AI新聞

この記事は、AI（人工知能）のルールを作ることが難しいという話です。AIには、決められたことをする「処遇AI」と、新しいものを作る「生成AI」があります。これらを一緒に考えると、問題が起きやすくなるので、別々に考える必要があります。

EU（ヨーロッパ連合）では、AIのルールをどうするか話し合っていますが、まだ決まっていません。AIを使うときに、何が問題になるかをしっかり考えて、みんなが安心して使えるようにすることが大切です。

AntigravityとGemini 3を使ってアプリを作ると、アプリ開発がとても早くて便利でした。AntigravityはAIが自動で作業を進めてくれるので、難しいことを考えなくてもアプリができました。

このアプリは、ブログに使う画像を加工するためのもので、見せたくない部分を黒く塗ったり、注目してほしい部分を赤い枠で囲んだりします。AntigravityとGemini 3のおかげで、これらの作業が簡単にできました。

この記事は、三宅香帆さんの本についての批評です。著者は、三宅さんの文章がわかりにくく、言葉の使い方が間違っていると感じています。特に、言葉の選び方や文の構成が問題だと指摘しています。

この批評では、三宅さんの本がなぜ評価されているのか理解できないと述べています。著者は、読者が内容をしっかり確認せずに評価しているのではないかと疑問を持っています。

この記事では、Excelの文書をコンピュータが理解しやすい形に変えるための新しいツール「ExStruct」を紹介しています。このツールは、Excelの表やグラフ、図形などを特別なデータ形式に変えて、コンピュータが情報を簡単に読み取れるようにします。

ExStructは、Excelの情報をJSON（ジェイソン）やYAML（ヤムル）という形式に変換します。これにより、コンピュータがデータをより正確に理解できるようになり、特に大きなコンピュータモデルを使った作業で役立ちます。このツールはWindowsのパソコンで使うことができ、Excelの情報を簡単に整理してくれます。

この記事では、プログラムの変更を確認する「Pull Request（プルリクエスト）」のレビューを簡単にするための新しいツール「Claude Skills」を作ったことについて説明します。このツールを使うと、コメントを間違った場所に書いてしまう問題や、過去のコメントをうまく取得できない問題を解決できます。

「Claude Skills」は、プルリクエストの情報を取得したり、コメントを追加したりする操作を自動で行うことができる便利な機能です。このツールを使うことで、プログラムのレビュー作業がよりスムーズになり、作業の効率が上がります。

Mozillaの新しい社長、アンソニー・エンゾー＝デメオさんは、Firefoxというインターネットを見るためのソフトをもっと良くすることが一番大事だと言っています。そして、AI（人工知能）を使って、みんなが安心して使えるようにしたいと考えています。

また、MozillaはGoogleに頼らずにお金を稼ぐ方法を考えています。例えば、Firefoxの中にある特別なサービスを使ってもらうことでお金を得ることを考えています。でも、ユーザーの権利を守るために広告を増やしたりはしないそうです。

この記事では、プロジェクトのコード管理方法として「モノレポ」と「マルチレポ」の違いについて説明します。モノレポは、すべてのコードを一つの場所にまとめる方法で、プロジェクトの初期段階や少人数のチームでは便利です。しかし、プロジェクトが大きくなったり、チームが増えたりすると、管理が難しくなることがあります。

マルチレポは、コードを複数の場所に分ける方法で、プロジェクトが成長したり、チームが専門化されたりしたときに役立ちます。これにより、リリースのタイミングを調整しやすくなり、管理が楽になります。どちらの方法を選ぶかは、プロジェクトの状況に応じて決めることが大切です。

GoogleのAI「Jules」は、プログラムを書く人を助けるために作られたものです。このAIは、プログラムの間違いを直したり、新しい機能を追加したりする仕事を自動でやってくれます。特に、プログラムに書かれた「TODOコメント」というメモを見て、次に何をすればいいか提案してくれます。

また、「Jules」は毎週やるお掃除のような仕事も自動でやってくれます。これにより、プログラムを書く人は面倒な作業をしなくて済むので、もっと大事なことに集中できます。これらの機能は、特別なプランに入ると使えるようになります。

Anthropicの「Skills」は、AIが何かをするための手順や道具をまとめた「業務マニュアル」のようなものです。これにより、AIは必要な時に必要なことを効率よく行えるようになります。

たとえば、これまでのAIは「ドリル」だけを渡されていたのに対し、「Skills」では「日曜大工の入門書とドリル」を一緒に渡されるような感じです。これでAIはもっと賢く、いろいろなことができるようになります。

Pydanticは、データをチェックして変えるのに便利なツールです。でも、これを使いすぎると、プログラムの設計がわかりにくくなることがあります。特に、データの入り口や出口で使うと良いですが、プログラムの中心に置くと問題が起こることがあります。

Pydanticを使うときは、データが外から入ってくる場所や、外に出ていく場所で使うのが良いです。そうすることで、プログラムの中身がしっかりして、問題が少なくなります。プログラムの中で、Pydanticを使いすぎないように気をつけましょう。

この記事では、GitHub CopilotというAIを使って、プロジェクトの詳しい説明書を自動で作る方法を紹介しています。DeepWikiというAIの機能を真似して、コードや設定ファイルを調べて、プロジェクト全体を理解しやすい形にまとめることができます。

この方法を使うと、プロジェクトの中のいろいろなファイルを見て、図や文章でわかりやすく説明してくれるので、開発者がプロジェクトの全体像をすぐに把握できるようになります。これにより、時間をかけずにプロジェクトの内容を理解することができます。

この記事では、AIを使って過去の意思決定を再検討する方法について説明します。AIに異なる役割を持たせて議論させることで、人間のように多角的な視点から結論を導き出すことができるかを試しました。

具体的には、技術選定の過程でAIに様々な役割を与え、異なる意見を出させて、その結果を比較しました。これにより、AIが意思決定をサポートする新しい方法を探ることができました。

サムスンは、コンピューターの頭脳である「メモリ」の値段を2倍以上に上げました。これは、AI（人工知能）の発展でメモリの需要が増えているからです。

今までスマホやパソコンがメモリをたくさん使っていましたが、これからはAI用のコンピューターがもっとたくさん使うようになります。これにより、メモリの値段が高くなり、みんなが使う機械の値段も上がるかもしれません。

この記事では、プロジェクトのコードを一つの場所にまとめる「モノレポ」と、別々に分ける「マルチレポ」の違いについて説明します。モノレポは、プロジェクトの始めのころや少人数のチームでは便利ですが、プロジェクトが大きくなったり、チームが増えたりすると問題が出てくることがあります。

マルチレポにすると、リリースのタイミングを自由に決められたり、チームごとにコードを管理しやすくなったりします。どちらが良いかは、プロジェクトの段階やチームの状況によって変わるので、今の自分たちに合った方法を選ぶことが大切です。

この記事では、Gemini NanoというGoogleのAI技術について説明します。Gemini Nanoは、ブラウザだけで使えるAIで、インターネットがなくても文章や音声、画像を処理できます。たとえば、文章を要約したり、翻訳したりすることができます。また、無料で無制限に使えるので、たくさんの人が便利に利用できる技術です。

Gemini Nanoを使うためには、Chromeというブラウザの特別な設定をする必要があります。設定をすると、文章を直したり、画像を見て説明したりすることができるようになります。これにより、AIを使って簡単に情報を整理したり、視覚的なサポートを得たりすることができます。

この記事では、「MixLM」という新しい方法を使って、RAGというシステムの応答を速くする方法を説明します。RAGは、たくさんの情報の中から質問に合った答えを探すシステムですが、普通のやり方だと時間がかかります。「MixLM」は、事前に情報を特別な形にしておくことで、答えを探す時間を10倍速くすることができます。

この方法を使うと、たくさんの情報をすばやく並べ替えて、質問にぴったりの答えを見つけることができます。たとえば、LinkedInという会社では、この方法を使って、求人情報を探す時間を短くしました。これからも、RAGのようなシステムをもっと便利にするための研究が進んでいくでしょう。

この記事では、AIツールで使いやすい新しいノートブック環境「marimo」について説明します。Jupyter Notebookは内部でJSONという形式を使っているため、AIツールで編集するときに問題が起こりやすいですが、marimoはPythonファイルとして保存されるので、AIツールで簡単に編集できます。

また、marimoはセルを変更すると自動で関連するセルを再実行する機能があり、Excelのようにスムーズに使えます。さらに、Gitというチームでの開発に便利なツールとも相性が良く、既存のJupyter Notebookから簡単に移行することもできます。