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生成 AI、機械学習、エージェント
人間は他者を評価する時にその人の「顔」に影響を受けやすいことがわかっており、ルックスが魅力的な人ほど成績が高くなったり、犯罪で捕まった際の刑期が短くなったりする傾向があります。さまざまな現場にAIを導入すればこうした偏見(バイアス)を排除できると考えるかもしれませんが、OpenAI・Google・AnthropicのAIモデルを調べた研究では、AIはむしろ人間以上に顔に対する偏見が強いことが示されました。 続きを読む...
前のプロジェクトで作ったdraw.ioのSkillを、複数プロジェクトで効率よく使うためにClaude CodeのPluginとしてパッケージ化しました。GitHubのリポジトリからインストールできるようにするまでの手順と、実際の使用例を紹介します。
OpenAIは、ChatGPTの「カスタム GPT」を12月11日に提供終了する。すべてのChatGPTプランが対象で、GPTの作成者には「プラグイン」への移行を案内している。ただし、条件を満たし、延期が承認されたEnterpriseワークスペースでは、27年2月11日まで利用できる。
AIエージェントが外部サービスを利用するには、APIへのアクセスが欠かせない。一方、APIキーやトークンなどの資格情報をAIエージェントに持たせれば、漏えいや意図しない利用のリスクも生じる。Postmanは、実際の資格情報を開発者やAIエージェントに渡さずにAPIを呼び出せる仕組みの提供を開始した。
今回は、楽楽勤怠に組み込まれたAIチャットボット機能の開発を担当した、楽楽勤怠開発課の黒田さんに話を聞きました。 黒田さんは新卒2年目。事業部・デザイナー・インフラ担当など多くの関係者を巻き込むこの開発を、ほぼ一人で任されています。 楽楽勤怠とは 楽楽勤怠のAIチャットボットとは何か なぜこの機能を作ったのか 開発の話：工夫した点、難しかった点 実装より大変だった、社内の情報連携 当初試していたRAGの課題と方針転換 回答精度のチューニングと、こだわった速さ 今後の展望 おわりに
Googleは、AIサービス「Gemini」において、独自のチャットアプリを作れる「Gems」を11月から順次終了すると発表した。Gemini Appsにおいて「Gem」は「Skill」へと移行する。
NVIDIAは9月28日、AIエージェントの動作を監視・制御する「NVIDIA Open Agent Safety Platform」を発表した。
エンジニアの佐野です。Synapse という社内 AI エージェントを運用しています。Synapse のような AI エージェントは LLM やプロンプト、セマンティックレイヤーの変更によって回答品質が急に落ちることがあります。そこで今回は、Synapse の回答品質を継続的に評価するために、SQL の Execution Accuracy、参照テーブルの完全一致、自然言語回答の Rubric 評価を組み合わせたテスト基盤を作った話を書きます。目的は LLM の回答を100%正しくすること、ではなく、利用者にとって困るデグレを早く検知すること、です。 生成 AI は出力に不確実性を孕んでおり、
Amazon Bedrock の Grok 4.7 を、AWS CLI の converse から IAM 認証だけで呼び出しました。Grok 4.6 からは model-id の差し替えで移行でき、Structured outputs と reasoning effort も指定できます。
アメリカのAI開発企業、オープンAIが、安全上の懸念を理由に次期AIモデルの公開を中止したとアメリカの有力紙が報じました。AIの安全対策が大きな課題になる中で、「異例のケースだ」と伝えられています。
AIエージェントの意図しない動作を防ぐためのプラットフォーム「Open Agent Safety Platform」をNVIDIAが発表しました。AIを強制的にルールに従わせるものになっています。 続きを読む...
OpenAIが2026年10月に予定していた「GPT-6.1 Astra」のリリース計画を中止したことがわかりました。自社の安全基準を十分に満たしていないと判断したためだそうです。 続きを読む...
Anthropicは9月28日、AIモデル「Claude Sonnet 5.5」を発表した。
こんにちは、TOKIUMの花房です。 Claude CodeやCodexをサブスクリプションで使っていて、以下のように感じることはないでしょうか。 週の半ばで週間上限が尽きる。作業量は先週と変わらないはずなのに Slack botやcron/launchdからエージェントを動かしていて、体感よりもリミット消費が多い プロンプトキャッシュにヒットしているはずなのに、やはり減りが多い気がする Codexの週間上限が急速に減った原因として、私は/goalで一晩動かして自動compact（コンテキストが上限に近づいたとき、エージェントが会話履歴を要約して縮める処理）が何十回も実行されたセッシ...
AIエージェントを導入したものの、チームの生産性が上がったと感じない──そのような人は多いのではないだろうか。NECソリューションイノベータの奥村泰弘氏も、チームにおけるAIエージェントの利用率が100％となり、メンバーもそれぞれ3～5倍の生産性向上を体感した一方で、チーム全体での成果を実測すると1.1倍にとどまるという壁に直面した。そこで奥村氏はチームの速さを「個人の速さ」「速さが効く範囲」「フロー効率」の3要素に分解し、生産性向上を阻む最大のボトルネックを見極めることにした。「Developers Summit 2026 KANSAI」のセッションでは、そこから見えてきた仮説と、問題を解消
AnthropicがAIモデル「Claude Sonnet 5.5」をリリースしました。前世代モデルのClaude Sonnet 5と比べて性能が向上しつつ30％の高速化も達成しているとのこと。ベンチマークテストではGPT-6 Solのスコアを上回っています。 続きを読む...
AIを導入すれば、業務は勝手に楽になる――そう思っていないだろうか。ベンダーに頼めば仕組みは手に入るが、伊藤卓也さんは「一度丸投げすると、自分で考える力は二度と戻ってこない」と言い切る。オムロンが全社で挑む「AIZAQ」は、社員自身が課題を見つけ、AIで解決に挑むプロジェクトだ。すでに年間10万時間の削減効果を生みながら、伊藤さんはこれを「まだ通過点」だと語る。その先に見据える組織の姿とは。
最大12万人が「Claude Cowork」を利用するためのシステムを、2週間で構築したNEC。どのような基準で構築手段を選定し、全社利用に必要なセキュリティやガバナンスをどう確保したのか。
こんにちは、エムスリーエンジニアリンググループの福林 (@fukubaya) です。 AIエージェントに調査や分析をさせると、成果そのものは十分な質で出てきます。ところが、それを人に配る段になると一手間かかります。ターミナルに流れた結果をそのままSlackに貼っても読んでもらえませんし、Markdownのままでは図表の表現力が足りません。かといってHTMLで出力させると、実行するたびにデザインも文章構成も安定せず、チームの成果物として見たときに揃いません。 そこで、成果物の「見た目」と「構成」をプラグイン側に固定してしまうことにしました。社内のデザインシステムをレポートに適用し、目的別の文書構
はじめに こんにちは、データシステム部推薦研究ブロックの寺崎（@f6wbl6）です。 ZOZOTOWNでは、ユーザーと商品を同じベクトル空間で表現するembeddingをTwo-Towerモデルで学習しています。このembeddingを複数の推薦施策で共有できるEmbedding基盤を運用しており、過去のテックブログで紹介しました。 techblog.zozo.com このEmbedding基盤を活用することで、新しい推薦施策の立ち上げ時に新たなモデル構築やモデルのためのインフラ整備等をゼロから行う必要がなくなり、立ち上げ期間を大きく短縮できました。この基盤を使った汎用推薦システムの構築事例も
こんにちは。LINEヤフーのプラットフォーム部門でメトリクスチームに所属している千葉です。普段は、全社のサービスを支える大規模モニタリングプラットフォーム「Yamas」の開発と運用に取り組んでいます。...
Nvidiaは、AIエージェントを監視し、設定されたルールから逸脱した際にその動作を遮断する2層式の安全システムを発表しました。その仕組みを解説します。
Anthropicは28日(米国時間)、Claude 5.5 ファミリーの第2弾となるAIモデル「Claude Sonnet 5.5」を発表した。これまでのSonnet 5に対し、処理速度が30%以上向上し、多くの作業においてコストが最大30%削減されている。
AI がコードを書くようになり、「これからは E2E テストが大事だ」「いや、ユニットテストを厚くすべきだ」という議論をよく見かけます。けれども、テストの種類ごとに検出できる不具合は違い、その役割は AI が来ても変わりません。大事なのは、それぞれの役割を意識して使い分けることです。この記事では、テストの役割の違いと、AI と一緒に開発する時にそれぞれの役割をどう活かすかを整理します。 役割は、検出できる不具合の種類で決まる テストの種類を比べる時は、「どれが優れているか」ではなく「どの種類の不具合を検出できるか」で見ると整理しやすくなります。 ユニットテストは、関数やモジュールのロ...
想定読者 2025年度以降にIT業界に参入したエンジニア システム開発プロジェクトで上流〜中流工程を任されている人 自分の仕事がAIに奪われていると感じているエンジニア tl;dr Meat Proxyで起きる破綻は、AIのせいではなく「己に対して当然求められている責任を己が放棄した結果」である。 生成AIは責任を持てないので、原理的に副操縦士の域をでない。 人間の介在価値は意思と責任を持つことにある。エンジニアよ、意思と責任を持て。 はじめに。 こんにちは。スプーキーズでOpenCode宣教師をしていたすずるんです。 はじめてZennに、それも会社名義で書くわけです...