はじめに AIのコーディングアシスタントとして最近、急速に注目を集めているCline。VSCode上でAIと連携し、コード生成からバグ修正、さらにはターミナル操作まで自動化できるこのツールは、多くのエンジニアの生産性を劇的に向上させています。 mizchiさんの『CLINEに全部賭けろ』という記事では、 AIから引き出せる性能は、自分の能力にそのまま比例する AI自体を管理するパイプライン設計を自分のコアスキルにする必要がある ともあるように、エンジニアはClineという強力なツールの最大限を使えるようになっていくべきです。 「AIの上手な使い方」が今のエンジニアにとって必須スキルになりつつあるため、単にClineを使うだけでなく、その仕組みを理解することで得られるメリットは数多くあります。例えば、現時点でのClineの得手・不得手を理解することでAIに対して的確に指示ができたり、clin
【読売新聞】 虐待が疑われる子どもの一時保護を巡り、人工知能（ＡＩ）にその必要性を判定させるシステムについて、こども家庭庁が導入見送りを決めたことがわかった。国が２０２１年度から約１０億円をかけて開発を進め、最終的な判断を下す児童相
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
しぴぴぴ！ Vtuberのしぴちゃん (https://www.youtube.com/@CP-chan)です。普段はゲーム配信しかしてませんが、たまにAIについて発信することがあります。今日はAIの記事の方。 現在はローカルAIモデルに関する連載をしています。 第一弾 本記事（DeepSeek R1をほぼ準備なしからローカルGPUで動かす） 第二弾 Cline＋ローカル版DeepSeek R1でAIコーディングを使い放題にする（高スペックマシン向け） 最近話題のローカルで動くLLM、DeepSeek R1 をローカルGPU環境（NVIDIA）で動かしてみましょう。 多少のコマンドラインの操作ができれば、事前にローカルLLMを触ったことがなくてもインストールできるように書くつもりです。 サムネはDeepSeek R1くんに画像を生成してもらおうとしたところです（そんな機能はありません）。
Explore common agent recipes with ready to copy code to improve your LLM applications. These agent recipes are largely inspired by Anthropic's article. A workflow where the output of one LLM call becomes the input for the next. This sequential design allows for structured reasoning and step-by-step task completion.
昨今、 Cline 等の AI エージェントによる開発支援を試されている方が多いかもしれません。 Ubie でも先日から Devin をトライアルしており、生成AIによる開発生産性の向上を模索している最中です。（この様子は下記記事によく書かれています） Devinはアウトプットを考えるとコストが安いとは感じますが、 Cline のようなローカルで動作するエージェントはさらに安く高速動作します。これらが Ubie の一定規模になったコードベースで動作するのか、どのようなツールが有力候補となりえるのかを軽く検証してみました。 TL;DR ローカルで動作するAIエージェントはコスト・速度・機能においてかなり活用しうる。今回は Cursor や Roo-Cline を使用して、「一定規模のコードベース」において「テストコード追加や簡単な改修」が数十~数百円程度のコストで実現 できた。ただし現状エン
2024.09.27 OpenAI APIを使ってgit commitメッセージやコードレビューをAIに任せましょう！ 次世代システム研究室の Y.I です。 OpenAI API を活用してちょっと便利なコマンドを作成したのでご紹介します。作成したものは、「自動Git Commitメッセージ生成」と「コードレビュー」機能です。LangChainやVectorDBなどを利用しなくても、発想次第で便利な機能を作れますので1例としてご覧ください。 機能紹介 Pythonで以下の機能を実現しています。 Git commitメッセージの自動生成 Gitの変更履歴に基づき、適切な日本語のcommitメッセージを生成します。 コードレビューの自動化 Gitの変更履歴に基づき、コードに問題がないかやパフォーマンス改善の提案を行います。 openai apiのtokenを環境変数から取り込み 簡易的ですが
この記事の目的この記事はAIのガチの専門家向けではなく、業務でAIを使う必要があるエンジニアに向けて書いた「最新AIの論文を可能な限り楽に読む方法」です AIの研究者でなくても、AIの最新情報を把握しておきたい人は多いと思います。ところがAIの最新情報は日本語の書籍やブログだけでは把握することができません。今のAI界隈は動きが早すぎるので、日本語の書籍が出るのを待っていると取り残されてしまいます。AIの最新の情報は毎日発表されている論文を読むしかありません。 とはいえ、英語論文を大量に読み続けるのは大変だなぁ……と思っていたのですが、読む方法を整えていくことでかなり継続的に読み続けることができるようになりました。平均すると毎週５から７本ほど読めています。ここでは論文をコンスタントに読んでいくためのノウハウを共有したいと思います。 論文は日本語に翻訳して読む英語の勉強を頑張りたい人以外は、論
Published 2024/10/13 07:05 (JST) Updated 2024/10/13 07:21 (JST) 公益財団法人「新聞通信調査会」は12日、メディアに関する全国世論調査の結果を公表した。世界的に急速に普及する生成人工知能（AI）について「著作権侵害などの悪影響を排除するため、政府は規制を強化すべきだ」と答えた人が59.7％に上り、「規制を最小限にとどめるべきだ」の19.1％を大きく上回った。生成AIの利用者は14.1％で、18～19歳では48.6％が「使っている」とした。 記者ではなく、生成AIがニュース記事を作成することには、「人の判断が入らず、フェイクニュースがまぎれ込む危険がある」（48.9％）、「記事の責任の所在があいまいになる」（44.5％）と否定的な意見を持つ人が多かった。生成AIで作成されたフェイクニュースにだまされない自信があるかを尋ねると「自信
どんな人向けの記事？ これからRAGを作ってみたい DifyやLangChainにこだわらず、自分で開発をハンドリングしたい ベクトルDBや埋め込みモデルの選定の勘所をサッと知りたい ここではRAGとは何かのような話題は扱いません。 RAGが、ほぼAI活用の現実的な最適解になりつつある LLMは高度な知的タスクを実行可能である。 そんな理解が世界に広まっていく中で、企業は自らが蓄えたデータをLLMに組み合わせてどう活用するか躍起になっています。これからはビッグデータだ！という時代を経ているため、情報インフラに投資した企業も多く、AIでデータを活用する流れはもはや確定路線と言えます。 この問題を解決する手法として一番最初に思いつくのは、モデル自体を改変するファインチューニングです。しかし、ファインチューニングにはいくつかの実用上の問題があります。ファインチューニング自体に専門知識が必要である
米AIスタートアップ「Etched」は6月25日（現地時間）、ChatGPTなど最新のAI技術の基盤となっている「Transformer」アーキテクチャーに特化したチップ「Sohu」を発表した。この発表は、現在NVIDIAが支配的な地位を占めるAIチップ市場に、新たな競争をもたらす可能性がある。 Transformer処理に特化 AIチップ市場は現在NVIDIAが圧倒的なシェアを持つ。同社の汎用GPUは様々なAIモデルを効率的に処理できる柔軟性から市場の約80%を占めている。 多くの大手テクノロジー企業がAI開発のためにNVIDIAのチップに数十億ドルを投資しているのが現状だ。 Etchedの「Sohu」は、ASIC（Application-Specific Integrated Circuit：特定用途向け集積回路）と呼ばれる、特定の用途に最適化された集積回路だ。汎用性は低いものの、特定
生成AIの登場により、検索市場が大きく変わろうとしている。米国ではグーグル対抗のAI検索エンジン「Perplexity」の検索から流入するトラフィックは毎月40％増加していることが判明。日本でもソフトバンクと連携して本格参入することが明らかになった。これに対抗してグーグルも生成AIを活用した検索システム「Search Generative Experiences（SGE）」を利用者全員に早期に展開する見込みだ。生成AIによる検索が増えるとSEO（Search Engine Optimization）にどのような影響が出るのかは多くのデジタルマーケターが注目するところ。生成AIの登場で、検索市場に何が起きるのか。
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［速報］マイクロソフト、PCに話しかけながら画面を操作するだけで生成AIがRPAフローを自動生成してくれる、Power Automate「AIレコーダー」発表 マイクロソフトは、日本時間5月22日未明から開催中のイベント「Microsoft Build 2024」で、PCに話しかけながら画面を操作するだけでRPAフローを自動生成してくれる、Power Automateの新機能「AIレコーダー」を発表しました。 人間に操作を教えるように、AIに話しながら操作 これまでRPAフローを作成する方法として、マウスやキーボードなどの操作を記録することで基本的なRPAフローを作成することが可能でした。 今回発表された新機能「AIレコーダー」は、まるで人間に言葉で説明しながら業務アプリケーションの操作を教えるように、マウスとキーボードを操作しつつ音声で説明することで、どのような意図で操作しているのかを詳
Claude3.5Sonnetで当直シフト作成の悩みから解放！（以下、ほぼClaude3Opusが執筆） 当直表やシフトの作成に頭を悩ませたことはありませんか？不都合日や休日の希望を考慮しつつ、担当数の公平性や当直の間隔など、様々な条件をクリアしなければならないこの作業。これまでは人の手で行うしかなく、とてつもない時間と労力を要していました。 （2024.6.22追記） Claude3.5Sonnetのリリースに伴い、Claude3Opus→Claude3.5Sonnetに変更しました でも、そんな悩みともついにサヨナラできる日が来たのです！そう、Claude3.5Sonnetならこの面倒なシフト作成をほぼ完璧にこなしてくれるんです。しかもChatGPTに比べて出力が速いです。 Claude3.5Sonnetはスタッフ一人一人の希望を汲み取りつつ、担当数のバランスや当直間隔など、様々な条件
自律型AIソフトウェアエンジニア「Devin」登場。Readmeを読んで環境構築、Print文を使ってデバッグなど AIスタートアップのCognitionが自律型のAIソフトウェアエンジニア「Devin」を発表した。Devinは人間と同様にコードエディタやコンソール、Webブラウザを用いて情報を参照し、コーディングやデバッグ作業を自律的に行える能力を持つようだ。 AIスタートアップのCognitionは、自律型のAIソフトウェアエンジニア「Devin」を発表しました。 Devinは人間が課題を与えると、自律的に情報を参照し、コーディングやデバッグ、デプロイを行い、システム構築を実現するAIソフトウェアエンジニアだと説明されています。 Today we're excited to introduce Devin, the first AI software engineer. Devin i
「AIと著作権に関する考え方について(素案)」に関するパブリックコメントの結果について という題名のpdfファイルが文化庁から出されました。 94011401_01.pdf (bunka.go.jp) これについて色々と言われてるわけですが…。 反AIからの論というのが極めてお粗末であるということです。 まず第一に、なぜ最初パブリックコメントの募集の話が挙がった時に、 「様式なんてどうでもいい！硬いこと考えずに意見を送ろう」などという広め方を してしまう人が出てしまったのか…。 第二に、2万も送られたのだから反映されてしかるべきだ！と考えてしまう人の存在。 これは投票ではないんですよ。多数決で何か決まるようなわけじゃないです。 そもそも同じ人が連投したりしてたのに、なぜ数を誇ってしまったのか。チョコワVSスフィンクスか？ 大事なのは論でした。なぜAIを規制すべきなのか？なぜAIのみを規制す
この文章は何： 近年の生成AIブームにより、革命的なまでにプログラミングという仕事の形は変わることが予想され、実際、今までにない速度で世界が効率化され様々なサービスがローンチされていく中「使う側」としても「作る側」としても「IT業界(特にSaaS業界など)での生存」は難しくなっているように感じます。正解を知っていたらとっくに僕は大儲けをしているわけですが、当然わかるはずもなく生存戦略に苦しむだけの中での寝言です。 まとめと結論めいたもの：AI技術の発展により「プログラミング」と呼ばれる「人間の仕事を機械に引き継ぐ行為」のほとんどはゼロコストで行えるようになり、少なくとも今ほどの価値や競争優位の源泉とはならないだろう。今やるべきは、AIを自社の競争優位の源泉とするべく、まるで人材投資のようにAIへの引き継ぎ書を書くことと、AIの研修制度を作ることかもしれない。 プログラミングという仕事の終焉
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