以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・New capabilities for building agents on the Anthropic API 1. Anthropic API でエージェント構築するための新機能本日 (2025年5月23日)、開発者がより強力なAIエージェントを構築できるようにする、「Anthropic API」の4つの新機能を発表しました。 ・Code execution tool ・ MCP connector ・ File API ・ Extended prompt caching 2. Code execution tool「Code execution tool」を使用すると、Claudeがサンドボックス環境でPythonコードを実行し、計算結果とデータ可視化を生成できるようになります。これにより、Claudeはコード作成アシスタントから
はじめに こんにちは、GMO Flatt Security株式会社セキュリティエンジニアの松井（@ryotaromosao）です。 近年、LLM（大規模言語モデル）が目覚ましい進化を遂げており、それを利用したLLMアプリケーションが急速に増加しています。特に、AIチャット機能やエージェント機能が既存のサービスに搭載されるのを目にする機会も多いと思います。 しかしながら、LLM APIを用いたアプリケーションを提供する事業者にとって、「高額なAPIの利用料金を請求されたらどうしよう」という不安は大きいのではないでしょうか。 私も自社開発のセキュリティ診断AIエージェントのTakumiを使って脆弱性診断やリサーチ活動をしていますが、そのLLM APIの利用料金にはいつもビクビクしています。 まだ最適化が為されていなかった、Takumiの開発中の話ではありますが、脆弱性のリサーチ中に「このリポジ
人材プラットフォームの品質保証を推進するQAエンジニアを募集! 株式会社メドレー @medley X as a Service Web Standards / Browsers HTML WebGL API Economy UX Design Software testing Continuous Integration I want to hear a detailed なにをやっているのか 「テクノロジーを活用して医療ヘルスケアの未来をつくる」というミッションの実現に向けて、現在は以下の事業を展開しています。 ■人材プラットフォーム事業 ・医療介護福祉の人材採用システム「ジョブメドレー」 ・介護事業所向けオンライン研修システム「ジョブメドレーアカデミー」 ・介護施設のマッチングサービス「介護のほんね」 ■医療プラットフォーム事業 ・オンライン医療事典「MEDLEY」 ・クラウド診療支援
はじめに はじめまして、テックドクターでバックエンドエンジニアをしている筧と申します。 最近、弊社では API の品質を担保するために「API シナリオテスト」をプロダクトに導入しました。今回は、この API シナリオテストのツールである Postman(+Newman)、Tavern そして runn を比較し、最終的に runn を選んだ理由をご紹介します。 API シナリオテストとは？ API シナリオテストとはなんでしょうか？ 開発におけるテストといえば、ユニットテストや結合テスト、API テストや E2E テストなどをよく耳にします。しかしAPI シナリオテストという言葉はあまり聞き馴染みがないという方も多いかもしれません。 API シナリオテストは API テストの一種で、複数の API を連鎖的に呼び出して実行するテストです。以下の特徴を持っています。 複数の API を順序
こんにちは。データサイエンスチームYAMALEXの@Ssk1029Takashiです。 (YAMALEXについて詳細はこちらをぜひご覧下さい。) www.acroquest.co.jp つい先日Phi-4-reasoningというモデルがMicrosoftから発表されました。 軽量な事前学習済み言語モデル（SLM）も性能が上がってきて利用されることが増えてきています。 SLM は量子化などを施すことで、ハイエンド GPU を使わずとも動かせる点が利点です。 そのため、外に出せないデータを扱ったり、通信できない環境で利用されることが多いとされています。 SLMを扱う場合に必要になるのはFine Tuningになります。 OpenAIのようなLLMとは違い、モデル自体はそこまで強力ではないため、実行させたいタスクを狭めて、そのタスク用にFine Tuningしたモデルを利用することが主流です。
Metaは2025年4月29日（米国時間）、同社の大規模言語モデル（LLM）「Llama」を使用する開発者向けの仮想イベント「LlamaCon」を初開催し、Llama APIや、高速推論ソリューションを手掛けるベンダーとの提携、「Llama Stack」ディストリビューションと他社技術の統合推進、新しいLlama保護ツールなどを発表した。 Metaは、「Llamaの初版リリースから2年余りを経て、Llamaのダウンロード数は10億件を超えている。われわれはLlamaをAI（人工知能）エコシステムのリーダーとして確立させた。開発者、スタートアップ（新興企業）、政府機関、企業がイノベーションの推進、効率の向上、複雑な問題の解決にLlamaの機能を活用し、成功を収めている」と述べている。 MetaがLlamaConで発表した内容は以下の通り。 「Llama API」（限定プレビュー版）の無料提供
チャットAIの「Claude」を開発するAnthropicが2025年5月8日、Claudeがウェブ検索を行って最新情報を見つけられるようにする新たなAPIを発表しました。開発者や企業は新たなAPIを導入することで、ウェブ上の最新情報を提供するClaude搭載製品やアプリを構築できるようになります。 Introducing web search on the Anthropic API ｜ Anthropic https://www.anthropic.com/news/web-search-api Anthropic rolls out an API for AI-powered web search | TechCrunch https://techcrunch.com/2025/05/07/anthropic-rolls-out-an-api-for-ai-powered-web-s
Today, we're introducing web search on the Anthropic API—a new tool that gives Claude access to current information from across the web. With web search enabled, developers can build Claude-powered applications and agents that deliver up-to-date insights. Power AI agents with the latest information from the webDevelopers can now augment Claude’s comprehensive knowledge with current, real-world dat
Metaが2025年4月29日(火)に自社製AIモデル「Llama」を用いた製品開発ためのプラットフォーム「Llama API」を発表しました。記事作成時点では限定プレビューの段階で、限定プレビュー中は無料で使用可能です。 Llama API | Empowering AI Development with Ease https://www.llama.com/products/llama-api/ Everything we announced at our first-ever LlamaCon https://ai.meta.com/blog/llamacon-llama-news/ Llama APIでは2025年4月5日にリリースされた「Llama 4 Scout」や「Llama 4 Maverick」といったモデルに加えて、「Llama 3.3 70B」や「Llama 3.3
Next.js v15.2 から、試験的な機能としてViewTransitionコンポーネントが追加され、ViewTransions APIを使用してページ遷移やDOMの更新にアニメーションをつけることができるようになりました。 これまでNext.jsで実装するには何かと面倒だったViewTransiions APIですが、ViewTransiionコンポーネントを使用することでシンプルに実装できるようになっています。 この記事ではサンプルコードを使って、ページ間の遷移でのViewTransitionの使い方やコンポーネント単位のアニメーションの例を紹介したいと思います。 前提条件なのですが、Next.jsは v15.2 以降のバージョンを使用するようにしてください。 また、ViewTransitionを有効にするにはnext.config.tsのexperimental.viewTran
バクラク事業部のAPIチームでソフトウェアエンジニアをしている @anashi です。 私たちのチームは、バクラクと外部システムとの連携を可能にするためのREST APIを開発・提供しています。 このAPIを使えば、例えば会計システムやERP、ZapierのようなiPaaS、各種ファイルストレージなど、お客様が利用されている様々なシステムとバクラクを連携させ、より組織に最適化された業務フローをデザインすることが可能になります（具体的な連携イメージに興味がある方は、ぜひ以下の記事もご覧ください！）。 note.com さて、バクラクでREST APIを提供するのは今回が初めてではありません。以前にも、パートナー様向けにREST APIを構築した経験があります。 tech.layerx.co.jp LayerXには「Be Animal」や「技術をまず試す」という行動指針・文化があり、それは日々
GPT-4.1はAPI経由でのみ提供し、ChatGPTでは利用できない。OpenAIは「ChatGPTでは、命令の追従やコーディング、知識における多くのアップデートが最新バージョンに段階的に取り入れている」と説明。今後もGPT-4oに多くの機能を組み込む予定としている。 またGPT-4.1の提供に際し、API経由でのGPT-4.5 Previewの提供を廃止する。移行期間を設け、7月14日に廃止する予定。 関連記事 ChatGPTの「GPT-4」、4月30日に退場へ OpenAIは、2023年3月にリリースしたLLM「GPT-4」のChatGPTでの提供を4月末に廃止すると発表した。2024年5月リリースの「GPT-4o」が後継になる。 ChatGPTがチャット履歴を自動的に記憶して回答に反映させる新しいメモリ機能、有料プランで提供開始 OpenAIは、「ChatGPT」がユーザーとの過去
OpenAIが「GPT-4.1」「GPT-4.1 mini」「GPT-4.1 nano」のAPIを2025年4月14日に発表しました。GPT-4.1シリーズは最大100万トークンの入力に対応したほか、コーディングと命令追跡能力がGPT-4oシリーズよりも大幅に改善され、低レイテンシーかつ高コストパフォーマンスなモデルになっています。 Introducing GPT-4.1 in the API | OpenAI https://openai.com/index/gpt-4-1/ GPT-4.1 (and -mini and -nano) are now available in the API! these models are great at coding, instruction following, and long context (1 million tokens). benc
4月15日、OpenAI Blogで「APIにGPT‑4.1を導入 (Introducing GPT‑4.1 in the API)」と題した記事が公開された。この記事では、GPT‑4.1ファミリー（GPT‑4.1、GPT‑4.1 mini、GPT‑4.1 nano）のAPI提供開始と、それに伴う性能・コスト面での大幅な改善について詳しく紹介されている。 以下に、その内容を簡潔にまとめて紹介する。 GPT‑4.1ファミリーの概要 GPT‑4.1は、従来のGPT‑4oを上回る知能評価スコアを示しながら、推論レイテンシをほぼ半減させ、コストを最大83 %削減した新モデル群である。特に小型版のGPT‑4.1 miniは、GPT‑4oと同等以上の精度を保ったまま、コストと遅延を大幅に抑えている。 GPT-4.1 は、次のようなベンチマークにおいて優れた成績を叩き出している。 コーディング : GP
タイトルでもうオチてる感じがしますが、API仕様書を読み込むMCPサーバーを自作したところ、開発が爆速になったので紹介します。普段Androidのアプリ開発をしている人間です。 MCPとは？ LLMに対してコンテキストを与えるためのプロトコルです。 今回はAPI仕様書を読み込むMCPを作るので、ざっくり言うとClineやClaude for Desktop、GitHub Copilot Agentなど、MCPに対応したツールがAPI仕様書に基づいてコードを書いてくれるようになります。 何が嬉しいのか？ 例えば、以下のような質問・指示ができるようになります。 決済に関連するAPIを列挙し、Markdown記法でまとめて ドメインクラスを作りたいので、User をKotlinのdata classで出力して Androidアプリの NotificationRepository.kt に書いてあ
過去2回の記事でREST API 設計指針をまとめてきました。 REST API 設計指針・認証認可編 REST API 設計指針・通信、パラメーター編 今日は第三回かつ最終回のセキュリティ編です。セキュリティは非常に幅広い概念であり、考慮すべきことは山盛りですが、まずは基本的な考え方から。 加害者と被害者の逆転現象 悪意のある第三者からの攻撃などにより何某かのインシデントが発生して、サービスが停止したり、情報漏洩が起きてしまった場合、サービス事業者はステークホルダーにお詫び、時には直接的な金額による賠償を行うことになります。本来システムを攻撃された被害者側ですが、加害者であるかのような扱いをされるケースがあります。一方インシデントの種別によっては世の中が同情的になるケースもあります。この違いについてですが、一般的によく用いられる対策をとっていたかどうかが大きな分岐点となります。 攻撃され
はじめに サーバーサイドエンジニアの mokuo です。普段はカード決済やあとばらいチャージに関連する機能の開発や運用を行っております。 本記事でお話すること 日本の住所を都道府県、市区町村、丁目番地、それ以降などに分割する方法の検討から技術選定、実際に動いているコード（ほぼそのまま）をお見せします。 想定読者 サーバーサイドエンジニアを主な読者として想定しています。 日本の住所を分割する機能の実装方法を知りたい方 Deno*1や Hono*2 の採用事例、実装例を知りたい方 はじめに 本記事でお話すること 想定読者 🤔 背景と課題 🎯 住所分割の方針検討 ✂️ 住所分割方法: normalize-japanese-addresses に決定 🧩 npm ライブラリの組み込み: Hono + Deno に決定 🏠️ インフラ構成: ECS + EFS に決定 💪 2日で実装する
Ernie 4.5はマルチモーダルモデルで、理解、生成、推論、記憶といった性能が向上し、論理的推論やコーディングタスク、ハルシネーションの防止能力を大幅に強化したとアピール。高度な知識や文脈認識能力も備えており、インターネットミームや風刺漫画などを理解できるという。また複数のベンチマークで、GPT-4.5の性能を上回ったとしている。 ERNIE X1は、マルチモーダルな推論モデル。中国DeepSeekのAIモデル「DeepSeek R1」と同等の性能を持つとうたっており、中国語の知識に対するQ＆Aや文学的な文章の執筆、複雑な計算などに優れているという。加えてAI検索や画像生成、コードの解釈などのツール使用にも対応するとしている。 エンタープライズユーザーと開発者は、同社のAIクラウドサービス「Qianfan Foundation Model Platform」からErnie 4.5のAPI
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