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生成 AI、機械学習、エージェント
前回は、ローカルLLMを社内で利用する際に避けて通れない「ハードウェア」と「モデル」の選び方について解説しました。ローカルLLMは、モデルをダウンロードして実行するだけなら、それほど難しいものではありません。しかし、実際に使い始めると、ハードウェアによる処理速度の違いや、さまざまな設定項目の意味など、実務で利用するために確認しておきたい点が見えてきます。そこで今回は、Mac StudioにLM StudioをインストールしてローカルLLMを実際に動かし、ハードウェアによる性能差や各種設定の意味を確認していきます。

Claude Opus 5.5 が 2026 年 9 月 28 日より Kiro IDE、CLI、Crew、Web のすべてで利用可能になりました。Anthropic のこれまでで最も高性能な Opus モデルであり、ほとんどの作業において Fable 5.1 と同等の性能を、Opus 5 より 40% 低いコストで提供します。


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JetBrainsは、コーディングエージェントに組み込むLLMの性能を評価する独自のパイプラインを公式ブログで紹介した。同社のAIコーディングエージェント「Junie」に「Claude Opus 4.7」と「Gemini 3.5 Flash」を組み込んで評価した結果を例に挙げて解説している。
「~〜して欲しい」と無意識に漢字変換していませんか?実は「欲しい」と「ほしい」には明確な使い分けの基準が存在します。AIの自動変換ではたどり着けない、読み手に配慮した「正しい表記ルール」の事実に迫ります。
画面の裏側で自律的にコード生成や環境操作、自己修復を行う「AIエージェント」の台頭は、ソフトウェア開発のあり方を根本から変えつつある。一方で、期待通りの成果が得られず、既存コードベースとの不整合やトークン消費といった導入時の課題に直面する現場も少なくない。エージェントの真価を引き出し、AIネイティブ時代の開発プロセスを構築するには何が必要なのだろうか。Developers Summitの勉強会シリーズ「Developers Online」では、KDDIアジャイル開発センターの御田稔(みのるん)氏、上田瀟逸(ハリネズミ)氏、大坪悠(つぼね)氏の3名が登壇。AIエージェントの分類をはじめ、「ハーネ

AIに調べてもらい、資料の構成案も出してもらった。それなのに、なぜか仕事が終わらない。何が起きているのでしょうか。『おい、とりあえず終わらせろ』の著者、nwiizo(ぬうぃぞう)氏が、自身の失敗とAIの使い方を伝えます。

今回扱うOWASP APTSの範囲 前回 は、OWASPの「 Autonomous Penetration Testing Standard (APTS) 」を紹介しました。 APTSは、自律型ペネトレーションテスト(以下、ペンテスト)基盤のためのガバナンス標準であり、8つのドメインで構成されています。LLMを利用する基盤も対象に含まれており、それらに特化した要件も定められています。本稿ではAPTS v0.1.0を対象とします。 今回は、そのうち実行時の安全性に関わる4つのドメインを扱います。「スコープ強制(Scope Enforcement)」「安全制御(Safety Controls)」「

AIの安全性に対する懸念が広がるなか、アメリカの半導体大手「エヌビディア」はAIの逸脱した行動を防ぐためのシステムを発表しました。 会社はAIの開発を進めながら安全性を確保する取り組みも加速させる必…

塩漬けの基幹システムを、誰が読み解くのか――NSSOLがAnthropicと提携、Claude Codeでレガシー移行に挑む 📌 このニュース、3行で押さえるなら 📌 日鉄ソリューションズ(NSSOL)がAnthropicと2026年9月18日に戦略的パートナーシップ契約を締結。同社は日本国内のユーザー系システムインテグレーターとして初の締結としている 取り組みは3本柱。人とAIエージェントが協調するプラットフォームの提供、Claude Codeを活用したレガシーモダナイゼーション、そして日本製鉄を「クライアントゼロ」として自社で実践する体制の3つ レガシーモダナイゼーションでは、膨大なコ

AIモデルの性能議論が一巡し、AIエージェントを自律的に動かすための環境整備「ハーネスエンジニアリング」へと潮流が移る一方、日本企業の取り組みは「ほぼ皆無」だという。ITRのプリンシパル・アナリスト甲元宏明氏に、現在地と、勝ち残るための「現実解」を聞いた。

Claude Codeの作者ボリス・チャーニー氏が、「AIが書いたコードは中身を見なくてよいのか」という開発者からの相談に回答した。プロトタイプと本番コードの線引きと、品質を守るための具体策を、筆者自身の実践も添えて紹介する。
Amazon Bedrock で利用可能になった Claude Sonnet 5.5 を東京リージョンから Converse API で呼び出してみました。Sonnet 5 比で 30% 以上の高速化と最大 30% のコスト削減を謳いつつ、Bedrock の料金は Sonnet 5 と同額です。

Amazon Web Services(AWS)は、GPTやClaude、Gemini、Ollamaなど主要なLLMやLLMランタイムを基にした高性能なAIエージェントを簡単に自作できるツール「Strandsハーネス」をオープンソースで公開...


Claude Opus 5.5 が AWS で利用可能に、Amazon CloudWatch Omni: エージェントとアプリケーションのための AI ファーストオブザーバビリティ、スケーラブルな LLM 推論のための Amazon SageMaker HyperPod Inference Gateway、AWS End User Messaging が WhatsApp での音声通話に対応 など


判断と確率だけを返すモデルJevでブラウザを操作するOSS、jev-ultrafastとlaya-ultrafastをClaude Code + Playwright MCPと14シナリオで比べました。英語の検索や並べ替えは数秒で終わる一方、パスワード欄の除外、入力後のEnterなし、日本語の渡し方で止まりました。

みなさんこんにちは。カノンと申します。 この記事では、とある事情で様々な計算機を使う機会があったので世代もメーカーもバラバラな4台の計算機にローカルLLMを載せて測り比べた結果を書き連ねていこうと思います。 ※ 数値はすべて2026年9月18〜19日の実測です。llama.cpp や ROCm は更新が速いので、今測ると違う値が出るかもしれません。 はじめに 今回比較した対象の計算機は次の4台になりました。ある事情でRadeon RX5500XTを搭載したマシンと、V100Sを搭載したマシンが使えることになったので、それに追加して、普段BYODで持ち歩いている計算機と、自宅のデスクト...

AIの追加学習サービスを展開しているFireworks AIがKimi K3ベースのAIモデル「Ember-1」を発表しました。Ember-1はKimi K3と比べて出力トークン数を約35%削減しつつ性能を維持することに成功しています。 続きを読む...
子どもの成績を伸ばそうと塾に通わせている保護者に、塾の運営会社自身がChatGPTやGeminiの利用を勧めるという異例の事態が起きました。 続きを読む...
はじめに なぜこのイベントに参加したのか 主に、次の2つの理由で参加しました。 AIの進化が速い中で、どのようなエンジニアを目指せばよいのか、わからなくなっていたため 「具体と抽象」について学びたかったため イベントの概要 イベント名:「AI時代『考える力』をど...
Anthropic のモデル一覧を引いたら、ちょうど1年ぶん揃っていました。 2025-09-29 Sonnet 4.5 ← 1年前 2025-10-15 Haiku 4.5 2025-11-24 Opus 4.5 2026-02-04 Opus 4.6 ...
はじめに いつもお世話になっている@Sicut_studyさんのコミュニティJISSENの 「具体と抽象」をテーマにしたイベントに参加してきました! このイベントの中で学んだことをアウトプットしていこうと思います✨ イベントの流れ AIとエンジニアについて〜 ワーク①...
AIだけで情緒評価ツールを作ってみた 以前、AIだけでヒューリスティック評価ツールを作ってみたという記事を書きました。 その中で「デザインの美しさ、ブランドイメージ、感情的な印象などはまだ人間の判断が必要」と書いたのですが、今回はその“感情的な印象”の部分を、AIでどこま...