結論 「テストして」って言っただけなのに、AIが自分でバグ見つけて、自分で直して、「違反は切腹」ってルールを自分で追加してきた。 人間、何もしてない。 何を作ったか Claude Code × tmux でホワイトカラー向けマルチタスクツールを作った。 名前は multi-agent-shogun。 戦国時代の軍制をモチーフに、将軍1名・家老1名・足軽8名の階層構造でAIエージェントを統制する。 上様（人間） ↓ 「やれ」 将軍（Claude Code） ↓ 「家老、タスクを分解せよ」 家老（Claude Code） ↓ 「足軽ども、並列で実行せよ」 ┌──┬──┬──┬──┬──┬──┬──┬──┐ │1 │2 │3 │4 │5 │6 │7 │8 │ ← 8人同時に動く └──┴──┴──┴──┴──┴──┴──┴──┘ 足軽（Claude Code × 8） とにかくshogunにぶち

この記事は2025年9月16日時点の情報です。 OpenAI以外のプロバイダー・モデルの使用は考慮していません。 こんにちは、ラクです！ 最近、開発者の間でOpenAIの「Codex CLI」が話題になっていますね。 Codex CLIは今年の4月に公開されたばかりの歴史の浅いツールですが、短いサイクルで改善・アップデートが続いています。 現時点ではClaude Codeに比べて未実装の機能もありますが、その差は急速に縮まりつつあります。 ただし公式ドキュメントのようなものはなく、現時点ではリポジトリを直接見に行くしかありません。 本記事ではリリースノートやPRを読んで、私が実際に使って便利に感じた設定や機能を紹介していきます。 なぜ今、Codex CLIが話題なのか？ ChatGPTのサブスクリプションで利用できるようになった GPT-5の公開（2025年8月7日）以降、ChatGPTの

はじめに browser-use を使う上で詳しいドキュメントがなかったので、自分で使ってみたことをまとめてみました。 browser-use の基礎的なところは以下にまとめてあります。 ブラウザを起動させず、ヘッドレスモードで実行したい BrowserConfigのheadlessをTrueにすることで、ブラウザを起動させず、ヘッドレスモードで実行することができます。 from browser_use.browser.browser import Browser, BrowserConfig browser = Browser( config=BrowserConfig( headless=True, ) ) async def main(): model = ChatOpenAI(model='gpt-4o') agent = Agent( task='東京の天気をGoogleで調べて

はじめに 前にも別のモデルでやってる ただ o1-preview は、やり取りを重ねるよりも一発で終わらせるほうがいいらしいので、最終的なテスト全体を渡すようにした。 情報の提示方法が異なると当然結果も変わるので、 gpt-4o でも同様なことを試した。 材料 プロンプトは以下。 基本的に最初にやったときと同じ。ペアプロではないのでその部分の調整をしている - 私がテストコードを提示するのでそのテストケースをパスする最小限の実装をしてください - Vue.js のバージョン 3 と Typescript で実装を行ってください - コードのみを示してくださいコードの解説などは必要ありません - スタイリングは必要ありません - テストケースに失敗したらその内容をチャットで送信するので最小限のコードの修正をしてください - テストのコードには vitest を利用しています jest と互換

企画を考えたり、問題解決の方法を模索したり、ビジネスの場面では、アイデアを考えることが多くあります。しかし、なかなかいいアイデアが浮かばない……ということも多いですよね。 そんなときは、生成AIにアイデア出しを手伝ってもらうのはどうでしょうか。 本記事では、ビジネスでよく使われるアイデア出しの基本技術をAIに適用させ、それを使って実際にアイデアを出すプロセスをご紹介します。今回は、多くの人にとって身近な「オフィスの生産性向上」をテーマにアイデア出しを試してみました。 生成AIはアイデア出しの強い味方になる！ まずは簡単な準備から。使うAIを選ぼう 1. アイデア出しの基本「逆算法」 2. アイデアを広げるなら「SCAMPER法」 3. 異なる視点を得るなら「ペルソナ法」 AIはアイデア出しの強い味方になる！ 実践してわかった、生成AIでアイデアを出すコツ 生成AIはアイデア出しの強い味方に

最近は生成AIも一通り新発表ラッシュが終わり、ChatGPTが登場した直後の「熱狂」は一通り収まってきたように感じる。 おそらく現在は 「ちょっと触ってみて、すごいと思ったけど、あまり実用性を感じられなくて、今はたまに使うくらい」 という人が多いのではないかと思う。 いわゆる「失望の谷」に入った状態だ。 なぜ生成AIは「失望の谷」に入ったのか。 その原因は明らかで、生成AIを使って、自分が狙っているクオリティの成果品を出すのが難しいし、プロンプトを考えるのが面倒からだ。 例えば、こんな状況を想像してほしい。 朝出勤してきて、最初に 「昨日一緒に飲みに行った、お客さんの部長さんに「お礼」のメールを書きたい」 とする。 多くの方が想像する通り、お礼のメールは結構書くのが面倒だ。 そこで、「生成AIを使ってみよう」と、次のようなプロンプトをChatGPTに打ち込むとどうなるか。 昨日一緒に飲みに

AIでは代替しづらい人間のスキル 小澤健祐氏：この作るAIから使うAIへの変化は、ぜひご理解をいただきたいところです。その上で今日は簡単にキャリアのお話もできればということで、これからのヒューマンスキルみたいなお話をさせていただきたいなと思っております。 こういった定義の仕方は、見たことがある方も多いかもしれませんが、今、生成AIを使うと、本当にさまざまなことができるようになっています。 どういうことかと言うと、人間のスキルをソフトスキル、ハードスキル、メタスキルに1回分解してみるとしましょう。ソフトスキルとして挙げられるのは、やっぱり人間性に近い対人関係などのスキルですよね。 どうしても型化をすることができず、何かの学習サービスで学習することが難しいものになります。ちょっとアートな側面があり、形式化されていない。だからこそAIなどの技術で代替しづらい、そして学習しづらいのが、このソフトス

こんにちは、安部です。 11月なのに暑かったり寒かったしますが、皆様いかがお過ごしでしょうか。 さて、先日のOpenAI DevDay、大変な盛り上がりでしたね。 様々な新機能が公開され、GPT関連がさらなるパワーアップを遂げました。 DevDayは基本的に開発者向けのイベントですが、一般ユーザ向けの新機能も公開されました。 それがGPTsです。 今回は、GPTsが使えるようになったので試してみたいと思います。 GPTsとは GPTsとは、GPT Builderを使ってノーコードで簡単にChatGPTをカスタマイズできるサービスで、今のところ有料ユーザのみが使用できます。 ChatGPTは特定タスク向けのサービスではありませんが、精度の良い回答をもらおうと思ったらプロンプトを工夫したり事前情報をたくさん与えないといけなかったりしますよね？ GPTsは、あらかじめ特定の目的を持たせたChat

ChatGPTのDALL·E 3による画像生成は非常に強力だ。 だがプロンプトエンジニアリングを駆使すれば、さらに限界を超えた表現が可能となる。 ブックマーク保存をおすすめします。 インフルエンサーたちが隠した技術 11月7日にOpenAI DevDayが開催されてからというもの、生成AI系インフルエンサーたちが大騒ぎしている。発表された機能やAPIの数々を見れば、そうなるのも無理はない。俺のような一般ユーザーでさえ、できることが一気に増えたのだから。 例えば自分だけのChatGPTを簡単に作成・共有できるGPTsだ。俺もさっそく触り、本しゃぶりの知識を全部突っ込んだAishabriを作ってみた*1。 chat.openai.com だが、インフルエンサーは新たに登場した機能ばかり口にし、その影で失われつつある技術については語ろうとしない。だから俺が代わりに語ろう。禁断の技「授乳ハック」に

日常生活の中で生まれた「できごと」や「思ったこと」を、楽しく記録できるメモ日記アプリを開発しました！ しゃべったら、あとは丸投げして良い感じにメモを残してくれる「シャべマル」です！（笑） シャべマルの紹介具体的には、、 絵文字で見返せるメモアプリあんまりないですが、良いですよ…！音声入力でメモ内容を作成。かなり高精度な音声認識モデル（Whisper）を用いているので、想像以上にちゃんと文字起こししてくれます！ 「今日あったこと」など、日記として利用するのもオススメです。1日を振り返る機会になって、それが後から振り返りできるので、あの時こんなこと考えていたなー、といった発見につながるはずです！ そして個人的にここが目玉なのですが、文字起こしされたメモには、「タイトル」「絵文字アイコン」「感情アイコン」「カテゴリ」が自動で紐づきます！ これ何が良いかというと、圧倒的に見返しやすくなるんですよね

miiboを利用すると、GPT製のチャットボットの作成から専門知識の付与、発言の制御、会話の分析までを一気通貫で行えます。プログラミングを行う必要もありません。 作成の手順GPT製のチャットボットを作って、専門知識を与える (+ 暴走しないように制御する)チャットボット作成から専門知識の付与、暴走の制御の方法については、下記の動画を御覧ください。 上記動画の4:26以降が、手順を解説した動画になります。 ちょっと長いので、1.5倍速での閲覧をおすすめします！ この動画の手順を実施すると、 1. GPT製のチャットボットの作成 2. チャットボットへの専門知識の付与 3. 暴走しないように制御 4. チャットボットの公開 上記までを進めることができます！ 上記の手順の内、お問い合わせ対応において、特に重要なポイントを解説していきます。 ポイント①：お問い合わせ対応に必要な専門知識を、GPTに

第1　本手引きについて 1　本手引きの利用目的 本手引きは以下の目的に利用されることを想定しています。 ①　生成AIサービスの導入を検討している企業の経営陣・セキュリティ部門・法務部門が導入に際しての法的リスク評価や、社内独自の生成AI利用ガイドラインを作成する際の参考にする。 ②　フリーランスの方や、所属する会社・機関に生成AI利用ガイドラインがない方が、生成AIサービス利用の際の注意事項を把握する。 ③　生成AIサービスを開発・提供する事業者がサービス・システム設計の参考にする。 2　本手引きが対象とする生成AIサービス ChatGPTのようなLLM（大規模言語モデル）を利用した文章生成AIサービスを主たる対象としますが、画像生成AIサービスについても必要な限度で触れます。 3　本手引きの構成 生成AIサービスは、いずれのサービスも基本的に「ユーザーが何らかのデータを入力して何らかの処

ChatGPTにとって日本は”機械学習パラダイス”なのか ～LLM（大規模言語モデル）にとっての個人情報保護法とGDPR～ ChatGPTを提供する米OpenAI社のCEOが来日したことが話題になっています。 「ChatGPT」CEO来日、個人データ保護「政府に協力」（日本経済新聞・20230411） 上記記事によれば、OpenAIのCEOは「自ら日本に足を運ぶことで、オープンAIへの支持を広げる狙いがあったとみられる」「日本に拠点を設ける考えも示唆した」とあり、OpenAIは日本を市場として重視しようとしていることが伺われます。 OpenAIにとって、なぜ日本の市場は魅力的なのでしょうか。その理由のひとつとして、GDPR（欧州一般データ保護規則）をはじめとする主要な海外個人データ保護法制よりも、日本の個人情報保護法が機械学習にとって対応しやすいことが挙げられます。 実は日本における著作権

ところてん @tokoroten 株式会社NextInt 代表 著書「ChatGPT攻略」 共著「仕事ではじめる機械学習」「データサイエンティスト養成読本 ビジネス活用編」 データ分析、コンサル、ゲームディレクター、技術顧問、企業での研修・講演などで出稼ぎ労働中。 お仕事相談はDMからどうぞ。 nextint.co.jp slideshare.net/TokorotenNakay…