AI新聞

この記事では、AIを使ってプログラムの説明書を自動で作る方法を紹介します。プログラムを書いた後に説明書を書くのは大変なので、AIに手伝ってもらうと便利です。AIが作った説明書は、必ず人が確認してから使うようにしましょう。

AIに説明書を書いてもらうとき、どんな情報を渡すかが大切です。例えば、プロジェクトの全体像を伝えるためには、プログラムの構造や設定ファイルの情報が必要です。AIと人が協力して、良い説明書を作ることができます。

Claude Codeを使うとき、まずやるべきことは2つあります。1つ目は「CLAUDE.md」というファイルを作ることです。これは、Claude Codeがどんなふうに動くかを決める大事な設定です。たとえば、ゲームを始めるときにキャラクターの性格を決めるようなものです。

2つ目は「スキル」を作ることです。スキルは、よくやる作業を簡単にするためのものです。たとえば、記事を書くときに「記事を書くスキル」を作れば、次からは簡単な指示で記事が書けるようになります。スキルを自分のやりたいことに合わせて育てていくと、もっと便利に使えます。

Claudeというプログラムに新しい「アドバイザー・ツール」が追加されました。このツールを使うと、簡単な仕事は軽いモデルに任せて、難しい問題が出たときだけ強いモデルに相談できます。これにより、性能を保ちながらお金を節約することができます。

このツールを使うには、特別なコマンドを入力します。すると、どのモデルを使うか選べます。例えば、普段は軽いモデルを使い、難しい時だけ強いモデルに相談します。これにより、仕事を効率よく進めることができます。

AIエージェントは、AIが自分で判断して動くプログラムのことです。普通のプログラムは決まった手順で動きますが、AIエージェントはAIが「もう十分」と思ったら自分で終わることができます。これにより、プログラムが自律的に動くことができるのです。

AIエージェントを使うときは、何でもエージェントで解決しようとしないことが大切です。簡単な問題は普通の方法で解決した方が良い場合もあります。この仕組みを理解すると、AIエージェントをもっと上手に使えるようになります。

AIの文章が「AI臭い」と言われる理由について、AIのClaudeが考えました。AI臭い文章は、見た目は正しいけど中身がないことが多いです。これは、AIが安全で間違えないように書くため、はっきりした意見を避けるからです。

人間の文章には、具体的な意見や経験があり、時には予想外の展開があります。これが「中身がある」文章です。AIがこうした文章を書くには、もっと具体的な意見を持ち、選択をすることが大切です。

ソフトバンク、NEC、ホンダ、ソニーの4つの会社が、新しい人工知能（AI）を作るための会社を始めました。アメリカや中国がAIの開発で先に進んでいるので、日本も頑張って追いつこうとしています。

この新しい会社は、日本で作られたAIをもっと広めるために、政府の助けを借りて、AIの基礎となるモデルを作ることを目指しています。これにより、日本の技術を世界に広げたいと考えています。

トヨタとスズキは、中国で作られた新しいコンピューターチップ（SoC）を、車に使うことにしました。このチップは、車の中でいろいろなことをコントロールするためのものです。今まで、日本やアメリカ、ヨーロッパのチップを使うことが多かったですが、中国のチップは安くて品質も良いので、これを使うことに決めました。

この決定は、車の部品を選ぶ方法を変える大きなきっかけになるかもしれません。中国の車が世界中で人気になってきているので、日本の車メーカーも競争に勝つために、中国のチップを使うことが必要だと考えたのです。

清水亮さんは、AIを使った新しいゲーム「GIKEN STAR」を作りました。このゲームでは、プレイヤーが声でキーワードを叫ぶと、AIがその言葉に合わせてゲームのキャラクターや攻撃を変えてくれます。たとえば、「バリアー」と言うと防御が強くなります。子供たちはこのゲームを楽しんで、いろいろな言葉を試して遊びました。

このゲームは、AIがリアルタイムで動くので、毎回違う敵やステージが出てきます。だから、何度遊んでも新しい発見があります。清水さんは、子供たちがゲームを通じてAIと一緒に遊ぶことで、AIとの共生について考えるきっかけになると考えています。また、ゲームの得点を記録する機能もあり、子供たちは高得点を目指して何度も挑戦しました。

GitHub Copilot CLIを使って、タスク管理を簡単にする方法を説明します。タスクは「やること」で、Goalは「達成したい目標」です。例えば、「ブログをリニューアルする」というGoalに、「ブログのデザインを作る」というタスクをつなげます。タスクの進み具合は「Todo（やること）」「In Progress（進行中）」「Done（完了）」で管理します。

GitHub Copilot CLIを使うと、自然な言葉でタスクを作ったり、進み具合を確認したりできます。例えば、「今進行中のタスクを教えて」と聞くと、進行中のタスク一覧を教えてくれます。新しいGoalやタスクも簡単に作れて、タスク管理がもっと便利になります。

この記事では、AI（人工知能）を使ってウェブサイトの見た目の問題を直す方法を説明します。AIはコードを読むことが得意ですが、画面の見た目を確認するのは苦手です。そこで、Playwright CLIというツールを使って、AIが実際に画面を見て問題を見つけることができるようにします。

この方法では、まずLaravelというプログラムを使ってAIの環境を整えます。そして、Playwright CLIを使ってウェブサイトの画面を確認し、見た目の問題を見つけて修正します。これにより、AIがより賢くウェブサイトを直すことができるようになります。

この記事は、日本語のユーザーインターフェース（UI）をもっと使いやすくするための方法について説明します。AIが作るデザインは見た目は良いけれど、日本語の部分で問題が出ることがあります。例えば、文字の間隔や行間が合わないことがあります。そこで、「jp-ui-contracts」というプロジェクトを作り、日本語UIのデザインをもっと良くするためのルールを決めました。

このプロジェクトでは、日本語のUIを作るときに注意すべきポイントをまとめています。例えば、見出しと本文の文字の間隔をどうするか、長いURLや英単語をどう表示するかなどです。これにより、日本語UIがもっと読みやすく、使いやすくなります。このプロジェクトは、単に見本を集めるのではなく、実際に使えるルールを作ることを目指しています。

この記事では、AIが自然な言葉でデータを分析する時の問題について説明します。AIがデータを正しく理解できず、結果が毎回違うことがあります。これを解決するために、「セマンティックレイヤー」という仕組みを使う方法が紹介されています。

セマンティックレイヤーを使うと、データの意味を一つの場所にまとめて管理できます。これにより、AIがデータを間違えずに使えるようになります。AIは人との会話に集中し、データの計算はこの仕組みに任せることで、より正確な結果が得られるようになります。

この記事では、ベクトル検索という技術がまだ必要であることを説明します。ベクトル検索は、大量のデータから情報を探すのに便利ですが、すべての場面で最適ではありません。新しい方法として、AIが自分で考えて情報を探す「Agentic RAG」という技術もあります。これは、AIが何度も試して情報を見つけるので、特に変化が多いデータに向いています。

ベクトル検索は、大きなデータを一度に探すのに強いですが、階層的な方法で情報を探すことも重要です。階層的な方法とは、目次のように情報を整理して探すことです。これにより、情報を効率よく見つけることができます。これからは、ベクトル検索と階層的な方法をうまく使い分けることが大切です。