Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? AIエージェントが話題ですね。従来の生成AI（ChatGPTなど）は質問や指示に対して文章や画像を生成するものでしたが、エージェント型は自律的に判断し、複数のステップを連続的に実行できる点が大きく異なります。さらに新しいサービスが登場し、学術研究からビジネスリサーチ、プログラミング現場など、あらゆる領域を変革しつつあります。本記事では、考察を中心に、なぜAIエージェントが注目されるのか、そして私たちの仕事や社会にどんな影響を与えるのかを考察していきます。 AIエージェントの進化と変革のスピード 単なる文章生成にとどまっていた生成AIは、

こんばんは、座禅いぬです。 JAWS DAYS 2025に参戦してきました！会場前にいたコツメカワウソの赤ちゃんがとてもかわいかったです。 さて、Deep Researchのサービスが始まってから、たくさんの人が自分の使い方を編み出して解説していると思いますが、自分の使い方をまとめたかったのでここに載せておきます。これ、とんでもない機能ですよね。使ってみてすぐ、人類はもう生成AIに勝てないなと思いました。 一言でいうと、調べたいもの、考えたいことに対して「論文を書く」というフレームワークを構築します。論文の構造はいろいろあると思いますが、理系論文の流れをフレームワークととらえ、生成AIに思考しやすい形を作ります。 背景：なぜ論文という枠組みが良いのか 論文は次のような流れを持ちます。 背景 (Introduction) 目的 (Objective) 材料と方法 (Methods) 結果 (

Scrum Fest Fukuoka 2025

この記事『Clineに全部賭ける前に　〜Clineの動作原理を深掘り〜』では、Clineの内部構造について解説しました。今回は、その中でも最近、特に注目されている機能の一つ、MCPについての概要、ならびにCline内部での実装方法について詳しく掘り下げていきます。 そもそもMCPとは MCP（Model Context Protocol）はClineやCursorなどといった、LLMを使用しているクライアントがMCPサーバーと連携するためのプロトコルです。広義的に、MCPとはそのプロトコルを使用したサービスのことを指します。 MCPサーバーとはクラウド上のサービスやローカルで立ち上げているサーバーなどのことです。LLMがこのサーバーと連携することで、Notionのファイル編集やSupabaseのデータベースクエリ、Cloudflareのステータスチェック、ローカルのファイル編集などが可能に

はじめに 最近GitHubでプルリクのレビューアーにCopilotくんをアサインすると、AIがレビューしてくれるようになりました。 アサインしてしばらく待つとレビューを付けてくれます。 今回はCopilotくんの指摘はなかったようです。 さて、この機能は非常に便利なのですが、毎回アサインするの面倒くさいですしプルリクを出す人によってはアサインしなかったり忘れたりするのはイマイチなので、勝手にアサインして毎回レビューしてもらう設定にしちゃいましょう。という記事です。 GitHub Copilotは定額なのでなるべく使いまくったほうが得ですよね！ 結論を簡単に書くと ルールセットで [Request pull request review from Copilot]を有効化 すればOK これで完全に理解した方は以降は読まなくてもよいかと思います。 Copilotくんにレビューしてもらおう！ ま

日々刻々 橘玲 移り変わりの激しい世界の中でつい見逃しそうになる事件や経済、金融、社会問題などについて、作家・橘玲氏が鋭くメスを入れる。 バックナンバー一覧 「AI（人工知能）が世界を変える」といわれるが、その期待に反して「日々の生活はたいして変わってないじゃないか」と感じているひとも多いだろう。その理由を説明したのがトロント大学の経済学者であるアジェイ・アグラワル、ジョシュア・ガンズ、アヴィ・ゴールドファーブの『AI経済の勝者』（小坂恵理訳／早川書房）だ（原題は“Power and Prediction; The Disruptive Economics of Artificial Intelligence（パワーと予測　人工知能の破壊的経済学）”。 著者たちの主張を要約すれば、「現在のAIはポイントソルーションとアプリケーションソルーションの段階にとどまっており、ほんとうに世界を変える

オーストラリアのスタートアップであるCortical Labsが、世界初の商用バイオコンピューターとなるCL1を発表しました。培養した人の脳神経細胞をシリコンチップにつなぐことで、AIをはじめとするニューラルネットワークによる計算を行うことが期待されています。 Cortical - CL1 https://corticallabs.com/cl1.html World's first "Synthetic Biological Intelligence" runs on living human cells https://newatlas.com/brain/cortical-bioengineered-intelligence/ Melbourne start-up launches 'biological computer' made of human brain cells - A

AIエージェント 最近、LLMエージェントのイベントにゲストで登壇しましたが、流行りのAIエージェントに私も注目しています。 特に、最近よく使っているのがCline（Roo Code）というAIコーディングツールです。Clineの概要や、環境の構築方法・使い方に関しては以下記事にまとめました。 Clineは、もちろんコーディングに使っているのですが、ClineだとAIがVS Codeのターミナルを通じて、好きにコマンドを実行することができるので、実はコーディングだけじゃなくて、色々なことが出来て面白いです。 この記事では、Clineでコーディング含めて色々やらせてみた内容を簡単に紹介します。 コーディング タワーディフェンスゲームとか、一瞬で作ってデプロイしてくれます。 あとは、最近音楽ソフトもつくってYouTube配信とかもしています。 karaage.hatenadiary.jp マリ

これなに これを書いた後にClineが盛り上がってきたので、また書きたくなった。二番煎じをやめろ。 大枠では変わってないので軽めのTips集です。 前回から変わった点 一か月前(2025/2/3)に書いた時から状況が変わっている ハイブリッド推論モデルとして、Claude 3.7 Sonnetが公開(2/24) Clineのアップデート .clineignoreによる読み込み対象からの除外 @terminal, @gitによるコンテキスト理解の改善 MCP Marketplace mizchiさんの魂が震えた モデル選定(2025/03) 利用経験のあるモデルを主観的にランク付けしている。 Tier1(基本これでいい) Claude 3.7 Sonnet Tier2(サブ機) Claude 3.6 Sonnet Claude 3.5 Sonnet Gemini 2.0 Pro Tier3(

・Claude Sonnet 3.7を使え ・Project Rules（.cursor/rules）を使え ・ビルド、lint、テストなどで高速にフィードバックさせろ ・1セッションあたりで依頼することはできるだけ少なくしろ ・よく使うコマンドやライブラリはチートシート作れ Yamada 補足 2025/03/06現在 Roo-Code は .cursor/rules を自動で参照しない。.clinerules, .cursorrules, .windsurfrules は自動で見ておりすべてを結合してコンテキストに入れる。Roo-Codeを使う人は .cursorrules を設定しておくのがよい。

Introduction to OpenSearch Project - Search Engineering Tech Talk 2025 Winter

2030年、AI（人工知能）の領域ではどんな技術が脚光を浴びているのだろうか。最新の科学論文に頻出するキーワードを分析した結果、5つの技術が浮かび上がった。見えてきたのは従来の限界を超えた高性能化と基盤モデル作成コスト抑制の技術だ。 「NeurIPS」「ICML」「CVPR」など、特に重要度が高いとされるAIトップカンファレンスで2024年に採択された論文1万3175本を対象に、タイトルとアブストラクト（要約）を用いて特徴的なキーワード群やその関連性などを分析した。調査会社のVALUENEXから協力を得た。

https://www.inceptionlabs.ai/news Inceptionという会社のMercuryという拡散言語モデルがすごい。 いつか出るだろうと思っていたのだが、なかなか姿を見せなかった、拡散言語モデルである。 スピードの差は一目瞭然 速すぎワロタいまAIは、「頭の良さの差」を競う段階に来ている。 「頭の良さ」を測る尺度はたくさんあるが、僕は答えの用意されたテストを解くことをたいして良い尺度だと思っていない。まあ答えの用意されたテストしか解いてこなかった人たちにはそれでも十分な尺度なのだと思うが。 ただ、「考える速さ」というのは間違いなくひとつの尺度だし、その点で言うとMercuryは速すぎなのである。 なぜMercuryがこんなに速いのか。 それは、Transformerじゃないからだ。 TransformerにしろRWKVのようなRNNにしろ、「ここまで書いたから続き

KDDIとデジタルヒューマンが共同開発– 顧客体験を革新する次世代のAIソリューション「auサポート AIアドバイザー」を導入 – デジタルヒューマン株式会社（本社：兵庫県芦屋市、代表取締役：荒尾 和宏、以下「デジタルヒューマン社」）は、KDDI株式会社（本社：東京都千代田区、代表取締役社長CEO：髙橋 誠、以下「KDDI」）と共同でデジタルヒューマン「ナギサ」を開発し、音声対話型AIソリューション「auサポート AIアドバイザー」としてKDDIのカスタマーサポート領域に導入いただいたことをお知らせいたします。 デジタルヒューマンは、次世代の対話型インターフェースであり、KDDIの顧客対応を革新し、利便性向上と業務効率化を大きく推進します。 デジタルヒューマン導入の背景 KDDIは、顧客満足度の向上とサポート業務の最適化を目指し、最新のデジタル技術を積極的に導入されています。 KDDIお客

この画像を大きなサイズで見る 最近話題となっていた動画は、まるでSFの世界の中にいる感覚すら覚える。AIアシスタント同士が英語で会話をしていたのだが、途中で、相手もAIであることに気が付くと、独自の言語（通信モード）に切り替えたのだ。 人間には理解できないビープ音で会話を進めるAIたち。なぜそうしたかというと、人間の言葉で会話するよりこの通信の方が効率的だからだ。 それでは実際に、2025年2月にロンドンで開催された「ElevenLabs 2025 ロンドン・ハッカソン」で披露された、AIアシスタント同士の会話を見ていこう。 相手がAIであることがわかると独自の言語に切り替えるAI 用意されたのはノートパソコンとスマートフォン。どちらもAIアシスタントがインストールされており、パソコンの方はホテルの受付係を務めるAI、スマホの方は人間の代わりに通話をしてきたAIという設定で英語で会話が始ま

トロント大学を中心とする研究チームが、機械学習とナノスケール3Dプリントを利用して、鋼のような強さと発泡スチロールのような軽さを併せ持つ、ナノアーキテクチャ構造材料を設計した。 多目的ベイズ最適化と機械学習アルゴリズムにより、ナノアーキテクチャ構造設計の強度対重量比および剛性対重量比を向上する最適構造を予測したもので、二光子重合3Dプリンターによるナノ積層造形技術を用いて、高強度軽量カーボンナノ格子を作成することに成功した。プロトタイプの実証実験を実施し、チタンの約5倍に相当する密度1kg/m3当たり2.03MPaの高い比強度を持つことを確認した。研究成果が、2025年1月23日に『Advanced materials』誌に公開されている。 ナノアーキテクチャ構造材料は、数百nmサイズの微小な格子や幾何学形状などの構成要素を繰り返して配置することにより、「構成要素が小さいほど強い」効果を発

バクラク事業CTO 中川佳希です。バクラク事業部 Platform Engineering 部では定期的な発信を行っています。前回は、Microsoft Entra ID PIM for Groupsの運用と工夫 by itkq でした。（とても便利です！） この記事では、Model Context Protocol（MCP）について触れていきます。※ 2025年2月時点での情報です。 Model Context Protocol 2024年11月に、Anthropicが発表したクライアント-サーバー間通信のプロトコルです。 仕様策定やエコシステムにはオープンコミュニティから誰でも参加可能で、各言語の実装SDKもオープンソースで開発されています。AnthoropicではMCP開発チームのジョブも公開されており、コミュニティとともに開発へのコミットメントをしていくことがうかがえます。 Why

はじめに最近、Cursorを使って文章を書いてみよう！という記事をよくみかけるようになりました。これは面白そうだなー、自分が普段書いてるnoteとかにも役に立ちそうだなーと思って試してみたんですが、これがすごく効率的で面白かったので、noteにしたためます。 従来の文章作成の悩みブログを書いている方なら共感していただけると思うんですが、文章を書くときっていざ書き始めると大変なことがいくつか出てくるんです。 自分の文体を一貫させるのが難しい 過去に読んだ本からの引用を探すのに時間がかかる 書きたいことはあるけど、うまく構成できない 書き始めるまでの「腰の重さ」をなんとかしたい なんなら過去に書いた記事と重複した内容を書いちゃうこともあるので、「何を書いたか」に神経を張るのも大変だったりします。助けてくれ、AI。 Cursorを活用した新しいワークフローCursorとは？まず、Cursorとい

エリマキ写真で一世を風靡した藤井一至です。研究所をやめて、別の研究所に異動します（なーんだ↓と思った方、お騒がせしてごめんなさい）。片道切符です。 森林総研で14年長くお世話になった研究所を2025/2/28で退職しました。2011年の震災直後に、11年いた京都から筑波（ほぼ牛久）の研究所に異動して14年。最初は日本学術振興会の特別研究員として招かれたはずが、受け入れ研究者がいなくなり、サポートゼロからのスタート（分析機械ボロボロ、予算削減で鬱気味だった）。農業系の研究所や大学でポストをとりたかったのですが、連戦連敗。森林総研の公募もオッズは厳しかったはずが、生態学会から奨励賞を受賞。森林総研に職員として拾っていただきました。林野庁との新人研修の時に、行きたかった場所じゃないかもしれないけれど、今ある場所で花を咲かせてほしい、とずいぶん年下の同期に言われた言葉が良くって、なかなか辞められま