こんにちは。システム開発の経験をもとに、現場で使えるAI活用を発信しているKSANです。ChatGPTに作業を頼んでいると、こんなことはありませんか。その都度、何を指示するかを考えながら進めている会話がまとまった後に、それまでの内容を整理しているうまく伝わらず、説明が多くなってしまっているNotionとの連携をきっかけに、記録の整理の仕方だけでなく、ChatGPTとのやり取りや任せ方も変わりました。今回は、そのときの経験を紹介します。この記事では、次の4点について記載しています。何が変わったの？どういうものができたの？実際にどうやったの？やってみてどうだったの...

プロンプトだけでは防げない。AIエージェントがBigQueryの想定外テーブルを参照した話 はじめにGoogle Cloud の BigQuery、Cloud Storage、Vertex AI などを利用し、自然言語で会社情報や商品情報を検索する AI エージェントを開発していました。当初、検索対象のテーブルはプロンプトで指定していました。しかしテスト中、指定していないテーブルの情報まで利用して回答していることが分かりました。原因は、AI エージェントが利用するサービスアカウントの権限でした。今回の経験で実感したのは、プロンプトで「参照しない」と指示することと、権限とし...

はじめに今回は、Googleが公開しているオープンウェイトモデル「Gemma 4」を、Unslothを使ってLoRAファインチューニングしてみます。Gemma 4には複数のモデルサイズがあり、今回は専用GPUメモリ12GBのローカル環境で検証するため、比較的小さい Gemma 4 E2B を使用しました。モデルの詳細は、Gemma 4 モデルの概要およびGemma 4 モデルカードをご確認ください。!Gemma 4はApache 2.0ライセンスで公開されているモデルです。利用、改変、再配布などを行う際は、用途に応じて公式のモデルカードおよびライセンスを確認してください。...

ウィトゲンシュタインを通して見る生成AIの現在地生成AIは、単にもっともらしい文章を作る道具という段階を越えつつあります。要約や翻訳だけでなく、相談への応答、文章の推敲、プログラムの作成、画像や音声を含む情報の扱いまで、私たちが言葉を使って行ってきた仕事の一部に入り込んでいます。一方で、事実ではない内容を確信ありげに述べたり、少し条件が変わると判断を誤ったりもします。自然に話せることと、状況を理解していることの境界は、以前より見えにくくなりました。今後、LLMがより人間の期待を理解し、精度を向上させていくうえで、この現在地を捉える手がかりになるのが、哲学者ウィトゲンシュタインの「...

2026年9月、Anthropic は Claude Fable 5.1 を発表しました。本モデルは、単発の質問応答だけでなく、長時間にわたるコーディング、調査、ツール操作、複数ステップの業務自動化を想定したフロンティアモデルです。本記事では、Fable 5.1 の位置づけ、主な性能、コスト面の変化、実務での使いどころを、AI アプリケーション開発者の視点で整理します。注意: 本記事中のベンチマーク値および仕様は Anthropic による発表に基づきます。ベンチマークは特定の評価環境での数値であり、自社のコードベース・プロンプト・ツール構成・権限設計で同じ性能を保証するものでは...

こんにちは。AIスマートソリューション部の松尾です。久しぶりにMicrosoft Foundryの画面を開いたら、新UI（新しいFoundry）がデフォルト設定となっていました。旧UIから見た目も機能も大きく変わっているので実務では使用していなかったのですが、これを機に検証してみたいと思います。 作成するエージェント新UIの機能を試せそうで、かつ実務でも活用できそうということで、各クラウドに関するFAQエージェントを作成することにしました。公式ドキュメントをMCP経由で調べて回答するものです。Azure (Microsoft Learn)とAWSは、認証なしで公開されているMCPサ...

はじめに社内の研修申込ページには「開催日を過ぎたのに受付が開いたまま」という状態がときどき発生します。人力で毎朝ページを見に行くのは続かないので、Power Automate で自動チェックして Teams に通知する仕組みを作りました。当初は AI Builder の「プロンプトを使用して GPT でテキストを作成」で HTML を丸ごと投げて解析させるつもりでしたが、DLP ポリシーに阻まれて断念。結果として、コネクタは HTTP と Teams、あとは標準の「データ操作」「変数」「制御」だけという構成に落ち着きました。同じ壁にぶつかる人は多いと思うので、詰まったポイントを...

AIエージェントを作るとき、まず確認してほしいのは「参照する情報」「役割に応じた権限」「AIエージェントへの指示」の3つです。この3つを意識すると、「なぜ期待した通りに動いてくれないのか」の原因が絞り込みやすくなります。こんにちは。システム開発の経験をもとに、現場で使える AI 活用を発信している KSAN です。最近だと、AIを使うことは珍しくありません。そして技術の進歩により、誰でも簡単にAIエージェントも作れるようになっています。例えば、ChatGPTやMicrosoft Copilotを使えば、やりたいことを文章で伝えてAIエージェントを作れるので、プログラミングの経験は...

AIガバナンスは、法務・リスク・コンプライアンス部門が担う「ポリシーの問題」に聞こえることがあります。ですが実務では、広い要求事項（コントロール）を、エンジニアがシステム・証跡・再現可能なデリバリープロセスに落とし込めるかどうかで成否が決まります。組織がISO/IEC 42001の取得を目指している場合でも、あるいは単に責任あるAI運用をしたい場合でも、目的は「書類フォルダを一杯にすること」ではありません。目的は、次の問いに答えやすくする AIマネジメントシステム（AIMS） を作ることです。自社ではどのAIシステムを運用しているのか？各システムは何ができ、何にアクセスし、何に影...

はじめにDifyでアプリを作っていて、こんな経験はありませんか？音声ファイルから議事録を作成するワークフローを作り、会議の録音データをアップロードしようとしたが、ファイルサイズの上限に引っかかって登録できないナレッジベースに社内マニュアルを登録しようとしたが、「ファイルサイズが大きすぎます」と表示されてしまうどちらもDifyのデフォルト設定にある「アップロードファイルサイズの上限」が原因です。実はこれ、5つの環境変数を変更すれば解決できます。（Dify同梱のNginxを使う標準的なDocker Compose構成の場合。前段に別のリバースプロキシやApplication...

はじめに2026年7月16日深夜（現地時間）、中国のAIスタートアップ「月之暗面（Moonshot AI）」が新世代フラッグシップモデル Kimi K3 を発表しました[1][2]。総パラメータ数2.8兆（2.8T）という、現時点で世界最大規模のオープンウェイトモデルであり、業界では「Kimiモーメント」と呼ばれるほどの衝撃を与えています[3]。本記事では、中国語メディア・技術ブログを中心に情報を集め、Kimi K3のアーキテクチャ、ベンチマーク結果、料金、利用方法までを整理します。 Kimi K3とはKimi K3は、北京に本社を置くMoonshot AIが開発した、Ki...

以前紹介したダニエル・カーネマンの名著『ファスト＆スロー』では、人間の思考には、直感的で高速な「システム1」と、注意と努力を要する「システム2」という二つの処理過程があると説明されています。同書では、課題の難易度に応じた瞳孔径の変化が、認知的努力を測る有力な指標の一つとしても紹介されています。LLMでも近年、タスクの複雑さに応じて、推論トークンや推論過程の長さが変化する挙動が報告されています。もちろん、LLMのトークン消費を人間の瞳孔反応と同一視することはできません。しかし、追加の処理資源の投入と、その限界における挙動という観点から、両者には比較を促す興味深い類似があります。本記事で...

こんにちは。AIスマートソリューション部の松尾です。皆さんの職場では、紙媒体の資料をDifyのナレッジに利用したいと考えたことはないでしょうか？通常は、紙媒体をスキャンしてPDFや画像に変換した後に、OCRを用いてテキストを抽出することになります。しかし、テキスト抽出する際に表が含まれている場合は、表中のテキストのみを抽出して、表としての構造は維持されないことが多いと思います。シンプルな表だとそれでも問題ないかもしれませんが、複雑な表（ヘッダー行が複数、セル結合 etc.）の場合は、表としての意味合いが崩れて、ナレッジとしての精度が下がることが想定されます。そこで今回は、画像化された...

はじめにAWSのKiroは、一般的にはエンジニア向けのAI開発環境として紹介されることが多いと思います。https://kiro.dev/https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/introducing-kiro/要件を整理し、設計を作り、タスクに分解し、コードを書いていく。この流れだけを見ると、確かに「開発者のためのツール」に見えます。しかし、Kiroに触れていく中で感じたのは、その価値はエンジニアだけのものではないということです。むしろ、営業、企画、コンサルタント、プリセールスのように、顧客や現場のフロントに立つ人にこそ、大きな可能性...

今回は、「AzureでRAG検索を作成してみよう！（前編）」の続きを執筆していきます。２か月間、長らくお待たせいたしました。。。前回は、RAGの概要と、AzureでRAGを構築する際に使用するリソースを紹介しました。また、RAGで使用する参照ファイル格納場所であるストレージアカウントを作成し、AIに参照させたいファイルをアップロードするところまで行いました。前回の詳しい内容は、以下をご覧ください。（※本記事で登場する「ベクトル」については、前編でご紹介しているので、こちらをご参照ください。）AzureでRAG検索を作成してみよう！（前編）https://zenn.dev/idn...

こんにちは。システム開発の経験をもとに、現場で使える AI 活用を発信している KSAN です。この記事は、機能追加やバグ修正のたびに「なぜこの仕様にしたのか」がわからず、調査に時間を取られている現場エンジニア向けです。システム開発の現場では、コードや仕様書があっても、当時の判断理由まで残っているとは限りません。この記事では、そんな課題を解消するために ADR と GitHub Copilot（以降、Copilot）を組み合わせた ADR 運用を紹介します。将来の保守を楽にするための方法として参考にしてください。この記事を読むと、次の3点が得られます。そもそもADRが何なの...

はじめにDifyのナレッジにExcelファイルを登録して、RAGを活用している方も多いのではないでしょうか。例えばExcelで作成したQ&A表をナレッジに登録して、「〇〇について教えて」と聞くと、該当する項目を見つけて答えてくれます。しかし中には、以下のように表全体をコンテキストとして参照してほしいケースもあるのではないでしょうか？「表全体を見て、条件に合う行を全部教えて」この記事では、その解決策の一つとして、Excelをマークダウン形式に変換してナレッジ登録する方法を試してみたので、その結果を紹介します。変換にはDifyのワークフローのテキスト抽出ブロックを...

Hyperlinks in 2026?Buttons, tabs and other UI elements provide an aesthetically pleasing solution to many interactive needs. Sometimes, however, hyperlinks are preferable due to their simplicity or compactness. This is true even more so for Gradio, where the interactive components have a tende...

Gradioでリンクを活かすユーザー操作を実装するときは、ボタンやタブのような UI コンポーネントを使うのが一般的です。現代的でエレガントのアップローチだけではなく、メンテナンスも楽です。しかし、要件によってはハイパーリンクのほうが適している場面もあります。特にGradioでは基礎コンポネントのほとんどはかなりの縦方向スペースを消費します。この記事では、Gradioにおけるハイパーリンクの活用方法について解説します。単純なスクロールから、JavaScript↔Pythonでの値の受け渡まで取り上げます。本記事は、ハイパーリンクが抱えている課題に最適なツールであると判断した読者に...

ここ数年、LLM（大規模言語モデル）の進化は、単なるパラメーター数の増加を超え、質的な変化の段階に入ってきたように思います。以前のLLMは、流暢に文章を生成する一方で時折デタラメを言う「高性能な連想マシン」のような存在でした。ところが、Chain of Thought（思考の連鎖）や最新の推論モデルの登場によって、少しずつ「熟考する人間」に近づきつつあります。こうしたLLMモデルの変遷を整理し理解するにあたり、ダニエル・カーネマンの名著『ファスト＆スロー』で語られる「人間の思考プロセス」を補助線にして、AIの癖を人間の思考に重ねてみると、意外と面白い観点でLLMをとらえることができま...