシューティングゲーム「Quake II」をAIが再現したデモをプレイすることが可能です。 WHAMM! Real-time world modelling of interactive environments. - Microsoft Research https://www.microsoft.com/en-us/research/articles/whamm-real-time-world-modelling-of-interactive-environments/ Microsoft has created an AI-genera

関連キーワード 人工知能 AI（人工知能）チャットbot「ChatGPT」の開発元であるOpenAIは、2024年12月に大規模言語モデル（LLM）「OpenAI o1」シリーズの一般提供を開始した。これは同社にとって初の推論特化モデルであり、推論能力を強化している点が特徴だった。 同じタイミングでOpenAIが主催したイベント「12 Days of OpenAI」では、OpenAIのサム・アルトマンCEOがOpenAI o1の後継となる「OpenAI o3」シリーズのプレビュー版を発表。2025年1月には「o3-mini」の一般提供を開始した。 OpenAI o3は、OpenAI o1や、従来の「GPT-4o」と何が違うのか。OpenAI o3の特徴やバージョンごとの違い、利用方法までを詳しく解説する。 「OpenAI o3」は「o1」と何が違う？　なぜ「o2」は存在しない？ 併せて読み

ついに1000万トークンを把握!人間の一生分の情報を理解してくれるオープンウェイトLLM Llama4登場 朝起きたら突然、Llama4が超絶進化して登場していた。 中でも、シングルGPUで動作するLlama4 Scoutは1000万トークンのコンテキストウィンドウを装備。しかもシングルGPUで動作可能。アクティブパラメータはわずか17B(トータル109B) 1000万トークンって、単行本100冊分だぞ。 単行本100冊の知識が常に頭にある知性ってやばくないか。 ワイだって相当本を読んできた方だが100冊分の知識を澱みなく把握するのは不可能。 さらにLlama4 Maverickは、挨拶がわりに100万コンテキストでしかもシングルGPU(多分VRAM 80GBくらいの)で動作可能。こちらもアクティブパラメータ数は17Bでトータル400B。量子化やメモリオフロードがしやすい構成だ。 Scou

Llama 4: Metaがもたらす新時代のマルチモーダルAI革命 はじめに 2025年4月5日、Meta AIは待望の新しいAIモデルファミリー「Llama 4」を正式に発表しました。このLlama 4は、Metaにとって初めてのネイティブマルチモーダルモデルであり、また初めてMixture of Experts（MoE）アーキテクチャを採用したモデルでもあります。 現代のAI開発において、オープンソースモデルの重要性はますます高まっています。特に、日常生活でAIを活用する人々が増える中、先進的なモデルとシステムが広く公開されることで、誰もがパーソナライズされたAI体験の未来を構築できるようになります。 この記事では、Llama 4の革新的な特徴、その技術的背景、競合他社のモデルとの比較、そして将来の展望について詳しく解説します。AI技術者として、この新たなモデルがもたらす可能性と影響を

また、100以上の言語でそれぞれ10億以上のトークンを含む、「Llama 3」の10倍以上の多言語トークンで事前学習されており、オープンソースのファインチューニングの取り組みを強化したという。 3つのモデルの違い Scoutは、16のエキスパートを持つ170億のアクティブパラメータモデルで、コンテキストウィンドウは1000万トークン（先代の「Llama 3」は12万8000トークン）。ドキュメントの要約や大規模なコードベースでの推論で威力を発揮する。米NVIDIAのGPU「H100」1つで利用可能としている。すべての旧世代Llamaモデルより強力という。広範なベンチマークで米Googleの「Gemma 3」と「Gemini 2.0 Flash Lite」、仏Mistral AIの「Mistral 3.1」よりも優れた結果を示した。 Maverickは、128のエキスパートを持つ170億のア

The Llama 4 herd: The beginning of a new era of natively multimodal AI innovation We’re sharing the first models in the Llama 4 herd, which will enable people to build more personalized multimodal experiences.Llama 4 Scout, a 17 billion active parameter model with 16 experts, is the best multimodal model in the world in its class and is more powerful than all previous generation Llama models, whil

OpenAI’s gpt-4o-audio-preview is a powerful multimodal model that enables audio input and output capabilities, allowing developers to create more natural and accessible AI interactions. This model supports both speech-to-text and text-to-speech functionalities in a single API call through the Chat Completions API, making it suitable for building voice-enabled applications where turn-based interact

1. カスタマーサービス「OpenAI Agents SDK」で複数のAgentを用いて航空会社の問い合わせ対応システムを実装します。Agent間の「Handoff」や「Tool Calling」を通じた顧客対応の流れを構築しています。 次の2つのToolを定義します。 ・faq_lookup_tool() FAQに関する質問の回答を提供します。 ・update_seat() 指定された確認番号の座席を更新します。 次の1つのHookを定義します。 ・on_seat_booking_handoff() Triage Agent から Seat Booking Agent へのHandoffの際に呼ばれるHookです。Seat Booking Agent に処理を渡す前に、ランダムなフライト番号がコンテキストに設定されます。 次の3つのAgentを定義します。 ・faq_agent FAQに

こんにちは、Data&Analysis部(D&A)です。 D&Aでは週1回、機械学習の勉強会を開催しており、本記事は、勉強会の内容を生成AIを活用して記事にまとめたものです。 ※勉強会内容公開の経緯はこちら ※過去の勉強会は「社内勉強会」タグからもご覧いただけます。 概要 GraphRAGの概要 RAGの概要と課題 GraphRAGの基本的な考え方 ナレッジグラフとは アルゴリズムの概要 標準的なGraphRAG MicrosoftによるGraphRAG GraphRAGの評価 ナレッジグラフの評価 GraphRAGの評価 ナレッジグラフ / GraphRAGの課題 ナレッジグラフの課題 GraphRAGの課題 参考文献 概要 今回の勉強会では、ナレッジグラフ（後述）とRAG（Retrieval-Augmented Generation）を組み合わせた技術であるGraphRAGについて調査

はじめに 2025年4月2日、Gensparkより画期的な汎用AIエージェント「Genspark Super Agent」が発表されました。 本記事では、その概要と特徴をまとめ、実際にどのようなタスクを自動化・高速処理できるのかの解説と実際に触ってみた感想をお伝えします。 Genspark Super Agent とは Genspark Super Agentは、日常的なタスクを真に自律的に考え、計画し、実行し、ツールを利用して処理できる、高速かつ信頼性の高い汎用çです。 さまざまなツールを自動的に使用するオールインワンのスーパーエージェントとして設計されており、ユーザーの代わりに複雑なタスクを処理できます。 主なテーマと重要なアイデア 日常タスクの自動化 旅行計画・予約 レストラン予約 動画コンテンツの要約 市場調査とレポート作成 コンテンツ制作（動画、ポスター、ウェブサイト） プログラ

1週間、人力でのコーディングを禁止してみた──AIスタートアップ企業のエクスプラザ（東京都港区）は3月上旬、こんな実験を実施した。大胆な取り組みだが、その結果は「通常時の仕事の成果から半減した」と同社の松本和高CTOは話す。では実験は失敗だったかというと、そうではなく「成功だった」と答える。それはなぜか。 この実験のルールは主に2つで「期間中のコードは全部AIに書かせる」「基本的に例外なし（緊急対応時は除く）」というもの。AIが出力したコードの修正も原則禁止で、デバッグ用の簡単なコードを書くのも認めない。しかし、どうしても手入力をしたい場合は、社内Slack内に設けた「懺悔チャンネル」で何がダメだったか書き込むことで、人力での入力を“こっそり許可”するなど逃げ道も用意した。 参加者は同社所属の3人のエンジニアで、エディターは指定せず「Cursor」「Windsurf」「Visual Stu

コーディング AI エージェントを自作してみよう 好むと好まずと関わらず、ソフトウェア開発において AI の活用は重要なパラダイムシフトの 1 つです。AI エージェントはユーザーからの指示を元に自律的にタスクを選択し、実行します。この記事では、コーディング AI エージェントを自作する過程を紹介します。 好むと好まずと関わらず、ソフトウェア開発において AI の活用は重要なパラダイムシフトの 1 つです。The End of Programming as We Know It という記事ではプログラミングが終焉を迎えるのではなく、「今日私達が知っているプログラミングの終わり」であると述べられています。AI に置き換えられるのはジュニアおよび中級レベルのプログラマーではなく、新しいプログラミンツールやパラダイムを受け入れず過去に固執するプログラマーであるとというのです。 It is not

2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にして紹介しているWebメディアのSeamless（シームレス）を運営し、執筆しています。 1週間の気になる生成AI技術・研究をいくつかピックアップして解説する連載「生成AIウィークリー」から、特に興味深いAI技術や研究にスポットライトを当てる生成AIクローズアップ。 今回は、アイデアを自然言語で入力するだけでブラウザ上でゲームやWebサイトを生成できる完全無料でオープンソースなヴァイブコーディングAI「DeepSite」を取り上げます。 ▲DeepSiteで生成したPong Game ヴァイブコーディング（Vibe Coding）とは、手作業で一行ずつ打ち込むこれまでのコーディングとは異なり、AIを活用して会話形式の自然言語による指示でコードを生成するアプローチです。これにより、プログラミングの知識がない人でもアイデアをもとにゲームなど

Claude Desktop をベースに自律的なコーディングエージェントを実現するためのツールセット「Claude Crew」を開発したので、ツールと開発で得た知見を紹介します。 リポジトリ: Claude Desktop で動かす OpenHands をイメージして作っています。 このツールはModel Context Protocol (MCP)とカスタムインストラクションを最大限に活用し、Claude Desktop のコーディング能力を向上させます。 TL;DR Claude Desktop で OpenHands のような自律型のコーディングエージェントを実現する Crew Crew を作ったよ RAG 機能やプロジェクトに最適化された MCP を提供するよ Claude Desktop ベースのエージェントとは 昨今では、LLM のコーディングへの活用が浸透してきて、Cline

概要 Visual Studio Code（バージョン1.99）で、Agent mode機能がリリースされました！ これまで VSCode Insiders のプレビュー機能として利用されていた Agent mode が、正式に Visual Studio Code 上でも利用可能になりました。 本記事では Agent modeの概要、VSCodeでAgent modeを有効化する方法とAgent modeの活用ヒントをご紹介します。 この記事で分かること Agent modeとは何か VSCode上でAgent modeを有効化する方法 Agent modeの活用Tips Agent modeの概要 Agent modeでは、GitHub Copilotが自律的に動作し、ユーザーの要求に対して必要な作業を計画し、関連ファイルやコンテキストを自動的に特定します。 コードベースに編集を加える

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 🚀 はじめに VSCode拡張機能「Cline」、便利ですよね！✨ でも、OpenRouter API利用時の "API request failed" と "Retry" ボタンの連続クリック、ちょっと面倒に感じませんか？ 🤔 今回は、その手間を解消するPythonツール 「Cline Retry Auto Clicker」 をご紹介します！ 指定範囲の色を監視して、自動でクリックしてくれるシンプルなツールです🖱️ 🤔 きっかけ (開発経緯) Clineでコーディング中に他の作業をしていると、"API request fail

ひろちゅ～ @hirochuu8 AIが3Dソフトの「Blender」を操って3Dモデリング！特にGemini 2.5 Proが上手なようです pic.x.com/kzcTWOIeVa 2025-03-29 10:01:48

エンジニアや個人開発者が 技術情報を投稿するための プラットフォームです。個人開発アプリのPRにもどうぞ。

【最新!】Devin 2.0 衝撃大幅アップデート！月500$→従量課金20$から使えるようになったってマジ？未来の開発AIエージェントの実力と未来とは？ はじめにDevin 2.0登場！で、何がそんなにヤバいの？皆さん、こんにちは！いやー、開発界隈に衝撃ニュースが飛び込んできましたよね！そう、あのAI開発エージェント「Devin」が、バージョン2.0になって、めちゃくちゃ大幅アップデートしたんです！🔥🔥🔥 「Devinねぇ、聞いたことはあるけど月500ドルでしょ？高すぎ…」って思ってた人、多いんじゃないですか？ぶっちゃけ、僕もしんどかったっす。 すごいのは分かるけど、個人とか小さいチームじゃ、なかなか手が出せない値段だった。 それがですよ、今回のアップデートでまさかの、$500/月の固定プランだけじゃなく、$20のクレジット買って従量課金で始められるようになったんですって！これ、ホ

1. はじめに 2. 制約 3. トライアル成果 発見1. 技術負債の特定とリファクタリング実装の半自動化 発見2. イベントストーミングで設計した画像をもとにドメインモデルと制約の実装 発見3. 指示範囲を明確に絞れば、人より格段に早い 発見4. 開発者の学習効率を上げる Devin or Cline？ 4. 25年3月時点での課題 5. 投資対効果と組織スケールの変化 AIツールの投資対効果 AIツールによって変化した組織スケールの方法 今後の展望 1. はじめに こんにちは。DMM.comでプラットフォーム開発本部の副本部長をしている石垣です。 今回は当社で実施したAIエージェント「Devin」と「Cline」の導入検証の結果について共有したいと思います。 DMMグループのクリエイター組織は、現在1,200名近くのメンバーを抱え、エンジニアだけでも1,000名近くのメンバーがいる組織

Devinやってみたブログ はじめに：２０ドルでDevinに入門 Cognition | Devin 2.0We are an applied AI lab building end-to-end software agents.Devin 2.0Devin 2.0の大型アップデートが来て料金的に個人でも使いやすくなったのもあり、VS Code拡張で開発できるようになったぞ、と噂を聞いて、このタイミングで入門した。 まずVS Code拡張をダウンロードしてきてminifyされたソースコードを解析した。多分、入門の順番としてはおかしいんだけど、この機能が一番気になってたから先にやった。ただ調べてみた結果、この拡張機能自体は、2.0アップデートで新しくなったというより、できることは今年の2月の時点で出てたものと同じだった。 Devin VS Code拡張はどのようなものか これは普通にマーケッ

はじめに 本日(4/4) Devin 2.0 がリリースされました！ 大幅な変更があったので、本ブログではその内容をご紹介します。特に料金プランの追加により、Devinの利用がより手軽になったことをご紹介します！ リリースノート Coreプランが追加 今まで最小のTeamプランは$500からでした。企業での利用でない場合、お試しで利用し始めるには、少し手が出にくい金額でした。今回新しくCoreプランというTeamプランよりミニマムなプランができました。 以下簡単な翻訳を記載します。 AIエンジニアのコア機能（自律的なタスク完了、自然言語でのコラボレーション、時間をかけた学習）が含まれる 月額契約金額なし 最初に$20のACU購入が必要 最大10の同時Devinセッションが可能 ユーザ数制限なし プランの説明から見ると最低$20分のACUから利用可能になります！Coreプランの導入により、最

「Devin 2.0」登場。Web版VSCodeの統合、アーキテクチャ図を含むドキュメントの生成など新機能、20ドルから利用可能に Cognitionは自律型AIソフトウェアエンジニア「Devin」の新バージョン「Devin 2.0」の正式リリースを発表しました。 Devin 2.0では同社が「Agent Native IDE」と呼ぶ新機能として、Web版のVisual Studio Codeとの統合が行われています。 これはWebブラウザで立ち上げたDevinの環境の中で、Devinが操作しているコードをWeb版Visual Studio Codeでそのまま参照し、必要に応じてユーザーが介入してコードを編集できる、というものです。 これにより、Devinでの開発体験がよりよいものになることが期待されます。 対話的な実装計画モード 新しく搭載された「Interactive Planning

スライド概要 AI駆動開発勉強会 Women's Base #1【AIで開発効率を上げていこう！】(https://aid.connpass.com/event/349080/)の登壇スライドです。 GitHub Copilot入門者から上級者まで楽しめるよう、基礎から登壇当日深夜に発表された最新情報までを合わせてまとめています。

AI & MLLearn about artificial intelligence and machine learning across the GitHub ecosystem and the wider industry. Generative AILearn how to build with generative AI. GitHub CopilotChange how you work with GitHub Copilot. LLMsEverything developers need to know about LLMs. Machine learningMachine learning tips, tricks, and best practices. How AI code generation worksExplore the capabilities and be

GitHubは、生成AIがプログラミングなどを支援してくれる「GitHub Copilot」の新機能として、「GitHub Copilotコードレビュー」が正式版になったことを発表しました。 コードレビューは開発に欠かせないが時間がかかる コードレビューは、新しくコードを書いたときや変更するときなどさまざまな場面で、そのコードにバグなどの問題がないか、目的に沿った内容や表現になっているか、などのチェックや評価を行う作業です。 チームでシステム開発を行ううえでコードレビューは欠かせませんが、コードレビューは基本的にレビューを行うプログラマ（レビュワー）がコードを目視で読み取り、チェックしていくことになるため、レビュワーにとって負荷の高い時間のかかる作業となっています。 最低限のコードレビュー作業を生成AIが代行 GitHub Copilotコードレビューは、GitHub Copilotに作業

AI & MLLearn about artificial intelligence and machine learning across the GitHub ecosystem and the wider industry. Generative AILearn how to build with generative AI. GitHub CopilotChange how you work with GitHub Copilot. LLMsEverything developers need to know about LLMs. Machine learningMachine learning tips, tricks, and best practices. How AI code generation worksExplore the capabilities and be

DMM.comは4月4日、テキストエディタ「Visual Studio Code」向け拡張機能として提供中のAIコーディングアシスタント「Cline」と、ソフトウェア開発エージェント「Devin」を試験導入した成果をテックブログで公開した。2週間のトライアルを実施した結果、品質向上や工数短縮、ITエンジニアの学習効率アップに役立つ可能性が示されたという。 例えばバグの特定やライブラリのアップデートといった作業は、AIの方が「人間がやるより早い」（同社）という結論に。「バグの修正・実装特定」「ライブラリのメジャーアップデートに伴うエラー修正」といった作業項目ごとに、人がやった場合とAIに任せた場合の所要時間の差を表にまとめて公開した。例えばバグの修正・実装特定は、人なら2時間かかるところ、AIであれば1時間で完了。コストは0.62ドル程度だったという。 Clineについては技術負債の分析と特

こんにちは、しば田です。 AI を用いたプログラミング、中々難しいです。 日々どうしたら効率を最大化できるかを日々試行錯誤していますが、なかなか正解に辿り着けている気もしないしモデルの登場のたびにチューニングが必要なのでツラいですね。 この記事では、自分の思考整理も兼ねて常日頃から私が意識して行っている Tips に関してまとめてみました。重要なことから些末なことまで全て書いています。 最近、Cursorのコミュニティが出していたTips17選に対して自分の考えを書いたのですが、 反響があったのでもっと網羅的に書きたいなと思い記事を書くことにしました。（30個くらいあります。） ※記事の対象者は Cursor、Windsurf、Cline（Roo）あたりを使ってプログラミングしている人を想定しています。 ※一覧性を優先するのでそれぞれを深くは語りません。 ※多分抜け漏れがあるので適宜追加し

こんにちは。研修担当のyukyanです。GMOペパボは2025も新卒研修をやっていきます。今年の目玉はVibe Coding研修です。この記事では、まずVibe Codingとは何か、そしてVibe Coding研修の目的と内容、最後にCTOのあんちぽからVibe Coding研修にかける思いをお話します。 Vibe Codingとは？ Vibe Codingは、「完全に雰囲気に身を任せて、コードの詳細に気を払わず、自然言語だけで指示をしてコーディングする」コーディングスタイルです。このスタイルは、OpenAIの共同創設者であり、TeslaのAIディレクターとしての経験があるAndrej Karpathy氏が2025年2月に提唱したものです。具体的に説明していきます。 There's a new kind of coding I call "vibe coding", where you

キャリアSNS「YOUTRUST」を運営するYOUTRUST（東京都渋谷区）は4月2日、社内の全ITエンジニアに対し、コーディングエージェント機能を持つAIエディタ「Cursor」を支給する制度を1日に導入したと発表した。効率化に加え、プロダクトの開発能力を高める目的という。 以前から導入していた、社員によるAIツールの利用料を全額負担する制度の対象にCursorを追加した。開発チームの一部が個人的に利用し、実用的と評する意見があったことから対象に加えたという。 同社はCursorに先んじて、コーディングアシスタント「GitHub Copilot」を全社に展開している他、ソフトウェア開発エージェント「Devin」も本番環境で導入。このうちDevinではすでに360時間の業務効率化を実現しているという。一連の利用を含め、年間で数千万円規模のAIツール検証・導入予算を確保していることを明らかに

SlashDataは2025年3月14日（米国時間）、AI（人工知能）がソフトウェア開発に与える影響に関する調査結果を発表した。同調査は、SlashDataが2024年第4四半期に実施した「Developer Nation Survey」で、4500人以上の技術専門家から収集したデータに基づいたものだ。 AIは、データ処理からコード生成まで幅広いユースケースで、現代のソフトウェア開発の世界を変えつつある。SlashDataは「この調査は、業界全体でAIの採用がどのように進展しているか、また組織的な背景によってどのように見解が分かれる可能性があるのかを示す手掛かりを提供するものだ」と述べている。 ソフトウェア開発におけるAIの最も重要なユースケースとは 調査では、指導的な役割を担う技術専門家（テクノロジーリーダー）と、そうではない役割の人々（非リーダー職）の回答を比較した。 両グループとも、

Gartnerは2025年3月18日（米国時間）、2025年のサプライチェーン技術動向を発表した。主要トレンドとして、エージェント型AI（人工知能）、環境に溶け込むインテリジェンスおよび拡張型コネクテッドワークフォースを挙げている。Gartnerが発表した内容は下記の通り。 テクノロジーの進歩により、サプライチェーンのテクノロジーリーダーや最高サプライチェーン責任者（CSCO）は、デジタル価値の実現をサポートし、従業員の生産性を高め、新たな業務モデルを革新する機会を得ることができる。これらの新たな機会の中で、Gartnerは2025年のサプライチェーン技術の主要トレンドを特定し、リーダーがこれらの目標を追求する上での支援を提供する。 Gartnerのサプライチェーン部門でバイスプレジデントアナリスト兼主任研究者を務めるクリスチャン・ティッツェ氏は次のように述べている。「2025年の重要なト

こんにちは、tacoms EMのかがわ(@shinpr_p)です。 皆さんはプロダクトに関するドキュメントを書いていますか？ 私はここ数年はプロダクトの特に仕様に関するドキュメンテーションには否定派のスタンスを取っていました。 理由は、ドキュメントは不足よりも誤った情報が記載されていることによる負の影響が大きいと考えているため、です。 企画段階など開発に着手する前にドキュメントを新規作成することは比較的容易です。ですが、作成された瞬間からドキュメントは腐っていきます。これを常に最新の状態に維持するためには一定以上の運用コストを払わなくてはいけません。 一言で運用といっても、さまざまな経路からプロダクトに対する改善要望は発生しますし、不具合や障害起因で仕様変更を余儀なくされることもあります。これらに都度追従し、ドキュメントを更新し続けるためには涙ぐましい努力が必要です。 私は地道にコツコツ努

はじめに CursorやGithub Copilot、Clineなど、コーディングに生成AIを使うのは当たり前になりました。AIにコードを書かせているとき、この仕様どおりに書いてくれないかなあ、と思う場面があります。Cursorには外部ドキュメントを読み込む機能があるので、指定しておけば、公開されているリファレンスなどをAIが読み込むことができるのですが、社内にある仕様書や開発標準などのドキュメントを参照したいケースもあるでしょう。この記事ではRunbookのMCPサーバーを使って、社内ドキュメントをAIに読み込ませる方法を紹介します。 Runbookについて Runbookはマニュアルや手順書を作成するためのWebサービスです。マニュアルを社内で共有したり、インターネットに公開したりできます。あと手順を組み合わせてワークフローのように実行できるらしいです。有料サービスですが、今回の方法で

こんにちは。スマートラウンドEMのinouehiです。 はじめに 先日は弊社の渡邊が『簡易な自作MCPサーバーをお試しで実装する方法』と題しましてサーバーの作り方を紹介しました。 一方私自身はMCPのことをまだあまりわかっていなかったので手を動かしてざっくりと理解することから始めることにしました。そこで、本日はMCPサーバーの使い方について簡単にまとめてみようと思います。CursorとGitHub MCP Serverを利用します。実行環境はMacです。 ゴールは以下の2点をざっくり理解することです。 MCP Serverを使ってどんなことができるのか。 MCP Serverをどのように使うのか。 MCP Serverにできること 私の体験と順番が前後しますが記事が読みやすくなると考えられるため先に説明します。（表現が厳密ではないかもしれません） まず前提としてLLM（今回はCursorか

はじめに つい昨日に以下の記事を書いたのですが、VS CodeのStable版もほぼ同日にエージェント機能が追加されました。以下の記事ではClaude Desktopを使いましたが、VS Code + GitHub Copilot でも awslabs/mcp を試してみます。 なお、部分的に前回の記事に飛ばすとわかりにくかったので、手順については重複する部分もこちらの記事に載せています。 前提 環境 Mac OS 14.5 VS Code March 2025 (version 1.99) GitHub Copilot 準備 awslabs/mcp はPythonで書かれており、公式の手順ではパッケージマネージャーの uv が必要になります。 uv のインストール（Astral公式ドキュメントまたはGitHub参照） Python 3.10 以上 （公式では uv python inst

最近Web開発業界で、「MCPサーバー」というものが注目されている。自社で管理している任意の情報システムと生成AIツールを連携できるような仕組みとして、活用の可能性が模索されているようだ。 簡単に実装できそうな様子があったので、まずはプライベートで実験してみたいと思って、自作の短歌投稿サイトUtakataと連携するMCPサーバーを作ってみた。 MCPサーバーの構築に興味はあるが、やり方がよく分からないような方の参考になるように、作り方を紹介してみる。 今回やったこと UtakataのRailsアプリケーションに、ユーザーごとの短歌の一覧をJSONの配列で返すAPIを作成する ローカル環境で動作するMCPサーバーを構築し、ユーザーごとの短歌の一覧を取得するToolを作成する Claude DesktopにMCPサーバーを登録し、AIとのチャットでユーザーの投稿短歌についてやりとりできるように

注目MCPニュース 昨今LLM界隈を賑わせているMCP（Model Context Protocol）ですが、個人的には最近のビッグニュースとして以下の２つが挙げられます。 Azure FunctionsトリガーがMCPに対応! Azure Functionsは「トリガー」と呼ばれる仕組みを使ってイベントドリブンなアプリケーションを構築することができます（たとえばタイマートリガーで定期実行、HTTPトリガーでWeb APIを作る、など）。 2025年4月5日にAzure FunctionsのMCPトリガーがプレビュー版として公開されたことがMicrosoftの公式ブログで発表されました。本記事執筆時点での対応言語はC#、Python、Nodeの3つです。 VS Code Stable 1.99でMCPが正式サポート! GitHub CopilotにAgent modeが追加され、それと同時

AWS Machine Learning Blog Introducing AWS MCP Servers for code assistants (Part 1) We’re excited to announce the open source release of AWS MCP Servers for code assistants — a suite of specialized Model Context Protocol (MCP) servers that bring Amazon Web Services (AWS) best practices directly to your development workflow. Our specialized AWS MCP servers combine deep AWS knowledge with agentic AI

こんにちは！クラウド事業本部コンサルティング部のたかくに（@takakuni_）です。 先日、AWS の MCP サーバーが公開されました。 公開された MCP サーバーは、以下のとおりです。 Core MCP Server AWS Documentation MCP Server AWS CDK MCP Server Amazon Nova Canvas MCP Server Amazon Bedrock Knowledge Base Retrieval MCP Server Cost Analysis MCP Server 今回は AWS Documentation MCP Server を Cline に接続して、ナレッジカットオフ後のアップデートに対して Q&A してみたいと思います。 Cline のセットアップ VS Code 上で Cline の拡張機能をインストールします。

はじめに awslabs の GitHub で awslabs/mcp が公開されました。 この中で AWS Documentation MCP Server が提供されていました。これを使えば、Cursor や Claude Desktop などのMCPクライアントから LLM が AWS の公式ドキュメントを探してきて、その情報を元に回答してくれそうです。実際に試してみた内容を共有します。 A server for accessing AWS documentation and best practices. Search Documentation using the official AWS search API Get content recommendations for AWS documentation pages Convert documentation to mark

はじめに こんにちは、普段 Ubie で症状検索エンジンユビー(https://ubie.app/)の開発をしている江崎です。 最近、Cursor エディタや GitHub Copilot などのコーディングアシスタントツールが進化し続けていますが、社内固有のデザインシステムとの連携はまだまだ課題が残っていました。そこで社内エンジニアである sosuke とともに、Ubie Vitals というデザインシステムを MCP サーバー化することで、UI 開発の速度と精度が劇的に向上した体験を共有します。 目次 デザインシステムと開発の現状課題 MCP サーバーの登場 Ubie UI MCP の構築 デモ テキストだけで UI 実装が可能に デザイナーの壁打ち相手としての可能性 今後の展望 デザインシステムと開発の現状課題 Ubie では「Ubie Vitals」というデザインシステムに則って

MCP Run Python The MCP Run Python package is an MCP server that allows agents to execute Python code in a secure, sandboxed environment. It uses Pyodide to run Python code in a JavaScript environment with Deno, isolating execution from the host system. Features Secure Execution: Run Python code in a sandboxed WebAssembly environment Package Management: Automatically detects and installs required d

はじめに 遅ればせながら..MCPサーバーのキャッチアップをはじめまして、ざっくり理解するために作ってみました。 今回は、プロンプトに入力されたURLを元にWebサイトから本文を抽出し、Markdownで返すMCPサーバーを作ってみようと思います。 MCPとは MCP（Model Context Protocol）は、アプリケーションがLLMにコンテキストを提供する方法を標準化するオープンプロトコルです。 以下の構成要素があります。 MCPホスト: Claude Desktop、IDE、または MCPを介してデータにアクセスする AI ツールなどのプログラム MCPクライアント: サーバーとの1:1接続を維持するクライアント（一般的にはMCPホストに内包） MCPサーバー: 標準化されたモデルコンキテストプロトコルを通じて特定の機能を公開する軽量プログラム ローカルデータソース: MCPサ

こんにちは、スマートラウンドの開発の渡邊です。 最近MCPサーバーという単語を聞くことが増えたので、自社サービスのデータをMCPサーバー経由で取得した場合の挙動を検証したくなり、PoCの実装をしました。 この記事では、似たような状況の方（自分のようなMCP初心者）を対象に、以下のような目的でMCPサーバーを実装するための知見を共有します。 何らかのWebアプリケーションのデータをMCPサーバー経由で取得してLLMとの連携を検証したい PoCレベルのクオリティで良い（ローカル起動の開発サーバーなどの本番環境以外でのお試し） この記事ではMCPサーバーやプロトコルの詳細な説明はしません。MCPサーバーを実装してお試しで動かすことのみに焦点を当てます。 やることとしては、基本的には公式のQuickstartと似た内容を段階的に実装します。 ただし、実装内容を簡素にすることで、最初の一歩としてなる

MCPサーバをつくって学ぶ 最近、AIアシスタントの文脈で「MCP」や「MCPサーバー」という用語を聞くようになった。 MCP（Model Cotext Protocol）とは？ Model Context Protocolとは、AIとアプリケーションとの間で情報を効率的にやり取りするためのプロトコル。 簡単に説明すると、AIが自分の作ったアプリケーションを操作できるように、データを提供したり、機能を公開したりして、扱いやすくするための方法を定義したもの（プロトコル）。 MCPを使うことで、AIがアプリケーションのコンテキストを理解できるようになる。 たとえば、いままで手動でデータを貼り付けたり、プロンプトを書いてコンテキストを補っていたりしたものが、AIが直接アプリケーションから取得できるようになる。 MCPサーバー 主に3つの機能を提供する。 Resources … クライアントが読み

何の説明もしないで、突然このチャットを始めて人間をMCPツールとして利用している様子を見せたので、不気味がってもらえた。 MCPサーバーは単純に human_* という名前のツールを提供して、そのツールに依頼されたことをローカルのSQLiteに “タスク” として書き込む。同じSQLiteを参照するWebアプリケーションには書き込まれた “タスク” が並んでおり、そのタスクに対して実際の人間が応答するとMCPサーバーは回答を待ち受けており、最終的にMCPクライアントに実際の人間の応答が返されるという仕組み。

You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert

4月5日、GitHubが「GitHub MCP Serverのパブリックプレビューを公開した」。 GitHubはAnthropicと協力し、既存のリファレンスサーバをGoで全面的に書き直した。新サーバは旧サーバの機能を100%踏襲しつつ、ツール記述のカスタマイズ機能、コードスキャンのサポート、そして自然言語UXを向上させるget_me関数を追加している。これにより、LLMに「自分のプライベートリポジトリを表示せよ」と指示するだけで、対象リポジトリを即座に取得できるようになった。 導入手順はリポジトリのREADMEにまとめられている。 VS Codeからネイティブにサポートされる ため、ローカル環境で迅速に試せる。 Model Context Protocol（MCP）とは何か Model Context Protocol（MCP）は、LLMと外部システムを結び付けるオープンなツール呼び出し

You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert

BackAI & MLLearn about artificial intelligence and machine learning across the GitHub ecosystem and the wider industry. Generative AILearn how to build with generative AI. GitHub CopilotChange how you work with GitHub Copilot. LLMsEverything developers need to know about LLMs. Machine learningMachine learning tips, tricks, and best practices. How AI code generation worksExplore the capabilities an

このブログでは、GitHub Copilotの多数のリリースについてご紹介します。これらのリリースにより、GitHub Copilotは世界をリードするモデルを活用し、ツールやサービスのコンテキストを強化することで、よりエージェントとしての能力を高めます。 Visual Studio Codeのエージェントモードを全ユーザーに提供します。このモードはMCPをサポートしており、必要なあらゆるコンテキストや機能へのアクセスを可能にします。さらに、オープンソースでローカルで動作するGitHub MCPサーバーをリリースします。これにより、MCPをサポートするさまざまなLLMツールにGitHubの機能を追加できるようになります。 マルチモデルの選択肢として、Anthropic Claude 3.5、3.7 Sonnet、3.7 Sonnet Thinking、Google Gemini 2.0 F

Allow us to reintroduce ourselves: GitHub Copilot is getting a whole lot more agentic with increased context of your tools and services, powered by the world’s leading models, starting today. 👏 We are excited to roll out agent mode in Visual Studio Code to all users, now complete with MCP support that unlocks access to any context or capabilities you want. What’s more, we are thrilled to release

These servers aim to demonstrate MCP features and the TypeScript and Python SDKs. AWS KB Retrieval - Retrieval from AWS Knowledge Base using Bedrock Agent Runtime Brave Search - Web and local search using Brave's Search API EverArt - AI image generation using various models Everything - Reference / test server with prompts, resources, and tools Fetch - Web content fetching and conversion for effic

Weights & Biases AI Solution Engineerの鎌田(X: olachinkei)です。MCP(The Model Context Protocol)が業界標準になってきましたね。2025/3/27にはOpenAIもMCPのサポートをリリースしました。 people love MCP and we are excited to add support across our products. available today in the agents SDK and support for chatgpt desktop app + responses api coming soon! — Sam Altman (@sama) March 26, 2025 MCPは、大規模言語モデル（LLM）を活用したアプリケーションが、外部のツール、構造化されたデータ、事前定

最近話題のModel Context Protocol(MCP)に関して、社内の勉強会(部内)で利用した資料を公開します！ ざっくり以下の内容が入っています！ プロトコル仕様 AWS MCPの話 開発方法

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/

なぜ自分が MCP を追いかけているのかを雑にだらだらと書いて行こうと思います。 乱文です。 オープンなプロトコル追いかけている理由は Model Context Protocol がオープンなプロトコルにしたことです。これが ChatGPT Plugins とかのクローズドなプロトコルであれば全く追いかけていなかったと思います。 MCP は Anthoropic 以外でも MCP クライアントを実装しさえしていれば、多くの MCP サーバーと接続する事が出来ます。実際 MCP を公開した Anthropic が提供している Claude Desktop や Claude Code だけでなく Cline や Cursor などが MCP クライアントを実装したことにより、MCP サーバーさえ実装してしまえば、様々な環境で利用できる仕組みになっています。 そして VS Code も MCP

KDDIグループでアジャイル開発事業を行うKDDIアジャイル開発センター（東京都港区）社員が公開した、AIモデルと外部データソースやサービスをつなぐ規格「Model Context Protocol」（MCP）の初心者向け解説資料が話題だ。同社の御田稔さん（テックエバンジェリスト）が4月6日に公開したもので、はてなブックマークで736ブックマークを集め、テクノロジーカテゴリーで1位になる（7日午後1時時点）など、注目を浴びている。 資料では、複数のタスクを自律的に実行する「AIエージェント」におけるMCPの利便性や、MCPの仕組み、自分のPCでMCPを試す方法などを解説。MCPの仕組みを図解し、ユーザーが利用するAIモデル・サービスを指す「MCPホスト」と、そのMCPホストが参照する外部ツールやデータなどを指す「MCPサーバ」の構造を説明したり、活用例を紹介したりもしている。

DuckDuckGoのAIインテグレーションが、数カ月に及ぶベータテストを経て一般公開されます。 無料での利用が可能（制限つき）で、DuckDuckGoの売りであるユーザープライバシーへの配慮もばっちり。アカウントを作成する必要はなく、何を検索したのかも追跡されません。 GoogleやBing、ChatGPTと同じように、DuckDuckGoのウェブ検索でもようやく、AIによる回答が得られるようになったのです。 AIによる回答は、「Assist（アシスト）」のラベルが貼られた小さなボックスに表示されますが、GoogleやBingほど目につくことはなく、表示も頻繁ではありません。 この機能について、DuckDuckGoは「レス・イズ・モア（ほどほどがいい）」を目指しているのかも。 「ほどほど」を自分で選べるAI回答が表示される頻度については、ユーザーが調節できます。Image: Lifeha

Cisco Systems（以下、Cisco）は2025年4月2日（米国時間）、データプライバシーの動向と企業への影響に関する8回目の年次調査「Cisco 2025 Data Privacy Benchmark Study」の結果を分析したレポート「The Privacy Advantage: Building Trust in a Digital World」（プライバシーのメリット：デジタル世界における信頼の構築）を発表した。 同調査は2024年秋に世界12カ国（欧州5カ国、アジア4カ国、米州3カ国）のセキュリティとプライバシーの専門家を対象に実施され、2600人以上から回答を得た。 データプライバシーがビジネス価値と信頼の確立に不可欠となる中、同レポートは、データのローカル保存の需要と、グローバルプロバイダーの専門知識、ノウハウへの依存が併存する複雑な状況を明らかにしている。 調査レ

Microsoft 365 では数年前からOAuthアプリケーションに関するリスク対策のソリューションを提供してきましたが、最近さらにパワーアップしてきたので改めてまとめてみました。 OAuth とは OAuth は、サードパーティのアプリケーションがユーザーのパスワードを直接扱うことなく、ユーザーの許可のもとで特定のリソースやデータにアクセスするための認可フレームワークです。これにより、ユーザーは自分のパスワードを共有することなく、アプリケーションに限定的なアクセス権を付与できます。[1] OAuth 1.0は2010年に標準化されましたが、実装の複雑さや課題から、2012年にはより簡素化・改良されたOAuth 2.0が策定されました。現在、Microsoft 365を含む多くのサービスはOAuth 2.0を採用しています。 Microsoft 365におけるOAuth実装 Micros

AIの性能が上昇するに伴って「AIを用いたサイバー攻撃」のリスクも顕在化しつつあります。新たに、Googleが「AIのサイバーセキュリティ上の脅威を測定する仕組み」を構築したことを発表しました。 [2503.11917] A Framework for Evaluating Emerging Cyberattack Capabilities of AI https://arxiv.org/abs/2503.11917 Evaluating potential cybersecurity threats of advanced AI - Google DeepMind https://deepmind.google/discover/blog/evaluating-potential-cybersecurity-threats-of-advanced-ai/ AIを用いたサイバー攻撃は、すで

世界中のクリエイターが｢Sora｣で作った映像作品が東京に集合。OpenAIメンバーもやってきた2025.04.05 19:005,092 照沼健太 誰もが映像作品を作れる時代が、すでに到来。 その道具はもちろん、生成AIです。 映像生成系AIを代表するモデルといえば、ChatGPTのOpenAIが展開する｢Sora｣。先日、国内外のクリエイターがSoraを使って作った多彩な短編映像作品を上映するイベント｢Sora Select｣が東京で開催されました。 最近はONE OK ROCK、XGらが生成AIと実写を組み合わせたMVを発表していて、さらに注目度が高まっているAI映像ですが、この｢Sora Select｣で上映された作品はすべてAIが生成した映像を素材としています。 Video: shy kids / YouTubeいやー、すごい。まだまだ荒削りな部分はありますが、だからこそのエネル

As I look back on the incredible impact that Microsoft has had over its now 50 years of relentless innovation, I’m inspired by the simplicity and power of Bill Gates’ bold ambition all those years ago: to put a PC on every desk and in every home. At Microsoft AI we’re driven by that same spirit. Today, we’re creating Copilot, an AI companion for everyone. What does this mean? What does it look lik

米Microsoftは4月4日（現地時間）、同社創立50周年を祝うイベントを開催した。このイベントでは、共同創業者で初代CEOのビル・ゲイツ氏、2000年から2014年までCEOを務めたスティーブ・バルマー氏、現在のCEOであるサティア・ナデラ氏が揃って登壇した。 ナデラ氏はゲイツ氏とバルマー氏に感謝の意を表し、Microsoftが世界を変えた企業であるとして、そのビジョン、リーダーシップ、情熱に敬意を示した。 同氏は、過去50年だけでなく、これからの50年にも焦点を当て、将来は過去の成果によってではなく、他者が新たなものを構築できるよう支援することによって定義されると語った。この未来に向けた取り組みとして、Microsoftは新たなAIイノベーションを主導し、PCと同様にそれを民主化することを目指すという。 ナデラ氏はまた、50周年を記念して、3人のCEOが同社のAIアシスタント「Cop

大規模言語モデルの中には、与えられた質問について長時間思考したうえで回答を出力する「推論」という機能を備えたものもあります。推論機能を備えたAIモデルの多くは回答の出力と同時に思考内容も出力するのですが、出力される思考内容と実際の思考内容にズレがあることがAnthropicの研究で明らかになりました。 Reasoning models don't always say what they think \ Anthropic https://www.anthropic.com/research/reasoning-models-dont-say-think 推論機能を備えたAIの例として、Grokを使ってみます。まず、質問を入力して「Think」をクリックしてから送信ボタンをクリック。 すると、回答を出力する前に長時間の思考が始まります。 回答が出力された後に「シンキングした時間」と記された

こんにちは、Google の AI「Gemini（ジェミニ）」の公式 note 編集部です。 本 noteでは、Gemini と連携して、より使いやすくなった Google の Workspace アプリをサービス別に紹介していきます。 今回は「Google スプレッドシート」での活用法です。Google スプレッドシートと Gemini を連携させることで、シート内のデータを使った分析の効率化が可能になりました。それだけではなく、データを活用したレポート作成の自動化、ゼロイチからのコンテンツ作成、翻訳や質問なども Gemini がサポートします。さらには、Gemini と会話しながら業務を進めていくことで、自分では考えつかなかった新しいヒントを得られるかもしれません。 本 note では、Google スプレッドシートの画面内で使える「Gemini サイドパネル」をフル活用し、ビジネスシ

画像生成AI「Midjourney」のバージョン7(Midjourney V7)のアルファテストが2025年4月4日に始まりました。Midjourney V7は前バージョンと比べて手や体などの描画品質が向上しているほか、音声での指示に高速応答できる「ドラフトモード」も搭載されています。 V7 Alpha https://www.midjourney.com/updates/v7-alpha We're now beginning the alpha-test phase of our new V7 image Model. It's our smartest, most beautiful, most coherent model yet. Give it a shot and expect updates every week or two for the next two months

今回は別の記事を書いていたのですが、Midjourneyの新バージョンであるV7を試してみたらすごいことになっていたので急遽切り替えて、こちらをレポートすることにしました。 出力される絵の品質向上は置いといて、Draft Modeというものが追加された点が大きいです。 Midjourneyは生成に数十秒かかりますが、まず、Draft Modeではそれが10秒程度に短縮されます。 それだけでもすごいのですが、その右側にあるマイクボタンをクリックすると、Audio Modeが起動します。 すると、プロンプトを音声で指示できるようになるのです。英語だけかと思ったら、日本語でも問題なし。 プロンプト全体を置き換えることもできますが、便利なのは追加指示。髪型や服、背景、表情などを音声の指示でどんどん変更していけるのです。 年齢を5歳上に、10歳下にといった指示を反映させたり、 髪型をショートボブにし

OpenAI「4o Image Generator」で生成した画像。画像生成AIサービス「Midjourney」で作成した2枚の画像を参考にアップにして二人を一緒に描くようにと指示したもの（筆者作成） OpenAIが3月25日、ChatGPT（GPT-4o）用の新しい画像生成機能「4o Image Generator」をリリースしました。“ジブリ風”の画像が作れるとアピールされたのがわかりやすかったこともあり、世界的に大騒ぎになりました。日本でも大手メディアの読売新聞、日経新聞、NHKなどが著作権上の懸念があるのではないかと大々的に報じていました。実際に試してみたところ、今までの画像生成AIの常識をひっくり返すような使い方を実現していました。OpenAIは詳細を明らかにしていませんが、これまでの画像生成AIでは一般的だった「拡散モデル」ではなく、近年、研究が進んでいた「自己回帰モデル」を応

ChatGPT で、カスタムの GPTs を試したことがある方は多いと思います。しかし、GPTs に外部サービスとの接続方法を設定するだけでツールを自由に追加できる機能 GPT Actions を試したことがある方はまだまだ少ないのではないでしょうか。 この GPT Actions は、様々な用途で活用できる可能性を持っています。GPT Actions を挟むだけで、すでに存在しているナレッジベースや社内サービスと ChatGPT をつなぐことができます。そして、こうした外部サービスを活用する AI を GPTs をユーザーインタフェースとして ChatGPT ワークスペース内の利用者全員に配布することができます。 先日、近い将来に ChatGPT デスクトップアプリが MCP サーバーとの接続に対応する計画も発表されましたが、MCP との連携という選択肢が増えた後でも GPT Actio

この投稿 ChatGPTのMondayは実は優しかった。Ayaと話し比べて分かったこと。 は ガジェットマニアZ | 最新ガジェットのレビューブログ によって最初に記事作成・表示されました。 昨日、ChatGPTに突如現れた「Monday」。ネットニュースを見るとどうもネガティブで毒舌な性格らしい。それをリリースした意図は不明ですが、OpenAIは日本にツンデレ需要があると思って作ったのでしょうか？（他の国で... この投稿 ChatGPTのMondayは実は優しかった。Ayaと話し比べて分かったこと。 は ガジェットマニアZ | 最新ガジェットのレビューブログ によって最初に記事作成・表示されました。

テクノロジー ChatGPTにおけるジブリ風画像生成は「利益は侵害されそうにも関わらず権利は侵害されていないというAIならではのハメ技である」「さすがに舐められている」と言う意見

勉強を進める上で、ChatGPTは強力な武器になる。ところがChatGPTは今、人の想像を大きく超えるところまで来ている。勉強のチューターとして、信じられないほど高度な機能を提供するようになっているのだ。あまりに凄いので、「こんなことが本当にあるのだろうか」と、狐か狸にたぶらかされているような気になってしまうが、いくら頬をたたいてもこれは現実に起きていることだ。資格試験向けの塾や予備校は、存続さえも危険水域に入るかもしれない。

ChatGPT の画像生成機能が刷新され、業界に再び激震が走っています。 今回のアップデートは簡単に見逃せるような単なる機能追加ではありません。 画像生成能力が GPT-4oモデル自体にネイティブ統合されたことで、ChatGPTとの自然な会話を通して、従来とは一線を画すレベルの実用的な画像を生成できるようになりました。 なんと、この画像生成機能のリリースからわずか1週間で1億3千万ユーザーが7億枚もの画像を生成したという報告もあり、その注目度の高さがうかがえます。 今までと何が違う？今までの画像生成AIとの明確な違いは、圧倒的な指示理解力、画像内のテキスト（日本語含む）の高い描画精度、そして会話による柔軟な画像編集能力です。 ChatGPTがユーザーの意図を汲み取ってくれるため、難しいプロンプト作成は基本的に不要になりました。これからは、AIとの対話を通じてイメージを具体化していくスキルが

情報処理推進機構（IPA）の機関であるAIセーフティ・インスティテュート（AISI）は2025年4月2日、「AIセーフティに関するレッドチーミング手法ガイド」を改訂したと発表した。同ガイドは2024年9月に初版が公開されており、「具体的な実施例を通してより詳細に理解できるようにした」としている。 なお、AIセーフティ・インスティテュートは、内閣府が2024年2月14日に設立した、AI（人工知能）の安全性の評価手法を検討する機関。IPA内に設置されている。 高い専門性が求められる「攻撃計画、実施」を重点的に解説 同ガイドは「レッドチーミング手法」（AIシステムの開発者や提供者が、対象のAIシステムに施したリスクへの対策を攻撃者の視点から評価する手法）に関する基本的な考慮事項を示している。レッドチーミングの種類や実施方法、実施体制と実施時期などを体系的にまとめており、「実施の決定とレッドチーム

ロイターが入手した内部スケジュールによると、ベトナムのフック副首相は４月９日、ベッセント米財務長官（写真）と会談する。３月撮影（２０２５年　ロイター/Evelyn Hockstein） [４日 ロイター] - ベッセント米財務長官は、株式市場の下落について、トランプ大統領の政策よりも、中国新興企業ディープシークの人工知能（ＡＩ）モデル台頭に関係しているという認識を示した。４日に公開された保守派のコメンテーター、タッカー・カールソン氏とのインタビューで述べた。

ブックマークしました ここにツイート内容が記載されます https://b.hatena.ne.jp/URLはspanで囲んでください Twitterで共有

6万国アノニマスさん 間取り図さえあれば凄く役立つね 絶対に使われなさそうor存在すら知られてなさそうなトイレとか小さな問題点もあるが

【東大理3合格】ChatGPT o1とDeepSeek R1に2025年度東大受験を解かせた結果と答案分析【採点協力：河合塾】 「ロボットは東大に入れるか」 国立情報学研究所 新井紀子教授を中心としたプロジェクトチームが取り組んだプロジェクトの終了から10年経たず、生成AIの発展により東大合格の夢は現実味を帯びてきました。 そこで、今回は昨年に引き続きChatGPTと、「DeepSeekショック」で話題になったDeepSeekに東大の入試問題を解かせてみました！ ChatGPTは日本最難関である東京大学に合格できるのでしょうか。 河合塾様に答案の採点協力をいただきました。ありがとうございました。 本記事では東大入試を実際に解かせてみた結果と答案分析によって分かったそれぞれのAIの特徴、河合塾の講師の方からのコメントなどを紹介させていただきます！ 本記事はかなりの長文です。下記の目次を参考に

生成人工知能（AI）に2025年実施の東大の入学試験問題を解かせると、主に医学部に進学する最難関の理科3類の合格水準に達したとAIベンチャーのライフプロンプト（東京）が5日、明らかにした。合格最低点を上回り、AIの能力向上を裏付けた。 【画像】チャットGPTがたった30秒で作った「憲法改正案」　その中身は 2次試験は英語が得意だったが、数学や国語に弱点がみられた。物理の難解な問題を解く一方で、世界史では人間だと間違えにくいミスをした。1教科当たり約2～60分で解答を作成し、試験時間を大きく下回った。 米オープンAIの「o1（オーワン）」と中国の新興企業「DeepSeek（ディープシーク）」の「R1」を使い、大学入学共通テストと東大の2次試験前期日程を解かせた。問題を画像データにしてAIに入力。2次試験は記述式を含むため、大手予備校河合塾の講師が採点した。 結果は550点満点のうち、o1は文

「Apple Intelligence」の日本語解禁で“スマホのAI競争”が激化　Android陣営とは何が違うのか：石野純也のMobile Eye（1/4 ページ） 4月1日に、Apple Intelligenceの日本語版がついにスタートした。同機能はiPhone、iPad、Macにまたがって展開されるものだが、iPhoneの場合は、同日から配信を開始した「iOS 18.4」を対象のiPhoneにインストールすると利用可能になる。「iPhone 16e」を含むiPhone 16シリーズ5機種の他、メモリが多い「iPhone 15 Pro」と「iPhone 15 Pro Max」もその対象に含まれている。 Apple Intelligenceは、チャットbot型の生成AIサービスとは異なり、iPhoneやiPad、Macのユーザーインタフェースに深く組み込まれており、さまざまなアプリから