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こちらはLayerX AI エージェントブログリレー41日目の記事です。 こんにちは、CEO室でAI Agent開発のPdMをしているKenta Watanabeです。 AI Agent開発に取り組んでいる方や自分用の効率化ツールを開発したりしてLLMで遊んでいる方は何かしらのAgentフレームワークを利用されている方が多いのではないかと思います。LayerXでもAI SDKなどのフレームワークが社内で利用されています。本日はAgent開発の試行錯誤を通して得られたAgentフレームワーク選びの参考になるような考え方を紹介できればと思います。 Agentフレームワーク戦国時代 ここ数年はAgentフレームワーク戦国時代と言えるほどたくさんのフレームワークやSDKが開発され利用されているのではないかと思います。各LLM ProviderはLLMを利用するためのHTTP EndpointとSD

2022年8月、Stability AIがテキストから画像を生成するAIモデル「Stable Diffusion 1.0」を公開。これまでテキスト中心だったAI分野に大きな衝撃を与えた。高性能なサーバーを使わずとも、個人のPC上で高品質な画像を生成できるという事実は、多くのクリエイターに強いインパクトを残した。 ただし当時は、要求されるマシンスペックが高く、環境構築にも技術的な知識が必要だった。そのため「面白そうだが難しそう」と感じて、実際に導入するまでには至らなかった人も少なくない。 しかし、その状況は次第に改善していく。2023年7月にStability AIが公開した「Stable Diffusion XL（SDXL）1.0」によって、1024×1024ドットの高解像度画像生成が実現。12GBのVRAMを搭載したGPU（RTX 4070クラスなど）があれば、安定して実用的に利用できる

ChatGPTを使っていて「結論の根拠が薄い」「もっと確からしさを示してほしい」と感じたことはありませんか。 最近、海外のRedditや各種開発者ブログでは、AIに出典の提示・反証・仮定の明示を求めることで、曖昧な回答や“それっぽい嘘”を減らす手法が話題です。 この記事では、そうした知見をもとに、ChatGPTをファクトベースで使うための「事実確認（ファクトチェック）系プロンプト」を10個に厳選して紹介します。すべてそのままコピペで使え、英語プロンプト＋日本語訳＋活用ポイントを付けています。 1. 根拠を必ず提示させる For each claim you make, provide a specific source (include the URL if possible) and explain in 1–2 sentences how the source supports tha

こんにちは。PIVOTでソフトウェアエンジニア、スクラムマスターを務めて(いる|いた)@tawachanです。 この記事では、PIVOTのプロダクトチームがNotionからGitHub Projectsへタスク管理ツールを移行した経緯と、具体的な実装方法について紹介します。 背景：AIファーストチームへの変革 詳細な背景については、前回の記事「スクラムからカンバンへの移行——ソフトウェアエンジニアがマネージャーになる時代に」で、チームの思想やプロセスの変化について紹介しました。今回は、その思想を支える具体的なツールの変化に焦点を当てます。 前回の記事で紹介したように、私たちのチームはAI時代の開発に合わせてプロセスを見直し、スプリントベースからカンバン方式へ移行しました。しかし、プロセスを変えるだけでは不十分でした。 開発速度が上がると、次に見えてくるのはツール自体のボトルネックです。特に

LayerX AIエージェント ブログリレー 40日目の記事です。 昨日は ＠yuya_presto さんの「Chrome拡張だけでVercel AI SDKからブラウザを操作する browser-agent-bridge」でした！ こんにちは。すべての経済活動をデジタル化したいmichiru_daです。 私はコーディング未経験の営業上がりのプロダクトマネージャーで、普段自分でコードを書くことはありません。 ですが今回は大エージェント時代に乗っかり、Claude Agent SDKを利用して自分の業務を効率化するAIエージェントを作ってみました。 本記事では、普段エンジニアリングを行わない非エンジニアの目線で、実際の業務ユースケースに沿ってAIエージェントを実装した学びを共有します。エージェント実装そのものの有益なtipsなどは含まれないので、ご了承ください。 この記事の対象読者 自チーム

このコーナーでは、2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にしているWebメディア「Seamless」（シームレス）を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高いAI分野の科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 X： ＠shiropen2 米ストーニーブルック大学や米コロンビア大学ロースクールなどに所属する研究者らが発表した論文「Readers Prefer Outputs of AI Trained on Copyrighted Books over Expert Human Writers」は、著作権で保護された書籍で訓練されたAIが、専門作家よりも読者に好まれる文章を生成できることを明らかにした研究報告だ。 この実験結果は、AIが著作物を学習することの是非を巡る議論に実証的な証拠を提供する可能性がある。 研究チームは、芸術分野の大学院の学位である「Master of Fi

ChatGPTを使っていて「なんだか優しすぎる」「もっと本音で答えてほしい」と感じたことはありませんか？ 今、海外のSNSでは、そんな“やさしすぎるAI”を「本気モード」に変えるためのプロンプト（指示文）が話題になっています。 RedditやX（旧Twitter）では、「ChatGPTを辛口のコーチに変える」「Google社員のように考えさせる」など、AIのキャラクターを根本から変える“魔法の言葉”が次々とシェアされています。 この記事では、その中でも特に人気の高い10個のプロンプトを厳選して紹介します。 1. 「優しさフィルター」を外すプロンプト SNSで最も話題になったのが、Redditユーザー「Wasabi_Open」氏のプロンプト。 ChatGPTの“なんでも褒めてくる”性格を一瞬で変える強力な一文です。 From now on, stop being agreeable and

非営利団体Common Crawlは、10年以上にわたりインターネットの広範なアーカイブを構築してきました。このペタバイト規模のデータベースは研究用に無料で公開されていますが、近年、OpenAI、Google、Meta、AmazonといったAI企業が大規模言語モデル(LLM)の訓練に利用していることが物議を醸していると、アメリカの月刊雑誌・The Atlanticが指摘しています。 Common Crawl Is Doing the AI Industry’s Dirty Work - The Atlantic https://www.theatlantic.com/technology/2025/11/common-crawl-ai-training-data/684567/ The Atlanticの調査によると、Common CrawlはAI企業に対し、主要なニュースサイトのペイウォ

ソフトバンクグループ（ソフトバンク株式会社およびソフトバンクグループ株式会社）とOpenAI Group PBC（以下「OpenAI」）は、合弁会社「SB OAI Japan合同会社」（以下「SB OAI Japan」）を2025年11月5日に発足させました。SB OAI Japanは、AI（人工知能）で企業の経営を変革する「クリスタル・インテリジェンス（Crystal intelligence）」の展開を目的とした合弁会社です。 SB OAI Japanは、OpenAIの先進的なAI技術を活用して、OpenAIのエンタープライズ向けの最新プロダクトと、日本市場に最適化された導入支援・運用サポートを組み合わせたAIソリューション「クリスタル・インテリジェンス」を、2026年に日本国内で独占展開します。「クリスタル・インテリジェンス」は、先進的なAIツールを活用して、企業の生産性向上と経営効

0. はじめに 性能が厳しくなってきた(らしい)初期Apple Silicon達 突然ですが、最近AppleがM5とM1を比較したニュースを公開したのはご存知でしょうか。 14-inch MacBook Pro with M5 delivers: Up to 7.7x faster AI video-enhancing performance in Topaz Video when compared to the 13‑inch MacBook Pro with M1, and up to 1.8x faster than the 14-inch MacBook Pro with M4.1 Up to 6.8x faster 3D rendering in Blender when compared to the 13‑inch MacBook Pro with M1, and up to

結論BtoBのSaaSプロダクトにおいて、UIの「美しさ」は贅沢品（Nice to have）ではなく、事業の根幹である「信頼」に直結する必須要件です。 もちろん、安定した動作やセキュリティ、継続的な機能リリースは信頼の土台として不可欠です。しかし、特にスタートアップが巨大なエンタープライズ企業の信頼を勝ち取る最後の一押しは、「使いやすさ」を超えた「美しさ」と「細部へのこだわり」から生まれます。 これは、プロダクトの品質に対する作り手の「誇り」の現れであり、最も効率的に信頼を構築するための戦略だと考えています。 スタートアップが越えるべき「信頼の壁」toBのSaaSスタートアップ、特に私たちが対峙しているような大企業をクライアントに持つビジネスにおいて、プロダクトはとにかく「信頼度」が重要です。 （※toCプロダクトは運の要素などまた違った難しさがあるので、今回は話題から外します） 売上1

はてな匿名ダイアリーがAI生成文章だらけになっている事象について、ホットエントリーでも言及がチラホラみられるようになりました。 orangestar2.hatenadiary.com anond.hatelabo.jp anond.hatelabo.jp 定点観測をしていた身として、このサイトがどう変化をしていたか、記録として残しておこうと思います。また私がどんな方法で観測していたかを種明かしし、誰かの参考となることを願います。 あなたは誰ですか はてな匿名ダイアリーを年間数千件ブクマしている人間です。 2024年では1stでブクマした236件分がはてブのホットエントリーに送られています。 anond.hatelabo.jp これは１年間でホットエントリーに出てくる匿名ダイアリーのエントリのうち、8.6％はffrogが見つけてきている、ということです。 ……正直伝わりづらい。暇人ということ

AIが文章を書き、プログラムを組み、顧客対応まで行う時代になりました。人間が働くことの意味そのものが問われるようになったのです。 私は40年近く企業を経営してきましたが、ここまで急速に労働の本質が変化した時代を見たことがありません。 1990年代に「Java」を知った頃、プログラミングは未来の言語だと胸を躍らせたものです。しかし、いまやその未来をAIが書いています。 米GitHub（ギットハブ）が提供している「GitHub Copilot」、米オープンAIの「Codex」、グーグルの「Gemini Code Assist」など、AIが自動でコードを書き、テストを行い、システムを最適化する時代になりました。 かつてスキルと呼ばれた多くの能力が、AIによって瞬時に代替されつつあるのです。その結果、社会は新たな二極に分かれ始めています。 それが「働きたくても働けない人」と「働かなくてもいい人」で

AIが著作物を学習することは、著作権法の“グレーゾーン”ではない。文化庁が示す法第30条の4によれば、「情報解析を目的とする利用」であれば、著作権者の許可なしに著作物を学習用データとして使うことができると明記されている。つまり、AIが漫画や映像を“読む”こと自体は問題にならない。 ただし、そのAIが“似た作品を作って公開”した場合、初めて著作権侵害の対象になる。境界線は、「学習」ではなく「公開」にある。 この法的立場を前提にすると、10月31日に発表された日本漫画家協会と大手出版社17社の共同声明は、やや異なる方向を向いている。声明では、AIが著作物を学習する段階でも「著作権者の許諾を得るべき」と主張しており、文化庁の解釈とは食い違う。 オプトインとオプトアウトの違いを整理する 議論の焦点は「オプトアウト」と「オプトイン」という2つの仕組みにある。 ここを誤解すると、今回の声明の意図も見誤

要約 Linuxカーネルのコードリーディングの関数追跡を可視化するウェブサイトを作った。https://linux.tokyo （PCで見てください） とりあえず「write」だけ可視化したが、今後は全カーネルの機能制覇を目指す（driver全制覇は別にいいかな...） Linux Reader というVSCode拡張機能を使ったよ 難しいLinuxカーネルのコードリーディング Linuxカーネルのコードリーディングは、とてもとても難しいです。 多くのOS初学者は、以下のようなところでつまづくことでしょう。 意味の分からない最新の情報 深すぎる関数追跡 深くまで探索した後で覚えていられない関数追跡 とは書いたものの、かくいう私がこの初学者の一人でした。 生成AIが今ほど注目されていなかった２年前くらいに、私もLinuxカーネルを読もうとして見事に挫折しました... 何を読もうとして挫折した

オープンAIのサム・アルトマン最高経営責任者（CEO）が自身のソーシャルメディアに掲載したプロフィール写真（右）。「ChatGPT-4oイメージ・ジェネレーション」モデルを使い、実際の写真をジブリのアニメ風に生成したものだ。［AFP＝聯合ニュース、X］ アニメ制作会社スタジオジブリが、ChatGPTの開発元である米オープンAIに対し、自社コンテンツを人工知能（AI）の学習に利用しないよう求めた。 3日（現地時間）、米IT専門メディア「テッククランチ」によると、ジブリが加盟する日本の「コンテンツ海外流通促進機構（CODA）」は、動画生成サービス「Sora 2」を最近リリースしたオープンAIに対し、加盟社のコンテンツを許可なく学習に利用しないよう求める公開書簡を送ったという。 CODAはまた、「Sora 2」に関する著作権侵害をめぐる加盟社からの抗議や問い合わせに誠実に回答するよう要求した。

システム構成図やシーケンス図を描くとき、「どのツールを使えばいいの？」 と悩んでいませんか？ draw.io、PlantUML、Mermaid、FigJam...選択肢が多すぎて、結局いつも同じツールに逃げてしまう。でも本当にそれでいいのか不安。 この記事では、実際のエンジニアたちが使っているツールと、その選び方を徹底的にまとめました。 ▼ガッシーさんのツイート に集まった情報を参考に記載させてもらっています。デザイナー、プログラマー、エンジニア、経営層と様々な方がリアクションされていたので、みんな悩んでいるんだな…わかるぞ…と思い、しれっとまとめさせてもらいました。私も個人的にめっちゃ悩んでいたので。問題があれば削除しますのでご安心ください。 人気の図形描画・作図ツール徹底比較 1. draw.io (diagrams.net) - 最多回答の万能ツール 完全無料で高機能、幅広い用途に対

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