国内AIエージェント動向(2026/9/18号)
- 国内のAIエージェント導入が業務実装、ナレッジ整備、運用定着へと移行している
- 住友電装の監査AI、介入AI、レビューAI、アビームとNotionのAgent OS、TinyFishの自律Web操作
- AIエージェント導入の競争軸がモデル性能から業務実装、ナレッジ整備、運用定着、効果検証へ移行している
記事一覧 新着順
Figmaの同時編集、なぜこんなになめらか？CRDTに着想を得た同期設計を公式ブログから読み解く
- FigmaはCRDTの考え方にインスパイアされながらも、中央サーバーを活用した独自の同期設計を採用している
- プロパティ同期ではサーバー到着順で衝突を解決、楽観的更新でチラつきを防ぐ、循環参照を一時的な割り切りで対応
- オブジェクトの親子関係をプロパティで管理し、循環参照を一時的に孤立状態にして解決する設計が特徴
LightGBM Rankerを深掘りする：LambdaRankの仕組みと予測の中身
- LightGBM RankerでLambdaRankを使うと、候補間の順位を入れ替えることでNDCGを最適化する
- LambdaRankはrelevanceの差に基づくΔNDCGを計算し、gain/splitで特徴量の分岐を決定する、グループ指定を誤ると順位学習が妨げられる
- グループ指定を誤ると別クエリのアイテムが比較対象となり、NDCG@5が4.6ポイント悪化する可能性がある
「どうか無事に復旧しますように」——希望の女神Elpisに障害対応の旗振りをお願いしてみた
- フォルシアが障害対応を支援するSlack Bot「Elpis」を開発・導入した
- 障害ごとに専用チャンネルを作成し、役割を決めて話題ごとにスレッドを分ける、生成AIで下書きを作成する
- 対応中の記録を集約し、ポストモーテムのテンプレートを統一することで品質向上を図る
AIが読んでいるもの、書いているもの ― トークンの話
- AIエージェントのトークン使用量を節約する方法が説明されている
- トークンはAIが文章を処理する単位で、入力と出力の両方に影響する。読ませすぎない、考えさせすぎない、出力させすぎない、やり直させないの4つのポイントが挙げられている
- AIに必要な情報に集中させることが重要で、不要な情報や処理を減らすことでトークンを節約できる
Cloudflare WARPでMac同士をつなぎ、「画面共有」でリモートコントロールする
- Cloudflare WARPとMeshでMac同士を接続し、画面共有でリモートコントロールできるようにした
- Zero Trust組織に登録したMacにMesh IPを割り当て、Split TunnelsでWARP経由に設定し、画面共有アプリで認証する
- Mesh IPの帯域100.96.0.0/12を除外リストから外すことでWARP経由にし、接続先のユーザ名とパスワードで認証する
Claude Codeのセッションが消えた！？ フォルダ名の変更が招く落とし穴、原因と2つの対処法
- Claude Codeのセッションはフォルダパスで管理されており、フォルダ名変更でセッションが表示されなくなる
- セッションはフォルダパスの文字列で識別され、サブフォルダ内の.jsonlファイルに保存される。旧パスのセッションは別のサブフォルダに残る
- フォルダ名変更後は旧パスのセッションを新パスのサブフォルダにコピーするか、旧パスに戻す必要がある
Jevでハーネスエンジニアリング
- JevはSystem One Modelとして、LLMと異なる高速で低コストな判断APIとして登場
- System One Model、inputがGPT 5.6 Lunaより約八割引きの安さ、outputは無料、汎用分類機としての用途
- Vercel版のAPIは無料ユーザでは使えないため、ProプランにアップグレードするかAI Creditにチャージする必要がある
「#AI とできたこと」投稿コンテスト開催！ Gemini と一緒に、次の「できた！」へ踏み出そう
- Geminiとnoteのコラボ投稿コンテストが開催される
- AIを使った日常の「できた」体験をエッセイやマンガで投稿
- 投稿には#AIとできたことと#Geminiのハッシュタグをつけること
ASI( 超人工知能 )時代の個人の「表現」はどうなるのか - Geminiとの対話
- ASI時代の表現は、自己意識と世界との共鳴体として進化する
- 表現・共有・反応・接続の一体化とシャボン玉の融合、透明度の高い自己意識の必要性
- 自己の感情や身体感覚を明確に受け取れる力が、意識の海での自己認識を支える
今話題のJevを試したら最高だった
- JevにAIエージェントの操作承認を置き換えることで、精度を維持しながらコストと速度を改善
- Jevは構造化された判断を返すモデルで、choice形式でallowとescalateの二択を返す。従来モデルはgpt-5.6-lunaを使用
- Jevのコストは従来の約1/10、判定時間は約1/13で、正解率は100%。プライバシーポリシーと利用規約の確認が必要
全社に OpenCode + LiteLLM を導入してコストを抑えつつ AI 活用を進めている話
- 全社に OpenCode と LiteLLM を導入して AI 利用コストを 10 分の 1 以下に抑えた
- OpenCode でリクエストを送信、LiteLLM でモデルと予算を制御、Cloudflare の MCP サーバーで外部サービスを統合
- 社員ごとの週次予算上限を設定し、モデルの切り替えを会社側で制御することでコストを可視化した
【Jev】文章を返さない判断モデル Jev とは？〜システム運用での活用方法についても想像してみる〜
- Jevは文章を生成せず、判断と確率を返すモデルである
- Choice型は選択肢と確率分布、Score型は点数、Noul型は0〜1の確率を返す
- 確信度のしきい値を設定して自動処理と人間の判断を分ける設計が必要
Write() で拒否しても、Claude Code は12回とも書き込んだ。効いていたのは Edit() だけだった
- Claude Code 2.1.275 で Write() の拒否ルールは効かなかった
- Write(ファイル) は12回とも書き込みが成功、Edit(ファイル) は3経路すべてを停止
- Write() はファイルの拒否ルールで効かないため、Edit() に置き換える必要がある
AI 駆動開発に変更管理を組み込んだ話
- AI駆動開発に3ファイルによる変更台帳を導入した
- impact.mdで影響マップを、decisions.mdで判断記録を、closure.mdでクローズ前チェックを実施
- 変更の経緯がチケット単位でリポジトリに残り、後から確認できる仕組みになっている
Jev 所感 ダラダラと書く
- Jevは構造化出力に特化したAIで、LLMと協働して業務を高速化できる
- LLMが状態取得やテキスト化、Jevが次のアクション選択を担当、UIの動的生成にも適する
- 単独で使うよりLLMと組み合わせたワークフローで効果的で、判断軸の言語化が必須
生成AIに聞きながら会社を作りました。消えたお金は69,180円でした
- 個人がAIを活用して合同会社を設立し、費用は69,180円だった
- 電子定款の作成代行が0円、登録免許税6万円、実印9,180円が主な費用
- 法人口座の審査でバーチャルオフィスが不利になる点に注意が必要
Jev（TypeSafe AI）はみんなどうやって使っているのか？
- Jevは選択・段階評価・真偽の3種類の質問に対応し、文を返さずに確率と信頼度を返す判断モデル
- 選択（Choice）、段階評価（Score）、真偽（Noul）の3種類の質問、入力トークンのみの料金体系
- 日本からの利用では300ミリ秒前後の応答時間で、1秒に何度も呼び出す設計は避けるべき
「共生社会」は誰が我慢するのか？ ― 外国人材・企業責任・ルール遵守を考える : システム設計視点の行動経済学 (30)
- 「共生社会」は誰が我慢するのか？ ― 外国人材・企業責任・ルール遵守を考える
- 国内統合APIによるキャパシティ制御と企業ペナルティの仕組み
- 外国人受け入れ後の公的インフラの動的制御と企業の責任を明確化する設計が求められる
認知負債の未来は？
- AIが生成したコードの修正責任が開発者にあり、認知負債が増加している
- AI生成コードの理解が遅れ、OSSや外注コードの扱いと同様に責任を外部に委譲する仕組みが求められる
- 自社で書かせたAIコードの修正責任を外部に渡すサービスやコミュニティが今後普及する可能性がある
