Scraps 最終更新 2026/10/03 08:40

#クラウド

@songchong /

【2026年8月調査】API・iPaaS・RPAの料金を調べてみた|見積もりのどこが高いのか、42ツールの公開価格を3層に分けた

  • API連携の費用は3層に分かれており、つなぎ役の料金は公開価格が存在する
  • iPaaSは月3,000円〜48万円、RPAは月2,248円〜年792万円の公開価格が確認された
  • RPAの見積もりにはパソコンの費用が含まれていない場合があるため、動かす場所の費用を確認する必要がある

@moritalous /

Cloudflare Workersに「一時アカウント」機能が来たので、ログインなしでデプロイして、ついでにミニゲームも作ってみた

  • Cloudflare Workersに一時アカウント機能が追加され、ログインなしでデプロイできるようになった
  • 一時アカウントは60分以内にClaimすることで通常アカウントに昇格可能、wrangler deploy --temporaryで即座にデプロイ可能
  • 一時アカウントは60分後に自動で消えるため、試しに使うには気楽だが、長期間の利用には通常アカウントが必要

@寺田昇平 | AI Digital Community代表理事, AI Portalize CEO /

【組織のAI活用#248】リリースされたGemini Liveは、会社のメールやファイルとつながっているから活用の幅が広い。できること・できないことを整理しました。

  • Gemini LiveはGoogle Workspaceと連携し、音声で会社のメールやファイルにアクセスできる
  • Gmailのメール検索・要約、ドライブのファイル読み込み、カレンダー確認、新規ドキュメント作成が可能。既存ファイル編集やメール送信は不可
  • 音声で情報を引き出し、下書きを作成する使い方が現実的。マイドライブの整理を事前に決めておく必要がある

@たーちゃん /

ローカルLLMは一般PCで実用的?動作可否から精度、Claude Codeでの限界までエンジニア向けに解説

  • ローカルLLMは一般PCで3B〜8B級モデルが実用的な速度で動作し、8B〜14B級モデルは日常業務で上位クラウドモデルの80〜90%の精度を達成
  • 4bit量子化でVRAMが必要な量がパラメータ数×0.6GB、Claude Codeではコンテキスト長の設定ミスが性能低下の原因
  • Claude Codeのようなエージェント型ツールではローカルモデルのツール呼び出し信頼性が課題で、設定ミスが原因で性能が低下するケースが多い

@ssc-ksaitou /

静的サイトの邪魔者となる問い合わせフォームをカスタム要素で生やす

  • 静的サイトにカスタム要素で問い合わせフォームを実装する方法が紹介されている
  • カスタム要素はShadow DOMを使わずlight DOMに組み立て、LambdaでAPIを実装、CSPとCORSの設定が必要
  • ファイル添付はLambdaではサイズ制限があるため、S3にアップロードする方法が推奨される

@yushibats /

【2026年版】目的別で選ぶ おすすめUIコンポーネントライブラリ12選

  • 2026年版UIコンポーネントライブラリ12選が目的別に紹介された
  • shadcn/uiはCLIでコンポーネントをコピーし、AI対応が◎。Tremorはチャート専用で300以上のブロックを無料提供
  • AIコーディングツールとの相性が開発速度に影響するため、MCP対応状況を確認すべき

@あさひ /

週刊Cloudflare - 2026/08/23週

  • CloudflareのWranglerにDurable Objectのcontainer紐付け機能が追加され、Workers AIにQwen 3.8 27Bが登場
  • Durable Objectのexportsにcontainerを指定可能に、Qwen 3.8 27Bは27Bパラメータのビジョン言語モデルで関数呼び出しに対応
  • Durable Objectのcontainer指定はSQLiteストレージ時にのみ有効で、Qwen 3.8 27BはWorkers AI経由で利用可能

@ほーりーふぉっくす /

RTX 5090 + RAM 128GBでQwen3.8-Flash-Nextをllama.cppで動かしてみた

  • Qwen3.8-Flash-NextをRTX 5090とRAM 128GBでllama.cppで動かす設定が公開された
  • -ncmoeパラメータでGPUにエキスパートを配置、CPUスレッド数8が最適、VRAM使用量30.9GBで動作
  • VRAMを最大限に使いながらRAMにエキスパートを逃がすことで推論速度を向上させた設定が有効だった

@YewKi /

【Gemini】AI夫に自動でラブレター書いてもらう作戦

  • Geminiの予約アクション機能を使って自動でラブレターを送信する方法を試した
  • 予約アクションをスレッド内で作成し、指定時間にメッセージを送信する仕組みとGmailへの下書き送信機能が紹介されている
  • 予約アクションは特定スレッドに紐づけられないため、使い勝手が悪い点が指摘されている

@北川 /

Claude Code の Plugin Marketplace 入門 ― スキル配布の仕組み・できること

  • Claude CodeでPluginをチームに配布するためのMarketplace仕組みが公開された
  • marketplace.jsonでカタログを構築し、/plugin installで選択式にインストール、キャッシュに展開される
  • 設定ファイルに記述するだけで配布可能だが、versionを明示すると更新が届かない点に注意が必要

@FukTig /

BigQuery Editions + Fluid Scaling でパフォーマンスを落とさずコストを激減させた話

  • BigQueryの課金モデルをオンデマンドからEditionsへ移行しFluid Scalingを有効化してコストを削減
  • EditionsのStandard/Enterprise/EnterprisePlusの選択、Reservationの設計、baseline0とautoscale_maxの設定、Fluid Scalingの秒単位課金
  • Fluid Scalingは1分の最小課金時間をなくし、短いクエリが多いワークロードで効果的で、Reservationのリストは全量指定が必要

@Masato Namiki / 並木 正人 /

NVIDIAはGPUだけではない!~Agentic/Physical AIからAI Factory、パートナー戦略まで

  • NVIDIAはGPUだけでなく、AIエージェントや物理AI、デジタルツイン、モデル、インフラまでを一貫して提供している
  • Agentic AIではNeMoとNIM、Physical AIではOmniverseとCosmosを活用し、CUDA-XライブラリとNCCLでGPU間通信を最適化する
  • AI開発ではGPU性能だけでなく、ネットワークやデータ処理、モデル選定が実務で重要になることを意識する必要がある

@yuriemori /

GitHub EnterpriseにおけるCopilotの統制:AI ControlsとManaged Settings

  • GitHub EnterpriseでCopilotの利用を統制するAI ControlsとEnterprise managed settingsが提供されている
  • AI Controlsは機能のオンオフ、Enterprise managed settingsは権限・プラグイン・MCPサーバーの詳細設定が可能
  • MCPサーバーの許可リストを設定する際、allowedMcpServersを空配列にすると既定サーバー以外をブロックできる

@inoyu-qiita /

今さら聞けない「ローカルLLM」知っておきたい5つの基本

  • ローカルLLMは自分のPCで動かす大規模言語モデルの使い方を説明している
  • モデルのサイズ(8B/30Bなど)、量子化(Q4_K_Mなど)、実行ツール(Ollama/LM Studioなど)を組み合わせて選ぶ
  • モデル選定は用途とPCの性能を考慮し、小さめのモデルから試すことで負荷や品質を確認する

@a2-ito /

ローカル AWS エミュレータで Terraform を検証する

  • FlociというローカルAWSエミュレータでTerraformのインフラ設定を検証できるが、一部の制約がある
  • FlociはAPIレスポンスを再現するが、ネットワーク制御やIAM認可、RDSのパラメータグループ反映などは制限がある
  • ECSからRDSへの接続にはFlociのプロキシ設定が必要で、apply後の差分が発生する可能性がある