最近ローカルLLMがアツいらしい
最近、ローカルLLMがアツくなっているという話をtwitterでチラホラ見かける。 ローカルLLMって何じゃ？というと、オープンに公開されているモデルのウエイトをDLしてきて手元のPC上で推論させる事である。 オープンなAIモデルとは逆の存在として、モデルがDLできないクローズなAIモデルもある。 OpenAIやAnthropicのような最先端AI企業のクローズなAIモデルに比べて、オープンに公開されているオープンなAIモデルの性能は今でもかなり後れを取っている。 だから去年の間はあくまでAIの本命はChatGPTのようなクローズモデルであって、オープンなAIモデルなんて眼中にありませんみたいな風潮が無くはなかった。だが最近は風向きが少々変わってきている。 GPTのAPI高い問題 ＆ OpenAIがAIベンチャー皆殺しにしてしまう問題 まず「結局GPTのAPIを叩いてサービス運営して成功し
【正直、どう使ったらいいの？】GeminiとNotebookLMの連携機能についての考察｜【AI研究中】ただし
はじめに：ナレッジ活用の新たなフェーズへGoogleのAIエコシステムにおいて、生成AI「Gemini」と、パーソナルな情報整理・検索に特化した「NotebookLM」の連携機能が実装されました。 これにより、Geminiのチャットインターフェースから、NotebookLM内に構築した自身のナレッジベース（ノートブック）を直接参照することが可能になりました。 この統合は、単なる機能追加にとどまりません。Geminiが持つ「目（画像認識）」や「耳（音声認識）」のような感覚器官と、NotebookLMが持つ「正確な記憶（ドキュメント管理）」が接続されることで、私たちの業務フローにおける情報の扱い方が劇的に変化する可能性を秘めています。 本記事では、この連携機能がもたらす具体的なメリットを詳しく解説するとともに、その裏側で動いている技術的なメカニズムを紐解き、どのように使い分けるのが最適解なのか
2023年から段階的にAIを開発フローに組み込み、2025年は試行錯誤とツールの大きな変化、そしてエージェント化を経て、私のソフトウェア開発の進め方は明確に変化しました。 ここで言う「変化」とは、単に作業が速くなった、便利になったという話ではありません。 より具体的には「コードをタイピングする時間よりも、間接作業の比重と抽象的な思考・ロジックが増えた」という意味での変化です。 とりわけ深刻なのは文字入力回数の増大です。その結果、マイクに向かって話したり、タイピングの練習といったプリミティブな活動を取り入れるようになりました。 この変化は私だけのものではありません。Addy Osmaniは『Beyond Vibe Coding』で「開発者の役割はコードを書くことから、コードを指示すること（directing）へシフトしている」と述べ、アーキテクチャやデザインパターンといったシステム思考への集
【生成AIの学習ロードマップ】最近やたら羽振りのいいやつが生成AIを極めてた件について。 - Qiita
はじめに 生成AIによって世の中は大きく変わります。単なるブームではないと確信しています。 研究者の間では数年で「あと人間の知能に匹敵するAIが出てくるだろう」と言われているほどです。 「生成AIって社内でもよく聞くけど何から始めればいいかわからない...」 「AIに興味はあるけど初期設定とか大変そう...」 この手順で学べば流石に初心者でも生成AIを使いこなせる人材になれるロードマップを整理しました。 誰も生成AIの大波に置いていかれないような記事を目指します。 対象読者 生成AIを学んでスキルアップしたい方 社内でAI活用してさらに活躍をしたい方 AIの波に乗って市場価値の高い人材を目指す方 記事の構成 本記事は入門編と発展編に分かれています。入門編では「AIを使える人材」になるためのゼロからのロードマップを記載しています。発展編では「AIアプリを作れる人材」になるためのステップアップ
JP Contents Hub
AWS 日本語ハンズオン Amazon Web Services(AWS) の 日本語ハンズオンやワークショップを、カテゴリごとにまとめています。 右側の目次や、ヘッダー部分の検索ボックスから、各コンテンツにたどり着けます。 また、Ctrl + F や command + F を使ったページ内検索もご活用いただけます。 料金について ハンズオンで作成した AWS リソースは通常の料金が発生します。作成したリソースの削除を忘れずにお願いします。 もし忘れてしまうと、想定外の料金が発生する可能性があります。 画面の差異について ハンズオンで紹介されている手順と、実際の操作方法に差異がある場合があります。 AWS は随時アップデートされており、タイミングによってはハンズオンコンテンツが追いついていない事もあります。 差異がある場合、AWS Document などを活用しながら進めて頂けますと幸い
Open Interpreterの使い方や料金を徹底解説！実際にアンケート結果のデータ分析をした活用事例を紹介！｜Ainova
1. インストール 1pip install open-interpreter ターミナルで次のコマンドを実行して、Open Interpreter をインストールします。 2. 対話型チャットの開始 インストール後、次のコマンドを実行して、ターミナルで対話型チャットを開始できます。 1interpreter Python で対話型チャットを開始するには、次のコマンドを実行します。 1import interpreter 2interpreter.chat() 2. OpenAI APIキーの設定 OpenAIのAPIキーを利用する場合は設定が必要ですが、OpenAIのキーを使用しない場合は、Code-Llamaを利用することができます。 これで、Open Interpreterを利用する準備が整いました。 Open Interpreterの使い方 タスクの依頼・実行 Open Inter
技術blogのリンクを投げたらChatGPTが要約して、いい感じに整形してチャンネル投稿してくれるbotを社内Slackに生やしたら捗った話
こんにちは、株式会社シグマアイのエンジニアの@k_muroです。 今回の記事は最近導入した「技術blogを良い感じに共有してくれるSlack bot」のご紹介を。 はじめに 技術の進化は止まらない。(真面目な話、AI系の進捗がマジですごいて全然追えない) 毎日のように新しい技術、フレームワーク、ライブラリ、ツールが生まれています。そんな中でエンジニアとして働いていると、この情報の波に疲れを感じること、ありませんか？ ありますよね？(脅迫) 実際私もその一人で、この小さな疲れが積み重なって大きなストレスとなることに気づきました。 「新しい技術情報、追いつけるかな？」 「あのブログ記事、後で読もうと思ってたのに、どこいったっけ？」 「チーム全員が同じ情報を持ってるか心配だな。」 そんな日常の疑問や不安から逃れるための一歩として、私はあるSlack botを開発しました。このbotは、送られた技
世は大 AI 時代ということで、調べ事や開発に様々な AI を利用するようになりました。 AI 失業だの SaaS is dead だのと騒がしいですが、そういうのは今日は置いておきます。 AI を使うのも良いですけど、せっかくソフトウェアエンジニアをやっているのですから、自分で作ってみるのもいいですよね。 結論から先に書いておくと、AIエージェントも今どきは簡単に自作できるようになっています。 この記事では Google 製の Agent Development Kit (ADK) を使いますが、何を使うにせよ、そもそも AI エージェントがどう動いているか理解しておかないと効率が悪いです。 それだって AI に聞けば出てくる、、わけですが、まあ人間が要点をまとめた記事にもまだ五円くらいは価値があるかなってことでまとめてみました。 ... お察しの通り、AI に指示して書かせたわけですけ
【ブラックフライデーで買っておきたいUdemy講座】Python、生成AI、機械学習のスキルをいまこそ習得！人気講座をまとめてレビュー＆大紹介！ - はてなニュース
生成AIの登場によって、AIは「使う」だけの存在から「実装し、活かす」段階に入りました。いま、エンジニアにはAIツールを活用する力に加え、その仕組みを理解し、自らの手でプロダクトに組み込むスキルが求められています。 本特集では、AI時代のいま必要性が高まるPythonの基礎から生成AI・機械学習の理解、実装まで、基本から段階的に身につけられる講座を厳選して紹介します。 オンライン学習プラットフォーム「Udemy」が11月28日まで実施する恒例のブラックフライデーセールと11月30日・12月1日のサイバーセールでは、対象講座が1講座1,300円からと通常よりももっとお得に、講座を購入できます！ぜひこの機会に、「いま学ぶべきAI活用・実装スキル」を身につけてください。 AI時代に価値を発揮する技術を今こそ学ぼう！ 最新講座も定番講座も長時間の大作講座もお買い得 Udemyでブラックフライデー・
2025年の大晦日も目前。 大晦日といえば「除夜の鐘」ですね。 「除夜の鐘」とは、人間にあるとされる108種類の煩悩（悩みや心の迷い、苦しみ）を鐘を1回撞くごとに1つずつ消し去り、清らかな心で新年を迎えるための日本の風習です。 今回、もうすぐ大晦日を迎えるにあたり、「除夜の鐘」をテーマに「業務効率化の難しさや悩み」を「煩悩」に例え、それを解決した108個のAI活用法をまとめました。 スマートバンクは現在約70人ほどの社員数ですが、無理に絞って108個にしたほど全職種で積極的にAI活用をしています。 来年からの、みなさんの業務のご参考になれば幸いです。 このnoteでは、テキスト検索がしやすいように上のスライド内容を全てテキスト化しました。職種ごとに並べているので目次から気になる箇所をクリックしてご参照ください。 ■BizDev/マーケター/PR【001】管理画面のAI判定付き一括更新スクリ
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? LLMs The History of Chatbots ELIZA (1966) 初期の人工知能プログラムのひとつ。 ルールベースの簡単なパターンマッチングで返答していた。 心理療法士の会話を模したELIZA(DOCTOR)が有名。 PARRY (1972) PARRYは偏執病的統合失調症患者をシミュレートしようとしたもの。 ELIZA(DOCTOR)と通信し話題となった。 Jabberwacky (1982, 1988, 1997) ユーモラスな人間同士の自然な会話をシミュレートすることを目的としていた。 ユーザーとの会話の大規模な
近年、AI技術は急速に進展し、開発現場においてもその活用が広がっています。特にAIエージェント・MCPは、ソフトウェア開発の効率化や新たな可能性を秘めています。 本記事では、開発ワークフローにMCPを取り入れ、試行錯誤されている6社のエンジニアの皆さんより、現在の活用状況と今後の展望についてご寄稿頂きました。 自社の取り組みに活かすヒントを得ていただく場となれば幸いです。 ※ご紹介は企業名のアルファベット順となっております 株式会社エブリーエブリーでは、「明るい変化の積み重なる暮らしを、誰にでも」をパーパスに掲げ、レシピ動画メディア「デリッシュキッチン」／小売DXプロダクト「retailHUB」／ファミリー向け動画メディア「トモニテ」／ビジネスパーソン向け動画メディア「TIMELINE」など、人々のライフスタイルを豊かにするサービスを複数展開しています。 AIファーストカンパニーを掲げ、社
【海外で話題】GitHub Copilotは不要だ、自分で作ればいい — オープンソースのAIコードアシスタント「Continue」がすごい
8月19日、海外の技術情報メディアTheRegisterが「自分で作ればGitHub Copilotは不要」と題した記事を公開した。この記事では、オープンソースのAIコードアシスタント「Continue」を中心に、どのようにしてLLM（大規模言語モデル）をローカル環境で実行し、IDEに統合するかについて解説している。 Continueをインストールする前提条件 Continueをインストールし、動作させるには、以下の前提条件を満たす必要がある。 マシン要件: 動作に必要なマシン: 近年のプロセッサを搭載したシステムであれば動作するが、最適なパフォーマンスを得るためにはNvidia、AMD、またはIntelのGPU（6GB以上のvRAMを推奨）が望ましい。Apple Silicon搭載のMacでも動作するが、16GB以上のメモリを推奨する。 Ollamaモデルランナー: Ollamaモデルラ
UnityとDifyで自分専用のAIエージェントを作成する - 弁護士ドットコム株式会社 Creators’ blog
この記事は弁護士ドットコム Advent Calendar 2024の 20 日目の記事です。 こんにちは。弁護士ドットコム株式会社リーガルブレイン開発室の井出です。 今年も AI 絡みの話題が尽きない年となりましたが、皆さんは何が一番重要な話題だと思いましたでしょうか。それら数ある中で、私は AI エージェントの発展に注目しています。 そこで趣味と勉強を兼ねて Unity と Dify とその他いろいろで自分専用の AI エージェントを作成したのでその方法をお伝えします。 AI エージェントとは 今回やりたいこと アプリの概要 構成図 完成スクリーンショット 必要なもの 開発環境 OpenAI API Unity Hub Unity Editor のバージョン Docker Desktop Dify ChatdollKit バージョン VRoid Studio VOICEVOX Azur
はじめに こんにちは、クラウドエース データソリューション部の松本です。 普段はデータ基盤や MLOps の構築をしたり、Google Cloud 認定トレーナーとしてトレーニングを提供しております。また、昨年は Google Cloud Partner Top Engineer 2024 に選出されました。今年も Goodle Cloud 界隈を盛り上げていけるよう頑張っていきたいと思います。 クラウドエース データソリューション部 について クラウドエースのITエンジニアリングを担う システム開発統括部 の中で、特にデータ基盤構築・分析基盤構築からデータ分析までを含む一貫したデータ課題の解決を専門とするのが データソリューション部 です。 弊社では、新たに仲間に加わってくださる方を募集しています。もし、ご興味があれば エントリー をお待ちしております！ 今回は、次世代データ基盤であるデ
OpenClawでTelegramを使ってトレーディング戦略を構築してみた - GMOインターネットグループ グループ研究開発本部
こんにちは。AI研究開発室のK.S.です。 今月の頭（2026年2月）には、2025年11月のリリースからわずか数ヶ月でOpenClaw（旧称：Clawdbot、Moltbot）がGitHubで驚異的にスターを獲得し、その影響でAppleのMac miniが次々と売り切れているという話題を聞いたりしませんか？ このブログはやや出遅れ気味ですが、何が起こっているのか、最近話題になってきたOpenClawについて紹介します。例として、OpenClawを使って、Telegram経由でトレーディング戦略を作成して遊んでみたことを共有します。 目次 OpenClawとは OpenClawのアーキテクチャ OpenClawでトレーディング戦略を作成してみた 実装環境 VPSでのOpenClawのセットアップ OpenClawのインストール LLMやTelegramの設定 トレーディング戦略についてのや
MacでLocal LLM そこそこRAMの大きなMacbook proが手に入ったので、ローカルでのLLM実行を試すことにした。 しかし、MacのGPUを有効化させることのできるローカル環境を整えるまでに、思いのほか苦労したので、メモとして記しておく。 とりあえず、以下の3つの選択肢を試した。 open interpreter text-generation-webui LM Studio で、結局のところ現状まともに動作してくれたのは、LM Studioだけだったのだが、それぞれの所感について示しておく。 1: open interpreter open interpreterそのもの説明については、Qiitaにもいくらでも記事があるのでここでは省略する。 例えば以下の記事など。 https://qiita.com/ot12/items/d2672144b914cb6f252f htt
TSKaigi資料まとめ
非常に学びが多く、刺激的な時間でした。…が、あまりに内容が濃く、逆に記憶に残らない！ そんな自分のために、登壇者の方が公開してくださっている資料をまとめました。 もともとは完全に自分用のメモなのですが、「こんなの欲しかった」と思ってくださる方がいればと思い、共有してみます。 内容に誤りや抜けがあれば、ぜひコメントなどでご指摘いただけると嬉しいです。修正していきます！ ※本記事では、TSKaigi 2025の各登壇者が公開されている資料・概要を引用・紹介しています。 ※引用元・登壇者情報は公式サイトおよび各スライド共有サービスからのリンクに基づいています。 ※内容の正確性については各登壇資料をご確認ください。 2025/05/23 Room: トグル 招待講演 The New Powerful ESLint Config with Type Safety Introduction to th
はじめまして、ますみです！ 株式会社Galirage（ガリレージ）という「生成AIに特化して、システム開発・アドバイザリー支援・研修支援をしているIT企業」で、代表をしております^^ この記事では、Microsoft Build 2025の発表内容をまとめていきたいと思います🎉 もしも現地で参加している方は、ぜひ会場で見かけたらお声がけいただけたら嬉しいです^^ ちなみに、現地のKeynoteの会場の雰囲気はこんな感じでした！！！ イントロダクション まず、CEOのサティア・ナデラさんは、Building the open agentic web という世界観を発表しました！ このフレーズは、Build 2025の重要なテーマであり、この後の最新発表につながっています！ さらに、以下のDeveloper tools と 次の4段階のレイヤーに分類をして、これ以降の発表をしていきます。 A
Azure OpenAI Serviceについての日本語記事のまとめです。主に公式ドキュメント以外のブログやZenn/Qiitaの記事をまとめています。ボリュームが多いので、目次から気になる項目を選択してご覧ください。 ※長く使える知見のまとめにしたかったので一過性のニュース的な記事や内容が重複している機能紹介記事などは意図的に掲載していません。 この記事はGitHubで管理されています。まとめへの追加修正はプルリクエストまたはIssuesでお気軽にお寄せください！ また、以前に本記事をご覧いただき、そこからの差分を知りたい場合はGitHubのHistoryも併せてご覧いただけると把握しやすいかと思います。 概要 まずはここから Azure OpenAI Service を使い始める Azure OpenAI Serviceの概要から実際のリソースデプロイ、プレイグラウンドとAPIでの呼び
はじめに こんにちは。GMOアドパートナーズ 24年新卒の嘉山です。Slackで社内規程や制度について質問できるRAG（Retrieval Augmented Generation）アプリ「tomoc（トモック）」を、新卒2人で開発しました。本プロジェクトが発足してからというもの、界隈のテック系の記事を眺めていると「RAG」系のテーマが大半を占めており、昨今のRAGの流行り方は尋常じゃありません。（※ 確証バイアス：自分がすでに持っている先入観や仮説を肯定するため、自分にとって都合のよい情報ばかりを集める傾向のこと。） そこで一度、プロジェクト発足からリリースまでの直近数ヶ月を振り返ってみると、実際に手を動かしてコーディングしていく時間と同じくらい、いやそれ以上に技術選定やシステム構成、UIのデザイン、分析フロー、データの運用方法といった、「設計」の部分に多くの時間を費やしてきたことに気が
最近にわかに話題のLLMツール「Dify」を僕も使ってみた。 いいところと「?」となったところがあったので纏めておく Difyとは、GUIでワークフローを組むことができるLLM-OPSツールだ。 ComfyUIのようにワークフローが組めたり、GPTsのように自分専用のアシスタントを作れたりできる。 特に、OpenAIのGPTシリーズとAnthropicのClaude-3、そしてCohereのCommand-R+なんかを組み合わせて色々できるところは良いところだと思う。また、ローカルLLMにも対応しているので、企業内でのチャットボットを作るんだったらGPTsよりこっちの方がいいだろう。 元々色々なテンプレートが用意されているが、テンプレだけ使うとGPTsっぽいものを作れる(それだってすごいことだが)。テンプレを改造するだけでも欲しいものが作れる人はいるし、ここはノーコード環境と言える テンプ
"Everything is true," he said. "Everything anybody has ever thought." この記事は ABEJAアドベントカレンダー2023 の 17 日目の記事です。 こんにちは。システム開発部の石川 (@ishikawa) です。昨年のいまごろは Objective-C ばかり書いていましたが、今年は念願の Swift で QR コードリーダーを書き直したり、React Native の C++ コードをデバッガで追いかけて不思議なバグの修正をした年でした。 react-native で 196,607 回 fetch() すると通信できなくなるバグを直した https://t.co/lvNC3PL85b— takanori_is (@takanori_is) 2023年9月21日 普段の業務では TypeScript と Go、Pyt
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
Google I/O の発表まとめ
tl;dr Google I/O 2025 でたくさんのサービスや機能が発表されたよ イベントに合わせて公開されたものはすべてひと通りまとめたよ 発表だけでまだ使うことのできないサービスも多いよ（アメリカ限定も多い） しばらく追記していくよ これはなに？ Google I/O 2025 の発表をまとめたもの。開発者向けに限らず、よくばって発表内容をおおよそ網羅した（書きかけのため予定）ので、気になるところだけ読んでください。発表内容が豪勢で、悲しいかな、徹夜をしてしまったので、せっかくなのでみなさんの時短になれば＆自分の覚え書きとしてまとめています。少しでも参考になれば幸いです。 こちらに今回の発表に関わる全 27 記事が一覧になっており、それらの中から押さえておくべき記事をかいつまんで簡潔にまとめます。 発表動画（Keynote）について 計約三時間の実況中継。場所はマウンテンビューの
達人出版会
探検! Python Flask Robert Picard, 濱野 司(訳) BareMetalで遊ぶ Raspberry Pi 西永俊文 なるほどUnixプロセス ― Rubyで学ぶUnixの基礎 Jesse Storimer, 島田浩二(翻訳), 角谷信太郎(翻訳) 知る、読む、使う！ オープンソースライセンス 可知豊 きつねさんでもわかるLLVM販売終了 柏木餅子, 風薬 かんたん合格ITパスポート過去問題集 令和8年度春期 間久保 恭子 ［令和8年度］ITパスポート 超効率の教科書＋よく出る問題集 ITすきま教室 渡辺さき ［令和8年度］基本情報技術者 超効率の教科書＋よく出る問題集 五十嵐 順子 ソフトウェア工学の基礎 32 阿萬 裕久, 天㟢 聡介 かんたん合格 ITパスポート教科書＆必須問題 令和8年度 坂下 夕里, ラーニング編集部 データビジュアライゼーションのためのデ
Qwen3 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。 ・Qwen3: Think Deeper, Act Faster 1. Qwen3本日 (2025年4月28日) 、「Qwen3」をリリースしました。「Qwen3-235B-A22B」は、「DeepSeek-R1」「o1」「o3-mini」「Grok-3」「Gemini-2.5-Pro」などの他のトップティアモデルと比較して、コーディング、数学、一般的な機能などのベンチマーク評価で競争力のある結果を達成しています。さらに、小型のMoEである「Qwen3-30B-A3B」は、10倍のアクティブパラメータを持つ「QwQ-32B」を凌駕し、「Qwen3-4B」のような小さなモデルでさえ、「Qwen2.5-72B-Instruct」の性能に匹敵します。 2つのMoEモデルをオープンウェイト化しています。「Qwen3-235B-A22B」は、総パラメ
文系の非エンジニアだけどコーディングエージェントで自分用アプリ作った 超便利だけど超怖い「素人AI爆速開発」：「AIで試行錯誤」の現場から 昨今「AIエージェント」というワードが話題だ。記者が所属するITmedia NEWS／AI＋でも頻繁に取り上げており、読者関心も高い。ITエンジニアの生産性や開発スピード、ひいてはビジネスの機動性に直結するからか、SNSなどでは特にコーディングを支援してくれるエージェントへの注目度が高いように感じる。 ……のだが、恥ずかしながら記者はエンジニアではなく、正直あまりついていけていない。ChatGPTとの対話形式でアプリ開発を試みたことも何度かあるものの、ごく簡単な機能以外は、恐らく自分の知識不足が原因で実現できておらず「まぁ非エンジニアならこんなもんか」とか思っていた。 しかし、2月末に登場したClaudeの最新モデル「Claude 3.7 Sonnet
はじめにこの記事では効率的な合成データ生成からそのデータを学習したモデルのGGUF変換、OllamaやLM Studioでの推論まで行います。 データ合成にはSDG LOOM、学習にはUnsloth Studio、推論にはLM Studioを用います。 これを理解すれば誰でもオリジナルのLLMを作成することができます。 今回は「小説生成ローカルモデル」を例に挙げて作成を行います。 それでは初めて行きましょう。 合成データの作り方このステップでは、LLMを用いた合成データを作ります。 オリジナルのLLMを作成するにあたって、1番大事なのは合成データです。 どのようなデータを作り、そしてそれを用いてどのような大規模言語モデルを目指すのかを決定するのがこのフェーズになります。 合成データを作るにあたって、以下の3つの点が大切だと個人的に思っています。 ・データの品質 ・コストパフォーマンス そし
Windows操作ログをローカルLLMで解析し、自動で日報を作るツール「Miru-Log」 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Windows操作ログをローカルLLMで解析し、自動で日報を作るツール「Miru-Log」を作った はじめに 研究活動をしていると「今日何をしていたっけ？」「あのタスクに何時間費やしたっけ？」と疑問に思うことがよくあります。 いちいち記録するのは面倒だし、かといって全画面録画を見返すのも現実的ではありません。 そこで、Windowsの画面を一定間隔でキャプチャし、AIに「今何をしているか」を解析させ、Markdown形式の日報を自動生成するツール Miru-Log を自作しました。 Windows 10/11 で動作します。 このアイデ
Llama 3.2 の使い方｜npaka
以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・Llama can now see and run on your device - welcome Llama 3.2 1. Llama 3.2 Vision 11B・90B1-1. Llama 3.2 Vision 11B・90B「Llama 3.2 Vision 11B・90B」は、Metaがリリースした最も強力なオープンマルチモーダルモデルです。画像+テキストのプロンプトでは英語のみ、テキストのみのプロンプトでは英語、ドイツ語、フランス語、イタリア語、ポルトガル語、ヒンディー語、スペイン語、タイ語をサポートしています。 コンテキスト長は128kトークンで、画像を含む可能性のある複数ターンの会話が可能です。ただし、モデルは単一の画像に注目する場合に最適に機能するため、transformers実装では入力で提供された最後の画像のみに注
生成AI界隈で話題になっているAIサービス「Dify.AI」がなかなか面白いですよ。Dify.AIは、スタートアップの米LangGeniusが用意している大規模言語モデル（LLM）用のWebUI環境を利用して、いろいろなシステムを組み込むことで、プログラムを書くことなく簡単にチャットbotなどのネイティブAIアプリを開発できるサービスです。 Difyは大きく「チャットボット」、「エージェント」、「ワークフロー」の３つの機能に分かれており、簡単なチャットボットから、複数のLLMを組み合わせた複雑な動作をさせるように設計するものまで、多様なアプリを開発することが可能です。ChatGPTから、Claude 3、Geminiなどの主要なLLMをAPIから呼び出すことができるので、それらを組み合わせてサービスを作ることも可能です。例えばOpenAIのAPIキーを生成してDifyに入力すると「GPT-
LM Studio を使ってローカルでLLMを実行する方法 - Insight Edge Tech Blog
こんにちは、Insight Edgeでリードデータサイエンティストを務めているヒメネス（Jiménez）です！前回の投稿から丸1年経ちましたが、改めて皆さんと知識共有できればと思います。今回は、話題のOpen Source LLM（Llama, Mistral, DeepSeek等）をローカルで実行する方法を紹介します。 目次 LM Studioの紹介 LLMをローカルで実行 準備 Pythonプログラムから実行 単体実行 OpenAIを通した実行 活用例：討論する哲学者 哲学者の定義 討論内容の定義 討論の実施 討論の要約 まとめ LM Studioの紹介 LM Studioは、ローカル環境で大規模言語モデル（LLM）を簡単に実行できるプラットフォームです。GUIベースで操作できるため、エンジニアだけでなく、非エンジニアでも手軽に試すことができます。 【特徴】 直感的なUI：モデルの管理
GoogleのLLM「Gemini」でコードレビューをするGitHub Actionsを自力で構築してみた - NTT docomo Business Engineers' Blog
ビジネスdアプリ開発チームの立木です。現在、私たちのチームでは生成AIによる開発効率の向上を検討しています。その一環として、コードレビューの自動化を検討しています。 そこで、本記事では検証の一環として勉強も兼ねて、GoogleのLLM「Gemini」でコードレビューをするGitHub Actionsを自力で構築してみたのでその方法を紹介します。 Geminiとは Google AI Studio Vertex AI Google Gen AI SDK 着想の背景 コードレビューの観点 完成したもの ファイルの構成 処理の流れ gemini-code-review.yml gemini_review_code.py プロンプト 終わりに Geminiとは Geminiとは、Googleが提供しているLLMです。つい先日も、Gemini 2.5 proがリリースされ、コーディング能力を含め、そ
GitHub - modelcontextprotocol/servers: Model Context Protocol Servers
Official integrations are maintained by companies building production ready MCP servers for their platforms. 21st.dev Magic - Create crafted UI components inspired by the best 21st.dev design engineers. 2slides - An MCP server that provides tools to convert content into slides/PPT/presentation or generate slides/PPT/presentation with user intention. ActionKit by Paragon - Connect to 130+ SaaS inte
【使ってみた】次世代Pythonノートブック「marimo」がJupyterの悩みを解決するかも？｜カレーちゃん
このnoteは、「データ分析コンペ x コード生成AI 勉強会」の発表から構成しています。 その発表資料と内容から、AIツールManusにより作成したものをベースにしています。 データ分析や機械学習をやっていると、Jupyter Notebookは本当に便利ですよね。でも、「セルの実行順序がぐちゃぐちゃになって、後から見たら動かない…」「Gitで差分が分かりにくい！」なんて思ったこと、ありませんか？ 実は最近、そんなJupyterの課題を解決してくれると話題の新しいPythonノートブック「marimo」が登場しました。今回は、このmarimoがどんなツールなのか、実際に触ってみた感想や便利な使い方を、私の体験を交えながらご紹介したいと思います！ marimoって、いったい何者？marimoとはリアクティブな実行環境 marimoのは、この「リアクティブな実行環境」を売りにしています。これ
生成AIを活用したシステム開発の現状と展望
Copyright (c) The Japan Research Institute, Limited 生成AIを活用したシステム開発 の現状と展望 - 生成AI時代を見据えたシステム開発に向けて - 株式会社日本総合研究所 先端技術ラボ 2024年09月30日 <本資料に関するお問い合わせ> 伊藤蓮(ito.ren@jri.co.jp) 近藤浩史(kondo.hirofumi@jri.co.jp) 本資料は、作成日時点で弊社が一般に信頼できると思われる資料に基づいて作成されたものですが、情報の正確性・完全性を弊社で保証するもので はありません。また、本資料の情報の内容は、経済情勢等の変化により変更されることがありますので、ご了承ください。本資料の情報に起因して閲覧者 及び第三者に損害が発生した場合でも、執筆者、執筆取材先及び弊社は一切責任を負わないものとします。本資料の著作権は株式会社日
2. 機械学習・AIチートシート まずは機械学習やAI開発に関わるチートシートからです！ Machine Learning Cheat Sheet | DataCamp 主要な機械学習アルゴリズム、その利点と欠点、および使用ケースをガイドするものです。初心者からエキスパートまで、誰でも役立つリソースです。 機械学習アルゴリズム チートシート MicrosoftのAzureが提供している機械学習アルゴリズムに関するチートシートです。 TensorFlow Cheat Sheet https://zerotomastery.io/cheatsheets/tensorflow-cheat-sheet/ 機械学習と人工知能のためのオープンソースライブラリ、TensorFlowのチートシートです。基本的な概念やベストプラクティスがまとめられています。 （メールアドレスでサブスクライブするとPDFがダ
Cline × Amazon Bedrock でCRUDアプリのフルスタック開発をやってみた - Taste of Tech Topics
はじめに こんにちは一史です。 先日神代植物公園に行きました、まだ藤の花が残っておりとても綺麗で癒されました。 昨今、開発支援のAIエージェントとしてClineが話題になっています。 github.com ClineはVisual Studio Code(VSCode)の拡張機能であり、単なるコード生成だけでなく、コマンド実行や動作確認・デバッグまでを一貫して行ってくれる点が特徴です。 Clineは任意の生成AIモデルを指定し、コードを生成させることができます。 このためセキュアで実際の開発現場でも活用されるAmazon Bedrockと組み合わせることでビジネスシーンでの活用も可能となります。 今回、LLMとしてBedrockを利用して、CRUD処理を行うアプリを開発できるか、TODOアプリ作成を題材に試していきます。 はじめに 概要 Clineとは？ Amazon Bedrockを使う
AI エージェント界隈で話題の MCP の凄さ実感！ー その特徴・技術概要・今後の展開 ー「メタ AI エージェント」実現なるか？
【速報】OpenAI が MCP 対応を発表 ＆ 仕様バージョンアップ！ MCP が実質的な業界標準 になりそうです！ 2025年3月27日、OpenAI が MCP 対応を発表 しました： @OpenAIDevs "MCP 🤝 OpenAI Agents SDK" 「ChatGPTが“AI界のUSB-C”こと「MCP」対応へ 競合・Anthropic発の規格が実質的な業界標準に」ITmedia また、3月26日には、MCP 仕様のバージョンアップの発表 もありました！（特にリモートMCPサーバー関連）： @alexalbert__ "A new version of the MCP spec was finalized today" MCP Spec Revision: 2025-03-26 この資料の内容は古くなってしまった部分があるので、誤解がないようにまずは速報を。 時間が取れ次
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私のソフトウェア開発を一変させてしまった2025年のAIエージェントをふりかえる
AIエージェント自作のための基礎知識 - 誰かの役に立てばいいブログ
業務効率化の難しさや悩みを解決した「AI活用108選」をまとめました｜SmartBank
歴代チャットボットと最近のLLMのまとめ - Qiita
MCP導入の現在地 〜プロダクト開発での活用のリアル〜 - Findy Tools
次世代データ基盤：データレイクハウスを Google Cloud で実現する
MacでLocalでLLMを走らせるならLM Studioが楽。 - Qiita
Microsoft Build 2025の新発表まとめ【30選】
Azure OpenAI Serviceの日本語記事まとめ
〇〇：「資料があるならRAGを作ればいいじゃない。」
噂のノーコードAIシステム開発環境Difyを使ってツールを作ってみた。使った感想｜shi3z
GitHub Copilot はどのようにして空気を読むか？ - ABEJA Tech Blog
文系の非エンジニアだけどコーディングエージェントで自分用アプリ作った 超便利だけど超怖い「素人AI爆速開発」
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