2025/5開催「AI Agent 開発の"0→1" - AWS の実証事例に学ぶ、企画から組織展開までのメソッド」登壇資料 (2025/3公開の「AIコーディングエージェント勉強会」を短縮して新しいネタを少し足した程度ですのでご容赦ください)
こんちには。 データ事業本部 機械学習チームの中村(nokomoro3)です。 今回はClaude Codeを徹底解説したいと思います。 本記事について 私は元々はCursorを使っており、Claude Codeは必要なのか半信半疑だったのですが、試してみた感じエージェントの挙動はかなり期待通りな印象です。実際にCursorではコード補完やCmd + Kをメインに、エージェント的な動きはClaude Codeやるように最近使い分けを始めています。 使用感は主観に寄るところも大きいので文面でお伝えするのは難しいですが、Claude Codeのことを少しでも知ってもらい多くの人に使ってもらるよう、一通りの使い方を記事にしました。 以下の内容で記載しており、盛りだくさんとなっております。 Claude Codeの基本的なセットアップ方法から解説 基礎的な使い方から応用（Permission、Gi
💡 費用を抑えるポイント OpenAI無料プラン活用：月間制限内で十分対応可能 OpenHands従量課金：必要な分だけ使用で無駄なし Cursor 1ヶ月のみ：開発完了後は解約可能 GitHub無料プラン：個人開発なら十分 継続費用はほぼゼロで、一度リリースすれば追加コストはApple Developerの年会費のみです。 🚀 開発の全体像 Week 1: 基盤構築・設計フェーズ 📋 プロジェクト初期設定 空のFlutter環境を構築しGitHubリポジトリを作成してCI設定も完了。 📝 READMEの詳細設計 通勤中にスマホで以下を記述（約30分）： アプリ概要 実装したい必要最低限の機能 技術仕様 AIへの指示ルール（命名規則、コメント、テストコード必須など） 🎯 なぜ最小限の機能に絞ったか 実は、ユーザー登録やクラウド同期、AIタグ付けなど、もっと多くの機能を考えていまし
PM：「この施策、どうやって進めていけばいいんだろう...」 チーム：「要件が曖昧で、何から手をつければ...」 経営層：「もっと早くプロジェクトを進められないの？」 ・・・ ・・・ 「また同じような課題で躓いてる...」 「手戻りばかりで進まない...」 「プロジェクトの期限に間に合わない...」 私も非エンジニアのPMとして、長年プロジェクトマネジメントの現場で、同じような課題に直面してきました。特に非エンジニアのPMの方々は、技術的な判断も求められる場面で不安を感じることも多いはずです。 でも、大丈夫です。今、私たちには心強い味方がいます。そう、AIという最強のプロジェクトパートナーです！ ChatGPTの登場以降、多くのビジネスシーンでAIの活用が進んでいますが、実はプロジェクトマネジメントこそ、AIの力を最大限活用できる分野です。 なぜ今、AI駆動プロジェクトマネジメントなのか？
ことし6月までの1年間に行われた各地の国税局の税務調査で、所得税の申告漏れを指摘して追徴課税をした額が全国で1398億円余りに上り、これまでで最も多かったことが国税庁のまとめで分かりました。国税庁は、去年から本格的に「AI」＝人工知能に申告漏れの事例を学習させて税務調査を行う手法を取り入れた結果だとしています。 国税庁のまとめによりますと、各地の国税局がことし6月までの1年間に所得税に関する税務調査を60万件余り行ったところ、所得の申告漏れなどは、全国で31万1264件、9964億円に上りました。 追徴税額は、合わせて1398億円で、前の年の同じ時期に比べて30億円増え、現在の方法で統計を取り始めた2009年以降で最も多くなりました。 1件当たりの申告漏れなどの金額は、最も多かった業種が、前回と同じ、「経営コンサルタント」で3871万円、次いで「ホステスやホスト」は3654万円、3番目の「
この画像を大きなサイズで見るimage credit：Pixabay 特定のあるものに対してだけ、日常生活に支障をきたすほどの心理的、生理的恐怖を感じてしまうのが恐怖症だ。そしてこの世には様々な種類の恐怖症がある。 スウェーデンの大臣を務めるパウリナ・ブランドバーグ氏は、バナナ恐怖症だ。そう、あの黄色い果物のバナナである。 ただそこに存在するだけでもダメなぐらい苦手だそうで、大臣の視界にバナナを置かないよう徹底した配慮がなされており、公式の訪問先では「バナナ禁止」が要請されているという。 バナナ恐怖症のスウェーデンの大臣 他の人にとっては全く平気でも、一部の人にとっては恐怖の対象でしかなく、時にパニックを起こしてしまうほど強い恐怖を覚えてしまうことがある。 割と多いのが高所恐怖症や閉所恐怖症、クモ恐怖症や細かい集合体に強い嫌悪感を覚えるトライポフォビアなどだが、スウェーデンの男女平等・労働
何が起きたのか 生成AIが好きな個人がなんでも出展できる、 「なんでも生成AI展示会」 というイベントがありまして、 11/16(土) 12:30 ~ 18:00にて「#生成AIなんでも展示会」を開催します🎉 個人の方が生成AIで作っているものを見ることができる・体験することができるイベントになっています！ 申し込みURLは以下⬇️https://t.co/aNIQ6myJ4q 以下の方との共同主催です@sald_ra @GianMattya @miketako3 @Yanagi_1112 — ようさん (@ayousanz) September 28, 2024 人づてに出展しないか誘われたので、ストレス解消がてら９月頃から「マルチエージェントLLM(大規模言語モデル)オーケストレーション」というコンセプトで競馬予想をするシステムをシコシコと土日に作っておりました。 （ふだんは仕事でウ
都内のIT企業に勤めている、ソフトウェアエンジニアの D̷ELL と申します。 本稿はQiita Engineer Festa 2024の参加記事です。 本日は生成AI（GPT-4o）のAPIキーだけで、システム開発を300%効率化するハックを共有したいと思います。 概要 生成AIによるアプリケーション開発自動化が実現しつつある時代になってきた 日本企業における「Excelドキュメント」は数多く、生成AIを実践投入しづらい GPT-4oのAPIキーさえあれば、社内のドキュメントからシステムを自動構築してくれる仕組みがあった はじめに みなさんはアプリケーション開発における生成AIの利用と言えば、何を想像しますか？おそらく大半の方が、ChatGPTやCopilotを用いた「コード生成の補助」ですよね。プロンプトを渡せば、特定のファイルのコードを修正したり、自動生成したりしてくれます。 最近で
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週間分の生成AI関連論文の中から重要なものをピックアップし、解説をする連載です。第45回目は、生成AI最新論文の概要5つを紹介します。 生成AI論文ピックアップ 高精度なニューラルネットワーク・アーキテクチャ「KAN」をMITなどの研究者らが開発> 1手先のトークン予測ではなく、4手先のトークンを同時に予測するモデルをMetaなどが開発 医療分野に特化したマルチモーダル大規模言語モデル「Med-Gemini」をGoogleが開発 大規模言語モデルが答えに相当するベンチマークを事前に学習し、高い評価を出していた？ AIカンニング問題を指摘した研究 一貫性の高い長編ビデオをテキストから生成するAIモデル「StoryDiffusion」 高精度なニュー
Stable Diffusion Forgeを表示した様子。基本的な操作は既存のStable Diffusion WebUI AUTOMATIC1111とほぼ同じ 画像生成AI「Stable Diffusion」用の新しいユーザーインターフェース「Forge」が2月6日に登場しました。開発したのは、これまで「Controlnet」や「Fooocus」などStable Diffusion関連の様々な重要技術を開発してきたillyasviel（イリヤスベル）さん。何よりインパクトが大きいのは、グラフィックボードのVRAM容量が小さい安価なPCでも最新版のStable Diffusion XL（SDXL）が動かせることです。 RTX 40シリーズが求められたSDXL SDXLは、2023年8月にStablity AIが発表した画像生成AI。高画質な出力ができる一方、コミュニティーサイトで話題にな
こんにちは、パトルです。 2023年12月17日、カルフォルニアのシボレーの販売店で使われている顧客対応用のChatGPTが、プロンプトインジェクション（AIのハッキングみたいなやつ）にあって、多大な特典を付与したり、新車を1ドルで売ってしまう事案が発生しました。 今回は、このショッキングな事案の概要、どういうプロンプトインジェクションが用いられたのか、損害状況などを解説しながら、プロンプトインジェクションのリスクを勉強したいと思います。 概要今回の舞台はカルフォルニアのワトソンビルという地区にあるシボレーのディーラーのホームページに設置されていたセールチャットボットです。URLはこちらです。（残念ながら12/22時点ではChatGPTは外されています） https://www.chevroletofwatsonville.com/ChatGPTは、商品を説明するという位置づけで導入されて
デジタル庁は、法令標準 XML スキーマに準拠した、現行の法令データをe-Gov法令検索というサイト上で公開しています[1]。今回、この法令XMLをパースするPythonライブラリ ja-law-parser をつくり、法令データの全文検索をしてみました。 この記事では、日本の法令とそのデータ構造、法令XMLパーサについて解説し、最後に、それらを使った法令データの全文検索システムを実装する方法をご紹介します。法令検索の実装についても、GitHubリポジトリで公開しています。 この記事は、情報検索・検索技術 Advent Calendar 2023の16日目の記事です。 法律と法令 法律とは 法律の制定と公布 法律と法令の違い 法律の改正 法令のデータ構造 e-Govの法令データ 法令標準XMLスキーマ 法令番号と法令ID 題名 本則と附則 条・項・号 編・章・節・款・目 法令XMLパーサ：
こんにちは。くるしばです。 元々コンサルタントの仕事をしていましたが、独学でプログラミングを学習し、Webサービスを作って起業しました。 その後個人で開発したサービスを売却したり、また別のIT系の会社を創業、経営したりしています。 去年の8月から下記のTwitterにてプログラミング学習に関して発信し始め、ありがたいことに13000人以上の方々にフォローして頂きました。 プログラミング初心者に絶対覚えてほしい、ググる時の効率が10倍上がるコツ pic.twitter.com/hK1ZhNavwh — くるしば | 読めば10倍効率が上がるプログラミング学習の教科書 (@shiba_program) September 13, 2022 最近は下記のように、Udemyでプログラミング講座も出しています。 ありがたいことに公開から3ヶ月で800人以上の方に受講いただき、Reactジャンルの講座
9割シリーズ この記事は、けっこう前にClassiの社内ブログ記事として書いたものだ。一般論として通用する内容だし、社内に閉じておくのはもったいないと思ったので転載する。 プロジェクトの成功は、キックオフの成功にかかっています。なぜなら、キックオフとはプロジェクトの出発点であり、そのキックオフの準備こそがプロジェクトを始める準備であるからです。 準備に失敗することは、失敗する準備をしているようなものです。 https://www.atlassian.com/ja/work-management/project-management/project-kickoffプロジェクトのキックオフの目的プロジェクトキックオフとは何ですか? それは、プロジェクト チームの...最初のミーティングです。このミーティングは、共通の目標とプロジェクトの目的を確認するための機会です。 キックオフミーティングなし
「どうすればAIをWebデザインに活用できるだろう」 人工知能AIがこれだけ話題になったいま、Webやグラフィックデザイン、イラストやゲームなどクリエイティブな業務をこなす人なら、一度は考えたことがあるかもしれません。 答えのひとつはずばり、Midjourneyなどの画像生成AIでイメージを具現化すること。 しかし、そうは言っても入力できるプロンプトは無限にあり、実際にどのように入力すれば最高の結果を得ることができるのか、すべて調べるのはあまりにも大変です。 そこでこの記事では、Midjourneyを１年間使い続けて見つけた、Webデザインに使えるMidjourneyプロンプト、小技テクニックをまとめてご紹介します。 具体的なサンプル例とプロンプトを一緒に記載しており、コピペでそのまま利用できます。 「Midjourneyって何？」というひとは、基本の使い方をまとめた以下のガイドを参考にど
はじめに Lancers LLM Labsの入江です。私たちは生成AIを使って社内外向けに新規のプロダクト開発を行うべく立ち上がったラボです。今回はその取り組みの中でChatGPTをプログラミングに取り入れてプロダクト開発の効率を上げた話をします。 今回開発したプロダクトについて 今回、スマホだけでプログラミング学習ができる「PILE（パイル）」というアプリを開発しました。学べるスキルは15個、全部で138セクションを用意しています。 スマホで学習する場合、長時間学習をし続けるのはつらいものがあります。そこで1セクションを5分程度のボリュームに。回答もタップするだけ、ユーザーの負担を減らすことで、本来のプログラミングの楽しさを味わえるようなアプリを目指して開発しました。 そして実はこのアプリ、私がAIを使って2か月で1人で開発しています。仮にAIを使わなかった場合、倍の4～5か月はかかって
米Meta（メタ）は米国時間2023年8月24日、プログラムのソースコードを生成するAI（人工知能）「Code Llama」を公開した。同社の大規模言語モデル（LLM）「Llama 2」をベースとした生成AIで、Llama 2と同様に無料で商用利用可能なツールとして提供する。 自然言語によるプロンプト（指示）に従ってコードを生成するほか、入力したコードをデバッグする機能も備える。PythonやC++、Java、PHP、Typescript、Javascript、C#、Bashなど、一般的に使用される多くのプログラミング言語に対応する。 3つのパラメーターサイズのモデルを提供する。パラメーター数はそれぞれ70億、130億、340億で、いずれも5000億トークン（おおよその単語数）のコードとコード関連データでトレーニングされているという。サイズの小さい70億と130億のモデルは、リアルタイム性
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