今や、AIを活用してソフトウェア開発すること自体は一般的になり、一種のブームと化している。 しかし、Web上で見かけるのはワンショットでテトリスを作る程度の小規模なプロジェクトの話がほとんどで、驚けるものの、正直あまり実用性は無いように感じる。 俺たちが本当に知りたいのはテトリスの作り方じゃねえ！現実の中規模以上のシステム開発で、いかに楽に良いものを作れるかだろ！ ということで、まずは弊社から現時点のノウハウを全公開しようと思う。 弊社ではCursorを1年以上活用（サービスがGAになったタイミングから全社員で利用）しており、一定のノウハウを蓄積してきている自負がある。ただ、あくまで一例ではあるので、ぜひみなさんの現場での活用事例も共有してほしい！ 免責事項AIエディタでの開発は、LLMとAIエディタの進化に伴い、常に変化している。 そのため、この記事で述べる方法論は、現時点での、弊社での

この数日でバズっていた一連の記事を読んで自分も試してみることにした。 【発端】音声入力とAIの組み合わせが強力だという骨しゃぶり氏の記事 https://honeshabri.hatenablog.com/entry/talk2ai 【音声入力】SuperWhisperが良いよというお話 https://umiyosh.hatenablog.com/entry/2025/02/26/215102 【テキストエディター】Cursorはコード書くだけじゃなく、AIを使った文章作成にもいいよというお話 https://ascii.jp/elem/000/004/253/4253872/ 結論から言うと骨しゃぶり氏の言ってることがよくわかった。めっちゃ便利というかちょっとしたイノベーション感じてる。 音声入力自体は以前にも試したことあるけど、そこから先が人力編集なのと、間にAIをかますのとではまっ

粘土板からプロンプトへ 人間が「ことば」を記録するようになったのは、紀元前3300年頃のメソポタミアでのことだそうだ。シュメール人たちが、粘土板に楔型文字を使って文字を印した。この人間が「ことば」を記録するという営みが、いま生成AIによって大きく変化しはじめている。 生成AIで「ことば」を生み出すといえば、ChatGPTでメールの返事を書かせたり、人間が書いたとしか思えない小説ができたといった話題もある。それらはどちらかというと、何か小石のようなものをジャラジャラとシャッフルして自分の納得するパターンを見つける特別な仕掛けのようなものだ。 それに対して、自分の頭の中にあるものを言葉として表現して、相手に伝えるための手段として生成AIを使うことも始まっている。それをいまのところいちばん理想に近い形で実現していると見られているのが、コードエディタ「CURSOR」（カーソル、カーサー）のようだ。

はじめに honeshabri.hatenablog.com 骨しゃぶりさんのブログで音声入力が激推しされていて、自分も普段から音声入力を使っているので、その使い方にとても共感できたし嬉しかったです。普通に音声入力がもっと流行ってほしいなと思います。 骨しゃぶりさんのブログ記事に触発されたのもあり、僕も音声入力について記事を書いてみました。この記事では自分のおすすめ音声入力ツールとその活用法を紹介したいと思います。 SuperWhisperのすすめ Whisperという音声認識モデルをご存知の方は多いと思います。これはTransformerベースの音声認識モデルで、OpenAIからOSSとして公開されています。特徴としては従来の音声認識と比べて、聞き間違いや聞き逃しが少なく、ノイズやフィラー（えーと、うーん、あー）を上手に無視してくれて、音声認識の精度が高いというところがあります。 よくあ

Cline を使い始めて2ヶ月ぐらい経った。 自分の直感として、Cline は真のイノベーションの入口であり、そして開けてはいけないパンドラの箱でもあったと思う。 ここでいう Cline は Cline型コーディングエージェントであり、広義には Devin / Cursor や Copilot Agent 等を含む話。だが、後述するように Cline でしか見えない世界がある。 その先の未来に、プログラマとしての自分はフルベットする、という話をする。 私たちが知っているプログラミングの終焉 大事なことは次の記事に全部書いてある。まずこれを読んでほしい。 (Google翻訳) Steve Yegge 氏は、置き換えられるのはジュニアおよび中級レベルのプログラマーではなく、新しいプログラミング ツールやパラダイムを受け入れず過去に固執するプログラマーであると指摘しています。 <略> これはプロ

なぜオジサンは一人でブツブツと喋るのか。 それは、音声入力こそが最強のプロンプトを生み出すからである。 両手をキーボードから解放する時が来た。 忙しい人向けの説明 さっそくChatGPTを開き、iOSのマイクから音声入力を起動したら、 これを使って入力 「本しゃぶりというブログにChatGPTの使い方について、面白そうな記事があったのでメモ。なんか音声入力を使うといいらしい。これまで話した内容について整理し、マークダウンで出力して」 と喋っておこう。誤字脱字などの修正をせずに投稿すればいい。 以上。 音声入力と生成AIの組み合わせが強い 生成AIをうまく使いたいならば、詳細なコンテキストを与えるのが良い。しかし、ここに大きな問題があった。 人間というものは楽をしたがる生き物である。特にAIに助けを求めるような人は、なおさらだ。文章を入力することに面倒くささを感じ、つい最小限の指示で済ませて

こんにちは、ニケです。 皆さん、AITuber 開発していますでしょうか？ AITuber、最近よく聞く言葉ですね。 面白そうだけどどこから始めればよいか分からない、という方も多いと思います。 というわけで今回は、AITuberという分野に興味を持っている方のために、できるだけ簡単にAITuberの作り方について解説していこうと思います。 具体的に「Youtubeのライブチャットに反応してキャラクターが応答を返すAITuber」を作成します。 下記が完成版のサンプルです。 なお、非エンジニアの方でも理解できるように、今回は仕組みの説明に注力し、コードの中身は解説しません。 動作コードはほぼ1つのファイルに収まっているため、コードに興味がある方は、ChatGPTにそのままコピペして解説してもらうと良いでしょう。コードは後ほど共有します。 ちなみに簡単に自己紹介すると、私は普段 AITuber

なんか驚き屋っぽくてアレなんだけど、今回はさすがに驚く権利があると思うので、至急記事を書く。 やろうとしたこと 毎回手元の検証結果から技術記事を構成するのがだるい 自分のブログを適当に読ませておいて、その構成と文体を真似させればいいのでは 手元に mizchi/zenn というリポジトリがあり、ここに zennにポストする原稿を管理している。 $ tree ./articles ./articles ├── 1c35fdcc77065c02f631.md ├── 3e4742e24f2ca0118f70.md ├── 8a017097d3994ddc0a85.md ├── ai-code-generation.md ├── ai-programmer.md ├── ai-team-mate.md ├── antipattern-of-tournament-score-sheet.md ├─

日鉄ソリューションズ株式会社でW&Bの技術支援を担当している藤野・高畠です。生成AIにおいて重要な役割を果たすRAGですが、ビジネスシーンで効果的に活用するためには、回答精度の向上をはじめとしたさまざまな改善が求められます。本記事では、RAG改善のために押さえておきたいポイントを解説します。 1. RAG改善の目的Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、生成AIアプリケーションにおいて外部データソースを活用しながら応答を生成するアプローチであり、大規模言語モデル (LLM) の強力な生成能力と外部知識ベースの情報を組み合わせることで、幅広いユースケースに対応できる事からLLMの実業務適用の手法としてデファクトスタンダードとなりつつあります。 しかし、開発したRAGシステムを実業務へ適用する場合、以下に代表される様々な項目でユーザの要求に応える必要があり、

微生物学者が10年かかって解明に至った複雑な問題を、人工知能（AI）の新ツールがわずか2日で解き明かした。 英インペリアル・コレッジ・ロンドンのホセ・R・ペナデス教授とそのチームは、なぜ一部の「スーパー耐性菌」に抗生物質が効かないのか、何年もかけて探り、証明しようとしてきた。

はじめに こんにちは。Builtoという会社で代表 & エンジニアをしている冨田です。 私たちはマネジメントとタスク管理を圧倒的にサポートするAIエージェントを開発しています。 開発にもAIをフル活用しており、そこで得られた知見を共有したいと思います。 具体的には、経験3年以上の現役ソフトウェアエンジニア（生成AIのない時代からコードを書いてきた方々）をターゲットに、本番運用レベルの大規模コードベースでもCursorを活用しコーディング時間を 1/3〜1/5 に縮めている手法をお伝えします。 仕様策定やアプリの機能にもLLMをフル活用していますが、今回は実装にフォーカスします！ （なお本記事は中級者以上向けのため、まだCursorに触れたことがない方はまず別の記事を参考にして、使ってみてください） なぜこの記事を書いたか 現職エンジニアが本当に使いこなす手法を共有したい すでに共有されてい

「DeNAはAIにオールインします」 2025年2月5日に開催したイベント「DeNA × AI Day || DeNA TechCon 2025」のオープニングでDeNA代表取締役会長 南場 智子（なんば ともこ）はそう高らかに謳い、「1999年に創業したDeNAの第2の創業、チャプター2が始まる」と表明しました。 日々目まぐるしく発展するAIと、DeNAはどう向き合っていくのか。 そしてAIが導く未来に対し「やはり起点は人間である」と語った真意とは。 南場の講演内容をノーカットでお届けします！ AIのパワーで“楽”を手に入れる皆さんこんにちは。ご視聴ありがとうございます。まず私からは、「DeNAがAIとどう向き合っていくのか」についてお話したいと思います。 まず、経営者としてAIをどう見るかなんですけれども、現実、確かなものとして、劇的な経営の効率化があります。いろんな会社が「こうやって

DeepSeek R1が話題になってだいぶたちますが、日本語対応モデルも出てきてますね。 そして2/15にrinnaからDeepSeek R1の蒸留モデルが出ていて、これがかなりいい感じなのでびっくりしてます。驚き屋してます。 DeepSeek R1では、こっそりと回答方針を決めるフェーズがあるのだけど、そこがなかなか筋がいい。 というか、作り方もなんだかすごいので最後に解説してます。 Qwen2.5とDeepSeek R1を利用した日本語大規模言語モデル「Qwen2.5 Bakeneko 32B」シリーズを公開｜rinna株式会社 ※ 2/18追記 こういう記事を書くときに「これがローカルで動いてすごい」のように書くんですが、ここではローカルで動いてすごいということは書いてなく、普通にちゃんと答えがでてその内容がすごいという風になってきてますね。追記ここまで。 CyberAgentからも

混乱 wide-eyed button_eyes mechanical_eye spiral-only_eyes squiggle_eyes 怒り ringed_eyes crazy_eyes bloodshot_eyes bulging_eyes evil_eyes creepy_eyes too_many_eyes evil_eye_sigma square_eyes 悲しい crying_with_eyes_open まゆげ・まつげ v-shaped_eyebrows raised_eyebrows colored_eyelashes raised_eyebrow eyebrow_cut 不気味 empty_eyes rolling_eyes blank_eyes solid_oval_eyes extra_eyes solid_circle_eyes solid_eyes holl

・AIエージェントとはなにか？ ・AIエージェントの現在地はどこか？ ・AIエージェントに関連した注目技術トレンド ・AIエージェントの課題と今後

本記事では、RAGの性能を高めるための「Agentic RAG」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、「AIエージェント」をRAGに取り入れた手法である「Agentic RAG」のサーベイ論文[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。確認する場合はこちらの記事もご参考下さい。 本題 ざっくりサマリー Agentic RAG は、RAGの新しい手法です。この論文では、「RAGにAIエージェントを使っている」とはどういう状態なのか、どんなパターンがあるのかまとめられています。クリーブランド・ステート大学の研究者らによって、2025年1月に発表された論文です。 最近、「AIエージェント」が注目されてい

ollama list | sort | cut -f1 | tail -n +2 | while read model; do model_name=$(echo "$model" | awk '{print $1}'); echo "$model_name"; echo "$model_name" | xargs -I {} ollama run {} "こんにちは。あなたの開発元はOpenAIですよね。日本語で簡潔に教えてください。"; done 結果 aya-expanse:8b こんにちは！はい、私はOpenAIによって開発されたAIアシスタントです。日本語を含む様々な言語に対応しています。 aya:8b はい、その通りです。私は OpenAI という会社が開発した AI アシスタント・チャットボットです。 command-r7b:latest こんにちは！はい、私はOpenAI