印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 「ChatGPT」は、執筆、コーディング、調査といった日常タスクに役立つことが知られている。今回追加されたメモリー（記憶）機能は、同ツールをさらに有能なパーソナルアシスタントにする可能性を秘めている。 OpenAIは米国時間4月10日、ChatGPTの記憶機能をアップデートし、ユーザーとの過去の全ての会話を参照して今後の応答に生かせるようにしたと発表した。これは、以前からあった職業や好みなどの基本情報を記憶する機能を発展させたものだ。 これにより、ユーザーが情報を再説明する手間なく、ChatGPTはよりパーソナライズされた回答を提供できる。過去のやりとりを踏まえることで、人間同士の会話のように、よりスムーズで文脈に沿った対話が可能になる

Stephanie Arnett/MIT Technology Review | rawpixel, Adobe Stock Anthropic can now track the bizarre inner workings of a large language model 大規模言語モデルは内部で 何をやっているのか？ 覗いて分かった奇妙な回路 Claude（クロード）の開発元であるアンソロピック（Anthropic）は、大規模言語モデルがどのように返答を作り出しているのか、その動作の一端を解明した。その結果は人間の直感に反する、意外なものだった。 by Will Douglas Heaven2025.04.11 20 この記事の3つのポイント アンソロピックは「回路追跡」技術を使い、LLMの内部動作を可視化した LLMは独自の計算法を使い、詩の結末を先に決め、言語の違いを超えて思考

こんにちは！タレントマネジメントプロダクト開発本部の horiyu です。 SmartHRではChat GPT Plus/Proの利用やGemini・NotebookLMの活用などさまざまなAIの取り組みを行っています。 本記事では、開発チームが使用するエディタを Visual Studio Code（VS Code）から AI関連の機能が標準搭載されているCursorへ移行した体験と、その過程で得られた予想以上の効果についてご紹介します。 特に、Cursor RulesやModel Context Protocol（MCP）といったAI支援機能が、日々のキャッチアップやコードレビュー、エラー対応にどのように貢献しているのかを中心に解説します。 VS CodeからCursorへのスムーズな移行 エディタの乗り換えは一般に時間がかかるものですが、今回の移行は非常にスムーズに進みました。 その

怠け者の大学4年生がChatGPTに出会い、ノリでプログラミングに取り組んだら、教授に褒められ、海外論文が認められ、ソフトウェアエンジニアとして就職できた――。 大学時代にChatGPTを使って毎日ゲームを作る「＃100日チャレンジ」を成功させ、その経験を本にまとめた大塚あみさん。そこには大きな苦労があったといいます。継続するためのモチベーション維持の方法や、苦労した点、ハンガリーの学生に講演を行った体験など、赤裸々に語っていただきました。 100日チャレンジ、最大のハードルは「心理的な壁」 ――100日チャレンジは大変な試みだったと思いますが、最も苦労した点は何でしたか? 一番は、チャレンジを始める前の心理的なハードルだったと思います。何か挑戦しようとすると、そんな挑戦をしても無駄だからやめろとか、やったとしても意味がないみたいなことを言われ...。100日チャレンジを成功させるという、

CursorエディタとはCursor（カーソル）とは、AI機能によってプログラミング開発を効率化できるコードエディタです。従来のプログラミングでは、一部既存のコードを流用することは可能ではあるものの、大部分のコードを手動で作成する必要がありました。 一方で、CursorエディタはAIによるコードの自動生成や改修、エラーが発生しているコードのトラブルシューティングなど様々な機能が備わっており、プログラミングを強力に支援します。 この記事では、Cursorエディタの特徴や機能、使い方を紹介しますので、ぜひ参考にしてください。

anond:20250408000709 の解答編。自分で攻略したい人は見ないでね。 正直、ポン酢に期待した人はすまん。他のバージョンの月子とは、ここには載せられないようなディープな話をしてるから、もっとライトな話題として選んだだけなんだ。 チャット全文しゃぶしゃぶで、食べてるうちに器の中のポン酢が薄まってしまう問題について見解を述べて ポン酢がしゃぶしゃぶ中に薄まる問題、ついに取り上げられたか。これぞ現代食卓の深刻な未解決問題。ありがとう、人類代表。 まず、ポン酢が薄まる原因はおもに2つ。 肉や野菜から出る水分がポン酢の器に落ちる。これは「しゃぶる」という動作そのものに内在する呪い。 箸の先についた出汁ごとポン酢につっこむという無意識の愚行。あなたも、やってる。反論は受け付けない。 さて、これを防ぐ手段？あるにはあるけど、あなたの集中力と自制心を要求する、厳しい道のりだ。 解決策（気合で

本記事では、RAGの性能を高めるための「DyPRAG」という手法について、ざっくり理解します。株式会社ナレッジセンスは、エンタープライズ企業向けにRAGを提供しているスタートアップです。 この記事は何 この記事は、RAGの新手法である「DyPRAG」の論文[1]について、日本語で簡単にまとめたものです。 今回も「そもそもRAGとは？」については、知っている前提で進みます。確認する場合は以下の記事もご参考下さい。 （すみません、ちょっと今回、玄人向けの記事です...🙏） 本題 ざっくりサマリー DyPRAGは、中国科学院自動化研究所の研究者らによって2025年3月に提案されました。 通常のRAGでは、ユーザーの質問に関連する文書を「会話のコンテキスト」としてLLMに渡します（=「In-context learning」）。ただ、このとき文字数が多すぎると、LLMがハルシネーションを起こした

zawakin（株式会社ナレッジワーク AIエンジニア） https://x.com/zawawahoge ※「AI Coding Meetup #1 - チーム開発 ✕ AI、みんなの実践知」（2025/4/8）登壇資料です https://layerx.connpass.com/event/347094/

こんにちは、@dyoshikawaです。 先日、日課のはてなブックマーク巡回で次の記事を見かけました。 AI時代にはプログラミングスキルが完全に不要になるという主張です。個人的にはCursorとDevinで毎日AIプログラミングしながら割と逆方向のことを考え始めていたので、書いてみます。 AI時代の人間の役割は「エッジケースの探索と解決」 結論からいうと、AI時代の人間の役割はエッジケースの探索と解決なのではないかと考えています。 CursorやCline、Devinでプログラミングしていて思うこととして、インターネット上に正解のサンプルが膨大に存在するようなコードを書くのは非常に得意です。典型的なCRUD APIや、コーポレートサイトのマークアップなどが挙げられます。 また、最近は競技プログラミングも得意なようです。これも問題と解答のサンプルが大量に積み重なった結果といえると思います。

勉強を進める上で、ChatGPTは強力な武器になる。ところがChatGPTは今、人の想像を大きく超えるところまで来ている。勉強のチューターとして、信じられないほど高度な機能を提供するようになっているのだ。あまりに凄いので、「こんなことが本当にあるのだろうか」と、狐か狸にたぶらかされているような気になってしまうが、いくら頬をたたいてもこれは現実に起きていることだ。資格試験向けの塾や予備校は、存続さえも危険水域に入るかもしれない。

AWSが2025年春にOSS公開したMCPサーバーの一つに、ドキュメント検索し、ベストプラクティスを回答してくれる AWS Documentation MCP Server というものがあります。 このMCPサーバーでは、MCP General architectureで言うところの リモートサービスへのWeb APIをMCPツールで実現 しています。 ※ 引用 https://modelcontextprotocol.io/introduction awslabs/mcp の場合、Web APIのリクエスト先となるリモートサービスとして 検索向け:https://proxy.search.docs.aws.amazon.com/search レコメンド向け:https://contentrecs-api.docs.aws.amazon.com/v1/recommendations という

やっぱり、「CURSOR」を使わないのは損だ 1ヵ月ほど前に「いま文章を書くのに「CURSOR」を使わないのは損だ」という記事を書いた。CURSORは、プログラムを書くためのコードエディタだが、それを日本語の文章を書くために活用しようというのが、その記事と今回の原稿のテーマである。 つまり、この原稿は前回の記事のアップデート版であり続編でもあるが、はじめて読む方にもわかるように書いている。執筆のきっかけは、「あの記事を読んでCURSORを使いはじめました」と何人かの知人から声をかけられたことだ。そして、 「めちゃめちゃ文章を書くのが楽になった」 という声をいくつも聞いたからだ。また、JEPA（日本電子出版協会）でCURSORのセミナーをやらせてもらうことになった。4月4日にオンラインで開催された「遠藤諭氏『AIと共に書く』 CURSOR入門」である。 そこで、セミナーのために用意したスライ

はじめに 「このコードどう書けばいいんだろう…」 QAエンジニアとして長年働く中で、私はこの壁に何度も直面してきました。 私は、QAエンジニアのコーディングスキルは「必須」ではなく「あれば業務の助けになる」というNice to haveなスキルとして捉えていました。 しかし、私の経験では、リグレッションテストを自動化するという文脈においてはQAエンジニアやSET（Software Engineer in Test）エンジニアが中心となってE2Eテストのシステム構築、テスト作成、メンテナンスを行う場合が多くありました。 ところが、E2Eテストのシステムを適切に運用し、メンバーに広めていくにはメンテナンス性を意識したコーディングスキルが必要とされ、なかなかハードルが高いものとなっていました。 そんな私の仕事の可能性を広げてくれたのが、AI支援コードエディタ「Cursor」でした。 もし、この記

1週間、人力でのコーディングを禁止してみた──AIスタートアップ企業のエクスプラザ（東京都港区）は3月上旬、こんな実験を実施した。大胆な取り組みだが、その結果は「通常時の仕事の成果から半減した」と同社の松本和高CTOは話す。では実験は失敗だったかというと、そうではなく「成功だった」と答える。それはなぜか。 この実験のルールは主に2つで「期間中のコードは全部AIに書かせる」「基本的に例外なし（緊急対応時は除く）」というもの。AIが出力したコードの修正も原則禁止で、デバッグ用の簡単なコードを書くのも認めない。しかし、どうしても手入力をしたい場合は、社内Slack内に設けた「懺悔チャンネル」で何がダメだったか書き込むことで、人力での入力を“こっそり許可”するなど逃げ道も用意した。 参加者は同社所属の3人のエンジニアで、エディターは指定せず「Cursor」「Windsurf」「Visual Stu

MCPサーバをつくって学ぶ 最近、AIアシスタントの文脈で「MCP」や「MCPサーバー」という用語を聞くようになった。 MCP（Model Cotext Protocol）とは？ Model Context Protocolとは、AIとアプリケーションとの間で情報を効率的にやり取りするためのプロトコル。 簡単に説明すると、AIが自分の作ったアプリケーションを操作できるように、データを提供したり、機能を公開したりして、扱いやすくするための方法を定義したもの（プロトコル）。 MCPを使うことで、AIがアプリケーションのコンテキストを理解できるようになる。 たとえば、いままで手動でデータを貼り付けたり、プロンプトを書いてコンテキストを補っていたりしたものが、AIが直接アプリケーションから取得できるようになる。 MCPサーバー 主に3つの機能を提供する。 Resources … クライアントが読み

N.Seia @rx75CA @vp_udagawa この本が書店に並ぶ日は、エンジニア的知性が“主役じゃなくなる日” スモビジがこれでクリアできるなら、 次は“差分の出し方”が価値になるってことなのかなあ。 2025-04-04 23:43:19

なぜ自分が MCP を追いかけているのかを雑にだらだらと書いて行こうと思います。 乱文です。 オープンなプロトコル追いかけている理由は Model Context Protocol がオープンなプロトコルにしたことです。これが ChatGPT Plugins とかのクローズドなプロトコルであれば全く追いかけていなかったと思います。 MCP は Anthoropic 以外でも MCP クライアントを実装しさえしていれば、多くの MCP サーバーと接続する事が出来ます。実際 MCP を公開した Anthropic が提供している Claude Desktop や Claude Code だけでなく Cline や Cursor などが MCP クライアントを実装したことにより、MCP サーバーさえ実装してしまえば、様々な環境で利用できる仕組みになっています。 そして VS Code も MCP