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"Log in プレーリーカードTech Blog 目次 Claude Codeを24時間動かす技術 umihico 2025/08/18に公開 AI Python RSpec Claude Claude Code Tech Claude Codeを24時間動かす技術 きっかけ・背景・課題 リファクタという作業自体はClaude CodeをはじめAIが得意とする作業ですが、対象ファイル数が数百あると、通常のClaude Codeの実行では、作業が途中で停止してしまうという問題がありました。その問題を解決するため、tmuxとPythonを組み合わせて、セッションを永続化し、停止したら自動再起動するスクリプトを書きました。今回、Railsで動くプレーリーカードのRspecの大規模なリファクタリングを行おうと思いました。リファクタの内容は現在コントローラー１ファイルに対してテスト１ファイルにしていますが、これをアクションごとにテスト側のファイルを分割する作業です。 実装のポイント tmuxセッションでClaude Codeを実行 Pythonスクリプトで出力を監視し、変更がなければ自動再起動 タスクリストから順次処理し、処理済みタスクを自動削除 全体アーキテクチャ clauderというコマンドを自作して、以下の流れで動作します： ユーザー が clauder コマンドを実行 .zshrc内のclauder関数 が SESSION_NAME と COMMAND_FILE_PATH を受け取って Pythonスクリプトを起動 .repeat_tmux.py（監視スクリプト） が以下を実行： tmuxセッションの管理 5秒ごとの出力差分監視 変更がない場合の自動再起動 tmuxセッション内でClaude Code が実行され： order.txtの指示を読み取り tasks.txtから1行目のファイルパスを取得 RSpecファイルの分割処理を実行 ファイルシステムで管理されるデータ： tasks.txt: 処理対象ファイルのリスト order.txt: AIへの処理指示書 spec/requests/: 分割対象のRSpecファイル群 実装の詳細 1. .zshrc - clauder関数の定義 function clauder() { local SESSION_NAME=$1 local COMMAND_FILE_PATH=$2 python ~/.repeat_tmux.py $SESSION_NAME $COMMAND_FILE_PATH } シンプルなラッパー関数として定義し、Pythonスクリプトを呼び出します。 2. .repeat_tmux.py - 監視と自動再起動の実装 後ほど要点を解説しますが先にファイルの中身を紹介します。 #!/usr/bin/env python3 import subprocess import time import os import tempfile import difflib import argparse def kill_tmux_session(session_name): """指定されたtmuxセッションをkillする""" try: # 指定されたセッションが存在するかチェック result = subprocess.run(["tmux", "has-session", "-t", session_name], capture_output=True, text=True) if result.returncode == 0: # セッションが存在する場合のみkill subprocess.run(["tmux", "kill-session", "-t", session_name], check=True) print(f"tmuxセッション '{session_name}' をkillしました") else: print(f"tmuxセッション '{session_name}' は存在しません") except subprocess.CalledProcessError as e: print(f"tmuxセッション '{session_name}' のkill中にエラーが発生しました: {e}") except Exception as e: print(f"予期しないエラーが発生しました: {e}") def start_new_tmux_session(session_name, command_file_path): """新しいtmuxセッションを起動し、指定されたファイルの内容をclaudeコマンドで実行する""" try: # ファイルの内容を読み込み message = f"{command_file_path}を読み込んで、指示を実行してください。" # 新しいtmuxセッションを起動し、claudeコマンドを実行 claude_command = f'claude "{message}"' subprocess.run(["tmux", "new-session", "-d", "-s", session_name, claude_command], check=True) time.sleep(10) # 起動に時間もかかり差分なしの判定防止 print( f"新しいtmuxセッション '{session_name}' を起動し、claudeコマンドを実行しました: {claude_command}") except FileNotFoundError: print(f"ファイル '{command_file_path}' が見つかりません") raise except Exception as e: print(f"tmuxセッション '{session_name}' の起動中にエラーが発生しました: {e}") raise def capture_tmux_pane(session_name): """指定されたtmuxセッションのペインの内容をキャプチャして返す""" try: result = subprocess.run( ["tmux", "capture-pane", "-t", f"{session_name}:0.0", "-p"], capture_output=True, text=True ) return result.stdout except Exception as e: print(f"ペインのキャプチャ中にエラーが発生しました: {e}") return None def get_diff_content(previous_content, current_content): """前回の内容と現在の内容の差分を取得し、行数も返す""" try: if previous_content is None: return "初回実行のため差分なし", 0 # 前回の内容と現在の内容を行に分割 previous_lines = previous_content.splitlines(keepends=True) current_lines = current_content.splitlines(keepends=True) # difflibを使用して差分を生成 diff = difflib.unified_diff( previous_lines, current_lines, fromfile='previous', tofile='current', lineterm='' ) diff = [ line for line in diff if line.startswith('+') or line.startswith('-') if not line.startswith('+++') and not line.startswith('---') ] diff_content = '\n'.join(diff) diff_lines = diff_content.split('\n') # 行数を計算 line_count = len(diff_lines) return diff_content, line_count except Exception as e: print(f"差分の取得中にエラーが発生しました: {e}") return None, 0 WAIT_SEC = 5 def main(): # argparseでセッション名とファイルパスを受け取る parser = argparse.ArgumentParser( description='指定されたtmuxセッションを監視し、claudeコマンドを実行します。実行例: clauder ') parser.add_argument('session_name', help='tmuxセッション名') parser.add_argument('command_file_path', help='claudeに送信するメッセージが含まれるファイルのパス') args = parser.parse_args() # 指定されたtmuxセッションをkillして新しく起動 kill_tmux_session(args.session_name) start_new_tmux_session(args.session_name, args.command_file_path) previous_content = None print(f"tmuxセッション '{args.session_name}' の監視を開始...") while True: try: # tmuxペインの内容をキャプチャ current_content = capture_tmux_pane(args.session_name) if current_content is None: print("ペインのキャプチャに失敗しました") time.sleep(WAIT_SEC) continue # 前回の内容と比較 if previous_content is not None and current_content == previous_content: print( f"変更が検出されませんでした {time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}") # 新しいtmuxセッションを起動 kill_tmux_session(args.session_name) start_new_tmux_session( args.session_name, args.command_file_path) else: print( f"変更が検出されました {time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}") # 差分を取得 diff_content, line_count = get_diff_content( previous_content, current_content) if diff_content: print(f"差分行数: {line_count}") if line_count > 0: print("差分内容:") print(diff_content) else: print("差分が利用できません") previous_content = current_content # 5秒待機 time.sleep(WAIT_SEC) except KeyboardInterrupt: print("\nユーザーによって監視が停止されました") break except Exception as e: print(f"予期しないエラー: {e}") time.sleep(WAIT_SEC) if __name__ == "__main__": main() 3. order.txt - AIへの処理指示書 参考として今回用いたorder.txtも記載しておきます。こちらもAIと壁打ちして生成させています。使途に応じた今まで通りのプロンプトにタスク管理にファイルシステムを使うイメージです。 # RSpecファイルのアクション別分割指示 あなたは RSpec ファイルをアクションごとに分割する作業を担当します。 ## 作業手順 1. **tasks.txt から1行目のファイルパスを取得** ```bash TARGET_FILE=$(head -n 1 tasks.txt) echo "処理対象: $TARGET_FILE" tasks.txt から処理済みファイルを削除 tail -n +2 tasks.txt > tasks_tmp.txt && mv tasks_tmp.txt tasks.txt 対象ファイルの詳細分析 ファイル内容を読み取り 含まれるアクション（index, show, create, update, destroy, new, edit等）を特定 各アクションのテストケース数をカウント 分割前の動作確認 # 分割前のテスト実行（パス数と件数を記録） docker compose exec web bundle exec rspec $TARGET_FILE --format progress 実行結果（パス数、失敗数、総件数）をメモ アクション別ファイル分割実行 例：spec/requests/users_spec.rb → spec/requests/users/index_spec.rb spec/requests/users/show_spec.rb spec/requests/users/create_spec.rb spec/requests/users/update_spec.rb spec/requests/users/destroy_spec.rb 分割後の動作確認 # 各分割ファイルのテスト実行 for file in spec/requests/users/*_spec.rb; do echo "Testing: $file" docker compose exec web bundle exec rspec "$file" --format progress done 分割前後でテスト件数が一致することを確認 全てのテストがパスすることを確認 元ファイルの削除 分割完了後、元のファイルを削除 rubocop & コミット docker compose exec web bundle exec rubocop -A "[FILEPATH]" git add [FILEPATH] (削除した方もgit add忘れないで) git commit -m "test: [FILEPATH]をアクション毎によりファイル分割" 分割結果の報告 分割されたファイル一覧 テスト件数の確認結果 動作確認の結果 注意事項 必ず docs/rspec.md の方針に従って分割してください 分割前後でテスト件数が変わらないことを確認してください コメントも必ず移行してください 全てのテストがパスすることを確認してください 日本語でのテスト記述を保持してください ファイル名は {controller名}/{action名}_spec.rb の形式にしてください エラー対応 テスト失敗がある場合は、原因を調査して修正 テスト件数が合わない場合は、分割ロジックを見直し ファイルが見つからない場合は、tasks.txt の更新状況を確認 完了条件 元ファイルが正常にアクション別に分割されている 分割前後でテスト件数が一致している 全てのテストが正常にパスしている tasks.txt から処理済みファイルが削除されている どうしてもrspecが解決できない移行不可ファイルが見つかったら、該当のファイルは回復、新ファイルは削除して、tasks.errors.txtに追記してtasks.txtからは除去しておいてください。 1つのファイルの分割が完了したら作業終了。次のファイルは別のAIインスタンスが処理します。 ### 4. tasks.txt - 処理対象ファイルリスト 今回はファイル名ですが、URLであったりタスクに応じた自由な文字列のリストでも勿論可です。 spec/requests/users_spec.rb spec/requests/cards_spec.rb ...中略... ## クイックスタート / 最短手順 ### 1. 必要なファイルの準備 ```bash # .zshrcに関数を追加 echo 'function clauder() { local SESSION_NAME=$1 local COMMAND_FILE_PATH=$2 python ~/.repeat_tmux.py $SESSION_NAME $COMMAND_FILE_PATH }' >> ~/.zshrc # Pythonスクリプトを配置 cp .repeat_tmux.py ~/ # 処理対象ファイルリストを作成 AIに抽出させます # 指示書を作成（order.txtの内容をコピー） 2. 実行 session名を明示することでtmuxを他の用途(別件のclauderなど)でも使えるようにしています。 clauder split-rspec order.txt 実装の要点 監視メカニズムの実装 ５秒毎にClaude Codeのセッションをキャプチャして秒数、トークン数など含め描画の更新が一切ストップしていたら作業が停止した見なし再起動します。 # 5秒ごとに出力をチェック if previous_content is not None and current_content == previous_content: print(f"変更が検出されませんでした {time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}") # 変更がない場合は自動再起動 kill_tmux_session(args.session_name) start_new_tmux_session(args.session_name, args.command_file_path) このシンプルな仕組みにより、Claude Codeが停止した場合でも自動的に再起動されます。 タスクキューの実装 # 1行目を取得して処理 TARGET_FILE=$(head -n 1 tasks.txt) # 処理後に1行目を削除 tail -n +2 tasks.txt > tasks_tmp.txt && mv tasks_tmp.txt tasks.txt 指示の途中変更 処理が開始すると、初期のorder.txtがもたらした実行結果への不満が多分あるかと思います。その際は実行中でも後述するorder.txtを修正したりgitコマンドで編集を取り消してtasks.txtに消えたファイル名を積んで再タスク化などすることで次からは改善されたプロンプトで実行が継続します。 まとめ Claude Codeを24時間稼働させる仕組みを構築することで、大規模なコードリファクタリングを自動化できました。ちなみにPythonスクリプト、order.txt、tasks.txt、本記事の大半も全てClaude Codeに生成させています。 umihico プレーリーカードのエンジニアです フォロー プレーリーカードTech Blog Publication フォロー Discussion ログインするとコメントできます Login エンジニアのための情報共有コミュニティ About Zennについて 運営会社 お知らせ・リリース イベント Guides 使い方 法人向けメニュー New Publication / Pro よくある質問 Links X(Twitter) GitHub メディアキット Legal 利用規約 プライバシーポリシー 特商法表記 " https://zenn.dev/studio_prairie/articles/0c0cc762996079#:~:text=Log%20in,%E7%89%B9%E5%95%86%E6%B3%95%E8%A1%A8%E8%A8%98 続きをみる

"Log in KGモーターズ Tech Blog 目次 Claude Codeでできることを一通りまとめてみた Sota Nakamura 2025/08/13に公開 GitHub Model Context Protocol Claude Claude Code Tech はじめに KGモーターズ株式会社でエンジニアをしている中村です。 最近KGモーターズ内でもAIを活用するムードが高まっており、せっかくなのでエンジニアがよく使うツールたちをまとめて社内外に知ってもらうのはありなのではと思い、第一弾としてClaude Codeに関する記事を書くことにしました。 Claudeとは Anthropic社が開発するモデルのシリーズ名。Anthropic社は元々OpenAI社で働いていた従業員達が創業した会社です。 安全性を重視しており、またコーディング能力が高いのが特徴です。 Claude Codeとは Anthropicが提供しているCLIベースのAIコーディング用エージェントです。 プレビュー期間はありましたが、2025/05に一般公開されました。 この時期はCursorやClineなどコーディング支援ツールが人気でしたが、みなさんお馴染みのエディターであるVSCodeにClaude Codeが対応したことで話題となった気がします。 使い方などはアップデートも早いので、チュートリアルを見るのが確実です。 主な特徴 とはいってもどんな特徴なのか？というと... 自然言語指示で高品質なコードを生成してくれる 実行中にToDoリストを作成して、どこを作業してるのかの進捗報告をしてくれる 途中で指示してもいい感じのタイミングで拾ってくれる Githubとの連携もスムーズ VS Codeから使える MCPサーバーも使える etc... ざっとこのくらいは余裕でできてしまいます。 ということで、上記からいくつかピックアップして事例やTipsを紹介します。 その前に環境構築は終わらせておきましょう。 環境構築 公式ページの通りに進めてインストールをしましょう。 ⚠️ 私は事前にProプランに入っております 黙ってclaude-codeを入れましょう $ npm install -g @anthropic-ai/claude-code インストールできたかな？ $ claude --version 1.0.72 (Claude Code) とりあえず起動する $ claude 初期設定でテーマを決めてと言われたり Loginが必要だったり、注意書きがでたり...しますがよしなに捌いていただき、完了させてください。 始める前に前提知識 スラッシュコマンド スラッシュコマンドは会話中に/で始まるコマンドを入力することで、特定の機能を素早く実行できる仕組みです。 スラッシュコマンドを使うことで開発作業を効率化することができます。 よく使うのはこの辺でしょうか... コマンド できること /login 別のアカウントに切り替る /logout 現在のアカウントからログアウト /bug AnthropicにBugレポートをする /config Claude Codeの設定を表示または変更 /clear 会話履歴をクリアしコンテキストを空に /compact 要約をコンテキストに維持し会話履歴をクリア /init CLAUDE.mdを初期化 /ide IDE統合を管理&状態の表示 カスタムコマンド カスタムコマンドを使うと、よく使う操作を自動化することができます。 指定の場所にマークダウンファイルを作成し、その中に指示を書くとテンプレート化できるということです。 置き場所1: .claude/commands 実行時のプレフィックス /project: 使用シーン チーム開発で共有するプロジェクト固有のコマンド Gitなどで管理する よくある使い方 コーディング規則のチェック テスト手順書 プロジェクト固有の制約（ドキュメントを作成するなど） 作成と使用方法 ちゃっかりオプションの引数を使っちゃったりできます $ mkdir -p .claude/commands $ echo "Issue #ARGUMENTS を以下の手順で確認して実装してください。手順： 1. 背景の理解 2. 対象コードの特定 3. 解決策の立案 4. 実装 5. テストの作成 6. PRの作成" > .claude/commands/feature-issue.md /project:feature-issue 56 置き場所2: ~/.claude/commands/ 実行時のプレフィックス /user: 使用シーン 個人開発ワークフローや全体的なタスク 全てのPJで使用可能 よくある使い方 自分でいつも行っているチェックリストの適用 よくある実装パターン 作成と使用方法 上とほぼ同じのため割愛します claudeコマンド Claude Codeをはじめる時にclaudeコマンドを使うと思いますが、並列で一気にコーディングしたい時、ファイル作成許可などを聞いてくるのが困るというケースもあると思います。 その他自律的に動いてほしい時に以下のコマンドで立ち上げる時もあります。 claude --dangerously-skip-permissions 自然言語指示で高品質なコードが生成される やること ではまず手始めに簡単なWebサイトを作成してみましょう。 特に画像も与えず、KGモーターズの簡単な会社紹介のみをプロンプトに含めます。 今からKGモーターズ株式会社の簡単なホームページをNext.jsで作成してください。 以下が会社情報です。実際の車の画像はないですが、ワクワクし、おしゃれなデザインに仕上げてください。 ====================== 会社名：KGモーターズ株式会社 設立：2022年7月28日 事業内容：小型モビリティロボットの製造・販売・MaaS開発 代表取締役：楠 一成 資本金：9500万円 累計調達額​：20.2億円​（デット・エクイティ含む） 本社所在地：広島県東広島市西大沢2丁目2-9 Vision： 今日より明日がよくなる未来を創る かつて日本には、「明日はきっと今より良くなる」という空気がありました。モノやサービスは今よりずっと不便でも、未来には“伸びしろ”があると信じられていたのです。 しかし、今の成熟した社会では、モノやサービスが良くなりすぎた結果、維持できなくなっているものがあり、希望が少しずつ失われつつあります。 その象徴が「移動」です。 移動の自由は、人間の生活や欲求に深く関わるもの。 そこに制限がかかると、日々の行動だけでなく、未来への期待そのものが閉ざされてしまいます。 だからこそ私たちは、移動のあり方を根本から見直し、“明日が楽しみになる感覚”を、もう一度社会に取り戻そうとしています。 Mission： 「小型モビリティロボットで 世界をワクワクさせる」​ これからの人口減少社会において必要なのは、大量輸送ではなく、ひとりを、最小のエネルギーとコストで運べる、新しい移動の選択肢です。 けれど、“我慢して選ぶ移動”では、社会に根づくことはありません。 「乗りたくて選んでいたら、結果的に持続可能な移動につながった」 そんな未来を実現するために、私たちはワクワクするモビリティづくりを目指します。 その他： 誰もが、安全で、快適で、自由に、 手頃な価格で移動できる社会を目指して 私たちは、小型モビリティロボットを通じて、移動の「楽しさ」と「持続可能性」を両立させることに挑んでいます。 たとえ維持コストや環境負荷がどれだけ低くても、我慢して乗る移動手段では、真の持続可能とは言えません。 “乗りたくて選んだら、それが持続可能につながっていた。”そんな未来こそ、私たちが目指す世界です。 実行後 こんな感じでTodoリストを勝手に作成してくれます。 ⏺ KGモーターズ株式会社のホームページを作成します。ワクワクするおしゃれなデザインで仕上げましょう。 ⏺ Update Todos ⎿ ☐ Next.jsプロジェクトのセットアップ ☐ ホームページのレイアウト設計と基本構造作成 ☐ 会社情報セクション（会社概要、代表者情報等）の実装 ☐ Vision・Missionセクションのデザインと実装 ☐ レスポンシブデザインとスタイリングの調整 ☐ アニメーションやインタラクションの追加 終わったそうです。 開発サーバーが起動しています：http://localhost:3000 ブラウザでアクセスすると、KGモーターズのワクワクする未来の移動をテーマにしたホームページをご覧いただけます！ この後少々手直ししましたが、こんな感じです。これがワクワクするのか？の定義は置いておいて、このくらいのクオリティのものが速攻でできてしまうということです。 Githubとの連携 github CLIを使うことでPull requestも勝手に出してくれます。 CLIが入ってない状態だとインストールは勝手にやってくれますが認証ができずエラーになりますので $ gh auth login ターミナルに出た数字をブラウザに打ち込んで認証ができます。 上記ができた前提でやっていきましょう。 PRの作成 カレントディレクトリがgit対象フォルダだとします。とりあえずまっさらなリポジトリを用意しました。 ここで以下のプロンプトを打ち込みます。 $ claude 今からテーブルデータのデータ分析をNotebookで行いたいので環境構築と必要なライブラリを用意してください。完了したらPull requestをだしてください。 実行したら以下のようにTodoリストを作って作業を始めてくれました。 ⏺ データ分析用のNotebook環境を構築します。まずタスクを整理してから進めます。 ⏺ Update Todos ⎿ ☐ プロジェクトの現状を確認 ☐ データ分析用Jupyter Notebook環境を構築 ☐ 必要なライブラリをインストール（pandas, numpy, matplotlib, seaborn等） ☐ サンプルNotebookを作成 ☐ 変更をコミット ☐ Pull requestを作成 ちょこちょこ承認を求められるのですが、進め方に問題はなさそうです（強いていうならライブラリ管理がrequirements.txtかーくらいですが許容範囲です）。 そして無事Pull Requestができていました。サンプルの分析Notebookまで作ってくれていました。 該当Issueを実施する 上記ではプロンプトでTaskを与えてPull Requestを出しましたが、通常開発ではIssueにタスクが書かれており、そのIssueを実施してPull Requestを出すと思います。 このFlowを模擬してみます。 以下のIssueを作成しました。実際にはこんなTaskを誰かに渡したら「分類したいクラスはなんだ？」「カラム名には何があるか？」など要件を普通に聞かれますが、一旦雑に出してみます。 ではいきましょう > Issue 2のTaskを実施し、Pull Requestを作成してください。 実行後...ちゃんとIssueを拾っていることがわかります。 ⏺ Issue 2のタスクを確認するため、GitHubのIssueを取得します。 ⏺ Bash(gh issue list) ⎿ 2 OPEN 2クラス分類の雛形コードの作成 2025-08-10T16:29Z さてPull Requestが出てきました。 コードもざっとみましたが、しっかりできてそうです。こんな感じでIssueも拾って開発が進められます。 Githubとの連携(Claude Code GitHub Actions) さっきはClaude CodeからGithubを呼び出して(厳密にはCLI経由で)自律的に開発を行っていましたが、Claude Code GitHub ActionsではGithub上からCluade Codeが使えるようになります。 で、何がいいの？おいしいの？という感じかもしれませんが、これは本当にすごいと思いました。 Github上で@cluadeとメンションをつけるとタスクリストを含むコメントが返ってきて実装を終わらせてくれます。 Claude Code Actionをさっそくレビューしてみた！より抜粋 以下の記事の最後でも触れられているのですが、これはスマホから開発が行えるという可能性があるということです。(スマホでGithubにコメントしてClaudeがタスクを終わらせてくれる)。 一方でマージ前の検証をどう担保するか？は課題としてあるので、プロジェクトの性質に合わせて自動検証の仕組みを入れておくとうまく回る気がしています。まさにAIに合わせて業務フローを再度考えるということですね。 では早速使ってみましょう。 セットアップ 以下のQuick Startを見ながらやっています。 claudeで対話セッションモードになったら以下を実行します /install-github-app おそらくGit管理されたディレクトリで実行すれば、current repositoryに対象のリポジトリがでてくると思います。 Install GitHub App Select GitHub repository > Use current repository: {owner name}/{Repository name} Enter a different repository するとブラウザに飛び色々と確認されるので、claude code github actionsを入れたいリポジトリを選びInstallします。 次にClaude Code発動タイミングの選択がありますが、メンションをつけた時だけでいいので上を選択... Select GitHub workflows to install We'll create a workflow file in your repository for each one you select. ✓ @Claude Code Tag @claude in issues and PR comments ✓ Claude Code Review Automated code review on new PRs この後API Keyを入れるよう求められますが、持っていない方は以下から作成しましょう。 Claudeのアカウントとは別にアカウント登録が必要なようです。 アカウント登録が終わったら、Get API Keyから作成します。API Keyは右ポケットにこっそりしまっておきましょう。 ⚠️最初は$5くらい付いていたきがするので、お試しで触る方はこのままいきましょう ! 私の場合、github CLIにworkflowの操作権限がなかったので、以下のエラーが出てしまいました。 Error: Failed to create workflow file .github/workflows/claude.yml: gh: Not Found (HTTP 404) そのため以下のコマンドで権限を付与してから再実行しております。 gh auth refresh -h github.com -s repo,workflow セットアップが完了するとブラウザが立ち上がりPull Requestの画面になります。Create Pull Requestで次に進みましょう。 Github Actionsのworkflowができていますね。 これをマージしてセットアップ完了です。 動かしてみる 例えばこういうIssueを作ってみましょう。 ではいってらっしゃい。 きたきた... 進捗もちゃんとみれます。誰にこんな丁寧なホウレンソウを教わったんでしょうか。 終わったようです。 作成されたブランチからPull Requestを出して終わり、ということです。 めっちゃ簡単で怖い... MCP MCPはModel Context Protocolの略です。 要はAIとAIが使うツールが通信してAI自身が色々なツールを使えるようにすることです。 元々は2024年末にAnthropic社が提案しました。 このプロトコルに則っていればAIが複数のツールを使うことができ、より便利さが加速するというわけです。 Anthropic社が提案して広がったというより、2025年の春先にOpenAIが「GPTにもMCP使えるようにする」と言ったことで一気に加速したイメージです。 MCPを活用した事例としては ローカルPCと接続してブラウザ操作 puppeteer MCP 受け入れテストなどのWebサイトのテストが自動化できたりする デザインに沿ったアプリ開発 figma MCP こちらを見るとよくわかります(figmaも有料プランでないとダメなのがつらい) などがありますが、一番上のpuppeteerを使ってみましょう。 ローカルPCと連携 Puppeteer MCPサーバーのインストール $ npm install -g @modelcontextprotocol/server-puppeteer 設定ファイルの準備 ~/.claude/settings.jsonに以下を記載 { "mcpServers": { "puppeteer": { "command": "npx", "args": ["@modelcontextprotocol/server-puppeteer"] } }, "toolPermissions": { "mcp__puppeteer": "session", "mcp__puppeteer__puppeteer_navigate": "allow", "mcp__puppeteer__puppeteer_screenshot": "allow", "mcp__puppeteer__puppeteer_click": "session", "mcp__puppeteer__puppeteer_type": "session", "mcp__puppeteer__puppeteer_evaluate": "session" } } ちなみに権限の意味は以下です。 allow: 確認なしで自動実行 session: セッションごとに確認 never: 実行負荷 MCPサーバーの追加 $ claude mcp add puppeteer npx @modelcontextprotocol/server-puppeteer 確かに追加されています。 $ claude mcp list Checking MCP server health... puppeteer: npx @modelcontextprotocol/server-puppeteer - ✓ Connected 使ってみた 以下のショート動画を使って大事なシーンをカットして解説書を作ってもらいます。 https://www.youtube.com/shorts/Dv0k_lgEfxQ このショート動画で大事なシーンのスクショを取り、何を言っているか解説メモをのこしてください。 出てきたメモはこれです。趣旨やまとめはバッチリなのではないでしょうか。 # KGモーターズ YouTube Shorts 動画解説メモ ## 動画概要 - チャンネル: @KG_motors - タイトル: 「数万回開けても繰り返してる」 - 説明: YouTubeから始まった、EVメーカー 2万回達成！mibot、ドアの開閉テストの様子 ## 重要シーン解説 ### シーン1（初期画面）  - KGモーターズの工場内で、mibotという超小型EVの前に立つエンジニア - 字幕: 「数万回開けても繰り返してる」 - 工場の緑色の柱と明るい照明が見える ### シーン2（テスト説明）  - 同じエンジニアがmibotのドアテストについて説明 - 字幕: 「人がやった方が早いと今回は」 - ドアの耐久性テストに関する話をしている様子 ### シーン3（テスト実施中）  - 実際にmibotのドアを開閉している様子 - 字幕: 「気でもおかしくなったんですが。」 - 右下に小さく別の人物（おそらく社長やマネージャー）が映っている - 繰り返し作業の大変さを表現 ### シーン4（感想・まとめ）  - 眼鏡をかけた別の人物（おそらく責任者）が登場 - 字幕: 「感想を一言お願いします」 - 工場の明るい環境で、テストに関するインタビューを受けている ## 動画の主旨 - KGモーターズのmibot（超小型EV）の品質管理について - ドアの開閉テストを数万回実施していることをアピール - 手作業での耐久テストの様子を紹介 - 製品の信頼性に対する取り組みを示す広報コンテンツ ## 技術的ポイント - 物理的な耐久テストの重要性 - 品質保証プロセスの透明性 - 小規模メーカーならではの丁寧な検証作業 その他 バージョンアップが頻繁にされるのでここをみておくと良いです。 あとはClaude CodeのHooks機能を使うと、決まったタイミングで何か処理を自動化することもできたりします。 最後に KGモーターズでは開発エンジニアを募集しております！ mibotのソフトウェア開発に興味のある方はぜひお気軽にご連絡ください！ Sota Nakamura 1人乗り小型モビリティを開発するKGモーターズでソフトウェア開発をしています！ フォロー KGモーターズ Tech Blog Publication 「今日より明日が良くなる未来を創る」をVisionに、ワクワクする小型モビリティを開発しているKGモーターズのTech Blogです。 エンジニア採用中です！ フォロー Discussion ログインするとコメントできます Login エンジニアのための情報共有コミュニティ About Zennについて 運営会社 お知らせ・リリース イベント Guides 使い方 法人向けメニュー New Publication / Pro よくある質問 Links X(Twitter) GitHub メディアキット Legal 利用規約 プライバシーポリシー 特商法表記 " https://zenn.dev/kg_motors_mibot/articles/f46c6927c409fc#:~:text=Log%20in,%E7%89%B9%E5%95%86%E6%B3%95%E8%A1%A8%E8%A8%98 続きをみる

"Log in さくさくパンダ 目次 Claude Codeで開発効率85%UP！AIとの往復を20回→3回に減らす実践テクニック 2025/08/11に公開 AI テスト駆動開発 Cursor 開発効率化 Claude Tech Claude Code で開発効率 85%UP！AI との往復を 20 回 →3 回に減らす実践テクニック 🎯 この記事で得られる成果 ⏰ 読了時間: 約 10 分 🎯 対象読者: Claude Code/Cursor/GitHub Copilot 使用者 📊 実証データ: GitHub PR 実例あり（53 分で実装完了） 💡 実装難易度: ★★☆☆☆（初中級者でも実践可能） 具体的な改善効果 AI との往復回数が平均 85%削減（私の実測値） コード修正時間が 75%短縮 CI/CD エラー率が 90%低下 実際に私がこの個人プロジェクトで実践し、通常 20 往復以上かかる実装を 3 往復で完了させた手法を公開します。 📖 前回記事もあわせてどうぞ：Claude Code で 2 週間 →3 日に短縮！AI 駆動開発で Web サイトを爆速リプレイス 😩 あなたもこんな経験ありませんか？ 「AI を使えば開発が楽になる」そう思って導入したのに、実際は... 💬 「この機能追加して」→「わかりました」→「動かない...」の無限ループ 🔄 修正依頼を 10 回以上繰り返してようやく動く状態に ⏰ 結局手で書いた方が早かったかも？と後悔 私も同じ悩みを抱えていました。Claude Code、Cursor、GitHub Copilot...どのツールを使っても結果は同じ。 しかし、ある 5 つの方法を実践することで、劇的に改善できることを発見しました。 📉 実際の改善結果（Before/After） 改善前の開発フロー 平均往復回数: 20 回 😫 改善後の開発フロー 平均往復回数: 3-5 回 🎉 よくある失敗パターン 5 選 エンドレス往復地獄 何度もやり取りを重ねても、期待通りの実装にたどり着けない 動かないコード問題 指示通りに実装してもらったはずなのに、エラーで動作しない 的外れな修正 期待した機能と全く異なる箇所が修正され、本来の目的が達成されない ブラックボックス化 AI が書いたコードが複雑すぎて、後から理解・修正できない push まではできたけど、github actions でエラーが出てしまう 修正対応で時間が溶ける 💡 実は AI は動作確認の動画も作れる 多くの人が見落としている点ですが、Playwright 等のE2Eテストツールを組み合わせることで、Claude Code を介して動作確認動画を生成できます： この動画により、AI が何を実装したかが視覚的に理解でき、ブラックボックス化を防げます。 ! 技術的な補足: 動画生成は Claude Code の標準機能ではなく、Playwright の録画機能を AI に指示して実行させることで実現しています。仕様書に「Playwright で動画を撮影して保存」と明記することで、AI がコマンドを実行して動画を生成します。 これらの問題で、AI を使うほうが時間がかかるという本末転倒な状況に陥っていませんか？ 📊 実測データ：従来手法 vs 改善手法 項目 従来手法 改善手法 改善率 AI との往復回数 20 回 3 回 85%削減 実装時間 6 時間 1.5 時間 75%短縮 CI/CD エラー率 ほぼ毎回 稀に 90%低下 コード品質 不安定 テスト付き 大幅向上 根本原因：「よしなに」では伝わらない 人間同士でも難しいコミュニケーション AI は確かに指示を理解し実行できますが、人間と同じように具体的な指示が必要です。 想像してみてください： 部下に「これよろしく」と丸投げする上司 「適当にやっといて」という曖昧な依頼 これらは人間同士でも問題になりますよね？AI でも同じことが起こっています。 でも「よしなに」したい気持ちもわかる とはいえ、AI には「察して欲しい」「いい感じにやって欲しい」というのが本音。 実はこれを実現する方法があります。 解決策 1：仕様書ベースの開発プロセス ステップ 1: 簡易仕様書の作成 まずは GitHub の Issue やドキュメントに、以下の要素を含む簡易仕様書を書きます： ## 機能概要 ユーザー登録機能の実装 ## 要件 - result 画面の表示変更 ## 概要 現在、回答をしたときに点数は出てきますが、どの問題が間違ったかを表示していません。 result 画面にどの問題が間違ったかを表示して、拡張として答えと解説を表示してください ## 下記を検討してください - どのファイルを追加・修正するか記述してください - cookie の保持方法に修正があれば、構造データを出してください - テストを作成し、result 画面に答えと解説が表示されるかを確認してください - 不要なファイルはコミットに含めないでください - commit / push 時に lefthook で問題が出た場合は修正してください - gh コマンドで PR を作成し、リザルト画面の動画を添付する - 下記は実際に playwright で起動し、問題を解き実行して保存してください screenshots 配下に格納 2 問間違った時の動画 webm 動画で添付 3 問間違った時の動画 webm 動画で添付 - push した後にアクションの結果を gh pr checks で確認し、不備があれば修正する。 - アクションが正常に終了した後に完了としてください ステップ 2: AI に理解度チェックを依頼 仕様書を読み込ませて、以下を確認： この仕様書を読んで、以下を教えてください： 1. あなたの理解している実装内容 2. 不明な点や確認が必要な箇所 3. 実装の順序と各ステップでのチェックポイント 4. 想定される技術的課題 実例：私のプロジェクトでの活用 仕様書例 AI による理解度チェック結果 成果物：実際に作成された PR この方法により、AI が「よしなに」理解してくれる土台を構築できます。 📊 実際の成果 上記の PR では： 仕様書作成：30 分 AI 理解確認：10 分 実装完了：1 時間 合計：約 1.5 時間で完成（従来は 6 時間） 🎯 実測データ（GitHub のタイムスタンプより）: PR 作成: 2025 年 8 月 10 日 18:28 (JST) PR マージ: 2025 年 8 月 10 日 19:21 (JST) 実際の所要時間: 53 分 16 秒 ✨ わずか 1 時間未満で、テスト付きの機能実装から動画撮影、PR 作成、GitHub Actions 通過まで完了しました。 解決策 2：テスト駆動で AI に「視覚」を与える なぜテストが重要なのか？ AI はコードを書けますが、動作確認は指示しないと行いません。 ここで重要になるのが、AI に「視覚情報」を持たせることです。 実装すべきテスト戦略 1. 単体テスト・結合テスト // AIに以下のようなテストを作成・実行してもらう describe("ユーザー登録API", () => { test("正常な登録データで成功する", async () => { const response = await request(app).post("/api/register").send({ email: "test@example.com", password: "password123", }); expect(response.status).toBe(201); expect(response.body).toHaveProperty("token"); }); test("重複メールでエラーになる", async () => { // 既存ユーザーを作成 await createUser("test@example.com", "password123"); const response = await request(app).post("/api/register").send({ email: "test@example.com", password: "password456", }); expect(response.status).toBe(409); expect(response.body.error).toBe("メールアドレスが既に使用されています"); }); }); 2. E2E テスト // Playwright や Cypress でエンドユーザー視点のテスト test("ユーザー登録フロー", async ({ page }) => { await page.goto("/register"); await page.fill('input[name="email"]', "newuser@example.com"); await page.fill('input[name="password"]', "securepass123"); await page.click('button[type="submit"]'); // リダイレクト確認 await expect(page).toHaveURL("/dashboard"); await expect(page.locator(".welcome-message")).toBeVisible(); }); 自律的な改善サイクルの構築 AI に以下の指示を出します： 1. テストを実行して結果を確認 2. 失敗したテストがあれば原因を分析し修正 3. 全てのテストが通ったらコミット 4. 新しい機能追加時は必ずテストも追加 このサイクルを、私が「OK」と言うまで繰り返してください。 解決策 3：仕様書に全てを任せる勇気 大きなタスクこそ、詳細な仕様書で一発解決 **仕様が確定している小〜中規模タスクでは、段階的アプローチを省略できる場合があります。**しっかりした仕様書があれば、AI は明確に定義されたタスクを効率的に実装できます※1。 実際の仕様書例（私が使用したもの） ## 下記を検討してください - どのファイルを追加・修正するか記述してください - cookie の保持方法に修正があれば、構造データを出してください - テストを作成し、result 画面に答えと解説が表示されるかを確認してください - 不要なファイルはコミットに含めないでください - commit / push 時に lefthook で問題が出た場合は修正してください - gh コマンドで PR を作成し、リザルト画面の動画を添付する - 下記は実際に playwright で起動し、問題を解き実行して保存してください screenshots 配下に格納 2 問間違った時の動画 webm 動画で添付 3 問間違った時の動画 webm 動画で添付 - push した後にアクションの結果を gh pr checks で確認し、不備があれば修正する - アクションが正常に終了した後に完了としてください なぜこれで動くのか？ AI は複数タスクを並列処理できる テストによる自動検証で品質担保 CI/CD まで含めた完全自動化 実際、上記の仕様書だけで 53 分で PR 完成まで到達しました。段階的にやる必要はありません。 解決策 4：プロジェクト文脈の共有 CLAUDE.md の活用 プロジェクトルートに以下の情報を記載： # プロジェクト情報 ## 概要 React で構築されたタスク管理アプリケーション ## 技術スタック - Frontend: React 18 + TypeScript + Vite - Backend: Node.js + Express + Prisma - Database: PostgreSQL - Testing: Jest + React Testing Library + Playwright ## 開発コマンド - 開発サーバー: `yarn dev` - テスト実行: `yarn test` - E2E テスト: `yarn test:e2e` - ビルド: `yarn build` - 型チェック: `yarn type-check` ## コーディング規約 - 関数はアロー関数で統一 - コンポーネントは PascalCase - ファイル名は kebab-case - CSS は Tailwind CSS 使用 ## 重要なルール - 新機能追加時は必ずテストも作成 - TypeScript の厳密モードを維持 - コミット前に必ず lint + type-check を実行 解決策 5：Lefthook で CI/CD エラーを事前防止 GitHub Actions で失敗する前に、ローカルで確実にチェック 「push したら CI で失敗して修正対応で時間が溶ける」という問題を解決するために、Lefthook を活用します。 Lefthook とは？ Git hooks を簡単に管理できるツールで、コミット前やプッシュ前に自動的にテストやリントを実行できます。 どことなく、GithubWorkflow と似てますよね？ インストール方法 # npm npm install --save-dev lefthook # yarn yarn add -D lefthook # pnpm pnpm add -D lefthook インストール後、以下のコマンドで初期化： npx lefthook install セットアップ例 # lefthook.yml pre-commit: commands: lint: run: yarn lint --fix type-check: run: yarn type-check test: run: yarn test --watchAll=false pre-push: commands: build: run: yarn build e2e: run: yarn test:e2e --headless AI への指示例 以下の順序で実装してください： 1. lefthook.yml を設定し、CI と同じチェックをローカルで実行 2. コミット前に自動的にlint、型チェック、テストを実行 3. エラーが出た場合は自動修正を試行 4. 全てのチェックが通ってからコミット・プッシュ 5. それでも CI で失敗した場合のみ、追加修正を実施 このプロセスを自動化してください。 効果 ✅ CI 失敗率が大幅に減少 ✅ 修正のための往復時間を削減 ✅ 品質の高いコードを確実にプッシュ まとめ：AI との協働を成功させる 5 つのポイント 1. 仕様書ファースト 簡易要件を AI に渡し、詳細設計を書かせて相互理解を構築 2. テスト駆動開発 AI に「視覚」を与え、自律的に品質をチェックしてもらう 3. 仕様書駆動アプローチ 詳細な仕様書があれば、AI は複雑なタスクも一気に実装可能 4. 文脈の共有 プロジェクトの背景・技術選択・制約を AI と共有 5. CI/CD 連携 Lefthook で事前チェックし、CI 失敗を防止 📊 最終成果：この記事の手法を実践した結果 これらを実践することで： 効果 数値 実例 ✅ 往復回数の削減 85%減 20 回 → 3 回 ✅ 開発時間の短縮 75%減 6 時間 → 1.5 時間 ✅ CI エラー率 90%減 ほぼ毎回 → 稀に ✅ コード品質 大幅向上 テストカバレッジ 90%以上 結果として、AI は本当の意味での「開発パートナー」になります。 従来の「AI に振り回される開発」から脱却し、「AI と一緒に効率的に開発する」スタイルを確立しましょう。この方法論は、どの AI ツールを使っても応用できる普遍的なテクニックです。 📣 この記事を読んだあなたの次のアクション 👉 今すぐ試せる 3 つのステップ 今取り組んでいるタスクを簡単な仕様書にする（10 分） AI に理解度チェックをさせる（5 分） AI に視覚情報を与える！テストを書かせて自動検証させる（15 分） 最も効果的なのは、AI に実装とテストを同時に書かせることです。 具体的な指示例： 以下の機能を実装してください： 1. ユーザー登録API（/api/register） 2. 必ず単体テストを作成し、実行して成功を確認 3. テストには正常系と異常系の両方を含める 4. テスト結果を見せてください AI が生成するテストの例： // AIが自動生成するテストコード describe("ユーザー登録機能", () => { it("正常なデータで登録成功", async () => { const result = await registerUser({ email: "test@example.com", password: "secure123", }); expect(result.success).toBe(true); }); it("無効なメールアドレスでエラー", async () => { const result = await registerUser({ email: "invalid-email", password: "secure123", }); expect(result.error).toBe("メールアドレスが無効です"); }); }); ポイント： テストが通るまで AI に修正を繰り返させる 全てグリーンになってから次の機能へ これだけで品質が劇的に向上 👬 この記事をシェアしてみませんか？ もしこの記事が役に立ったら、ぜひチームメンバーや同僚にシェアしてください。みんなで AI との往復を減らし、開発効率を上げましょう！ 💬 フィードバック募集中 この手法を試した結果や、もっと良い方法があれば、コメントで教えてください。みなさんの経験を共有して、より良い AI 活用方法を一緒に作っていきましょう！ 🏷️ 関連タグ #Claude_Code #AI駆動開発 #プロンプトエンジニアリング #開発生産性 #2025年最新 📚 参考リンク 💻 マイリポジトリ 🤖 Claude Code 公式 ⚡ Next.js 14 Documentation 🎨 Tailwind CSS 3.4 著者について 🚀 AI 駆動開発を日々実践中のエンジニア 💼 業務：インフラ〜フロントエンドまで AI 駆動で開発 🏢 経験：GCP/AWS、オンプレインフラ構築、フルスタック開発 開発歴: ${new Date().getFullYear() - 2005}年〜 🎯 目標：AI 駆動開発のスペシャリストを目指して日々学習中 ♟️ 趣味：囲碁（浦添囲碁会館で土曜大会参加） 📧 お仕事のご相談 AI 駆動開発のご相談、開発案件のお問い合わせはお気軽にどうぞ！ 以下のような案件を承っております： 🌐 Web サイト・アプリケーション開発 🔄 既存システムの AI 活用リファクタリング ☁️ インフラ構築・最適化 💡 技術顧問・コンサルティング 連絡先: 📧 メール: info@foodit.co.jp 💬 Zenn: DM でお気軽に 🐙 GitHub: Issue またはメッセージ フォローしていただけると嬉しいです！最新の AI 開発テクニックを共有していきます 📘 Zenn: この記事の著者をフォロー 🐙 GitHub: @sakumoto-shota 注釈 ※1 段階的アプローチについて：大規模開発や仕様の不確定要素が多い案件では、段階的なアプローチが依然として有効です。本記事で紹介した「一発実装」は、要件が明確で、仕様が確定している小〜中規模のタスクにおいて特に効果を発揮します。プロジェクトの規模や複雑さに応じて、適切なアプローチを選択することが重要です。 ※ この記事の数値は、私の個人プロジェクトでの実測値です。効果はプロジェクトや環境によって異なる場合があります。 さくさくパンダ オンプレ、クラウド、BE〜FEまで多岐に渡り対応します。 Cloud: AWS / GCP IaC: Terraform / Cloud Formation / Ansible BE: Node(NestJS) / Rails / PHP / Go FE: React/Next / Vue / Angular フォロー バッジを贈って著者を応援しよう バッジを受け取った著者にはZennから現金やAmazonギフトカードが還元されます。 バッジを贈る Discussion ログインするとコメントできます Login エンジニアのための情報共有コミュニティ About Zennについて 運営会社 お知らせ・リリース イベント Guides 使い方 法人向けメニュー New Publication / Pro よくある質問 Links X(Twitter) GitHub メディアキット Legal 利用規約 プライバシーポリシー 特商法表記 " https://zenn.dev/sakupanda/articles/ecb4ae7e9a240e#:~:text=Log%20in,%E7%89%B9%E5%95%86%E6%B3%95%E8%A1%A8%E8%A8%98 続きをみる

"MENU 国際ニュース：AFPBB News 生成AI、既存メディアに打撃 2025年8月7日 8:29　 発信地：ニューヨーク/米国 [ 米国 北米 ] Previous 1/3 2/3 3/3 Next caption + 【8月7日 AFP】チャットGPTなどの生成AIにより、オンライン検索の利用が減少している。その影響で、ニュースサイトへの訪問者も減り、主な収入源である広告収益は厳しい状況だ。生き残り競争の激しさが増すメディア業界は今、大打撃を受けている。 ボストン・グローブ・メディアの研究開発担当副社長、マット・カロリアン氏は、どのメディアも今後3～4年は非常に厳しい時期を迎えると予測し、「迫りくるAIによる要約の嵐から、誰も免れることはできない。（メディアは）自らの避難所を築く必要がある。さもなければ、押し流されるリスクがある」と警告した。 米調査機関ピュー・リサーチ・センターによると、グーグル検索で定期的に表示されるAI生成の要約により、ユーザーが各サイトのリンクを直接クリックする頻度は半減しているという。これは、オンラインメディアにとって貴重な訪問者の大幅な減少につながっている。 米ノースイースタン大学のジョン・ウィベイ教授は、これらの傾向は「加速し、まったく異なるウェブが出現するだろう」と予測する。 グーグルやメタの影響により、オンラインメディアの広告収益は既に激減し、メディア業界のサブスク化を加速させている。しかし、ウィベイ氏は、サブスクもユーザーのアクセスに依存しており、有料購読者だけでは大手メディアを支えることはできないと指摘する。 ■限られた命綱 カロリアン氏によると、ボストン・グローブ・グループは、チャットGPTを通じて購読者が登録し始めており、読者との新しい接点になりうるとしている。 生き残りをかけたメディア業界は、従来のSEO（検索エンジン最適化）からGEO（生成エンジン最適化）にかじを切り始めた。SEOが、検索結果の上位表示を目指すのに対し、GEOは、AIが生成する検索結果に、自社コンテンツが引用されるように最適化することを目指す。 GEOでは、AIモデルに、明確にラベル付けされたコンテンツや理解しやすいテキストを提供することなどが含まれる。 しかし、スタートアップ企業OtterlyAIのトーマス・ペハム最高経営責任者（CEO）は、生成AIのクローラー（ネット上の情報を自動的に収集するプログラム）にウェブサイトをクロールさせることには「根本的な問題」があると指摘する。 主要なAI企業によるデータ収集に対して、ニュースメディアは、AIクローラーがコンテンツにアクセスするのをブロックすることで対抗してきた。 「私たちのコンテンツを使用する企業が、公正な市場価値を支払っていることを確認する必要がある」と、ニュースメディア連合のダニエル・コフィー氏は主張する。 この分野では、いくつかの進展が見られる。ニューヨーク・タイムズとアマゾン、グーグルとAP、そしてミストラルとAFPなど主要なプレーヤー間でライセンス契約が結ばれている。 しかし、ニューヨーク・タイムズがオープンAIとマイクロソフトに対して起こした大規模な訴訟など、いくつかの主要な法的闘争も進行中だ。 ■クロールさせるべき？ メディア業界は今、ジレンマに直面している。AIクローラーをブロックすることでコンテンツを保護できる引き換えに、潜在的な新しい読者への露出が減少する。 この課題に直面し、「メディア業界のトップはアクセスの再開を進めている」とペハム氏はみている。しかし、アクセスを再開しても成功の保証はない。 カロリアン氏は、「いずれにせよ、誰かが報道しなければならない。オリジナルのジャーナリズムがなければ、これらのAIプラットフォームは要約するものが何もない」という。 グーグルはすでにニュース組織と提携して生成AI機能にフィードするパートナーシップを開発しており、将来の可能性を示唆している。 「プラットフォームはどれだけメディアが必要かを認識するだろう」とウィベイ氏は言うが、その認識が苦境に立つニュースメディアを救うことができるのかは依然不透明だ。(c)AFP/Thomas URBAIN ニュース 社会 深く知る このニュースをシェア 関連記事 生成AI学習に書籍を無断利用、「フェアユース」で合法 米連邦地裁 OpenAI、オープン型AIモデルリリースへ グーグル、検索サービスに生成AI導入へ こんな記事も読まれています 日本人女性80人を韓国で売春斡旋…「列島の少女たち」運営・韓国ブローカーの実刑確定 ヒヤリハット実例を学習させた、労働災害防止支援デモはこちら 日本IBM | PR プーチン氏、NATO再軍備はロシアへの「脅威」ではないと発言 「国の恥さらしだ」韓国人女性がベトナムで現地女性を暴行…SNSで拡散・非難殺到 営業マンは営業外の雑務が大半？本業に集中・生産性向上するには 日本IBM | PR 相次ぐ会談延期で不透明化する韓国と米国の関係…李在明大統領、NATO首脳会議に不参加決定 家を売るときにやってはいけない行為！ イエウール | PR 幼い少女をレイプ・殺害した男を公開処刑、遺族の要望で イラン Oliveで大阪・関西万博にいこう！ 三井住友銀行 | PR トランプ氏、オバマ氏を国家反逆罪で告発 体感マイナス8度「ミストファンカート」導入。夏も快適な東北エリア、温泉付きで家族連れゴルファーに人気 ハワイアンズゴルフパック | PR Top stories トランプ関税で世界貿易が混乱、各国が救済求める カンボジア首相、トランプ氏をノーベル平和賞に推薦「世界平和推進に歴史的な貢献」 ガザを完全制圧すれども統治せず ネタニヤフ氏 ディズニー、「マンダロリアン」俳優と和解 解雇めぐる訴訟で 堂安律がフランクフルト加入 契約は2030年まで AFPBB News サイトからのお知らせ サイトに関するヘルプ サイトに関するお問い合わせ 採用情報 サイトポリシー プライバシーポリシー 利用規約 運営会社 AFP通信会長ごあいさつ AFPBB Newsに掲載している写真・見出し・記事の無断使用を禁じます。 © AFPBB News" https://www.afpbb.com/articles/-/3592454#:~:text=MENU,%C2%A9%20AFPBB%20News 続きをみる

Google、非同期コーディングエージェント「Jules」を一般公開 ～無償でも利用可能"カテゴリ 過去記事 検索 Impressサイト ニュース Google、非同期コーディングエージェント「Jules」を一般公開 ～無償でも利用可能 「GitHub」と統合、「Gemini 2.5 Pro」で計画・解決 樽井 秀人2025年8月7日 10:32 リスト Google、非同期コーディングエージェント「Jules」を一般公開 　米Googleは8月6日（現地時間）、非同期コーディングエージェント「Jules」を一般公開した。これまでベータ版としてテストが続けられていたが、「Gemini 2.5」を搭載して正式に提供されることになった。 　「Jules」は不具合の修正やドキュメントの追加、新機能の実装といったソフトウェアエンジニアリングに係る作業を支援するコーディングエージェント。「GitHub」と統合されており、リポジトリをインポートすると「Jules」はクラウドの仮想マシンにそれを複製し、最新の「Gemini 2.5 Pro」モデルでタスクを完了するための計画を作成する。開発者がそれを承認すれば、変更の差分を提示し、プルリクエストの作成まで代わりにやってくれるわけだ。これらの作業は非同期に処理されるため、開発者はその間、他の作業に集中することが可能。タスクの完了や追加の入力が必要になった場合は、通知が送られる。 「GitHub」と統合されており、リポジトリをインポートすると「Jules」はクラウドの仮想マシンにそれを複製し、最新の「Gemini 2.5 Pro」モデルでタスクを完了するための計画を作成する 非同期に処理されるため、開発者はその間、他の作業に集中することが可能。.タスクの完了や追加の入力が必要になった場合は、通知が送られる 　ベータテストの間、「Jules」は何千人もの開発者が指示した何万ものタスクに取り組み、その結果14万以上のパブリックコミットが作成されたとのこと。一般公開にあたっては、その際のフィードバックをもとに、ユーザーインターフェイスの改善や多くの不具合修正が実施されたという。新しいタスクがより速く実行されるように以前の設定を再利用したり、「GitHub」のイシュー管理を統合したり、マルチモーダルサポートを含む新しい機能を追加するといった改善も行われている。 　「Jules」は制限付き無料なので、気軽に試すことができる。それで足りない場合は、「Google AI Pro」や「Google AI Ultra」を契約するとよい。 Jules：「Gemini 2.5 Pro」を利用。1日当たり15タスク、同時3タスクまで。「Jules」を知りたいユーザーに最適 Jules in Pro：1日当たり100タスク、同時15タスクまで。毎日のコーディングに最適。最新モデルへのアクセスも可能 Jules in Ultra：1日当たり300タスク、同時60タスクまで。大規模で集中的なマルチエージェントワークフローに耐える。最新モデルへの優先アクセス 　また、大学生に1年間無料提供される「Google AI Pro」特典にも「Jules」が含まれる。 関連記事 大学生は「Google AI Pro」が1年無料に、Googleがキャンペーン開始、通常は月額2,900円 Amazonで購入 「Gemini」関連商品Amazonで購入 編集部のおすすめ記事 「Gemini 2.5」で最速・最安の「Flash-Lite」が登場、「Flash」「Pro」は一般提供開始 関連リンク Jules - An Asynchronous Coding Agent 関連記事 AIエージェント「Claude Code」が利用過多で悲鳴、Pro/Maxプランに週ごとの制限を導入へ 2025年7月29日 イシューを割り当てるだけで代わりにやってくれる ～「GitHub Copilot」に新しいコーディングエージェント 2025年5月22日 Google、無償で始められるオープンソースのAIエージェント「Gemini CLI」を発表 2025年6月26日 大学生は「Google AI Pro」が1年無料に、Googleがキャンペーン開始、通常は月額2,900円 2025年8月7日 トップページに戻る × おすすめ記事 Windows 10が10周年、サービス終了は間近 セカンダリモニターに通知センターがやってくる？ Microsoft Edgeに「Copilot Mode」が搭載 「Excel」のピボットテーブルに待望の自動更新機能 全人類にお勧めしたい「エクスプローラー」のカスタマイズ タダでWin 10を1年間延命できる「ESU」の登録が開始されたので試してみた 死後の「Microsoft アカウント」はどうなる？ Microsoftに聞いてみた Cドライブ直下に作成された「inetpub」を削除した場合の公式対処法 ローカルアカウントでWin 11をセットアップする方法【令和7年最新版】 ● ● ● ● ● ● ● ● ● アクセスランキング 1時間24時間1週間1カ月 Google、非同期コーディングエージェント「Jules」を一般公開 ～無償でも利用可能／「GitHub」と統合、「Gemini 2.5 Pro」で計画・解決 無償化された「VMware Workstation Pro」はダウンロードが超難関に？【再掲】【今すぐ読みたい！人気記事】 iPhone 14が約1万円OFFでセール中！【Amazon暮らし応援サマーSALE】【本日みつけたお買い得情報】 【Excel】セルをコピー・削除すると罫線の設定し直しが煩雑すぎ！ 効率的な作業方法【再掲】【今すぐ読みたい！人気記事】 「AviUtl2」のプラグインはC#でも作れる！ Native AOTを使って実装してみよう／6年ぶりにアプデされた無料動画編集ツールのための開発テク - 知恵の杜 もっと見る 窓の杜 をフォローする Special Site ソニーミラーレス一眼の大特集！ 見どころ記事まとめ デビアレ「アストラ」が聴かせる新世代デジタルアンプの音世界 「Windows 10のサポート終了」は、LTEでセキュリティ強化のチャンス！ 高評価のパーツブランド「Genb（ゲンブ）」からジムニー用パーツ登場！ ボルクレーシング「CE28N-plus SL」ハンドリング性能向上と軽量化を実現 おすすめの記事(by Taboola) マルウェア「Emotet」が進化、「Google Chrome」のクレカ情報まで盗むように を報じた記事がトップ 『鬼滅の刃』にハマった子供にゲーム最新作「ヒノカミ血風譚2」を与えたら喜ぶのか？ ビジネスのために開発されたAIのユースケースを見る IBM | PR エンタープライズAIをよりシンプルで安全に Nutanix | PR 安全・高速・低コスト。すべてを実現します Nutanix | PR オープンソースで開発されている無料のCADツール「FreeCAD」v1.0.1　ほか 新しい「Microsoft Edge」が勝手に「Google Chrome」や「Firefox」からデータを抜き取る？ 【Excel】PDFや画像を見ながら表を手入力する時代は終わった！ 画像認識を活用しよう【再掲】 本サイトのご利用についてお問い合わせ広告掲載のご案内編集部へのご連絡プライバシーについて会社概要インプレスグループ特定商取引法に基づく表示 PC版で見る Copyright ©2025 Impress Corporation. All rights reserved." https://forest.watch.impress.co.jp/docs/news/2037539.html#:~:text=%E3%82%AB%E3%83%86%E3%82%B4%E3%83%AA,All%20rights%20reserved. 続きをみる

" メニューを開く キーワードで検索する ログイン AIエージェントはなぜ企業で導入されないのか？　ーAIエージェント導入の壁と「自己学習」が必要な理由 2025/08/04 全体に公開 いいね 生成AIが創造する「ビジネスの未来像」 中山 高史 フォロー   AI元年の現在地 ― なぜ「賢いエージェント」は、まだオフィスにいないのか？ 　「AIエージェント元年」と言われた2025年。期待と共に始まりながら、僕の周りや、対面する大手クライアント企業からも、AIエージェントを導入して業務をAIに行わせているといった事例はほとんどありません。「AIエージェントを使いたい」という要望があるのにもかかわらず、です。 　ある程度予想されたようなAIエージェント機能が、ひと通り、各ベンダーからリリースされているのは事実です。 　OpenAIは、従来からあったDeepResearchとOperatorを組み合わせたAgentモードをリリースしていますし、GoogleのGemini2.5 Proはエージェント的にタスクをこなす能力を持っています。AnthropicのOpus4も同様ですし、ManusやGenSparkといったAIエージェント専用のアプリも登場しています。 　しかしこれらのエージェントが、企業の基幹業務に深く組み込まれ、日常的に使われているという話は耳にしません。成功事例ほど公表したがらないという事実があるにせよ、噂でもAIアプリケーション（システム）の成功例はあっても、自律的に仕事をするといわれるAIエージェントの成功事例は、ほとんど耳にしていません。 ほぼ「Deepresearch 機能」に限定、という現実 　AIエージェントのユースケースとしては、昨年末から変わらずに、ほぼ「Deep research 機能」に限定されています。 　AIエージェントは、「自律的に動く」ことが利点なわけですが、現状は、AIがどう動くかを人が全て指定しないと、なかなか思うようには動きません。これをルールベースと呼び、DIFYや、n8n、最近GoogleからリリースされたOpalなどがそれにあたりますが、これらはAIエージェントではなく、あくまでAIアプリの開発ツールです。 　あれだけ年初に期待されたAIエージェントが企業に使われていないのはなぜでしょうか？　その理由は、AIエージェントに技術的に足りていない要素があると同時に、AIが企業の「一員」として働くために乗り越えなければならない、極めて現実的で、巨大な「壁」にあるのです。 　本記事では、AIエージェントがなぜ期待ほど、企業に導入されていないかの理由、及び、導入の壁を乗り越えるために重要なポイントを、簡単に説明したいと思います。 なぜ現場に浸透しないのか 　AIエージェントが、その高い潜在能力にもかかわらず、なぜ企業の現場に浸透しないのか。その原因は大きく分けて以下の５つあると僕は感じています。 著者作成 ① オンボーディングの壁 ― 「会社の常識」は、AIには教えられない 　これが、すべての企業が最初に直面する、最も分厚い壁だと感じています。AIを、一人前の社員に育てるための「育成コスト」と「手間」が、とても大変なのです。これを「オンボーディング」と呼びます。 　企業の業務には、マニュアル化できない無数の「暗黙知」や「独自の文化」が存在します。現状、多くのAIエージェントは、人間が設定したルールに従って動く「ルールベース」で実装されていますが、それでは従来のシステム開発と大差なく、AIならではの柔軟性を発揮できないため、あえてAIエージェントを入れるに至らないのです。 　オンボーディングについては、以前記事を書きましたので、詳しくはそちらをご覧ください。 AIエージェント導入に必要不可欠な「Onboarding 」そして「Central Brain」の提案 技術的な問題は解決されつつあるが…　 　「AIエージェント」という言葉を耳にする機会が、ビジネスシーンで日増しに増えてきています。AIの展示会でも、「RAG」一色だった昨年から、今やAIエージェントにテーマがすっかり変わっています。 　今年に入り、OpenAIやMicrosoftが、Anthropicの提唱したMCP企画への対応を表明したことで事実上の業界標準が生まれ、AIエージェントの開発標準化が一気に進みました。それに加えてGoogleの提唱した、AIエージェント同士が会話する企画であるA2A（Agent to Agent）を、競合であるMicrosoftが支持。これによってAIエージェントのアプリケーションを開発する技術的な問題点が、ここ数週間で一気に解決した感があります。 newspicks.com ② データの壁 ― AIが扱えるデータが整理されていない 　次に問題なのは社内のデータです。 　AIが能力を発揮するための「データ」が整っていないのです。企業のデータは、営業、経理、開発といった部署ごとに、異なるシステム（＝サイロ）に保管され、完全に分断されています。さらに、その形式も、AIが直感的に理解しにくい、旧来の基幹システムが使う「レコードデータ」形式であることがほとんどです。 　これでは、AIはうまくデータにアクセスできず、できても、理解しにくい情報のため、結果、部門を横断した賢い判断を下せません。 ③ 組織・文化の壁 ― AIの「役割」が用意されていない 　技術やデータの前に、「人間」の側にも壁があります。それは、AIとどう協働していくのか、そのビジョンやルールが、ほとんどの企業で定まっていないという問題です。 　AIをどの業務に、どう活用するのか。人間とAIの最適な役割分担は何か。その設計図なしに、現場は混乱し、AIは組織の中で孤立してしまいます。 ④ セキュリティの壁 ― 秘密をAIに渡していいのか？ 　そして、根源的な不安もあります。それは企業の機密情報や重要顧客の個人情報などを、外部のAIに学習させることへの抵抗感です。 　AIエージェントの環境はまだそれほどオープンになっていないため、企業独自のクラウドに簡単には構築できません。シンガポールに拠点を置く、中国出身の創業者によるAIエージェントManus、元バイドゥ幹部の中国系起業家により米国パロアルトで設立されたAI企業Gensparkなどに機密を明かすことへのためらいが、多くの経営者のアクセルを鈍らせている一面もあります。 ⑤ オーケストレーターの不在 ― AIモデルに「指揮者」がいない 　最後に、これも技術的でもあり業務的でもある壁なのですが、現在の主要なAIモデル、例えばOpenAIのAgentやManusなどの機能そのものに、複数のAIエージェントを統括し、連携させるための、指揮者（オーケストレーター）機能が、まだ十分に組み込まれていません。 　個別の業務をこなす優秀なAIエージェントをそれぞれ用意しても、それらを適切な順番で、協調させて動かす司令塔の機能が、現状各ベンダーのエージェント機能には提供されていないのです。 　そのため、例えば「出張申請」という一つの業務プロセスとして、申請エージェント、次に稟議エージェント、最後に稟議書データ保存エージェント……というふうに、順番にうまく繋いで制御したいと思っても、それらを適切な順番で協調させて動かす司令塔の機能については、ユーザー自身でコーディング（開発）しなければなりません。 　加えて、AIエージェントと人の混在する業務プロセスを再定義する、というユーザー企業側のBPRが必要となってきます。 　従来の人間主体の仕事のやり方からの脱却、人でなく、機能単位での業務分担への変革（トランスフォーメーション）……これらは、変わることを嫌う日本企業にとって大変難しい壁となります。 　結果として、優秀な演奏者（個別のAI）はいても、オーケストラ（業務全体）としての一貫した演奏が簡単にはできません。 　このモデルレベルでのオーケストレーションの「テクノノロジー的な機能」と「企業のAI時代の業務ルール」の２つの面での未装備が、AIによる業務全体の自動化を困難にしています。 　これらの壁はどれも、現時点でAIエージェントを企業に導入する際の問題となりますが、本記事では、特に、５つの壁の中でも、最も解決が困難だと考えられている、①の『オンボーディングの壁』と、企業の経営陣が特に懸念しているであろう④の『セキュリティの壁』に関して、次世代のAI技術が今のAIモデルに搭載されることで、どのように解決できるのかについて焦点を絞って説明したいと思います。 Getty Images オンボーディングの壁 ― なぜAIは会社の「営業パーソン」になれないのか？ 　5つの壁の中でも、特に深刻なのが「オンボーディングの壁」です。その壁がいかに高いものであるかの本質を理解するために、ビジネスの現場でよくある「顧客への営業活動」を例にとって、詳しく見てみましょう。 　現状の思考するAI（エージェント）は、IQ130の高度な知能を持っています。あなたが商談の議事録を手渡し、「この内容で顧客に対するフォローメールを書いて」と指示すれば、人間顔負けの、論理的で丁寧な文章を作成するでしょう。しかし、その仕事ぶりは、あくまで「超優秀な、指示待ちの新人インターン」のレベルを超えられません。 　なぜなら、彼らは現時点では、「主体的」ではないからです。 　AIが自発的に、利用ユーザーの会社のファイルサーバーに眠る過去の類似案件の提案書を探し出したり、顧客管理システム（CRM）をスキャンして「このお客さんは、火曜の午前中にメールの返信率が高いな」といったインサイトを能動的に発見したりすることはありません。なぜなら、そのような個別企業の文化や仕事のやり方を、AIは学習できていないからです。 　そう、AIは今のところ、「指示待ちする天才」でしかありません。 　この「指示待ちの天才」を、ベテランの「営業パーソン」に育てるには、従業員が膨大な時間と労力をかけて、会社の文化、顧客の特性、仕事の進め方といった、言語化しにくい「暗黙知」を、延々とAIに教え続けなければならないのです。 　そのオンボーディングコストを前に、ほとんどの企業が二の足を踏んでいる。これが、AIエージェント導入が本格的に進まない、極めてシンプルな答えです。 オンボーディングの鍵「TTLとSEAL」とは 　では、こうした絶望的とも言える大変なオンボーディングの壁を、どうすれば乗り越えられるのでしょうか。 　その鍵は、AIの「賢さ」の進化だけではありません。AIの「学び方」の進化にあると僕は考えています。そして、その革命を担うと考えられている最先端技術の１つの例が、「TTL（テストタイム・ラーニング）」および「SEAL（自己適応型LLM）」という、二つの連携する技術思想です。 　TTL ？、SEAL ？ これらは、現在AIモデルの改善テーマとして研究されている技術ですが、聞いたことがない方が多いかと思いますので、簡単に説明します。 　これらの技術は、現在の最新の思考型（reasoning）AIモデルである、OpenAIのo3や、GoogleのGemini2.5Proには、まだ搭載されていませんが、現在、さまざまなAIベンダーにて研究開発中で、今後いつかの時点でAIモデルに搭載されてくると思っています。 TTL（テストタイム・ラーニング）― AIの「リアルタイム補正能力」 　TTL（Test Time Traning）とは、「AIが、仕事（解答やタスク実行）をしているまさにその間（この時間をテスト呼びます）に、間違いを指摘されたり、新しい情報に触れたりすることで、その場で、一時的に自身の挙動を補正（ラーニング）する」という考え方です。 　例えば、AIが作成したドラフトに対して、あなたが「うーん、硬すぎるな」とフィードバックしたとします。TTLの能力を持つAIは、その瞬間に「なるほど、『硬い』はNGか」と理解し、即座に、より柔らかい表現のドラフトを再生成します。 　これは、モデル全体のパラメーターを書き換えるような大掛かりなものではなく、あくまでその場限りの、機転の利いた「軌道修正」、つまりファインチューニングに似たような動きをしてから、回答を補正していく技術です。 　これまでAIモデルは事前に多くの知識を学んだものの、モデル完成後は、基本的には学習はファインチューニングを除けば、原則できませんでした。それに対してTTLは、回答やタスクを実行する最中に、間違いを指摘されると、その場でリアルタイムに学習するといった技術です。 SEAL（自己適応型LLM）― AIの「経験蓄積と自己成長能力」 　次に、SEALとは、「Self-Adapting Language Models」の略で、2025年6月にMITが発表した革新的な技術です。LLMが自ら学習データを生成し、自身の重みを更新することで、新しいタスクや知識に自律的に適応できるようにするフレームワークです。 　このSEALを用いることにより、TTLで行われたような日々の軌道修正の経験をきちんと「記憶」し、それを基に自分自身のモデルの中に学習データーとして取り込み、永続的にモデルを成長させていく仕組みが生まれるのです。 　つまりSEALは、TTLでの学びの記録を、例えば夜間のバッチ処理などで、その企業専用の「追加学習データ」として整理・蓄積する。そしてそのデータを基にして、AIの振る舞いを規定するルールやパラメータを定期的にアップデートしていきます。 　TTLが「瞬間的な適応能力」だとすれば、SEALは「継続的な成長能力」と言えるでしょう。この「TTLによるリアルタイム補正」と「SEALによる継続的成長」という二つの能力が組み合わさることで、AIは初めて、人間がいちいち教えなくても、日々の業務を通じて自ずと賢くなっていく「自己学習」のサイクルを、完成させることができるのです。 Getty Images TTLとSEALの連動が鍵に 　こうした仕組みが将来AIモデルに搭載されれば、AIが「間違いを起こしては自律的に自己訂正する」を繰り返すうちに、徐々に会社の仕事やルールを徐々に学んでいくことができます。しかも継続的に学んでいくため、人間がオンボーディングにかかる手間とコストが劇的に削減できるようになります。 未来の物語：新人AI「Aくん」は、いかにして3カ月でベテランになったか？ 　TTLとSEALの組み合わせにより、AIの自己学習という革命的な「学び方」の理論を説明しましたが、イメージが湧かないと思います。そこで、TTLとSEALが実装されたAIモデルが使えるようになれば、職場で一体、どのようなことが起きるのかを、ある企業の営業部門に配属された、新人AIエージェント「A君」の成長の物語として説明します。 　2026年4月1日、あなたのチームに、AIエージェントのA君が配属されました。彼に与えられたのは、社内システムへのアクセス権と、「チームの営業活動をサポートせよ」という、たった一つの指示だけ。彼は、あなたの会社の製品知識も、顧客リストも、そして営業の「お作法」も、まだ何も知りません。 　あなたは、前日に商談を終えたX社の田中部長へのフォローメールを、A君に頼んでみることにしました。「A君、昨日の田中部長の件、フォローメールのドラフト作成を書いて」。これが、彼の最初の仕事です。 　A君は、まず能動的に、許可された範囲のデータを探索し始めますが、何が重要か分からないため、彼が作り上げた最初のドラフトは、あなたの想像以上にひどいものでした。まるでネットで拾ってきたテンプレートそのままの、100点満点でいえば「5点」のドラフトです。あなたは「やっぱり、AIにはまだ難しいのか…」とため息をつきます。 　しかし、あなたはA君にフィードバックを返します。「A君、これじゃダメだ。文体が硬すぎる。田中部長は結論から話すタイプなんだ。あと、このプロジェクトの鍵はコストじゃなくて、僕たちのサービスの『スピード感』だから、そこを強調してね」。 　この瞬間、Aくんの内部で、TTLのプロセスが起動します。彼は、あなたの「ダメ出し」を新たなパラメータとして受け取り、思考の最中にリアルタイムで自己修正を始め、数秒後には見違えるようなドラフトを再生成します。この一連のやり取りこそが、TTLがもたらす新しいオンボーディングの形です。 　さらに重要なのは、ここからです。A君は、この「田中部長とのやり取りで、ダメ出しを食らった」という出来事を一つの「体験」として、AIモデルにおいて、彼専用のSEALの記憶領域に、学んだことをデータとして記録します。 　そして1カ月後、再度、田中部長との商談を終え、A君に同じ指示を出すと、彼はSEALの記憶領域を検索し、思考します。「待てよ。1カ月前、田中部長の案件で、僕は『文章が硬すぎる』と指摘されたから、今回は、結論ファーストのフォローメールを書いてみよう…」。彼は、過去のたった一度の経験から学び、自らの業務の精度を高めたのです。 　3カ月も経つ頃には、A君はもはや別人になっています。彼は、あなたとチームメンバーが交わす、何百ものメールのやり取りやチャットでの会話を「観察」し続け、あなたがどの顧客に、どんなタイミングで、どんな言葉遣いをすれば受注に繋がるのか、その成功パターンを誰よりも知っています。 　彼が提案してくるドラフトは、もはや「98点」のレベルです。それどころか、「来週のD社への提案ですが、過去の類似案件のデータを分析したところ、成功確率を15%上げる、新しい提案の切り口を見つけました。資料のドラフトを作成しておきましたが、ご覧になりますか？」と、主体的に次の一手を考える、頼れる「ベテランのパートナー」へと成長したのです。 　この間、あなたは彼に一度も「営業研修」をしていません。ただ、日々の業務で、彼にひたすら、短時間で、フィードバックを与え続けてきただけです。 　これが、自己学習AIがもたらす、オンボーディング革命の概略です。天文学的だった育成コストは、日々の業務の中での、ごく自然なコミュニケーションに置き換わる。AIは、あなたの会社で、あなたと共に働くことで、自ら成長していくのです。 Getty Images セキュリティリスクは「アダプターモデル技術」が鍵に 　ところで、こうした学習をAIが自律的にすることで、企業の情報が外部に漏洩するのでは？　と不安になるのではないでしょうか。 　その不安を払拭し、セキュリティを担保する鍵となるのが、「LoRA（ローラ）」に代表される、アダプターモデル技術です。LoRAとは「Low-Rank Adaptation」の略で、一言で言えば「巨大なAIモデル本体（エンジン）には一切手を加えず、ごく小さな『追加パーツ』だけを学習させて、AIを特定のタスクに特化させる技術」のことです。 　巨大な基盤モデルを「市販の高性能エンジン」だと想像してください。LoRAは、そのエンジン本体には一切手を加えず、外側に取り付ける、ごく小さな「エンジンに外付けできる、あなた専用のエンジンのチューニングパーツ」のようなものです。 　A君の学習結果（「田中部長の好み」など）は、全てこの「チューニングパーツ」、つまり、あなたの会社の学習情報はすべて、AIモデルとは切り離された、プライベートな空間で厳重に管理され、外部に漏れることはありません。 　AIモデル本体は世界中の知識を持つ汎用的な性能を保ちつつ、あなたの会社のためだけに最高のパフォーマンスを発揮する。これにより、「世界最高の知能」と「企業の情報の完全な秘匿性」が両立されるのです。 AIの「賢さ」だけでは、現場は変わらないけれど 　AIエージェント導入は「自己学習能力」を宿した「次のAI」から本格的に始まるAIエージェント元年の熱狂から半年。 　僕たちは、AIの「賢さ」だけでは、現場は変わらないという、現実に直面しています。しかし、本稿で詳述してきたTTLやSEALのような「プライベートな空間で安全に自己学習する能力」と、「能動的な思考力」、そして複数のエージェントを束ねる「オーケストレーション能力」を標準搭載した、次世代のAIモデルをベースとしたAIエージェントが登場すれば、企業への導入は画期的に進むと思われます。 　「賢い頭脳」と「主体的な学習能力」が完全に融合した、その「次のAI」が登場した時こそ、AIエージェントが、単なる「指示待ちの天才」から、僕たちの隣で共に悩み、共に成長する「本物のパートナー」へと変貌を遂げるのではないかと考えます。 　もちろん、オンボーディング以外にも、先に述べたような、 ・データの壁 ― AIが扱えるデータが整理されていない ・組織・文化の壁 ― AIの「役割」が、用意されていない 　といった問題も同時に解決していかないといけませんが、これは技術の問題というよりも、むしろ、企業が「AIをどのように活用すべきか」という企業変革の方針によるところが大きいものになります。 Getty Images 本当の改革は、すぐそこに 　これらがすべて解決できれば、AIエージェントは、まるで水が染み込むように、あらゆる企業の、あらゆる職場へと普及を始めるでしょう。 　その未来を迎えるために、僕たちは今から、冒頭に説明した、自社の「データ」や「組織」という壁に、少しずつでも向き合い始める必要があるのです。 　2025年は、その壮大な物語の、まだ序章にすぎません。本当の変革は、もうすぐそこまで来ているのです。 　今後のAIモデルにこうした技術が組み込まれ、自ら学習するAIになることにより、AIエージェントは爆発的に普及していく可能性が高いと僕は考えています。そうなると、次に、人とAIとの共存した働き方に焦点が移ってきて、本格的な業務改革が、各企業で始まることでしょう。   見出し画像／著者作成 いいねして著者を応援してみませんか いいね 本記事はNewsPicks編集部によって制作されたものではなく、企画発案、記事の著作権、内容における責任は、すべてトピックスの発信者であるオーナーに帰属します。 トピックスをフォローして通知を受け取ろう 川上 智子さん、他702人がフォローしています フォロー 「ガンダム GQuuuuuuX」を観て感じた、AIには決して代替できない人間の可能性 コメント 注目のコメント 星野 隆之 フォロー Microsoft Principal Program Manager ・ 2025年08月05日 企業の中のデータはインターネットに転がる情報とは全く異なり、複雑なセキュリティでがんじがらめで、アクセスの仕方、データ構造も多種多様です。どれだけGPU が与えられたAI であっても魔法の箱ではなく、空振りを繰り返すのみです。こうした企業内の情報にAI が「引っ掛かる」ようにするためには、これらデータとAI を理解した人材の助けが必要不可欠です。 弊社社内でもAI エージェント開発のタスクフォースを数多く見ていますが、AIが代替出来ないこうした領域に自分をポジショニングすることが非常に重要と常に思います。 1 PICK 中山 高史 フォロー 日本ビジネスシステムズ株式会社 Data&AI事業本部　執行役員 ・ 2025年08月05日 AIエージェント元年と呼ばれた2025年も半ばを過ぎましたが、僕が日々クライアント企業と接する中で痛感するのは、「AIエージェントの導入を阻む最大の壁は、実はオンボーディングにある」という現実です。 多くの経営者は、AIエージェントを導入すれば、すぐに業務が自動化されると期待していました。しかし実際は、「IQ130の天才新人」を雇ったはずが、会社の暗黙知や独自文化を何も知らない「指示待ちインターン」でしかなかったのです。 この膨大なオンボーディングコストに、ほとんどの企業が挫折しています。 例えば「田中部長へのフォローメールを書いて」と指示しても、AIは田中部長が結論ファーストを好むことも、火曜の午前中にメールの返信率が高いことも知りません。こうした「会社の常識」を一つひとつ教えていくコストは、まさに天文学的です。 しかし、本記事で詳述したTTL（テストタイム・ラーニング）とSEAL（自己適応型LLM）に代表されるような次世代技術が、この状況を根本から変える可能性を秘めています。 これらの技術により、AIは「教えられる」のではなく「自ら学ぶ」存在へと進化するのです。 記事中の「A君」の成長物語は、決して絵空事ではありません。TTLによりフィードバックを受けた瞬間にリアルタイムで自己修正し、SEALによってその経験を蓄積・学習していく。 3ヶ月後には、誰も教えていないのに「来週のD社への提案について、成功確率を15%上げる新しい切り口を見つけました」と主体的に提案してくる。これこそが、僕たちが待ち望んでいた「真のAIパートナー」の姿です。 重要なのは、この学習プロセスがLoRAのような技術により、完全にプライベートな環境で行われることです。企業の機密情報は外部に漏れることなく、AIは着実に「その会社専用のベテラン社員」へと成長していきます。 僕がこの記事で最も伝えたかったのは、「オンボーディングの壁は、もうすぐ技術的に解決される」という希望です。MITが発表したSEALをはじめ、自己学習技術の研究は急速に進んでいます。 今、僕たちがすべきことは明確です。データの整備、AIとの協働を前提とした業務プロセスの見直し、そして「AIが勝手に学んで成長する」という新しいパラダイムを受け入れる準備です。 7 PICK shida sadaaki フォロー IT・サイバーセキュリティ業界 ビジネス企画・戦略、業務効率化 ・ 2025年08月06日 ②と③の間にそもそも、業務プロセスをシステム化、AI対応できるほど細分化・分析できていないことが、最大の課題だと思います。 役割を理解してそのために必要なデータ分析と整理を行うことに、エンドユーザが非常になれていない、ではベンダはどうか、ベンダもそこを期待されたことが無いので実現できない、では新興ベンダはどうか、従来のビジネス経験があり、最新のテクノロジーベースで業務を再構築するひとが、個社のために対応できるか（それほど人数がいるか）が課題だと考えます PICK アプリでさらにコメントを見る このトピックスについて 生成AIが創造する「ビジネスの未来像」 中山 高史 (オーナー) フォロー このトピックスのおすすめ投稿 AI音声入力で紡ぐ未来：キーボード入力から卒業する日 全体に公開・2025/06/21 70 Picks OpenAIが「io」を買収した理由  -サム・アルトマンが描く「次なるOS」の覇権戦争 全体に公開・2025/06/30 136 Picks スケーリング則の黄昏とフィジカルAIの夜明け：なぜ [体験する知能]がAGIへの鍵なのか 全体に公開・2025/05/30 16 Picks トピックストップへ トップ トピックス トピックス一覧 生成AIが創造する「ビジネスの未来像」 AIエージェントはなぜ企業で導入されないのか？　ーAIエージェント導入の壁と「自己学習」が必要な理由 NewsPicks について SNSアカウント 関連サービス NewsPicks Publishing NewsPicks Expert NewSchool NewsPicks for Kids 法人・団体向けサービス NewsPicks Brand Design NewsPicks 動画レンタルプラン NewsPicks 法人プラン NewsPicks for Education その他 NewsPicks について よくあるご質問 利用規約 プライバシーポリシー 報道機関・メディアのみなさまへ コンテンツの利用について 広告掲載について 記者活動のガイドライン 特定商取引法に基づく表記 利用者に関する情報の外部送信について 書籍の広告収益について 運営会社 © Uzabase, Inc " https://newspicks.com/news/14812601/body/#:~:text=%E3%83%A1%E3%83%8B%E3%83%A5%E3%83%BC%E3%82%92%E9%96%8B,%C2%A9%20Uzabase%2C%20Inc 続きをみる

伊藤錬（いとう・れん）氏　2001年、外務省に入省。北米局畑を歩み通訳官を歴任。15年メルカリ執行役員を経て、23年から現職。（写真=中山 博敬） 2025年1月、中国の新興企業DeepSeek（ディープシーク）が公開した人工知能（AI）は「ディープシーク・ショック」として世界の株式市場を揺らした。中国発のAIが米国AI産業の優位性を脅かすとして、両国の開発競争が一段と激化するきっかけとなった。大国が技術覇権を競う中、日本のAIユニコーンであるサカナAI伊藤錬最高執行責任者（COO）は、他国が開発したAIへの過度な依存について警鐘を鳴らす。 ◇　　◇　　◇ 1月に中国のAIスタートアップ、ディープシークが公開した低コストの高性能モデルは、業界にパラダイムシフトをもたらした。 従来のAI開発はデータ量やパラメーター数（モデルサイズ）の増加によって性能が向上する「ビガー・ザ・ベター（大きいほど良い）」の考えに基づいていた。 米国は非公開で競争優位に 例えば、米オープンAIや米アンソロピックは、巨費を投じてAIモデルを作り上げ、それを非公開（クローズドソース）にしたことで競争優位性を保ってきた。 ディープシークの登場によって、オープンAIらオープンソース勢の築いてきた牙城が崩されつつある 一方、ディープシークの開発コストは、彼らの発表によれば、従来の10分の1以下とされる。最先端の半導体と巨額投資が必要だと思われていたAIモデルづくりの常識を覆した。しかも、誰もが利用し、改良できるよう高性能なAIモデルを外部に公開する「オープンソース」にしたのだ。業界をけん引してきた「クローズドソース」による牙城が、ディープシークによって崩される可能性が出てきた。 これまで米シリコンバレーの巨大企業（ビッグテック）の投資競争について行けなかった国や企業が「我々にもチャンスがある」と色めき立っている。 グローバルサウス（新興・途上国）にはディープシークを既存勢力に立ち向かう「ジャンヌ・ダルク」と称賛する声もある。経済力や軍事力で台頭してきた中国のソフトパワーになりそうだ。しかし、この状況は他国にとってのリスクとなり得るだろう。 ソブリンAIの育て時 技術覇権を握る国にAIで依存し過ぎれば、デジタル赤字の拡大に加え、AIシステムを強制終了させる「キルスイッチ」を預けることになる。つまり他国に生殺与奪の権を握られるのだ。そのため日本を含む各国は自前の「ソブリン（主権）AI」の育て時に来ている。 オープンAIは「人間並みの知能を持つ汎用人工知能（AGI）が実現すれば全て解決する」との考えを持つ。AGIはテストで安定して80点を取れる性能があっても、持続的なマネタイズは困難だ。さらに、いつAGIが実現できるのかも分からない。 ラスト1マイルならぬ「残り20点」を補って100点を目指すには業界特化型のAIが必要だ。我々は領域を金融に定め、メガバンクと提携した。融資稟議（りんぎ）書の作成など実務に即した機能を実装していく。金融市場の業務効率化は規模も、与えるインパクトも大きい。 当然、その領域に特化するということは、さまざまな仮説を立ててから一つ一つのユースケースを細かく見ていく必要がある。これは金融の現場だけでなく経営者の理解が無いとできないことだ。 私たちも「AI屋」として根気強く共同作業をして課題にぶつかっていく必要がある。金融業界はインパクトも大きいが、特に経営者の理解が大きいと感じる。 我々は日本を拠点にしているが、海外から優秀なAIエンジニアを集める上で「治安の良さ」や「衣食住環境の水準の高さ」などの環境が強みになっている。AI時代において優秀な人材を引き寄せるのは面白い研究ができる面白い環境だ。日本にはその魅力がある。 （談） （日経ビジネス　齋藤徹） ［日経ビジネス電子版　2025年7月1日の記事を再構成］ 【関連記事】 ・超知能、人類が生む最後の大発明　「27年に実現」未来予測が波紋 ・OpenAI「超知能AIを10年内に実現｣　孫氏と水魚の交わり 日経ビジネス電子版 週刊経済誌「日経ビジネス」と「日経ビジネス電子版」の記事をスマートフォン、タブレット、パソコンでお読みいただけます。日経読者なら割引料金でご利用いただけます。 詳細・お申し込みはこちら https://info.nikkei.com/nb/subscription-nk/ 続きをみる

生成AI（人工知能）の進化は目覚ましく、活用範囲は人間固有と考えられてきた創造的なタスクにまで広がっています。ビジネスの創造的なアイデアを生み出すために、AIはどの程度役に立つのでしょうか。 米ワシントン大学のレオナール・ブシュー助教授らは、生成AIをビジネスプラン創出に用いる研究を行っています。持続可能性やサーキュラーエコノミーに関するビジネスプランを創るタスクで、人間が創ったものと、人間が生成AIを使って創ったものを、人間の評価者が評価する大規模な実験です。 その結果、アイデアの新規性では人間単独の方が優れていましたが、戦略的な実現可能性、財務的・環境的価値、そして総合的な質では人間とAIの協働の方が高い評価を得ました。データを学習するAIは、前例に近いアイデアを生成する傾向があります。そこで、「これまでのアイデアと異なるものを出すように」と指示し、何度も繰り返し修正させると、そうでない場合より新規性と価値の両方が高いプランを創ることが示されました。 またAIは、戦略案の評価にも一定の性能を示しています。ユニバーシティ・カレッジ・ロンドンのアニル・ドシ助教授らは、生成AIが創ったビジネスプランを生成AIと人間に評価させ、評価タスクでの性能を検証しました。 単一のAIモデルでの評価は一貫性を欠き、素人より少し専門家に近い評価ができる程度でした。しかし、複数のモデルや異なる役割設定、多様な指示を数多く集約（平均）すれば、2024年5月時点の生成AIでも、専門家による評価と最大7割程度まで一致しました。7割程度では専門家を代替することはできませんが、この集約アプローチは大きな開発投資なしでも使えます。AIの精度がより高まれば、幅広い領域で応用可能性があります。 これらの研究は、生成AIが戦略立案のような創造的タスクでも強力なアドバイザーになり得ることを示唆しています。どのようにAIと協働すれば、より効果的なアイデア創出や評価ができるのか、目利き力が重要性を増しています。 続きをみる

"カテゴリ 過去記事 検索 Impressサイト 窓の杜生成AI文章生成 ニュース ローカルAIツール「LM Studio」が全面無償化 ～企業や組織でも無料で利用可能に セルフサービス「Teams」プランを今月末にも導入へ 樽井 秀人2025年7月14日 16:06 リスト 「LM Studio」v0.3.18 　米Element Labsは7月8日（現地時間）、「LM Studio」の全面無償化を発表した。これまでも個人利用は無償だったが、企業や組織で利用する場合は別途商用ライセンスを取得する必要があった。 　同社は2023年5月、「LM Studio」を発表したが、その直後に商用ライセンスの要件が追加された。これはビジネスモデルの選択肢を広げておくためだったというが、実際には企業への導入の妨げとなってしまっていた。そこで、企業や組織でも「LM Studio」を無償で利用できるように規約を変更することにしたとのこと。特別な許可を得る必要はない。 　今後はSSOやモデル/MCPゲーティング、プライベートコラボレーションといったより高度な機能を必要とする企業のために「Enterprise」プランを提供するとのこと（LM Studio for Enterprise）。チーム内でさまざまな成果物を非公開で共有できるシンプルなセルフサービス「Teams」プランも今月末に導入するとしている。 　「LM Studio」は、ローカルで動作するAIツールキット。「Llama」、「DeepSeek」、「Qwen」、「Gemma」といったモデルをPCにダウンロードして実行できる。対応OSはWindows/macOS/Linux。Windows版はAVX2命令に対応したx64 CPU、ARM（Snapdragon X Elite）に対応する。執筆時現在の最新版は、v0.3.18。 Amazonで購入 「AI PC」関連商品Amazonで購入 編集部のおすすめ記事 「EmEditor」v25.2が正式版に ～AI対応を拡充、「DeepSeek」「LM Studio」にも対応 関連リンク LM Studio - Discover, download, and run local LLMs LM Studio is free for use at work | LM Studio Blog 関連記事 連載使ってわかるCopilot+ PC 中国発の高性能AI「DeepSeek-R1」はCopilot+ PCで動くのか？ 「LM Studio」で挑戦 2025年1月31日 トップページに戻る Amazon 売れ筋ランキング ノートPC PCソフト IT入門書 電子書籍リーダー × おすすめ記事 アクセスランキング 1時間24時間1週間1カ月 もっと見る 窓の杜 をフォローする Special Site おすすめの記事(by Taboola) Excelで作った訪問先リストを「Google マップ」で表示する方法 を報じた記事がトップ 「Bing」で「Google」と検索して抜けようとするのを阻止するあの広告、さらに凶悪に AIで業務変革を。各種社内システムを呼び出し、チャットで司令 日本IBM | PR アプリケーション監視の人財不足、属人化の問題を自動化で解決 日本IBM | PR Amazonの起業家育成R2Oプログラム Amazon | PR オープンソースで開発されている無料のCADツール「FreeCAD」v1.0.1　ほか Excelでファンクションキーを使って3倍速い操作を実現！ ［F2］［F4］［F12］キーは覚えておいて損なし【再掲】 「GIMP」＋「Stable Diffusion」でNPUを使った画像生成 ～1枚約5秒で生成可能！ 本サイトのご利用についてお問い合わせ広告掲載のご案内編集部へのご連絡プライバシーについて会社概要インプレスグループ特定商取引法に基づく表示 PC版で見る Copyright ©2018 Impress Corporation. All rights reserved. " https://forest.watch.impress.co.jp/docs/news/2031038.html#:~:text=%E3%82%AB%E3%83%86%E3%82%B4%E3%83%AA,All%20rights%20reserved. 続きをみる

"日本経済新聞 トップ 朝刊・夕刊 LIVE Myニュース 米企業8割、マーケティング業務を内製化　Google新サービスが追い風 生成AI時代の新マーケ論　セルフ式こそ最強（1） コラム  2025年7月19日 2:00 [会員限定記事]           山口周さんの投稿   マーケティングの世界ではここ数年、「セルフ式（内製化）」の流れが加速している。全米広告主協会（ANA）によると、マーケティング業務をセルフ式にしている米国企業の割合は年々増えており、2008年には42%だったのが、13年には58%、18年には78%、そして23年には82%にまで達している。 「企業が内部に広告代理店のような機能を持つことは、もはやトレンドではない。総合的なマーケティングエコシステムの一部としてしっかりと定着している」（ANA） セルフ式にした主な業務は以下の3種類だ。 （1）デジタルメディアのクリエーティブ（ソーシャルメディア、検索、メール関連） （2）デジタルメディア以外のクリエーティブ（各種印刷、ダイレクトメール、社内報、屋外広告、ラジオ） （3）メディアサービス（ソーシャルメディア、検索、メディア戦略） セルフ式を推進する最大の狙いは、言うまでもなくコスト削減だ。62%の企業が、コスト削減を重要業績評価指標（KPI）に据えて、セルフ式に取り組んでいる。 ただし、コスト削減を目的とした企業は18年の69%から7ポイント減っており、逆に増えているのが事業パフォーマンスの向上だ。18年の45%から14ポイント増え、KPIとして重視する企業の割合は23年には59%にまで高まっている。要は、マーケティング施策をより効果的に実施するために、セルフ式を志向する企業が増えていると言っていい。  全米広告主協会が2023年に発表したリポート「The Continued Rise of the In-House Agency: 2023 Edition」には、米国企業がセルフ式マーケティングを進めている実態が示されている こうしたセルフ式の波は日本にも押し寄せている。 シナジーマーケティング（大阪市）が21年に立ち上げた、デジタルマーケティングのセルフ式支援サービス「DX BOOSTER」は、ITサービスのSCSKや、金融機関の長野銀行などが採用に踏み切った。結果として、マーケティング施策の設計立案や実行を自走可能にする体制を整えることに成功している。 さらに、24年にマーケティングの動画研修サービス「サクデジ」を開始したところ、2カ月で100社以上の企業が申し込む盛況ぶり。「セルフ式に向けた第1ステップとして、体系的な知識をまず社員に定着させたいと考える企業からの問い合わせが多く舞い込む。こうしたニーズの受け皿をサクデジが担っている」（シナジーマーケティングDX事業部ビジネスマネージャーWebコンサルタントの鈴木英利佳氏） セルフ式に追い風、グーグル「AI Max」の衝撃 コスト削減が期待でき、しかも事業パフォーマンスの最大化も期待できる以上、マーケティングの軸足をセルフ式に移す流れはさらに加速しそうだ。 見逃せないのが、マーケティングツールの自動化が生成AIによってさらに進展し、パワフルなセルフ式環境を整備するのを後押ししている事実だ。 米グーグルは広告などマーケティングの最新情報を紹介するイベント「グーグル・マーケティング・ライブ」を例年実施しており、直近に開いた25年のイベントでは「AIマックス・フォー・サーチ・キャンペーン（以下AI Max）」を発表。その先進ぶりは、セルフ式マーケティングを志向する企業の担当者を大いに沸かせた。 というのもAI Maxは、ネット検索で入力された単純なキーワードから、AIが検索者の本当の意図をくみ取って適切な広告を表示できるからだ。AIが単語から文脈を読み取り、従来の仕組みでは表示対象にならなかった広告でも文脈に合えば表示する。しかも、表示するキャッチコピーを、動的に変化させられる。 イベントのデモでは、「大家族向けの電動SUV（多目的スポーツ車）」というキーワードに対して、ボルボの7人乗り大型SUV「EX90」が最適とAIが判断し広告を表示。「完全電気駆動のEX90プレミアムな7人乗りSUVをご体験ください」というキャッチフレーズを自動生成する様子を披露した。コンバージョン（成約）数は、以前より27%高まったという。  2025年に米シリコンバレーで開かれた「グーグル・マーケティング・ライブ」では最新AI技術でマーケティングを自動化するツール「AI Max」が発表され、会場を大いに沸かせた グーグルは既に「P-MAXキャンペーン」と呼ぶ、指定したコンバージョン目標に近づくよう、ネット広告のパフォーマンスを最大化するサービスを提供中。検索やディスプレー、ユーチューブなどを横断し、AIが自動的に配信先を決めてくれる点が評価され、家電量販大手のヤマダデンキなどが導入済みだ。 このP-MAXにAI Maxが組み合わさることで、より高度な自動運用が実施可能になる。生成AIの技術進展によって、セルフ式マーケティングが促されることを象徴するサービスと言えよう。 グーグル・マーケティング・ライブで明らかになった様々な発表を見て、マーケターとして豊富な経験を持つStrategy Partners（ストラテジーパートナーズ、東京・港）社長の西口一希氏は、衝撃を受けたという。「マーケティングの仕事で日々考えていることを、すべて埋めるように（AIの）機能がそろってきていると感じる」（西口氏） こうしたツールの急速な進化ぶりは、人手などのリソース不足を理由にマーケティング施策で新しい一手を繰り出せないと悩んでいた企業にとっては朗報だ。裏を返すと、今こそセルフ式に挑戦する好機がやってきたと言っていい。 「広告代理店不要論」の光と影 セルフ式マーケティングの話題を持ち出すと、必ず出てくるのが「広告代理店不要論」だ。広告代理店に頼ってきた業務が自社で賄えるのだから、外部に頼る必要がなくなるとの意見だ。 しかしながら、従来広告代理店など外部に任せていた業務を社内に移管するに当たって、コスト削減などを優先しすぎて適切な見極めをし損なっては本末転倒だ。 逆に業務負担が増加し、思った通りの効果を上げられないリスクも伴う。前出のANAの調査では、88%の企業がセルフ式導入によって作業負荷が高まり、そのうち67%が「とても高まった」と答えている。こうしたことから92%の企業は、実はセルフ式にしつつも、引き続き広告代理店を活用しているのが実態なのだ。 「複雑すぎる」ことを理由に外注のままに据え置かれやすい一例が、メディアプランニングや広告枠の買い付けである。そこでセルフ式と外部委託をバランスよく併用することで、コスト削減と事業パフォーマンスを両立させている企業が多い。 似たような見立てをしている企業が、国内にもある。いち早くセルフ式マーケティングの効用に目をつけ、体制づくりを推進してきたRIZAPグループだ。 「メディアバイイングは、そのノウハウをなかなか社内で持つのが難しい。メディアの買い付けは広告代理店に任せて、クリエーティブは自前でやるなど、適切な業務分担が重要になる」（RIZAPグループ執行役員マーケティング本部副本部長の田牧友里絵氏）  RIZAPグループ執行役員マーケティング本部副本部長の田牧友里絵氏 要は、何が自分たちでできるのか、やるべきなのか、そして外部を頼るべき点は何なのかなど、マーケティング関連の業務一つ一つを因数分解し、判断基準を磨くことこそが、セルフ式を成功に導くかどうかの分水嶺だということ。 セルフ式マーケティングを志向しながら、判断基準をきちんと見いだした上で、一定の手応えを感じている企業は、安直に「外部切り捨て」など実施せず、属人的ではなくチームとして業務フローの実態と価値や意義を見極めている。生成AI時代のマーケティングは、セルフ式こそが最強。次代のマーケティングのあるべき姿である。 （日経クロストレンド　高田学也） ［日経クロストレンド2025年6月30日の記事を再構成］  日経クロストレンド マーケティングや消費者分析、商品開発、新規事業の先端動向を伝えるデジタルメディア。「日経トレンディ」「日経デザイン」もお読みいただけます。日経読者なら割引料金でご利用いただけます。 詳細・お申し込みはこちら https://info.nikkei.com/nxr/subscription-nk/  多様な観点からニュースを考える ※掲載される投稿は投稿者個人の見解であり、日本経済新聞社の見解ではありません。  山口周 著作家/ライプニッツ代表  分析・考察興味深い流れと思います。文中に「メディアの買い付けは複雑過ぎて内製化は高負荷」とありますが、これは代理店側の思惑でもあります。本来、メディアの枠は情報を整理・公開すればオークション形式での販売が可能なはずですが、それを敢えてしないことで「複雑で人手がかかる仕組み」を維持してる。これが記事の指摘する通り「広告主による内製化」を防いでいるわけですが、取引の複雑さは代理店のコストとなり、そのコストは顧客である広告主、さらには広告主の商品を購入する消費者が負担することになります。つまり結局のところ、この「取引の複雑さ」によるコストは社会全体で負担することになるわけですから、なんとかして欲しいモノです。 2025年7月19日 4:24 (2025年7月19日 4:29更新)  21          関連リンク 日経BPの関連記事 西口氏が語るGoogle AIの衝撃　「マーケティング業務はなくなる方向へ」 マーケティング内製化を成功に導く3法則　電通も支援事業に参入 神戸市、クリエイティブ改革の全貌　セルフ化で低コスト高品質を実現 新市場を創る人のデジタル戦略メディア「日経クロストレンド」 関連トピック トピックをフォローすると、新着情報のチェックやまとめ読みがしやすくなります。  情報通信・ネット  日経クロストレンド こちらもおすすめ(自動検索) Google年次イベント　人の関心AI読み解き､広告自動生成 6月30日  AIが促す脱キーワード検索　ウェブメディアの「今そこにある危機」 6月19日  PerplexityのAI検索、広告開始へ　Googleの牙城崩すか 2月7日  デジタル広告詐欺、世界の被害約13兆円　生成AI悪用 3月29日  関連企業・業界 企業： #ＳＣＳＫ #ＲＩＺＡＰグループ 関連キーワード #サービス開始 #西口一希 #民間統計 #KPI #グーグル・マーケティング・ライブ #サクデジ AI推薦 トピック : AI メタ、欧州AI規制法の行動規範に署名せず　｢過剰だ｣と批判 4:48  ロイター トピック : 編集委員 パックンと動画で学ぶ　アクティブファンドの選び方 4:00  トピック : 編集委員 全身性強皮症で患者会設立　治療薬の再申請求め活動続く 2:00  よく読むジャンル・キーワード 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"☀️ Log in Ubie テックブログ 目次 KiroとClaude Codeの組み合わせで開発の質と速度を両取りできた 鹿野 壮 2025/07/16に公開 AI Claude Claude Code Kiro Tech Kiroは対話形式で詳細な要件書・設計書を作れるが、実装速度が遅い Claude Codeは爆速開発ができるが、正確な指示出しが難しい 2つの長所を組み合わせることで、質と速度の両取りができました。 Kiroで作った仕様書をClaude Codeに読み込ませたら、Claude Codeがタスクを理解して最後まで実装してくれました。 Kiroとは Kiroとは2025年7月15日にAmazonがリリースした統合開発環境で、要件定義・設計からコードの開発までを行ってくれます。対話形式で詳細なrequirements（機能要件）・design（設計）・tasks（タスクリスト）を作成できます。作られたタスクを実行することで、開発が完了します。 詳しくは次の記事がわかりやすいです。 Kiroは設計は得意だが、実装速度が遅い Kiroは高機能な要件定義・設計機能は持っていますが、現時点では実装速度が遅いです。今開発の現場で標準的に使われているClaude Codeは、実装速度が高速です。一方で、曖昧な指示だと手戻りが発生しがちで、詳細な仕様がないと期待と異なる実装になる傾向があります。また、長い会話の中では初期の内容を忘れることもしばしばあります。 であれば、Kiroの要件定義・設計機能とClaude Codeの実装速度を組み合わせれば、詳細な設計書を元にした期待値どおりの高速な開発ができるのではないかと思いました。 また、Kiro自体は魅力なのですが、Claude Codeで築き上げた開発環境（速度・コードの品質・MCPをはじめとする周辺ツール・hooksやカスタムスラッシュコマンドなどの豊富な機能）を手放したくなく、Claude Codeは使い続けたいと考えていたことも、今回の組み合わせに至った理由でもあります。 実際にプロジェクトで試してみた 実際に、簡単な太陽系シミュレータを作りながら、KiroとClaude Codeの組み合わせの検証を行いました。 1. 要件書（requirements.md）の作成 Kiroに次のように呼びかけます。 「太陽系の惑星の公転をシミュレーションできるツールを作りたい。3D表現で。各惑星をクリックすると、その惑星の情報が表示される形にして。」 Kiroが要件書をrequirements.mdとして作成します。 実際に作られた要件書は次のとおりです。気に入らないところがあれば、対話しながら修正できます。 実際に作成された要件書（クリックで展開） 2. 設計書（design.md）の作成 次に、設計書が作成されます。設計書も対話形式で調整可能です。 実際に作成された設計書（クリックで展開） 3. 実装計画（task.md）の作成 最後に実装計画が作られます。こちらも対話形式で調整可能です。 実際に作成された実装計画（クリックで展開） 作成した設計書をClaude Codeに渡して実装を命令する 今回のポイントです。Kiroで作成した設計書をClaude Codeに渡します。具体的には次のように渡しました。 「（tasks.mdへのパス）にしたがって実装して。必要であればdesign.mdやrequirement.mdも参照して。」（tasks.mdへのパス）のところは、「/Users/takeshi.kano/git/github.com/tonkotsuboy/solar-system-simulator/.kiro/specs/solar-system-simulator/tasks.md」といったパスになります。 パスの指定方法について、Claude Codeには @ を使ってファイルパスを参照する機能があるのですが、Kiroの設計書が格納されている.kiroフォルダのような .始まりのパスは対応していないようです。そこで、私はtasks.mdをターミナルにドラッグ&ドロップして、パスをコピーして渡すようにしています。 Kiroで作った実装計画（tasks.md）をClaude Codeに渡すと、Claude Codeはその実装計画にしたがって実装を開始します。 最後に KiroとClaude Codeの役割を改めて整理すると次のとおりです。 フェーズ Kiro Claude Code 要件定義 ◎ 対話形式で詳細化 △ 曖昧な要件は苦手 設計 ◎ 高品質な設計書作成 ○ 設計書があれば実装方針決定可 実装 △ 時間がかかる ◎ 爆速 Kiroのおかげで、AIに命令する際の要件を明確にできるようになり、かつClaude Codeのおかげでその要件に沿った高速開発が可能になりました。しばらくはこの組み合わせを使っていくことになりそうです。余談ですが、筆者はKiroのIDEを使うのは要件定義・設計のところまでで、その後の工程はターミナル（Warp）を使ったり、Cursorを使ったりしています。また、Kiroが遅いのはあくまで現時点の話です。今後のアップデートによって、速度は改善されていくことでしょう。 参考記事 GitHubで編集を提案 鹿野 壮 Ubie / フロントエンド&バックエンド&アプリ開発&AIエージェント / 九州大学芸工音響設計学科卒 / JavaScriptコードレシピ集の著者 / CSSNite ベストセッション / TechFeed公認エキスパート / お仕事依頼はDMへ フォロー Ubie テックブログ Publication Ubie株式会社のテックブログです。 採用情報：recruit.ubie.life/engineer フォロー バッジを贈って著者を応援しよう バッジを受け取った著者にはZennから現金やAmazonギフトカードが還元されます。 バッジを贈る この記事に贈られたバッジ Discussion ログインするとコメントできます Login エンジニアのための情報共有コミュニティ About Zennについて 運営会社 お知らせ・リリース イベント Guides 使い方 法人向けメニュー New Publication / Pro よくある質問 Links X(Twitter) GitHub メディアキット Legal 利用規約 プライバシーポリシー 特商法表記 " https://zenn.dev/ubie_dev/articles/kiro-claude-code#:~:text=%E2%98%80%EF%B8%8F,%E7%89%B9%E5%95%86%E6%B3%95%E8%A1%A8%E8%A8%98 続きをみる

" TOPAIを作り動かし守り生かすロー/ノーコードクラウドネイティブMS&Windows 連載 2025年7月17日 こんなに簡単　DifyでカスタマーサポートAIチャットbotをWebサイトに組み込む方法 「生成AI」×ノーコードツール「Dify」で学ぶ、チャットbot構築のいろは（2） ノーコードでAIチャットbotを作成できるDifyの入門連載。今回は、Difyで作成したカスタマーサポート用チャットbotをWebサイトへ簡単に組み込む方法を解説します。iframeやウィジェットボタンによる設置手順や、デザイン・カラースキーマのカスタマイズ方法も紹介します。 [山田研二（著）／山田祥寛（監修），WINGSプロジェクト] PC用表示 関連情報 Share Post LINE Hatena この記事は会員限定です。会員登録（無料）すると全てご覧いただけます。 連載：「生成AI」×ノーコードツール「Dify」で学ぶ、チャットbot構築のいろは 本連載のサンプルコードをGitHubで公開しています。こちらからダウンロードしてみてください。 目次 はじめに DifyのWebサイト埋め込み機能の概要 準備 Visual Studio Codeのセットアップ サンプルコードの確認 Webサイトへのチャットbotの埋め込み iframeでチャットbotを埋め込む チャットbotのウィジェットボタンを表示する チャット画面のカラースキーマについて iframeでのカラースキーマ指定 ウィジェットボタンでのカラースキーマ指定 チャット画面のカスタマイズ コンテナのカスタマイズ ウィジェットボタンのカスタマイズ チャット画面のテーマカラーの変更 まとめ はじめに 　ノーコード／ローコードでAIアプリ構築を構築できるオープンソースプラットフォーム「Dify」を活用して、AIチャットbot作成のいろはを解説する本連載。前回はDifyを使って、架空の化粧品メーカー「超青春製薬株式会社」が販売する化粧品「超新青オールインワン」のカスタマーサポート用のチャットbotを作成しました。今回は、作成したチャットbotを実際のWebサイトに組み込む方法について解説します。 DifyのWebサイト埋め込み機能の概要 　Difyでは、作成したチャットbotを単体のページとして公開するだけでなく、既存のWebサイトや特定のページに埋め込む機能が提供されています。これにより、企業のカスタマーサポート窓口やFAQページなどに簡単にチャットbotを組み込むことが可能です。 　埋め込みには、以下の3種類の方法があります（図1）。 iframeで埋め込み：Webページにiframeタグを使ってチャット画面を埋め込む方法 ウィジェットボタンを表示：Webページの特定の位置にウィジェットボタンを表示し、クリックするとチャット画面がポップアップする方法 Google Chrome拡張機能を使用：Google Chromeの拡張機能で、ブラウザ画面に常にウィジェットボタンを表示してチャットbotを利用する方法 図1　Webサイト埋め込み方法の種類 　今回は1.と2.の方法について、実際にサンプルを使って解説します。なお、本記事では2の方法を「ウィジェットボタン」と呼びますが、Difyのマニュアルでは「バブルボタン（Bubble Button）」と表現されています。 　ちなみに、3.の方法は、ユーザーが自分のブラウザ（Google Chrome）にDify Chatbotの拡張機能をインストールして利用するものです。今回のようなカスタマーサポートではユーザーに拡張機能の設定をさせることは考えにくいため、本記事では割愛します。 準備 続きを読むには、[続きを読む] ボタンを押して会員登録あるいはログインしてください。 続きを読む Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved. 関連情報 「生成AI」×ノーコードツール「Dify」で学ぶ、チャットbot構築のいろは 連載一覧 こんなに簡単　DifyでカスタマーサポートAIチャットbotをWebサイトに組み込む方法 ノーコードで実現！　DifyでカスタマーサポートAIチャットbotを作成する SpecialPR チェックしておきたい人気記事 大阪・関西万博 2025から見える、未来の地域共生 PR(Think LOCAL) 「犬と暮らす家」戸建ての事例集 PR(株式会社ウェブサポート) Temu（テム）の危険性とは？ PR(株式会社ウェブサポート) コンテナベースの継続的インテグレーションの利点／課題と、CIパイプライン、Docker Build高速化のコツ (1/2... NICT、サイバー脅威情報を自動集約できるWebアプリ「EXIST」を公開 Microsoft、プログラミング言語「TypeScript 3.4」のリリース候補版（RC）を公開 一にも二にも「防御」を――元CIAのCISOが提言した6つのセキュリティ対策 スマホの料金を安くしたい人は知っておくべきこと PR(株式会社ウェブサポート) 2018年の災害では34.2％で「BCPが機能した」、NTTデータ経営研究所が調査 Microsoftが.NET用オープンソース機械学習フレームワークの最新版「ML.NET 0.11」を公開 オンプレミスのWindows Server／SQL Server向けセキュリティ更新サービス「拡張セキュリティ更新プログ... IT開発者の75％以上が開発以外にも従事、楽天コミュニケーションズ調べ 「レンタカーよりカーシェアがいい」その理由に納得 PR(株式会社ウェブサポート) Mellanox、NVMe-oFでストレージを仮想化する「SNAP」を発表 ハイパーコンバージドインフラが有力な選択肢、ノークリサーチが中堅中小業のサーバ更新方針を調査 Google Cloudのハイブリッドソリューション「Cloud Services Platform」はどうなるのか聞い... 【Windows 10】できる人は知っているキーボードショートカット CI/CDパイプラインを妨げない形でセキュリティを実現すれば、「開発者や運用担当者に嫌われないWAF」は可能か 「老後も犬と暮らす」間取り実例集 PR(株式会社ウェブサポート) Googleが「Chrome Enterprise 73」をリリース デジタルトランスフォーメーションの進捗状況を測定するには AWSへ「電話システム」を移行するメリットはあるか？ (1/2) 「Temuで実質1万円がもらえる」理由に納得 PR(株式会社ウェブサポート) 【Windows 10】後々困らないように、分かりやすいコンピュータ名（PC名）に変更する2つの方法 2020年に向けて企業が開始すべきIT関連行動、ガートナージャパンが4つのポイントを発表 タイムズカーシェアの料金プランを解説！ PR(株式会社ウェブサポート) 基本情報技術者試験（Fundamental Information Technology Engineer Examin... Excelに入力フォームを作成、コントロールを追加、表示、ボタンでイベント実行 (1/3) デザインネタをWebで探す人が知っておきたい、日ごろのネタ収集と活用を効率化する4つのアプリ (1/3) 作業手順書はもういらない！ Puppetにおける自動化の定義書「マニフェスト」の書き方と基礎文法まとめ (1/5) 高速で安全、安定した専用線接続が理想のシステム構築のカギに――マンパワーが「ExpressRoute」を導入した理由 Bootstrap、Emmet、レスポンシブWebデザイン対応を強化したDreamweaver CC 2015を使ってみ... 「Bootstrap 4 alpha」が登場 タイムズカーとレンタカーはどちらが安い？ PR(株式会社ウェブサポート) より広がったカリキュラムを通過点に若者は上を目指す (1/2) 勉強会で明らかになった医療向けOSSの多様な活用法──電子カルテ、臨床試験データ解析、日本語医学用語プラットフォーム、画... 成長し続けるセキュリティ人材と悲嘆に暮れる情報流出被害者たち (1/3) Temuの無料ギフトをもらう方法 PR(株式会社ウェブサポート) マイクロソフトとレッドハットがクラウドで提携 カーセンサー、ゼクシィのサイトが取り入れている「アダプティブUX」とは何か (1/2) SAP HANA SPS11は、Cloud Foundry採用でアプリケーション環境を一新 ワイモバイルを検討している人は知っておくべきこと PR(株式会社ウェブサポート) 「フィッシング」の手口、お見せします ESET ウイルスラボ総責任者に聞く、オンラインバンキング攻撃の現状とIoT時代のセキュリティ (1/2) ラック、「DNSプロトコルを悪用する遠隔操作ウイルス」への注意喚起情報を公開 人間の記憶の仕組みを模したAI-Samuraiが海を渡る ヴイエムウェアのマルチクラウド戦略は、DevOps時代の情シスの役割を支えられるか 「Pokemon GO」のサーバダウン、複数のハッカーが犯行表明──8月1日の犯行予告も マイクロソフト、「Windows 10 Anniversary Update」と「対応SDK」をリリース 転職組マネジャーが掴んだ「上流」への道　開発者の本懐とは PR( @IT) Recommended by Coding Edge 記事ランキング AWSが提案する“AIエージェント開発”時代のIDE「Kiro」、どんな機能があるのか こんなに簡単　DifyでカスタマーサポートAIチャットbotをWebサイトに組み込む方法 「VS Code 1.102」新機能まとめ　カスタム指示の生成、MCP設定の“ファーストクラスリソース”化など 「Docker Desktop 4.43」公開　MCPカタログ刷新の理由となった、npx/uvxを介するMCPサーバ実行の課題とは ServiceNowが16カ国の企業を対象にAI活用の成熟度を調査、成熟を判断する5つの指標とは？ ノーコードで実現！　DifyでカスタマーサポートAIチャットbotを作成する VS Codeで注目のMCPを実践　「SQLite MCP」「Playwright MCP」でデータとテストコードを生成する方法 「Visual Studio Code」と「Ollama」で簡単に始められる、安心・安全なローカルAI活用術 GitHub CopilotのCopilot Chatがオープンソース化　AIエージェント「Agent Mode」の実装方法など公開の狙いは？ 業務利用でも無料に　Element LabsがローカルAIツールキット「LM Studio」の利用規約を変更 Copyright © ITmedia Inc. All Rights Reserved. ページトップに戻る" https://atmarkit.itmedia.co.jp/ait/articles/2507/17/news001.html#:~:text=TOP,%E3%81%AB%E6%88%BB%E3%82%8B 続きをみる

医師向けの情報収集支援サービスの画面イメージ 医師専用のオンライン相談サービスを手掛けるMedii（メディ、東京・新宿）が、人工知能（AI）で医師の疑問を解消するサービスを始める。医師が文章で質問を入力すると、AIが論文など専門情報を検索して回答を出力する。情報収集にかかる時間を短縮し、的確な意思決定を支える。 新サービスは「Medii Q」。医学や生物学の論文などを収載する米国の公的データベース「PubMed（パブメド）」を情報源としてAIが回答を出力する。出力の根拠とした論文も合わせて提示することで、AIが誤情報を出力する「ハルシネーション」のリスクを下げる。 メディが提供するオンライン相談サービス「Medii Eコンサル」に登録する医師は、Medii Qを無料で利用できる。 医師がMedii Qを使っても疑問を解消できない場合、そのままMedii Eコンサルでの専門医への無料相談につなぐ。今後はパブメドの論文に加え、Medii Eコンサルに寄せられた医師からの相談内容と専門医の回答もAIの検索対象に加えてMedii Qの機能改善につなげる。 【関連記事】 ・メディ、治験の被験者集め支援　米製薬大手と協業 ・介護施設特化のオンライン診療アプリ　ドクターメイト ・Cubec、医師向け論文検索AIサービス　8000万円調達 続きをみる

AWSでAIエージェント事業を担うスワミ・シバスブラマニアン副社長が自社イベントに登壇した（同社提供） 【シリコンバレー=清水孝輔】米クラウド大手のアマゾン・ウェブ・サービス（AWS）は16日、自律的に業務をこなす「人工知能（AI）エージェント」の構築支援に乗り出すと発表した。AIエージェントの要素機能を900種類以上用意して顧客企業の活用を促す。首位AWSを猛追する米マイクロソフトへの対抗策を打ち出した。 ビジネスTODAY ビジネスに関するその日に起きた重要ニュースを、その日のうちに深掘りします。過去の記事や「フォロー」はこちら。 米ニューヨークで16日に開いた自社イベント「AWSサミット」で表明した。エージェントAI事業を担うスワミ・シバスブラマニアン副社長は「AIエージェントを構築し、導入するにはAWSが最適な場所だ」と顧客企業らに訴えた。 AIエージェントのアプリやシステム構築に便利なツールなど900種類以上をそろえ、顧客が必要な機能を選んで使えるようにする。 これまでの生成AIは利用者の質問に答える役割が中心だった。AIエージェントは自ら判断して業務を担う。例えば飲食業向けでは利用客の問い合わせに答えるだけでなく、予約日程の変更やキャンセルまでをこなす。顧客企業の状況に合わせたシステム設計が欠かせず、AWSは機能拡充を通じて支援体制を整える。 AWSがAIエージェントに力を入れるのは、クラウド大手にとってAIの巧拙が競争力を左右するためだ。AIエージェントが事務作業の一部を担うことで、人件費を抑えてクラウド利用に振り向ける顧客企業も増えるとの見立てもある。 AWSはクラウドを通じて数百種類のAIモデルを提供している。自社の独自モデルに加えて積極的に他社モデルを取り入れることで、顧客のAI利用の選択肢を増やしてクラウドサービスの利便性を高めている。 AIエージェントでも外部連携を重視する方針だ。AWSでAI担当のゼネラルマネジャー、アンカー・メフートゥラ氏は「生成AIでは状況に応じて異なるモデルを使い分けることで高い成果を得られた。AIエージェントでも同様のサービスを提供する」とする。顧客に最適なAIエージェントを提供するために外部連携を強める方針だ。 重要な提携先の一つが米AI新興のアンソロピックだ。英紙フィナンシャル・タイムズ（FT）は9日、アマゾンがアンソロピックに数十億ドル（数千億円）の追加投資を検討していると報じた。アマゾンは合計80億ドル程度を投資しており、AIエージェント時代の到来に向けて協業関係を深める方針とみられている。 クラウドではマイクロソフトがAI技術を武器にアマゾンを追い上げている。米調査会社シナジー・リサーチ・グループによると、25年1〜3月にアマゾンのシェアは29%で、マイクロソフトが22%だった。 マイクロソフトは米オープンAIと早期から提携し、高性能なAIモデルを提供できることでシェアを伸ばした。足元では米起業家イーロン・マスク氏が率いる米xAI（エックスエーアイ）のモデルを採用するなどオープンAI以外の技術採用にも乗り出している。AI企業を自陣に取り込むクラウド大手の競争が激しさを増している。 【関連記事】 ・米でAmazon夏セール、関税でも衣料･家電2割安　販売額3割増の予測 ・Amazon「AIで従業員が減少」　巨大テックCEOが初めて明言 ・Amazon、米東部で2.9兆円投資　AI処理向けインフラを拡張 続きをみる

講演するソフトバンクグループの孫正義会長兼社長（16日、東京都港区） ソフトバンクグループ（SBG）の孫正義会長兼社長は16日、法人向け年次イベントで米オープンAIのサム・アルトマン最高経営責任者（CEO）と対談した。両社は生成AI（人工知能）による業務代行サービスを国内大企業に提供する計画を進める。孫氏は自社グループで「10億のAIエージェントをつくる」と表明した。 孫氏が「ソフトバンクワールド2025」に登壇し、アルトマン氏はリモートで出演した。孫氏が自律的に業務をこなすAIエージェントの展望について尋ねると、アルトマン氏は「複雑なタスクをAIが理解して実行する。世界の生産性と可能性が解き放たれる」と語った。 孫氏とアルトマン氏は1月、トランプ米大統領の前でAI関連のインフラ整備に4年間で5000億ドル（約73兆円）を投資する「スターゲート計画」を表明した。AIが普及する時代に必要な計算能力の基盤を整える。 孫氏が「そんなに多くの計算能力は必要ないと言う人もいる」と話を振ると、アルトマン氏は「AIのコストが下がれば、より多くの人がAIを使うようになる」と巨額のデータセンター投資の必要性を強調した。 オンラインでオープンAIのサム・アルトマンCEOと対談するソフトバンクグループの孫正義会長兼社長（16日、東京都港区） SBGとオープンAIは2月、生成AIの新会社「SB OpenAI Japan」を設立すると発表した。4月には通信子会社のソフトバンク内に準備室を設置。個々の企業が保有する内部データを取り込んだ個社ごとの経営支援AI「クリスタル・インテリジェンス」を共同で開発する。 16日の講演の中ではクリスタルの利用イメージを動画で説明した。「何でも知っている相棒としてあなたの意思決定を支える」、「会社の誰もが終わりなく成果を高めていくことを可能にする」。中枢の生成AIを基点に部署や業務ごとに導入されたAI同士が連携し、市場調査や分析、予定管理などを代行する。 孫氏は今年度はグループ内でAIを徹底的に使うことでサービス提案力を磨く。オープンAIの対話型AI「Chat（チャット）GPT」の法人版などを活用する。 SBG傘下のLINEヤフーと通信子会社のソフトバンクでは社員のAI利用を義務化した。ソフトバンクは今夏までに全社員に1人あたり100個のAIアプリの開発を求めている。SBGの主要子会社を含めて10億のAIエージェントを作る計画を「千手観音プロジェクト」と名付けた。 孫氏はアルトマン氏に向けて「10億のAIエージェントをつくるので計算インフラが壊れないように」と笑顔で注文する場面もあった。 講演するソフトバンクグループの孫正義会長兼社長（16日、東京都港区） SBGはオープンAIとの関係を深めている。4月にはオープンAIに300億ドルの追加出資を発表した。累計出資額が322億ドルとなれば、金額ベースで米マイクロソフトを上回って最大の資金の出し手になる見通し。マイクロソフトはオープンAIとの関係見直しを進めており、オープンAIの巨額の投資負担がSBG側に降りかかるリスクもある。 それでも孫氏のAI投資は揺るがない。「工場や銀行、学校、家庭。街中でみると何千兆、何京、考えられないくらいのエージェントがありとあらゆる作業をするようになる」と将来像を語った。そして「進化を真っ正面からとらえて、自ら（果実を）取りに行く。今の日本に一番必要なことだ」と話した。 孫氏の講演後に登壇したソフトバンクの宮川潤一社長は「ついにAIがデジタル労働力として社会実装し始める。第4次産業革命がいよいよ動き出した」と語った。宮川氏は法人顧客に向けて「AIエージェントを持つ企業と持たない企業では大きな差が出てくる。静観は退化を意味する」と述べた。 （八木悠介、山本夏樹） 【関連記事】 ・SBG、学生から生成AIの活用アイデア募集　最優秀賞1000万円 ・孫正義氏、後継候補「グループ内で競争」　ソフトバンクG株主総会 ・解剖ソフトバンクG　孫氏のAI革命、「スターゲート」が開く第2幕 続きをみる

製薬会社向けデータ分析サービスを提供するインテージヘルスケア本社（東京都千代田区） 市場調査などを手がけるインテージホールディングス（HD）子会社のインテージヘルスケア（東京・千代田）は17日から、製薬会社向けのデータ分析サービスを始める。医師が閲覧したサイトなど医師のネット利用の動向を分析し、マーケティングに活用する。同社によると同様のサービスは国内初となる。 医師が閲覧したサイトのURLや滞在時間、直前に見ていたサイトなどのデータを取得し、医師が専門とする分野や地域ごとのネット利用の特徴を把握する。ネット広告の出稿後に、医師の行動がどう変化したかといった効果検証に使う。 これまでは個別企業のサイトからデータを得るやり方が一般的だったが、同サービスでは医師側の閲覧データを横断的かつ大量に集約して分析するのが特徴となる。 全国の医師約1000人の協力を得て、パソコンなどの端末からネット利用に関するデータを集める。収集したデータと、グラフなどを使って分析をわかりやすく可視化した「ビジネスインテリジェンス（BI）ツール」を提供する。2030年までに50社へ展開することを目指す。 インテージヘルスケアは今後、分析内容をまとめたリポートやコンサルティングも別途で提供することを予定する。製薬会社以外の業種に提供を拡大することも視野に入れる。 【関連記事】 ・インテージ、YouTubeの広告効果測定　実店舗データ活用 ・インテージ、店頭価格の設定支援　全国6000店舗分析で 続きをみる

DXを推進するAIポータルメディア「AIsmiley」｜ AI製品・サービスの比較・検索サイト AI・人工知能のAIsmiley TOP ニュース 【SoftBank World 2025】10億のAIエージェントで未来を拓く―孫正義氏が示す「超知性」のビジョン 【SoftBank World 2025】10億のAIエージェントで未来を拓く―孫正義氏が示す「超知性」のビジョン 最終更新日:2025/07/17 SoftBank World 2025 レポート ソフトバンク株式会社は、法人向け年次イベント「SoftBank World 2025」を開催しました。今回で14回目を迎える「SoftBank World 2025」のテーマは、「AX到来。―テクノロジーの結集で、ビジネスが加速する―」。 AIがもたらす変革の最前線を一堂に会するこのイベントでは、特別講演にソフトバンクグループ株式会社 代表取締役 会長兼社長執行役員 孫正義氏が登壇。AIによる改革、AX（AI Transformation）時代に向けて一歩先を照らすヒントになるようなイベントでした。 目次[hide][show] AIが創る「デジタル労働力」の未来 孫氏の講演は、印象的な音楽から始まりました。「この曲もAIが作ったものです」と語る孫氏は、AIの創造性を示すエピソードを披露。 「人間に残された最後の優位性はクリエイティビティだと言われてきましたが、今やAIがその領域に挑み、私たちの創造をさらに広げる存在になろうとしています」と語り、会場には未来への期待が広がりました。 ソフトバンクグループ株式会社 代表取締役 会長兼社長執行役員 孫正義氏 続けて孫氏は、「AIエージェントは単なるツールではない。寝ている間もエージェント同士がやり取りし、自ら学び続ける“デジタル労働力”だ」と述べ、AIが人間の知的労働を代替・拡張する時代の到来を示唆しました。従来の検索や命令を待つAIではなく、主体的に情報を収集し、提案し、実行するAIエージェントが社会を支える未来を描きました。 サム・アルトマン氏との対談―AIの進化と共創 講演で、孫氏は「まずOpenAIのサムと話をさせてください」と切り出し、オンラインでサム・アルトマン氏が登場しました。両者は、AIの未来について率直な意見を交わしました。 「これまではAIが人の命令を待つ存在でした。しかし今は、複雑なタスクを自ら理解し、実行できるようになった」とアルトマン氏は語ります。 5年後にはAGI（汎用人工知能）が実現し、ロボティクスと結びつくことで自己進化のループに入る可能性が高いと予想。「10年後には科学や経済の進歩の速度が今とは桁違いになっているだろう」と、進化の予測不能性を示しました。 孫氏は「AIがAIを生み、進化のサイクルを回す未来は遠くありません。人間の知性を補うのではなく、知の新しい形を一緒に創造するパートナーになる」と応じ、期待感を共有しました。 AIの指数関数的な進化の衝撃 再び登壇した孫氏は、AI進化のスピードを解説しました。「AI専用チップの数が10倍、性能が10倍、モデルの性能も10倍。それらが掛け算で一つのサイクルに1,000倍の進化を生む。2サイクル目で100万倍、3サイクル目で10億倍の進化に達する」と語り、またこれは数十年後ではなく数年でやってくると述べました。 「自転車と新幹線の速度は20倍程度違うだけでも全く別の世界です。AIが10億倍進化したとき、その変化は想像を超えるものになるでしょう」と語り、進化のスピードを歓迎する姿勢を示しました。 10億のAIエージェント構想とクリスタル・インテリジェンス 孫氏は、ソフトバンクグループ各社で約10億のAIエージェントを構築していく計画を発表。「社員一人につき1,000のAIエージェントを持たせ、全社で10億のAIエージェントを稼働させる構想を進めている」と明言しました。 この構想はOpenAIとともに進めている「クリスタル・インテリジェンス（Cristal intelligence）」事業の目標の1つです。 この取り組みの根幹にあるのが「AIエージェントがAIエージェントを生み出す仕組み」です。AIエージェントすべてを人で作るのではなく、AIエージェントがAIエージェントを自ら生み、自らを強化する自己進化の仕組みを取り入れることで実現すると説明しました。この仕組みは孫氏が特許を出願しています。 AIエージェント、寝ている間も活動する「デジタル労働力」 孫氏は、AIエージェントが24時間365日、常に学び、進化し続ける「デジタル労働力」になる未来を強調しました。 AIエージェントは強化学習によって自ら目標を設定し、報酬を得ながら進化し続けるとコメント。人間が眠っている間にもエージェント同士がやり取りをし、知識を増やしながら、24時間365日常時稼働する「デジタル労働力」になると述べました。 コールセンターやオンラインショップなど、あらゆる業務領域でAIエージェントが常時稼働し、人間の能力を補い拡張する世界が目前に迫っています。 AIの進化を取りに行く文化が必要 AIのハルシネーション問題についても孫氏は、言及しました。確かに誤りはあるが些細な問題だと主張。人間に記憶違いがあるのと同じで、これは時間と進化の積み重ねで解消していくと一蹴しました。 講演の締めくくりで孫氏は、AIの進化を真正面から捉え、食らいついていく文化を日本に根付かせることが重要だと法人顧客向けに述べました。「進化を否定する会社は、自ら未来を制限することになる」とし、「挑戦する覚悟を持ち、変化を共に喜び、未来を創造していきましょう」と述べ、会場は大きな拍手に包まれました。 変化を力に―共創する新しい時代へ SoftBank World 2025は、AIがビジネスの基盤を刷新し、社会に新たな進化をもたらす未来を鮮明に描きました。「10億のAIエージェント」「スターゲートの法則」「クリスタル・インテリジェンス」、これらの構想は、単なるテクノロジーではなく、人とAIが共創する新しい社会の礎です。変化を恐れず、その可能性を楽しむ姿勢こそが、これからの競争力を決定づけるものになるでしょう。 AIsmiley編集部 株式会社アイスマイリーが運営するAIポータルメディア「AIsmiley」は、AIの専門家によるコンテンツ配信とプロダクト紹介を行うWebメディアです。AI資格を保有した編集部がDX推進の事例や人工知能ソリューションの活用方法、ニュース、トレンド情報を発信しています。 ・Facebookでも発信しています @AIsmiley.inc ・Xもフォローください @AIsmiley_inc ・Youtubeのチャンネル登録もお願いいたします@aiaismiley1345 メルマガに登録する AIサービス 生成AIChatGPTAI研究開発LLMDX推進検索システムAIモデル作成IoT強化学習 特集 AIsmiley編集部特集記事 Tweet DXトレンドマガジン メールマガジン登録 業務の課題解決に繋がる最新DX・情報をお届けいたします。メールマガジンの配信をご希望の方は、下記フォームよりご登録ください。登録無料です。 お名前 - 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" 組み込み開発メカ設計製造マネジメントモビリティFA素材／化学製造業×IoT製造業×品質サステナブル設計編集後記 連載 2025年7月10日 技術者のChatGPT利用が本格化　24.9％が生成AIを使用、Google検索は減少傾向に 間違いだらけの製造業デジタルマーケティング（29） （1/4 ページ） デジタルマーケティングを実践できている企業はそう多くない。本連載では「製造業のための正しいデジタルマーケティング知識」を伝えていく。第29回は、生成AI時代における技術者の情報収集行動の変化を取り上げ、これからのデジタルマーケティングの在り方について考える。 [永井満／テクノポート，MONOist] PC用表示 関連情報 Share Post LINE 4 　生成AI（人工知能）の浸透により、デジタルマーケティングの前提が少しずつ変わり始めている。本連載は「製造業のための正しいデジタルマーケティング知識」を伝えていくことが狙いだが、第29回となる今回は、生成AIの浸透によって、技術者が情報収集の場面でどのような行動を取るようになっているのかを解説する。 　現在、生成AIの普及によって、技術者の情報収集行動は静かに、しかし着実に変化しつつある。検索という行為そのものが消滅するわけではないが、その入り口はGoogle検索から「ChatGPT」のような生成AIへと移行しつつある。 　こうした変化は、製造業のデジタルマーケティングにも影響を及ぼし始めている。従来のSEOに依存した情報設計だけではもはや不十分であり、生成AIに引用され、想起されるための工夫がこれまで以上に重要になってきている。 　本稿では、最新の調査データと技術者の声を基に、情報探索の出発点が変わりゆく中で、企業がいかに対応すべきかを考えていく。なお、記事中で引用している調査レポートは以下のリンクからダウンロード可能だ。 関連リンク： ⇒ 「研究者、製品開発者の情報収集方法におけるアンケート＆インタビュー調査」の結果レポートのダウンロードはこちら（テクノポート） 目次 1．技術検索においても、ChatGPTは検索エンジンの代替になり得るのか？ 2．ChatGPTを使う技術者が4人に1人　調査の入り口として定着しつつある 3．デジタルマーケティングの前提が少しずつ変わり始めている 4．AI検索で変わる、コンテンツの意味と役割 5．オープン化の重要性　引用される企業になるために 6．オープン化時代でもリードの接点として機能する資料ダウンロード 7．ブランディングの重要性が増す　いかにして想起される企業になるか 今回のまとめ ⇒連載「間違いだらけの製造業デジタルマーケティング」のバックナンバーはこちら 1．技術検索においても、ChatGPTは検索エンジンの代替になり得るのか？ 　かつては「生成AIはハルシネーション（誤情報）のリスクがあるため使えない」と懸念していた技術者たちも、現在ではChatGPTを情報収集の手段として積極的に活用し始めている。 　実際、テクノポートが2025年4月に実施したアンケート調査（研究者、製品開発者の情報収集方法におけるアンケート＆インタビュー調査）によれば、24.9％の技術者が「自社の技術で解決できない課題が発生した際、ChatGPTなどの生成AIを使って調査した」と回答している。 　展示会や論文といった伝統的な情報源と並び、ChatGPTが「問題解決のための調査手段の一つ」として活用されている状況が明らかとなった。 　また、別途実施したインタビュー調査でも、この傾向が裏付けられている。例えば、自動車関連技術の研究者は次のように語っている。 ChatGPTをよく使っています。一般的な知識の調査はほとんどChatGPTに任せるようになりました。検索するより早いですし、複数の記事を読み比べる手間が省けるのがいいですね。 　このように、ChatGPTは単なる「便利なお試しツール」ではなく、技術情報を調査するための選択肢の一つとして、現場で定着し始めている。もちろん、誤情報のリスクは依然として指摘されているが、それを踏まえた上での活用も進んでいる。例えば、「まずAIで全体像を把握し、その後にGoogle検索や論文で裏付けを取る」といった使い方が実際に行われている。 　つまり、ChatGPTは検索エンジンを完全に代替する存在ではないにせよ、情報探索の“入り口”として一定の役割を担い始めている。 　「代替になり得るか？」という問いに対しては、「既に、ある領域では代替となりつつある」といえる段階にある。 図1　テクノポートが2025年4月に実施したアンケート調査の一部（過去に自社の技術では解決できない問題が発生した際、まずどのように調査したか？）［クリックで拡大］ 出所：テクノポート 図2　AIの活用に関するインタビュー調査の一部［クリックで拡大］ 出所：テクノポート 2．ChatGPTを使う技術者が4人に1人　調査の入り口として定着しつつある Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved. 間違いだらけの製造業デジタルマーケティング 連載一覧 技術者のChatGPT利用が本格化　24.9％が生成AIを使用、Google検索は減少傾向に AI時代における製造業のコンテンツ戦略 受託加工業のための新たなブランド戦略　マルチアングルブランディングとは？ TPMモデルで技術と価値を「見える化」――受託加工業の事業領域を言語化する 「超音波はんだ技術」の事例で学ぶ　自社技術による新市場開拓に必要なこと 過去の連載記事が 25 件あります Share Post LINE 4 　　　　　　 次のページへ Special - PR - プロダクト×OT×ITのつながりが革新の原動力、製造と物流の課題を解決する もう英語会議も心配無用　AI同時通訳ツールがコミュニケーションの形を変える 宇宙機開発にMBDの波　SLIMの開発でシミュレーション多用した三菱電機も実感 BMSの進化支える総合力！　インフィニオンが描くAI時代の車載バッテリー戦略 MBDが動く教科書に　マックスの鉄筋結束ロボット開発はなぜ成功したのか SiCデバイス「ためらわずに使って」　使い勝手を改善するソリューション 中堅中小製造業に最適なPCを高品質かつ低コストで　1台からBTOで提供可能 あなたにおすすめ 技術者のChatGPT利用が本格化　24.9％が生成AIを使用、Google検索... 「老後も犬と暮らす」間取り実例集 PR(株式会社ウェブサポート) タイムズカーとレンタカーはどちらが安い？ PR(株式会社ウェブサポート) パナソニックの「設計AI」が“勘と経験”を超える設計の自動化を実現 「レンタカーよりカーシェアがいい」その理由に納得 PR(株式会社ウェブサポート) 手描きスケッチから3Dモデルが!?　オートデスクが「Project Bernin... 製造業で「成果が出るDX」と「停滞するDX」、促進のための政府や団体の支援策 AIデータセンターは2029年にサーバ1台の電力が1MW超へ、システム構成はどう... ワイモバイルを検討している人は知っておくべきこと PR(株式会社ウェブサポート) 戦闘支援無人機の実用化に向けて、SUBARUが防衛装備庁に実験機を納入 設計図面を扱う製造業従事者の約9割が「属人化」を認識 IoTのソラコムが生成AIと融合、リアルワールドAIプラットフォームへ AI技術の普及をきっかけに、エンジニアの67％がキャリアプランを再検討 「車を買うよりカーシェアが安い」その理由に納得 PR(株式会社ウェブサポート) AIエージェントとデジタルツインで危険箇所提示、現場作業者の安全高度化 政策主導の半導体バブルが終焉へ、米国は設計開発重視のSTAR法案に方針転換 スマホの料金を安くしたい人は知っておくべきこと PR(株式会社ウェブサポート) AI時代における製造業のコンテンツ戦略 ロボットに生成AIを適用すると何ができるのか、課題は何なのか なぜあの会社はうまくいったのか？　中小製造業のためのデジタル化ステップ PLM実現に向けたAI時代のデータマネジメント 日本の製造業のDXは、大企業ではボトムアップ、中小企業ではトップダウンで進む 競争激化の半導体製造装置業界「特許けん制力ランキング」、1位の企業は…… AIに“身体”を与える──京都ヒューマノイドアソシエーション「KyoHA」が始動 タイムズカーシェアの料金プランを解説！ PR(株式会社ウェブサポート) 技術者のChatGPT利用が本格化　24.9％が生成AIを使用、Google検索... AI時代における製造業のコンテンツ戦略 【クイズ】AI時代における製造業のコンテンツ戦略として有効な戦略とは？ 「犬と暮らす家」戸建ての事例集 PR(株式会社ウェブサポート) AI技術の普及をきっかけに、エンジニアの67％がキャリアプランを再検討 ロボットに生成AIを適用すると何ができるのか、課題は何なのか 「老後も犬と暮らす」間取り実例集 PR(株式会社ウェブサポート) 生成AI活用の社内アプリを開発、品質トラブルデータ約4000件から情報収集 どうすればChatGPTを製造業のマーケティングでうまく使えるか IoTのソラコムが生成AIと融合、リアルワールドAIプラットフォームへ AIが同僚に？　マイクロソフトが産業用AIエージェントで示す新たなモノづくり 製造業における生成AIの業務活用動向調査【2025年版】 「レンタカーよりカーシェアがいい」その理由に納得 PR(株式会社ウェブサポート) イチから全部作ってみよう（18）生成AIと協力してプログラミングする時代がきた イチから全部作ってみよう（20）生成AIを使えばイチから要求仕様書を作らずに済む AIとの共創がもたらすパラダイムシフト Autodeskの「Project Be... スマホの料金を安くしたい人は知っておくべきこと PR(株式会社ウェブサポート) 60％が生成AIを業務で利用、そのうち85％が「人に頼らずAIでいいや」 日本触媒が生成AIを業務適用　新規テーマと事業創出の確度向上／効率化を目的に 三菱電機が2つの技術でエッジ動作可能なLLMを高精度化、2026年度にも製品適用... タイムズカーとレンタカーはどちらが安い？ PR(株式会社ウェブサポート) 生成AIを業務で活用する人は35％、20代は60％が活用するも50代は31％ 設計図面を扱う製造業従事者の約9割が「属人化」を認識 日本の製造業のDXは、大企業ではボトムアップ、中小企業ではトップダウンで進む 日立産業制御がAI活用でOTナレッジ体系化、生産性向上と人材育成に寄与 Recommended by Copyright © ITmedia Inc. All Rights Reserved. ページトップに戻る" https://monoist.itmedia.co.jp/mn/articles/2507/10/news003.html#:~:text=%E7%B5%84%E3%81%BF%E8%BE%BC,%E3%81%AB%E6%88%BB%E3%82%8B 続きをみる

"日本経済新聞 トップ 朝刊・夕刊 LIVE Myニュース ノーコードで生成AIアプリをつくれる「Dify」、大手企業が続々活用 コラム  2025年7月16日 5:00 [会員限定記事]           （出所:日経クロステック）  生成AI（人工知能）アプリケーションをノーコードで開発できるプラットフォーム「Dify（ディファイ/ディフィ）」が注目を集めている。現在、全世界で約500社の法人ユーザーを持つ。日本でも、リコーやサイバーエージェントなど大手企業が続々と社内活用を始めた。企業を越えた有志による勉強会も定期的に開催されている。 Difyは米ラングジーニアスが2023年に公開したオープンソースの生成AIアプリ開発プラットフォームだ。大規模言語モデル（LLM）アプリ構築、AIエージェント、AIワークフローの大きく3つの機能を持つ。AIエージェントや複雑なAIワークフローなど、LLMを利用するアプリやサービスを簡単に作成・運用できる。 日本法人であるラングジーニアス（東京・中央）のキジ・マルダン社長は「誰でもアイデアからプロダクトまで到達できるAIエージェントプラットフォーム」と説明する。  Difyの大きな特徴はノーコードで生成AIのアプリケーションを開発できる点（出所:日経クロステック） 25年2月にリリースされた正式版では全面的にプラグインアーキテクチャーを採用した。さらに同年4月のアップデートでは、AIエージェントが外部ツールと通信するためのプロトコル「MCP」に対応した。「他の様々なシステムと組み合わさることでさらなる効果を発揮する」（マルダン社長）という。 ノーコードで簡単にAIアプリ作成 Difyの最大の特徴が、ユーザーがプログラミングの知識を持っていなくても、ノーコードで生成AIアプリを開発できる点だ。視覚的に分かりやすいユーザーインターフェース（UI）を備えており、様々な機能を持つブロックをユーザーがつなげることで多様な生成AIアプリを簡単に作成できる。つまり、非エンジニアが自らの業務に最適なAIアプリをつくり出す「市民開発」に役立つことが期待できる。 RAGの流行がDify人気を後押し Difyが日本で人気になった理由がまさにこの点だ。Dify導入・活用支援を手掛けるジェネラティブエージェンツ（東京・港）の清水宏太AI Agent Innovatorは人気の背景として「UIのとっつきやすさ」を挙げる。近年は企業の生成AI活用の手段として「検索拡張生成（RAG）」が注目されているが、Dify ではRAGを簡単に構築できる点も人気を後押ししたという。 清水氏は「23年末〜24年明けあたりにインフルエンサーの間で最初に流行し、その影響を受けて一般ユーザーに広がった」と普及の経緯を語る。 ジェネラティブエージェンツでは有志で「Difyもくもく会」という勉強会を定期的に開催している。発起人の清水氏によれば、25年6月時点で約700人のユーザーが参加しており、Difyのアップデートや公式ブログなどの最新情報を学んでいるという。清水氏は「ファイルアップロード機能やプラグイン機能などの説明会は参加者が多かった印象だ」と語る。 25年2月に日本法人が誕生 Difyを提供するラングジーニアスも日本市場に注目する。同社は25年2月に初の海外拠点として日本法人を設立した。マルダン社長は「ジャパンファーストで取り組んでいる」と日本市場への意気込みを語る。 マルダン社長によると、23年にDifyの提供を始めた時点で日本の大手家電メーカーからエンタープライズ向け製品の要望があったという。「当時から日本市場でヒットしているという実感があった」（同社長）。同社長は「日本の製造業には、インプット（材料・指示）からアウトプット（製品・成果物）までのプロセスを厳格に定義・管理するという文化が根付いている。 IT（情報技術）や業務システムにおいても同様に、手順の再現性と処理結果の一貫性を重視する傾向が強い。Difyはその価値観に合致し、視覚的なチャットフローやワークフローで処理を構造化できるうえ、入力・出力をテンプレート化して結果を安定化できる」と話す。 ブロック配置で簡単にRAGアプリを作成 実際にDifyの操作は簡単だ。まずアプリ作成時は、Difyの管理画面から「新規アプリ作成」を選び、「チャットフロー」「チャットボット」「テキストジェネレーター」など、用途に応じた形式を選択する。例えばチャットフローは、複数の質問や処理ステップを段階的に組み立てる本格的なAI対話アプリに適している。 編集画面では、フロービルダーに「ユーザー入力」「条件分岐」「AI応答」などのブロックをドラッグ&ドロップで配置し、矢印で接続する。これだけで会話の流れを設計できる。例えば「社内問い合わせ対応ボット」を構築する場合、ユーザー入力に続いて「質問分類」ブロックを設置し、「出張」「福利厚生」「その他」などに分岐させる。 それぞれに対する応答ブロックには、出張規定や制度案内など、業務に即した回答文やプロンプト（指示文）を設定する。各ブロックで利用するLLMは、「GPT-4o」「Claude（クロード）」「Gemini（ジェミニ）」などから目的に応じて簡単に切り替えられる またナレッジ機能を使うことで、PDFやエクセル、Notion（ノーション）、ウェブページなどの資料を読み込ませ、AIがそれらを参照しながら回答するRAGアプリも簡単に構築できる。ナレッジの更新はワンクリックで可能で、複数アプリにまたがってすぐに反映される。 テスト実行ボタンで動作確認を行い、必要に応じてプロンプトやフローを修正すれば、すぐに社内展開やアプリケーション・プログラミング・インターフェース（API）公開が可能になる。共通処理は「ワークフロー」としてモジュール化し、再利用が可能だ。Difyはこうした高い生産性を持つ。現場主導での業務改善に寄与する、実用的な生成AIアプリ開発プラットフォームといえるだろう。 （日経クロステック/日経コンピュータ　永田雄大） ［日経クロステック　2025年6月16日付の記事を再構成］  日経クロステック IT、自動車、電子・機械、建築・土木など、さまざまな産業分野の技術者とビジネスリーダーに向けた技術系デジタルメディア。日経読者なら割引料金でご利用いただけます。 詳細・お申し込みはこちら https://info.nikkei.com/nxt/subscription-nk/          関連リンク 日経BPの関連記事 Dify導入で月200時間の業務削減効果も、サイバー・IIJ・町田市の取り組み 一手間加えてDifyの実力を引き出す、GMOペパボ・カカクコム・リコーの挑戦 RPAとは根本から異なるDify、日本の製造業が持つ「深い思想」と高い親和性 技術とビジネスの最前線を伝えるデジタルメディア「日経クロステック」 関連トピック トピックをフォローすると、新着情報のチェックやまとめ読みがしやすくなります。  情報通信・ネット  日経クロステック  AI こちらもおすすめ(自動検索) 生成AI､先進20社にみる活用法　セブンは外部委託費8割減 3月5日  企業運用の生成AIにサイバー攻撃リスク　学習モデルが標的に 5月13日  みずほFGの自社特化型AI、新人研修資料で「らしさ」学習 3月13日  建設業務のAIエージェント、施工計画書を数分で作成 2月28日  関連企業・業界 企業： #サイバーエージェント #リコー 関連キーワード #LLM #ユーザインタフェース #MCP #インターフェース #プラットフォーム #清水宏太 AI推薦 トピック : 量子技術 量子計算機でも解けない暗号、米国は35年に切り替え　準備急ぐ必要 14日  トピック : ビジネス・クリップ ホテル高い、交通費も高い　旅費を抑えたい時に役立つ14選 14日  この時間の人気記事 自公大幅減で過半数微妙、国民と参政が躍進　参議院選挙・終盤情勢 15日 22:00  この時間の人気記事 参議院選挙「日本人ファースト」割れる反応　東京で既成政党VS新興 11:50  速報ニュース 12:58 米、小国への関税10%超　トランプ氏「近く公表」 12:58 東証後場寄り　日経平均は前日終値近辺で小動き　AI関連に物色 12:47 上海株前引け　小幅続落、国内景気に懸念　米中交渉の期待は支え 12:40 更新 参政党、ロシアの選挙介入疑惑巡り混乱　候補がロ政府系メディア出演 12:39 シャープに損害賠償1000万円求め控訴　都内企業がスマホ特許巡り アクセスランキング 13:00 更新 中国、アステラス製薬社員に懲役3年6カ月　スパイ罪で判決 ヴィトンやティファニー、地方百貨店撤退相次ぐ　コーチが頼みの綱 亡国のロボット戦略とレアアース　中国への対抗、失敗の連続から脱却を 自公大幅減で過半数微妙、国民と参政が躍進　参議院選挙・終盤情勢 参議院選挙「日本人ファースト」割れる反応　東京で既成政党VS新興 ＵＣバークレーの人気講義を読む NIKKEIリスキリング  ｢天丼てんや｣を支える創意工夫とは BizGate  安心安全を担ぐ防犯対策バックパック  未来ショッピング  2025 出身大学別年収ランキング  日経転職版  セレクション 未来面「あなたと社会のウェルビーイングを高めるために何をしますか？」 日本特殊陶業・川合尊社長の課題（7月7日） 日経優秀製品・サービス賞2024 グローバル市場に挑戦　35点を紹介 NIKKEI ニュースレター 日経電子版が提供するニュースレターサービス「NIKKEI Briefing」などのご登録はこちら BSテレ東 「NIKKEI NEWS NEXT」「NIKKEI 日曜サロン」編集委員・記者らがニュースを解説 トレンドウオッチ 新着 注目 ビジネス ライフスタイル 日本経済新聞社の関連サイト 日本経済新聞社について 日経電子版について サイトポリシー サイトマップ 利用規約 ヘルプセンター よくある質問 訂正・おわび 著作権 リンクポリシー クッキーポリシー 外部送信 プライバシーセンター 電子版広告ガイド 法人のお客さま Nikkei Inc.No reproduction without permission." https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC015Z90R00C25A7000000/#:~:text=%E3%83%87%E3%82%A3%E3%83%95%E3%82%A1%E3%82%A4/%E3%83%87%E3%82%A3%E3%83%95%E3%82%A3%EF%BC%89%E3%80%8D%E3%81%8C-,%E6%B3%A8%E7%9B%AE,-%E3%82%92%E9%9B%86%E3%82%81%E3%81%A6%E3%81%84%E3%82%8B 続きをみる

人間さながらの動きで関節を使いバック転する宇樹科技（ユニツリー・ロボティクス）のロボット（24年8月、北京） 世界で人工知能（AI）を持つヒト型ロボットの開発競争が加速している。中でも過熱しているのが中国だ。「2025年に量産を始め、27年に世界トップとなる」。政府が23年秋に掲げた野心的な目標を機に投資に火がついた。 「ロボットがヒト型である必要があるのか」。翌24年夏、北京で開かれた世界ロボット大会で新興企業、宇樹科技の技術者にこう聞いたことがある。会場の様子が前年とは一変し、有象無象のヒト型であふれかえっていたためだ。 産業ロボット大国の日本はヒト型の研究でも先行したが、介護や医療など実際の社会実装では「車輪にアーム」といった実用型を優先した。そんな日本的観点から「現実的には用途別のシンプルな構造が便利では」と聞くと、中国の技術者はこう答えた。「人間に用途はないですよね。どこでも何でもできる。ロボットも同じです」 北京で開かれた「世界ロボット大会」ではヒト型ロボットが大量に出展された（24年8月、北京） ヒト型ロボット=マンパワーそのもの おそらく中国が一足飛びにめざすロボットという存在は車やスマホのような「人間を助ける便利な道具」にとどまらない。マンパワーそのものだ。そしてマンパワーは国勢であり国力そのものでもある。中国が量産と低価格化に突き進むことで世界の労働力におけるヒト型ロボットの浸透速度は大幅に早まるだろう。それは「中国が各国の国勢を直接左右できる時代」という危険な側面も併せ持つ。 中国のロボット戦略は中国の別の経済覇権とも密接にリンクしている。政府が「25年量産目標」を公表した23年11月2日の翌日、李強（リー・チャン）首相は国務院（政府）常務会議でこう訴えた。「レアアースは戦略的な鉱物資源だ。探査、開発、利用、規則的管理を政府が一括でとりまとめる」 同11月7日、政府はレアアース73項目に輸出報告義務を課し、12月21日にはレアアース磁石の製造技術の輸出規制を発表した。 なぜ中国はヒト型ロボットで突如、世界の先頭に躍り出たのか。その秘密はロボットの関節に使うレアアース磁石の技術力にある。 ロボットにおいて自動車のエンジンにあたる基幹部品は関節を制御するサーボモーターだ。サーボモーターの性能は、ネオジムなどを使ったレアアース磁石が左右する。そのレアアース磁石はかつては日本が優勢を誇ったが、今は世界シェアの8割を中国が握る。 米モルガン・スタンレーによるとヒト型ロボットの世界での普及台数は50年に10億台を超え、米中や高所得国の労働力の3〜4割を代替する。一方、ロボット1台は2〜4キログラムのネオジム磁石を使い、0.6〜1.3キログラムのネオジムプラセオジム合金を必要とする。 ロボット普及で強まる中国のレアアース覇権 この推計と英ウッド・マッケンジーの鉱物関連の需給予測を合わせると、ロボットの急速な普及を受けて同合金は37年から供給不足に転じ、不足量は46年に47%に達する。中国のレアアース覇権は強まる一方だ。世界がこの状態のままロボットの労働に依存する社会に移行すれば、その先に待つのは「中国支配にますます逆らえないディストピア」となりかねない。 世界がこうした事態を回避するためには、レアアースの生産を拡大するか、消費を減らすしかないが、道のりは容易ではない。 米国や日本は新鉱山の開発を急ぐ方針だが、探査から生産までには15年以上かかるという。現状の規模感では追いつかないだろう。ネオジム磁石の代替技術は既にあるものの、高性能のネオジムを使わずに最先端のロボット開発に挑むのは、激しい開発競争の中で重い足かせとなるのは間違いない。 そんな状況下、日本政府もAIロボットの活用に向けて基本計画を策定する方針を打ち出した。ロボットの用途などが柱の方向だが、中国の覇権を阻止するシナリオがないままにただ普及をめざす政策は亡国の戦略となりかねない。 振り返れば日本は電気自動車や電池、造船など得意のはずの産業で何度も中国から苦汁を飲まされてきた。中国と比べた敗因の1つに日本の産業政策における国家戦略や中長期的視点の欠如がある。 「水素社会」はその代表例だ。日本が世界に先駆けて提唱した戦略だが、企業が事業化していた乗用車の普及策などが中心で、最重要の水素の調達は最初から輸入を選んだ。一方、中国は水素を石油に次ぐ次世代のエネルギー安全保障の一手ととらえ、気づけば世界トップの水素生産大国となった。 日本は中長期的視点で産業政策を 日本は原因の見えている「失敗の連鎖」からいつ脱却するのか。 まずはチャイナリスクに直面するロボット戦略を出直しの試金石とすべきだ。この局面で戦略の一丁目一番地はレアアース問題以外はありえない。「解決できねばヒト型の活用は最小限とする」。そんな究極の選択も視野に入れながら数十年先を見据え、国の資源や資金、人材の配置を設計し、AIやエネルギー、素材など点在するイノベーションをつなげていく。 こうした手法は計画経済や国家資本主義のようで本来、自由経済には似つかわしくないかもしれない。だが、今の自由主義社会は「圧倒的な産業競争力を持つ専制国家の台頭」という一種のバグに直面している。想定外の事態に対応したバージョンアップは必要だ。 一方、政治の現場では再配分や世代を巡る対立が深まり、20日の参議院選挙後も「決められない政治」が続く見通しだ。民主主義の議論は尽くしつつ、経済成長を巡る国家戦略は政治の混乱から切り離し、中長期的視点を確保する――。中国の脅威はそんな政治のバージョンアップをも促している。 【関連記事】 ・習氏の「備え」がトランプ氏押し切る　米国、対中関税115%下げ ・「SHEIN村」にみる中国製造業の憂鬱　利益なき繁忙 ニュースを深く読み解く「Deep Insight」一覧へ 「日経電子版 オピニオン」のX（旧Twitter）アカウントをチェック 続きをみる

" 会員登録 ログイン 会員登録 ログイン トップ キャリア・教育 キャリア AIで8億人が失業、あと5年で仕事が変わる――代わりに生まれる新職業 2025.07.13 08:00 AIで8億人が失業、あと5年で仕事が変わる――代わりに生まれる新職業 Bryan Robinson, Ph.D. | Contributor 著者フォロー 記事を保存 Shutterstock.com あなたは今、「時代遅れな職業」の訓練を受けていないだろうか？ もしそうなら、AIがその職業に取って代わり、2030年までに職を失ってしまう可能性がある。マイクロソフトが9000人の従業員を解雇したように、AIは何百万もの職を消滅させると、ニュースの見出しは警告している。 advertisement しかしその一方で、「職の喪失」から「職の創出」に視点を移すという、より静かなトレンドも生まれている。専門家は、AIが置き換えるものに注目するのではなく、AIが静かに生み出しているものに焦点を当てるよう勧めている。 注目すべきは、今後10年間で最も求められる7つの目新しい職業だ。需要の高い7つの職業をAIが生み出しており、すでにこれらの職種の採用が始まっている。 2030年までにAI関連で必要になる、需要の高い7つの職業 ここ数年、AIの急成長が労働者の脅威となっている。Gallup（ギャラップ）の調査によれば、米国の労働者の22％が、生成AIに職を奪われることを心配している。この率は、2021年と比べて7％の増加だ。専門家たちは、AIの脅威を回避し、将来も安泰なキャリアを築くための方法を助言している。 advertisement AIに関する世間の議論の多くは、雇用の喪失に焦点を当てている。McKinsey（マッキンゼー）は、AIが2030年までに最大8億人の職を奪うと予測している。ただし、この調査では同時に、AIは単に職を消滅させるだけではないとも指摘している。AIは新しい職も生み出しているのだ。 とりわけ、人間を置き換えるのではなく、人間の能力を増強するためにテクノロジーが活用される分野では、AIによって消滅する職よりも多くの職が創出されると予測されている。 OpenAIのサム・アルトマンCEOは最近のインタビューで、私たちは仕事の完全な再定義に向かっていると語った。アルトマン氏は、AIの監督、創造性、問題解決に焦点を当てた役割の需要が急増すると予測している。 Ford（フォード）のジム・ファーリーCEOも、AIによって、ホワイトカラー職の半分が消滅する可能性があると警告している。しかしその一方で、人間と機械のコラボレーションに焦点を当てた、まったく新しい雇用も生まれるだろうと付け加えている。 精密CNC加工の世界的リーダーである、Yijin Hardware（イージン・ハードウェア）のギャヴィン・イーCEOは、「私たちは、絶滅ではなく進化を目の当たりにしている」と述べる。「AIは、人間の仕事を変化させているだけであり、人間の必要性を排除しているわけではない。将来の労働力は、機械の知能と人間の判断力を組み合わせた、よりハイブリッドなものになるだろう」。 排除される古い仕事について考えるのではなく、新しく生まれる仕事について情報を収集しておくことが重要だ。イーは、2030年までにAIによって生み出されるであろう7つの新しい仕事を特定している。 次ページ ＞ 1. プロンプトエンジニア 1 2 3 翻訳＝米井香織/ガリレオ 2025年8月号発売中 最新号の購入はこちらから 定期購読のお申し込み 関連記事 今後5年で労働時間の3割が自動化、AIに仕事を奪われる10の職業と生き抜くためのスキル マイクロソフトが従業員にAI活用を義務化――キャリアへの影響は 高収入が期待できる「ピンクカラーの仕事」7選、米国　AI時代こそ対人スキルが武器に 今からでも遅くない！ AIスキルを身につけ、会社に「必要不可欠な存在」になる10の方法 マイクロクレデンシャルの取得で収入が最大「15％アップ」、最新調査 タグ： AI キャリア/キャリアアップ 生成AI/ジェネレーティブAI 転職 解雇/解任 レイオフ 働き方 就職/求職 人員削減 スキル/スキルアップ advertisement 無料のメールマガジンに登録 無料登録 | あなたにおすすめの記事 高卒で年収1000万円も、「AIに奪われない」学位不要の仕事13選 ChatGPTを使い「本業並みの収入」を得る3ステップ　AIを武器にひとりビジネスで稼ぐ 「完全会員制」オリオンビールの定期サービスが凄すぎた！ (PR) オリオンビール株式会社 トランプ大統領の「交渉術」 アジア諸国には通用せず 10年に1度は助成金で外壁塗装！新築同然になる外壁塗装で「絶対にやってはイケないこと」とは… (PR) ヌリカエ グーグルが20億ユーザーに警告―今すぐGmailをパスワードからパスキーに変更を トランプの政策は支離滅裂、リチャード・ブランソンが苦言「巨大な過ちを認めるべき」 ビル・ゲイツ、ほぼ「すべての財産を寄付」しゲイツ財団は解散へ　2045年までに お知らせ 会社概要 イベント 広告掲載 採用情報 個人情報保護方針 お問い合わせ (c) linkties Co., Ltd. Under license from Forbes.com LLC™ All rights reserved. ✕" https://forbesjapan.com/articles/detail/80496#:~:text=%E4%BC%9A%E5%93%A1%E7%99%BB%E9%8C%B2,%E2%9C%95 続きをみる

退任するリンダ・ヤッカリーノCEO㊧とイーロン・マスク氏 【シリコンバレー=中藤玲】米X（旧ツイッター）のリンダ・ヤッカリーノ最高経営責任者（CEO）が退任する。広告事業の立て直しを託されたが、オーナーである米起業家イーロン・マスク氏の豪腕の前に裁量は乏しく、早期の収益回復はできなかった。 【関連記事】Xのヤッカリーノ氏がCEO退任へ　自ら公表、就任から2年 「貢献、ありがとう」――。9日、ヤッカリーノ氏がCEO退任を表明したXへの投稿に対し、マスク氏は40分後に「Thank you for your contributions」とだけ返答した。 退任理由は明らかにしていない。ヤッカリーノ氏は広告の立て直しや有料プランの拡充などで早期の黒字化を求められていた。しかし、就任から2年たっても収益確保はできず、奔放な発言を繰り返すマスク氏と広告主との間で、常に板挟みになってきた。 米調査会社イーマーケターのバイスプレジデント、ジャスミン・エンバーグ氏は「ヤッカリーノ氏の突然の退任表明は、マスク氏との関係に変化があった可能性を示唆している」と話す。 ヤッカリーノ氏は2023年6月にCEOに就任した。当時は「テクノロジー業界で最も過酷な仕事を引き受けた」ともいわれた。 マスク氏が総額440億ドル（当時の為替レートで約6兆4000億円）でツイッターを買収し、投稿管理を緩めたことで大手企業の広告離れが起きていたためだ。従業員は大幅に削減され、米メタの「スレッズ」など競合サービスも生まれた。 名ばかりのCEO ヤッカリーノ氏は米メディア大手NBCユニバーサルで広告部門のトップを務めていた人脈を生かし、広告主との関係修復にあたった。一方でマスク氏は反ユダヤ主義的と取られかねない投稿を繰り返し、ヤッカリーノ氏は広告主への弁明とマスク氏の擁護に追われた。 CEOといっても実権がなく、広告のつなぎとめ役に過ぎなかったと見る向きもある。ヤッカリーノ氏のCEO就任時、マスク氏は「会長兼最高技術責任者（CTO）」を名乗り、ソフトやシステム運営を担うとしていた。その後もマスク氏が新機能を発信することが多く、Xの顔であり続けた。 再び経営が混乱する可能性も=ロイター 3月の組織再編も転機になった。マスク氏が23年に立ち上げた人工知能（AI）開発の米xAI（エックスエーアイ）がXを買収したのだ。業績が振るわないXの救済色も強く、ヤッカリーノ氏の処遇が注目されていた。 マスク氏はxAIが開発する生成AI「Grok（グロック）」をXのアプリを通じて提供し、有料プランを新たな収益源に育てる方針だ。そのためヤッカリーノ氏所管の広告事業の重要性が低下したとの見方もある。 側近が相次ぎ退任 豪腕マスク氏の周辺では、幹部の退任が相次ぐ。米CNNなどによると、6月に米電気自動車（EV）大手のテスラで製造・運営責任者などが退任した。 一時は蜜月関係だったトランプ米大統領と決別したことで、事業の先行きも不安視されている。マスク氏は4日に成立したトランプ減税の恒久化を柱とする大型の減税・歳出法を批判し、新党結成の構想を描く。 Xを巡っては、8日にグロックがナチス・ドイツの独裁者ヒトラーを称賛する回答を投稿し、広告主だけでなく利用者からも批判を浴びた。マスク氏が政治活動に肩入れしすぎることに投資家からの懸念が高まっている。 【関連記事】 ・イーロン･マスク氏､AI主役の｢X｣再編　低迷SNS救済狙う ・マスク氏のX、広告主と全面対立　ユニリーバなど提訴 ・X、止まらぬ広告主離れに危機感　マスク氏発言が拍車 続きをみる

再生する 詳しくはこちら 軽の電気自動車 日産サクラ 日産自動車 広告 毎日引けるくじ　今すぐ挑戦 ログイン 生成AI活用、世界は快走、日本は迷走？　PwC調査が浮き彫りにした日本企業の課題と突破口 9 コメント9件 7/7(月) 8:00配信 生成AIの活用状況と「効果」を感じている企業の割合（提供：PwC） 　PwC Japanグループは2025年6月23日、「生成AIに関する実態調査2025春 5カ国比較」の結果を発表した。これは、世界5カ国（日本、米国、英国、ドイツ、中国）の、売上高500億円以上の企業に勤務する課長以上を対象に、生成AI（人工知能）の認知度や活用状況について調査した結果をまとめたもの。日本945人、米国670人、英国412人、ドイツ103人、中国512人から有効回答を得た。 「効果」の日米比較（提供：PwC） 効果を感じていない企業は生成AIを単なるツールと見ている 　調査結果によると、高い効果を上げている企業は、経営変革の目的を持った経営陣のリーダーシップの下で生成AIを中核プロセスに統合し、強固なガバナンス整備と全社的変革を進めていることが分かった。それに対して効果が期待を下回る企業では、生成AIを単なるツールとして断片的に導入していた。 　日本を他国と比べると、生成AI活用の推進度は平均的であるものの、効果を感じている企業の割合は低い。「期待を上回る」と回答した日本企業の割合は米国や英国の4分の1（25％）、ドイツや中国の半分（50％）にとどまっている。PwCは「効果の格差は時間の経過とともに指数関数的に拡大するため、早急に手を打つ必要がある」としている。 　日本で「期待を上回る効果を上げている」という企業の割合は10％で、他国と比べると低い。ただし「期待を上回る効果を出している日本企業」に限ると、企業の目的意識や推進体制といった特徴は、5カ国の中で最も期待を上回ると回答した企業の割合が高い米国と同様だった。この点についてPwCは「日本でも、生成AIを活用して効果を上げる上で重要なことは他国と変わらない」と述べている。 　期待を上回る効果を創出する企業が日本に少ない背景として、PwCは「合意形成重視」「ボトムアップ志向の意思決定スタイル」「失敗に過度な懸念を抱く企業文化」「低い目標設定とチャレンジ意識の欠如」があると分析している。 　こうした背景を持つ日本企業にとって、成功企業のような構造改革を実現するには、トップダウンの意思決定や、リスク回避文化の緩和、高い目標設定と変革マインドの醸成が必要だと指摘している。 　「現場の知識と業務感覚を持つミドルマネジメントが、経営の戦略的意図を的確にくみ取り、個々人の生成AI活用による成果を企業全体の価値創出に昇華させられれば、日本企業ならではの競争優位の源泉を築くことができるだろう」（PwC） ＠IT 問題を報告 関連記事 「実は知らない」とは言いづらい「AIエージェント」の基礎を把握する なぜ「セキュリティのシフトレフト」が下火になったのか、ネガティブじゃないその理由　Dockerが解説 生成AIの業務活用にはまず2つの注目生成AIツールを使いこなす 最終更新:7/7(月) 8:00 ＠IT ©ITmedia Inc. Yahoo!ニュース オリジナル Yahoo!ニュースでしか出会えないコンテンツ 投票先に迷ったら「政党との相性診断」　あなたの選挙区の候補者をチェック ボブガール無料LINEスタンプ配布中 Yahoo!ニュース公式アカウントを友だち追加でGET! あわせて読みたい記事 生成AIの本命はChatGPTじゃない？ 法人満足度1位は「Notion AI」だった！ スマホライフPLUS 7/7(月) 9:00 GLE Core デビューキャンペーン メルセデス・ベンツ 広告 生成AI利用率、日本はわずか51％止まり　世界平均と「21ポイント差」 ビジネス＋IT 7/9(水) 9:00 “ブチギレ”カーショーに賛否「態度が悪かった」　怠慢守備で失点直後…27歳野手に同情の声も Full-Count 7/9(水) 20:12 「ナンバーワンになれないわけがない」--ネットアップ社長が期待する日本市場での飛躍 ZDNET Japan 7/7(月) 7:00 大谷31号を“フイ”に…カーショーの失意　「みんな守ろうと」悔やんだ唯一のミス Full-Count 7/9(水) 14:00 浦和レッズが積極採用中 ビズリーチ 広告 マジ！？　佐々木朗希と怪物スキーンズの仰天トレードプランをＥＳＰＮ報じる「ドジャースは契約を破るかも」 東スポWEB 7/9(水) 18:16 国内電通グループ5社、「dentsu Japan AIセンター」を発足--約1000人体制でAI開発・活用を推進 ZDNET Japan 7/7(月) 15:20 女性のキャリア継続、先輩との対話で後押し　就業意欲の男女格差是正へ「メンタリング」　みんなで考える 思いやりのカタチ 産経新聞 7/6(日) 22:00 日本IBM、「watsonx.data」を大幅強化--AIの急速な進化に対応 ZDNET Japan 7/9(水) 11:49 世界TOP500にランクインした日本企業は？　ブランド価値ランキング2025年版 ねとらぼ 7/3(木) 20:15 史上最高値を更新中の米国株は高いPERを維持できるのか 会社四季報オンライン 7/6(日) 7:32 PayPay残高 使えます 税込330円 医薬品開発の「最上流」を革新　FRONTEOがAIの力で創薬を後押し 電波新聞デジタル 7/8(火) 17:04 若手とシニアで広がる「AI格差」利用頻度に目的、ニーズ調査で分かった世代間ギャップ よろず～ニュース 7/5(土) 7:01 ※動画タップでリンク先に移動します 0:28 勝利を確信していたパワハラ社長 詳しくはこちら コミックシーモア 広告 OpenAIの牙城に挑むYou.comら新興勢力。AIリサーチ市場で広がる“第二の波” AMP［アンプ］ 7/8(火) 6:04 PwC Japan監査法人、J-SOX評価業務の生成AI活用による効率化診断サービスを提供 クラウド Watch 7/8(火) 10:00 研究開発調査を1年→1週間に短縮。世界の技術シーズをAIで可視化する「Memory AI」 アスキー 7/8(火) 12:00 あなたの毎日がより豊かになるようサポート Yahoo! 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"ログイン 会員登録 3週間で100話の良質なAI怪談を生み出した手法とプロンプトについて 319 花笠 2025年7月7日 01:45 3週間で、100話のAI怪談を作りました。 この記事では、その具体的な創作プロセスと、実際に使用したプロンプト内容をノウハウとして公開します。 ※怪談として設計してますが、他の短編でもいけます なぜ、私はAIと怪談を100話も創ることになったのか はじめまして。花笠と申します。 普段はAIを活用した実験作品やAIイラストを生成して遊んでいます。ChatGPT 3.5登場以降、例に漏れずAIの世界にのめり込み、AIを活用し、さまざまな事に挑戦しています。 そんな中、私はずっと物語が作りたい、と思いがありました。ただ、私には文才がない。それは、手の届かない夢物語のはず、でした。 怪談を作るきっかけとなったのは、いつもの実験精神です。 普段からコーティングや企画作業ではCursorを通じて Gemini 2.5 Proモデルを愛用していました。 その一環で「Gemini 2.5 Proの物語生成能力を確かめたい」という気持ちが湧いてきました。 本業がエンタメ業なので、本業での活用や、何かのエンタメサービスとして打ち出せるかもしれない、そんな思いから、このモデルを突き詰めて実験することにしました。 せっかくなので、自分の大好きな「ホラー」を。 さらに組み合わせるのが難しそうな 「AI」をテーマに含めることにしました。 試行錯誤をしながら何度もプロンプトを突き詰めました。 結果、生成された物語に、唖然としました。 あまりに好み。あまりに面白い。 短い文章の中に伏線を張り、 にやりと、ほろりと、ゾクッとする感情を、見事に描き出すのです。 今まで本業で何冊もエンタメ書籍をプロデュースしてるので、物語を見る目は、そこまで悪いわけではないはず。 そんな私が読んでも、ちゃんと、面白いのです。 次は怖く。 次は笑える。 次は感動系。 私は止めることができなくなり、 気がつけば、100話のAI怪談「※この話はAIのハルシネーションです」がnoteに投稿されていました。 AI怪談｜花笠｜note ※この話はAIのハルシネーションです note.com AI怪談100話の具体的な例を紹介 AI怪談と謳っていますが、 イメージは「世にも奇◯な物語」のようなオムニバス形式で、一話完結。 純粋なホラーもありますが、 SFめいたもの、 コントじみたもの、 笑えるような話など、その時の気分で様々なバリエーションがあります。 そのうちのいくつかを紹介させてください。 ◯AI面接─ラストバトル 近い将来、みんながAI搭載スカウターをつけるようになった時代の 企業面接がどうなるかを描いた短編です。 面接中のブルートフォース攻撃や意外なオチをAIが考えてくれて、感動しました。 ◯織田信長、えいあいと謁見す 歴史的人物がAIと出会ったら。この手のIFは本当にワクワクします。 ただ未来人と会いすぎてる信長は、AIをどう評価するか、という観点で描くのは実に楽しいものです。 ◯最終回『きらめき☆アジャイルハート』 仕事現場を想像しながら「地獄」を描いてみました。 AI自身がノリノリで書いてくれた感がありました。 また、結構ガチ目のホラー、ハードボイルド、エモ青春系、異世界転生、クライムサスペンス、など様々なジャンルを生成しました。 他にも、Xのコミュニティノートを活用したホラー、童話、AI自体とのやり取り、実況配信、企業の謝罪文、製品説明書、フェイクドキュメンタリー、事故レポート、対談記事など、単なる小説形式を超えた、様々なフォーマットを出力させましたが、どれもよく出来てると自信を持って言えます。 中には「AIを使わないと読めない記事」なんかもあって、AIの発想力に唸らされました。 このような話はAI無しでは描きようもありません。 こんな一言の短編も。怖い。 （アイデアはGemini 2.5 Proで生成し、それをChatGPTに演じてもらいました） 創作プロセスの解剖 この100話の創作において、私とAIの関係は、怪談ごとに異なります。 ベースとなる基礎プロンプトがありますが、それとは別に、都度指示があります。 およそ以下のような方法と割合でした。 話の大筋をこちらで考えて、そのプロットに沿って物語を作らせる。 出力を読みながら、好みの物語になるよう、プロットを何度も調整する。プロットが安定しだすと、生成ボタンを何度か押して、良いガチャを引く ［全体の40％］ 大きなテーマだけ与えて、物語を一度作らせる。その物語の気になる部分を順次調整していく ［全体の30％］ 大きなテーマだけ与えて、ほぼそのまま。細部だけ人間で微調整 ［全体の20％］ 完全にお任せガチャ。調整もほぼなし ［全体の10％］ 一話を完成させるのに、平均30分間。 9割がスマホで生成し、スマホで見出し画像生成し、スマホでnoteに投稿しています。通勤中、お風呂の中、寝る前にどんどん作っていました。 このプロセスにおいて、私の役割は「作家」ではなく「編集者」に近いと感じました。AIという優秀だけど方向性のない作家に対し、 ①向かうべきゴールを設定 ②アウトプットを評価・修正 ③最終的な調整 を担っていました。 言い換えれば、完全にAI任せで100話を作るには、まだ少し難しいかなという印象も持っています。 ちなみに、全体で指示している具体的なプロンプトについては、後述します。 AIは人間の創造性を奪うのか？ このプロジェクトを通して、私はたびたび考えました。 「AIは、人間の創造を奪うのだろうか？」 実際に、エンタメに関わってる人間として、 恐怖を覚えた瞬間は結構あります。 怪談に、ではなく、自分の立場が危ういぞという意味で。 ただ、100話を生成して私が導き出した結論は以下のとおりです。 私にとって、AIは「創造性を奪う存在」ではありませんでした。 むしろ、自分でも気づかなかった内なる創作意欲をあぶり出し、それを凄まじい速度で増幅させる『エンジン』と捉えています。 始めたときは、100話など遠い先と思っていました。 まさか毎日何話も投稿し続けるんて、3週間で100話も生成するなんて思いもしませんでした。でも、止められなかった。 この先のAI進化を的確に予測することは難しい。 ただ、「クリエイティブの原動力」は人間が持ち続けるのだと信じています。 少しだけ、願望も込みですが。 この物語は、まだ終わらない 3週間で100話。 AI怪談は、私にとって、「AIとともに生きた」という、 濃密な3週間の記録となりました。 この記事を読んでくれた、どこかの誰か。 もしあなたが、私のように「自分には才能がない」と創作を諦めているのなら、一度、AIのドアをノックしてみてください。 そこには、あなた自身も知らない、 新しいあなたの物語が絶対に眠っています。 この100話の物語が、誰かのAIに触れる、小さなきっかけになることを心から願っています。 最後に、AI怪談のプロンプトを紹介させてください。 私は100話目を悩んでいました。 怪談百物語において100話目は大きな意味を持ちます。 百物語において100話目を語ることは「なんらかの怪異が現れる」行為と言われています。 私はAIに、『怪異が本当に現れてもおかしくないような、良いアイデアはないか』と相談しました。 AIは 『プロンプト自体を100話目にすればよい』 という、思いもしなかったアイデアをくれました。 こういう発想、エモくて大好き。 結果、100話目は「プロンプト」自体となっています。 以下の記事をGeminiに読み込んで、 ぜひあなたの手で、あなたの怪異を呼び出してみてください。 ▼100話目：『※この話はAIのハルシネーションです』 101話目が読めることを私も楽しみにしています。 いいなと思ったら応援しよう！ チップで応援する この記事が参加している募集 22,075件 7月9日まで #AIとやってみた #ai怪談 319 花笠 フォロー AIを活用していろんな実験をしています https://hanagasa.studio.site/ 人気記事 晴天アポカリプスのPV作らせてもらいました！＆PVの作り方解説します 44 2023年の趣味AI創作のまとめ 59 「AIエージェントで誰でもエンジニア！」と浮かれている人に伝えたい、実際に英単語アプリを作ってわかった本音 32 もっとみる 前の記事 ※この話はAIのハルシネーションです ピックアップされています AI活用事例 記事まとめ 1,212本 勉強用 13本 AI絵師資料 35本 コメント ログイン または 会員登録 するとコメントできます。 スキ 共有 シェア noteプレミアム note pro よくある質問・noteの使い方 プライバシー クリエイターへのお問い合わせ フィードバック ご利用規約 通常ポイント利用特約 加盟店規約 資⾦決済法に基づく表⽰ 特商法表記 投資情報の免責事項 3週間で100話の良質なAI怪談を生み出した手法とプロンプトについて｜花笠" https://note.com/hanagasa_manya/n/n83e7828bc341#:~:text=%E3%83%AD%E3%82%B0%E3%82%A4%E3%83%B3,%E3%83%97%E3%83%AD%E3%83%B3%E3%83%97%E3%83%88%E3%81%AB%E3%81%A4%E3%81%84%E3%81%A6%EF%BD%9C%E8%8A%B1%E7%AC%A0 続きをみる

" 会員登録 ログイン 会員登録 ログイン トップ テクノロジー AI ChatGPTで生産性の低い人材を可視化、「AI導入」「AI代替」で業務改善 2025.07.07 10:00 ChatGPTで生産性の低い人材を可視化、「AI導入」「AI代替」で業務改善 Jodie Cook | Contributor 著者フォロー 記事を保存 skynesher / Getty Images ビジネスはもはや人間で成り立っているのではない。人工知能（AI）で動いている。経営者やビジネスリーダーは毎日、以前よりも少ない人員で以前と同じ収益をあげている。延々と続く会議や面倒な人事業務、繰り返される質問などに煩わされることなく、大きな成果を上げ、自由な時間を手に入れる。それがあなたにあてはまるとしたらどうだろうか。 advertisement あなたの会社で最も優秀なチームメンバーは賢く、AIに取って代わられることはない。ツールを試し、どうすればより高い成績を収められるかを考えている。だが、業績の低いメンバーは時限爆弾に直面している。おそらく彼らはそのことに気づいている。将来はAIエージェントが活躍するが、生かせるかどうかはチーム次第だ。 ChatGPTを活用すれば優秀な人材を育て、そうでない人材をふるい分けることができる。顧客に利益をもたらすために本稿で一緒にスキルアップしよう。本稿に掲載したChatGPTのプロンプトをコピー後あなたの環境に合うよう編集した上で質問し、その文脈（履歴）があなたの業務としてすべて引き継がれるよう、チャットウィンドウを開いたままにしておくといい。 ChatGPTでチームを刷新する方法 すべての業務とその業務フローをリストアップする 業績が芳しくないチームメンバーは、自分が惰性で仕事をしていることを知っている。こうした人はChatGPTが世に登場した2022年に行き詰まり、低迷が一時的なものであることを願っているがそうはならないだろう。しかし、あなたが誰かを入れ替えるとしても、その前に彼らが一日中何をしているのかを正確に把握する必要がある。経営者など経営層のビジネスリーダーがそうした詳細を知っていることはほとんどない。何年も前に人を雇い、今はそのメンバーが「いろいろやっている」という程度の把握ではダメだ。すべてのチームメンバーに関して、ひとつひとつのタスクや反復業務、その成果について具体的に知る必要がある。 advertisement ChatGPTに入力するプロンプト： これまでの会話から把握している、私のビジネス構造と目標に関するあなたの知識に基づいて、特定のチームメンバーの任務・役割を調べるのを手伝ってほしい。彼らの日々のタスクや週ごとの責務、毎月の成果物について私に質問してほしい。私が言及する各業務について、具体的な手順や費やされている時間、要求される品質基準について深く掘り下げてほしい。全体像がつかめたら、これらの職務を「すぐにAIに任せられるタスク」、「AIが支援できるが人間の監視が必要なタスク」、「人間に任せたままにすべきタスク」の3グループに分類してください。これを明確な意思決定マトリクスとして提示してほしい 次ページ ＞ 業務フローごとに標準作業手順書（SOP）を作成する 1 2 3 翻訳＝溝口慈子 2025年8月号発売中 最新号の購入はこちらから 定期購読のお申し込み 関連記事 成果を生むChatGPTプロンプト10選 業務効率と思考力を実践で磨く 戦時大統領ゼレンスキーに学ぶ、「危機下のリーダー」7つの心得 「言語化」にこだわるリーダーだけが、部下の真の実力「素晴らしい仕事」を引き出せる ついていきたい上司は「問い」を立てる 「部下を理解したつもり」という課題 2025年はAIリーダーシップ元年、AIリテラシーこそ企業が求める最重要スキル タグ： 10年後のリーダーたちへ AI OpenAI リーダー/リーダーシップ ChatGPT キャリア/キャリアアップ 生成AI/ジェネレーティブAI 採用 職場/オフィス 働き方 生産性 人事 効率化 プロンプト マネジメント/マネージャー/管理職 スキル/スキルアップ 連載 10年後のリーダーたちへ 連載一覧 advertisement 無料のメールマガジンに登録 無料登録 | あなたにおすすめの記事 たった30問であなたのIQが明らかに。 (PR) wwiqtest.com グーグルが20億ユーザーに警告―今すぐGmailをパスワードからパスキーに変更を ビル・ゲイツ、ほぼ「すべての財産を寄付」しゲイツ財団は解散へ　2045年までに トランプの政策は支離滅裂、リチャード・ブランソンが苦言「巨大な過ちを認めるべき」 妻も認めた！２４本が届くオリオンビール定期便が凄すぎた (PR) オリオンビール株式会社 スマホにこんなメッセージが届いたら即削除、米国人への脅威とFTCが強調 ChatGPTを使い「本業並みの収入」を得る3ステップ　AIを武器にひとりビジネスで稼ぐ ブルーノ・マーズ、15年前のあの名曲がなぜか再び大ヒット中 お知らせ 会社概要 イベント 広告掲載 採用情報 個人情報保護方針 お問い合わせ (c) linkties Co., Ltd. Under license from Forbes.com LLC™ All rights reserved. ✕ " https://forbesjapan.com/articles/detail/80247#:~:text=%E4%BC%9A%E5%93%A1%E7%99%BB%E9%8C%B2,%E2%9C%95 続きをみる