こんにちは！ AIエージェントに一年を捧げた太田（https://x.com/ottamm_190）です。 年末のエージェント記事の第四弾です。 第一弾→ Weekly AI Agent News!から見えたAIエージェントの現在地 - 襖からキリン 第二弾→ AIエージェントビジネスの現状と今後の考察 - 襖からキリン 第三弾→ 生成AIエージェントが刺さる業務課題を探そう！ - 襖からキリン 今年のWeekly AI Agents News!を更新し続けて個人的に学びがあった論文を紹介します。 特に研究者よりかはビジネス層やエンジニア層に読んで学びがありそうなのを満遍なく16本紹介します。 キリ良く15本には削れなかったですね。はい。 読者層は真ん中 ぜひ、年末にお手元の生成AIを使って読んでみてください。 質問例も載せておきます。（生成結果は確認していませんが、当時聞いたような記憶も
追記1：チップをお送りいただいたかたがた，ありがとうございます！ 追記2： このような話題に興味があるかたへ…関連するコミュニティはこちら↓ 非専門家向け：https://discord.gg/shingiyurariteisaba-1125096939344625684 専門家向け：https://www.aialign.net/contact OpenAI o3は，人間とは全く異質の汎用知能である恐れがある． 競技プログラミングCodeforcesで，人類に混じってo3が全世界175位となったのはすさまじい． ガチの数学者たちが全力で作ったベンチマークFrontierMathで，o1-previewでも2%しか正解しなかったところが，o3では25%も正解してしまった． しかし，一番の問題はそこではない． 全く別次元のところにある． ARC-AGIというベンチマークだ． o1で25%だっ
本記事では、最近流行りの「生成AIエージェント」に替わる「Agentless」（エージェントレス）という手法について、ざっくり理解します。株式会社ナレッジセンスは、エンタープライズ企業向けにRAGを提供しているスタートアップです。 この記事は何 この記事は、ソフトウェア開発自体を自動化する際の新しい手法「Agentless」の論文[1]について、日本語で簡単にまとめたものです。 今回も「そもそもAIエージェントとは？」については、知っている前提で進みます。確認する場合は、こちらの記事などをご参考下さい。 本題 ざっくりサマリー 最近、ソフトウェア開発で生成AIを使うことは当たり前になっています。（GitHub Copilot、Cursor、Devinなど、様々なツールがリリースされています。） 「AGENTLESS」は、ソフトウェア開発を自動化する、という文脈でLLMを使う際の、新しい手法
STEP2. アウトプットを実現するために必要なデータソースを書き出す アウトプットの整理ができたら、今度はインプットとなるデータソースの整理を行いましょう。 必要なデータソースは要件から読み解くことができます。 今回は「10代のユーザーの月間視聴数（性別 / 動画カテゴリごと）の推移をグラフで見たい」という要件です。 ここから、この分析に必要なエンティティ（実体）とその属性、集計値を抽出しましょう。 エンティティと属性 ユーザー 性別 年代 動画 カテゴリ 集計値 視聴数 これらのデータを管理するテーブルを、調査やヒアリングを実施して探します。 今回は以下のテーブルを使用することとします。 user：ユーザー登録に必須な入力項目を管理するテーブル user_profile：ユーザーが登録後に設定できる任意の入力項目を管理するテーブル video：ユーザーが投稿した動画を管理するテーブル
文章の校正や表紙のデザインといった書籍の制作全般の作業から流通までをAIに肩代わりさせ、執筆者に印税を100％還元させつつ納期も大幅に短縮するという自費出版のAIサービス「Spines」がスタートしました。人の手で編集する出版社よりも大幅にコストを削減できるとうたうこのサービスに、出版業界が反発しました。 The Bookseller - News - New publisher Spines aims to 'disrupt' industry by using AI to publish 8,000 books in 2025 alone https://www.thebookseller.com/news/new-publisher-spines-aims-to-disrupt-industry-by-using-ai-to-publish-8000-books-in-2025-al
この記事は2024年10月22日に行われた「さくらじまハウス 2024」で発表した「Honoの来た道とこれから」の内容を、先ほど口頭で喋って文字起こして修正したものです。 アジェンダ 今日はHonoの来た道とこれからという題名で話していきたいと思いますゆーすけべーと申します。よろしくお願いします。今日のアジェンダですけども、Honoの現在の状況とメインのHonoの来た道とこれからということを紹介したいと思います。「これから」は少なく「来た道」というのが焦点になっていてそれぞれをトピック別で紹介していきたいと思います。 Honoとは？ まずHonoとはという話をしたいんですが今回はですね、文字起こし版ということで省きます。 紹介したいのはイニシャルコミットということで最初のコミットが2021年12月15日になりましてもうすぐ3年経ちます。もうちょうど3年経ちますね。結構長い間やっているプロジ
Anthropic社のClaude発！AIアシスタントが「何でも繋がる」時代へ。新技術MCPが切り開く可能性 ※この記事は、Anthropicが発表したModel Context Protocolについて、エンジニアではない方にも分かりやすく解説する記事です。 Model Context Protocol (MCP) - AIとデータを「つなぐ」新しい標準規格今回は、AI業界で大きな注目を集めている新しい技術「Model Context Protocol（MCP）」について、できるだけ分かりやすく解説していきたいと思います。 目次そもそもなぜMCPが必要なの？みなさんは、ChatGPTやClaudeなどのAIアシスタントを使っていて、こんな経験はありませんか？ 「社内の資料を見ながら回答して欲しいのに...」 「SlackやGitHubの内容も含めて分析して欲しいけど...」 「データベー
Introducing the Model Context Protocol (MCP) An open standard we've been working on at Anthropic that solves a core challenge with LLM apps – connecting them to your data. No more building custom integrations for every data source. MCP provides one protocol to connect them all: pic.twitter.com/kYsivQyPDq — Alex Albert (@alexalbert__) November 25, 2024 Model Context Protocolの概要 Model Context Protoc
声に革命を。Aivis Project が切り拓く、感動の音声体験。 Aivis Project は、感情豊かな音声合成技術を誰もがかんたんに活用できる未来を目指す、 壮大な開発プロジェクトです。 機械的な響きに留まらない、まるで魂を宿したかのような音声が、あなたの想いや言葉に豊かな感情をのせて 世界へと響き渡る。Aivis Project が描く未来は、これまでにない感動と驚きに満ちています。 好きなキャラクターの声で物語を紡ぎ、理想の声でニュース記事に命を吹き込む。 そうした新しい表現が、私たちのプロダクトを通じて数クリックで実現します。 AivisSpeech でのローカル音声合成から、モデルの制作・ミックス・公開まで、Aivis Project は 誰もが自由に好きな声を共有できる未来を形にしていきます。 これまで一部の才能や特別な環境だけが手にできていた魅力的な声を、各々のアイデ
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