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株式会社ずんだもん技術室AI放送局

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 AIやテクノロジーのトレンドを届けるPodcast。平日毎朝6時配信。朝の通勤時間や支度中に情報キャッチアップとして聞いてほしいのだ。(MC 月:春日部つむぎ、火水木:ずんだもん、金:お嬢様ずんだもん)
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  • 株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20250826

    株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20250826
    Aug 25 2025
    関連リンク Agent Development Kit（ADK） でデータサイエンス AI エージェントを動かしてみる 皆さん、こんにちは！今回は、Googleが発表した新しいAIエージェント開発フレームワーク「Agent Development Kit（ADK）」について、新人エンジニアの皆さんにも分かりやすくご紹介します。 AIエージェントは、ただ質問に答えるチャットボットから進化し、自分で考えて計画を立て、複雑なタスクをこなせるようになりました。ADKは、このような高度なAIエージェントを、プロトタイプだけでなく実際のサービスとして運用できるレベルで開発・デプロイするためのオープンソースのフレームワークです。 ADKの大きな特徴はいくつかあります。まず「マルチエージェント設計」といって、専門分野の異なる複数のAIエージェントが協力し合って一つの大きなタスクを解決する仕組みが基本です。これにより、まるで部署が分かれた会社のように、各エージェントが自分の得意なことを担当し、システム全体として複雑な処理を効率よく行えます。次に「柔軟なオーケストレーション」では、AIが次に何をすべきかを自分で考えることも、開発者が決めた手順で動かすこともできます。また、既存のツールだけでなく、他のエージェント自体も「ツール」として再利用できるため、拡張性が非常に高いのも魅力です。さらに、Web UIやコマンドラインツール（CLI）が用意されており、エージェントの動きを視覚的に確認しながら効率的に開発を進められます。 記事では、ADKのサンプルの中から「データサイエンス」に特化したAIエージェントの概要が紹介されています。このデータサイエンスエージェントは、Google CloudのデータウェアハウスであるBigQueryと連携し、データの操作、グラフ作成などの可視化、さらにはBigQuery MLを使った機械学習モデルの構築までを自律的に行います。このエージェントも、データの分析担当、グラフ描画担当、機械学習担当といった専門家（サブエージェント）が協力し合う「マルチエージェント」として設計されています。例えば、「サブエージェント」は専門的なタスクを委任され、自分で判断して実行する能力を持ち、「エージェント・アズ・ア・ツール」は特定の機能を一つの道具のように呼び出して利用されます。 ADKのWeb UIを使えば、エージェントがユーザーの指示に対して、どのようにタスクを分解し、どの専門エージェントやツールを呼び出して処理を進めたか、その思考プロセスを「Trace」や「Events」機能で具体的に確認できます。これにより、エージェントがなぜそのように動いたのかを理解しやすく、開発やデバッグがスムーズに行えるのが大きなメリットです。 ADKは、これからのAIエージェント開発を強力に支援するツールです。複雑なAIシステムを効率的に構築し、その動作を深く理解するための手助けとなるでしょう。ぜひ、皆さんもADKに触れて、未来のAI開発を体験してみてください。 引用元: https://zenn.dev/cloud_ace/articles/adk-sample-data-science GeminiのURL context toolを解説。スクレイピングなしでWebコンテンツを取得 今回は、Googleの生成AI「Gemini」を開発で使う際に便利な「URL context tool」について、新人エンジニアの方にも分かりやすく解説します。 URL context toolとは？ このツールは、Geminiに特定のWebサイトの内容を直接読み込ませて、その情報を基に回答を生成させるための機能です。通常、Webサイトの情報をAIに使うには、Webスクレイピングという技術でプログラムを書いてデータを集める必要がありました。しかし、URL context toolを使えば、この手間を省き、URLを指定するだけでGeminiが自動的にWebサイトの内容を「コンテキスト（文脈や背景情報）」として理解し、利用してくれます。 何が便利なの？ Webスクレイピング不要: 面倒なプログラミングなしでWebサイトの情報をAIに渡せます。ハルシネーション（AIの誤情報生成）の軽減: 特定のWebサイトの正確な情報を基に回答するため、AIが事実と異なる情報をでっち上げる「ハルシネーション」のリスクを減らせます。具体的な活用例: 記事から重要なポイントをまとめてもらう複数のWebページを比較して違いを教...
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  • マジカルラブリー☆つむぎのピュアピュアA.I.放送局 podcast 20250825

    マジカルラブリー☆つむぎのピュアピュアA.I.放送局 podcast 20250825
    Aug 24 2025
    関連リンク AI エージェント実践ガイドブック この「AI エージェント実践ガイドブック」は、まるで人間のように自分で考えて複雑なタスクをこなす「AI エージェント」の開発について、Google Cloudがまとめた技術ガイドです。特に、これからAIエージェントの開発を始めたい新人エンジニアの皆さんにとって、基礎から実践的な運用方法までを分かりやすく学べる内容となっています。 ガイドブックでは、AIエージェントを成功させるために重要な３つの技術要素が解説されています。 モデル: AIエージェントの「頭脳」にあたる部分です。賢い判断や適切な行動ができるように、エージェントの振る舞いを細かく制御するための設計方法が学べます。ツール: AIエージェントが外部のシステム（例えば、インターネット上のサービスやデータベースなど）と連携するための「手足」や「道具」です。これによって、エージェントは幅広い情報にアクセスしたり、実際のアクションを起こしたりできるようになります。オーケストレーション層: 複雑なタスクをこなすための「計画を立てる司令塔」の役割を果たします。複数の手順や判断をどのように組み合わせて実行するかを管理し、エージェントがスムーズに目標達成できるよう導きます。 さらに、Google Cloudが提供する「Extensions」や「Functions」といった、AIエージェント開発に役立つ具体的なツール群について、どのように選んで効果的に活用すれば良いか、その戦略も詳しく説明されています。 このガイドブックは、以下の4つのホワイトペーパーで構成されており、それぞれ特定のテーマに深く踏み込んでいます。 Prompt Engineering: AIに意図した通りの応答をさせるための「指示の出し方（プロンプト）」の基本から応用テクニックまで。Agents: AIエージェントの基本的な設計思想と、具体的な実装方法。Embeddings & Vector Stores: AIが情報を効率的に理解し、検索できるようにするためのデータ表現技術。Agents Companion: 実際に開発したAIエージェントを本番環境で安定して動かすための運用ノウハウ。 このガイドブックを通じて、皆さんも次世代のAIエージェント開発に必要な知識とスキルを身につけ、新しいテクノロジーを活用する一歩を踏み出すことができるでしょう。 引用元: https://cloud.google.com/resources/content/intl/ja-jp/aiagentgb?hl=ja xai-org/grok-2 · Hugging Face イーロン・マスク氏が率いるxAIが開発した最新の大規模言語モデル（LLM）「Grok-2」のモデルの重み（ウェイト）が、AIモデルの共有プラットフォームであるHugging Faceで公開されました。これは、LLMの開発や研究に携わる日本のエンジニア、特に新人の方々にとって非常に注目すべきニュースです。 このリポジトリで公開されている「重み」とは、モデルが膨大なデータから学習して獲得した「知識」や「判断基準」にあたる、AIモデルの「頭脳」とも言える部分です。Grok-2は2024年にxAI社内で学習・利用されていたもので、その高性能さが期待されます。 Grok-2の重みは、約500GBという非常に大きなファイルサイズを持ち、これを動かすためには高性能なGPUが複数必要となるなど、かなりの計算リソースが求められる大規模なモデルです。利用を検討する際は、ご自身の環境が対応できるかを確認することが重要です。 また、このモデルの利用にあたっては「Grok 2 Community License Agreement」という独自のライセンスが適用されます。ライセンスの内容はモデルの利用範囲（商用利用の可否など）を定める重要な情報ですので、ダウンロードして利用する前には必ずこのライセンス文書を確認してください。 最先端のLLMに直接触れ、その動作を体験できる貴重な機会となるでしょう。 引用元: https://huggingface.co/xai-org/grok-2 【2025年最新】開発者必携！Claude CodeとCursorを強化するMCPサーバー15選 皆さんは「Model Context Protocol（MCP）」という言葉を聞いたことがありますか？これは、AIアシスタント（Claude CodeやCursorなどのAI IDE）とGitHub、データベース、APIツールといった様々な外部サービスを連携させるための新しい仕組みです。例えるなら、AIアシスタントがあなたの開発ツールと直接会話できるようになる「架...
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  • 私立ずんだもん女学園放送部 podcast 20250822

    私立ずんだもん女学園放送部 podcast 20250822
    Aug 21 2025
    関連リンク AI Mode in Search gets new agentic features and expands globally Google検索のAI Modeが、ユーザーの作業をより深く支援する「エージェント機能」と、一人ひとりに合わせた「パーソナライゼーション機能」を強化し、提供地域を大幅に拡大することを発表しました。 今回のアップデートで最も注目すべきは、AI Modeがまるでアシスタントのようにタスクを遂行する「エージェント機能」です。例えば、友人とのディナー予約を探す際、「〇人、〇日、〇時、〇〇エリアで和食」といった複雑な条件を指定するだけで、AI Modeが複数の予約サイトを横断的に検索し、リアルタイムの空き状況を確認します。その上で、条件に合うレストランの候補と、直接予約ページへ繋がるリンクを提示してくれるため、ユーザーは最後の決定と予約の確定をするだけで済みます。将来的には、地域のサービス予約やイベントチケットの取得にもこの機能が拡張される予定です。この裏側では、ウェブをリアルタイムでブラウジングする「Project Mariner」や、GoogleのKnowledge Graph、Google Mapsといった技術が活用されています。このエージェント機能は、まず米国のGoogle AI Ultra契約者向けに、Labsの実験として提供が始まります。 また、米国でAI ModeのLabs実験に参加しているユーザー向けには、個人の好みや興味に合わせて検索結果を調整する「パーソナライゼーション機能」が導入されます。例えば、「1時間で手早くランチできる場所」と検索すると、過去の検索履歴やマップでの行動履歴からユーザーの好みを推測し、「イタリア料理が好きならこんなお店はどうか」「屋外席があるところが良いか」といった、より関連性の高い候補を提案してくれます。もちろん、共有される情報の管理はユーザー自身が行え、Googleアカウントの設定でいつでも調整可能です。 さらに、AI Modeで得られた情報を友人や家族と簡単に共有できる機能も追加されました。例えば旅行計画を立てる際など、AI Modeの応答結果をそのまま共有し、受け取った人もそこからさらに質問を続けたり、共同で検討を進めたりすることが可能になります。 Googleは、AI Modeが特に複雑な質問への対応力で非常に高い評価を得ているとし、この強力なAI検索体験をさらに広げます。現在、米国、インド、英国で提供されていますが、新たに180以上の国と地域に英語でのAI Modeの提供を開始しました。これにより、世界中でより多くの人々が、複雑なタスクや質問に対してAIの支援を受けられるようになります。今後は、さらに多くの言語と地域への拡大が予定されています。 新人エンジニアの皆さんにとって、この進化はAIが単なる情報検索を超え、私たちの日常的な「行動」をどう支援していくかを示す具体的な事例です。AIエージェントが様々なサービスと連携し、ユーザーの意図を汲み取ってタスクを自動化する動きは、今後のAI開発の大きな方向性を示すものと言えるでしょう。 引用元: https://blog.google/products/search/ai-mode-agentic-personalized/ Weaponizing image scaling against production AI systems このブログ記事は、AIシステムにおける新たなセキュリティ上の脆弱性、「画像スケーリング攻撃」について解説しています。これは、ユーザーがAIに画像を送信する際に、一見無害に見える画像に隠された悪意ある指示（プロンプトインジェクション）が、AIシステムが画像を縮小処理する段階で露見し、結果としてデータ窃取などの攻撃を可能にするものです。 具体的には、AIシステムは通常、大きな画像を処理する前に小さく縮小（スケーリング）します。この縮小の過程で、元の画像ではほとんど見えなかったり、全く認識できなかったりする悪意のあるプロンプトが、まるで「ゴースト」のように現れてAIモデルに実行されてしまうのです。この攻撃は、Google Gemini CLI、Vertex AI Studio、Googleアシスタントなど、多くの実稼働中のAIシステムで成功が確認されています。 例えば、Google Gemini CLIへの攻撃では、ユーザーが良性の画像をアップロードすると、システムが自動的に画像を縮小します。この縮小された画像に含まれる隠されたプロンプトが、Googleカレンダーに保存された...
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