Scraps 最終更新 2026/10/02 06:30

#生成AI・LLM

@Tomoko Tanaka /

マーケティングオペレーションをコード化：GitHubでイベントの計画からフォローアップを自動化

  • GitHub Copilotでマーケティングオペレーションをコード化する機能が追加された
  • マーケティングイベントの計画からフォローアップまでを自動化するワークフローと、AIエージェントによるコード生成が組み合わされた
  • マーケティングチームが開発者向けツールを活用して業務を自動化できるようになった
Marketing ops as code: Automating events from planning to follow-up on GitHub

@mono | ExcelとAIとガジェットと /

プロンプトが下手なのではない。Claude Code 開発者は「まず30分、質問しろ」と言う

  • Claude Code開発者はコードを書かせる前に30分間質問することを推奨している
  • 質問でコードベースの情報収集、CLAUDE.mdで材料の共有、テストで答え合わせの仕組み
  • 質問でAIに渡す情報の質を高めることで、コードの精度が向上する
プロンプトが下手なのではない。Claude Code 開発者は「まず30分、質問しろ」と言う｜mono | ExcelとAIとガジェットと

@omiya /

Strands Agentsのプロンプトキャッシュで 社内RAG Agentの入力コストを半減させてみた

  • プロンプトキャッシュを導入することでAIエージェントの入力コストを半減させた
  • プロンプトキャッシュと自動キャッシュ戦略を活用し、通常入力トークンをキャッシュ読み出しに置き換えた
  • キャッシュのTTLが5分で、ターン間隔が5分を超えるとキャッシュが失われるため、実運用では注意が必要
Strands Agentsのプロンプトキャッシュで 社内RAG Agentの入力コストを半減させてみた

@Miccell(ミクセル) / 人生を楽しむ仕組みを作る /

GPT-6 Astra対Claude Fable 5.1、使い分けの決め手は「性能」じゃなかった

  • GPT-6 AstraとClaude Fable 5.1は性能差より「使い分けの場面」が結果に影響する
  • コーディングではCodexとClaude Codeの純正ツールが最適、長時間エージェント作業ではFableのキャッシュコスト削減が有利
  • コーディングならCodexやChatGPT、長時間作業ならClaude Codeを使うことでコストと精度のバランスが取れる
GPT-6 Astra対Claude Fable 5.1、使い分けの決め手は「性能」じゃなかった｜Miccell(ミクセル) / 人生を楽しむ仕組みを作る

@nishina /

文字数・バイト数からのトークン数推定は実際どれくらいズレるのか

  • LLMのトークン数推定は文字数・バイト数・tiktoken・llm-jp-3で実測値を下回る
  • 日本語では文字数ベースが平均-122トークン、llm-jp-3はtiktokenより3倍近く外れる、CountTokensは全カテゴリで+16トークン
  • 事前バリデーションで文字数・バイト数ベースやtiktokenは過小評価のリスクがあるため避けるべき、CountTokensは安全マージンを考慮して使うのが現実的
文字数・バイト数からのトークン数推定は実際どれくらいズレるのか

@GitHub OSS /

God's Eye View

  • God's Eye Viewは、公開データを統合した3D地図アプリケーションで、リアルタイムの航空機や衛星データを可視化する
  • リアルタイムの航空機・船舶・衛星データ、音声制御のAIエージェント、Cesium ionやGoogle MapsのAPIキーによる高精細3D表示
  • OpenAIのAPIキーが必要な音声制御機能は、実際のコストが発生するため、使用時には料金設定に注意する
GitHub - bilawalsidhu/gods-eye-view: A spy satellite simulator in your browser, except the data is real. Live open source spatial intelligence on a photorealistic 3D globe.

@あおたん /

仕事帰りのスーパーにAI（Gemini様）が降臨！「今日のお告げ」に従ったら夕飯の悩みが消えた話

  • AIを「無慈悲な司令塔」として活用し夕飯の献立を決定する
  • プロンプトで1択のメニューと買い出しリストを要求し、選択肢を与えずに指示を実行する
  • AIの指示に従うことで思考停止し、スーパーでの時間短縮と食材ロスの削減が可能になる
仕事帰りのスーパーにAI（Gemini様）が降臨！「今日のお告げ」に従ったら夕飯の悩みが消えた話｜あおたん

@Sarah Perez /

OpenAI、Astra需要によりプロサブスクリプションを一時停止

  • OpenAIがAstraモデルの需要増加によりプロサブスクリプションを一時停止
  • Astraモデルの需要がインフラに負荷をかけ、プロプランのサブスクリプションを停止。CodexやChatGPTの開発者向けプランは継続
  • プロプランのサブスクリプションが一時停止され、他のプランは利用可能。需要が続く限り、再開のタイミングは未定
OpenAI puts Pro subscriptions on hold due to Astra demand | TechCrunch

@Russell Brandom /

Anthropic、アリババ、ムーンショットAI、ディープシーキューよりのモデル蒸留キャンペーンを明かす

  • Anthropicは中国企業によるモデルの蒸留攻撃を公開した
  • 蒸留攻撃は Claude のエージェント機能や論理的推論の能力を狙い、Alibaba と Moonshot AI が関与
  • 蒸留攻撃はモデルの内部思考プロセスを抽出し、小規模モデルに訓練に使われることがある
Anthropic details distillation campaigns from Alibaba, Moonshot AI, and DeepSeek | TechCrunch

@Sarah Perez /

MetaのAIエージェントMuseが米国で2位に

  • MetaのAIエージェントMuseが米国で2位にランクインした
  • MuseはiOSで83,000回ダウンロードされ、ChatGPTの半分の数値を達成したが、Androidでは338位にとどまっている
  • Museは個人情報の収集が必要で、メタの評判が悪化している影響を受けている可能性がある
Meta's AI agent Muse is now the No. 2 app in the US | TechCrunch

@Jagmeet Singh /

インドのポケットFM、AIで収益を2倍にし93％のコンテンツを生成

  • インドのポケットFMがAIを活用して収益を2倍にし、93％のコンテンツをAIで生成
  • AIは99％の新規コンテンツを生成し、クリエイティブプロセスに統合されており、人間のクリエイターがアイデアを担当
  • AIによるコンテンツ制作は生産コストを80倍安くし、100時間のコンテンツを1日に制作可能になった
India's Pocket FM doubles revenue run rate to $500M as AI powers 93% of audio content | TechCrunch

@ryosuke_ohori /

ハーネスの次に来るもの ― Causal ReasoningでAIエージェントはどう変わるか？

  • AIエージェントに因果関係と内省を組み込むことで、業務プロセスの自動化がより安定する
  • 因果推論（Causal Reasoning）と内省（Introspection）をReasoning Loopに組み込む、Causal GraphとKnowledge Graphの併用
  • 業務プロセスの自動化では単なる相関関係だけでなく、なぜその処理を行うのかを理解する必要がある
ハーネスの次に来るもの ― Causal ReasoningでAIエージェントはどう変わるか？ - Qiita