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以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・Sora 2 Prompting Guide 1. プロンプトする前に「プロンプト」は、ストーリーボードを見たことがない撮影監督に指示を出すようなものです。詳細を省略すると、彼らは即興で作業することになり、思い描いた通りの結果が得られない可能性があります。ショット (映像のカット) で何を達成すべきかを具体的に伝えることで、モデルにより多くのコントロールと一貫性を与えることができます。 しかし、一部の詳細を伏せておくことも同様に効果的です。モデルにより多くの創造的自由を与えることで、驚くべきバリエーションや、予想外の美しい解釈が生まれる可能性があります。どちらのアプローチも有効です。 「詳細なプロンプト」はコントロールと一貫性を与え、「簡潔なプロンプト」は創造的な結果を生み出す余地を残します。 適切なバランスは、制作者の目標と目指す結果に

ChatKit is a batteries-included framework for building high-quality, AI-powered chat experiences. It’s designed for developers who want to add advanced conversational intelligence to their apps fast—with minimal setup and no reinventing the wheel. ChatKit delivers a complete, production-ready chat interface out of the box. Key features include: Deep UI customization so that ChatKit feels like a fi

転職先でGoをやるって聞いてたので有給消化中に『初めてのGo言語』を読んでいた。 初めてのGo言語 第2版 ―他言語プログラマーのためのイディオマティックGo実践ガイド 作者:Jon BodnerオライリージャパンAmazon けどそれよりも先にA Tour of Goをやっとくのが正解だった*1。書籍自体はGo言語の仕様について詳しく書かれていてめっちゃいい本なんだけど、100%僕の頭と書籍の使い方が悪かった。 go-tour-jp.appspot.com 「Goの基本完全に理解した」状態で『初めてのGo言語』はもう一回読むことにする。それはそれでより理解が深まりそう。 A Tour of Go についての簡単な説明 左にチュートリアル、右にコーディングエディタがあるUIになっている。トピックスごとにベースのコードを用意してくれていて、ガチャガチャ手元で書き換えて、フォーマットして、実行

最初に「何を実現すべきか」を“仕様”として明文化し、それを唯一の基準としてコード生成や検証を進めていく新しい開発スタイル。人間の意図を表した“仕様”が基準となるため、“雰囲気”を重視するバイブコーディングよりも高精度な開発が可能。 連載目次 用語解説 仕様駆動開発（Spec-driven development）とは、最初に「仕様（specification）」をAIと共に作成し、その仕様を「信頼できる単一の情報源（source of truth）」、つまり「唯一の基準」としてコードを生成し検証していく、新しいソフトウェア開発スタイルである。従来のバイブコーディングでは「雰囲気」や「あいまいな指示」からコードを作っていくことが中心だったが、仕様駆動開発ではまず「何を実現すべきか」を明確に定義し、その上でコード生成を進めるのが特徴である（図1）。 仕様駆動開発の考え方を広めたのが、2025年

はじめに2025年10月6日、OpenAIがAgentKitを発表しました。これは、AIエージェントを簡単に作って、実際に使えるアプリにできるツールセットです。 このガイドでは、AgentKitを使って天気予報エージェントを実際に作ってみるまでの一連の流れを解説していきます。 AgentKitの主要な要素の使い方 Agent Builderでのワークフロー作成 Web検索ツールの実装 セキュリティ機能（Guardrails）の実装 ChatKit Widgetを使った視覚的なUI作成 それでは、AgentKitの構成要素について詳しく見ていきましょう！ AgentKitとは？OpenAIのAgentKitは、開発者や企業がAIエージェントを作成し、実際のサービスとして公開・改善するためのツールの集まりです。 これまでのエージェント開発では、複雑なワークフロー管理、外部サービスとの連携設定、

www.bloodinthemachine.com ブライアン・マーチャントが Why We Fear AI の共著者である Hagen Blix にインタビューしているのだが、これがすごく面白いので紹介しておきたい。 彼が指摘するのは、「AIが人間の労働を全て自動化する」という AI 企業の奇妙な約束である。そんなわけないのに、どうして AI 企業はそれを売り込むのか？ それが経営者層の受けが良いからだ。 これはワタシも「生成されたAIビジネス、OpenAIと「AGIというナラティブ」」や「「AIファースト」と「人間ファースト」は両立しうるか？」などで取り上げたテーマだが、Hagen Blix は以下のように語る。 そして、我々は明確に理解するわけだけど、これは第一に生産性の問題じゃないんだ。一部はそうかもしれない、多分ね。多くの研究が、生産性の向上は起こらないと言っている。でもね、我々

三井住友フィナンシャルグループは10月6日、社内向けAIアシスタントツール「SMBC-GAI」に、RAG技術を活用し、約130万件のファイルを学習させた社内情報検索機能を搭載したと発表した。 三井住友銀行の従業員向けに導入し、グループ各社への展開を検討する。「国内企業のRAG活用事例として、学習ファイルの量や使用人数において最大級の規模」とアピールしている。 RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、AIが学習済みの情報群から関連性の高い情報を検索・参照し、それをもとに自然言語で回答を生成する技術で、より正確かつ文脈に即した回答を生成できる。 今回の導入では、社内規程や通達、業務マニュアルなど約130万件にわたるファイルを対象に、体系的にインデックス化。「SMBC-GAI」上で横断的に検索・参照ができ、回答生成時に参照元を提示することも可能だ。 SMBC-G

もうUIはいらない。 この一言に尽きる。 ChatGPTの新機能「Apps in ChatGPT」が登場した瞬間、フロントエンドという職種の地盤は音を立てて崩れた。 これまでは、Webアプリやサービスは「フロントエンドでUIを作り、バックエンドでデータを返す」 という分業構造の上に成り立っていた。 だがApps in ChatGPTは、その構造をぶち壊す。 ユーザーはもうWebサイトを開かない。 ChatGPTのチャット画面内でSpotifyを操作し、Zillowで物件を探しEtsyで買い物をする。 つまりUIはChatGPT内に統合される。 あなたが書いてきたReactコンポーネントもボタンもフォームもすべてAIに吸収される。 「UI」はAIが自動生成する時代に入った もはやユーザーはブラウザを必要としない。URLをコピペすることも無くなるだろう。 「このホテル予約して」と言うだけでAI

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 前提 この記事は2025/10/06時点での公開情報や動作を私なりにまとめたものとなります。 正確な情報はご自身でご確認もしくはMicrosoftへお問い合わせください。 また、環境ごとにリリースタイミングが異なる点や、管理者により制御されている可能性がある点、ご留意ください。 また、本機能はパブリックプレビューであるため、今後変わる可能性があります。 はじめに（検証概要） ・SharePoint上の最新のAI補助機能である "ナレッジエージェント" についての話です。 ・ナレッジエージェントの中でも "メタデータの自動生成" の機能に

LLMが突然賢くなった理由を技術史から紐解く - 5つの革新とその影響度 はじめに 「ChatGPTってなんでこんなに賢いの？」と思ったことはありませんか？ 2022年末のChatGPT登場から約2年、LLMは私たちの日常に溶け込みました。でも、わずか数年前まで、AIとの自然な会話は夢物語でした。 この記事では、LLMが劇的に進化した5つの技術革新を、登場順と影響度の両面から解説します。それぞれの技術が「なぜ」「どれくらい」LLMを賢くしたのか、エンジニア視点で深掘りします。 TL;DR Transformer（2017）: すべての基盤 [影響度: ★★★★★] スケーリング則（2020）: 「大きくすれば強くなる」の発見 [影響度: ★★★★★] GPT-3（2020）: 創発的能力の実証 [影響度: ★★★★★] RLHF（2022）: 実用化の決め手 [影響度: ★★★★★] Ch

AIスクレイパーボットへの対策と開かれたウェブのジレンマ Updated by yomoyomo on October 7, 2025, 16:30 pm JST yomoyomo yomoyomo 雑文書き／翻訳者。1973年生まれ。著書に『情報共有の未来』（達人出版会）、訳書に『デジタル音楽の行方』（翔泳社）、『Wiki Way』（ソフトバンク クリエイティブ）、『ウェブログ・ハンドブック』（毎日コミュニケーションズ）がある。ネットを中心にコラムから翻訳まで横断的に執筆活動を続ける。 Tweet Linuxやフリーソフトウェアについてのウェブマガジンの老舗であるLWN.netが、今年の2月に「AIスクレイパーボット禍との戦い」という文章を公開しています。 LWN.netのようなウェブサイトの運営には多くの課題が伴いますが、近年、生成AIシステムのモデル訓練のために、インターネット全体か

メタ・プラットフォームズ（Meta Platforms）のマーク・ザッカーバーグ最高経営責任者（CEO）。REUTERS/Manuel OrbegozoBusiness Insiderが独自入手した社内メールによると、メタ・プラットフォームズ（Meta Platforms）は新設した社内組織「メタ・スーパーインテリジェンス・ラボ（Meta Superintelligence Labs）」におけるプロトタイプ（試作品）構築をペースアップするため、外部ツールの活用を積極的に進めている模様だ。 同社はマーク・ザッカーバーグ最高経営責任者（CEO）の提唱する「パーソナル・スーパーインテリジェンス（個人向け超知能）」実現に向け、最優秀のリサーチャーやエンジニアに対して初年度1億ドルを超える破格の報酬を提示し、同氏自ら採用に当たり新組織の陣容強化を進めてきた。 新組織を率いる幹部陣は目下、結集した優秀