TL;DR 機密データを外部の LLM の API に送れない開発でも、社内のマシンで動かす LLM（ローカル LLM）なら Claude Code を使えます。 DGX Spark 2 台で DeepSeek V4 F […]The post DGX Spark 2 台で DeepSeek V4 Flash 0731 を動かす：構築と Sonnet 5 との比較 first appeared on GMOインターネットグループ グループ研究開発本部.

導入：AI コードレビューの課題 こんにちは。次世代システム研究室のN.Uです。 Claude Code や Codex のようなコーディングエージェントに実装を任せるようになって、コードを書く速さは大きく上がりました。 […]The post ループエンジニアリングの実践：Claude Code とカスタム lint を組み合わせた自己改善型コードレビューシステムの構築と検証 first appeared on GMOインターネットグループ グループ研究開発本部.

こんにちは、グループ研究開発本部・AI研究開発室のA.Zです。 直近の数週間で、素早い意思決定に特化した「System 1モデル」が注目を集めています。なかでもTypeSafeが発表したJevをきっかけに、オープンソース […]The post Contrastive Language Model(CLM)を使ってみた：System Oneモデルとの比較と追加学習の効果 first appeared on GMOインターネットグループ グループ研究開発本部.

TL;DR OpenAIが判断用の新API「Decisions API」（利用可能なモデルは gpt-6-luna）をパブリックベータとして公開しました。テキストを生成せず、質問ごとの確率を返す点はJevやClefと同じ […]The post OpenAIのDecisions APIを使ってみた：画像対応のJev-like高速判断モデル first appeared on GMOインターネットグループ グループ研究開発本部.

TL;DR Cloudflareが2026年10月1日に、Clef と Clef-flash を発表しました。テキストを生成せず、状態 (State) と型付きの質問 (Questions) から較正された確率を返す「判 […]The post Clef: Cloudflareの画像対応Jev互換オープンモデルを使ってみた first appeared on GMOインターネットグループ グループ研究開発本部.

こんにちは。AI 研究開発室の M.K. です。 皆さん、オントロジーはご存じですか？2000年代初頭のセマンティック・ウェブの頃から言われていた言葉ですが、昨今ますますホットなキーワードになってきているように思います。 […]The post AI にオントロジーのたたき台を作らせてみた：熊本地震の公開データで試した試行錯誤 first appeared on GMOインターネットグループ グループ研究開発本部.

こんにちは。グループ研究開発本部 次世代システム研究室のY.Uです。 今回の記事は、普段からLLMを活用した作業を行う上で、コストとアウトプット品質の両方の問題を解決するコンテキスト管理の方法について紹介します。 結論： […]The post 今さら聞けないコンテキスト管理 first appeared on GMOインターネットグループ グループ研究開発本部.

はじめに グループ研究開発本部・AI研究開発室のS.Sです。これまでFXや商品先物、システマティックCTAなどの戦略を取り上げました。今回は米国債に対象を絞り、金利カーブのよくある三つの見方――水準・傾き・曲率――を使っ […]The post 米国債の金利カーブは「傾き」にトレンドがある？ 過去約20年の日次データで試してみた first appeared on GMOインターネットグループ グループ研究開発本部.

LLMに「どっちがタカ派？」を何百回も聞いて、中央銀行の発言をものさしにしてみた こんにちは。AI研究開発室のK.S.（女性）です。 最近は金利の動きが話題で、中央銀行の発言が市場に及ぼす影響にも注目が集まっています。こ […]The post LLMに「どっちがタカ派？」を何百回も聞いて、中央銀行の発言をものさしにしてみた first appeared on GMOインターネットグループ グループ研究開発本部.

結論 Gemini API（Gemini 3.5 Flash）で分類タスクを実装するなら、thinking levelはminimalに設定しましょう。私が試した3つの分類実験では、minimalでも精度を落とさずに、実 […]The post Gemini APIのthinking levelは下げよう：分類タスクならminimalで十分 first appeared on GMOインターネットグループ グループ研究開発本部.

TL;DR Convai Innovations の Nandakishor Mukkunnoth 氏が公開したオープンソースの意思決定モデル Laya は、状態 (State) と型付きの質問 (Choice / Sc […]The post Jevのオープンソース版「Laya」を使ってみた：考えずに、直感で即答する元祖「System One Models」 first appeared on GMOインターネットグループ グループ研究開発本部.

TL;DR 元OpenAIの研究者Diogo Almeida氏率いるTypeSafe AIが、2026年9月15日に新カテゴリ「System One Models」と題した第一弾モデル「Jev」を発表しました。Jevは自 […]The post Jev を使ってみた：考えずに、直感で即答する「System One Models」 first appeared on GMOインターネットグループ グループ研究開発本部.

次世代システム研究室のY.Yです。担当しているサービスで、個人情報を多く含むテキストデータを LLM で処理する機能のインフラを担当しました。こうしたデータは外部の LLM API には送れません。そこで、自社の VPC […]The post Ollama×AWSでローカルLLM(Qwen・Gemma)を使い個人情報を外に出さず処理する first appeared on GMOインターネットグループ グループ研究開発本部.

こんにちは。次世代システム研究室のL.W.です。 「PDFや議事録のWordをそのままLLM APIに投げた」ということが増えてきました。三社（Anthropic Claude・OpenAI・Google Gemini） […]The post PDFを投げるとトークンはいくらかかる？ Claude・ChatGPT・Gemini APIのファイル入力を比較し、anydoc / MarkItDown / PaddleOCRで前処理してみた first appeared on GMOインターネットグループ グループ研究開発本部.

こんにちは。次世代システム研究室のT.M です。 はじめに トークン管理の記事は「読む量を減らす」「安いモデルに変える」という話に偏りがちです。それ自体は重要ですが、正直なところ自明な話でもあります。 今回は、AIエージ […]The post トークンマネジメント技術の実測検証 first appeared on GMOインターネットグループ グループ研究開発本部.

はじめに こんにちは。次世代ベトナム研究室のK.X.Dです。 Claude Codeで設計を詰め、Codexに実装を任せ、別のエージェントにテストを監視させる——複数のAIコーディングエージェントを同時に動かす開発スタイ […]The post herdrでマルチエージェント運用を実践する方法：役割分担からエージェント間連携まで first appeared on GMOインターネットグループ グループ研究開発本部.

こんにちは。グループ研究開発本部のT.D.Qです。 私たちのチームは、2つのWebサービス（以下「リポジトリA」「リポジトリB」）を少人数で開発・運用しています。また、どちらもJWT認証、複数組織のデータ分離、LLM連携 […]The post Claude Securityとsecurity-guidanceで開発初期から脆弱性対策を自動化 first appeared on GMOインターネットグループ グループ研究開発本部.

導入 こんにちは。グループ研究開発本部 次世代システム研究室のH.Oです。 生成 AI 、AIエージェントをコーディングに使うことはもはや当たり前になりましたが、それに伴って「開発プロセスそのもの」を AI 前提で設計し […]The post Claude CodeとAWS 公式ワークフローを用いたAI-DLCの実践 first appeared on GMOインターネットグループ グループ研究開発本部.

こんにちは、次世代システム研究室のN.M.です。 この半年、日常的に使っているコーディングエージェントのために、メモリシステムを作り続けてきました。約4,700個の Markdown ノートからなる Obsidian v […]The post AIコーディングエージェントのための、ファイルベースのメモリシステム first appeared on GMOインターネットグループ グループ研究開発本部.

結論 ElastiCache (Valkey) のreader endpoint経由の読み取りがDNSラウンドロビンでAZを跨いでいて、Cross-AZデータ転送費が月額約$380発生していた アプリケーション側でAZを […]The post ElastiCacheのCross-AZデータ転送費をZone-awareルーティングで削減する first appeared on GMOインターネットグループ グループ研究開発本部.

TL;DR Sakana AI が 2026年8月3日に提供を開始した Sakana Namazu は、同社の無料チャット「Sakana Chat」で利用されている日本特化LLMをアップデートし単体のAPIとして切り出し […]The post Sakana Namazuを使ってみた〜Kimi K2.6改装の日本特化LLM API〜 first appeared on GMOインターネットグループ グループ研究開発本部.

TL;DR Claude Scienceは、Anthropicが発表した科学研究用のAIワークベンチです。多数のSkillやデータベースと連携し、文献調査から解析・図表・レポート作成までを自動化してくれます。いわば、Co […]The post Claude Scienceを使って生命科学研究をやってみた〜シングルセル解析入門から最新研究まで、その実力と限界〜 first appeared on GMOインターネットグループ グループ研究開発本部.

こんにちは、グループ研究開発本部 AI研究開発室のK.S.です。 2026年に入り、CloudflareがAIクローラー向けの従量課金システム「Monetization Gateway」を発表 […]The post AIエージェントが自分でお金を払う時代の“配管” ── x402決済プロトコルの仕組みと実装 first appeared on GMOインターネットグループ グループ研究開発本部.

2026.06.22 AIの「作るもの」の認識ズレを防ぐ 〜OpenSpecを実プロジェクトでどう使ったか〜 結論ファースト OpenSpecは「コードの前に仕様で合意する」をAIコーディングに持ち込む仕組みで、会話に流 […]The post AIの「作るもの」の認識ズレを防ぐ 〜OpenSpecを実プロジェクトでどう使ったか〜 first appeared on GMOインターネットグループ グループ研究開発本部.

AIに実装させる前に、別のAIに計画を尋問させたら？ この記事で話すこと（結論ファースト） 課題：AIに実装させる前に、計画の曖昧さや前提ズレをどう見つけるか 提案：Handoffグリルで、実装担当AIから計画担当AIへ […]The post tmuxを使ってAI同士で議論させよう first appeared on GMOインターネットグループ グループ研究開発本部.

TL;DR ジュニアエンジニアには「詰まっているときに相談が遅れる」という課題が残っています。これは、AIがより賢くなっても自然には解決しません。 そこで、作業文脈をもとに現在の作業を推定し、予定時間を超えたらSlack […]The post 指示を待つAIから、作業に口を出すAIへ：AI秘書のプロトタイプ first appeared on GMOインターネットグループ グループ研究開発本部.

こんにちは、グループ研究開発本部・AI研究開発室のA.Zです。 今回は、テキストを入力すると話しているアバターの映像がリアルタイムで返ってくる、いわゆる「リアルタイムAIアバター」技術について調査・検証した内容を紹介しま […]The post 軽量なオープンソースのリアルタイムAIアバターをセルフホストで試してみた first appeared on GMOインターネットグループ グループ研究開発本部.

こんにちは、次世代システム研究室のN.M.です。 この記事のために、小さなデモを作りました。Pydantic AI 製のターミナルチャットエージェントで、Temporal についての質問に答えます——そして Tempor […]The post ワーカーをキルしても、ワークフローは死なない — Temporal + Pydantic AI first appeared on GMOインターネットグループ グループ研究開発本部.

こんにちは。AI研究開発室のK.S.（女性）です。 AIとの対話サービスがどんどん増え、日本語でも自然に会話できる体験が身近になってきました。特に、ChatGPTのように驚くほど人間らしく応答してくれる存在が当たり前にな […]The post 日本語で自然に話せるAI対話を、ローカルOSSで作ってみた first appeared on GMOインターネットグループ グループ研究開発本部.

次世代システム研究室のY.Yです。Claude Code を使うようになり、機能改善やバグ修正の実装そのものは短い時間で進められるようになりました。一方で、実装後の動作確認（local や stg を実際に操作して、その […]The post Claude Code と Playwright MCP を用いたE2Eテスト自動化スキルの構築 first appeared on GMOインターネットグループ グループ研究開発本部.

前回の記事のFigmaをやめて、PenpotとClaudeで開発してみたから引き続き、遊んでみました。 1枚のキャラクターイラストからLive2Dモデルを作るパイプラインを構築しました。See-Through（Kaggl […]The post See-Through × Kaggle × Claude Code で1枚絵からLive2Dモデルを（ほぼ）自動生成する first appeared on GMOインターネットグループ グループ研究開発本部.

はじめに こんにちは。AI 研究開発室の M.K. です。 社内にしかないドキュメントを RAG（Retrieval-Augmented Generation – 検索した文書をもとに大規模言語モデル (LL […]The post その RAG、社内規程に「忠実」に答えていますか？ ― 回答を遅くする後追い検証に頼らず、構造で正す first appeared on GMOインターネットグループ グループ研究開発本部.

TL;DR Sakana AI は、2026年6月22日にSakana Fuguの一般提供を開始しました。Sakana Fuguは、単一のLLMとして振る舞いながら、内部では OpenAI や Anthropic、Goo […]The post Sakana Fuguを使ってみた：Claude・Gemini・GPTからオープンモデルまで、すべてを統べる一つのモデル first appeared on GMOインターネットグループ グループ研究開発本部.

※本記事の内容は調査・検証を目的としたものであり、特定の金融商品の売買や特定の運用戦略への投資を推奨するものではありません。記載の数値・見解は執筆時点で確認できた公開情報に基づきます。 はじめに グループ研究開発本部・A […]The post AIエージェントにシステマティックCTAを徹底調査させてみた first appeared on GMOインターネットグループ グループ研究開発本部.

こんにちは。次世代システム研究室のL.W.です。 最近 Claude のアプリを触っていて、過去の会話を勝手に踏まえて返答してくることに気づきました。いわゆる「メモリ機能」です。さらに調べると、Claude には消費者向 […]The post Claudeのメモリ機能を調査してみた first appeared on GMOインターネットグループ グループ研究開発本部.

はじめに Ethereum のウォレット UX は、長いあいだ「秘密鍵」や「シードフレーズ」をユーザーが直接管理する前提で作られてきました。 しかし、一般ユーザーにとって 12 words / 24 words のバック […]The post EIP-7951でPasskey向けP-256署名を検証する first appeared on GMOインターネットグループ グループ研究開発本部.

D.M. です。 2026年6月現在の AI エージェント開発の進化は目覚ましいものがありますが、あまりに Claude のトークン消費が激しいため、100ドルの Claude Max サブスクリプションでは「5時間ごと […]The post Claude Code で適切にトークンマネジメントする方法 – 枯渇問題と最適化戦略 first appeared on GMOインターネットグループ グループ研究開発本部.

はじめに こんにちは。次世代ベトナム研究室のK.X.Dです。 AIエージェントによるフロントエンド開発は急速に普及しています。プロンプトを一行投げれば、それらしいランディングページが数秒で返ってくる時代です。ところが出て […]The post AIが作る「それっぽいだけ」のUIをTasteSkillで直す方法：実践ガイド first appeared on GMOインターネットグループ グループ研究開発本部.

こんにちは、次世代システム研究室の T.D.Q です。 朝10時。コーヒーを淹れる前に、Gmail/Outlookを開いて、Slack を開いて、Google Calendar を開いて、Jira、GitHub と数えて […]The post Claude Live Artifactsで作るノーコード業務ダッシュボード完全ガイド first appeared on GMOインターネットグループ グループ研究開発本部.

導入 こんにちは。グループ研究開発本部 次世代システム研究室のH.Oです。 今回は カスタムMCP(Model Context Protocol)サーバを実装するときに最初にぶつかる、「クライアントをどう登録させるか」と […]The post カスタムMCPサーバ実装におけるクライアント登録方式の徹底比較！ first appeared on GMOインターネットグループ グループ研究開発本部.

TL;DR Redisの開発者として知られる Salvatore Sanfilippo (antirez) 氏が、DeepSeek V4 Flash に特化したローカル推論エンジン DwarfStar 4 (ds4) を […]The post Claude CodeをローカルLLM(DeepSeek V4 Flash on DwarfStar 4)で動かしてみた first appeared on GMOインターネットグループ グループ研究開発本部.

結論 Playwright Test AgentsとKiro IDE、Amazon Q Developer Proを組み合わせることで、メール受信以外のスタッフツールの機能テストを自動化出来た Amazon Q Deve […]The post Playwright Test AgentsとKiro IDEによる実業務システムのE2Eテスト自動化 first appeared on GMOインターネットグループ グループ研究開発本部.

TL;DR Gemma4、Qwen3.6、(Ternary) Bonsai 8Bという最近発表されたオープンウェイトモデルを利用して、Claude Codeをローカル環境で動かしてみました。ローカルLLMでClaude […]The post Claude Code をローカルLLM(Gemma 4、Qwen 3.6、Bonsai 8B)で動かしてみた first appeared on GMOインターネットグループ グループ研究開発本部.

TL;DR 図1：Claude Opus 4.7 公開初日に押さえるべきポイントの俯瞰（NotebookLMで生成） 【価値】 Opus 4.7 の本命は単発性能ではなく、長時間エージェント運用。Notion は「複雑な […]The post Claude Opus 4.7まとめ：公開初日に押さえるべき新機能・変更点・移行Tips first appeared on GMOインターネットグループ グループ研究開発本部.

GMOインターネットグループでは、学生の技術力向上を目的に2週間のテクノロジーインターンシップを開催しています。このインターンシップでは、第一線で活躍するエンジニアやデータサイエンティストがチューターとしてサポートし、参 […]The post GMOインターネットグループ合同 冬季テクノロジーインターンシップを開催しました first appeared on GMOインターネットグループ グループ研究開発本部.

こんにちは、グループ研究開発本部・AI研究開発室のA.Zです 前回のブログ では自動的なプロンプトチューニングについて、紹介しました。 今回、それと関連し、新しいプロンプト・エージェントの自動チューニング手法GEPAにつ […]The post プロンプトを「進化」させるAI最適化手法 GEPAについて first appeared on GMOインターネットグループ グループ研究開発本部.

はじめに グループ研究開発本部、AI研究開発室のY.Tです。 NVIDIA GPU 搭載の Galleria ノート PC に Ubuntu 22.04 をクリーンインストールし、NVIDIA ドライバを入れて動いたなー […]The post GPU ノート PC に Ubuntu 22.04 を入れたら画面が映らなくなった時の備忘録 first appeared on GMOインターネットグループ グループ研究開発本部.

こんにちは。 少し出遅れましたが，今回はNVIDIAが中心となって2月に発表した基盤世界モデルDreamDojoを紹介します。 公式サイトはこちら： DreamDojo: A Generalist Robot World […]The post 未来を予測してロボットが動く世界が！？ – DreamDojo first appeared on GMOインターネットグループ グループ研究開発本部.

はじめに こんにちは。次世代ベトナム研究室のK.X.Dです。 AIエージェントによるコーディング支援は急速に普及しています。しかし「AIに開発を任せる」と一口に言っても、実際にはプロンプトの書き方ひとつで結果が大きく変わ […]The post Claude Code 基本機能を使い倒して​開発工程をもう1歩自動化する​ first appeared on GMOインターネットグループ グループ研究開発本部.

Figmaをやめてみた。PenpotとClaudeで開発してみた もくじ TL;DR 1. はじめに 2. Penpotとは 3. セキュリティ懸念と解決策 4. 環境構築 5. 全体アーキテクチャ 6. ブラウザが固ま […]The post Figmaをやめて、PenpotとClaudeで開発してみた first appeared on GMOインターネットグループ グループ研究開発本部.