3月31日、AnthropicのAIコーディングツール「Claude Code」の全ソースコードが突如としてネット上に流出しました。 原因はなんと、npmパッケージに含まれた .map（sourcemap）ファイル 。 Bunでビルドしたときにデフォルトで生成されるsourcemapに、元々のTypeScriptソースが丸ごと埋め込まれていたのです。 これによりソースマップ経由でソースコードが流出しました。しかし、ヤバいのはここからです。 流出→即バックアップ→DMCA連発 最初に流出を報告したのは Fried_rice 氏。 公開されたZIP（src.zip）には、Claude Codeの全アーキテクチャ、システムプロンプト、ツール群、未公開機能フラグ（KAIROS、BUDDY、ULTRAPLANなど）、Undercover Modeまで完璧に含まれていました。 すぐに realsigr

結論 感想：Qwen3で試したときは何か微妙だったが、やっとまともに使えるOSSローカルLLM(Web検索できるChatGpt等の代替ツール)が出てきたなという感じ。 以下設定方法まとめ 前提条件 ・LM Studioはインストールしておいてください ・GPT-OSSはインストールしておいてください ・Node.js関連はインストールしておいてください WebSearch-MCP（mrkrsl／ローカル向け）をインストール 説明：Web検索した結果の全文を取得できるタイプスクリプト製 MCPサーバーで、LM Studioとの互換性も高く、APIキー不要です。 # ※事前にローカルにnpxをインストールしてNode.js環境が利用できるようにしておいてください。 git clone https://github.com/mrkrsl/web-search-mcp.git cd web-sea

高速な文章生成を可能にする日本語拡散言語モデル「ELYZA-LLM-Diffusion」を開発、商用利用可能な形式で公開 ELYZAは、KDDI株式会社のGPU基盤を利用して、日本語における知識・指示追従能力を強化した拡散大規模言語モデル（以下、dLLM）である「ELYZA-LLM-Diffusion」シリーズを開発し、商用利用可能な形で公開しました。本モデルの公開に併せて、デモも公開しております。ぜひお試しください。 本note記事はこちらのプレスリリースと同内容です。 ELYZA、高速な文章生成を可能にする日本語拡散言語モデル「ELYZA-LLM-Diffusion」を開発、商用利用可能な形式で公開（2026年1月16日） https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000066.000047565.html 拡散型大規模言語モデルとは拡散大規模言語モデル

Metaの「Llama 2」をベースとした商用利用可能な日本語LLM「ELYZA-japanese-Llama-2-7b」を公開しました 本記事のサマリーELYZAが「Llama 2」ベースの商用利用可能な日本語LLM「ELYZA-japanese-Llama-2-7b」を一般公開 性能は「GPT-3.5 (text-davinci-003)」に匹敵、日本語の公開モデルのなかでは最高水準 Chat形式のデモや評価用データセットも合わせて公開 既に社内では、130億、700億パラメータのモデルの開発も進行中 はじめにこんにちは。ELYZAの研究開発チームの佐々木、中村、平川、堀江です。 この度ELYZAは、Metaの「Llama 2」をベースに、日本語による追加事前学習を行なった日本語言語モデル「ELYZA-japanese-Llama-2-7b」と、そこにELYZA独自の事後学習を施した「

｢LM Studio｣ではじめるローカルLLM。“ガチ無料AI”を徹底解説2026.01.26 16:3530,867 かみやまたくみ 2025年9月7日の記事を編集して再掲載しています。 自分のパソコン上で無料で動かせるAI｢ローカルLLM｣が最近盛り上がりを見せています。 高性能化が進んでおり、日本語でも使いやすいモデルが登場しています。昨今話題の｢gpt-oss｣もそんなローカルLLMのひとつで、自分は｢わりとこれでよくない？｣と感じました。軽量なモデルを選べば、MacBook Airでも試せます。 この記事では、専用アプリ｢LM Studio｣を使ってローカルLLMを使う方法を紹介します。比較的高性能ながら多くのパソコンで動作する｢Google Gemma 3n E4B｣を例に、導入方法からチャットを始めるまで──｢とにかく動かす手順｣をまとめています。 ローカルLLMとはローカル

組織・働き方掛け声だけではない「AIオールイン」の実態。「現場のAI活用」発信とDeNAの2025年AI振り返り 2025年は、DeNAにとって特別な1年になりました。 2月、「DeNA x AI day」のオープニングで、創業者であり会長の南場が発した「AIオールイン」という言葉。それはお飾りのスローガンではなく、DeNAという企業グループ全体を進化させる1年の始まりでした。 DeNA南場智子が語る「AI時代の会社経営と成長戦略」全文書き起こし | フルスイング by DeNA フルスイングでは現場社員がどう「AIオールイン」と向き合ったのかを伝えるべく、日々のAI活用術を収集し、Xで発信し続けました。この1年でDeNAでは何が起きどう変わったのか？話題になった記事をもとに、DeNAの「AI変革」の1年を振り返ります。 4月：AIベンチャーを設立4月14日、DeNAは100%出資子会社「

ローカル環境でLLMを動かすツールOllamaが、2025年7月31日にリリースされたv0.10.0で、ついに待望のGUI機能に対応しました。これまでのコマンドライン中心の操作から一転、ChatGPTのような直感的なチャット画面でLLMと対話できるようになりました。 「ローカルでLLMを動かしてみたいけど、黒い画面でコマンド打つのは…🤔」と躊躇していた方には朗報です。とはいっても、GUIに対応したローカルLLMのプラットフォームであるLM Studioが存在しているので、そこまでのインパクトはないかもしれません。 便利だけど、ちょっとハードルが高かったOllama GUIの機能を持った新生Ollama爆誕！ 主な特徴 Windows環境でのOllama導入手順 1.ダウンロードとインストール 2. アプリ起動とモデル選択 3. 実際に使ってみた感想 他ツールとの比較 ローカルLLM普及へ

この記事のポイント Gemini 3は推論とマルチモーダル理解で最高峰の性能を持ち、Google AIエコシステムを活用するなら第一候補にすべきDeep Thinkモードは複雑な分析・推論タスクに最適であり、研究開発や専門領域の意思決定支援に有効Generative UIにより検索結果がインタラクティブに変わるため、情報収集の効率化を図るなら積極活用すべきAPIからの利用を検討する場合、Ultraサブスクリプションで全機能を解放すべきか無料枠で十分かを事前に見極めるのが最適無料でも利用可能だが、本格的な業務利用ならGoogle AI Pro以上に加入し上限緩和の恩恵を受けるべき Microsoft MVP・AIパートナー。LinkX Japan株式会社 代表取締役。東京工業大学大学院にて自然言語処理・金融工学を研究。NHK放送技術研究所でAI・ブロックチェーンの研究開発に従事し、国際学会・

こんにちは、まじんです。 v3の公開から約1ヶ月半。 満を持してバージョン4をリリースいたします！ v4 まじでヤバいですよ。 ぜひ最後までお読みいただきたいです。 v1～v3の軌跡まずはこれまでの道のりを振り返ってみましょう。 v1：【神回】Googleスライドが一瞬で完成する"奇跡"のプロンプト教えます v2：【必見】"改良版"まじん式プロンプト！ v3：【究極】まじん式プロンプトv3 v1～v2まではGASのコードを全文出力する仕組みでしたが、 生成に時間がかかったり、構文エラーが発生するのが欠点でした。 そこで、v3からは専用のWeb UI（アプリ）を作り、 GASテンプレートとスライドデータ（設計図）を分離。 処理スピードや安定性が大幅アップし、 より日常的に使えるシステムとなりました。 v3をリリースしたあと、 「これが集大成かな…」 「やっとゆっくりできそうだ…」 そう思って

1週間の気になる生成AI技術・研究をいくつかピックアップして解説する連載「生成AIウィークリー」から、特に興味深いAI技術や研究にスポットライトを当てる生成AIクローズアップ。 今回は、能力がある人とない人の仕事の増減をAI普及の前後で調査した論文「Making Talk Cheap: Generative AI and Labor Market Signaling」を取り上げます。 大規模言語モデル（LLM）の登場で、誰でも簡単に、非常に質の高い文章が作れるようになりました。この変化は、特に就職活動や仕事の応募といった場面で大きな影響を与えています。 ▲優秀な人がAIのせいで仕事が減少しているイラスト（絵：おね） かつては、応募先の企業や仕事内容に合わせて、手間ひまかけてカスタマイズされた応募書類（カバーレターなど）を作成することは、その人の意欲や能力を示す重要な「シグナル」でした。作成

https://youtube.com/@tbs_bloomberg 👆チャンネル登録・高評価をよろしくお願いします 最先端のテックストーリーをわかりやすくお届けする番組「1on1 Tech」。 今回はビッグテックとAI批判の急先鋒、元Google研究者として2万人規模の社内デモも率いた実力者、秘匿性の高いメッセージアプリ「Signal」のメレディス・ウィテカー代表への独占インタビューをお届けします。 韓国・ソウルで行われたプライバシーの国際会議会場にて行われた60分超の取材の模様を、ほぼノーカットでお送りします。 今の時代にプライバシーが大事な理由、AIが個人情報を食い尽くす脅威、一般市民でも暗号化された「Signal」のメッセージアプリを使うべき背景、さらにプライバシーが大事にされるビジネスモデルや組織構造の探求まで、幅広いテーマをカバーします。 生成AIが異様に盛り上がる

まずは、このプロンプトで「何ができるのか」をサクッとお見せします。 1️⃣Googleスライド完成までの流れ①Geminiに原稿を渡すプロンプトをセットしたGemに、スライド化したい元ネタを渡します。 文字起こし・PDF・動画など､AIが解析できるデータなら何でもOK！ ②GoogleスライドでGASを開くコードをまるごとコピーし、空のGoogleスライドから「拡張機能」→「Apps Script」を開きます。 ③コードを実行するコピーしたコードを貼り付けて保存 → 「実行」をクリック。 ④スライド完成！Googleスライド に戻ると…この通り｡ スライドショーGIF： すべて純粋なオブジェクト（テキストや図形）なので、自由に編集可能｡ もちろん、好きな画像を挿入することもできます。 なんと…「スピーカーノート」まで自動で生成してくれます。 2️⃣はじめにきっかけは「スライド生成AI､会社

こんにちは、まじんです。 先日公開した 「【神回】Googleスライドが一瞬で完成する“奇跡”のプロンプト」 が、想像を超える反響をいただきました。 読んでくださった皆さま、そしてシェアで広めてくださった皆さま、本当にありがとうございます！ なんと、普段は一ファンとして楽しみに観ていた YouTubeチャンネル でも取り上げていただきました！ まさか自分のプロンプトが紹介されるなんて…本当に感慨深いです。 一方で、多くのご感想やアレンジ作品を見る中で、いくつかの 課題や改良の余地 も見えてきました。 そこで今回は、その声を反映し、より実践的にブラッシュアップした 「まじん式プロンプト【改良版】」 をご紹介します。 📢 初めての方は、"必ず" 前回の記事からお読みください！ 基本の使い方や設計思想をまとめております｡ 10000スキを目指しています！ よろしければ スキ & フォロー をお

教育のデジタル化を巡る議論を深めるためには、客観的なエビデンスに基づく議論が不可欠だ。OECD（経済協力開発機構）は国際的な教育政策に中立的な立場から調査を行い、データを提供する。 OECD教育スキル局就学前学校教育課（PISA担当）の小原ベルファリゆり氏へのインタビュー後編では、日本の教育のデジタル化の国際的な評価や、AI活用など教育デジタル化の今後の展望について掘り下げていく。 日本のように教育のデジタル化を推進する動きは、各国でも起こっています。デジタル化は端末やネットワークの整備だけでなく、教材やコンテンツの充実、端末を活用したテスト（CBT）の実施、教育データの整備、政策への反映など多岐にわたります。何を重視するかは国によって、これらの中で、どこに注力しているかは差があります。 他国と比べた際、日本は端末やネットワーク環境の整備に力を入れている点が特徴的です。これは、ルクセンブル

Googleが2025年8月に公開した画像生成AI「Gemini 2.5 Flash Image(Nano Banana)」は、入力した画像の特徴を維持しながら編集することが得意で、無料ユーザーでも1日100枚まで画像を生成することが可能です。そんなNano Bananaで使えるプロンプトとその実例をまとめたGitHubのページが有志によって公開されていたので、いくつかピックアップしてみました。 Awesome-Nano-Banana-images/README_en.md at main · PicoTrex/Awesome-Nano-Banana-images · GitHub https://github.com/PicoTrex/Awesome-Nano-Banana-images/blob/main/README_en.md ・目次 ◆1：イラストをフィギュア化 ◆2：異なる時代

8月26日にリリースされたグーグルの画像AIモデル「Nano Banana（Gemini 2.5 Flash Image）」の性能の高さが話題を席巻しています。もとはAIのベンチマークサイト「LMArena」に、「nano-banana」という変な名前のモデルとして登場しました。とにかく、これまでの画像AIモデルと比べて、人物などの一貫性のレベルが段違いに高いという特徴があります。しかも、リリース後、商用版の「Gemini」だけでなく、テスト環境の「Google AI Studio」で、無料で使える環境を提供したこともあり、一般の人にまで利用や認知が広がりつつあります。また、その性能を探ろうと様々な試行錯誤がSNS上で繰り広げられています。 ※記事配信先の設定によっては図版や動画等が正しく表示されないことがあります。その場合はASCII.jpをご覧ください 人物描写の一貫性が異次元レベル