Günther Brunner (グンタ) 株式会社サイバーエージェント | CTO室・Developer Productivity室 「日本の開発文化を最先端に」をミッションに、Developer Experience…

Epic Gamesが開発するリアルで感情表現豊かなデジタルヒューマン(MetaHuman)を作成・アニメートできるフレームワークが「MetaHuman」です。そんなMetaHumanが早期アクセスを終了し、より幅広いユーザーの間で利用可能となりました。また、MetaHumanを作成するツールであるMetaHuman Creatorが、Unreal Enginに完全に統合されています。 MetaHuman の早期アクセスが終了し、正式版として登場。多数の新機能を搭載 - MetaHuman https://www.metahuman.com/ja/news/metahuman-leaves-early-access-with-a-feature-packed-new-release MetaHumanのバージョン5.6がリリースされました。MetaHuman 5.6は新しいライセンスオプシ

📝【週刊ニュースレター発行】今日から始めるAI生活 【超時短】Claude 4の「考える」を使い分けて、リサーチ→記事→サムネ→SNS→音声の元作成を自動化する方法 ―――― 「またゼロから記事を考えなきゃ...」 そんなコンテンツ制作の悩み、実はClaude 4の「考える」という魔法の言葉で解決できるんです… https://t.co/sgT1RODbKx pic.twitter.com/dv78bfMD4S — テツメモ｜AI図解×検証｜Newsletter (@tetumemo) June 1, 2025 例）実行プロンプトはこれだけでもOK！とてもシンプルなプロンプトでOKhttps://docs.anthropic.com/en/release-notes/system-prompts#may-22th-2025 上記URLを元にClaude Sonnet 4とClaude O

集めたニュースが知識に変わる――ライターが「Cursor」と「Obsidian」で実践した、AI時代の情報整理術：小寺信良のIT大作戦（1/2 ページ） 今年4月に、AIコードエディタの「Cursor」を使って、原稿を書くという方法をご紹介した。AIが文章を補間してくれるだけでなく、執筆中の文章に対してAIで様々な処理ができるところにメリットがあることがわかって以来、原稿執筆はCursorで行っている。 一方で昨今は、知識の集合先として「Obsidian」が人気のようである。昨年末に話題になり始めた頃にインストールしてみたことはあったが、いまひとつ使い方がピンとこなかったので放置していた。しかし最近は指南記事も増え、YouTubeでも解説動画が出回るようになったことで、なんとなく特徴がわかってきたところである。 Obsidianの最大の特徴は、タグやリンクを設定することで、文書同士が自動的

技術的な実装としては、大規模言語モデル（LLM）とWebリソースを組み合わせた事実確認メカニズムを基盤としている。音声認識技術により周囲の会話を検出し、その内容をシステムが分析。検出した発言や主張は、バックエンドの事実確認エンジンに送信し、そこでLLMが情報の正確性を評価する。このプロセスでは、信頼性の高いWebソースと照合することで、情報の真偽を判断している。 特徴的な点は、フィードバック方法にある。従来のシステムが音声や視覚的なフィードバックを使用するのに対し、Factuallyは触覚フィードバックを採用。具体的には、ウェアラブルデバイスを通じて振動パターンを利用者に伝える。 情報が誤りであると判断された場合、デバイスは特定のパターンで振動し、利用者に警告を発する。このアプローチにより、会話の流れを中断することなく、情報の正確性を確認できる。 Source and Image Cred

KindleとChatGPTで、語学学習に革命を!まるで専属コーチと二人三脚の超実践トレーニングガイド

blog.tinect.jp 上掲リンク先で、AIと付き合う際に決して忘れてはならないことを書いた。AIが進歩したからといって判断を丸投げしてはいけない。判断の主体性や責任性はこれからも人間が引き受けなければならないし、AIが普及すればするほど、AIに問いを立てる能力、ひいてはリテラシーが求められるのは避けられない。 しかし現実には、AIに判断を丸投げしたがる人はいようし、丸投げするしかない人、丸投げするのがコスパの良いこととみる人もいるだろう。「人間はもっと無責任な動物だ」「今までのネット社会だって、リテラシーが欠如しまくっていたじゃないか」という声も聞こえてきそうだ。 もっともな指摘だ。だけど、AIの進歩は人間にますます高い能力を要求するようになり、人間側がそれについていけるかどうかに関係なく社会に定着するだろう。たくさんの人間を置いてけぼりにするようにAIが進歩し続けたら社会がどうな

Googleは日本時間5月21日未明に開幕した年次イベント「Google I/O 2025」で、自然言語で指示を入力すると自動的にWeb UIを生成するツール「Stitch」のベータ公開を発表しました。 StitchはもともとGalileo AI社が提供する同名の「Galileo AI」と呼ばれるサービスでした。これをGoogleが買収し、Geminiをベースにしたサービスにしたものと言えます。 Stitchのデモ画面 下記がStitchの画面です。左側に例（Examples……

はじめに こんにちはおかしんです。 今日はAIのお話をしようかなと思います。いやほんとに大規模言語モデル（LLM）の進化は目覚ましいものがありますね。 新たなモデルが出るスピードも早いですし、賢くなっていくスピードが尋常じゃないです。数ヶ月前「うわ、これやばいな。まじで世界変わる。優秀すぎ。」と思ってたモデルが今では「Gemini 2.5 Proやo1 Proと比べちゃうとなー」みたいな状況ですし、それはこれからも数ヶ月単位で繰り返されていくんだと思います。 ちなみに私は最近GoogleのNotebookLMにお熱です。 さて、そんな進化の激しいLLMですが、最近ではもっぱら「MCP（Model Context Protocol）」が話題なので、今日はMCPについて自分の学習のまとめも兼ねて解説してみたいと思います。 私は日常的にAIコーディングで何かプロダクトを作ったりということしている

はじめに こんにちは。クラウドエースの荒木です。 ChatGPT や Claude などの生成 AI が日常生活やビジネスに浸透してきましたが、これらの AI の真価は外部システムと連携したときに発揮されます。しかし、この連携には大きな課題がありました。 これまで AI と外部システムを連携させるには、システムごとに個別の API 統合が必要で、認証方法やデータ形式、エラー処理など、細かな実装を繰り返す必要がありました。このような個別対応は開発効率を下げ、拡張性や保守性の面でも問題がありました。 そこで登場したのが「Model Context Protocol（MCP）」です。2024 年 11 月に Anthropic が発表したこのオープンプロトコルは、AI と外部システムの接続を標準化し、開発者の負担を大幅に軽減します。 この記事では、MCP の基本概念から実装方法、活用事例まで、技

はじめにChatGPTをはじめとする生成AIの登場により、多くの方が業務改善への活用に関心をお持ちのことと思います。 しかし、個人レベルでの活用は進んでも、チームや組織全体での業務改善となると、期待したほどの成果が得られていないケースも少なくないのではないでしょうか？ 本稿では、私自身が直近で携わった複数の生成AI活用プロジェクトの経験をもとに、業務改善を進める上でのポイントや注意点を備忘録としてまとめました。 基本的な内容も含まれますが、実践に基づいた観点から整理していますので、これから取り組む方、すでに取り組んでいるが課題を感じている方のご参考になれば幸いです。 生成AIを活用した業務改善にお困りの場合ぜひご連絡ください！ うめもと連絡先：こちらから ※クリックするとXのうめもとのアカウントに飛びます 実際のプロジェクトにおける成果事例1.採用活動におけるスカウト業務の改善 課題: 候

彼氏がLINEを使ってくれないのでやり取りをTelegramでしてるんだけど絶対おかしいよね？ DiscordかTelegramかって選択肢しかないのやばくない？ 友達に彼氏との面白い会話のスクショを送りたいのにTelegramでやってるのバレたくなくて送れないし。 LINEをそこまで嫌う理由ってなに？便利じゃん。 って彼氏に言いたいけど怖くて言えなーい。統失みたいなこと言い出したらどうしよう。。。

ヤジマです @dentakusuper 別に山崎実業の回し者じゃないけど、こないだ買ったゴミ箱が良かった。今まで使ってたのが小さすぎて常時ゴミが溢れてたけど30リットルの袋が使えるのでかなり余裕がある。高さがあって屈まず使えるのもいい。 pic.x.com/uA7WK8AGLe 2023-08-26 09:35:03

Google NotebookLMには、PDF、テキスト、YouTubeなどを読み込んで、その内容についてリアルな対話ポッドキャスト解説を生成する機能があります。 2024年9月11日にローンチした時点では英語でしか使えなかったのですが、4月30日、ついに日本語対応しました。 早速試しました。 ネタ元にしたのは、一緒にポッドキャストをやっている散財小説ドリキンの最新YouTubeエピソード。 このURLをNotebookLMにソースとして入力すると、概要が表示され、その内容についてチャット形式で質問できるようになります。すると、右上に「音声概要」という表示がされます。そこで生成ボタンを押すと、男女二人のポッドキャスト的会話形式で、音声による解説が生成されるのです。特定の方向性を指定するなどのカスタマイズも可能。 今回は、カスタマイズ無指定で生成しましたが、6分24秒の音声が、5分ほどで出来

「はてなブックマークをカレンダーで見たいな……。」と思って作りました。 ChatGPTを使って作成しました。 ブクマカレンダー https://kakeif451.github.io/Bookmark-Calendar/ 機能 日付を押すとその日の詳細が見れます。 表示している月のCSVをダウンロードできます。 検索とタグでフィルタできます。 使い方 はてなブックマークのデータをダウンロードする。 ブクマカレンダーでデータを読み込む。 カレンダー表示される！ 1.はてなブックマークのデータをダウンロードする。 『データ管理』の「ブックマーク形式」を押してデータをダウンロードする。 （はてなID.bookmarks.htmlがダウンロードされる。） https://b.hatena.ne.jp/-/my/config/data_management 「データ管理」の「ブックマーク形式」からダ

現時点で個人の感想です。流動的なので、明日にでも意見は変わってると思います。 モデル Claude-3.7-sonnet コーディング性能が圧倒的に良い。迷ったらとりあえずこれを使っておけばよい だいたい1ファイル1000行ぐらいが管理できる限界 Gemini 2.5 今なら無料で使える。今のうちに使い込んでクセを把握するといい。 巨大コンテキスト理解ができるので、「大量にコードを読んでちょっとだけコードを書く」つまり一般的な業務プログラミングに向いてる。 リリースから一週間は負荷が高くて不安定だったが、最近安定してきた さすがに単純なコーディング性能は Claude-3.7-sonnet に劣る deepseek-chat Cline で使うには遅すぎて役に立たない AIツール作るときの壁打ちに使っている。雑に巨大データ送りつけても安くて安心 コーディングエージェント/拡張 Cline