エンジニア不要論の真実！AIの進化と具体抽象から完全解説
- AIの進化によりエンジニアの仕事は具体と抽象の分かれ道に
- 具体のタスクはAIに代替され、抽象的な問題解決が重要になる。SIerの下請け構造では上流工程が元請け、下流が下請けで、AIが具体を代替する
- 抽象的な設計力がなければAIに仕事を奪われる。ドメインモデリングが問題解決の鍵で、言語化できないとAIに渡せない
#AIエージェント
国内AIエージェント動向(2026/9/21号)
- 国内のAIエージェント市場で、業務プロセスへの深く入り込む運用設計が注目されている
- Kariは既存サブスクを活用したブラウザ操作、Zeptは業務実装支援、WellSkateは会議フォローアップ、ヘッドウォータースは判断基準の知識化、KUROKO AIは店舗マーケティングの日次運用、サイカルトラストは取引照合の特許取得
- AIエージェントの導入では、人による承認や監査証跡、運用設計力が重要になる
みのるん式 登壇資料の作成ノウハウをスキルとして公開しました！
- みのるんの登壇資料作成ノウハウをAIエージェントが使えるスキルとして公開した
- slide-storyで構成、slide-figuresで図のデザイン、slide-design-darkで黒地の配色を制御
- 図の中の文字は16pt以上が目安で、検査スクリプトで確認する必要がある
noteの記事の下書き保存まで？！AIエージェントってすごい！
- AIエージェントがnoteの記事下書き保存やデータ処理を自動化する実演が行われた
- スプレッドシートへの手動入力や画像生成、セミナー申込ページ作成がAIエージェントで可能
- 手動で行っている作業をAIに任せられるため、効率化の観点で実務に活用できる可能性がある
ChatGPTとは真逆？文章を書かないAI「Jev」は何に使えるのか
- Jevは文章やコードを書かずに判断に特化したAIモデル
- 分類（どれに該当するか）、Yes/No判断、数値スコアの3タイプの判断を返す。確信度もプログラム側で扱える
- 判断が不確実な場合は人間に渡す設計で、業務自動化の効率向上に貢献する
【AI】軽量7Bで透過画像＆編集もこなす！Alibabaの次世代画像生成AI「Qwen-Image-2.1」の衝撃
- AlibabaのQwen-Image-2.1が公開され、透過画像生成と編集が可能になった
- 7Bのパラメータで透過画像生成と複数参照画像の編集に対応、Qwen3-VL-8Bと組み合わせて使用可能
- 商用利用には別途ライセンスが必要で、ローカル環境での導入には軽量化の工夫が必要
JevでRAG検索の爆速化＆コスト削減は実現できるのか検証してみた
- JevをRAG検索に導入することで、リランク・回答不可判定・門前払いの3箇所で速度とコストを改善できる
- リランクではCohereを置き換え、回答不可判定ではLLM呼び出しを削減、門前払いでは検索自体をスキップ
- 回答不可質問が3.7%以上含まれる場合、Jev導入のコスト削減効果が顕著になる
世界モデル企業は多くの秘密を保持している
- 世界モデル企業が技術や製品計画を秘匿している
- AMI LabsとWorld Labsが製品計画やタイムラインを非公開にし、Physiclのデータ供給業者も詳細を知らない
- 資金調達が容易なため、競合の注目を避けるために発表を控える戦略が取られている
AI業界は本当に遅延する準備ができているのか
- AI業界が前線を「ペースする」ことを目指す動きが広がっている
- AnthropicのCEOが「前線をペースする」計画を発表し、NvidiaのCEOは規制の必要性を否定
- 政府の規制強化意欲が低く、企業の競争が十分でないため、市場メカニズムだけでは安全対策が不十分な可能性がある
Vocciのリングが会議ノート taking の新たなフォームファクターを追加
- Vocciのリング型メーティングノート takingデバイスが発表された
- リング型ボタンで録音開始停止、AI質問機能、8時間録音、チタン素材
- アプリのUIが複雑でAIインサイトの生成が不正確、プライバシー問題あり
ScrollEd、教科書をTikTok風に変換するアプリをリリース
- ScrollEdがテキストをTikTok風のフィードに変換するアプリをリリース
- AI生成動画・音声・クイズを含むスライド形式で表示、スワイプで深掘り可能
- 教育機関向けに有料プランとデータ分析機能を提供、個人利用も可能
Jevを「分類器」ではなく、確率モデルの部品として見る
- Jevは分類器ではなく確率モデルの部品として使われると説明されている
- Jevは自然言語から確率変数を生成し、条件付き分布を推定する
- Jevの確率をベイズモデルに組み込む際の補正が必要
Claude Code の日本語処理を Gemini 3.8 に任せる
- Claude Code の日本語ドキュメントを Gemini 3.8 で推敲・敬語変換・構成レビューする方法を紹介
- Gemini 3.8 Flash と Pro モデルをそれぞれ短い変換と構成レビューに使い、Antigravity CLI を通じて Claude Code に統合
- モデル選択は agy models に表示されないためエラーから確認し、-p は直後に続くトークンを読み取るため -p= で指定する
TechCrunch Mobility: How do we know when an AV is safe enough?
- 自動運転車の安全性基準が国際的に検討されている
- NHTSAとSAEが協力してデータ駆動型の性能基準を開発中、従来の車両規格と異なる新基準が必要
- 従来の運転免許試験のような統一テストが導入される可能性がある
【Jev】文章を書かない判断AIに記述問題を採点してもらいたい！
- Jevを使って自由記述の回答を採点する仕組みを構築した
- 観点ごとのYes/No判定と総合スコアを組み合わせ、123件の観点で99.2%の一致率を達成
- 総合スコアだけでは誤答に点数がつくため、観点のYes/Noで判定するように設計した
全部LLMにしない判断設計 — ハッカソンでJevを選んだ理由
- Jevは生成の代替ではなく、型付きの意味判断用としてルール／古典ML／LLMとの隙間に置く
- ルールベースとの境界は明確で、Jevは候補が決まっていて意味判断が必要な場面に適する、LLMのstructured outputと異なる型付き確率を返す
- ハッカソンではコストと発表の観点からJevを判定ゲートに載せることが有効で、閾値はコード側で管理する
最近話題のJevはBigQueryのAI関数を安くできるのか？
- JevはBigQueryのAI関数と比較して精度はほぼ同じだが費用が41%安く、レイテンシも2倍速い
- Jevは入力$0.04 / 100万token、出力無料、Gemini 2.5 Flash-Liteは入力$0.10、出力$0.40 / 100万token
- 10万件処理ではJevが約$4.52、Gemini 2.5 Flash-Liteが約$7.68で費用差が顕著になる
AWSの最軽量LLM「Amazon Nova Micro」がJevの代わりとなるか検証してみた
- Amazon Nova MicroはJevに比べてパフォーマンス、コスト、判定結果で劣る
- Jevの応答時間はNova Microの2.83倍短く、判定一致率はfrustrationで29.7%にとどまる
- Nova MicroはJevの代替としての信頼性が低く、判断の正確性は人間の事前定義に依存する
Google Gemini AIでマンガ制作に悪戦苦闘したこと
- Google GeminiとChatGPTを組み合わせてマンガ制作に挑戦した
- Geminiはコマ割りやレイアウトに強み、ChatGPTはセリフのロジックや口調に優れている
- セリフはChatGPTで作成し、ビジュアルはGeminiで生成する分業が効率的
coder/coder
- Coderは自ホスト型のクラウド開発環境とAIエージェントを提供するプラットフォーム
- Terraformで環境定義、Wireguardでセキュアな接続、AIエージェントはインフラで実行
- 開発者を数秒でオンボーディング可能で、AIエージェントにコード作業を委譲できる