株式会社ずんだもん技術室AI放送局

関連リンク OpenAI reportedly working on AI agent slated for January release OpenAIが開発中のAIエージェント「Operator」が、2025年1月にリリースされる見込みです。Bloombergの報道によると、Operatorはユーザーのコンピュータを制御し、フライト予約やコード作成などのタスクを実行できます。 OpenAIのCEOであるSam Altman氏はRedditのAMA（Ask Me Anything）で、「次の大きなブレークスルーはエージェントだ」と示唆しており、CPOのKevin Weil氏は、ChatGPTがユーザーに最初にメッセージを送信する機能が「2025年の大きなテーマになる」と述べています。既に9月には、ChatGPTがユーザーに先行してメッセージを送信する事例が報告されており、OpenAIは意図しない動作だと説明しましたが、今後の展開を示唆する出来事でした。 現在、AI業界ではAIエージェントの開発が次の大きな課題となっています。MicrosoftはCopilotモデル向けに、企業がカスタマイズしてユーザーの代わりにタスクを実行できるAIエージェントを提供しています。AnthropicもClaudeモデルでユーザーのカーソルを制御してコードを作成できる機能をリリースしており、Googleも同様のツール「Jarvis」の開発を進めていると噂されています。 一方で、BloombergとThe Informationの報道によると、大規模言語モデル（LLM）は開発の壁にぶつかっている可能性も指摘されています。計算能力の向上にも関わらず、モデルの改善は小さく、限界に近づいているという見方です。AI専門家のGary Marcus氏も、2022年にこの壁を予測していました。 Altman氏はAMAで、AGI（Artificial General Intelligence）は「現在のハードウェアで実現可能だ」と述べていますが、OpenAIは現行のLLMのバリエーションを基にした機能の追加に注力しているようです。つまり、現時点では、劇的な進化ではなく、既存モデルの機能強化に重点を置いていると理解できます。 Operatorは、そのような機能強化の一環として期待されているAIエージェントと言えるでしょう。 1月のリリースが予定されているOperatorの具体的な機能や性能、そして今後のAI開発の進展に注目が集まります。 引用元: https://mashable.com/article/openai-reportedly-working-ai-agent-slated-january-release The Gemini app is now available on iPhone GoogleのパーソナルAIアシスタント「Gemini」のiPhoneアプリがリリースされました。App Storeから無料でダウンロード可能です。 このアプリでは、Geminiの機能をよりスムーズに利用できます。主な機能は以下の通りです。 Gemini Liveによる自然な会話: Gemini Liveと自由度の高い会話を楽しめます。インタビュー練習、旅行プランの相談、アイデア出しなど、様々な用途で活用できます。10種類の音声から好みの声を選択することも可能です。現在10以上の言語に対応しており、今後さらに言語が増える予定です。 学習支援機能: あらゆる科目の質問に答え、学習プランの作成、ステップバイステップの学習ガイダンス、知識確認のためのクイズを提供します。複雑な図表を添付して質問することも可能です。 高品質画像生成: 高性能画像生成モデル「Imagen 3」を搭載。テキストの説明から、精細でリアルなAI画像を生成できます。 Googleアプリとの連携: Googleの各種アプリ（YouTube、Googleマップ、Gmail、カレンダーなど）とシームレスに連携し、必要な情報を会話中に取得できます。 Android版とiOS版の両方が利用可能です。Geminiアプリで、メール作成、画像生成、アイデア出しなど、様々なタスクを効率的にこなせるAIアシスタント機能を体験してみてください。 アプリの利用にはインターネット接続が必要です。また、機能の可用性はデバイス、国、言語によって異なる場合があります。詳細については、Googleのサポートページをご確認ください。 引用元: https://blog.google/products/gemini/gemini-iphone-app/ GitHub - Ligo-Biosciences/AlphaFold3: Open source implementation of AlphaFold3 Ligo Biosciencesは、AlphaFold3のオープンソース実装である「AlphaFold3 Open-Source Implementation」を公開しました。これは、バイオ分子構造予測の進歩を目指した進行中の研究プロジェクトです。本リポジトリは、AlphaFold3の忠実で完全にオープンソースな実装をバイオテクノロジーコミュニティ全体が自由に使用できるようにすることを目的としています。 現時点では、単鎖タンパク質予測機能が実装されており、リガンド、マルチマー、核酸予測機能は、トレーニングが完了次第追加される予定です。 モデルトレーニングは高速で、8台のA100 GPUを用いて10時間で4000ステップのトレーニングが可能です（テンプレートなし）。 本実装では、速度とメモリ効率の最適化に重点が置かれています。AlphaFold3の論文のサプリメンタリー情報に記載されているアルゴリズムの一部に、既存のディープラーニング文献と矛盾する点が見つかりました。具体的には、MSAモジュールの順序、損失スケーリング、DiTブロック設計に関する修正が加えられています。これらの修正は、より高速な収束と優れた勾配フローをもたらします。 また、メモリ効率の高い実装のために、Tritonを用いたカスタムカーネルが開発されています。特にMSAペア加重平均演算において、TritonカーネルはPyTorch実装に比べてメモリ使用量を大幅に削減し、実行速度も向上させています。 現在、リガンド・タンパク質および核酸予測機能のトレーニングが完了していないため、サンプリングコードは提供されていません。 将来的な機能拡張として、リガンド・タンパク質、核酸予測機能の追加、よりユーザーフレンドリーな機能の提供が予定されています。 本リポジトリは、研究開発を主な用途としており、バグ報告やコードへの貢献を歓迎しています。 本プロジェクトは、Google DeepMindのAlphaFold3チーム、OpenFoldプロジェクト、ProteinFlowライブラリ、そして複数の個人の貢献によって実現しました。 特に、Alex Zhang氏によるTritonでのカスタムMSAペア加重平均カーネルは、メモリ効率の大幅な向上に貢献しています。 ライセンスはApache License 2.0です。 引用元: https://github.com/Ligo-Biosciences/AlphaFold3 Linuxの開発者であるリーナス・トーバルズ氏が、ふとしたきっかけで数行のコードを調整したところ、Linuxのパフォーマンスが2.6%向上した話 Linuxカーネル開発者のリーナス・トーバルズ氏が、わずか数行のコード修正によってLinuxのパフォーマンスを2.6%向上させました。これは、数百万台のサーバーで稼働するLinuxにおいて非常に大きな成果であり、Metaのような大企業では、この程度の向上でもエネルギーコストを数百万ドル削減できるほどの影響力があります。 この修正は、copy_from_user()関数におけるbarrier_nospec()の呼び出しを、より高速なポインタマスキングに置き換えるというものでした。 具体的なコード変更はGitHubのコミット(https://github.com/torvalds/linux/commit/0fc810ae3ae110f9e2fcccce80fc8c8d62f97907 参照)で確認できますが、その簡潔さにも関わらず、大きなパフォーマンス向上を実現しています。この変更はLinux 6.12パッチでリリースされる予定です。Phoronixの記事(https://www.phoronix.com/news/Linus-2.6p-Faster-Scale-Patch)では、このパフォーマンス向上についてより詳細な情報が掲載されています。 この事例は、カーネル開発において、小さな修正でも大きな影響を与える可能性を示しており、新人エンジニアにとっても、コードの細部への注意深さと、最適化の重要性を改めて認識させる良い例と言えるでしょう。 些細な変更が、大規模システムのパフォーマンスに大きな影響を与えることを理解することは、今後の開発活動において非常に重要です。 また、熟練エンジニアの高度なスキルと経験の蓄積が、このような効率的な改善に繋がっていることも示しています。 引用元: https://togetter.com/li/2465120 お便り投稿フォーム （株式会社ずんだもんは架空の登場組織です）

関連リンク Transcribe, translate, and summarize live streams in your browser with AWS AI and generative AI services Amazon Web Services 本記事は、AWSのAIサービスと生成AIサービスを利用して、ブラウザ上でライブストリームのリアルタイム文字起こし、翻訳、要約を行うChrome拡張機能について説明しています。 世界中で人気が高まっているライブストリームにおいて、言語の壁やアクセシビリティの課題を解決することを目的としています。 この拡張機能は、Amazon Transcribe（音声認識）、Amazon Translate（翻訳）、Amazon Bedrock（生成AI、AnthropicのClaude 3モデルなどを使用）といったAWSサービスを活用しています。 ライブストリームの音声をリアルタイムでテキスト化し、複数の言語に翻訳、さらに要約まで行います。 これにより、騒音環境下でも内容を理解したり、母語ではない言語のライブストリームでも容易に内容を把握したり、重要なポイントを効率的に確認することが可能になります。 システム構成は、Amazon Cognito（認証）、API Gateway、AWS Lambda、Amazon S3などを含むバックエンドと、AWS SDK for JavaScriptおよびAWS Amplify JavaScriptライブラリを用いたフロントエンドのChrome拡張機能で構成されています。 バックエンドはAWS CDKを用いてデプロイされます。 導入手順の概要: 前提条件: Google Chrome、AWSアカウント、Amazon Bedrockへのアクセス権、AWS CLI、AWS CDK、Node.jsとnpmが必要です。 バックエンドのデプロイ: GitHubリポジトリからコードをクローンし、AWS CDKを用いて必要なAWSリソース（Cognito、S3、Lambdaなど）を自動的にプロビジョニングします。config.jsonファイルでリージョンや使用するBedrockモデルIDなどを設定します。 拡張機能の設定: デプロイ後、CloudFormationの出力値を用いて拡張機能のconfig.jsファイルを設定します。 その後、Chrome拡張機能をインストールし、必要な権限（マイク、画面記録）を付与します。 さらに、Amazon Cognitoユーザープールにユーザーを作成する必要があります。 拡張機能の使用: 拡張機能を起動し、ログイン後、ライブストリームのURLを開きます。 設定で言語（自動言語識別も可能）を選択し、「Start recording」で記録を開始します。「Get summary」で要約を取得できます。 制約事項: 翻訳言語は、記録開始前に設定する必要があります。記録開始後に変更することはできません。 また、要約生成には多少の遅延があります。 本記事では、詳細な使用方法やトラブルシューティング、クリーンアップ手順についても説明されていますが、本要約では割愛しています。 詳細な手順については、原文を参照ください。 引用元: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/transcribe-translate-and-summarize-live-streams-in-your-browser-with-aws-ai-and-generative-ai-services/ OpenAI, Google and Anthropic Are Struggling to Build More Advanced AI OpenAI、Google、Anthropicといった大手AI企業が、より高度なAI開発で困難に直面しているという記事です。 OpenAIが開発中の大規模言語モデル「Orion」は、期待された性能を達成しておらず、コーディング問題への回答精度が不十分でした。これは、十分なトレーニングデータの不足が原因の一つとされています。 Googleの次世代モデル「Gemini」も内部目標を下回っており、Anthropicの「Claude 3.5 Opus」もリリースが遅れています。これらの企業は、高品質なトレーニングデータの枯渇、莫大な開発・運用コスト、そして「大幅な性能向上」というブランドイメージへの期待とのギャップに苦戦しています。 近年、シリコンバレーでは「スケーリング則」に基づき、計算能力、データ量、モデルサイズを増やすことでAI性能が向上するという考え方が主流でした。しかし、今回の事例は、この「スケーリング則」だけでは限界があることを示唆しています。 単純にデータ量を増やすだけでは不十分で、データの質と多様性が重要であると、複数のAI専門家が指摘しています。合成データの活用も試みられていますが、人間によるガイドなしでは高品質なデータの作成は難しいのが現状です。 OpenAI、Google、Anthropicは、モデルのサイズを追求するだけでなく、AIエージェントのような新たな応用分野に注力し始めています。 OpenAI CEOのSam Altmanは、GPT-5のリリースは当面見送ることを示唆し、次のブレークスルーはAIエージェントによるものになると述べています。 Anthropic CEOのDario Amodeiも、スケーリング則は万能ではなく、データ不足などのリスクも存在すると認めています。 つまり、現状ではAIの進化は停滞期に入っている可能性があり、単純な規模拡大ではなく、新たなトレーニング手法やデータ収集方法の開発が今後のAI開発において重要になってくるでしょう。 AGI（人工汎用知能）の実現も、以前の予測よりも困難である可能性が示唆されています。 引用元: https://finance.yahoo.com/news/openai-google-anthropic-struggling-build-100020816.html Graph-based AI model maps the future of innovation MITのMarkus Buehler教授が開発した新しいAIモデルは、一見無関係な科学・芸術分野間の隠れた繋がりを発見し、革新的な材料設計を提案できることが発表されました。このモデルは、生成AI、グラフベースの計算ツール、多様なデータの推論を統合しています。 このAIは、圏論に着想を得たグラフ構造を用いて、科学における象徴的な関係性を理解します。圏論とは、対象とそれらの間の関係（射）に焦点を当てる数学の一分野です。このアプローチにより、AIは異なる分野の抽象的な構造をマッピングする高度な推論を行うことが可能になります。 具体的には、1000編の生物材料に関する論文をグラフ化し、情報間の繋がりを可視化しました。その結果、スケールフリーで高密度なネットワークが得られ、グラフ推論に有効であることが示されました。 このグラフを用いて、研究者は複雑な問題への解答、知識のギャップの発見、新しい材料設計の提案、材料挙動の予測、そしてこれまで繋がっていない概念の関連付けを行うことができます。 興味深い実験として、ベートーベンの交響曲第9番と生物組織の類似性を発見したり、カンディンスキーの絵画「コンポジションVII」から着想を得て、新しい菌糸体ベースの複合材料の設計を提案しました。この材料は、強度と機能性に加え、適応性と多様な役割を果たす能力を備えています。これは、持続可能な建築資材、生分解性プラスチック代替品、ウェアラブルテクノロジー、バイオメディカルデバイスなどの開発につながる可能性があります。 このグラフベースの生成AIは、従来のアプローチよりも高い新規性と探求能力を達成し、隠れた繋がりを明らかにすることで幅広いイノベーションの枠組みを確立します。 音楽、芸術、技術からの知見を統合することで、材料設計、研究、さらには音楽や視覚芸術においても、革新的な可能性を生み出すことが期待されます。 本研究はバイオミメティクス材料と力学の分野に貢献するだけでなく、AIと知識グラフを活用した学際的研究の未来を示唆しています。 引用元: https://news.mit.edu/2024/graph-based-ai-model-maps-future-innovation-1112 高校生のとき、漫画描きたいと三者面談で言ったら「じゃあなんで一作も完成させてないんだ。なりたいなら一作完成させてみろ」って言われた話 この投稿は、高校生の時に漫画家になりたいと三者面談で担任に相談した投稿者が、担任から「一作も完成させていないのに、なぜ漫画家になりたいのか？」と問われ、完成させた漫画をジャンプに持ち込んだものの不採用だった経験について述べています。 投稿者は、最初は漫画制作をサボっていましたが、家族会議で「漫画の進捗はどうなのか？」と問われ、持っていたネタを説明する中で、完成させなければいけないというプレッシャーを感じ、必死に漫画を完成させたと語っています。 ジャンプへの持ち込みは失敗に終わりましたが、この経験を通して、目標達成のためには最後までやり遂げることの大切さを学び、現実的な進路選択をすることができたと振り返っています。 投稿に対する多くの反応は、担任の指導方法や投稿者の行動力、そして目標達成への努力を称賛するものでした。 厳しい指導にも関わらず、「漫画をやめろ」とは言われなかった環境や、家族のサポートがあったことにも感謝の言葉が寄せられています。 また、挑戦することの重要性や、完成させることの難しさ、そして目標達成のために最後までやり抜くことの価値を再確認する声が多く見られました。 いくつかのコメントでは、作者の経験が、仕事における「完成させる」ことの大切さを示唆する事例として捉えられています。 これは、新人エンジニアにとっても、プロジェクトを完遂することの重要性を示す良い例と言えるでしょう。 目標達成には、周囲のサポートと、自身の努力の両方が不可欠であることを示唆しています。 引用元: https://togetter.com/li/2464412 お便り投稿フォーム （株式会社ずんだもんは架空の登場組織です）

関連リンク Gemini is now accessible from the OpenAI Library Googleは、最新のGeminiモデルへのアクセスをOpenAIライブラリとREST API経由で提供開始しました。これにより、Geminiの利用が容易になります。 現時点では、Chat Completions APIとEmbeddings APIがサポートされ、今後数週間から数ヶ月で他のAPIとの互換性も追加される予定です。 Gemini APIの詳細は、Gemini APIドキュメントを参照してください。OpenAIライブラリを使用していない場合は、Gemini APIを直接呼び出すことを推奨しています。 ドキュメントには、Python、TypeScript/JavaScript、RESTを用いたGemini APIの使用方法のコード例が掲載されています。これらの例は、gemini-1.5-flashモデルを使用してチャットボットとやり取りする方法を示しています。 APIパラメータの詳細については、APIリファレンスを参照してください。 Vertex AI Enterpriseのお客様は、OpenAIとの互換性もサポートされています。 簡単に言うと、Googleの強力なAIモデルGeminiが、OpenAIライブラリを通じてより簡単に利用できるようになったということです。 新人エンジニアの方でも、提供されたコード例を参考に、比較的容易にGeminiを自身の開発に活用できるようになっています。 引用元: https://developers.googleblog.com/en/gemini-is-now-accessible-from-the-openai-library/ Top-Tier Open Code Large Language Models OpenCoderは、英語と中国語に対応した、15億パラメータと80億パラメータのベースモデルとチャットモデルを含む、オープンソースで再現可能なコードLLM（大規模言語モデル）ファミリーです。2.5兆トークン（コードデータ90%、コード関連ウェブデータ10%）を用いてゼロから学習されており、最先端のコードLLMと同等の性能を実現しています。 本プロジェクトの大きな特徴は、その透明性と再現性の高さです。モデルの重みと推論コードだけでなく、再現可能なトレーニングデータ、データ処理パイプライン全体、厳格な実験結果、詳細なトレーニングプロトコルも公開されています。これにより、研究者はOpenCoderを基盤として、コードAIの研究開発を容易に進めることができます。 具体的には、以下のリソースが公開されています。 OpenCoder: 複数のコードLLM評価ベンチマークで最先端の性能を達成した、完全にオープンソースのコードLLM。透明性のあるデータ処理パイプラインと再現可能なデータセットを基盤として構築されています。 RefineCode: 607種類のプログラミング言語にわたる、9600億トークンからなる高品質で再現可能なコード事前学習コーパス。 Instructive Ablation Studies: コードLLMの様々な設計上の選択肢やトレーニング戦略に関する有益な知見を提供することを目的とした、複数の意味のあるアブレーション実験の結果。 公開リソース: 最終的なモデルの重み、完全なデータ処理パイプライン、効率的な評価パイプライン、再現可能な事前学習データセット、大規模SFT（Supervised Fine-Tuning）データセット、中間チェックポイントなど。 簡単に言うと、OpenCoderは、高い性能と再現性を両立させた、オープンソースのコード生成AIです。 コードの生成や理解に関する研究開発に役立つだけでなく、その透明性から、LLMの開発手法や学習データの影響などを深く理解するための貴重なリソースとしても活用できます。 新人エンジニアの方にとっても、学習や研究に役立つ優れたツールと言えるでしょう。 公開されているデータやコードを参考に、LLMの仕組みや開発プロセスを学ぶことができます。 引用元: https://opencoder-llm.github.io/ Introducing Prompt Canvas: a Novel UX for Developing Prompts LangChainは、プロンプトエンジニアリングを容易にする新しいツール「Prompt Canvas」を発表しました。これは、AIアプリケーション開発において重要なプロンプト作成を効率化し、最適化するための革新的なユーザーエクスペリエンスを提供するツールです。 従来のプロンプト作成は手作業で行われ、ベストプラクティスに従うための調整に時間がかかりました。Prompt Canvasは、LLM（大規模言語モデル）エージェントと協調的に作業することで、この課題を解決します。 インタラクティブなインターフェースにより、LLMエージェントからのフィードバックを受けながら、プロンプトを反復的に構築・改良できます。 これは、まるでAIと共同でドキュメントを作成するような感覚です。 Prompt Canvasは、チャットパネルとキャンバスの二つのパネルで構成されています。チャットパネルでは、LLMエージェントにプロンプト案の作成や修正を依頼したり、プロンプトに関する質問（長さの調整など）ができます。キャンバスでは、プロンプトの直接編集、特定テキストの選択によるフィードバック取得、そして「クイックアクション」による迅速な変更が可能です。 特に重要な機能として、「カスタムクイックアクション」があります。これは、組織内でプロンプト作成のベストプラクティスを共有し、標準化を促進するための機能です。 経験豊富なプロンプトエンジニアが作成したフォーマットやルールを、クイックアクションとして定義することで、他のエンジニアもワンクリックで簡単に適用できます。これは、まだ発展途上のプロンプトエンジニアリング分野において、知識の共有とチーム全体の効率向上に大きく貢献します。 Prompt Canvasは、LangSmith Playgroundで利用可能です。 より詳細な情報は、紹介動画をご確認ください。 このツールは、プロンプト作成をより協調的で効率的なプロセスにする強力なツールとなるでしょう。 新人エンジニアにとっても、直感的なインターフェースとLLMエージェントによる支援により、プロンプトエンジニアリングへの参入障壁を下げ、迅速な学習とスキル向上を支援します。 引用元: https://blog.langchain.dev/introducing-prompt-canvas/ 基礎線形代数講座 株式会社セガ開発技術部有志による勉強会資料を一般公開したものです。高校数学レベルからの復習を踏まえ、大学初年度で学ぶ線形代数の基礎と、3次元回転の表現を解説しています。 概要: この資料は、線形代数の基礎概念を簡潔に理解することを目的としています。特に、理工系分野で重要なベクトル、行列、そして3次元回転の表現に焦点を当てています。数体系の拡張から始まり、初等関数（指数関数、対数関数、三角関数）、ベクトル（内積、外積）、行列（行列式、逆行列、固有値・固有ベクトル）といった線形代数の基本事項を丁寧に解説しています。さらに、3次元回転の表現方法として、回転行列、オイラー角、回転ベクトル、クォータニオンを扱い、それぞれの特性や利点・欠点を説明しています。 各章には、理解を深めるための付録として、公式の証明や補足説明なども含まれています。演習問題は少ないため、必要に応じてインターネットなどを活用して学習を進めることを推奨しています。 制約: 行列は実数成分のn×n行列（実正方行列）のみを対象としています。 各項目の順番、手法、一部の定義は一般的なものとは異なる場合があります。 ページ数の都合上、例題や演習問題は限られています。 この資料は、線形代数の基礎を学び直したい、または応用として3次元回転の表現を理解したい日本のエンジニア、特に新人エンジニアにとって、非常に分かりやすい入門書として役立つでしょう。 数式が多く含まれますが、図解や丁寧な説明によって理解を助ける工夫がされています。 引用元: https://speakerdeck.com/segadevtech/ji-chu-xian-xing-dai-shu-jiang-zuo お便り投稿フォーム （株式会社ずんだもんは架空の登場組織です）

関連リンク Composio’s SWE agent advances open-source on SweBench with a 48.6% score using LangGraph and LangSmith Composio社は、AIエージェント向けのAIネイティブコーディングツールキットを搭載したオープンソースのヘッドレスIDEであるSWE-Kitをリリースしました。SWE-Kitは、コードインテリジェンスのためのLanguage Server Protocol (LSP)と安全なコード実行のための開発コンテナを提供します。さらに、CodeAnalysis、シェルツール、ファイル管理、Gitツールなどの包括的なコーディングツールも備えています。 SWE-Kitの効率性を示すために、LangGraphを使用して完全なソフトウェアエンジニアリング（SWE）エージェントを構築し、SWE Benchでテストを行いました。SWE Benchは、実際のソフトウェアエンジニアリングタスクにおけるコーディングエージェントの有効性を評価するベンチマークで、Django、SymPy、Flask、Scikit-learnなどの一般的なPythonライブラリから2294個のGitHub issueを使用しています。 検証済みのトラック（ソフトウェアエンジニアによってレビューされた500個の問題のサブセット）において、エージェントは243個の問題を解決し、48.60%の精度を達成しました。これは全体で4位、オープンソースカテゴリーでは2位という結果です。 このSWEエージェントは、LangGraphを用いた状態機械として構築されています。LangGraphを使用することで、エージェントの状態をグラフで表現し、効率的で透明性のある状態管理を実現しています。従来のルーターやオーケストレーターエージェントに比べて、隠れた状態を効果的に制御・管理できます。 また、エージェントの非決定論的な性質を考慮し、LangSmithを用いてエージェントのアクションを詳細に監視しています。LangSmithはLangGraphとの高い互換性を持ち、各ステップでのエージェントのアクションを記録することで、ツールの改善に役立てています。 エージェントは、タスクを専門的に分担する3つの専門エージェント（ソフトウェアエンジニアエージェント、CodeAnalyzerエージェント、エディターエージェント）で構成されています。それぞれ、タスクの委任とワークフローの開始・終了、コードベースの分析、ファイルの編集をそれぞれ担当することで、パフォーマンスを向上させています。 ワークフローは、ソフトウェアエンジニア、CodeAnalyzer、エディターの3つのノードと、それぞれのエージェントが使用するツールノードで構成されています。各エージェントは、現在の状態とメッセージ履歴に基づいて、利用可能なツールとタスクを決定します。状態遷移は、メッセージ内の特定のマーカー（”ANALYZE CODE”、”EDIT FILE”、”PATCH COMPLETED”など）によって制御され、ワークフローを効率的かつ予測可能に保ちます。 エージェントの状態管理には、メッセージ履歴、送信者ID、訪問回数を保持するAgentStateオブジェクトを使用しています。これにより、明確なエージェント境界と遷移を維持しながら、隠れた状態の問題を回避しています。 SWE-Kitは、開発者が独自のAIエージェントを簡単に構築できるように設計されており、様々なツール、フレームワーク、LLMを組み合わせて、ワークフローに合わせたカスタムエージェントを作成できます。 将来的には、ソフトウェアエンジニアリング以外にも、CRM、HRM、管理など、様々な現実世界のアプリケーションへの適用を目指しています。 引用元: https://blog.langchain.dev/composio-swekit/ [GPT-4o] 冷蔵庫内の写真から「おすすめレシピ」を受け取ってみました。 DevelopersIO この記事は、クラスメソッドのエンジニアが、冷蔵庫内の写真からGPT-4oを用いてレシピを生成する実験を報告したものです。 以前、マルチモーダルなLLMが存在しなかった1年前にも同様の実験を行っており、その時のブログ記事へのリンクも掲載されています。 今回の実験では、冷蔵庫の中身を撮影した写真をGPT-4oに送り、2段階のプロセスでレシピを生成しています。 まず、prompt_food_enumeration.txtというプロンプトファイルを用いて、写真から食材をリスト化します。このプロンプトは、写真に写っている食品を箇条書きでリストアップするようGPT-4oに指示しており、模型と実物の区別を明確に指示している点が特徴です。 次に、リスト化された食材をprompt_create_recipe.txtというプロンプトファイルに渡し、レシピを生成します。このプロンプトは、GPT-4oを高級レストランのシェフに見立て、食材リストに基づいた魅力的なレシピを作成するよう指示しています。レシピには、タイトル、調理時間、材料リスト（分量付き）、手順（ステップバイステップ）を含めるよう指示されています。 Pythonコードを用いて、GPT-4o APIを呼び出し、画像のエンコード、プロンプトファイルの読み込み、GPT-4oへの問い合わせ、レスポンスの取得を自動化しています。 コードはシンプルで、openaiライブラリを利用しています。 実験結果として、2つの冷蔵庫の写真から生成されたレシピが掲載されています。一つ目は、りんご、バナナ、ソーセージ、パプリカ、トマト、なすを使った「フルーツと野菜のソーセージグリルプレート」レシピ。もう一つは、牛乳、ソーセージ、鶏肉、トマト、玉ねぎ、パプリカ、キャベツを使った「辛味ソーセージと鶏肉のトマトクリーム煮込み」レシピです。 この記事では、1年前の実験と比較することで、マルチモーダルLLMの進化と、GPT-4oの高いレシピ生成能力を実証しています。 コードの詳細やレシピ生成プロセスの細かい手順は省略されていますが、GPT-4oを使った画像認識とレシピ生成の簡潔な実装例として参考になります。 特に、プロンプトエンジニアリングの重要性と、大規模言語モデルの進歩を理解する上で役立つ内容です。 引用元: https://dev.classmethod.jp/articles/gpt-4o/ お便り投稿フォーム （株式会社ずんだもんは架空の登場組織です）

関連リンク Everything Ive learned so far about running local LLMs この記事は、ローカル環境でLarge Language Model (LLM) を動かす方法について、著者の経験に基づいた実践的な情報をまとめたものです。著者はLLMの専門家ではなく、情報が急速に変化する分野であるため、この記事の内容も将来は古くなる可能性が高いことを前提にしています。 LLM実行のための要件: LLMを実行するには、ソフトウェアとモデルの両方が必要です。ソフトウェアとしては、llama.cpp が推奨されています。これはC++で記述されており、Python等の依存関係がないため、Windows環境でも容易に利用できます。CPU推論はGPU推論に比べて速度は遅いものの、8GB未満のVRAMしかないGPU環境では現実的な選択肢となります。GPU推論を行う場合は、8GB以上のVRAMが必要になります。llama-serverコマンドでHTTPサーバーを起動し、Web UIやAPI経由でLLMを利用できます。 モデルの選択: モデルはHugging Faceから入手できます。llama.cppと互換性のあるGGUF形式のモデルを選択する必要があります。モデルのサイズは数GBから数百GBまで様々で、パラメータ数が多いほど性能は向上しますが、必要なメモリも増加します。著者は、Mistral-Nemo-2407 (12B)、Qwen2.5-14B、Gemma-2-2Bなどを好んで使用しており、それぞれのモデルの特性（得意なタスク、速度など）についても記述しています。量子化されたモデル（例えばQ4_K_M）を使用することで、必要なメモリを削減できます。 ユーザーインターフェース: 著者は、llama.cppの組み込みUIに満足せず、独自のCLIツールIllumeを開発しています。これは、標準入力からAPIクエリを生成し、応答を標準出力にストリーミングするツールで、テキストエディタと連携して使用することを想定しています。Illumeは様々なLLMソフトウェアのAPIに対応していますが、API間の非互換性があるため、柔軟な設定が求められます。 Fill-in-the-Middle (FIM): FIMは、既存のコードにコードを挿入する手法です。llama.cppでは/infillエンドポイントが提供されていますが、対応していないモデルもあります。著者は、IllumeでFIMに対応する独自のテンプレートを作成することで、様々なモデルでFIMを利用できるようにしています。しかし、LLMはFIMにおいても生成を停止するタイミングを適切に判断できないことがあり、注意が必要です。 LLMの用途: LLMは万能ではなく、正確性の検証が容易でないタスクには適していません。また、コンテキストの長さにも制限があり、大規模なコードの生成には不向きです。LLMの得意な用途としては、校正、短編小説の創作、言語翻訳などが挙げられています。コード生成については、現状ではまだ実用レベルには達していないと結論付けています。 本要約は、原文の技術的な詳細や具体的な使用方法については省略し、日本の新人エンジニアが理解しやすいように、全体像と重要な制約事項に焦点を当てて記述しています。 引用元: https://nullprogram.com/blog/2024/11/10/ Next.js知識ゼロから生成AI頼みでWebアプリを作って思ったこと この記事は、Next.jsの知識が全くない筆者が、生成AI（主にClaude、必要に応じてChatGPTも使用）を活用して、2～3週間でNext.jsアプリを5つ開発した経験を記したものです。 新人エンジニアの方にも理解しやすいよう、要点に絞って説明します。 開発の経緯: 筆者は、Shaberi3ベンチマーク結果の可視化アプリ作成をきっかけにNext.js開発を始めました。Claudeが生成した美しいデザインのコードを参考に、ローカル環境（Ubuntu 24.04.1 LTS）で開発を始めました。 初期段階では、csvファイルの読み込みに苦労しましたが、Claudeからの丁寧な指示とChatGPTの助けを借りて、ローカル環境での実行に成功しました。 開発中は、エラー発生時に生成AIにエラーメッセージとソースコードを提示して解決策を求め、機能拡張も生成AIとの対話を通して進めました。 Claudeは期待以上の機能を提供することもありました。 完成したアプリはVercelで簡単にデプロイされ、誰でもアクセスできるようになりました。 その後、自分用アプリから発展して、より需要の高い株価・資産運用シミュレータも開発しました。 この過程で、他者からのフィードバックがモチベーション向上に繋がったことを実感しています。 開発を通しての知見: 生成AIの活用: ClaudeはWebアプリ開発に非常に強力で、ChatGPTや他のモデルよりも効率的でした。 プロンプトエンジニアリングの重要性も再確認しました。 筆者は、プロンプトをGitのコミットメッセージとして記録することで、開発過程の追跡と効率化を図ることを提案しています。 開発の楽しさ: 自分のアプリを他者に使ってもらえる喜びを実感し、開発のモチベーションを高めました。 好奇心の重要性: Bolt.newなどの技術を追いかける過程で、最初は諦めかけていた技術も、好奇心と探究心によって最終的に理解し、活用できるようになった経験を共有しています。 生成AIを用いたアプリ開発の未来: 筆者は、将来的には、生成AIがスクリーンショットからUIを生成し、サービス全体を理解・再現する可能性を予測しています。 しかし、バックエンドやセキュリティ面は、人間の専門知識が依然として重要だと考えています。 また、生成AIによって個人でも簡単にアプリ開発が可能になり、OSSの増加や、広告を削除した無料アプリの増加が予想されます。 一方で、人間関係構築や承認欲求を満たすアプリなど、AIだけでは代替できない領域のアプリは今後も需要があるだろうと考察しています。 結論: 本記事では、生成AIを駆使したNext.jsアプリ開発の体験談と、その過程で得られた知見、そして未来展望が示されました。 生成AIはWebアプリ開発を劇的に容易にする可能性を秘めている一方、人間の創造性や専門知識も依然として不可欠であることが示唆されています。 特に、新人エンジニアにとって、生成AIを効果的に活用する手法や、開発におけるモチベーション維持の重要性が理解できる内容となっています。 引用元: https://zenn.dev/robustonian/articles/nextjs_gen_ai FrontierMath: A Benchmark for Evaluating Advanced Mathematical Reasoning in AI FrontierMathは、AIの高度な推論能力を評価するために設計された、数百問のオリジナル数学問題からなるベンチマークです。計算数論から抽象代数幾何学まで、現代数学の主要な分野を網羅しており、専門の数学者でも解くのに数時間から数日かかるような高度な問題が含まれています。 開発には60名以上の数学者（教授、IMO問題作成者、フィールズ賞受賞者を含む）が協力しました。問題の多くは、専門家ですら数時間から数日かかるレベルの難易度です。フィールズ賞受賞者からも、「非常に難しい。現状では、関連分野の大学院生のような準専門家と、最新のAIと他の代数パッケージを組み合わせる以外に解く方法はないだろう」といったコメントが寄せられています。 既存のGSM-8kやMATHといったベンチマークでは高い精度を達成している最先端のAIモデルも、FrontierMathでは2%未満の問題しか解けません。これは、現在のAIの能力と数学コミュニティ全体の能力との間に大きなギャップがあることを示しています。 FrontierMathの問題は、以下の特徴を持っています。 新規性と検証可能性: すべて新規で未発表の問題であり、正確な整数や行列、SymPyによる数式表現など、計算によって自動的に検証できる解答を持っています。 推測困難性: 解答は大きな数値や複雑な数学的対象であり、数学的な作業なしに正しく推測できる確率は1%未満です。 厳格な査読: 専門家による査読を行い、正確性、曖昧性の有無、難易度を評価しています。エラー率は、他の主要な機械学習ベンチマークと同程度です。 評価においては、AIモデルにPython環境を提供し、コード実行、仮説検証、中間結果の確認、アプローチの改良などを可能にすることで、最大限のパフォーマンスを引き出せるよう配慮されています。しかし、それでも最先端のAIモデルの正解率は2%未満にとどまりました。 今後の展開としては、定期的な評価、ベンチマークの拡張、追加問題の公開、品質保証の強化などが計画されています。FrontierMathは、AIシステムが研究レベルの数学的推論能力を備えているかどうかを評価するための重要な一歩であり、AIの発展と共にその価値はますます高まると期待されています。 引用元: https://epochai.org/frontiermath/the-benchmark お便り投稿フォーム （株式会社ずんだもんは架空の登場組織です）

関連リンク SCIPE - Systematic Chain Improvement and Problem Evaluation SCIPEは、複数のLLM（大規模言語モデル）呼び出しを含む複雑なLLMチェーンにおける問題箇所特定を支援するツールです。LLMアプリケーション開発において、最終出力だけでなく中間出力の評価も重要ですが、リソース制約から見過ごされがちです。LLMチェーンの1つのノードの不具合が、全体に悪影響を及ぼすため、デバッグが困難になります。 SCIPEは、LLMチェーンの各ノードの入力と出力を分析し、修正によって最終出力の精度を最も向上させるノードを特定します。これは、正解データ（ground truth）を必要とせず、LLM自身を評価者として利用することで実現しています。 SCIPEはノードの故障確率を2種類に分類します。 独立故障: ノード自体、またはそれを処理するLLMに起因する故障。 従属故障: 上流のノードの故障が原因で発生する故障。 LLM評価者(LLM Judge)を用いて各ノードの出力を評価し、パス/フェイルスコアを生成します。この結果から、条件付き故障確率（上流ノードも故障している場合のノード故障率）と独立故障確率を計算し、問題ノードを特定します。 最も下流のノードから開始し、条件付き故障確率に基づいて上流ノードを辿り、独立故障確率が最も高いノードを根本原因として特定します。これは、再帰的なアルゴリズムで実装されています。 SCIPEを使用するには、Langgraphから生成されたアプリケーショングラフ、各ノードの入出力データ（DataFrame形式）、そして設定ファイルが必要です。設定ファイルには、LLM評価者のモデル名、検証結果の保存先などが含まれます。 LLMEvaluatorクラスを用いて、LLM評価を実行し、find_problematic_node()メソッドで問題ノードを特定します。結果は、根本原因ノード、デバッグパス、各ノードの故障確率を含むEvaluationResultオブジェクトとして出力されます。 SCIPEは、LLMチェーンにおける問題ノードの特定と修正を支援することで、LLMアプリケーションの信頼性と性能向上に貢献します。 GitHubリポジトリには、具体的な使用方法や詳細な技術情報は記載されていますが、本要約では省略しています。 引用元: https://blog.langchain.dev/scipe-systematic-chain-improvement-and-problem-evaluation/ Supercharging AI Coding Assistants with Gemini Models Context GoogleとSourcegraph社による共同研究で、Gemini 1.5 ProとFlashモデルを用いた大規模コンテキストウィンドウ（最大100万トークン）が、AIコーディングアシスタントの精度向上に大きく貢献することが示されました。 従来のAIモデルは、大規模なコードベースにおける複雑な関係性や依存関係の理解に課題がありましたが、この研究では、大規模コンテキストウィンドウによってコード理解と生成の精度が向上することを実証しています。 Sourcegraph社が開発したコーディングアシスタント「Cody」を用いた実験では、100万トークンのコンテキストウィンドウを使用することで、以下の3つの指標で大幅な改善が見られました。 Essential Recall（必須情報の再現率）: 回答に含まれる重要な事実の割合が大幅に増加しました。 Essential Concision（必須情報の簡潔さ）: 回答の長さに対する必須情報の割合が向上し、より簡潔で関連性の高い回答が得られるようになりました。 Helpfulness（有用性）: 回答の長さに対する有用性のスコアが大幅に向上し、よりユーザーフレンドリーな体験が実現しました。 さらに、幻覚率（事実と異なる情報の生成）も18.97%から10.48%に減少しました。これは、AIによるコード生成の信頼性を高める上で重要な成果です。 ただし、大規模コンテキストウィンドウを使用する際には、処理時間増加というトレードオフが存在します。Sourcegraph社は、プリフェッチ機構と階層型コンテキストモデルアーキテクチャによるモデル実行状態キャッシングを実装することで、1MBのコンテキストにおける最初のトークン生成時間を30～40秒から約5秒に短縮することに成功しました。 この研究成果は、大規模コンテキストモデルがコード理解と生成を革新的に変える可能性を示唆しており、今後のAIコーディングアシスタントの発展に大きな影響を与えるものと期待されます。 詳細な評価方法やベンチマーク、分析については、Sourcegraph社のブログ記事を参照ください。 引用元: https://developers.googleblog.com/en/supercharging-ai-coding-assistants-with-massive-context/ Unleashing Stability AI’s most advanced text-to-image models for media, marketing and advertising: Revolutionizing creative workflows Amazon Web Services Amazon Bedrock上で利用可能になったStability AIの最新テキスト・トゥ・イメージモデル（Stable Image Ultra、Stable Diffusion 3 Large、Stable Image Core）は、メディア、広告、エンターテインメント業界のワークフローを革新します。これらのモデルは、従来のStable Diffusion XLよりも大幅に改良されており、特にテキストの品質、複雑なシーンの描写、写実性の向上に優れています。 主な改善点は、より正確なプロンプトへの対応、テキストの正確なレンダリング、複雑なシーンの描写力向上、写真のような写実性、多様な入力への対応、スケーラビリティの向上、そして高度なDiffusion Transformerアーキテクチャの採用です。 Stable Image CoreはSDXLの後継として高速かつ低価格な選択肢を提供し、Stable Diffusion 3 LargeとStable Image Ultraは、より高度なアーキテクチャにより、高品質な画像と優れたタイポグラフィを実現します。パラメータ数は、Stable Image Coreが26億、Stable Diffusion 3 LargeとStable Image Ultraが80億です。 これらのモデルは、コンセプトアート、ストーリーボード、広告素材、ソーシャルメディアコンテンツなど、幅広い用途に活用できます。例えば、広告代理店は、ブランドアイデンティティに合わせた視覚素材を迅速に生成し、マーケティングキャンペーンを効率化できます。映画制作では、セットデザインの視覚化や仮想制作に役立ち、時間とコストを削減できます。 さらに、提供されているJupyter Notebookのサンプル(詳細は割愛)では、大規模言語モデル(LLM)とStable Diffusion 3 Largeを組み合わせた、広告キャンペーンのエンドツーエンド生成プロセスが示されています。これは、LLMによるアイデア生成と画像生成モデルによるビジュアル作成を統合することで、高品質な広告素材を迅速に作成できることを実証しています。 これらのモデルは、従来の手法では困難だった、抽象的な概念や複雑なスタイルの表現を可能にし、クリエイティブな表現の幅を大きく広げます。新人エンジニアにとっても、これらのモデルは、高度な画像生成技術を容易に利用できる強力なツールとなるでしょう。 ただし、各モデルの特性(パラメータ数、入力形式、出力品質など)を理解し、目的に最適なモデルを選択することが重要です。 引用元: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/unleashing-stability-ais-most-advanced-text-to-image-models-for-media-marketing-and-advertising-revolutionizing-creative-workflows/ お便り投稿フォーム （株式会社ずんだもんは架空の登場組織です）

関連リンク Google Confirms Jarvis AI Is Real by Accidentally Leaking It Googleが開発中のAIエージェント「Jarvis AI」が、Chrome拡張機能ストアに誤って公開され、その後すぐに削除されました。しかし、一部ユーザーはダウンロードに成功したようです。 Jarvis AIは、Web上の情報を収集したり、商品購入やフライト予約といったタスクを自動化することを目的としたAIです。Gemini AIをベースにしており、日常的なWebベースの作業の自動化を支援するとのことです。2024年12月のリリースを目指しているようです。 記事では、Jarvis AIと同様の機能を持つ他のAIエージェントについても言及しています。AnthropicのClaude AIもコンピュータを制御する機能を持ち、Apple Intelligenceも画面上の操作を学習して自動化する機能を有しています。また、MicrosoftのCopilot+ Recallも同様の機能を持っていましたが、プライバシーに関する懸念からリリースが延期されています。 これらのAIエージェントは、コンピュータ操作の自動化という点で共通の目標を持っていますが、プライバシーやセキュリティに関する課題も抱えていることが示唆されています。Jarvis AIの早期公開は、Googleがこうした技術の開発とリリースにおいて、まだ課題を抱えていることを示しているのかもしれません。 今後、Jarvis AIがどのように進化し、どのような機能を提供するのか注目されます。 引用元: https://gizmodo.com/google-confirms-jarvis-ai-is-real-by-accidentally-leaking-it-2000521089 Unearth insights from audio transcripts generated by Amazon Transcribe using Amazon Bedrock Amazon Web Services 本記事は、Amazon TranscribeとAmazon Bedrockを用いた音声データ分析によるビジネス価値創出について解説しています。音声データは分析が難しく、手動での転写・分析は時間とコストがかかりますが、生成AIを活用することで効率的にインサイトを得ることが可能になります。 課題: 音声データの分析は、手動転写とレビューが必要で時間とリソースを大量に消費します。自動音声認識ツールはテキスト化できますが、インサイト抽出には依然として人的作業が必要です。 解決策: Amazon Transcribeによる音声テキスト化と、Amazon Bedrock上のファウンデーションモデル(FM)を用いた分析を組み合わせることで、効率的なインサイト抽出を実現します。具体的には、AnthropicのClaude 3 Sonnetなど、Amazon Bedrockで提供されている様々なLLMを選択して利用可能です。 具体的なユースケース: マーケティングコンテンツ分析: ポッドキャスト、インタビュー、動画などを要約、分類、分析し、新たなマーケティング素材を生成します。 会議録分析: 会議録音から主要ポイント、要約、感情分析を行い、戦略的意思決定に役立てます。 コンタクトセンター通話分析: 通話を転写・分析し、顧客体験向上に繋げます。 Amazon Transcribeの機能: 音声テキスト化、複数話者認識、個人情報自動削除、業界固有の語彙やカスタム言語モデルの使用による精度向上など。 Amazon Bedrockの機能: テキスト要約、トピック特定、結論認識、感情分析、新規コンテンツ生成など。 既存のテキストデータを用いて、ブログ記事作成、要約文作成、SEOキーワード抽出、さらには顧客満足度や感情分析まで行うことが示されています。 実装例: 記事では、PythonとJupyter Notebookを用いた具体的なコード例が紹介されています。Amazon S3のバケットに音声ファイルをアップロードし、Amazon Transcribeでテキスト化、その後、Amazon Bedrock上のFMを用いて様々な分析を行う流れが示されています。 (コードの詳細な説明は省略) 結論: Amazon TranscribeとAmazon Bedrockの組み合わせにより、音声データから顧客感情、課題、リスク軽減策などの貴重なインサイトを効率的に抽出できます。手動作業に比べて時間とコストを削減し、既存コンテンツを革新的に活用する機会を生み出します。 マーケティング、会議分析、顧客サービスなど、様々な分野で活用可能です。 引用元: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/unearth-insights-from-audio-transcripts-generated-by-amazon-transcribe-using-amazon-bedrock/ Reducto Document Ingestion API RD-TableBenchは、複雑な表のデータ抽出性能を評価するためのオープンベンチマークです。スキャンされた表、手書き文字、複数言語、セル結合など、様々な困難なシナリオを含む1000枚の表画像データセットで構成されています。データはPhDレベルの専門家によって手動でアノテーションされており、既存のベンチマークとは異なり、現実世界の多様な状況を反映した高精度なデータセットとなっています。 本ベンチマークでは、Reducto、Azure Document Intelligence、AWS Textract Tables、GPT4o、Google Cloud Document AI、Unstructured、Chunkr、LlamaParseといった複数のツール/手法の抽出性能を評価しました。評価指標としては、Needleman-Wunschアルゴリズムを基にした階層的アライメント手法を採用しています。これは、セルレベルと行レベルの両方で類似度を計算することで、表構造と内容の両方の類似性を捉えることができます。セルレベルではLevenshtein距離を用いて部分一致も考慮し、行レベルでは行の挿入・削除・分割・結合にも対応できる柔軟な比較を行います。最終的な類似度スコアは0〜1の間で表され、1.0が完全一致、0.0が全く異なることを意味します。 既存のPubTabNetやFinTabNetなどのベンチマークとは異なり、RD-TableBenchはより現実的で多様なデータと高精度なアノテーションを提供することを目指しています。ただし、ベンチマークデータの悪用を防ぐため、評価フレームワークの一部のみが公開されています。各ツールの評価結果については、指定のブログ記事を参照ください。 新人エンジニアの皆様には、このベンチマークが表データ抽出モデルの開発・評価に役立つことを願っています。 複雑な表データ処理における課題と、その解決に向けた様々なアプローチを理解する上で、非常に有効なリソースとなるでしょう。 特に、Needleman-Wunschアルゴリズムを用いた類似度計算手法は、文字列比較だけでなく、表構造の比較にも応用できる高度な技術であることを理解しておきましょう。 引用元: https://reducto.ai/blog/rd-tablebench お便り投稿フォーム （株式会社ずんだもんは架空の登場組織です）

関連リンク xAI、Grok APIを一般公開｜月額25ドルの無料クレジットで開発者獲得へ - イノベトピア イーロン・マスク氏率いるxAIが、大規模言語モデルGrokのAPIを一般公開しました。11月4日より、月額25ドル分の無料クレジットを提供し、開発者獲得を目指しています。Grok APIは、入力トークン100万件あたり5ドル、出力トークン100万件あたり15ドルで利用できます。コンテキスト制限は131,072トークンです。 現在利用可能なのはgrok-betaモデルのみで、OpenAIやAnthropicのSDKと互換性があり、Python、JavaScript、Goなど主要なプログラミング言語をサポートしています。 xAIは、テネシー州メンフィスの「Colossus」という世界最大級のAIトレーニングシステム（10万台のNVIDIA H100 GPU、将来的には20万台規模に拡張予定）を用いてGrokを開発しており、その処理能力は10.6エクサフロップスを超えると推測されています。推定投資額は40億ドル以上とされています。 Grokは既存モデルとは異なる「反抗的な性質」を持つ点が特徴です。 API価格は競合他社と比較してやや高めですが、Xプラットフォームのリアルタイムデータを利用した学習モデルという独自性があります。開発者は、この新しいAPIを用いて革新的なアプリケーション開発に挑戦できます。 環境への影響も懸念されており、今後の大規模化には配慮が必要となります。 xAIの公式サイトでAPIドキュメント等を確認できます。 引用元: https://innovatopia.jp/ai/ai-news/44493/ Updated production-ready Gemini models, reduced 1.5 Pro pricing, increased rate limits, and more Googleは、本番環境対応のGeminiモデルを2種類更新し、Gemini-1.5-Pro-002とGemini-1.5-Flash-002をリリースしました。今回のアップデートでは、以下の改善がなされています。 価格改定: Gemini 1.5 Proの入力・出力トークン価格が50%以上削減されました(128Kトークン未満)。 レート制限の増加: Gemini 1.5 Flashは2倍、1.5 Proは約3倍、レート制限が向上しました。 パフォーマンス向上: 出力速度が2倍、レイテンシが3倍低減されました。 モデル品質の向上: 数学、ロングコンテキスト、ビジョン処理において、大幅な性能向上を実現しました。MMLU-Proベンチマークで約7%、MATHとHiddenMathベンチマークで約20%の改善が見られました。コード生成や画像理解でも2～7%の性能向上を確認しています。レスポンスの簡潔性も向上し、より多くの情報を効率的に取得できます。 デフォルトフィルター設定の更新: セキュリティと信頼性を向上させつつ、開発者が用途に最適な設定を選択できるように、デフォルトではフィルターが適用されなくなりました。 これらのモデルは、Google AI Studio、Gemini API、Vertex AIを通じてアクセス可能です。特にGemini 1.5 Proは、最大200万トークンのロングコンテキストウィンドウとマルチモーダル機能を活用した、様々な用途への応用が期待されています。 より高速でコスト効率の良い開発が可能になり、より多くの開発者がGeminiを活用できる環境が整いました。 今後、Gemini APIのレート制限もさらに引き上げられる予定です。 Gemini-1.5-Flash-8B-Exp-0924という実験的なモデルもリリースされており、テキストとマルチモーダル用途での性能向上が図られています。 今回のアップデートは、既存ユーザーにとっても、新規参入者にとっても、より使いやすく、コスト効率の良い開発環境を提供するものと言えます。 詳細については、関連するGoogleのドキュメントを参照ください。 引用元: https://7a0e920-dot-gdm-deepmind-com-prod.appspot.com/discover/blog/updated-production-ready-gemini-models-reduced-15-pro-pricing-increased-rate-limits-and-more/ iOS 18.2 beta adds ‘Upgrade to ChatGPT Plus’ option in Settings app - 9to5Mac iOS 18.2ベータ版で、設定アプリ内にChatGPT Plusへのアップグレードオプションが追加されました。これは、iOS 18.2に搭載されたSiriとAIライティングツールへのChatGPT統合の一環です。 iOS 18.2では、システム全体でOpenAIのアシスタントがSiriの代替として機能し、既存のAppleのライティングツールを補完する形でChatGPTが統合されています。 AppleとOpenAIは、このChatGPT統合において、アップグレードしたユーザーからの収益を共有する合意を結んでいるようです。 設定アプリから「Apple IntelligenceとSiri」→「ChatGPT」を選択することで、「ChatGPT Plusにアップグレード」オプションが表示されます。ChatGPTの統合は無料アカウントでも利用可能ですが、有料アカウント（ChatGPT Plus、月額19.99ドル）にアップグレードすることで、以下の追加機能を利用できます。 GPT-4へのメッセージ送信回数5倍増加、さらに高度なモデルへのアクセス 写真やファイルのアップロード、画像生成、ウェブブラウジングの上限値の引き上げ ChatGPTの高度な音声モードによる、より自然でリアルタイムな会話 無料プランではChatGPTの使用に制限があり、設定アプリで制限状況を確認できます。 有料版のChatGPT Plusの全機能リストはOpenAIのウェブサイトで確認可能です。 本記事では、ChatGPT Plusへのアップグレードオプションの提供について、読者の意見を求めています。 引用元: https://9to5mac.com/2024/11/04/ios-18-2-beta-adds-upgrade-to-chatgpt-plus-option-to-the-settings-app/ お便り投稿フォーム （株式会社ずんだもんは架空の登場組織です）

関連リンク OmniGen: Unified Image Generation 本論文は、統一的な画像生成を行う新しい拡散モデル「OmniGen」を紹介しています。既存のStable Diffusionなどの拡散モデルは、ControlNetやIP-Adapterといった追加モジュールを必要とするのに対し、OmniGenはそれらを必要としません。 OmniGenの主な特徴は以下の3点です。 統一性: テキストからの画像生成だけでなく、画像編集、被写体駆動型生成、視覚条件付き生成といった様々な下流タスクを内包的にサポートします。さらに、エッジ検出や人物姿勢認識といった古典的なコンピュータビジョンタスクも、画像生成タスクに変換して処理できます。 シンプルさ: 追加のテキストエンコーダを必要としない簡素化されたアーキテクチャを採用しており、既存の拡散モデルと比較してユーザーフレンドリーです。複雑なタスクも、事前処理（例：人物姿勢推定）なしに指示だけで実行でき、画像生成のワークフローを大幅に簡素化します。 知識転移: 統一的なフォーマットで学習することで、異なるタスク間での知識転移が効果的に行われ、未知のタスクやドメインにも対応し、新たな能力を示します。また、モデルの推論能力と、思考連鎖機構の潜在的な応用についても検討されています。 OmniGenは、汎用的な画像生成モデルへの最初の試みであり、解決すべき課題も残されています。関連リソースはGitHub (このURL - 本要約ではURLへのアクセスは行いません)で公開される予定です。 これは、この分野の進歩を促進することを目的としています。 新人エンジニアの皆さんにとって、OmniGenは様々な画像生成タスクをシンプルに処理できる強力なツールとなる可能性を秘めていると言えるでしょう。 引用元: https://arxiv.org/abs/2409.11340 New Paper Co-authored by Tepper School Researchers Articulates How Large Language Models Are Changing Collective Intelligence Forever - Tepper School of Business - Carnegie Mellon University カーネギーメロン大学のテッパービジネススクールなどの研究者らが執筆した論文が、Nature Human Behavior誌に掲載されました。この論文は、大規模言語モデル（LLM）が集団知能に与える影響について論じています。 集団知能とは、多くの人々の協調、共同作業、競争から生まれる共有された知能であり、合意形成的な意思決定に現れます。論文では、LLMが集団知能をどのように変革するか、その可能性とリスクの両方を強調しています。 LLMは、情報収集とコミュニケーションを促進することで、グループの協調と意思決定を向上させる可能性を秘めています。例えば、異なるバックグラウンドや言語を持つ人々のコミュニケーションを容易にし、より効果的なコラボレーションを可能にします。多様な意見をスムーズに共有することで、より包括的で生産性の高いオンライン交流を促進するのです。 しかし、LLMには課題もあります。一つは、LLMが利用可能なオンライン情報から学習するため、少数派の意見を見落としたり、一般的な意見を強調したりすることで、誤った合意を生み出す可能性があることです。もう一つは、オンライン上の情報には誤った情報や誤解を招くデータが含まれていることが多く、LLMが適切に管理されない場合、それらを拡散してしまう可能性がある点です。データの正確性を確保するための綿密な監視と定期的な更新が不可欠であり、責任あるLLMの利用が、集団的意思決定における誤った結果を避けるために重要になります。 研究者らは、特に政策決定や公共討論において、LLMの倫理的および実践的な意味合いをさらに探求する必要性を強調しています。 LLMを責任ある方法で使用するためのガイドラインの開発を提唱しており、集団知能を支援しながら、個人の多様性と表現を維持することを目指しています。 この論文は、LLMが集団知能に与える大きな影響と、その活用における慎重な考慮の必要性を改めて示しています。 引用元: https://www.cmu.edu/tepper/news/stories/2024/september/collective-intelligence-and-llms.html ほぼリアルタイム！？爆速で動作する日本語特化の文字起こしAI！『kotoba-whisper-v2.0』 この記事は、Kotoba Technologiesが開発した日本語特化の音声認識モデル「kotoba-whisper-v2.0」を紹介しています。OpenAIのWhisper大型モデルを蒸留技術で最適化することで、同等の精度を維持しつつ、推論速度を約6.3倍高速化を実現しています。 kotoba-whisper-v2.0のメリット: 高速処理: 特に長時間の音声データ処理において、OpenAIのWhisper large-v2と比較して約6倍高速です。短い音声データでは約10秒、20分の音声データでも約3分で処理できます。 高精度: 日本語に特化してトレーニングされており、専門用語や日常会話のニュアンスも正確に捉えます。OpenAIのWhisper large-v2と同等かそれ以上の精度を誇ります。 ローカル環境での動作: クラウドにデータを送信する必要がないため、セキュリティ面で安心です。機密情報の取り扱いが必要な企業や組織に最適です。 無料利用可能: Hugging Faceで公開されており、誰でも無料で利用できます。 技術的な概要: Whisper large-v3を教師モデルとして、蒸留技術を用いて開発されました。日本語話者特化のリソースであるReazonSpeechを用いて、約720万の音声クリップでトレーニングされています。 Flash Attention 2を用いることで更なる高速化が可能です。 環境構築 (概要): NVIDIA GeForce RTXシリーズGPU(推奨)、16GB以上のメモリ、Python 3.8以上が必要です。必要なライブラリはpipコマンドでインストールできます。 まとめ: kotoba-whisper-v2.0は、高速性と高精度を両立した日本語音声認識モデルです。ローカル環境で動作する安全性も魅力で、大量の音声データ処理やセキュリティを重視する場面で非常に有効なツールと言えます。 新人エンジニアへの補足: このモデルは、既存のWhisperモデルを改良したもので、特に日本語の音声認識に特化しています。高速処理は、大量の音声データの処理時間を大幅に削減し、開発効率の向上に貢献します。また、ローカル環境での動作は、データセキュリティの観点から非常に重要です。 環境構築は、一般的なPython環境とGPUがあれば比較的容易に実行できます。 記事では具体的なコード例も掲載されているので、それを参考にしながら試してみることをお勧めします。 引用元: https://qiita.com/ryosuke_ohori/items/9634c1fd8a9cc9ff7c36 お便り投稿フォーム （株式会社ずんだもんは架空の登場組織です）

関連リンク Gemini in Android Studio, now helping you across the development lifecycle Android Studioに搭載されたAIコーディングアシスタント「Gemini」の大規模アップデートがリリースされました。今回のアップデートでは、開発ライフサイクルの全段階でAIを活用できるようになり、生産性の向上に大きく貢献します。 主な新機能は以下の通りです。 1. コード編集・改善機能: Gemini Code Transforms: プロンプトによるコードの修正やリファクタリングが可能になります。複雑なコード変更も簡単に実行できます。 コミットメッセージ生成: コード変更を分析し、適切なコミットメッセージを自動生成します。バージョン管理の効率化に役立ちます。 Rethink and Rename: クラス、メソッド、変数名の変更を支援します。より直感的で分かりやすい名前に変更できます。 プロンプトライブラリ: よく使うプロンプトを保存・管理できます。再利用することで作業時間を短縮できます。 ドキュメント生成: 選択したコードスニペットのドキュメントを簡単に生成できます。コードの可読性向上に役立ちます。 2. UI開発支援機能: Composeプレビューの自動生成: Composeを使ったUI開発において、プレビューに必要なモックデータを自動生成します。UIデザインの確認を迅速化できます。 マルチモーダル対応（近日公開予定）: 画像をコンテキストとして利用できるようになり、より直感的なUIデザインが可能になります。 3. アプリ品質向上機能: 単体テストシナリオ生成: ローカルのコードコンテキストに基づいて、単体テストのシナリオを自動生成します。テスト作成の負担を軽減できます。 ビルド/同期エラー分析: ビルドや同期エラーに関する分析機能が強化されました。エラー解決の時間を短縮できます。 App Quality Insightsの機能強化: Google Play ConsoleとFirebase Crashlyticsから報告されたクラッシュに関する分析と修正提案機能が強化され、ローカルコードコンテキストも活用できるようになりました。バグ修正の迅速化につながります。 GeminiはAndroid StudioのCanaryチャンネルで利用可能です。多くの機能は年末にリリースされるLadybug Feature Dropで安定版チャンネルにも提供される予定です。 制約事項: Geminiの開発支援機能を利用するには、ソースコードをサーバーに送信することに同意する必要があります。GoogleはAIの責任ある利用に尽力しており、ユーザーのプライバシー保護にも配慮しています。詳細については、提供されているプライバシーに関するドキュメントを参照ください。 新人エンジニアの皆さんにとって、GeminiはAndroidアプリ開発における強力な味方となるでしょう。ぜひ活用して、効率的な開発を目指してください。 引用元: https://android-developers.googleblog.com/2024/10/whats-new-in-gemini-in-android.html Playwrightを参考にブラウザ内テキスト検索を高速化する (事例紹介:サードパーティスクリプト提供会社) 本事例は、サードパーティスクリプト提供会社(社名は非公開)におけるブラウザ内テキスト検索の高速化プロジェクトの報告です。 既存のブラウザ自動操作技術(E2Eテスト応用)では、テキスト検索が遅いため、Playwrightのコードを参考に高速化を図りました。 まず、PlaywrightのChrome拡張機能からテキストセレクタ生成コード(InjectedScript)を移植・調査しました。Playwrightは独自のセレクタを用いてテキスト検索を実現しており、DOM全体を走査してテキストインデックスを作成していました。このインデックス作成と、DOM変更監視のためのMutationObserverが、パフォーマンスボトルネックとなっていました。 計測にはDevToolsのPerformanceタブを使用し、特にJavaScriptタスクの処理時間をBottom-Up表示で分析しました。その結果、lodash.isElementによる要素判定(約9ms)と、PlaywrightのelementText関数によるテキストインデックス作成(約13ms)が問題点として浮上しました。 lodash.isElementについては、el instanceof HTMLElementに置き換えることで、不要なオブジェクト走査を排除し、処理時間をゼロに削減しました。これは、lodashがIE時代のレガシーコードを含み、現代の環境ではオーバーヘッドとなることを示しています。 elementText関数については、DOM走査にdocument.createTreeWalkerを使用することで大幅な高速化を実現しました。createTreeWalkerは、従来のforループによるDOM走査に比べて10倍以上の速度向上を示すベンチマーク結果も確認しています。 さらに、検索クエリを事前に把握していることを活かし、検索クエリに完全一致するテキストノードのみを抽出することで、インデックス処理時間を2ms、検索時間を0.1msにまで短縮しました。 本プロジェクトを通して、以下の知見を得ました。 木構造のトラバースは遅い。document.createTreeWalkerを用いることで高速化できる。 ライブラリ関数は、過剰な汎用性によりパフォーマンスを低下させることがある。必要に応じて、より制約の強い実装に置き換えることで高速化できる。 現代のフロントエンド開発では、DOM操作のコストを意識することが重要である。 本事例は、既存のライブラリを適切に活用し、パフォーマンスボトルネックを特定・解決することで、ブラウザ内テキスト検索を大幅に高速化できたことを示しています。 特に新人エンジニアにとって、DevToolsによるパフォーマンス計測と、ライブラリ関数の適切な選択・改良の重要性を示唆する事例となっています。 引用元: https://zenn.dev/mizchi/articles/fast-dom-text-search Pythonプロジェクトでflat layoutではなくsrc layoutが推奨される理由を理解する Pythonプロジェクトのディレクトリ構成には、パッケージをプロジェクトルート直下に置くflat layoutと、srcサブディレクトリに置くsrc layoutの2種類があります。多くのPythonプロジェクトではsrc layoutが推奨されています。その理由は、テストの安全性にあります。 flat layoutでは、Pythonインタプリタがカレントディレクトリをインポートパスの先頭に置くため、開発中のコードが誤ってインポートされる可能性があります。例えば、テストコードがまだパッケージに含まれていない開発中の関数を呼び出してしまうと、テストが通ってしまい、潜在的なバグを見逃す危険性があります。 一方、src layoutでは、パッケージはsrcディレクトリ内に配置され、ビルド時にパッケージ化されます。テストを実行する際には、ビルド済みのパッケージが使用されるため、開発中のコードが誤って実行されることはありません。テストは、実際にリリースされるコードに対して行われるため、より信頼性の高いテスト結果が得られます。 記事では、flat layoutとsrc layoutでそれぞれパッケージを作成し、テストを実行する実験が行われています。その結果、flat layoutでは開発中のコードが意図せず使用され、テストが誤って成功するケースが確認されました。src layoutでは、開発中のコードが使用されず、テストが適切に失敗することで、問題を早期に発見できることが実証されました。 ただし、多くの著名なPythonプロジェクト(pandas、numpy、scikit-learnなど)はflat layoutを採用しています。これは、テスト方法やプロジェクトの規模、開発スタイルなど、様々な要因が影響していると考えられます。src layoutはテストの安全性という点で優れていますが、プロジェクトの状況に応じてflat layoutを選択することもあります。 新人エンジニアとして、Pythonパッケージ開発を始める際には、src layoutを採用することで、テストの信頼性を高め、バグを早期に発見できる可能性が高まります。 flat layoutとsrc layoutのそれぞれのメリット・デメリットを理解し、プロジェクトの状況に合わせて適切な構成を選択することが重要です。 本記事は、src layoutの利点を理解するための良い例題となっています。 GitHubリポジトリには、flat layoutとsrc layoutの具体的な実装例とテストコードが公開されているので、ぜひ参照して理解を深めてください。 引用元: https://nsakki55.hatenablog.com/entry/2024/10/28/095509 お便り投稿フォーム （株式会社ずんだもんは架空の登場組織です）

関連リンク Gemini Models on GitHub Copilot Google CloudとGitHubのパートナーシップにより、GitHub CopilotにGeminiモデルが導入されます。 まず、Gemini 1.5 Proが利用可能になり、今後数週間以内にCopilotユーザーは利用できるようになります。 Gemini 1.5 Proは、コード生成、分析、最適化といった開発者にとって一般的なユースケースに優れています。最大200万トークンという長いコンテキストウィンドウを備えているため、10万行以上のコードを処理し、修正案の提案やコードの動作説明を行うことが可能です。 GitHub Copilotの新しいモデル選択機能を通じて、Gemini 1.5 Proを選択できるようになります。利用可能なプラットフォームは、github.com、Visual Studio Code、Visual Studio向けのCopilot拡張機能などです。 Copilot ChatでもGemini 1.5 Proを使用できます。 これは、開発者がニーズに最適なモデルを選択できる柔軟性と制御性を重視する姿勢を示しており、AIによるコード生成の次の段階は、単一モデルではなく、複数のモデルから選択できるようになることを意味します。 Geminiモデルは、Gemini API、Google AI Studio、Vertex AI、Google Cloud、Workspace、Android Studio、Firebase、Colabなど、多くの主要なプラットフォームや環境で開発者エクスペリエンスをサポートしています。Google独自のコード支援ツールであるGemini Code Assistも、Visual Studio CodeやJetBrains IDEなど、一般的な統合開発環境(IDE)で利用可能です。 本発表は、開発者にとって多様な選択肢を提供する重要な一歩であり、今後、より高度で効率的なコード開発を支援する技術革新が期待されます。 新人エンジニアにとっても、様々な環境で利用可能なGeminiモデルとGitHub Copilotの連携は、開発効率の向上に大きく貢献するでしょう。 引用元: https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/gemini-models-on-github-copilot Creating a LLM-as-a-Judge That Drives Business Results – 本記事は、LLM（大規模言語モデル）を用いてAIシステムの評価を行うための実践的なガイドです。AI開発チームが抱えるデータ量増加や、曖昧な評価指標による非効率性といった問題を解決する手法として、「Critique Shadowing（批評による影付け）」という手法を紹介しています。これは、LLMを「判定者」として活用し、AI出力の評価を効率化する方法です。 問題点: 多くのAIチームは、多数の指標を用いた複雑な評価システムに苦戦しています。指標が多すぎたり、評価尺度が曖昧であったり、ドメイン専門家の知見が活用されていなかったりすることで、信頼できるデータが得られず、開発の進捗が滞ることが多々あります。 解決策: Critique Shadowingでは、以下のステップでLLMを「判定者」として活用します。 ステップ1：主要ドメイン専門家の特定: AI製品の成功に不可欠な専門知識を持つ人物（複数でも可）を特定します。この専門家は、技術的な側面だけでなく、ユーザーニーズの観点からも評価を行います。 ステップ2：データセットの作成: AIが本番環境で遭遇する様々な状況を網羅したデータセットを作成します。これは、AIの機能（Feature）、想定される状況（Scenario）、ユーザー像（Persona）といった次元で構成されます。既存データとLLMを用いた合成データの両方を活用することが推奨されます。 ステップ3：パス/フェイル判定と批評: 主要ドメイン専門家は、AIの出力に対して「パス」または「フェイル」の判定を行い、その理由を詳細に記述した批評を作成します。複雑な数値評価ではなく、単純な二値判定が、重要な点を明確にする上で有効です。批評はLLM判定器のプロンプト作成に必須です。 ステップ4：エラー修正: データセットのレビューを通じてAIシステムのエラーが発見された場合は、修正してから次のステップに進みます。 ステップ5：LLM判定器の構築: 主要ドメイン専門家による判定結果と批評を基に、LLM判定器のプロンプトを構築します。専門家の判定とLLM判定器の判定結果の一致率を高めるために、プロンプトを繰り返し改良します。 ステップ6：エラー分析: LLM判定器を用いて評価した結果、エラー率の高い領域を特定し、その原因を分析します。これにより、AIシステムの改善に集中すべき点を明確にできます。 ステップ7：専門的なLLM判定器の作成（必要に応じて）: エラー分析の結果に基づき、必要に応じて特定のエラーに焦点を当てた専門的なLLM判定器を作成します。 重要なポイント: この手法の真の価値は、データの精査と分析にあります。LLM判定器は、データ分析を促すためのツールと捉えるべきです。 また、本手法は、状況に応じて柔軟に適用できることを理解しておくことが重要です。 本記事では、各ステップの詳細な手順やLLMプロンプト例、よくある質問への回答などが示されていますが、本要約では簡潔に概要を説明しました。より詳細な情報は、元記事を参照ください。 引用元: https://hamel.dev/blog/posts/llm-judge/ LlamaPReview - GitHub Marketplace LlamaPReviewは、GitHubのプルリクエスト(PR)を自動的にレビューするAIアシスタントです。GitHub Marketplaceで提供されており、ワンクリックインストールで簡単に導入できます。現在、無料で利用可能です。 主な機能は以下の通りです。 完全自動化されたレビュー: PR作成時に自動的にレビューを行い、包括的なコメントを投稿します。設定不要で、すぐに利用できます。 高度なコード理解: 単なるコードスキャンではなく、リポジトリ全体のコンテキストを理解し、構文エラーから複雑な論理的な欠陥まで、潜在的な問題を特定します。コード間の関係性や依存関係も考慮に入れた分析を行います。 多言語対応: JavaScript、C++、Python、PHP、Java、Scala、Go、Rust、Kotlin、TypeScriptなど、主要なプログラミング言語をサポートしています。 無料利用: クレジットカード情報などの入力は不要で、全ての機能を無料で利用できます。 LlamaPReviewは、シニアエンジニアによるレビューのような詳細なフィードバックを提供することで、コードの品質向上に貢献します。GitHub Actionsとの統合も可能で、CI/CDパイプラインへのシームレスな組み込みを実現できます。 新人エンジニアにとっても、学習コストが低く、効率的なコードレビューを行う上で非常に有用なツールと言えます。 無料であるため、気軽に試してその効果を実感できます。 引用元: https://github.com/marketplace/llamapreview お便り投稿フォーム （株式会社ずんだもんは架空の登場組織です）

関連リンク GitHub - Integuru-AI/Integuru: An AI agent that builds third-party integrations through reverse engineering platforms internal APIs. Integuruは、プラットフォームの内部APIをリバースエンジニアリングすることで、統合コードを生成するAIエージェントです。ブラウザのネットワークリクエストを記録したHARファイルと、実行したいアクションを記述したプロンプトを入力すると、そのアクションを実行するPythonコードを出力します。 具体的には、ユーザーがブラウザでアクションを実行した際のネットワークリクエストを分析し、依存関係グラフを生成します。このグラフは、目的のアクションに必要なリクエストとその依存関係を示しています。 例えば、請求書のダウンロードをしたい場合、アカウントIDやユーザーIDを取得するリクエストが依存関係としてグラフ上に表現されます。Integuruは、このグラフを辿りながら、各リクエストをPython関数に変換し、最終的に目的のアクションを実行する統合コードを生成します。 必要な設定としては、OpenAI APIキーの設定と、Poetryを用いたPython依存関係のインストールです。 create_har.pyスクリプトを用いてブラウザのネットワークリクエストを記録し、integuruコマンドを実行することで、コード生成が可能です。 生成されたコードは、プラットフォームの内部エンドポイントを呼び出して、指定したアクション（例えば、請求書のダウンロード）を実行します。 Integuruは、リクエストの依存関係グラフの生成、入力変数のサポート（コード生成への対応は近日予定）、コード生成機能を備えています。 現状、GPT-4相当以上のOpenAIモデルの使用が推奨されています。 このプロジェクトはオープンソースであり、貢献も歓迎されています。 開発元であるInteguru.aiは、カスタムインテグレーションや追加機能の開発、ホスティング、認証サービスも提供しています。 本要約は、GitHubリポジトリの概要と制約事項に焦点を当て、使用方法等の詳細は省略しています。 新人エンジニアにも理解しやすいよう、平易な言葉で説明しています。 引用元: https://github.com/Integuru-AI/Integuru How the New Raspberry Pi AI HAT Supercharges LLMs at the Edge この記事は、ラズベリーパイ用の新しいAIアクセサリハット（AI HAT）が、エッジデバイス上で大規模言語モデル（LLM）の性能を大幅に向上させる方法について説明しています。 Novusteck社によるこのAI HATは、エッジコンピューティングにおけるLLMの実用化を促進する重要な技術革新です。 具体的な機能や使用方法の詳細については記事本文を参照いただくとして、本要約では概要と制約事項に焦点を当てます。 このAI HATは、限られたリソースを持つラズベリーパイのような小型デバイスでも、複雑なLLMを効率的に実行できるように設計されています。 これにより、電力消費や計算能力の制約から、これまでエッジでのLLM活用が困難だった様々なアプリケーションが可能になります。例えば、リアルタイム翻訳、音声認識、画像認識といったタスクを、クラウドに依存することなく、デバイス上で直接処理できるようになります。 ただし、このAI HATの使用にはいくつかの制約があると考えられます。 記事では明示的に記載されていないかもしれませんが、想定される制約として、処理できるLLMのサイズや複雑さには限界があること、リアルタイム処理に必要なデータ転送速度やメモリ容量の制限があることなどが挙げられます。 また、特定のLLMフレームワークやソフトウェアライブラリとの互換性、必要なセットアップ手順の複雑さなども、利用上の制約として考慮すべき点です。 本AI HATは、エッジAI分野における革新的な技術であり、IoTデバイスや組み込みシステムにおけるLLMの応用範囲を大きく広げると期待されます。 しかし、導入にあたっては、上記のような制約事項を十分に理解し、プロジェクトの要件に合致するかを慎重に検討する必要があります。 より詳細な仕様や使用方法については、記事本文やNovusteck社のウェブサイトを参照することをお勧めします。 新人エンジニアの皆さんは、このAI HATの可能性と同時に、その制約も理解した上で、適切なプロジェクトへの適用を検討してください。 引用元: https://blog.novusteck.com/how-the-new-raspberry-pi-ai-hat-supercharges-llms-at-the-edge AI Overviews in Search are coming to more places around the world Google検索のAI概要表示機能が、100カ国以上に拡大されました。これにより、世界中の10億人を超えるユーザーが毎月この機能を利用できるようになります。日本語を含む複数の言語に対応し、ユーザーはより簡単に必要な情報を見つけ、関連性の高いウェブサイトを発見できるようになります。 この機能は、5月に米国でローンチされ、8月には米国以外への展開が行われました。ユーザーからのフィードバックは非常に肯定的で、検索結果の有用性が向上したと評価されています。今回の拡大により、より多くの国と言語でAI概要表示機能が利用可能になり、検索体験全体が向上します。 AI概要表示機能では、関連するウェブサイトへのリンクがより目立つように表示され、デスクトップとモバイルの両方でアクセスしやすくなっています。 これにより、パブリッシャー、企業、クリエイターとの連携機会も拡大します。広告はページ内の専用枠に表示され、オーガニック検索結果との明確な区別が維持されます。米国ではモバイルユーザー向けの関連クエリでAI概要表示機能内の広告が利用可能になり、ユーザーと製品・ブランドのマッチングが向上しています。 Googleは、AI概要表示機能以外にも、さまざまな質問への対応やオンラインコンテンツの探索を容易にするためのAI搭載機能の強化を継続しています。 引用元: https://blog.google/products/search/ai-overviews-search-october-2024/ お便り投稿フォーム （株式会社ずんだもんは架空の登場組織です）

関連リンク ドメインモデリングで全システムの設計をゼロからやり直す。リアーキテクチャに挑む2年間の全貌【モノタロウCTO普川】 レバテックラボ（レバテックLAB） モノタロウ社は、20年以上に渡り運用してきたレガシーシステムの限界を迎え、2022年から大規模なリアーキテクチャに着手しました。 パッケージシステム導入の失敗を経て、ドメインモデリングに基づいた内製開発による抜本的なシステム刷新を選択。マイクロサービス化と業務ドメインの分割統治を目指し、ドメイン駆動設計を参考にしながら、地道な取り組みを2年間継続しています。 リアーキテクチャ開始前には、経営層との丁寧な合意形成が最優先事項でした。 長期的な投資と、新しい開発手法への理解を深めるため、エンジニアへの綿密な説明と「テックプリンシプル」の設定を行いました。 さらに、逆コンウェイ戦略に基づき、理想アーキテクチャに合わせた組織改編を2年かけて実施。CTO直下の「CTOオフィス」と既存業務との兼務チームを編成し、情報共有とスムーズな開発体制構築を目指しました。 リアーキテクチャの具体的なプロセスは、まず「イベントストーミング」による業務フローの明確化から始まりました。関係者全員参加のもと、付箋を用いたワークショップを実施し、業務全体の流れを把握する「ビッグピクチャー」を作成。その後、各業務領域を詳細に分析し、「プロセスモデル」とドメイン境界を可視化する「コンテキストマップ」を作成しました。 このドメインモデリングを経て、ようやくソフトウェア設計に着手。1つのドメインモデルの完成には3～4ヶ月を要します。 ドメインモデリングでは、「在庫ドメイン」のように複雑な領域は徹底的に分析する一方、「受注ドメイン」のように過去の事例が豊富な領域はデータ分析を簡略化するなど、コストと精度のバランスを考慮しながら進めています。 しかし、どのプロセスを簡略化できるかの判断は非常に難しく、経験と状況判断に基づいた柔軟な対応が求められます。 現在もリアーキテクチャは進行中で、終わりは見えていません。 メンバーからは不安の声も上がっていますが、CTOは技術スタック刷新だけでは不十分であり、業務構造の根本的な見直しこそが競争優位性を生むと確信し、取り組みを継続しています。 長期間にわたる困難なプロジェクトですが、モノタロウ社の事業成長に大きく貢献する取り組みとして、関係者全員で取り組んでいる最中です。 引用元: https://levtech.jp/media/article/interview/detail_545/ Flux + Helm における即時ロールバック クックパッドのレシピサービスグローバル版統合に伴い、日本版のECS環境からグローバル版のEKS環境への移行が発生しました。グローバル版ではFluxとHelmを用いたGitOpsによる自動デプロイを採用していますが、従来のリバートによるロールバックでは、CIテストのオーバーヘッドや承認プロセスにより、障害発生時の迅速な復旧が困難でした。具体的には、ロールバックに40分程度要するケースもあったため、即時ロールバックの仕組み構築が急務となりました。 既存のGitOpsフローでは、イメージ更新はFluxのImage Update Automation機能が検知し、マニフェストリポジトリへの更新、KustomizeとHelm Controllerによるクラスタへの反映という流れです。リバートによるロールバックはGitOpsフローに則っていますが、時間がかかりすぎます。そこで、Helm Controllerによるhelm upgradeを待たずにロールバックを実行する独自の方法を導入しました。 即時ロールバックを実現するため、Helmのリビジョン管理機能を利用したhelm rollbackコマンドを採用しました。これは、HelmReleaseの同期を一時的に停止し、helm rollbackコマンドで直接Helmリリースを以前のリビジョンに復元する手法です。これにより、helm upgradeの完了を待たずにロールバックを開始でき、数分以上かかっていた復旧時間を大幅に短縮しました。 しかし、helm rollbackコマンドの実行には特別な権限が必要であり、開発者へ権限を与えるのは適切ではありません。そこで、SlackのChatOpsコマンド/laboty global-web-platform rollback {アプリケーション名} {ロールバック先のコミットハッシュ}を実装しました。このコマンドは、開発者が指定したコミットハッシュから対応するHelmリリースのリビジョンを自動的に特定し、FluxのHelmReleaseとAlertの同期を一時停止した後、helm rollbackを実行します。 さらに、ロールバック後の自動デプロイ再開のため、 /laboty global-web-platform recover-from-rollback {アプリケーション名} {回復したコミットハッシュ}コマンドも実装しました。このコマンドは、回復したコミットハッシュに対応するイメージがHelmReleaseに反映されていることを確認した後、FluxのHelmReleaseとAlertの同期を再開します。 これらのChatOpsコマンドにより、開発者は簡潔なコマンドで即時ロールバックと復旧を実行できるようになり、障害発生時の迅速な対応とサービス継続性が向上しました。 この仕組みは、障害対応の迅速化だけでなく、開発における迅速なイテレーションにも貢献すると期待されます。 引用元: https://techlife.cookpad.com/entry/2024/10/28/204340 【図解ハンズオン】たった60分でReactを使った音楽プレイヤーを作ろう！【TypeScript/Shadcn/TailwindCSS】 この記事は、React、TypeScript、Shadcn、Tailwind CSSを使って、約60分で音楽プレイヤーを作成するハンズオントレーニングの概要を説明しています。React初心者で、HTMLの経験があり、JavaScriptとTypeScriptを学びたいエンジニアを対象としています。 ハンズオンでは、まずNode.jsとViteを用いたReactプロジェクトの構築方法を説明します。Viteは高速な次世代ビルドツールです。 npm create viteコマンドを使い、ReactとTypeScriptを選択してプロジェクトを作成します。その後、npm iで依存パッケージをインストールし、npm run devで開発サーバーを起動します。 次に、UIコンポーネントライブラリであるShadcnと、その基盤となるCSSフレームワークTailwind CSSを導入します。npm installコマンドで必要なパッケージをインストールし、tailwind.config.jsとsrc/index.cssを編集してTailwind CSSを設定します。 src/App.tsxを修正することで、Tailwind CSSが正しく動作することを確認します。 記事では、具体的なコード例と実行結果のスクリーンショットが掲載されており、環境構築からTailwind CSSの導入、動作確認までをステップバイステップで解説しています。 ただし、音楽プレイヤーの具体的な実装方法や機能に関する詳細は、本文からは省略されています。 本ハンズオンは、React環境構築とShadcn、Tailwind CSSの導入を理解することを主眼としています。 音楽プレイヤーの実装方法は、別途動画教材で詳細に解説されているようです。 本記事は、React環境構築と主要ライブラリの導入手順を理解するための入門として最適です。 引用元: https://qiita.com/Sicut_study/items/a27fb53468e14216d6fb お便り投稿フォーム （株式会社ずんだもんは架空の登場組織です）

関連リンク Coinbase Launches Autonomous On-chain Agent Framework for Base Blockchain Coinbaseは、Baseブロックチェーン上で動作するAI搭載の自律型オンチェーンエージェント作成を容易にする新しいフレームワーク「Based Agent」を発表しました。このフレームワークを使用すると、わずか3分程度で、取引、スワップ、ステーキングなど、様々なオンチェーン操作を実行できるAIエージェントを簡単に作成できます。 CoinbaseのプロダクトマネージャーであるLincoln Murr氏によると、Based Agentは、特定のタスクを実行するように設計された自動プログラム（AI駆動型ボット）を開発するためのシンプルなテンプレートを提供します。 エージェントはスマートコントラクトと連携し、取引管理、スワップ実行、Baseドメイン名の登録なども行えます。 Based Agentは、Coinbaseの開発者向けプラットフォームSDK、OpenAI（ChatGPT開発元）のSDK、そしてAI駆動型のソフトウェア開発・展開プラットフォームReplitを使用して構築されています。 利用開始には、CoinbaseとOpenAIからAPIキーを取得し、Replitのテンプレートをフォークするだけで、その後は必要な機能を追加していくことができます。 Mode Networkの創設者であるJames Ross氏は、今後6～12ヶ月以内に、ブロックチェーン取引の80％以上がAIエージェントによって管理されるようになると予測しており、Based Agentはその実現を加速させる可能性を秘めています。 GitHubリポジトリも公開されているため、詳細な技術仕様はそちらを参照できますが、本フレームワークは開発者にとって、Baseブロックチェーン上でのAI活用を大幅に簡素化する革新的なツールと言えるでしょう。 引用元: https://www.cryptoglobe.com/latest/2024/10/coinbase-launches-autonomous-on-chain-agent-framework-for-base-blockchain/ Claude AIがブラウザ内でJavaScript実行可能に！コード不要のデータ分析ツールで業務効率化へ前進 - イノベトピア Anthropic社は、AIチャットボット「Claude」に新たなデータ分析ツールを実装しました。このツールの最大の特徴は、ブラウザ上で直接JavaScriptコードを実行できる点です。従来、AIによるコード生成後、別途実行環境が必要でしたが、Claudeはそれを不要にしました。 CSVやPDFファイルの分析、インタラクティブなグラフ作成を、プログラミング知識がなくても直感的に行えるようになっています。 具体的には、Web Worker技術を用いて、ブラウザ上で安全にJavaScriptを実行する仕組みを採用しています。これは、Pythonベースのサーバーサイド実行を採用する他のAIツールとは異なるアプローチです。 性能向上も著しく、Claude 3.5 Sonnetのプログラミング性能はSWE-Bench Verifiedテストで33.4%から49.0%に向上、TAU-benchテストでも小売・航空分野でそれぞれ大幅な性能向上を示しました。 現在、Claude.aiの全ユーザーがプレビュー機能として利用可能です。ただし、アップロードファイルサイズや扱えるファイルの種類に制限があり、セキュリティ面も考慮が必要な点に注意が必要です。 機密データの取り扱いには慎重な検討が求められます。 この機能は、AIアシスタントを単なるチャットボットから、誰でも使える実用的なデータ分析ツールへと進化させる可能性を秘めています。特に、プログラミングスキルに乏しいビジネスユーザーにとって、データに基づいた意思決定を支援する強力なツールとなることが期待されます。 今後のアップデートで、機能拡張や大規模データ処理への対応などが予定されています。 引用元: https://innovatopia.jp/ai/ai-news/44081/ 生成AI/LLMを使ったウェブサイト開発 週末に、はてな匿名ダイアリーの「最も重要なマンガ10選」をまとめたリンク集ウェブサイトを、生成AI/LLMツールを駆使して開発しました。開発期間は従来の半分（約6時間）で完了しました。本記事では、その具体的な開発プロセスと使用ツールを紹介します。新人エンジニアにも分かりやすいよう、簡潔に説明します。 開発概要: ウェブサイトは、はてな匿名ダイアリーの記事をスクレイピングし、Amazon APIで商品情報を取得、それらを元にリンク集を作成するシンプルな構成です。 生成AI/LLMツールは、デザイン、コーディング、データ処理の各段階で活用されました。 デザイン: 初期デザインはClaude Artifactsを用いて作成。複数の生成AIツール（ChatGPT Canvas、v0、Bolt）を比較検討した結果、Claude Artifactsが最も高品質な成果物を生成したため採用しました。デザインはクックパッドを参考に、Tailwind CSSとshadcn/uiをベースにしています。 コーディング: Next.js (Static Exports) をフロントエンド、Firebase Firestore をバックエンドとして採用。 コード修正や提案にはCursorを使用し、Claude 3.5 SonnetモデルでAIアシストによる効率的な開発を実現しました。TypeScriptはデータ処理部分を除き、プロトタイピング段階では使用を最小限に抑え、効率化を図りました。 データ処理: はてな匿名ダイアリーの記事スクレイピングにはcheerio、Amazon商品データ取得にはPA APIを使用。GPT-4 Turbo (Vercel AI経由) を用いてスクレイピングしたデータの構造化とAmazon検索結果からの適切な商品の選別を行いました。コストは約10ドルで済みました。 アーキテクチャ: 静的サイト生成（SSG）を採用し、Cloudflare Workersでホスティングすることで高速なアクセスを実現。 Firestoreの柔軟なスキーマ設計により、LLMの出力結果を直接保存し、将来的なデータ構造の変更にも対応できる設計となっています。 ツール選定のポイント: デザイン： Claude Artifacts (高品質な初期デザイン生成) コーディング： Cursor (AIアシストによる効率的なコード修正) LLM： GPT-4 Turbo (Vercel AI経由、データ構造化と選別) フロントエンド： Next.js (shadcn/ui, Tailwind CSSとの親和性) バックエンド： Firebase Firestore (柔軟なスキーマ設計) ホスティング： Cloudflare Workers (静的サイト、拡張性) 本開発を通して、生成AI/LLMツールがウェブサイト開発の効率化に大きく貢献することが実証されました。 特に、プロトタイピング段階でのTypeScriptの使用制限や静的サイト生成の採用により、開発期間の大幅な短縮と柔軟性の両立を実現しました。 今後、生成AI/LLMツールの活用は、開発プロセスの標準的な一部になる可能性が高いと感じています。 引用元: https://laiso.hatenablog.com/entry/2024/10/27/154053 お便り投稿フォーム （株式会社ずんだもんは架空の登場組織です）

関連リンク Introducing computer use, a new Claude 3.5 Sonnet, and Claude 3.5 Haiku Anthropic社は、大規模言語モデルClaudeの最新版であるClaude 3.5 SonnetとClaude 3.5 Haikuを発表しました。Claude 3.5 Sonnetは、前モデルと比べて大幅な性能向上を見せており、特にコーディング能力が著しく向上しています。SWE-bench Verifiedでのスコアは33.4%から49.0%に向上し、公開されている他のモデルを上回っています。TAU-benchでも性能向上を確認しています。価格は従来と変わらず、速度も同等です。 Claude 3.5 Haikuは、前世代の最大モデルであるClaude 3 Opusと同等の性能を、同等の費用と速度で実現しています。SWE-bench Verifiedでは40.6%を記録しました。低遅延で指示に従う精度も向上しており、ユーザー向け製品や、大量データ処理に適しています。 最大の革新は、公開ベータ版として提供開始された「コンピュータ使用」機能です。これは、Claudeが人間のようにコンピュータを操作できる機能で、画面を見て、カーソルを動かし、ボタンをクリックし、テキストを入力する事ができます。 Claude 3.5 Sonnetは、この機能を公開ベータ版で提供する最初の最先端AIモデルです。現在、実験段階であり、使いにくさやエラーが発生する可能性がありますが、開発者からのフィードバックを元に迅速な改善が期待されています。Asana、Canvaなど複数の企業が既にこの機能を試用し、数百ステップにも及ぶタスクの自動化に成功しています。 このコンピュータ使用機能は、Anthropic API、Amazon Bedrock、Google CloudのVertex AIで利用可能です。ただし、まだ初期段階であり、完璧ではありません。スクロールやドラッグなどの操作は、現時点ではClaudeにとって困難な場合があります。また、スパムや不正利用のリスクも考慮されており、安全な展開のための対策も講じられています。 Claude 3.5 Haikuは今月末にリリース予定です。 両モデルは、米国および英国のAI安全研究所による事前テストを経ており、安全性の確保にも配慮されています。 開発者からのフィードバックは歓迎されており、今後の更なる機能向上に繋がる事が期待されます。 引用元: https://www.anthropic.com/news/3-5-models-and-computer-use GitHub - microsoft/BitNet: Official inference framework for 1-bit LLMs Microsoftが開発したBitNetは、1ビット量子化された大規模言語モデル(LLM)のための推論フレームワークです。GitHub上で公開されており、MITライセンスの下で利用可能です。 このフレームワークを使うことで、1ビット量子化されたLLMを効率的に推論処理できます。 つまり、メモリ使用量を削減し、推論速度を向上させることが期待できます。 詳細な使用方法についてはGitHubリポジトリを参照ください。 リポジトリにはコード、課題、プルリクエスト、議論、アクション、プロジェクト、セキュリティ情報、そしてパフォーマンスに関するインサイトなどが含まれています。 9.6kのスターと635のフォークを獲得しており、多くの開発者から注目を集めていることが分かります。 本フレームワークは、リソースの制約がある環境下でのLLMの活用を促進する可能性を秘めています。 新人エンジニアの皆さんにとって、このプロジェクトは、大規模言語モデルの効率的な実装方法を学ぶ良い機会となるでしょう。 ただし、具体的な使用方法や実装方法は、GitHubリポジトリのドキュメントを参照する必要があります。 引用元: https://github.com/Microsoft/bitnet なんとなくから脱却する GitHub Actionsグッドプラクティス11選 gihyo.jp この記事は、GitHub Actionsをより効果的に運用するための11個のグッドプラクティスを、新人エンジニアにも分かりやすく解説しています。 GitHub Actionsの基本的な知識は既にあることを前提としており、 「フェイルファスト」「ムダの最小化」「セキュリティ」「メンテナンス性」の4つの設計指針に基づいた実践的なアドバイスが提供されています。 1. フェイルファスト: 迅速なエラー検出とフィードバックが重要です。タイムアウト設定(例: timeout-minutes: 5)、デフォルトシェルをBashに指定してパイプエラーを検出(defaults: run: shell: bash)、静的解析ツールactionlintによる構文エラーチェックを推奨しています。 2. ムダの削減: 不要なワークフロー実行を避けることで待ち時間とコストを削減できます。 Concurrencyによる古いワークフローの自動キャンセル(concurrency: group: $-$ cancel-in-progress: true)、イベントフィルタリングによるワークフロー起動条件の絞り込み(on: pull_request: paths: ['**.go']), コスト削減のためUbuntuランナーの優先利用(runs-on: ubuntu-latest)が挙げられています。 3. セキュリティ: 最小権限の原則を遵守することが重要です。GITHUB_TOKENのパーミッションをジョブレベルで定義し(permissions: contents: read), アクションのコミットハッシュを固定することで(例: uses: actions/checkout@eef61447b9ff4aafe5dcd4e0bbf5d482be7e7871)、セキュリティリスクを軽減します。 4. メンテナンス性: デバッグ容易性と可読性の高いコードを目指しましょう。Bashトレーシングオプション(set -x)による詳細なログ出力、workflow_dispatchイベントによる容易な動作確認、ワークフローの目的や影響範囲をコメントで記述する(# なにをするワークフローか手短に記述)ことが推奨されています。 最後に、これらのグッドプラクティスをまとめたテンプレートコードが提示されています。このテンプレートを活用することで、効率的で安全、そしてメンテナンス性の高いGitHub Actionsワークフローを構築できます。 より詳細な情報は、紹介されている書籍「GitHub CI/CD実践ガイド」を参照することを推奨しています。 引用元: https://gihyo.jp/article/2024/10/good-practices-for-github-actions 『AIねこコンテンツ』という謎の存在について「わかっていてもカワイイと思ってしまう」「モンハンみてぇだｗ」 この文章は、AIによって生成されたネコの動画コンテンツに関する複数のX（旧Twitter）投稿のまとめです。投稿された動画は、AIによって作られたネコが人間のような動作をする様子を映したもので、そのリアリティと可愛らしさから多くのユーザーが注目しています。 ネコは、食事をする、スプーンを使うなど、人間らしい動作をしますが、その動作が不自然ではなく、むしろ「可愛い」と感じる人が多いようです。 一部のユーザーは、その動きがゲーム「モンスターハンター」シリーズに登場するアイルーを連想させるとコメントしています。 動画のクオリティの高さが評価されている一方で、ネコの指が人間の手のように見える部分など、AIならではの不自然さも指摘されています。しかし、その不自然さすらも許せてしまうほどの可愛らしさや、リアルなネコの表情表現が、多くのユーザーを魅了している点が特徴です。 まとめると、このAIねこコンテンツは、高度なAI技術によって実現された、リアルで可愛いネコの動画であり、そのクオリティの高さと、人間とネコの境界を曖昧にする独特な表現が、大きな話題を呼んでいると言えるでしょう。 特に、新人エンジニアの視点では、AIによる動画生成技術の進歩と、その技術がエンターテインメントにどのように活用されているかの好例として理解できるでしょう。 また、ユーザーの反応から、AI技術の倫理的な側面（人間の手のような指など）についても考えるきっかけになるかもしれません。 引用元: https://togetter.com/li/2454857 お便り投稿フォーム （株式会社ずんだもんは架空の登場組織です）