大学で授業をしていて衝撃的だった事…学生達がAIを使ってプレゼン資料を作成していたが、自分の資料の内容を理解していなかった→指摘したところ驚くほどの変化があった
渋谷修太 | 起業と新潟と高専とアルビ @shibushuta 大学で授業をしていて、今年から明らかに学生の理解度の質が下がっているのを感じます。理由は、みんなAIを使って出力しているから。 例えば、AIを使ってプレゼン資料を作ったりしてるんですよね。すると、いざプレゼンとなったときに、資料に書いてある漢字が読めなかったりします。さらには、質問した時に自分の資料に書いてあることの意味すら分かっていなかったりします。 以前であれば、確かに資料の質は劣るかもしれないけれど、自分で入力した内容なので漢字が読めないとか意味を理解していないとかは流石になかったです。 AIがつくったものだと、「自分が作成したものを自分で理解できていないので、説明ができない」ということが起こるんですね。こんなことは今までなかったので、衝撃的でした。 AI時代になり、今まで想像できなかったようなことが教育現場で起きていま
Gemini の Gem で 社内 GoogleDrive のチャットボットを作成 | DevelopersIO
GeminiのGemを利用して、社内GoogleDriveの資料より、問い合わせの回答を行うチャットボット作成しましたので記載します。 概要 社内でGoogleDriveの共有ドライブを利用していますが、ファイルの数やフォルダの階層が多くなっていくと、必要な資料・情報を探したいとき、時間がかかることがあるかもしれません。例えば、以下のようなケースがあると考えています。 GoogleDriveの上部に表示されている検索機能より検索することも可能ですが、こちらは主にキーワード検索のため、文章で質問したいケースが出てくるかもしれません。（自分が覚えているキーワードと、実際のファイル名やファイルの文書内のキーワードが一致せずに、探すのが難しくなるケースがあるかもしれません） GoogleDriveのWeb画面で、右上のGeminiのマークをクリックすると、サイドバーにGeminiが表示されてドライ
「君のPC、どのローカルAIを動かせる？」がわかるWebサイト「CanIRun.ai」が便利。訪問するだけで自動判定（生成AIクローズアップ） | テクノエッジ TechnoEdge
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、サイトに訪問するだけで自分のPCでどのAIモデルがローカル動作するかを判定してくれるサイト「CanIRun.ai」（Can your machine run AI models?）を取り上げます。 ▲Apple M5 Pro 24GBでのcanirun.aiトップ画面 ▲さまざまなデバイスで試せるため、デバイス購入前に確認することもできる 開発者midudev氏が、手元のマシンでどのAIモデルが実際に動かせるのかを一瞬で判定できるWebサービス「CanIRun.ai」を公開しました。インストールや登録は一切不要、サイトにアクセスするだけでGPUやメモリを自動検出して、各モデルに対する動作判定を6段階で色分け
すごすぎて笑う、なにこれ OpenAI、漫画や広告に強い画像生成AI「ChatGPT Images 2.0」正式発表
画像生成AIは、もはや“きれいな絵を出す道具”ではなくなりつつある。OpenAIは4月22日、画像生成モデル「ChatGPT Images 2.0」を発表し、ChatGPT、Codex、APIで提供を始めた。ThinkingやPro系モデルと組み合わせた高度な出力は、有料プランPlus、Pro、Businessユーザー向け。 画質そのものよりも「どれだけ指示どおりに作れるか」に軸足を移したのが最大の特徴。OpenAIによれば、Images 2.0は細かな指示への追従、オブジェクト同士の位置関係、そして画像内のテキスト描写を大きく改善した。従来の画像生成でありがちだった「だいたい雰囲気は合っているが、細部が崩れる」という弱点をつぶしている。 特に強みを持つのは、文字を含むビジュアルだ。UIモック、ポスター、説明図、マンガ、広告素材のように、画像の中に読める文字が必要な場面では、これまでAI画
とほほのローカルAI入門 - とほほのWWW入門
docker run -it --name hf python:3.14 bash apt update apt -y install vim pip install transformers torch from transformers import pipeline pipe = pipeline(task="text-generation", model="distilgpt2") print(pipe("Hello")) Can I Run AI locally? 概要 https://www.canirun.ai/ WebGPU などの技術を用いてアクセス元 PC のスペックを調べ、スペックに応じたモデルをリストアップしてくれるサイトです。 ダウンロードサイズやメモリ消費量・速度などの目安も提示してくれます。 Llama.cpp 概要 LLaMa, Mistral, Gemma
｢AIを使えばアプリが作れる｣ってホント？文系が10ヶ月やってみた
｢AIを使えばアプリが作れる｣ってホント？文系が10ヶ月やってみた2026.04.18 21:0066,312 かみやまたくみ AIを使えばプログラミングがわからなくてもアプリが作れる。 生成AIが登場してそう言われるようになり、2026年の今もその流れは続いているかなーと思います。 プログラマーやエンジニアじゃなくてもアプリが作れる。 それってホントなんでしょうか？ というわけで、10ヶ月ほどAIを使ってAIアプリを作り続けてみました。自分の仕事は編集者。テクノロジーを扱ってはいますが技術職ではなく、企画を考えたり文章を書いたりと文系的なお仕事をしています。学生時代にやってたのも哲学や文学です。 ｢非エンジニアでもアプリが作れる｣はまぁホント｢AIアプリを作ってみたいけど、勉強はしたくないなぁ｣ 自分がAIを使ったアプリ制作に手を出したのは、そんな思いがあったから。 勉強にはとにかく時間
ソフトウェアや知能が安くなったときに起きること - 🐴 (馬)
1830年頃、わずかな夜の明かりを得るためには、約3時間の労働が必要でした。しかし1992年ごろにはそれが1秒にも満たない労働ですむようになったと言われています。ロウソクから白熱電球、蛍光灯へという技術的発展が、光を劇的に安くしたのです。 そうして光が安くなったとき、人は同じ量の光を単に安く買って終わり――ということにはなりませんでした。 人々は、かつて置こうとも思わなかった場所にまで光を置き、街路、工場、看板といった、社会のあらゆる場所に安くなった光を敷き詰めていきました。そうして、工場は曇りや雨の日にも稼働することができるようになったり、深夜営業や夜の読書といった新しい活動が可能になったのです。 そこで儲けたのは、光を提供した会社だけではなく、それをうまく使った会社でした。 では、ソフトウェアや知能が安くなったとき、私たちはそれをどのように使うのでしょうか。 生成AIによる大きな変化は
令和8年度東京大学学部入学式 祝辞（劇作家・演出家・役者 野田 秀樹 様） | 東京大学
令和8年度東京大学学部入学式 祝辞 東京大学への入学おめでとうございます。私は劇作家、演出家、そして舞台役者をやっています野田秀樹と申します。およそ半世紀前、50年くらい前ですね、本大学の文科一類に入学しながら、演劇の沼に嵌りこみ、六年かけて中退した人間です。そんな本校中退者にこの晴れがましい入学式でお祝いの言葉を述べさせるという大学側の大英断が意味するものは、入学したばかりの皆さんに中退してもいいんだぞ～と言うメッセージではありません。安心して下さい。恐らく私に、お祝いに面白い作り話の一つでもしてやってくれ、みたいなことなのかと思っています。 そこで優秀な頭脳を持つ皆さんの脳内の記憶のようなものについてお話しすることにいたします。ただ私は脳学者ではないので、話はめちゃくちゃです。 今日ここにいる3000人近い東大生は、それぞれ違う場所に生まれ育ってこの武道館に集って来ています。どれだけ似
マイクロソフト、ローカルAI環境をインストーラで配布できる「Foundry Local」正式リリース。MacやLinuxにも対応
マイクロソフト、ローカルAI環境をインストーラで配布できる「Foundry Local」正式リリース。MacやLinuxにも対応 マイクロソフトは、アプリケーションにバンドルしてインストーラで配布できるコンパクトなローカルAI環境「Foundry Local」の正式リリースを発表しました。 開発者はアプリケーションにFoundry LocalのAI環境をバンドルしてインストーラで配布できるため、クラウドなどに依存せず、ユーザーによる設定や追加導入なども不要な、ローカルで完結するAIソリューションをユーザーに提供できるようになります。 ハードウェアに最適化、多数のAIモデルから選択 Foundry Localは、その内部にあるAIモデルのランタイムとしてONNX RuntimeとWindows MLが利用され、その上にFoundry Catalogから選択可能なさまざまなAIモデルを載せるこ
Maestri · A new kind of terminal app
Every agent. One canvas.Meet Maestri. An infinite canvas where your coding agents work in concert. Get started for freemacOS 26.2+ · Apple Silicon · Free The new bottleneckDevelopers love terminals. That doesn't need to change. Everything around them does. AI agents have changed the game. They write, refactor, and test code faster than any human ever could. But here's the catch: the bottleneck has
AIに個人情報を入れまくってたら人生が終わりかけた話
転職活動が終わった。内定も出た。あとは退職届を出すだけだった。 そのはずだった。 事の発端だが、俺は中堅SIerで働く34歳のエンジニアだ。去年の秋くらいからChatGPTを業務でもプライベートでもガンガン使っていた。 使い方はまあ、みんなと同じだと思う。コードレビュー頼んだり、メールの文面考えてもらったり。ただ、俺にはひとつ悪い癖があった。 個人情報を一切マスクせずにそのまま突っ込んでいた。 いやいや、OpenAIだって学習に使わない設定あるじゃん そう思うだろ？俺もそう思ってた。だからオプトアウトの設定だけして、あとは何も気にしてなかった。 具体的に何を入れていたか、正直に書く。 転職活動の職務経歴書。氏名、生年月日、住所、電話番号、勤務先の正式名称、部署名、プロジェクト名、上司の名前。全部いりのやつを「もっと良くして」ってそのまま張った。 確定申告の相談。源泉徴収票の数字を全部打ち込
“詫び石”か？ 「Claude」有料ユーザーに追加クレジット付与、最大200ドル分 4月17日までに申請を
米Anthropicは4月3日（現地時間）、AIアシスタント「Claude」の有料プランであるPro・Max・Teamの既存ユーザーを対象に、最大200ドルの追加利用クレジットを、一回限り無償提供すると発表した。 ユーザーは、設定画面の「追加使用量」メニューから4月17日までに申請すれば、無料で利用枠を拡大できる。クレジットは申請日から90日間有効。 クレジットの付与額は、Proが20ドル、Max 5xが100ドル、Max 20xが200ドル、Teamが200ドル。 取得したクレジットはClaude本体の他、Claude Code、Claude Coworkやサードパーティ製品でも使用できる。EnterpriseプランとConsoleアカウント対象外。 “詫び石”か？ 同社は今回のプロモーションについて、「『使用量バンドル』（追加使用量の割引制度）の発表を記念して」と説明している。 ただ実
画像・動画生成AIの常識が変わる、Claude Codeに全部やらせる方法論 (1/4)
AnthropicのAIエージェント環境「Claude Code」の席巻が続いています。Claude Codeは、プログラミング領域で最も注目を集めていますが、AIエージェントとして、汎用的な能力も持っています。その一つとして、Claude Codeを使って、ローカルPC用の画像・動画AI用のディファクトスタンダードの「ComfyUI」を操る方法をご紹介します。すでにAI用のプロンプトは、人間が設計するよりも、AIに設計させたほうがより優れた結果を生み出しやすいという状況に変わりつつあります。Claude Codeを活用することで、画像AIから動画AIまでをまとめて制御することができます。 ※記事配信先の設定によっては図版や動画等が正しく表示されないことがあります。その場合はASCII.jpをご覧ください Claude Code×ComfyUI 2024年6月にComfyUIが独立して以来
Claude Codeですべての日常業務を爆速化しよう！ - Qiita
この4ドキュメントを使うと、品質を落とさずに速く仕事を進められるようになります。 PLAN.mdで「音声入力」が最重要な理由 この中で特に大事なのが、最初のPLAN.mdで自分の考えを全部ダンプすることです。そしてそのために音声入力が欠かせません。 LLMにドキュメンテーション系の仕事（資料作成、記事執筆、提案書など）をやらせるとき、少ない情報で動かしてしまうと、人間が思ってもいないことをどんどん生成してしまいます。これが「AIが書いた感」の正体です。 逆に、自分が思っていることを全部ダンプした上で「詳細の整理と日本語の微調整をやって」と頼むと、クリエイティブな仕事であっても「AIが勝手に生成した」という感じになりにくい。あくまで自分の考えの細部をClaudeに整えてもらった、という仕上がりになるので、100%手書きしたときと比べてアウトプットの品質が落ちにくいです。 ただ、この「全部ダン
AIが書いたコードをレビューするな
はじめに AIが書いたコードを一生懸命レビューしているあなた。残念だが、その作業は今日で終わりにしていい。 2026年3月、InfoQがある調査結果を報じた。「AIコーディングアシスタントは開発速度を上げなかった」。理由は単純で、コーディングは元々ボトルネックではなかったからだ。 では本当のボトルネックは何か。それは「認識のズレ」だ。 レビューすべきはコードじゃなくて前提だ。「テストは書くよね？」「外部依存は増やさない方向だよね？」——その暗黙の期待を、実装が始まる前に言語化して合意する。それだけでコードレビューが「驚きの連続」から「確認作業」に変わる。 この記事では、そのフローを Claude Code のスキルとして実装して実際に使ってみた体験を書く。 課題：「作ってもらったけど違った」の繰り返し AIと仕事していると、こういうことがよく起きる。 「○○を実装して」と頼む AIが実装し
【朗報】国土交通省、MCPサーバー公開 - すまほん!!
「地価を教えて」で国のデータが返ってくる？ 国土交通省は2026年2月26日、AIを活用して地理空間情報を自然言語で取得できる「地理空間MCP Server – MLIT Geospatial MCP Server -」（α版）を公開すると発表しました。 コードはGitHubで公開しており、「不動産情報ライブラリ」APIが扱う35種類のデータのうち25種類に対応するとのことです。GISやAPIの専門知識がなくても、LLM（大規模言語モデル）経由で不動産関連のオープンデータにアクセスできるようになるといいます。利用には不動産情報ライブラリのAPI利用申請（APIキー取得）が必要です。 MCP（Model Context Protocol）は、Anthropic社が2024年に公開したオープン標準のプロトコルで、LLMと外部のデータやツールをつなぎます。従来はAPI仕様の理解やクエリの作成が必
突如実用化した1ビットLLM Bonsai-8B もう推論にGPUはほぼ不要になる。その先に何が起きるか
清水 亮 ryo_shimizu 新潟県長岡市生まれ。1990年代よりプログラマーとしてゲーム業界、モバイル業界などで数社の立ち上げに関わる。現在も現役のプログラマーとして日夜AI開発に情熱を捧げている。 ソフトウェアの革命は、突然やってくる。 ように見える。 カリフォルニア工科大学(以下カルテック)のババク・ハッシビ教授が率いる研究チームPrismが発表したBonsai-8Bは、驚異的と言って良い性能を持つ大規模言語モデル(LLM)である。 通常のベンチマークは、ベンチマークに使うデータそのものをモデルが学習してしまう場合があるため、筆者が独自に開発した非公開の日本語要約能力ベンチマークによると、Bonsai-8Bの性能は驚異的だ。 この表では、精度(ROUGE-L)、推論速度(speed)、サイズ(Size)、品質(Tier)の4点から様々なLLMの日本語性能を比較している。 このベン
Claude Codeで分析エージェントを作って3か月運用した話｜田口 信元
はじめにUbie株式会社でプロダクトマネージャー（PdM）を務めている、田口（@guchey）です。 この記事では、Claude Codeのプラグインを活用して、プロダクトの指標変動を自動診断する「分析エージェント」を構築した知見を共有します。具体的には、「プロジェクトAのCVR（コンバージョン率）が下がっているんだけど、なぜ？」と一言投げかけるだけで、原因特定からレポート出力までを完遂するシステムを作りました。 実はこの分析エージェント、最初は「Text-to-SQL」の仕組みから着手したのですが、運用するなかで大きな壁にぶつかりました。本当に必要だったのは、自然言語からSQLを書く能力そのものではなく、「なぜ」を問うための膨大な文脈（コンテキスト）をAIに与える仕組みだったのです。 OpenAIが社内データエージェントの構築記（Inside OpenAI's in-house data
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GitHub - h4ckf0r0day/obscura: The headless browser for AI agents and web scraping
