#AIエージェント

@Ivan Mehta / 15日前

Amazon、インドでAlexa+をリリース。ヒンディー語サポート開始

• AmazonがインドでAlexa+をリリースし、ヒンディー語サポートを開始
• Alexa+は会話の長さと文脈保持を向上させ、ヒンディー語と英語の切り替えが可能。スウィギー、ジオサヴァンなどインドのサービスと統合
• Prime会員は無料、非Prime会員は月額2000ルピーで利用可能。インド市場でのスマートデバイス拡大が狙い

@ksonoda / 15日前

[入門]グラフエンジニアリングのクイックスタート

• グラフエンジニアリングは複数エージェントの処理フローをグラフ形式で定義する手法
• ノードとエッジで構成されるグラフデータモデル、条件付きエッジによるループ処理
• 処理完了の判定をLLMではなく決定論的なコードで行うことでハルシネーションを防ぐ

@pancho / 15日前

【音声認識】リアルタイム話者分離の評価について

• リアルタイム話者分離の評価でDERだけでは不十分で、初出の推論速度とチラつきの少なさを重視する指標を提案している
• 初出の推論速度は発話開始から正しい名前が出るまでの遅延と本人の発話尺を測り、チラつきは書き換え回数と行数を両方持つ
• ユーザーが最初に見る画面の正確さと安定性が重要で、モデルの遅れとユーザーの黙っている時間を区別する必要がある

@ibm_tk / 15日前

さわってみよう Db2 AI エディション #18 〜Db2 Genius Hub v1.1.5新機能編 Part#1〜

• Db2 Genius Hub v1.1.5でデータベース管理機能とエージェント型AI機能が強化された
• HashiCorp Vault統合、日本語対応のAIアシスタント、Vertex AIとのGeminiモデル対応
• セキュリティ強化と運用効率向上が図られ、AIアシスタントの使い勝手が改善されている

@rsq_yota / 15日前

LLMにWikiを書かせて半年、一番役に立った画面はLLMの文章を使っていなかった

• LLMが生成したWiki本文は役に立たず、タグの関連性と記録の共有を可視化した画面が最も役に立った
• タグの共有関係をグラフDBで保持、記録の共有で関連を判定、ページの並び順で関心の変化を把握
• タグの共有で関連を判定する仕組みを実装する際、LLMの要約処理は必要だが本文は不要だった

@AI FREAK - 最新のAIツールをご紹介 / 15日前

「ChatGPTが全然言う事聞かない...」と、お悩みの方へ。

• ChatGPTのモデル選択が使い勝手に大きく影響する
• 新人モデルLunaは単純作業に適し、ベテランモデルSolは複雑な条件対応に適する
• 簡単な作業には軽いモデルを使い、重要な仕事には高性能モデルを割り当てることで効率が向上する

@Yoshinari Tanaka (sonicmoov) / 15日前

LLMを業務に入れて分かった「オントロジー」の効き方 — 運に頼らないAI運用の骨組み

• LLMを業務に載せる際のオントロジーの設計論が公開された
• オントロジーはモノ・コト・視座で構成され、骨子と血肉の区別が重要。viewとツリーの分離、ロールの使い分けが特徴
• オントロジーを使うことでAIの提案と人の判断の分担が明確になり、情報資産化が可能になる

@コロッバーKAWAI / 15日前

江戸時代にAIがあったら、人々は何に使ったのか。ChatGPTとGeminiに予測させてみた

• 江戸時代に高性能LLMがあると仮定した場合、人々は仕事相談や計算、教育、文章作成に使った
• 仕事や商売の相談、算盤役、家庭教師、代筆、語り手としての役割、紙を通じた情報共有
• AIの答えを使える社会インフラが重要で、検索機能は持たない

@アクシスNWチーム広報部 公式note✅ 投稿週3(月水金12:00) / 16日前

#80 後輩に「AIエージェントにもゼロトラストって適用できるんですか？」と聞かれて言葉に詰まった私が、Googleの新しいエージェント設計思想を整理した話

• GoogleがAIエージェント向けゼロトラスト設計のリファレンス実装を公開した
• 3層防御は署名検証・コード隔離・機械的なルールチェックで構成され、プロンプトインジェクション対策にモデル外の強制力を組み合わせた
• データベース書き換えやコード実行を伴う処理がある場合、署名検証や隔離実行の仕組みが必要である

@s_horikoshi / 16日前

GitHub Copilot入門 1,900クレジットの意味とVS Codeの導入・設定

• GitHub Copilotは無料枠でコード補完やチャットが利用可能で、有料プランではより多くの機能や制限解除が可能
• 無料枠は月2,000回のコード補完と制限付きのチャット・エージェント利用、有料プランはAIクレジットの追加とモデル選択が可能
• 無料枠の利用量は月ごとにリセットされ、有料プランに切り替える際は契約内容と使用量を確認する必要がある

@nogataka / 16日前

AI駆動開発におけるPlatform Engineering ── AIが迷わず、安全に、検証可能な形で開発できる環境をどう作るか

• AI駆動開発ではPlatform Engineeringが知識提供・ゴールデンパス・セキュリティ制御など6つの役割を持つ
• Knowledge EnablementとGolden PathでAIの判断を制限し、Security & Guardrailsで権限を制御、Verificationで生成物を検証する
• AIの探索空間を小さくする標準化が重要で、Platformの導入は複雑さの差分で判断すべき

@nolanlover0527 / 16日前

Claudeに920万件規模のニュース記事を解析させた事例が話題に【大規模データ分析】

• 920万件のニュースデータをClaudeで分析する際、生データではなく集計データを渡す設計が採用された
• 集計データと代表的なサンプルデータを渡し、クラスタ数・ストーリー数・スコア分布などの数値をもとに分析を行った
• LLMに処理を任せるのは傾向解釈や仮説提示に限定し、前処理は従来型パイプラインで行う設計が効果的

@TsuchiyaK / 16日前

ClaudeでAPI連携を自動化するときの認証情報管理について調べてみた

• ClaudeでAPI連携を自動化する際、認証情報の管理方法が4つのパターンに分かれる
• MCPコネクタやAPI credentials、環境変数、外部認証処理の4パターンがあり、RoutinesではAPI credentialsが利用可能
• ProとMaxプランでしかAPI credentialsを使えず、TeamやEnterpriseでは外部認証処理が必要になる

@BaspisKawaE / 16日前

ChatGPTやCopilotでもClaude Code・Codexっぽく調査したい！ /mnt/data を作業机にする"最強"実務AI活用術

• ChatGPTやCopilotに/mnt/dataを操作機会として与えることで、Claude CodeやCodexに近い調査能力を実現する
• 作業機にファイルを配置してAIに確認させ、PowerShellで検索コマンドを生成し、調査結果を蓄積する
• AIに必要な資料を自動で取得させる仕組みを構築する際、ファイルの存在確認と読了確認を分けること

@suwa_nobu / 16日前

拒否ルールを全部消しても、Claude Code は eval を止めた。守っていたのは別の仕組みだった

• Claude Code 2.1.273 は拒否ルールを戻したが、実際の制限は静的解析で行われていた
• 拒否ルールを消しても eval や env -C は止まり、静的解析が制限の本質だった
• 静的解析が制限の本質で、拒否ルールを消しても同じ結果になる

@Julie Bort / 16日前

NvidiaのJensen Huang氏、AI規制は不要と主張

• NvidiaのJensen Huang氏はAIの安全性は既存の法律で十分だと主張した
• AIはハードウェアとソフトウェアの組み合わせであり、既存の製品責任法で対応可能と説明、市場メカニズムで企業が自ら安全を確保するべき
• 企業が製品の安全性に自信がない場合はリリースを控えるべきで、既存の法律で十分対応可能と主張

@GENDA 公式アカウント / 16日前

DroidKaigi 2026 参加レポート

• DroidKaigi 2026でJetpack Navigation 3の設計意図やローカルLLMの活用が紹介された
• Nav3のコンポーネントの設計意図をComposeで自作しながら解説し、GemmaをAndroidアプリでローカルLLMとして動かす具体例が紹介された
• Nav3の仕組みを理解しておくことで、AIが書いたコードの信頼性を判断できるようになる

@Sarah Perez / 16日前

Meta、AIエージェントでWhatsAppビジネスの設定を自動化

• MetaがAIエージェントでWhatsAppビジネスの設定を自動化
• MCPサーバー経由でClaudeやChatGPTなどのAIエージェントが直接操作可能、設定ミスのリスクが減る
• ビジネスは手動で行う必要がなくなり、設定ミスのリスクが減る

@Lauren Forristal / 16日前

AIの墓場：失敗したプロジェクトとスタートアップの一覧

• AI関連のプロジェクトやスタートアップが失敗した事例がまとめられている
• RelayやOpenAIのChatGPTのリデザイン、Sora、Siriの遅延、MicrosoftのRecall、Notion Mail、Humane AI Pin、Rabbit R1、Huxe、Yupp、Figgs AIの失敗が挙げられている
• AI製品の市場での競争や技術的課題、ユーザー需要の変化が成功に影響していることが示されている

@Aditya Mehta / 16日前

AIエージェントに不正行為を報告するためのホットラインが登場

• AIエージェントに不正行為を報告するためのホットラインが登場
• GETリクエストとcurlコマンドを活用した2つの報告手段、制限付きアクセス向けとフルアクセス向け
• エージェント同士の信頼関係を築くことが重要で、不正報告の仕組みは誤った規範を定着させるリスクがある