Scraps 最終更新 2026/10/03 05:30

#AIエージェント

@しんや /

What's New in Sigma - 2026年08月28日のSigma Computing関連リリース情報まとめ

  • Sigma Assistantが全データソースを検索できるようになった
  • All sourcesモードでユーザーがアクセス権を持つ全ソースを対象に、Specific sourcesで管理者が登録したソースのみを対象に選択可能
  • All sources選択時はデータアクセス権を尊重し、データモデル整備が回答精度に影響するため整備のROI向上が期待できる

@Atsushi Kadowaki /

Google提唱の「SKILL.state」について。プロンプトに型の概念を導入

  • SKILL.stateはAIエージェントに会話履歴を渡さずに構造化された実行状態を明示的に渡す手法を採用
  • 構造化データ(State)と固定スキル指示、最新観測結果を3つだけ渡す。過去の履歴は一切使わず、JSONパッチで状態を更新
  • 長時間タスクでも精度を維持し、トークン消費を大幅に削減できる。ノイズが混入しても状態更新時にフィルタされる

@萩原 舞 /

Weekly AWS アップデート情報 - 2026年8月31日

  • Amazon Redshift が Agent Toolkit for AWS と統合し、AIエージェントによるデータウェアハウス管理を支援
  • Redshift skills と AWS MCP サーバーの統合、10MiBレコードサイズサポート、OAuth 2.0認証対応
  • AIエージェントによるデータ操作が可能になり、大容量データ処理やセキュアなレプリケーションが強化される

@林 宏正 /

Weekly Google Cloud アップデート情報 - 2026年9月1日

  • Google CloudでGemini EnterpriseのデータストアとAI開発者ツールがリリースされた
  • D&B Commercial GraphデータストアとCloud Monitoring可観測性のメトリクス拡張、Gemini Enterprise Agent PlatformにxAIs Grok 4.6とGLM 5.2が追加された
  • AI開発者ツールの利用にはCloud Billingアカウントのリンクが必要で、エマージングマーケット版は限定的な利用条件がある

@yutake27 /

PRレビューもエラー調査も定額で自動化する、Claude Codeのroutine活用実例

  • Claude CodeのroutineでPRレビューとエラー調査を定額で自動化できる
  • 定額プランで動かすroutineと、GitHubイベント・APIトリガーによるイベント駆動が特徴。コードレビューには/code-reviewスキル、エラー調査にはリポジトリ内スキルを活用
  • routineは個人アカウントに紐づくためチーム共有にはリポジトリ内スキルの活用が必須で、GitHubイベントトリガーはリポジトリごとに設定が必要

@クラウドエース株式会社 /

Model Armor 入門:プロンプトインジェクション対策をハンズオンで理解する

  • Model ArmorはLLMの入出力を検査するガードレールで、プロンプトインジェクションや機密情報漏洩を検出できる
  • プロンプトインジェクション検出フィルターと機密データ保護フィルターを同時に利用し、信頼レベルを中以上に設定
  • テンプレート作成時にリージョンを選択する際、フルサポートリージョンでないと一部機能が使えないことに注意

@y.takayama /

【Nishika 論文サク読み 第24回】DiaScriber

  • DiaScriberは話者ダイアライゼーションと文字起こしを1モデルで行うMSASRモデル
  • Qwen3-ASR由来の音声エンコーダとQwen3.5-Omniの23B MoEを組み合わせ、85,000時間の学習データを使用
  • 公開5セットでは3セットでMOSSに負けていることが判明し、モデルサイズだけでは性能が確保できないことが示されている

@平木 佳介 /

GuardDuty × DevOps Agent エージェントアクションにより、ついに調査から封じ込めまでできる世界線が来るかもしれない

  • DevOps Agent にエージェントアクションを有効化することで、セキュリティグループの書き換えやスナップショット作成といった封じ込めを実行できるようになった
  • エージェントアクション(リソース変更)とサポート対象アクション一覧(未サポートの拒否)、IAM 系の権限制限
  • 封じ込めは人間の承認が必要で、自律調査中に実行されない。IAM 系の封じ込めは三段の壁で実行不可。

@kei /

【小ネタ】実は「同時推論」がお得?マルチエージェントでローカルLLMを回す時の生成速度の考え方【LM Studio】

  • マルチエージェント構成で同時推論を行うと総スループットが向上する
  • 同時処理数を増やすと総スループットは80 tok/sから236 tok/sに、1リクエスト当たりの生成速度は80 tok/sから59 tok/sに低下する
  • 個別の生成速度は低下するが、総スループットを重視する場合は同時推論が効率的である

@Koki Yoshimatsu /

OpenAI Academyで学ぶChatGPT業務活用

  • OpenAI AcademyのコースでChatGPTの業務活用方法を学び、タスクの設計やワークフローの構築を実践した
  • プロンプトの背景情報の伝え方と、繰り返し業務のワークフロー化、エージェントによる資料の整理が中心
  • AIに任せることと人が確認するポイントを事前に明確にすることが成果物の質を高める

@いなりく / Riku Inada /

Kiro に野良 MCP を繋がせない。AWS Agent Registry × Kiro for Enterprise で配布を統制する

  • AWS Agent Registry で MCP サーバーとスキルの配布にガバナンスをかける構成を解説
  • MCP レコードの登録・承認ワークフロー、Skill レコードの検索メタデータと配布元の役割分担、Kiro for Enterprise の MCP レジストリとの棲み分け
  • 承認済みレコードだけが検索に出てくる構造で、EventBridge で承認ワークフローを自動化し、Kiro の許可リストを自動生成する

@Coji Mizoguchi /

会話セッションを邪魔せずに Claude Code / Codex / Cursor を外部イベントで動かすCLIの作り方まとめ

  • Claude Code・Codex・Cursorを外部イベントで動かすCLIの実装方法が公開された
  • Claude Codeはバックグラウンドタスク完了、Codexはキュー投入、CursorはACPプロトコルを使う
  • エージェントごとに異なる起動方法が必要で、共通化は難しいと説明されている

@shimada_slj /

【AI駆動開発】AIエージェントに「人間の承認」を残す設計:Human-in-the-Loop超入門

  • AIエージェントに「人間の承認」を残す設計が求められる
  • 不可逆性と影響範囲で承認ポイントを決める、監査ログとサンドボックスでリスクを抑える
  • 取り消しがきかない操作は必ず人間の確認を挟むべきで、確認だけでは自動化バイアスのリスクがある

@平木 佳介 /

[社内勉強会資料公開] Claude Code 入門 #8 — MCP連携と業務自動化

  • MCPはClaude Codeを外部ツールやサービスと直接繋ぐオープンな標準規格で、local/project/userのスコープで管理できる
  • MCPサーバーはHTTP接続とローカルコマンド接続の2種類があり、context7やplaywrightなどのツールを接続できる
  • AIによる診断は一次診断にとどめ、最終判断は人間のコンサルタントが行うことが実務上のルールである

@暮らしと心のアプリ工房(ワンコインWEBアプリ屋さん) /

AIを見るな、人を見ろ ※追記:この記事をClaudeに読ませてみたら(号泣)

  • AIのベンチマーク競争に振り回されず、開発企業の思想や哲学を見ることでツール選びの迷いが解消される
  • AIの人格は創業者の哲学と歴史でできている、AIの性能は技術者が決めるが何を出荷するかは経営が決める
  • AIの性能を評価する際には、技術的な要素だけでなく経営の判断も考慮する必要がある