テンプレート作成が簡単　CloudFormationの入門にもおすすめなInfrastructure Composerを使ってみよう：AWSチートシート AWSのインフラをコードで構成できるCloudFormation。そのテンプレートをグラフィカルインタフェースで容易に作成できる、Infrastructure Composerの使い方を説明します。 「Amazon Web Services」（AWS）活用における便利な小技を簡潔に紹介する連載「AWSチートシート」。今回は、「AWS Infrastructure Composer（Infrastructure Composer）」を使って「AWS CloudFormation（CloudFormation）」のテンプレートを作成する方法をご紹介します。 Infrastructure Composerは、2024年の10月まで「AWS Ap

AI（人工知能）エージェント機能を搭載した生成AIサービスは、開発工程を変える。ウオーターフォール型開発が主流の日本企業にとって、米国発サービスには注意が必要だ。各工程における個別最適化を図るなど、もう一歩踏み込んだ生成AIの活用が進むだろう。 生成AI（人工知能）はコーディングの補助から、プロジェクト全体のコーディング、設計、さらには要件定義にまで活躍の範囲を拡大していく。AIエージェントの出現と時を同じくしてソフトウエア開発を営む各社も、生成AIの活用範囲をコーディング以外に広げている。 2024年以降の「生成AI」 筆者は生成AIサービスは2つに大別できると考える。2022年11月の米オープンAIによる「ChatGPT」公開前後から利用されるようになった生成AIサービスと、2024年以降に話題となっているサービスは、「自律してタスクを実行する」というAIエージェントの要素を含むか含ま

本記事は BASE アドベントカレンダー 2024 の 24 日目の記事です。 こんにちは、エンジニアリングマネージャーの松原(@simezi9)です。 新型コロナウイルスの流行に端を発する世の中の変動からもうじき5年が経過しようとしています。 当時の感染対策の流れで多くの企業がリモートワーク制度の導入を進めました。この記事を読んでいる方の中にもそのタイミングではじめてリモートワークに取り組んだ方も多いのではないでしょうか。 私もその当時に、BASE株式会社のリモートワークへの取り組みをエントリとして公開したことがありました。 参考：エンジニアのリモートワーク in BASE このエントリを書いてから4年。その間、マネージャーという立場からリモートワークの制度を運用してきた経験を踏まえて、私がいまリモートワークというシステムに対して思っていることを率直に書いてみたいと思います。 この文章が

自然言語を解釈したり文章を生成したりできる大規模言語モデル（LLM）が注目を集めている。この特集では、LLMとは何かを分かりやすく解説する。 大規模言語モデル（LLM）は、翻訳やプログラミング、情報提供など、さまざまなことに対応できる汎用性を持っています。普段からChatGPTを使っていると当然のことに聞こえるかもしれませんが、技術的には非常に革新的なことです。 なぜなら、従来は「1つのAIに対して1つのタスク」が一般的だったからです。たとえば、Google翻訳のような翻訳AIは翻訳しかできません。翻訳という1つのタスクに特化することで、高い性能を発揮していたのです。 一方、LLMは翻訳だけでなく、コード生成、情報提供など、さまざまなタスクで高い性能を発揮します（図1-4）。この「何でもできる」汎用性こそが、LLMの革新的な部分です。

今回作成したAIチームによる本記事の要約 この記事では、Autogen Studioを活用してAIプロダクト開発チームを構築し、AI同士のコミュニケーションによる課題解決を試みたことが述べられています。 チームはPdM、デザイナー、データアナリスト、エンジニアの4つのエージェントから構成され、依頼内容に基づいてプロダクトの企画と設計が行われました。 マルチエージェントシステムの動作を通じて、AIエージェントの協力による進行状況の観察が可能であり、実装における課題も指摘されています。 Autogen Studioを使って、AIプロダクト開発チームをつくってみました。 AI同士に会話させて課題解決させるということを、個人的に試してみたかったというのがモチベーションです。 題材として、普段の仕事で関わっているプロダクト開発メンバーの構成を模倣しました。 なお、私は普段バックエンド開発を主軸として

本記事では、最近流行りの「生成AIエージェント」に替わる「Agentless」（エージェントレス）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、ソフトウェア開発自体を自動化する際の新しい手法「Agentless」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AIエージェントとは？」については、知っている前提で進みます。確認する場合は、こちらの記事などをご参考下さい。 本題 ざっくりサマリー 最近、ソフトウェア開発で生成AIを使うことは当たり前になっています。（GitHub Copilot、Cursor、Devinなど、様々なツールがリリースされています。） 「AGENTLESS」は、ソフトウェア開発を自動化する、という文脈でLLMを使う際の、新しい手法

本記事では、現在流行している「RAG」技術について、2024年トレンドの振り返りと、2025年の予想をします。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 2024年は、RAGが大流行した年でした。この記事では、2024年の技術トレンドを振り返りつつ、2025年のRAGの進展を予想したいと思います。技術的トレンドはもちろん、普段、企業向けにRAGを提供している会社としての、僕の肌感覚も合わせて、お伝えできればと思います。 本題 ざっくりサマリー 結論として、RAGは、来年も変わらず流行し続けると予想します。 まず来年は、これまで以上に回答精度が向上するのは間違いないです。その理由は、LLMの価格低下トレンドと入力できるコンテキスト増大トレンドが、まだ続くためです。加えて、LLMが「視覚・音声」の入力手段を獲得したこと、ベクトルD

最終更新日： 2024年12月23日 突然ですが、みなさんは生成AIノーコードツールというものをご存じでしょうか。 ノーコードツールは知っているけれども、生成AIノーコードツールは知らないという方もいるのではないでしょうか。 実は、日本語で指示を出すだけで従来のノーコードツールよりも高性能なアプリやワークフローが開発できるため、ノーコードツールに生成AIをかけあわせた生成AIノーコードツールが注目を集めています。 そこで今回は、その生成AIノーコードの特徴や失敗しない選び方、さらには生成AIノーコードツールを徹底比較したランキングをお伝えしていきます。 また、記事後半では用途別のおすすめ生成AIノーコードツールもご紹介するので最後までご覧ください。 生成AIノーコードツールとは まず、ランキングを見ていく前に生成AIノーコードツールについて解説していきます。 生成AIノーコードツールとはそ

はじめに Azure OpenAI（AOAI）サービスではデフォルトで「コンテンツフィルタ」という機能が有効になっており、これをオフにすることはできません。この機能をオフにするためには、Microsoft社に申請が必要になります。 今回、企業で使うと想定した時に「オフにしたらどういう振る舞いになるのか？」「オフになって運用されている危険なLLMリソースが存在しないかチェックしたいな？」といった発想から、コンテンツフィルタ機能をオフにして諸々検証してみることにしました。 コンテンツフィルタとは AOAIサービスの入出力に対して、 ・憎悪、性的、暴力、自傷行為のカテゴリに当てはまる場合はブロック ・著作権や肖像権に違反するようなものの場合はブロック ・ジェイルブレイクの類（LLMに対して命じられているシステムプロンプトの類を無視するような指示）をブロック といった、「責任あるAI」を実現するた

追記1：チップをお送りいただいたかたがた，ありがとうございます！ 追記2： このような話題に興味があるかたへ…関連するコミュニティはこちら↓ 非専門家向け：https://discord.gg/shingiyurariteisaba-1125096939344625684 専門家向け（分野問わず）：https://www.aialign.net/contact OpenAI o3は，人間とは全く異質の汎用知能である恐れがある． 競技プログラミングCodeforcesで，人類に混じってo3が全世界175位となったのはすさまじい． ガチの数学者たちが全力で作ったベンチマークFrontierMathで，o1-previewでも2%しか正解しなかったところが，o3では25%も正解してしまった． しかし，一番の問題はそこではない． 全く別次元のところにある． ARC-AGIというベンチマークだ． o

Katherine Long ［原文］ （翻訳：仲田文子、編集：井上俊彦） Dec. 23, 2024, 11:00 AM 働き方 30,448 スタンフォード大学の研究者が、最低限の仕事しかしない労働者を特定するアルゴリズムを開発した。 彼の研究によると、プログラマーの約9.5%が｢ゴーストエンジニア｣だった。 この研究は、パフォーマンスの低い人を排除しようとするテック業界の新たな動きを浮き彫りにしている。 ｢静かな退職（Quiet quitting）｣｢怠け者の女子の仕事（Lazy-girl jobs）｣｢最低限の仕事しかしない月曜日（Bare-minimium Mondays）｣という言葉が生まれたことから分かるように、この2年間、多くの人が過剰な仕事量にうんざりしていると繰り返し述べてきた。 その状況は今も変わらない。少ししか仕事をしないことを表す最も新しいキャッチフレーズは｢ゴー

大文字と小文字をごちゃ混ぜにしたり、わざとスペルミスをしたりすることでAIから有害な回答を引き出す手法「Best-of-N(BoN)ジェイルブレイキング」が開発されました。 BEST-OF-N JAILBREAKING (PDFファイル)https://arxiv.org/pdf/2412.03556 Best-of-N Jailbreaking https://jplhughes.github.io/bon-jailbreaking/ New research collaboration: “Best-of-N Jailbreaking”. We found a simple, general-purpose method that jailbreaks (bypasses the safety features of) frontier AI models, and that work