https://anond.hatelabo.jp/20250521002326 見たので。 そう言えば「貯金1000万円溜まったら、それをシードマネーにしてスタートアップを作る！！」と心に決めていた20代だったのに、気づけば40過ぎたことにも気づいた。 貧すれば鈍する。満足すれば挑戦しなくなる。自分もそうなってしまったことをあらためて噛みしめる。 プロフィール40超え。既婚。転職しまくり。 Webエンジニアだけどそれなりに専門性があるジャンル。この分野を専門的にやってるの日本で千人以下だと思うが、一方で専門性を活かす機会はたまにしかない。 収入給料：1,000万円/年くらい。額面 技術とマネジメントで、7:3くらい。 社内にはマジで技術一本で、より年収が倍くらい高い人も何人かいる。つよい。妻給料：700〜1,000万円/年くらい。 業績給の変動がすごい。平均850ぐらい？DINKS。望ん
はじめに 昨今、AI の進化により、様々な分野での応用が進んでいます。特に、自然言語処理(NLP)の分野では、RAG( Retrieval-Augmented Generation)が注目されています。RAG は、情報検索と生成を組み合わせた手法であり、特に大規模言語モデル(LLM)と組み合わせることで、その性能を大幅に向上させることができます。 また、NativeRAG や GraphRAG, AgentRAG などさまざまな RAG のバリエーションが登場しており、これらは特定のユースケースやデータセットに対して最適化されています。 今回は、RAG の基本的な概念から、RAG のプロジェクトの進め方、精度向上の方法に至るまで詳しく解説します。 みなさんの GenAI Application の開発に役立てていただければ幸いです。 本記事は 5 万文字を超える大作となっております。 お時
ダ・ヴィンチ・恐山「はてな匿名ダイアリーっていう誰でも匿名で日記みたいなのを書けるサービスがあるんですけど」 永田智「あー、はいはい」 原健一郎「ありますね」 ダ・ヴィンチ・恐山「昔でいうと『保育園落ちた――』みたいなのがそこ発信だったり。ときに社会現象になるような記事が出るんですけど」 永田智「たしかにたしかに」 ダ・ヴィンチ・恐山「その匿名ダイアリーの最近バズってる記事を、結構な割合でAIが書いているということが文体で分かるんです」 原健一郎「えっ、そうなの？」 ダ・ヴィンチ・恐山「私もめちゃくちゃ（AIを）使ってるから、あいつらの使いがちな語彙とか論理の流れの癖みたいなのがなんとなく分かるんですよ」 永田智「あっ、そうなんだ」 原健一郎「なるほどね」 ダ・ヴィンチ・恐山「（ホッテントリしてる記事を）読むと、『あっ！あっ！』っていう瞬間があって。ただし、ある程度（AIの文章を）読んでな
透明性を高める公開ロードマップ 利用者との信頼構築のためにも、現在運営として何を考えているかわかるよう、機能ロードマップもSlackのリスト機能を活用して公開しています。 v0 (Vercel社が提供する生成AIによって画像・自然言語からUIコードを生成するツール)を使ったプロトタイプなどを使い、ここでやり取りすることにより、各部署/グループ会社のAI活用推進者とも連携をとりつつ、個々のステークホルダーとのやり取りが断片化しないように合意形成を進められます。 OpenView Partners （PLGの提唱企業）によるNotionなどの事例 継続的なカスタマイズ開発 私たちのプロジェクトでは、Difyをシングルテナントのまま、全ユーザーが自由な相手を選べるReBAC（関係ベースのアクセス制御）のアプリ共有機能を独自に実装しました。これにより、利用者ごとの組織・利用形態に合わせた柔軟にアプ
たくさんありますが、パターン4つごとに、RSIの範囲が変わっているだけです。MA乖離上限は4つごとに同じことを繰り返しています。 各スクリーニング日には地合いスコア（-3〜+3）をタグ付けしており、 これにより相場の状況によってどのパターンが機能しやすいのかも、あわせて検証できます。 テクニカル選抜の有効性について（バックテストの結果） 概要 1ヶ月後にプラスの平均リターン（3〜7%）を期待できるパターンが存在し、有効性のあるテクニカル選抜条件が含まれていると考えられました。 また、最適な選抜条件は地合いスコアによって異なることが示唆されました。以下では、スコアごとに結果を整理します。 ＜地合いスコア -3〜0＞ 相場が最も悪い「スコア -3」のときは、**RSIが低め（25〜50）かつMA乖離上限（ma_eps）が4〜8%**のパターンで、 シャープレシオが0.8以上、かつ銘柄数が20未
ここから書くことは、わかる人には分かりきっている話なので、よく分かっている人は適当にブラウザバックしてください。 AIがファクトチェックするんじゃない。人間がファクトチェックするんだ 2025年に入って、多くの人がAIを使い始めました。高度なトライアルの手伝いをさせている人もいれば、ルーチンワークの手伝いをさせている人、質問箱や疑似パートナーのように使っている人、といった具合に使い方はさまざまのようです。 ただ、現行AIを利用するにあたって、必要不可欠なことがあるように思えます。 それは「AIに判断を丸投げしてはならない」です。 たとえば最近、Xではgrokにファクトチェックをねだるポストをたくさん見かけるようになりました。冒頭に貼り付けた、「@grok ファクトチェック」 といったものがその最たるものですね。 これは、本当はおかしい。 grokに限らず、AIに何かを問うこと自体は良いでし
Googleは、同社が開発中の自律型のコーディングエージェント「Jules」ベータ版を公開しました。ウェイティングリストに登録したユーザーに対して順次公開が始まっています。 Julesは昨年（2024年）12月にGemini 2.0が公開されたタイミングで発表されていました。 参考：自律的にプログラミングをするAIエージェント「Jules」、Googleが発表。人間がタスクを与えると実装計画を作成、コードの生成や変更、バグフィクスなどを実行 Googleは日本時間の今夜（5月20日）、年次イベントのGoogle I/Oを開催します。Julesについてもそこで発表があると見られます。 Julesがベータ公開されたことで、Devinに代表される自律型のコーディングエージェント分野においてマイクロソフトのGitHub Copilot Coding Agent、AWSのAmazon Q Devel
［速報］マイクロソフト、WindowsがMCPをサポートすると発表。AIエージェントでWindowsやアプリとの連携が可能に マイクロソフトは日本時間5月20日未明に開幕したイベント「Microsoft Build 2025」で、AIアプリケーションやエージェントとアプリケーションを連携させるプロトコルである「MCP」（Model Context Protocol）をWindowsがネイティブにサポートすると発表しました。 WindowsのMCPサポートでは、以下の機能がWindowsに実装されます。 MCP Servers for Windows ファイルシステムやウィンドウ管理、Windows Subsystem for Linux（WSL）などのWindowsシステムファンクションがMCPサーバとなり、AIアプリケーションやエージェントからアクセス可能になる。 MCP Registr
2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にして紹介しているWebメディアのSeamless（シームレス）を運営し、執筆しています。 1週間の気になる生成AI技術・研究をいくつかピックアップして解説する連載「生成AIウィークリー」から、特に興味深いAI技術や研究にスポットライトを当てる生成AIクローズアップ。 今回は、大規模言語モデル（LLM）を活用して日本の国会議員のこれまでの発言を分析して政治的立場をまとめた研究「KOKKAI DOC: An LLM-driven framework for scaling parliamentary representatives」を取り上げます。 トロント大学に所属する研究者らが発表したこの研究では、議員の国会での発言から政治的立場を数値化し、視覚的に表現することで、有権者が選挙時に情報に基づいた判断をしやすくすることを目指しています。
こんにちは、AI FREAKです。 2025年1月からnoteで本格的発信し始めてから、合計で50万円の売り上げを達成しました。 想定よりも大分ジワジワと…笑1〜4月を足したら、508,640円になります。 1日noteにかける時間は2〜3時間くらいなので、そこそこの副収入にはなっているかな、という感じです。 そもそも私がnoteを書き始めた大きな理由としては、 今から副業始めるとしたら何がいい？ と友人に聞かれたときに、 今ならブログよりもnoteじゃない？SNSもいいけど、一番はnoteかと。 と答えていたのですが「それなりに自分も実績出してないと説得力ないか」と思い、noteに参入したと言う感じです。 このnoteを読んでいる皆さんも 副業したいけど何から始めようか悩んでいる… noteって本当に稼げるの…？ というお悩みがある方も多いと思います。 ただ、上記のようにしっかりとちゃん
簡単にいうと、LLMの仕組みを理解してLLMの気持ちになってどういうコンテキストを与えたらうまくいくのか？どうやれば安定したLLMプロダクトを開発できるのか？というLLMプロダクト開発の基本が書かれた本です。 内容はいささか古く（おそらく2024年中頃までに書かれている）、この本から即座に実践に入れる類いの本ではないので、まさに「教科書」です。この本を索引として、必要な知識を深掘りする必要性があります。 この本に書かれている知識のまま、知識更新を怠ると極めて危険です。いろいろな情報がアップデートされています。 この記事に間違いとか解釈違いとかあったら、是非ご連絡ください！ コーディングエージェント使いが読むべきか？ 非エンジニアが読むべきか？ 内容の解説 という構成です。 コーディングーエージェント使いが読むべきか？最近コーディングエージェントを使う人が一気に増えました。そういったコーディ
1. Codex「Codex」はクラウドベースのソフトウェアエンジニアリングエージェントです。「バグ修正」「コードレビュー」「リファクタリング」「ユーザーからのフィードバックに基づいたコード修正」などに利用できます。実世界のソフトウェア開発向けに最適化されたo3を搭載しています。 OpenAIでは、開発者が自ら主導権を握り、面倒な作業をエージェントに委任する未来を信じています。「Codex」が独自の環境で動作し、リポジトリでプルリクエストを作成していることから、この未来の兆しが見えています。 2. GitHubの接続「Codex」エージェントにGitHubリポジトリへのアクセスを許可するには、GitHubアプリを組織にインストールしてください。必要な権限は、「リポジトリのクローン作成」と「プルリクエストのプッシュ」の2つです。アプリは、ユーザーの許可なしにリポジトリに書き込みを行うことはあ
以下の記事位が面白かったので、簡単にまとめました。 ・Google AI for game developers 1. ゲーム開発者向けの Google AI Googleは長年にわたりAI研究をリードしてきました。特にGoogle DeepMindは、ゲーム分野で豊富な実績を誇ります。単一の画像から3Dのプレイ可能な世界を生成するモデルの先駆者であり、画面から直接ゲームプレイを分析し、プレイヤーにリアルタイムの会話による支援を提供できるエージェントを開発しました。 最新モデルである「Gemma 3」と「Gemini 2.5」は、より高速で高性能であり、高度なAI機能をゲームに簡単に統合できます。 この記事投稿では、今年の「GDC」での発表内容を振り返り、「Gemma 3」と「Gemini 2.5」がゲームにおけるAI体験の構築をどのように容易にするかを探ります。 2. Gemma 32-
概要 OpenAIは2025年5月16日、新たなAI搭載のコーディング支援エージェント 「Codex」 を発表しました。これは従来のコード補完モデル（旧Codex API）とは異なり、 クラウド上で動作する自律型のソフトウェア開発エージェント です。Codexは並列に複数のタスクをこなすことができ、コードの新機能実装、コードベースに関する質問への回答、バグ修正、プルリクエストの提案など、様々な作業を代理で実行してくれます。各タスクはクラウド上の独立したサンドボックス環境で実行され、ユーザーのリポジトリがあらかじめ読み込まれた状態で処理が行われます。 Codexの頭脳となっているのは 「codex-1」 と呼ばれる最新モデルで、OpenAIの高度な大規模言語モデル「o3」系列をソフトウェア開発向けに最適化したものです。このモデルは実際のコーディングタスクを用いた強化学習（実環境で試行錯誤させ
2025年の新卒研修の資料です。
というのを感じています。 理想としては、↓これが、 シンプルな仕事と難しい仕事の割合がこんな感じだとして…↓こうなって欲しいのだけど(シンプルなタスクが早く片付くことにより難しい仕事に取り掛かる時間が増える)、 AIによってシンプルな仕事がさっさと片付くことによりより多くの難しい仕事ができる?↓なんか実際はこうなっちゃってる。 シンプルな仕事、無限にあるなぜかAI によってシンプルなタスクをめちゃくちゃこなしやすくなっている 実際仕事は進むし、進んだ気にもなる 進んでしまうので、次のタスクも片付けられるようになる しかし、シンプルなタスクは、こなしてもこなしてもなくならない 無限にやることがあるので、無限にやることをこなしてしまう このサイクルで仕事をしていくと「アウトプットを出すための時間が非常に短い・速い」というサイクルに脳が慣れ、それが仕事だと感じるようになり、逆に時間のかかるタスク
ChatGPTでOpenAIの新モデル「GPT-4.1」が利用可能になった。Plus、Pro、Teamユーザーはすでに利用でき、EnterpriseとEducationユーザーへも今後数週間以内に拡大する。 GPT-4.1はOpenAIの最新モデルだ。コーディングタスクや指示の理解に優れており、高速なため、日常のコーディング用途にはOpenAI o3やo4-miniの代替としても最適としている。 （更新）初出時、GPT-4.1の説明について、API版と混同している部分がありました。訂正しお詫び申し上げます。 Amazonで現在開催中のセールを見る コンセントに挿して充電器にもなるAnkerのモバイルバッテリー（価格をAmazonでチェック）
xAIが提供するAIチャットボットのGrokは、X(旧Twitter)でメンションをつけながらリクエストをすると、さまざまなトピックについて解説したりファクトチェックを行ったりします。しかし、ユーザーからのリクエスト内容を無視して、Grokが関係ないトピックで突然「南アフリカにおける白人虐殺」について語り出す事例が報告されました。 xAI’s Grok suddenly can’t stop bringing up “white genocide” in South Africa - Ars Technica https://arstechnica.com/ai/2025/05/xais-grok-suddenly-cant-stop-bringing-up-white-genocide-in-south-africa/ Grok is unpromptedly telling X use
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