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/
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3.7 sonnet → drawioが今のところベストな図の作成方法。特にdrawioにすることで修正ができることが従来との違い。パワポ作成やブログなどの際に図を多用できる。これはわかりやすくビジネスマン全員が使える組み合わせ。 https://t.co/GzZRYhgt1V pic.twitter.com/xmWryTqnk6 — 遠藤巧巳 - AIエージェント受託開発 (@ai_agent_dev) March 1, 2025 図の作成のベストは2025年3月時点ではClaude3.7 sonnetです。ChatGPT,Geminiでもできますが、クオリティが低いと人の修正時間が増えます。この図の作成クオリティのためだけにClaudeを契約しても良いと思います。 何が違う？これまでは図の作成はsvgで行うことが普通でした。しかしsvgだと人の修正ができないため、ほんの少しの違和感でも
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに どうも。鳩胸になりたい文鳥です。 Cusorが市場を席巻している ブッチギリでの世界最速ARR $100Mに加えて先日時価総額が1兆円を超えたそうです。間違いなく売れているし今後の成長を期待される企業であるのは間違いないでしょう。 Cursorはソフトウェアエンジニア向けにAI機能を搭載したソースコード編集ソフトを提供している会社です。 上記のブログに記載したがCursorは 12人の社員 Microsoft製のVisual Studio Codeをフォークして作ったラッパーアプリ AIのモデルは開発せず、ChatGPTやCl
なぜ自分が MCP を追いかけているのかを雑にだらだらと書いて行こうと思います。 乱文です。 オープンなプロトコル追いかけている理由は Model Context Protocol がオープンなプロトコルにしたことです。これが ChatGPT Plugins とかのクローズドなプロトコルであれば全く追いかけていなかったと思います。 MCP は Anthoropic 以外でも MCP クライアントを実装しさえしていれば、多くの MCP サーバーと接続する事が出来ます。実際 MCP を公開した Anthropic が提供している Claude Desktop や Claude Code だけでなく Cline や Cursor などが MCP クライアントを実装したことにより、MCP サーバーさえ実装してしまえば、様々な環境で利用できる仕組みになっています。 そして VS Code も MCP
■ Claude 3に例の「読了目安2時間」記事を解説させてみた Anthropicの先日出たばかりのClaude 3（Opus）が、ChatGPTのGPT-4を超えてきたと聞いて、自分の原稿を解説させてみたところ、確かに革新的な進歩が見られる。もはや内容を「理解」しているようにしか見えない。GPT-4では、昨年11月に試した時には、そうは見えず、優れた文章読解補助ツールという感じでしかなかった。 一昨年のCafe JILIS「高木浩光さんに訊く、個人データ保護の真髄 ——いま解き明かされる半世紀の経緯と混乱」は、発表した当時、長すぎて読めないから誰か要約してという悲鳴があがっていた。その後、ChatGPTの登場で、その要約能力に期待されたが、冒頭のところしか要約してくれなかったり、薄い論点リストが出てくるだけで、その期待に応えられるものではなかった。 もっとも、GPT-4でも、質問力があ
AI企業のAnthropicは10月23日、大規模言語モデル「Claude 3.5 Sonnet」の刷新と、新モデル「Claude 3.5 Haiku」の導入を発表した。Claude 3.5 Sonnetには、AIモデルが人間のようにコンピューターを操作できるようになる新機能「コンピューター使用」が追加された。 アップデート版のClaude 3.5 Sonnetは、特にコーディング分野で大きく性能を伸ばし、業界ベンチマークで広範囲にわたる改善を示した。SWE-benchの検証済みタスクでは、前バージョンの33.4%から49.0%へと性能が向上し、他のすべての公開モデルを上回る結果となった。 新たに導入されるClaude 3.5 Haikuは、前世代の最大モデルであるClaude 3 Opusと同等の性能を持ちながら、コストと速度は前世代のHaikuと同等を維持している。特にコーディングタス
近年の AI の進歩により、論文の読み方も大きく変化を遂げました。AI を活用することで以前と比べてはるかに簡単かつ早く論文が読めるようになりました。 以前私の個人ブログにて、論文の読み方やまとめ方を紹介しました。その時には要約ツールは用いていませんでしたが、最近はすっかり要約ツールを多用するようになりました。 本稿では、最新の AI を使った論文の読み方を丁寧に紹介します。 基本的な流れ 本稿でおすすめするのは ChatGPT か Claude で要約を生成して論文の概要をつかみ、Readable で精読するという方法です。ChatGPT や Claude では単に全体の要約を生成するだけでなく、肝となる箇所を特定したり理解するためにも用います。具体的な手順については後の項で解説します。 私が特定のテーマについて調査を行う場合には、テーマに関係する論文を被引用数の多いものを中心に 10
本記事は、最近話題のMCPの入門記事です。 MCP（Model Context Protocol）について、以下の4ステップで紹介します。 ざっくり理解する 使ってみる 深く理解する 作ってみる 初心者でも順番に読み進めれば、MCPについてざっと理解、かんたんな実装ができるようになることを目指します💪 ざっくり理解する MCPとは、ざっくり言うと、LLMアプリと外部サービスを連携するための統一されたインターフェース(プロトコル)です。 LLMアプリとは、ChatGPTやClaude、Cursorなど、LLMを使用するためアプリケーションを指します。(⚠️ GPT-4oやclaude-3-5-sonnetなどのLLM自体とは区別してください。) 初期のLLMアプリは、どこまでいってもすごく賢いチャットツールでしかなく、結局はテキストを返答することしかできませんでした。 そのため、LLMアプ
2025-03-28 ENECHANGE I/O Day アウトプット大会（社内イベント）
こんにちは、よしこです。 最近、個人的に欲しいツールをVibe Codingで作ることが増えてきたので、私の中で定着してきた進め方をまとめてみようかなと思いました。 ちなみに "Vibe Coding"（雰囲気コーディング）というのは、「人間が音声やテキストで指示を出し、AIが主体となってコードを書くコーディングスタイル」を指すワードです。 私もこのやりかたをするときはほとんどコード書いてません。 要件定義 まずは「何を作るのか」「ターゲットは誰か」「どんな機能が必要か」「画面構成はどうするか」などを決めます。好きなAIとチャットベースで喋りながらまとめていきます。 こっちが全然考えきってなくても、「◯◯なアプリ作りたいんだけど要件定義手伝ってー」から会話を始めれば必要な情報は向こうがヒアリングしてくれます。 ここはChatGPT 4oを使うことが多いです。トーンやノリが個人的な好みと合っ
Anthropicは6月21日、同社の開発する大規模言語モデル「Claude」シリーズの最新版となる「Claude 3.5 Sonnet」を発表。利用制限はあるものの同社のチャット型AIサービス「Claude.ai」で無料で利用可能になった。 同時にユーザーがClaudeとやり取りしながらコンテンツを作成できる新機能「Artifacts」が、さらに25日にはプロジェクトごとに資料やプロンプトを集約できる「Project」が実装された。この記事では、新機能Artifactsを使うときに知っておきたいことをメインに紹介する。 なお、Claude 3.5 Sonnetの前の世代である大規模言語モデル「Claude 3」シリーズおよび「Claude.ai」については、こちらの記事に。Claude 3.5 Sonnetについての基本的なスペックなどはこちらの記事に詳しい。 Artifactsのキモは
はじめに ソースコードをLLMに読んでもらうとき、単一ファイルだと楽なのですが、GitHubのリポジトリのように複数ファイルから構成されるプロジェクトだと困ってしまいますね。 リポジトリごとLLMに読んでもらえるようにいい感じにテキスト化できると良いですね。そんなソフトがありました。しかも2つ。 両方ともほとんどコンセプトは同じです。特に後者のgenerate-project-summaryは使い方も含めて、自分のやりたいことが、すでに開発者の清水れみおさんが以下の記事にまとめていました。 なので、あんまり書く必要ないのですが、せっかくなのでgpt-repository-loaderの使い方と、出力したファイルの別の活用方法について書いてみたいと思います。 gpt-repository-loaderでリポジトリをテキストに変換 使い方はREADMEに書いてあります。シンプルなソフトなので、
Anthropicは10月16日（現地時間）、同社が公開するAIチャットボット「Claude 2」の公開範囲を日本を含む世界95の国と地域に拡大したことを明らかにした。 リストにEU加盟国なし We’re rolling out access to https://t.co/RxKnLNNcNR to more people around the world. Starting today, users in 95 countries can talk to Claude and get help with their professional or day-to-day tasks. You can find the list of supported countries here: https://t.co/PbMuaqJcjU — Anthropic (@AnthropicAI) O
今回は一気に「MCPなにもわからない」から「MCP完全に理解した」に一気にレベルアップすることを目的に書いています。 そのために以下をモリモリに解説していきます。 ModelContextProtocol(MCP)とは？ MCPがあることでできること MCPを実装するライブラリmodelcontextprotocolを使ってチュートリアル 実装のためのネゴシエーションや通信プロトコルの説明も踏まえてのチュートリアルです。 CursorへのMCPサーバーの登録方法 MCPがどのように動作してツールが使われるのか？ FunctionCallingとの違い MCPって単語聞きすげてわからないままに嫌になっている人はこれを読むことで解放されてください。 ModelContextProtocol(MCP)とは？ まずはイメージを見てもらうとわかりやすいと思います。 (https://modelcon
日本で生成AIと言えば、OpenAIのChatGPTがその代名詞。この傾向は日本でのオフィス開設も加わって、さらに高まっているが、そのOpenAIやGeminiをはじめとする多様なAIサービスを提供するグーグルと並んで存在感を示している企業がある。 このジャンルに注目している方ならばご存知だろうが、AnthropicというAI専業ベンチャーである。AnthropicはOpenAIの運営方針に異を唱えるメンバーがスピンアウトした2021年創業の生成AIスタートアップで、アマゾンとグーグルが巨額を出資していることでも知られる。 滑らかな文章を生成するClaude 同社の大規模言語モデル“Claude（クロード）”はその性能の良さから注目されていたが、特に注目を集めるようになったのは、今年3月4日に発表されたClaude 3からだろう。特徴的な性能や機能もさることながら、印象的だったのは生成する
とにかくケチりたい、そんな気持ちで作ったツールの話です。 元々開発にCline(Claude Dev)やAiderなどの開発ツールを駆使していました。 ただ、APIの料金が常に心配で、できる限り安く済ませたい気持ちもあり、Claude Proを契約してWeb版にファイルを1つ1つアップロードする日々を過ごしていました。 ある日それが面倒になってきて「全部1ファイルにしたらいい感じに読み込んでくれるのでは？」と思い、作ってみたら思いのほかうまくいったので公開しました。 百聞は一見にしかずということで、 こちらのデモにお気に入りのGitHubリポジトリ(例: honojs/hono)を入力してみてください。 Claudeが得意とするXMLっぽいフォーマットで出力し、そのままClaudeにアップロードすることができます。 完全にAIバブルの波に乗ったとも言えるのですが、多くの競合がいる中でスター
3ヶ月経って、いくつか新しいモデルが登場したことでごっそり事情が変わりました。 ChatGPT Pro使ってましたが解約しました。o3が登場したらまた考えます。一時期解約していたGemini Advanced（Google AI Oneプレミアム？）を契約しなおしました。Claudeの年契約をしたんですがすこーし後悔しています。 追記: Gemini 2.5 Pro は今までのGemini シリーズとは明確に違うコメントとかでGeminiアレルギーの人が多そうなので追記します。実際のところ僕もそうでしたよ。過去のGeminiは、特に1.5 Proが論外なくらいハルシネーションも多く馬鹿で、使い物にならないおもちゃでした。それは事実です。2.0 Proで状況が変わり始めたものの実験モデルが続いてて、結局コイツの真価がよくわからんってなってました。 Gemini 2.5 Proを触ったことがな
post-cline-world.md After Cline - あるいは語りえぬ者について語ろうとする時代について この資料は以下のイベントの登壇用の殴り書きです https://hack-at-delta.connpass.com/event/350588/ 今までの資料を引用して話すので、この資料はアウトラインです。 最初に: 自分の技術選定の基準 ハイプサイクルにおけるアーリーアダプター相当で手を動かす ハイプ・サイクル https://mba.globis.ac.jp/about_mba/glossary/detail-20659.html https://www.thoughtworks.com/radar を読む イノベーターっぽい人達をSNSで監視してる 一定の熱量を感じたら自分でも動かして評価する 破壊的イノベーションを逃すな 破壊的イノベーション - クリスチャン・ク
AIスタートアップの米Anthropicが、同社のチャットAI「Claude 3」向けに公式プロンプト集を公開している。3月11日までに64種類の使用例を公開中。専用のWebサイト「プロンプトライブラリ」で公開しており、英語と日本語表示に対応している。 例えば、入力した材料や好みに応じた料理レシピを提案する「料理クリエイター」などのプロンプトを公開している。プロンプトは「システム」と「ユーザー」の2つに分かれ、まず前者でAIに指示し、次に後者でユーザー個別の条件や要件を伝える仕組み。料理クリエイターの場合は以下のような具合だ（原文ママ）。 システム：あなたの仕事は、利用可能な材料や食事の好みに関するユーザーの入力に基づいて、パーソナライズされたレシピのアイデアを生成することです。この情報を使用して、ユーザーの食事のニーズに対応しながら、指定された材料を使用して作ることができるさまざまな創造
2年くらい前からCopilotやCursorによるコーディングサポートを受けた開発は実際に行なっていたのだけど、先週くらいからコーディングエージェントによる開発にも本腰を入れて調査を始めた。以下はその際に雑に調べた情報まとめ。 そんでこの土日くらいまで毎日、主にCline+Claude(その他versionや派生系クライアントも含む)を使って色々とコード生成させたりして実験したのでその感想を書く。 試してみたこと 最初は簡単なpromptを入力してポン出しで生成させるToDoリストとか管理画面みたいなものを作らせてワイワイしてた。だけど何回かやったら流石に飽きてきたので、もう少し規模の大きなタスクに取り掛からせることにした。 既存プロジェクトへのテスト追加 まず最初に、個人開発してるモンハンnowのTA走者向けのwebサイトが現状テストゼロだったので、これに対してClaude 3.5 so
元々はJebbrains製のIDE（Goland、Webstorm）を利用していたのですがCursorを使い始めて数ヶ月経ちます。 Cusorを使い始める前よりもだいぶ早く実装できるようになったと感じます。 Cursorベストプラクティス ・Claude Sonnet 3.7を使え ・Project Rules（.cursor/rules）を使え ・ビルド、lint、テストなどで高速にフィードバックさせろ ・1セッションあたりで依頼することはできるだけ少なくしろ ・よく使うコマンドやライブラリはチートシート作れ — 今別府すてぃお (@suthio_) March 3, 2025 このプラクティスはCursor Agentに限ったものではなく、ClineやDevinを利用する際に活きてくることが非常に多いです。 Claude Sonnet 3.7を使えClaude Sonnet 3.7で解
3月4日の公開以来、「Claudeやばくない？」「GPT-4を越えた」と、界隈で話題の「Claude 3」は、OpenAIの元メンバーによって設立されたAIベンチャー「Anthropic」が開発する最新の大規模言語モデル（LLM）だ。今回はChatGPTのライバルClaude 3の有料版を2週間ほどヘビーに使ってみて感じたことを、良い点と悪い点どちらも書いていきたいと思う。 Claude 3とは？ 既報の通り、Claude 3はAnthropicが開発する大規模言語モデルの名称だ。 パラメーターのサイズなどが異なる3つのモデルがラインアップされている。 「Claude 3 Opus」は最も知能が高く、複雑なタスクでも最高のパフォーマンスを発揮する強力なモデル。APIやデータベースを介した複雑なアクションの計画や実行、インタラクティブコーディングなどの高度な活用が想定されている。 「Clau
現時点で個人の感想です。流動的なので、明日にでも意見は変わってると思います。 モデル Claude-3.7-sonnet コーディング性能が圧倒的に良い。迷ったらとりあえずこれを使っておけばよい だいたい1ファイル1000行ぐらいが管理できる限界 Gemini 2.5 今なら無料で使える。今のうちに使い込んでクセを把握するといい。 巨大コンテキスト理解ができるので、「大量にコードを読んでちょっとだけコードを書く」つまり一般的な業務プログラミングに向いてる。 リリースから一週間は負荷が高くて不安定だったが、最近安定してきた さすがに単純なコーディング性能は Claude-3.7-sonnet に劣る deepseek-chat Cline で使うには遅すぎて役に立たない AIツール作るときの壁打ちに使っている。雑に巨大データ送りつけても安くて安心 コーディングエージェント/拡張 Cline
⚠️ 今回Claude Code MCP Server = Claude Code ということで記事の内容を書いています。 本家としても Claude Code自体を他のアプリケーションが接続できるMCPサーバーとして使用し、それらにClaudeのツールと機能を提供したい場合 という表現を使っていますが、Claude Code内部のエージェント機能を使うわけではないようです（API消費ありません）。 なので、僕の解釈ではClaude Code内部で整備しているClaude Code内Agentが利用するメソッドをMCP ServerのToolsとして一部公開しているだけという認識です。 Agent機能はそららToolsを利用するClaude(Desktop)なり、Clineなり、CursorなりWindsurfなりに譲られる形です（まあ結局Claudeだけどそれぞれsystem promp
皆さんこんにちは。CTOの松本です。LLM使ってますか？ChatGPT毎日触ってますか？ LLMに熱狂してすでに1年以上が経ちましたが周辺エコシステムが充実してきたことでいろいろな取り組みがとても簡単に実現出来るようになったなーと感じています。 ということで今回はZapierを使った小ネタのご紹介です。 AI・LLM事業部の今 とその前に、AI・LLM事業部での取り組みから着想を得たものでして、AI・LLM事業部について簡単に紹介させてください。 LayerXの新規事業であるAI・LLM事業部では、バクラクでも取り組んできたビジネス文書の解析の延長としてLLMを活用して文書分析エンジンの開発を進めています。現在このエンジンを使ったエンタープライズ向けの新規プロダクト開発にいそしんでおります。とても楽しいですし、最近は様々なお客様からの引き合いも増えておりまして、事業成長に向けて満を持しての
こんにちは、note AI creative（以下、nAc）の田中です。 nAcとして今までさまざまな社内の業務改善に取り組んできましたが、中でも「議事録作成業務」は負担の大きい業務の１つでした。 セールス・カスタマーサクセスなど顧客と対面する部署では特に議事録作成は重要な業務として頻繁に発生しますが、1回あたり最大60分かかっており改善の余地がありました。 nAcが作成した生成AIのソリューションを使うことで、作業量が96%も削減され、60分の作業が2分で終わるようになりました。 議事録を生成するデモgifnote proチームの社内発表資料から抜粋この記事では、議事録作成を自動化するために作成したソリューションとその効果について紹介します。 議事録作成効率化の歴史議事録作成業務の効率化を目指し、まずは「tl;dv」というツールを導入してテストを行いました。 tl;dvは非常に機能が豊富
週末にちょっとしたウェブサイトというかリンク集（？）を作った。 今回は生成AIツールをフル活用していつもより効率よく作業ができた。 生成AIツールについては日々、新しいものがヤバイすごいと宣伝されているけど、実際にどう使っているのかという情報が少ないと感じている。 なので具体的な使い方を書いてみることにした。 作ったもの 開発の概要 最終的なアーキテクチャ UI開発に生成AIツールを使う 初期デザインの参考元 デザインツールの選定と比較 Next.jsの利用 Cursorを活用した開発 データ整形にLLMを使う スクレイピング Amazonの商品データ取得 LLMの選定 動的なコードと静的なコードの使い分け TypeScriptを使わない範囲を定めた 静的サイト生成（SSG）の採用 柔軟なデータベース設計 まとめ 作ったもの 『最も重要な「最も重要なマンガ10選」10選』は「最も重要なマン
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 背景と目的 最近MCPという言葉をよく聞きます。皆さんが分かりやすい記事を出してくださっているものの、実際にMCPで何ができるのか、ドキュメントだけだとイメージが掴みきれなかったので、とりあえず簡単なデモを作って理解を深めようと思い立ちました。 テーマはなんでも良かったのですが、意外と時間が割かれる飲み会セッティングに着目し、この一連の流れを自動化する『飲み会番長』をClaude Desktopで実装してみました。 MCPとは何か (Model Context Protocol) MCPとは、AIアシスタントとあらゆるデータソ
これなに これを書いた後にClineが盛り上がってきたので、また書きたくなった。二番煎じをやめろ。 大枠では変わってないので軽めのTips集です。 前回から変わった点 一か月前(2025/2/3)に書いた時から状況が変わっている ハイブリッド推論モデルとして、Claude 3.7 Sonnetが公開(2/24) Clineのアップデート .clineignoreによる読み込み対象からの除外 @terminal, @gitによるコンテキスト理解の改善 MCP Marketplace mizchiさんの魂が震えた モデル選定(2025/03) 利用経験のあるモデルを主観的にランク付けしている。 Tier1(基本これでいい) Claude 3.7 Sonnet Tier2(サブ機) Claude 3.6 Sonnet Claude 3.5 Sonnet Gemini 2.0 Pro Tier3(
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
このガイドでは、Claude 4モデル（Opus 4およびSonnet 4）向けの特定のプロンプトエンジニアリング技術を提供し、アプリケーションで最適な結果を得るのに役立ちます。これらのモデルは、以前のClaudeモデルよりも正確な指示に従うように訓練されています。
TL;DR qdrant/mcp-server-qdrantを使えばClaude Desktopからベクトル検索エンジンを操作できるよ ベクトルデータベースなので、LLMとの相性が良いよ 「ここまでのチャットを整理して保存しておいて」ができるのは、すごすぎるよ 1. Qdrantとは Qdrantはベクトル検索エンジンです。テキストをベクトル化して保存し、意味的な類似性に基づいて検索することができます。 通常のキーワード検索と異なり、ベクトル検索では単語の正確な一致ではなく、コンテンツの意味的な類似性に基づいて結果を返します。これにより、「先週のミーティングの決定事項」といった自然言語のクエリで、関連する情報を見つけることができます。 このQdrantとClaudeを連携させることで、ベクトルDBをメモ帳として扱うブルジョワなナレッジマネジメントが実現します。 PostgreSQLやSQL
大規模言語モデルの進化は目覚ましく、新しいモデルが次々と登場する中、Gemini 2.0シリーズに注目しています。 上記記事を出してから私は1年弱ほど、Claude 3.5をメイン使用してきました。Claudeは「いいヤツ」で個人的にも愛着があったのですが、後ろ髪を引かれつつ最近Geminiに乗り換えました。（Claude 3.5Opusが出たらまた戻るかもしれません） このポストでたくさんの方から共感の声をいただいたのだが、自分でも確かにClaudeの方が性格がいいと思う。 その点に関してClaudeに聞いてみると、 「その他のAIモデルとの比較について、私の視点からコメントをさせていただくのは適切ではないと考えています。」 と返ってきた。 やはり性格がいい。 https://t.co/Ozxpp8yunW — K.Ishi@生成AIの産業応用 (@K_Ishi_AI) December
「23歳、月11万円をAIに使っている。」 そう伝えると、多くの人が驚き、疑問の表情を浮かべる。「そこまでAIにお金をかける価値があるのか？」と。 実際その主張はよく理解できる。2年前のAIは安価で頼りなかった。出力された結果には膨大な回数の修正が必要だった。私自身も5000時間以上、ChatGPTと会話しながらプログラミングを学んできた経験がある。 しかし、時代は変わった。これは未来を掴むための戦略的投資だ。 AIはすでに私にとっては贅沢品ではなく、この業界で生き残るための必需品になりつつある。 筆者はこんな人です！
最近、とある事情で、Gemini AdvancedのためにGoogle One?なんか知らないけど契約した。無料期間のうちに使い倒す。契約続行するかは悩ましい。 さらに、一足遅れたがChatGPT Proを契約した。とある事情で、個人的な利用をしたかったので、個人的な契約だ。 元々Claude ProfessionalとChatGPT Plusを契約していた。perplexityも契約してるがこっちはRabbit R1というゴミガジェットのおまけで一年間無料中だ。 最近、執筆やGoogle AI Hackathonなどで対話型AIをフル活用しまくってるのもあって、今の最新モデルについて広い知見が貯まってきたので比較してみたい。 まだまだ使い始めたばかりのサービスも多いため、異論反論あれば是非コメントなりでしていただければありがたく。 補足: コメントありがとうございます。まだGemini系
生成AI「Claude」とはScreenshot: 山田ちとら via AnthropicAnthropicは「人間のような知性を持つAI」の開発を目指し、GoogleとOpenAIでの職務を歴任したダリオ・アモデイ氏により2021年に設立されたアメリカのスタートアップ企業です。 そのAnthropicが手がける生成AI「Claude」は、Google GeminiやChatGPTと同様にチャットインターフェースを介し、主に以下のサービスを提供しています。 自然な会話テキスト処理ユーザーの問いに対する答えワークフローの自動化18歳以上であればだれでも無料で使えて、日本語にも対応しています。また、APIの提供によりほかのアプリケーションにClaudeの機能を組みこめる仕様となっており、すでにSlackに対応しています。なお、現時点ではClaudeに画像やビデオ、音声を生成する機能はありません
仮想的なシステムであり、実際の普及は想定されていない。 言語学習や異文化コミュニケーションのツールとしての可能性がある。 結論ローマ字運動とJaphalbetは、どちらも日本語の表記をラテン文字化する試みという点で共通していますが、その目的、アプローチ、そして想定される使用範囲に大きな違いがあります。ローマ字運動が日本の近代化と識字率向上を主眼としていたのに対し、Japhalbetは国際的な日本語学習とコミュニケーションの促進を目指しています。 また、ローマ字運動が日本語の文法構造をほぼそのまま維持したのに対し、Japhalbetはより大胆な文法の簡略化を提案しています。これは、Japhalbetが非日本語話者にとっての理解のしやすさを重視しているためです。 結果として、ローマ字運動は日本社会に一定の影響を与え、特に技術分野での応用を見出しましたが、Japhalbetは現時点では理論的な提
連載：その悩み、生成AIが解決 アイデアが浮かばない、こんな無駄な作業なくしたい――。ビジネスパーソンを悩ませる日々のさまざまな困りごと、ChatGPTに聞いてみませんか？ ITジャーナリストの酒井麻里子氏がプロンプトの書き方を伝授する。 Q．資格取得の勉強をしていますが、時間の確保やモチベーション維持に苦労しています。生成AIで楽しく効率的に学ぶ方法はありますか？ リスキリングの重要性が叫ばれる中、スキルアップを目指して資格勉強などに励むビジネスパーソンも多いだろう。生成AIを使えば、より勉強がはかどるはずだ。 2025年2月にリリースされたClaude 3.7 Sonnetは、テキストで指示するだけでWebアプリやゲームを簡単に作成できる。これを利用すれば、オリジナルの内容を反映した自分だけの学習アプリを作成することが可能だ。
はじめに 最近、あるプロジェクトでGitHubリポジトリの内容をAIに分析させたくて、「どうやってClaudeとGitHubを連携させればいいんだろう...」と頭を抱えていたんです。何時間もネットで調べた末に出会ったのがMCPサーバーでした。これが本当に目から鱗だったんですよ！😲 「石の上にも三年」というように、私は根気強く数週間かけて様々なMCPサーバーを試してきました。そして今日は、私の開発ワークフローを劇的に変えた10個の素晴らしいMCPサーバーを、4つの主要カテゴリーに分けて紹介したいと思います！ そもそもMCPサーバーって何？🤔 リストに入る前に、MCPサーバーについて簡単に説明しますね。MCPは「Model Context Protocol」の略で、AIモデルが外部ツールやデータソースと安全かつシームレスに連携するためのオープンスタンダードなんです。 簡単に言えば、お気に入
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