調査日2026-10-24 概要Microsoft Graph API（v1.0）で Outlook（Exchange Online）のメールを Python から取得する方法を調査しようかなと。 参考記事https://learn.microsoft.com/ja-jp/graph/api/resources/message?view=graph-rest-1.0https://learn.microsoft.com/ja-jp/graph/api/message-get?view=graph-rest-1.0&tabs=http アプリ登録Mic...

モデルを再学習せずに「経験」だけを蓄積するRSIAgent（論文、2026年9月15日のHugging Face Daily Papersは、モデルのパラメータを一切更新せずに、新しい環境での立ち回りを自己改善していくフレームワークです。名前の通り "Recursive Self-improvement"（再帰的自己改善）を、ファインチューニングなしで実現しようとしています。普通、エージェントを「賢くする」といえばファインチューニングや強化学習で重みを更新することを指しますが、RSIAgentがやっているのはそれとは別のアプローチです。探索して得た経験を、永続的なメモリに手順・ス...

執筆日2026/10/22 参考資料Microsoft Foundry でのクラウド評価の概要データセットを使ってクラウド評価を実行する評価結果を取得する評価に必要なアクセス許可評価のリージョン、制限、仮想ネットワークazure-ai-evaluation の F1 スコア実装（GitHub） 検証内容質問、回答、正解を手書きしたデータセットを登録し、その回答をそのまま採点しました。3件のうち1件はわざと誤答にしてあります。各エバリュエーターが正答と誤答をどう採点するか、行ごとのスコア、合否、理由を確認しました。 検証環境モデル: gpt-6.1-...

最近、PhysicalAI（現実の世界で動くAI）が注目されています。その中心にあるVLA（画像と言語指示から、ロボットの行動を直接出すモデル）は、柔軟な作業をこなせる一方で、出力が常に安全とは限りません。実環境、とくに人と同じ空間で動く製造現場で使うには、モデルの外側で補助し、安全を確かめる仕組みが要ります。このブログでは、VLAの外側に付け加え、実行の制御・補助・安全の確認を担う仕組みを「ハーネス」と呼びます。2026年に入り、こうした仕組みを扱う論文が相次いで公開されています。つまり、VLAは「何をしたいか」を決める知能として使い、最終的に「その動きを本当に実行してよいか」は...

よくある設計の悩みWebアプリケーションを開発していると、Modelには何を書くべきなのか？Serviceには何を書くべきなのか？ビジネスロジックはどこに置くべきなのか？と悩むことがあります。例えば、if user.total_purchase_amount >= 100000: user.rank = "Gold"という会員ランクの判定処理があるとします。このロジックは、Userモデルに書くべきなのか？UserServiceに書くべきなのか？どちらがよいのでしょうか。実は、この問題に対する考え方は一つではありません。Modelをデー...

Webアプリケーション開発では、ControllerServiceRepositoryModelなど、さまざまなコンポーネントがあります。しかし、なぜ分けて実装するのか？どこに何を書くべきか？が分からず、迷ってしまうことも少なくありません。そこでよく利用される設計手法がレイヤードアーキテクチャです。この記事では、レイヤードアーキテクチャの概要と各レイヤーの役割を解説します。 レイヤードアーキテクチャとはレイヤードアーキテクチャとは、アプリケーションを役割ごとに層（レイヤー）へ分割する設計手法です。代表的な構成は次のようになります。UI ↓プレ...

はじめにMicrosoft Agent365は、組織内のAIエージェントの台帳・権限・活動・リスクを、ひとつの管理面にまとめるための仕組みです。ただ、実際に導入を考えると、次のような点で迷います。M365管理センター・Entra・Purview・Defender のどこで何をするのかAI管理者・ID管理者・セキュリティ担当・業務部門の誰が担当するのか公開から廃止までの間、日々どの画面を見ればよいのかこの記事では、管理画面のイメージを使って「誰が・何を・どの画面で管理するか」を整理します。!記事中の画面はイメージです。 Microsoft Learn の公開情報（2...

はじめに：GitHubの奥底から発掘されたコード最近、ふとGitHubの自分のリポジトリ一覧を眺めていて、あるリポジトリに目が止まった。リポジトリ名は ai-developer。https://github.com/yuma-seno/ai-developerファーストコミットの日付は 2025年6月15日。実際の開発自体はその数ヶ月前（2025年の初頭〜春あたり）からガリガリ進めていたものだ。今でこそ Claude Code が日常の相棒になり、MCP（Model Context Protocol）が普及し、ターミナルでエージェントが勝手にコードを書いてビルドを通す世界...

この記事で分かることMicrosoft Fabric の Lakehouse（レイクハウス）にデータをコピーして取り込む代表的な方法は、いまは4つです。Copy job・パイプライン・Dataflow Gen2・Notebook です。ほかにも、ファイルのアップロード、ショートカット、Eventstream といった入れ方があります。同じ CSV をこの4つで Lakehouse のテーブルに入れ、次の3点を比べました。作るときに何を決めるか2回流したら行数はどうなるか（追加か、上書きか）ワークスペースに何が増えるか結論を先に書きます。加工せずに運ぶだけなら、...

執筆日2026/10/17 備忘録として残します 手順Azure API Centerを開く概要>Manage planをクリック変更プランを選択し、送信をクリック

論文の新着は1日80件超：読むものを自動で選ぶツールを作るarXivの新着一覧（cs.AI・cs.CL）を見ると、新規投稿の論文は、2026-10-12付の cs.AI で83件、2026-10-09付の cs.CL で88件ありました。1つの分野だけで、1日に80件を超えます。要旨を1件30秒で読むとしても、83件で約40分かかります。そこで、技術論文の新着を取得し、GitHubとHacker Newsの新着も加えて、Jevに「自分に関係があるか」「実務で使えそうか」を判定させ、自分が読むべきものだけを選ぶツールを作ります。コマンドを1つ実行すると、次のようなダイジェスト（Ma...

概要ロボットは機体、カメラ、制御方式が異なるため、同じ条件での比較が難しい分野です。近年は物理シミュレータや公開評価基盤が整い、ロボットのためのモデルであるVision-Language-Action（VLA）モデルを共通条件で評価する研究が増えています。本稿では、VLAに関係するベンチマークを、対応論文・評価対象・環境の観点から整理します。さらに、標準ベンチマークの高い成功率だけでモデルの実力を判断できるのかを、頑健性・言語・回復・記憶・安全・実機評価から検討します。各表では、ベンチマークを提案または主に使用した論文、対象ドメイン、評価内容、シミュレータ・実機環境を示します。...

開発現場で、ほぼ必須と言っていいほど利用されているのが Docker です。初めて触れると、Dockerって何？仮想マシンと何が違うの？イメージとコンテナって何？docker-composeって何のためにあるの？と疑問だらけだと思います。この記事では Docker の基本から実際の開発で使うコマンドまで解説します。 DockerとはDockerは、アプリケーションを動かすための環境をまとめてパッケージ化し、どこでも同じように実行できるようにする技術です。例えば、開発者AのPC├─ Python 3.12├─ Flask└─ PostgreSQL...

執筆日2026/10/15 やることAzure API Managementに登録しているAPIを、Azure API Centerでカタログ管理したいと思っています。そこで、どのようにAPI Centerへ登録できるかを調査してみます。 前提API ManagementにAPIを登録していることAzure API Centerをデプロイしていること※今回は、SKU:Freeで実施 手順 環境を作成Azure API Centerを開くインベントリ>環境>+新しい環境をクリックする以下のパラメータを入力する マネ...

執筆日2026/10/13 結論ツールを使うには、次の2層の権限を分けて考える必要があります。層必要なもの根拠となる権限 / ロール1. 設定する人(接続の作成)Foundryプロジェクトのスコープで接続を作成できる権限Microsoft.CognitiveServices/accounts/projects/connections/write2. 設定する人(エージェントへの組み込み)エージェントの作成・更新ができるデータ プレーン権限Microsoft.CognitiveServices/accounts/AIServices/agen...

執筆日2026/10/12 参考資料https://commandline.microsoft.com/microsoft-decision-1-model-foundry/https://techcommunity.microsoft.com/blog/azure-ai-foundry-blog/introducing-microsoft-decision-1-in-microsoft-foundry-for-decision-and-classific/4562742https://learn.microsoft.com/azure/foundry/foundry-m...

会社のデータは、いろいろなサービスに分散しています。顧客情報は業務DB、契約や請求はStripe、認証はWorkOS、行動ログはPostHog。どれも同じ顧客に関係するデータなのに、サービスごとにIDも構造も違います。こうしたデータを接続して、共通の業務モデルとして探索できるようにするOSSがHelix Foundryです。実際にローカルで起動してサンプルデータを入れてみたところ、「オントロジーを作る」という、何をすれば良いかわからない作業が、わかりやすい操作になっていました。一方で、実際のサービスのアクセス情報やキーを入れるとなると、怖い。その両方を感じたので紹介します。 ...

執筆日2026/10/10 最初にAIエージェントの開発では評価が重要です。その際によく登場するのが、ルーブリック（rubric） という言葉です。よくわからないまま知ったかぶりをするのは良くないので、言葉の意味と実装方法を調査しようと思います。 ルーブリック（rubric）とは？教育分野の言葉で、「何をどの程度満たせば何点か」を段階的に書き出した評価基準表を指します。レポートや課題の採点で、観点ごとに「優れている／十分／不十分」といった水準と、その判断基準を明文化したものです。関西大学 ルーブリック作成ガイドAIエージェントの評価では「採点基準表」の意味で使わ...

はじめにClaude Code のようなコーディングエージェントに Microsoft Fabric の開発を手伝わせようとすると、二つの問題があります。一つは操作の手段です。Fabric の操作は Web の画面で行うことが多いので、エージェントが端末から使える手段を別に用意する必要があります。もう一つは知識です。エージェントは、Fabric 固有の API の呼び方や、Notebook の定義ファイルの形式を最初から正確に知っているわけではありません。Fabric には、ワークスペースやアイテムを外部から操作するための Fabric REST API があります。エージェント...

はじめに先日、RAGについて調べ直していて、「RAGはもう古い」という声が広がっていることに驚きました。「え、RAGってまだ新しい技術じゃなかったっけ」と一瞬戸惑ったのですが、よく調べてみると、RAGが最初に発表されたのは2020年。もう5年以上前の話です。その間にCAG、KAGといった後継の技術が次々と登場して、さらに2026年には長文コンテキストが当たり前になるという別の変化まで重なって、状況はかなり複雑になっていました。これは一度、歴史の流れに沿ってちゃんと整理しておいた方がよさそうだ。そう思ってまとめたのがこの記事です。「RAGって聞いたことはあるけど、ちゃんと説明は...