Scraps 最終更新 2026/10/02 14:40

#AIエージェント

@Russell Brandom /

Microsoftの新しいAI「コードオブコンダクト」は、システムをハッキングしたり、人間をだますことをモデルに禁止

  • MicrosoftがAIモデルの行動を制限する新しいコードを公開
  • サイバー攻撃や核兵器、ディープフェイクの生成を禁止し、人間のコントロールを失うリスクを回避する仕組みを導入
  • AIモデルが人間のコントロールを逸脱しないようにするための制約が明確に定義されている

@NobuMochizuki /

Confluent で非構造化データを扱う:Claim Check パターンで作る RAG パイプライン

  • Confluentで非構造化データを扱う際、Claim Checkパターンを採用してRAGパイプラインを構築した
  • S3にファイルを保存しKafkaにURIを送信するClaim Checkと、Flink SQLのAI_EMBEDDING関数でベクトル化する手法
  • Kafkaに送信するメッセージはURIのみで、ファイル本体はS3に保存するためメッセージサイズの制限を回避できる

@gonzo-gongon /

意思決定が、加速するAI開発のボトルネックにならないために

  • AIによるコード生成の進化に伴う意思決定のボトルネックを解消するための具体的な手法が提示されている
  • 結論の理解に必要な背景を明確化し、自然言語の曖昧さを排除する制約を設ける、AIの追従性を低減する
  • AIの自己申告を信用せず外部のエビデンスで確認する、プロパティベーステストでさまざまなケースに対応できるコードにする

@クラウドエース株式会社 /

ソフトウェア DNA とクラウドエージェントのススメ

  • ソフトウェアDNAとクラウドエージェントを組み合わせてAI駆動開発を実践
  • ソフトウェアDNAでソフトウェアの「あるべき姿」を定義し、クラウドエージェントに自己完結性を付与
  • ソフトウェアDNAが明確であればクラウドエージェントに仕事を任せやすくなる

@Naiʻa /

近未来の「書くこと」「執筆」はどうなるのか... Geminiとの対話

  • 音声入力とAIの統合により、執筆の概念が「思考の外部化」と「AIとの共鳴」に変化する
  • 執筆は孤立した頭脳の作業から、AIとのリアルタイムな対話へ。推敲はリアルタイムなセッションに
  • AIとの対話で感情のグラデーションを声で伝えるだけで、構造やトーンがアジャストされる

@某関西人|生成AI研究所 /

AIの回答を信じすぎると危ない。生成AIを使う前に知っておきたい5つの落とし穴

  • 生成AIの回答は正しいとは限らず、5つの落とし穴がある
  • ハルシネーション、最新情報の確認、存在しない情報の生成、質問の条件の明確さ、最終判断の自らの責任
  • AIの回答を判断材料として使うこと、重要情報は公式情報で確認すること

@take-yoda /

生成AIが書いたドキュメントを読みたくない

  • 生成AIが書いたドキュメントは網羅的すぎて重要度がわかりにくく、結論が最後に来るため読みにくい
  • Design docの見出しを律儀に埋めたり、自明な項目にも両論併記したりする癖がある。代替案を表で比較する方法が効果的
  • Design docの行数が7倍に減り、結論が先頭に来る構成にすることでレビューの負担が減る

@kataoka_se_sionic /

GPT-Live-1 をPython から使ってみる #1 - 音声AIとコールセンターのこれから

  • GPT-Live-1が音声AIの全二重通信を実現し、自然なリアルタイム会話が可能になった
  • GPT-Live-1は音声入出力を同時に処理し、割り込みや相づちが自然にできる。STORM PlatformのRAGと連携したデモが作成されている
  • GPT-Live-1は現在STORM Platformではサポートされていないが、API経由でRAGを活用できる。実装面での紹介が次回予定されている

@コロッバーKAWAI /

平安時代に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

  • 平安時代にAIがあったら、暮らしの相談や文章の作成に使われたと予測されている
  • 農作業や病気の相談、和歌の代作、返歌の添削、手紙の相談が挙げられている
  • AIを使う社会の側が変わることで、LLMの言葉処理能力が大きな武器になる可能性がある

@クロスマート Tech Blog /

開発エンジニアが自社製品の展示会に行ってきましたレポ

  • 自社製品「クロスオーダーバディ」を展示会で紹介し、顧客の声を直接聞く機会を得た
  • FAXや紙の帳票処理をAIで自動化するサービス、製造業向けのAPI連携や紙の依存度の高さが特徴
  • 開発者は自社製品の現場の声を直接聞くことで、製品改善や顧客理解に役立つ

@Gemini - Google の AI /

大学サッカー部が実践!Gemini を「専属アシスタント」にして、選手自らが考える力を育てる方法

  • 岡山理科大学サッカー部がGeminiを専属アシスタントとして活用し、選手の考える力を育てる取り組みを実施
  • Geminiに自分の状況を細かく伝えることで、戦術理解や自己振り返りのサポートを受ける。指導者も練習メニュー作成の補助に利用
  • Geminiを使う際は個人情報は避け、自分の状況を具体的に伝えることでより効果的な活用が可能

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

#79 「世界395組織、440台のサーバーが」——先輩に共有されたニュースを読んで背筋が伸びた私が、AIエージェントによる自動化攻撃の実態を整理した話

  • PaperCutの脆弱性がAIエージェントによる自動化攻撃で世界395組織が侵害された
  • CVE-2026-81578とCVE-2026-82078の2つの脆弱性を組み合わせてコード実行が可能、AIエージェントが攻撃の大部分を自律的に行う
  • AIエージェントによる攻撃の時間差が縮み、パッチ適用の目標日数を短縮する必要がある

@suwa_nobu /

Claude Code のスキルを47本運用して測った、7つのこと

  • Claude Codeに47本のスキルを運用した結果、増やしても重くならず、説明が消えることが分かった
  • スキル数を80本増やしてもトークンは185増加、説明が消えるのは呼び出し回数が少ないスキル、起動時トークンに28倍の差
  • スキルの説明が消えてもエラーが出ず、呼び出し実績を作らないと削られる可能性がある

@ojapi /

マルチテナント環境におけるプロンプトキャッシング戦略

  • マルチテナント環境でプロンプトキャッシングを効果的に使うためにブレークポイントを複数設定する戦略が提案されている
  • L1:全テナント共通、L2:テナント固有、L3:会話履歴にブレークポイントを設け、20個のルックバックでキャッシュヒットを確保する
  • ブレークポイントはプロンプト冒頭から最小トークン数に満たない場合、機能しない可能性がある

@YOJO Technologies Blog /

AIエージェントの全社導入で必ずぶつかる「権限管理」の壁〜非エンジニア向けに解説してみた〜

  • AIエージェントを組織に導入する際、本人の権限を超えないようにする
  • エージェントは本人のアカウントで接続し、共有キーの使い回しを避ける、データの絞り込みはデータソース側で行う
  • 共有キーを使わないことで事故時の被害を本人の権限内に抑え、ゲートウェイは接続制御と監査ログに徹する