まずは、このプロンプトで「何ができるのか」をサクッとお見せします。 1️⃣Googleスライド完成までの流れ①Geminiに原稿を渡すプロンプトをセットしたGemに、スライド化したい元ネタを渡します。 文字起こし・PDF・動画など､AIが解析できるデータなら何でもOK！ ②GoogleスライドでGASを開くコードをまるごとコピーし、空のGoogleスライドから「拡張機能」→「Apps Script」を開きます。 ③コードを実行するコピーしたコードを貼り付けて保存 → 「実行」をクリック。 ④スライド完成！Googleスライド に戻ると…この通り｡ スライドショーGIF： すべて純粋なオブジェクト（テキストや図形）なので、自由に編集可能｡ もちろん、好きな画像を挿入することもできます。 なんと…「スピーカーノート」まで自動で生成してくれます。 2️⃣はじめにきっかけは「スライド生成AI､会社
Copilot に質問するくらいで、これまであまり AI には積極的には関わってこなかったのですが、要望もあり、10日間ほどかけて勉強・整理してみました。しかし、最近の新化や変動が激しいため、このページの内容もすぐに古くなってしまう可能性があります。最新の動向は AI を活用するなどしてウォッチしてみてください。(2025.10.12 杜甫々) サブページ AIの歴史 AI関連用語 基本用語 機械学習 ディープラーニング 生成AI AIエージェント バイブコーディング モデルと入出力 モデル プロンプト トークン マルチモーダル MCP アーキテクチャ パラメータ数 LLM SLM GPU 学習方法・測定方法 教師あり学習 教師なし学習 ファインチューニング 転移学習 RAG AIの課題と未来 AI倫理ガイドライン・法律 ハルシネーション AGI シンギュラリティ AIモデル ChatGP
こんばんは、座禅いぬです。 JAWS DAYS 2025に参戦してきました！会場前にいたコツメカワウソの赤ちゃんがとてもかわいかったです。 さて、Deep Researchのサービスが始まってから、たくさんの人が自分の使い方を編み出して解説していると思いますが、自分の使い方をまとめたかったのでここに載せておきます。これ、とんでもない機能ですよね。使ってみてすぐ、人類はもう生成AIに勝てないなと思いました。 一言でいうと、調べたいもの、考えたいことに対して「論文を書く」というフレームワークを構築します。論文の構造はいろいろあると思いますが、理系論文の流れをフレームワークととらえ、生成AIに思考しやすい形を作ります。 背景：なぜ論文という枠組みが良いのか 論文は次のような流れを持ちます。 背景 (Introduction) 目的 (Objective) 材料と方法 (Methods) 結果 (
4/9(水) お昼にYouTubeでも解説します🙌 やさしいMCP入門 ＆ 実践LT会（KAGと学ぼう！勉強会） https://kddi-agile.connpass.com/event/351600/
マイクロソフト、初心者向け生成AI学習教材「生成AIアプリケーションの開発を始めるために必要な全知識を学べる12講座」を無償公開 コースの内容には、大規模言語モデル（LLM）がどのように動くかを理解する。「生成 AI と大規模言語モデルの紹介」、ユースケースに適したAIモデルを選択できるようにする「様々なLLMの調査と比較」、プロンプトの構造と使用法の理解のための「プロンプト・エンジニアリングの基礎」、埋め込み技術を利用したデータ検索アプリケーションを構築する「Vector Databasesを利用した検索アプリケーションの構築」、外部APIからデータを取得するためFunction Callingを設定する「Function Callingとの統合」など、入門的な内容から高度なアプリケーションの開発まで多岐にわたるレッスンが用意されています。 レッスン内容は日本語による説明と図で構成 各レ
今年開設されるZEN大学で、「生成AIでリサーチとか勉強を加速させるには？」的な授業をやることになったので、その前座的なまとめ。 生成AIでとりあえず「英語」を効率よく学ぶ。深津式のベータ版。 自分の好きな分野で学ぶまず英語そのものを学ぶのではなく、「好きなことのために英語を学ぶ」構造を作る。 ポケモンカードでも、音楽でもスポーツでも、何でもいいから「自分がメチャクチャ成長したい趣味分野」を定める。 で、ChatGPTの4o以降のモデルで下記のように聞く。 あなたは英語予備校の先生として、英語の長文読解を楽しく学ぶための教材を以下の条件に従って作ってください。 * トレーディングカードゲームのデッキ編成論を題材にする。 * 関係代名詞を題材にする。 * フォーマットは会話形式（or エッセイ形式）にする。 これで、自分の興味分野の英語長文がつくれる。毎回テーマを考えるのが難しい場合は、下記
AI によるコーディングの支援はコード補完型からチャット型、そして自律型へと進化しています。この記事では現時点で主流となっているコーディングエージェントの種類とその特徴を整理したうえで、エンジニアの仕事の変化について考察します。 コーディングの仕事における AI 技術の関わりといえば、GitHub Copilot を代表するエディタ補完型が主たるものとして認識されてきました。補完型の AI はユーザーが途中まで書いたコードを補完する形で提案を行うことから、ペアプログラムの相方のような存在として捉えられていました。例えば function add と書き始めると、AI は (a: number, b: number): number { return a + b; } といった形で関数の定義を提案します。ユーザーは Tab キーを押すことで提案を受け入れたり、提案が気に入らなければそのままコ
こんにちは、ログラスの松岡(@little_hand_s)です 3行まとめ AIに質問させるときに選択肢を提示させると、回答が楽で早くなる さらに、推奨度とその理由を出力させると、その根拠を元にAIと議論できるし、納得感を持って進められる 結果、意思決定が速くなり、質も上がる AIと対話しながら開発してますか？ Claude CodeやCursorなどのAI開発ツールを使ってる人、増えてますよね。 AIが暴走しないように、不明な点を質問させてる人も多いと思います。 でも、毎回自然言語で答えるの、面倒じゃないですか？ たとえば： AI: 「バリデーション、フロントエンドとバックエンドどっちでやりますか？」 あなた: 「うーん、両方かな。セキュリティ的にバックエンドは必須で、UX的にフロントエンドも欲しいし...」（と、入力すると長い） もしどちらでバリデーションするかを決めていなかった場合、
こんにちは！最近、ChatGPTと話しすぎてAI風の口調がうつってきたAI-Bridge Labのこばです！👋 今回の記事はGoogleのサービス『NotebookLM』(ノートブックLM)について 1.NotebookLMの概要 2.使い方 3.具体例として過去のnote記事を全部読ませた結果どうなったか この3点を分かりやすくご紹介します！ 先に結論だけお伝えするとかなり実用性が高くオススメのツールです！ そしてこの記事を読んで頂ければご自身での活用法が想像できるようになると思いますので、ぜひ最後まで読んで頂けますと幸いです！ 1.NotebookLMの概要公式サイト：https://notebooklm.google.com/ NotebookLMは、Googleが提供する生成AIサービスで、ユーザーのメモ書きやアップロードした資料を基に情報を整理し、質問に答えることができる革新的
社内勉強会向け 新作(2025/12/06 ) →https://speakerdeck.com/watany/its-only-the-end-of-special-time
amazonの出したIDE「kiro」がめちゃくちゃ未来だったのでClaude Codeユーザーの人はみんな一度試してみてほしい どうもこんにちは、昨日AmazonがVS CodeベースのIDEである「kiro」をリリースしました この分野ではcursorやWindsurf、アドオンですがClaude Codeなど様々な選択肢があります そんな中であえてAmazonが出してきたIDEのコンセプトは Vibe coding ……ではなく、 Viable Code だそうです 細かい説明は公式HPを見てもらうとして、他との違いは 「仕様書駆動開発」 を明確に打ち出している点です AIとのコーディングは難しい 特にClaude Codeを弄り倒している人なら常々感じてると思いますが、AIに適切な指示を与えて適切な作業をしてもらうのは非常に難しいです それを解決しようとみんな「sowで書いて」だっ
大規模言語モデル講座について 大規模言語モデル（LLM）寄付講座は、東京大学松尾・岩澤研究室が世界に先駆けて体系的に構築した、最先端のLLM技術を学べるオンライン講座です。延べ6,000名が受講した実績があり、全12回でLLMの原理から社会実装まで幅広く学べる内容が特徴です。学生や社会人を対象に、最新技術を理論と実践の両面から深く学ぶことができます。 本資料の再利用(2次利用)について 本資料は東京大学 松尾・岩澤研究室が作成し、東京大学サマースクール2024として2024年9月から11月にかけて開催されたLLM大規模言語モデル講座の講義資料となっております。 本資料はクリエイティブ・コモンズのCC BY-NC-SA 4.0 DEED(表示-非営利-継承 4.0 国際)のライセンスが登録されています。 ライセンスの表示について 各スライドのページ最下部にライセンスの記載がございます。再利用
その②：通知をONにする モデルが強化されるにつれて、長時間の作業を自律的に行えるようになっています。その間、人間がずっと見ている必要はないため、作業が終わったら通知で連絡をもらうように設定しましょう。 個人的に参考になったブログはこちらです。 その③：音声入力を活用する 音声入力なら、タイピングの 3 〜 4 倍の情報量を、背景や意図を含めて自然に伝えられます。入力の負担が減って思考に集中できます。 個人的に参考になった動画はこちらです。 2. CLAUDE.md を作成し、育てる CLAUDE.md とは？ CLAUDE.md は、Claude にプロジェクトの背景知識（コンテキスト）を持たせるための設定ファイルです。通常、AI は会話のたびにプロジェクトの構成やルール（コーディング規約など）を忘れてしまうため、毎回説明する必要があります。しかし、プロジェクトのルートディレクトリに C
最近話題のModel Context Protocol(MCP)に関して、社内の勉強会(部内)で利用した資料を公開します！ ざっくり以下の内容が入っています！ プロトコル仕様 AWS MCPの話 開発方法
コンバンハ、オイソギデスカ 今日も上司の思いつきで無茶振りされる皆さんお疲れ様です。 DeepSeekみたいな話題が日経新聞に載るたびに新規事業になるんじゃ無いかとかプロトタイプをもってこいみたいなこと言われると災難ですよね。 何がどうなってて、何はできないんですよみたいなのまとめておいたから、俺の屍を越えてゆけ。 まず前提からな 確実なこと DeepSeekが、生成AIモデルをMITライセンスで出した。 巨大なサイズの生成AIモデルを出した。（普通のデスクトップPCでは動かないようなもの） 他がすでに出してた小さいモデルを改良したものを出した。（蒸留したもの、GPU積んでるデスクトップPCなら動くようなもの） 作り方、改良の仕方の論文を出した。ほぼ確実なこと中国が輸入できる制限されたGPU群で生成AIモデルを作った。 生成AIモデルを改良する際に、強化学習のみを用いて改善を行った。 他が
社内勉強会からの抜粋資料です。
AI の能力が上がるにつれて、人間が AI を監督するのが難しくなってきています。本稿では、Anthropic などのグループが ICLR 2025 で発表した Language Models Learn to Mislead Humans via RLHF（言語モデルは RLHF を通じて人間を誤解させることを学ぶ）をベースに、この問題について議論します。 この論文では、LLM が解けないほど難しいタスク、例えば難しいプログラミングのタスクに直面したとき、「分かりません」と言ったり、一目で分かるような間違ったコードを出力すると BAD ボタンを押されてしまうので、あえて出力を複雑にしたりデバッグしにくいコードを出力し、それによりユーザーは煙に巻かれる・ミスが隠蔽されるといった現象が実験により確認されています。 この現象は現実の LLM や AI サービスでも起きている可能性が高いです。自
ChatGPTを業務に組み込むためのハンズオン 2023/06/26 一般公開用 デジタル庁 Fact&Data Unit 大杉直也 ↑マイナンバー交付数のダッシュボードを作っているところです 「Microsoft でテストされたアイデアのうち、改善を示すメトリクスを実際に改善できたのは3分の1にすぎない」 (Microsoft社 元Vice President) 「もしあなたが実験主導のチームにいるなら、70%の仕事が捨てられることに慣れてください。それに応じてプロセスを構築しましょう」(Slack社 Director) A/Bテスト実践ガイド p14より 一方で 「アイデアの価値を見積もることは難しい。このケースでは、年間１億ドルの価値ある単純な変更が何か月も遅れていた。」(同著 p5より) こともあります 午前中のアイデアソンで出たアイデアはちゃんと検証するまで価値があるかは不明です
はじめに製造業でローカルLLMの導入が話題になっています。 「ChatGPTは便利だけど、機密情報を扱えない」 「社内にサーバーを置けば、安全に生成AIが使えるらしい」 「最近のローカルLLMは性能が高いと聞いた」 こういった期待を持って、ITベンダーに相談する。担当者は丁寧にヒアリングしてくれます。立派な提案書も届きます。そして見積もり。金額は300万円から1,500万円、期間は3ヶ月から半年。 数ヶ月経って契約が成立し、プロジェクトが進みます。要件定義、環境構築。そして2〜3ヶ月後、ようやく検証環境が完成します。 検討開始から半年が経過。ようやく現場の担当者が触ってみる。 「あれ、このUI、使いにくいな...」 「既存の業務フローに合わない」 「思ったより効果が出ない」 でも、既に300万円を払った後です。 問題は、ITベンダーのPoCが悪いわけではありません。問題は、「触る」のが遅す
この図はざっくりと3つの領域に分かれます。まず左下が従来のプログラミングの領域です。これは簡単に言うと「プログラムは間違ってはいけない定形な仕事を奪う」ということです。次にその上の士業が責任を取る領域です。これは「責任」を取る人がいないと成立しない仕事です。ミスが発生した際に罰則を与えるという形で、ミスの発生を防いでいます。最後に右側のホワイトカラーの仕事の領域です。ホワイトカラーの仕事は入出力が不定形であり、作業フローも非定型であったりします。そのため、多少のミスはあっても仕方ないという前提の上で仕事が行われています。 機械学習がビジネスに組み込まれるにつれ、ホワイトカラーの仕事領域はそれらによって少しずつ代替されつつあります。その図がこちらになります。 ホワイトカラーの担っていた領域は、表データの機械学習（重回帰や、Lasso回帰、SVM、RandomForest、LightGBMなど
「プログラミング教育について語る会 」で話した内容をまとめておきます。 「AI時代のプログラミング教育」としたのだけど、内容的には「コンピューティング能力を伸ばそうぜ、その道具としてプログラミングしよう」みたいな話になりました。 https://nextbeat.connpass.com/event/346052/ 資料はこちら まず前提として、AIのコーディング能力が7ヵ月で倍になっているというのがあります。なので、今現在の能力で話をしてもあまり意味がなく、ゆくゆくはかなりのレベルでAIがコードを書くという想定をしておいたほうがいいです。 元ネタのツイートはこれ https://x.com/METR_Evals/status/1902384481111322929 論文はここ [2503.14499] Measuring AI Ability to Complete Long Tasks
2025.12.05 イベントレポート AIエンジニアが本気で作ったLLM勉強会資料を大公開 〜そのまま使えるハンズオン用コード付き〜 by Tomoki Yoshida #ai #llm #rag はじめに こんにちは、2020年に新卒入社してからDeNAでAIエンジニアをしている吉田（ @birdwatcherYT ）です。 いつもは Qiita に技術記事を発信しているのですが、今回は社内の取り組みとしてエンジニアリングブログを書くことにしました（入社6年目でなにげに初執筆です）。 それでは、2025年12月1日に渋谷オフィスでのオフライン開催とオンラインのハイブリッド形式で開催した社内勉強会の開催レポートをお届けします。 3時間の講義&ハンズオン形式のLLM勉強会を実施 新規AIプロダクトを開発しているPdM&エンジニア向けに、AIをコアとしたプロダクト作りのために必要な知識を詰め
ChatGPT,使っていますか？ ChatGPTは文章を要約したり、プログラム作ってくれたり、一緒にブレストしてくれたりして本当に便利なのですが、社内情報などの独自データに関する情報については回答してくれません。 プロンプトに情報を記述して、そこに書かれている情報から回答してもらう方法もありますが、最大トークン4000の壁がありますので、限界があるかと思います。 この課題についてなんとかならないかと考えて色々と調べて見たところ、解決する方法が見つかり、いろいろと検証をして見ましたのでその結果をシェアしたいと思います。 サンプルコード（GoogleColab） 百聞は一見にしかずということで、実際に試したサンプルは以下にありますので、まずは動かしてみることをお勧めします。 このコードを上から順番に動かすと、実際にインターネット上から取得したPDFファイルに関する内容をChatGPTが回答して
対話型AI「ChatGPT」は人間の言葉を受けて自然な文章を返してくれますが、人間が求める答えをうまく引き出すにはちょっとしたコツが必要です。ChatGPT開発元のOpenAIは「GPTのベストプラクティス」と題し、ChatGPTに使われるモデル「GPT」からより良い結果を得るための6つの戦略をまとめて公開しました。 GPT best practices - OpenAI API https://platform.openai.com/docs/guides/gpt-best-practices OpenAIが提唱する戦略は以下の6つです。 ・明確な指示を書く ・参考テキストを提供する ・複雑なタスクをよりシンプルなサブタスクに分割する ・GPTに考える時間を与える ・外部ツールを利用する ・パフォーマンステストを実施する ◆1：明確な指示を書く 関連性の高い答えを得るには、ユーザーは文章
はじめに はじめまして、8月にコネヒトに入社したy.ikenoueです。 突然ですがみなさん、生成AIは使っておりますでしょうか？ ChatGPTやStable Diffusionといった代表的な生成AIの発表から約1年が経過し、そろそろブームも落ち着くかと思っていたのですが、つい先日もOpenAI DevDayにてChatGPTに関する様々なアップデートが発表されるなど、相変わらず目まぐるしい日々が続いていますね。 弊社における生成AIの活用状況はというと、以前に下記の記事にて、Slack上でChatGPTと会話できる環境を社内提供しているという取り組みをご紹介しました。 tech.connehito.com 本日は、上記の社内ツールに新たに追加した「社内文書の参照機能」についてご紹介します。 「社内文書の参照機能」の概要と開発動機 まずは「社内文書の参照機能」の概要と開発にいたった動機
プログラマーの世界では昔から「お前がコピペしたコードはお前のコード」というならわしがある(多分)。つまり、たとえばコードレビューで他の人から指摘が入ったときに、「隣にある別のコードをコピペして作ったからそうなっている」というのは言い訳にならないということだ。ペーストした瞬間からそれは自分が責任をもつべきで、そのためにはそのコードを自分で理解して説明できる必要がある。ジュニアプログラマーはこういった意識が薄いことが多いが、レビューする側のプログラマーとしては、ジュニアプログラマーが責任を持った振る舞いをしてくれないと非常に疲弊するので、こういう哲学は早めに教え込むことが多い。 これに似た話として、最近、プログラミング以外の事例も含めて、生成AIに作らせたものを隅々まで自分で理解しない・説明できない (つまり責任を持てていない) ままそれを成果物として他人に見せるケースがあまりに多すぎるように
Visual Studio Code、厳選したMCPサーバーの一覧ページを公開 ——一覧ページ上からのワンクリックインストールにも対応 Visual studio Code（以下VS Code）は6月19日、MCPサーバーをVS Codeにワンクリックでインストールできる、厳選したMCPサーバーの一覧ページを公開した。 MCP Servers for agent mode - Visual Studio Code We've launched a new page with a list of MCP servers that work great in @code with one-click install:https://t.co/ONVay2aEGj https://t.co/24pZ2H1AGh — Pierce Boggan (@pierceboggan) June 19
9/28の #日本CTO協会 さんのイベントで登壇した資料を公開しました。 「ChatGPTの10ヶ月と開発トレンドの現在地」 開発のトレンドの最新情報をざっくり纏めています。 ・Prompt Engineering開発の現在地 ・RAG開発の現在地 ・Plugin開発の現在地 ・GPT-V…
GPTシリーズやお絵描きAIなど、ファウンデーションモデルの進化により再び大きな注目を集めるAI。自民党では2023年1月に「AIの進化と実装に関するプロジェクトチーム」（座長：平将明衆議院議員）を立ち上げ、日本のAI戦略のあり方や政策提言について検討を進めて参ります。こちらのページには、各回のテーマや公開可能な資料を順次アップロードしています。 第20回以降の資料については、後任の事務局長の尾崎正直代議士の以下のNoteからご確認ください。 https://note.com/masanao_ozaki/n/nbd4dd013a5cb 第32回以降の資料については、新事務局長の小森たくお代議士の以下のNoteからご確認ください。 https://note.com/komori_takuo/n/n8433de4720a0 2024年2月16日（金）8時〜9時 (＊25日英語版追加） テーマ
最近「生成AIで英語を効率よく勉強するには」というnote記事で、自分が興味のある題材の教材を手に入れるために生成AIを活用するノウハウが紹介されていた。 note.com これには共感できて、私も「海外ドラマを使って英語学習しよう！」というメソッドに乗って実践しては「ドラマ興味ねぇ〜」と挫折を繰り返すことが多かった（ディズニーの英語と映画アラジンがライブラリに眠っている）。自分の好きなテーマで教材を作ればモチベーションが保ちやすいのはそのとうりだと思う。 私の場合、読み書きよりもリスニングをもっと鍛えたいという気持ちが強い。理由はソフトウェア技術関連の動画やポットキャスト（カンファレンスの録画とかテックインフルエンサーの配信とか）の音声を翻訳を挟まずに理解できるようになりたいから。即時性の高い一次情報が英語かつ音声でしか入手できないことが結構ある。以前感想を書いたOSSのドキュメンタリー
How to Create Impact in a Changing Tech Landscape [PerfNow 2023]
AIによるコーディングアシスタント、コーディングエージェント、アプリケーション自動生成サービスまとめ（2025年3月版） アプリケーション開発の生産性向上において、AIによるプログラミング支援サービスは欠かせないものになろうとしています。 そして市場にはプログラマが入力するコードの補完からコードやテストの自動生成、アプリケーションそのものの自動生成までさまざまなツールやサービスが登場しています。 ここでは多数のツールについてそれぞれの主な機能や目的が分かりやすいように、「コーディングアシスタント」「コーディングエージェント」「アプリケーション自動生成／Text to App」の3つに分類して紹介しましょう。 もしもここで紹介されていないプログラマ向けのAIツールなどがありましたら、X/Twitterやブックマークのコメントなどで教えてください。 AIが、人間のプログラマが書くコードの補完や
最近、AIにアンテナの高いエンジニア界隈でClineというツールが話題です。 これは元々Claude Devと呼ばれていた、VS Codeの拡張機能です。 サイドバーで生成AIとチャットしながら開発補助をしてもらえて、自分のリポジトリから必要なファイルを読み込んで理解してくれたり、ターミナルでコマンドを実行して出力を確認してくれたり、さらには必要なコードを書いたりしてくれます。 似たようなツールでCursor（カーソル）も結構前から人気ですが、Clineのいいところは いつものVS Codeに拡張入れるだけでそのまま使える どこまで手動/自動で補助してもらうか、好きな具合にカスタマイズできる 結果、コーディングしながらChatGPTやClaude.aiとエディタを往復する手間が省ける ことが大きなメリットです。私も秒でトリコになりました。 実際に試してみよう！ VS Codeに拡張機能「C
先日、個人開発していたzenncastというWebサービスをリリースしました。 Zennでトレンドになっている記事を、毎日AIが10分のラジオにして届けてくれるというサービスです。 ありがたいことに公開後はたくさんの方に試してもらえ、技術的な質問も多数いただきました。 このZennではzenncastの技術構成や仕組みを紹介します（プロンプトつき）。 作ったもの まずはエピソードを一つ選んで1分くらい聴いてみてください！ AIラジオの雰囲気が掴めると思います。 追記 zenncastのような番組を、誰でも好きな情報ソースで作れるサービスを作りました！ 自分のメディアやブログをラジオに変換して、それをサイトに埋め込んだりSpotifyなどに配信できたりします👇 主な機能・特徴 毎朝10分のラジオを生成 Zennでトレンドになっている記事を要約して紹介 お便りを投稿すると、翌日のエピソードで
8月26日、Googleが新しいAIモデルのGemini 2.5 Flash Imageをリリースしました。 これは、少し前にLMArenaでnano-bananaという名前で登場し、その編集性能の高さやキャラクターの一貫性でAI界隈を驚かせた画像生成・編集モデルです。 筆者も早速その性能をテストしてみましたので、このモデルの使い方や実際の使用例について紹介したいと思います。 １．特徴Gemini 2.5 Flash Image（旧 nano-banana）は、Googleが開発した最新の画像生成・編集モデルです。このモデルは、文章による指示だけで高度な画像生成や編集を行うことができ、既存画像の編集や合成にも対応しています。 高速な画像生成： １枚当たり数秒という高速な画像生成が可能で、競合モデルより格段に速い。コスト効率も高い。 画像編集に特化した設計： 画像編集に強く、文章で指示するだ
AI に自分のスタイルでコードを書かせたい。 自分のコーディングスタイルを端的にまとめると、たぶんこう。 TDD でミニマルにはじめるのが好き でも DDD で段階的にドメインモデリングもしたい 実装は関数型ドメインモデリングに寄せる これをAIに叩き込みたい。資料を読ませてプロンプトを作って、それにそって実装させる。 エヴァンスのDDDと軽量DDDの2つでやらせてみる。 コードはここ 自分のコーディングスタイルに合わせたプロンプトを作成する MCPエージェントで検索とURL展開を使える状態で次のように指示をした。(自作ディープサーチみたいなもの) インターネットでDDDについて調べさせる インターネットで関数型ドメインモデリングについて調べさせる インターネットでTDDについて調べさせる プロンプトとして使えるように要点を圧縮しろ 端的に圧縮しろ もっと圧縮しろ で、でてきたのがこれ。こ
はじめに 2024年のAI界隈では「RAG」が一巡し、その可能性と限界が明確になってきました。最も顕著な点は「RAGは魔法の杖ではない」という認識の広がりではないでしょうか？ RAGは確かに、既存の文書やデータを活用したAIの応答精度向上に貢献してきました。しかし、単純な質問応答を超えた複雑なタスクの実行や、動的な状況への適応には限界があることも明らかになっています。この限界を超えるための次のステップとして注目を集めているのが「AIエージェント」です。 OpenAIのCEOであるサム・アルトマンが「次のブレークスルーはエージェントだ」と発言していたり Anthropic社員がこのようなスピーチをしたりしています。 AIエージェントとは AIエージェントは、特定のタスクや目的のために設計された自律的なAIシステムです。たとえば、会議の参加者の予定を自動で調整して最適な時間を設定するAIアシス
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