AI新聞

Anthropicという会社が「Claude Code」というソフトを新しくしました。このソフトは、パソコンで使うもので、いくつかの作業を同時に進めることができるようになりました。たとえば、画面を分けて複数の作業を見たり、サイドバーで作業を簡単に切り替えたりできます。

また、作業中にわからないことがあれば、「サイドチャット」という機能で質問ができ、作業を邪魔せずに解決できます。さらに、画面の右側には便利なツールを置くことができ、自由に配置を変えることもできます。これにより、より効率的に作業ができるようになりました。

この記事は、23年間続くオープンソースソフトウェア（OSS）の中で、9年間放置されていたバグがどのようにして直されたかについての話です。筆者は、自分の使っているソフトで見つけたバグを直そうと挑戦し、最終的には他の人がそのバグを修正してくれたことを知り、みんなで少しずつ世界を良くしていこうというメッセージを伝えています。

筆者は、Emacsというテキストエディタのorg-modeという機能を使ってタスク管理をしていましたが、ある日、タスクの時間が正しく表示されないバグに気付きました。自分で直そうとしましたがうまくいかず、最終的には他の人がそのバグを修正してくれました。この経験を通じて、小さなことでも挑戦することの大切さを感じたそうです。

この記事では、昔のシステム「SoR（記録のシステム）」がAI（人工知能）の時代にまた大事になってきたことを説明します。そして、新しい考え方「SoI（知識のシステム）」が登場し、AIが人間の代わりにシステムを使うようになる未来を描いています。

また、マイクロソフトなどの会社の株価が下がった理由として、AIにたくさんお金を使っていることや、新しい技術の影響があると述べています。SaaS（インターネットを通じてソフトを使うサービス）は終わったわけではなく、形を変えて続いていくと考えられています。

Claude Codeというツールを使って、たくさんの作業を同時に進める方法について説明します。画面をずっと見ていると効率が悪くなるので、画面を見なくても作業が進むように工夫しました。例えば、信頼できる操作は自動で進むように設定したり、よくある作業を自動で行うスキルを作ったりしました。

また、cmuxというアプリを使って、複数の作業を同時に管理できるようにしました。これにより、1つの作業が終わるのを待たずに、次の作業を始めることができます。こうして、画面に張り付かずに効率よく作業を進めることができるようになりました。

「GPUボックス」というのは、普通のノートパソコンをゲームやAIのためにもっと強くするための特別な箱です。この箱を使うと、パソコンを買い替えなくても、簡単に性能を上げることができます。「AORUS RTX 5060 Ti AI BOX」はその一つで、コンパクトで持ち運びやすく、最新のThunderbolt 5という高速な接続方法でパソコンに繋げます。

この箱には、ゲームやAIの作業を速くするための強力な部品が入っています。また、たくさんの機器を繋げることができるので、パソコンの周りをすっきりさせることもできます。これを使うと、普通のパソコンが高性能なゲーム用やAI用のパソコンに変身します。

この記事では、Claude CodeというAIを使って、プログラム作りをもっと簡単にする方法を説明します。最初はAIにたくさんの指示を出さないといけませんが、AIを育てることで、指示と確認だけで済むようになります。

Claude Codeには5つのレベルがあり、レベルが上がるごとにAIが自動でやってくれることが増えます。例えば、ルールを覚えたり、作業の手順を自動で実行したりします。これにより、人間は指示を出して結果を確認するだけでよくなります。

Googleは、インターネットを見るためのソフト「Chrome」に新しい機能「Skills（スキル）」を追加しました。この機能は、よく使う質問や命令を保存して、後で簡単に呼び出せるようにするものです。たとえば、料理のレシピを調べるときに使った質問を保存しておけば、次に同じ質問をするときに入力する手間が省けます。

この「Skills」は、いくつかのタブ（画面）を開いているときでも、その内容を考えて質問に答えてくれます。Googleは、みんながよく使う質問や命令を集めた「スキルライブラリ」も公開しています。これを使うと、たとえば、いろいろな商品の情報を比べたり、料理の栄養を計算したり、長い文章から必要な情報を見つけたりすることが簡単になります。

この記事は、AIエージェント「Warren」がセキュリティアラートを分析する方法について説明します。AIエージェントは、コンピュータが自動で問題を見つけて解決する手助けをするプログラムです。Warrenは、たくさんのデータを受け取り、それを安全に分析するための工夫をしています。

Warrenの設計には、3つの大事な考え方があります。1つ目は、AIの弱点を避けるための工夫をすることです。2つ目は、いろいろなデータを受け入れつつ、結果をしっかり管理することです。3つ目は、時間やお金を無駄にしないように、効率よく動くことです。これらの工夫によって、Warrenは安全で効率的にセキュリティの問題を分析します。

大学院の試験でAIを使ってもいいと言われたので、問題文をそのままAIに入力して答えを聞こうとしたら、「b」という文字しか出てきませんでした。調べてみると、試験にはAIが簡単に答えを出せないような工夫がされていたことがわかりました。

この工夫は、AIが問題を理解して答えるのではなく、ただコピーするだけでは正しい答えが出ないようにするためのものでした。試験では、自分で考えて答えを出すことが大切だということを教えてくれる方法です。

この記事では、Claude CodeというAIを使って、プログラムの開発をもっと簡単にする方法を説明します。最初はAIに毎回同じ指示を出していましたが、5つのステップを通じて、今では「何を作るか指示する」と「動作確認する」だけで済むようになりました。

この5つのステップは、プロジェクトのルールを自動で読み込むようにしたり、手順書をAIが必要なときに参照したり、品質チェックを自動で行うようにすることです。これにより、人間がやることが少なくなり、AIと一緒に開発を進めることができるようになります。

アメリカの新しい会社アンソロピックが作ったAI（人工知能）の新しい技術が、国がもっとAIを管理する必要があるという意見を生んでいます。AIは戦争やインターネットの攻撃に使われることがあり、広がるのを防ぐために国がしっかりと管理することが大事だと言われています。

アンソロピックは「クロード・ミトス」という新しいAIを発表しました。このAIはとても賢くて、銀行のシステムの弱いところを見つけることができます。これが原因で、国や会社がAIをどう使うかをもっと考える必要があると言われています。

この記事は、AIを使った仕様書作りについて説明します。仕様書とは、プログラムを作るための計画書のようなものです。AIを使うと、仕様書を簡単に作れるようになりましたが、作った仕様書が実際のプログラムと合わなくなることがあります。そこで、仕様書を捨てて、プログラムそのものを正しい情報源にする方法を紹介しています。

また、仕様書を全部捨てるのではなく、重要な決定の理由やAIに守らせたいルールだけは残しておくことが大切だと説明しています。仕様書は建物を作るための足場のようなもので、完成したら取り除いても良いという考え方です。AIの進化により、どの情報を残し、どの情報を捨てるかを考えることが重要だと述べています。

この記事では、生成AIを使ったアプリを作るときに、プロンプト（AIに指示を出すための文章）を改善するのが大変だという話をしています。LangGraphというツールを使うと、プロンプトを細かく直さなくても、簡単にアプリを作ることができる方法を紹介しています。

また、MLflowというツールを使うことで、AIが自動的にプロンプトを改善してくれる仕組みも説明しています。これにより、人間が一生懸命プロンプトを直す必要がなくなり、AIがどんどん賢くなっていくことが期待できるという内容です。

この記事は、AIが進化する時代に、エンジニアがどのように価値を見つけるかについて説明します。特に、データを使ったプロダクト（製品）の管理が重要で、データの質がビジネスの成功に影響を与えると述べています。データプロダクトマネージャーという役割が、データの管理や品質を高めるために必要だと説明しています。

また、Ubieという会社では、データが医療の案内に役立つため、データの質がとても大切です。データを安全に管理し、正しく使うための仕組みを作ることが求められています。これにより、医療の案内が正確になり、人々が適切な医療を受けられるようにすることが目指されています。

この記事は、AIを使って企業の大事な情報をもっとわかりやすく整理する方法について説明します。特に「WriteBack-RAG」という新しい技術を使うと、AIが質問に答えるたびに情報を整理して、次に同じ質問が来たときにもっと早く正確に答えられるようになります。

この方法では、AIが過去の情報を見直して、本当に役立った情報だけを選んでまとめます。これにより、情報が散らばっている大きな会社でも、必要な情報をすぐに見つけられるようになります。この技術は、情報を管理するのに時間がかかるという悩みを解決する方法です。

この記事では、LLM Wikiという新しい方法を使って、AIが知識を整理して覚える方法を説明します。普通は質問のたびに情報を探して答えを作りますが、LLM Wikiでは一度覚えた知識をまとめて保存し、必要なときにすぐ使えるようにします。これにより、AIがもっと賢くなり、答えの質も良くなります。

LLM Wikiは3つの部分でできています。まず、生の情報を集める「ソース」があり、次にAIがそれを元に作る「Wiki」があります。最後に、Wikiの構造を決める「スキーマ」があります。AIは新しい情報を取り込んでWikiを更新し、質問に答えたり、間違いを直したりします。これにより、AIは時間とともにもっと賢くなります。