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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June 21, 2026
マジカルラブリー☆つむぎのピュアピュアA.I.放送局 podcast 20260622
<h2 id="youtube版スライド付き">youtube版(スライド付き)</h2> <div class="article-video"><iframe src="https://www.youtube.com/embed/xQ0Pqd3eLGc" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share" referrerpolicy="strict-origin-when-cross-origin" allowfullscreen=""></iframe></div> <h2 id="関連リンク">関連リンク</h2> <ul> <li><a href="https://claude.com/ja/blog/steering-claude-code-skills-hooks-rules-subagents-and-more">Steering Claude Code: CLAUDE.md files, skills, hooks, rules, subagents and more</a></li> </ul> <p>本記事は、Anthropicが提供する端末動作型のAI開発アシスタント「Claude Code」を最大限に活用するための各種カスタマイズ機能（Rules、Skills、Subagents、Hooks、Output styles）の特徴と、それぞれの最適な使い分けを解説したものです。</p> <p>これからClaude Codeを触る新人エンジニアに向けて、各機能の役割と実践的な使い分けのコツを整理しました。</p> <h3 id="1-rulesルール特定のファイル専用のコーディング規約">1. Rules（ルール）：特定のファイル専用のコーディング規約</h3> <ul> <li><strong>概要</strong>: AIに守らせたい特定の制約やルールを記述します。</li> <li><strong>コツ</strong>: <code class="language-plaintext highlighter-rouge">paths</code>フィールドを使って「このルールはAPIフォルダ（<code class="language-plaintext highlighter-rouge">src/api/**</code>）だけに適用する」といった制限が可能です。関係のない作業のときに不要なルールが読み込まれなくなるため、AIのメモリ（トークン）と利用料金の節約に直結します。</li> </ul> <h3 id="2-skillsスキル定型的な作業手順の登録">2. Skills（スキル）：定型的な作業手順の登録</h3> <ul> <li><strong>概要</strong>: 定型の作業プロセスを定義し、独自のスラッシュコマンド（例: <code class="language-plaintext highlighter-rouge">/code-review</code>）等で呼び出せるようにします。</li> <li><strong>コツ</strong>: リリースチェックリストや、デプロイワークフローなど、ステップバイステップで進める「手順書」はここに記述するのが最適です。</li> </ul> <h3 id="3-subagentsサブエージェント裏で並行処理する子ai">3. Subagents（サブエージェント）：裏で並行処理する子AI</h3> <ul> <li><strong>概要</strong>: メインのチャットとは完全に独立したコンテキスト（会話空間）を持つアシスタントを起動します。</li> <li><strong>コツ</strong>: 膨大なログの分析や、依存関係の監査など、メインの会話履歴を汚したくない重い処理を実行させるのに適しています。最終的な「結論」だけがメインの会話に戻されるため、効率的に作業が進められます。</li> </ul> <h3 id="4-hooksフックイベントに連動した確実な自動実行">4. Hooks（フック）：イベントに連動した確実な自動実行</h3> <ul> <li><strong>概要</strong>: コード編集後やツール実行前といったイベントをトリガーに、指定したコマンドやスクリプトを自動実行します。</li> <li><strong>コツ</strong>: 「コード編集後に必ずフォーマッタをかける」など、AIの気まぐれに頼らずに「100%確実に実行させたい処理」に使用します。</li> </ul> <h3 id="5-output-styles回答スタイルaiの回答トーンの変更">5. Output styles（回答スタイル）：AIの回答トーンの変更</h3> <ul> <li><strong>概要</strong>: システムプロンプトを上書きして回答スタイルを変えます。</li> <li><strong>注意</strong>: 独自のカスタムスタイルを設定すると、デフォルトの優秀な開発者向け指示（セキュリティ確認やテスト実行の癖など）が全て消えてしまうリスクがあります。通常は、用意されている標準スタイル（Proactive、Explanatoryなど）を使うのが推奨されます。</li> </ul> <h3 id="-やりがちなアンチパターンと改善策">💡 やりがちなアンチパターンと改善策</h3> <ul> <li><strong>CLAUDE.mdに長文の手順書を書かない</strong>: CLAUDE.mdにはビルド方法などの「不変の事実」のみを書き、手順書は「Skills」へ切り出しましょう。</li> <li><strong>「絶対に〜するな」はプロンプトではなくHooksで防ぐ</strong>: AIは時に指示を忘れます。セキュリティに関わる絶対的な禁止事項は、プロンプトで縛るのではなくHooksを使ってシステム的に強制ブロック（exit code 2を返すなど）させましょう。</li> </ul> <p>引用元: https://claude.com/ja/blog/steering-claude-code-skills-hooks-rules-subagents-and-more</p> <ul> <li><a href="https://zenn.dev/alpha_omega/articles/56ca3136bc5cd8">AIエージェントを「指揮」するOSS「TAKT」とは — 仕組と使い方</a></li> </ul> <p>本書は、AIエージェントの協調動作（オーケストレーション）を制御するオープンソースソフトウェア（OSS）「TAKT」の仕組みと概要を解説した記事です。</p> <h3 id="taktとは">TAKTとは？</h3> <p>TAKTは、TypeScriptで記述されたMITライセンスのOSSです。そのコンセプトは「AIエージェントがどう協調し、人間がどこで介入し、何が記録されるかをYAMLで定義する」という点にあります。音楽の指揮者が楽団を導くように、AIエージェントの動きをコントロールします。</p> <h3 id="開発の背景aiの見張り番からの脱却">開発の背景：AIの「見張り番」からの脱却</h3> <p>ClaudeなどのAIコーディングツールを単体で利用する場合、「計画→実装→確認→修正」の各工程で、人間が都度内容を確認し、次の指示を出す必要がありました。この進行役の手間を省き、タスクを丸投げして完了まで放置できるようにするために、プロセスの進行自体をシステムに任せる「オーケストレーション」が必要とされました。TAKTは、AIを盲信するのではなく「外側からルールで制御する対象」として捉え、プロセスを自動で強制する仕組みを提供します。</p> <h3 id="taktの主な仕組み">TAKTの主な仕組み</h3> <ol> <li> <p><strong>YAMLによるワークフロー定義</strong> ワークフロー（全体の流れ）と、その中の個々のステップ（処理）をYAMLファイルで宣言します。各ステップに「プランナー」「コーダー」といった役割（ペルソナ）やファイル編集の権限、そして「テストを通過したら完了、修正が必要なら実装ステップへ差し戻す」といった遷移ルールを定義できます。</p> </li> <li><strong>自律実行を支える機能</strong> <ul> <li><strong>遷移ルールの自動判定</strong>: AIの出力内容から、次のステップへ進むかをAI自身に判定させます。</li> <li><strong>コンテキストの受け渡し</strong>: 前のステップの成果物を、次のステップの指示へ自動的に引き継ぎます。</li> <li><strong>ループ監視</strong>: 修正の無限ループを検知し、進捗がない場合は自動で停止・中断を判断します。</li> </ul> </li> <li><strong>Faceted Prompting（プロンプトの関心の分離）</strong> プロンプトを「役割」「禁止事項・品質基準」「指示」「参照資料」「出力形式」の5つの要素に分解して管理します。これにより、同じ役割（ペルソナ）を別の指示で再利用しやすくなり、AIに渡す情報の肥大化を防ぎます。</li> </ol> <h3 id="使い方とまとめ">使い方とまとめ</h3> <p>コマンドラインから簡単にインストールでき、タスクの定義と自律実行をシンプルなコマンドで行うことができます。</p> <p>TAKTを導入することで、人間の役割は「その都度の確認と指示出し」から「ワークフローと指示書の設計」へと変化します。AIエージェントに自律して動いてもらい、開発の効率化を目指すエンジニアにとって、非常に価値の高いツールです。</p> <p>引用元: https://zenn.dev/alpha_omega/articles/56ca3136bc5cd8</p> <ul> <li><a href="https://code.visualstudio.com/blogs/2026/06/17/improving-token-efficiency-in-github-copilot">Improving token efficiency for GitHub Copilot in VS Code</a></li> </ul> <p>GitHub Copilotが従量課金制へと移行したことで、AIエージェントがタスクを完了するまでに消費する「トークン数」と「処理遅延（レイテンシ）」を抑えることが、開発コストと快適な開発体験の双方において極めて重要になりました。VS Code開発チームが、OpenAIやAnthropicの最新LLMを対象に実施したトークン効率化の取り組みを分かりやすく解説します。</p> <h3 id="1-トークン削減の基本アプローチ">1. トークン削減の基本アプローチ</h3> <p>AIエージェントとのやり取りでは、指示（システムプロンプト）や履歴などの共通する「プレフィックス（前置き）」が毎回送信されます。</p> <ul> <li><strong>プロンプトキャッシュ:</strong> この共通部分を再利用することで、入力トークン料金を最大10分の1に抑え、応答を高速化します。</li> <li><strong>ツール定義のオンデマンド化（ツール検索）:</strong> 従来は使える全てのツール（ファイル編集やコマンド実行など）の詳細定義を毎回AIに送っていましたが、最初は簡単な目次（メタデータ）だけを送り、必要になった時にだけ詳細定義を読み込ませる仕組みを導入し、無駄なトークンを削減しました。</li> </ul> <h3 id="2-openaiモデルgpt-5等での施策">2. OpenAIモデル（GPT-5等）での施策</h3> <ul> <li><strong>キャッシュの24時間保持:</strong> 通常は数分〜10分程度で消えてしまうキャッシュを、設定の変更により最大24時間保持できるようにしました。これにより、少し作業を中断して再開した際も、高額な再計算（コールドスタート）を避けることができます。</li> <li><strong>WebSocketの導入:</strong> HTTP通信を繰り返す代わりに、WebSocketによる常時接続を採用。通信の接続オーバーヘッドを削減したことで、AIの応答開始までの時間（TTFT）を16〜19%短縮しました。</li> </ul> <h3 id="3-anthropicモデルclaude等での施策">3. Anthropicモデル（Claude等）での施策</h3> <ul> <li><strong>賢いキャッシュ位置の設定:</strong> 手動でキャッシュの目印（ブレークポイント）を指定する仕様に合わせ、変化しにくい「ツール定義」と「直近のやり取り」に最適に配置。これにより、キャッシュヒット率を約94%に維持しています。</li> <li><strong>ローカルAIによる高性能なツール検索:</strong> ツール検索をVS Code（クライアント側）で行います。独自の「埋め込み（Embedding）モデル」を使い、言葉のズレがあっても「開発者の開発意図」に基づいて最適なツールを高速・正確に見つけ出します。これにより、セッション全体のトークンを約18%削減しました。</li> </ul> <h3 id="4-今後の展望">4. 今後の展望</h3> <p>今後は、すべての処理を大型のメインAIで行うのではなく、ワークスペース検索などの特定タスクを「安価で小さな専門サブエージェント」に切り出して処理を分散させる仕組みを構築中です。また、意図しない課金を防ぐために、トークン消費量やキャッシュの状態をエディタ上で可視化する機能も進めています。</p> <p>引用元: https://code.visualstudio.com/blogs/2026/06/17/improving-token-efficiency-in-github-copilot</p> <ul> <li><a href="https://togetter.com/li/2711953">熊本城が近代化改修されており石垣にダンパーシステムが搭載されていて驚いてしまった「あとは変形するだけだ」「もともと最新の技術を使った城だしな」</a></li> </ul> <p>熊本城の修復・耐震補強において、石垣の内部に現代の最新技術である「制震ダンパーシステム」が導入されていることがSNSで話題を呼んでいます。地震の被害を乗り越え、城を未来へ残すためのこの「近代化改修」に対し、ネット上では「サイボーグのようでワクワクする」「城は元々その時代の最新技術の結晶なので現代技術での改修は自然だ」といった、技術への感嘆とロマンを感じる好意的な声が多数寄せられています。</p> <p>引用元: https://togetter.com/li/2711953</p> <ul> <li><a href="https://forms.gle/ffg4JTfqdiqK62qf9">お便り投稿フォーム</a></li> </ul> <p>VOICEVOX:春日部つむぎ</p>
June 18, 2026
私立ずんだもん女学園放送部 podcast 20260619
<h2 id="youtube版スライド付き">youtube版(スライド付き)</h2> <div class="article-video"><iframe src="https://www.youtube.com/embed/JAzorP9jV8o" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share" referrerpolicy="strict-origin-when-cross-origin" allowfullscreen=""></iframe></div> <h2 id="関連リンク">関連リンク</h2> <ul> <li><a href="https://applech2.com/archives/20260618-openai-scheduled-tasks-in-chatgpt.html">OpenAI、ChatGPTにリマインダーの送信や定期的な作業の実行、状況の監視を依頼できる「Scheduled Tasks」機能を追加。 AAPL Ch.</a></li> </ul> <p>米OpenAIは、2026年6月17日に対話型AI「ChatGPT」の新機能として、定期的なタスク実行や状況の監視、リマインダーの送信などを自動化できる「Scheduled Tasks（スケジュールされたタスク）」機能のロールアウトを開始しました。</p> <p>本機能は、これまでの「質問に対してその場で答える受動的なAI」から、スケジュールに沿って自律的に働く「能動的なAIエージェント」へと進化させる大きな一歩です。エンジニアに身近な概念で例えると、Linuxの「cron（クーロン）」やWindowsの「タスクスケジューラ」のような定期実行ジョブを、ChatGPTの直感的なUIを使って自然言語だけで簡単に設定できるようになったイメージです。</p> <p>■ 主な機能と管理方法 新機能が適用されると、ChatGPTのサイドバーに「[Scheduled]」という項目が追加されます。この専用画面から、以下のようなタスク管理を直感的に行うことができます。</p> <ul> <li>定期実行したいタスクの作成・編集</li> <li>現在アクティブなタスクの一覧表示と次回実行時刻の確認</li> <li>タスクの一時停止と再開 設定したタスクの実行結果や通知は、モバイルアプリのプッシュ通知や登録されたメールアドレス宛てに届くため、重要な処理結果やリマインダーをタイムリーに受け取ることができます。</li> </ul> <p>■ 利用における制限事項 システムへの負荷を考慮し、実行頻度や同時に登録できるタスク数には以下の制限が設けられています。</p> <ul> <li><strong>実行頻度</strong>: 1時間に1回以上の頻度（高頻度リクエスト）での実行は不可。</li> <li><strong>プラン別のアクティブタスクの上限</strong>: <ul> <li>ChatGPT Go：最大3個</li> <li>ChatGPT Plus：最大5個</li> <li>ChatGPT Business / Edu：最大10個</li> <li>ChatGPT Pro / Enterprise：最大15個 ※Web版およびモバイルアプリ版の対象ユーザー向けに、順次提供が開始されています。</li> </ul> </li> </ul> <p>■ 新人エンジニアに向けた注目ポイント これまでAIを用いた定期処理やクローリング、監視システムを構築するには、自分でプログラム（Pythonなど）を書き、APIを連携させ、サーバーやクラウド（AWS、GCP等）上にデプロイして定期実行させる必要がありました。 「Scheduled Tasks」の登場により、インフラの構築やコードの記述をせずとも、「毎朝9時に指定の情報を要約して通知する」「定期的に特定の状態をチェックする」といった自動化タスクをチャット上で即座に構築できるようになります。業務効率化やプロトタイプ開発の手間を劇的に削減できる機能として、非常に注目されています。</p> <p>引用元: https://applech2.com/archives/20260618-openai-scheduled-tasks-in-chatgpt.html</p> <ul> <li><a href="https://openai.com/index/improving-health-intelligence-in-chatgpt">Improving health intelligence in ChatGPT</a></li> </ul> <p>本記事では、OpenAIが発表した最新モデル「GPT-5.5 Instant」におけるヘルスケア分野の推論能力向上について解説しています。</p> <p>エンジニアとして注目すべきポイントは、モデルの性能向上だけでなく、それを支える「評価指標の構築」と「専門家によるフィードバックループ」の仕組みです。OpenAIは、モデルが健康に関する質問に対し、より正確かつ安全に回答できるよう、世界中の260名以上の医師と協力してモデルの改善を行っています。</p> <p>主な要点は以下の通りです。</p> <ol> <li> <p><strong>推論能力の向上</strong>: GPT-5.5 Instantは、緊急性の判断、文脈に応じた適切な質問、不確実性の明示といったヘルスケア特有の課題において、従来のモデルや「Thinking」モデルに匹敵する性能を達成しています。特に「緊急時の助言」や「ユーザーへの追加情報の確認」といった安全に関わる判断の精度が大きく向上しました。</p> </li> <li> <p><strong>客観的な評価手法（HealthBench）</strong>: モデルの進化を定量化するため、「HealthBench」および「HealthBench Professional」というヘルスケアに特化した評価フレームワークが採用されています。これにより、単なる回答の正確性だけでなく、コミュニケーションの質や適切なエスカレーションが実行できているかを厳密に測定しています。</p> </li> <li> <p><strong>医師による継続的な改善プロセス</strong>: 70万件を超える医師による回答のレビューデータが、モデルの評価指標やルール（Rubrics）に組み込まれています。また、実運用環境（プロダクション）におけるモニタリングを通じて、事実誤認の可能性を2ヶ月で71%削減することに成功しました。</p> </li> </ol> <p>新人エンジニアにとって本記事は、高度なモデルであっても、その精度を保証するためには「ドメイン専門家（医師）の知見」と「信頼性の高い評価データセット」が不可欠であるという、AI実装の重要なベストプラクティスを学べる事例と言えます。最新モデルを単に使うだけでなく、どのような品質管理プロセスが背後にあるのかを知る良い機会となるでしょう。</p> <p>引用元: https://openai.com/index/improving-health-intelligence-in-chatgpt</p> <ul> <li><a href="https://joho-todai.com/epic-games-lore-version-control/">Epic GamesがGitの死角を突く。バージョン管理「Lore」公開</a></li> </ul> <p>Epic Gamesは、大規模なゲーム開発に特化したオープンソースのバージョン管理システム「Lore」を公開しました。長年、ソースコード管理にはGit、バイナリアセットが主体のゲーム開発にはPerforceが業界標準として使われてきましたが、Loreはその両者のメリットを融合させることを目指した新しいツールです。</p> <p>新人エンジニアの方にとって理解のポイントとなるのは、「なぜ新しいツールが必要なのか」という背景です。Gitは軽量で分散型という優れた特徴を持ちますが、数GBにおよぶ巨大なバイナリファイルの管理や、アーティストが作業する際の排他制御（ロック機能）が苦手です。一方でPerforceはその課題を解決していますが、商用利用でのライセンス費用が課題となっていました。</p> <p>Loreは、以下の特徴を持つことで、この「バージョン管理の断層」を埋めようとしています。</p> <ul> <li><strong>バイナリ対応のネイティブ設計</strong>: 大容量ファイルを例外扱いせず、最初から効率的に扱えるよう設計されています。</li> <li><strong>排他ロック機能</strong>: 複数人で同じファイルを作業する際の競合を安全に回避します。</li> <li><strong>パフォーマンスと操作性</strong>: Gitのような快適なオフライン操作と、Perforceのような集中管理型の安定性を両立しています。</li> <li><strong>モダンな技術スタック</strong>: 実装言語にRustを採用し、MITライセンスで提供することで、企業のパイプラインへの組み込みを容易にしています。</li> </ul> <p>現在はv0.8.3という初期段階ですが、実際にEpic Gamesの『フォートナイト』開発現場で運用されてきた実績が最大の強みです。今後、Perforceに代わる選択肢として、特に中小規模のスタジオや新規プロジェクトにおいて重要なインフラになる可能性があります。ただし、現時点では一部機能がプロプライエタリであったり、APIや仕様が流動的である点には留意が必要です。大規模開発の現場で「なぜその技術が使われているのか」を学ぶ良いケーススタディとなるプロジェクトです。</p> <p>引用元: https://joho-todai.com/epic-games-lore-version-control/</p> <ul> <li><a href="https://openrouter.ai/blog/insights/royale-last-agent-standing/">A Robot is Sprinting Towards You: Do You Want it Running on Claude or Grok?</a></li> </ul> <p>11種類のLLMを2Dバトロワゲームで戦わせる実験を実施。既存のベンチマークとは異なり、Grokは「協調性」を捨てた戦術で圧倒的な勝率と高いコスト対効果を発揮。一方、Claudeは他者との共生を優先し順位を落とす場面も。モデルの「アライメント（調整）」が実環境のパフォーマンスに与える影響を可視化しており、用途に応じたモデル選択の重要性と、数値指標だけでは見えないLLMの個性が理解できる興味深い検証です。</p> <p>引用元: https://openrouter.ai/blog/insights/royale-last-agent-standing/</p> <ul> <li><a href="https://forms.gle/ffg4JTfqdiqK62qf9">お便り投稿フォーム</a></li> </ul> <p>VOICEVOX:ずんだもん</p>
June 17, 2026
株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20260618
<h2 id="youtube版スライド付き">youtube版(スライド付き)</h2> <div class="article-video"><iframe src="https://www.youtube.com/embed/Anu921lUbBA" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share" referrerpolicy="strict-origin-when-cross-origin" allowfullscreen=""></iframe></div> <h2 id="関連リンク">関連リンク</h2> <ul> <li><a href="https://openai.com/index/ai-chemist-improves-reaction">A near-autonomous AI chemist improves a challenging reaction in medicinal chemistry</a></li> </ul> <p>OpenAIは、創薬化学における難度の高い化学反応の効率を改善する「自律型AI化学者」の成果を発表しました。本プロジェクトでは、GPT-5.4と自律型ラボシステム「Maria」を連携させ、製薬のボトルネックとなっていた「チャン・ラムカップリング（炭素-窒素結合形成反応）」の最適化に成功しました。</p> <p>本システムの仕組みは、AIが膨大な文献を分析して仮説を生成し、実験計画を立案。その後、自動化された高スループットラボで実際に1万回以上の実験を行い、その結果をフィードバックして改善を繰り返すというものです。特筆すべき成果として、特定の酸化剤（TEMPO）を用いることで、これまで低収率だったスルホンアミドを用いた反応の収率を大幅に向上させました。この結果は、ラボでの小規模実験だけでなく、人間の化学者によるベンチスケールでの再現実験によっても実証されています。</p> <p>新人のエンジニアが注目すべきポイントは、AIが「知識を統合する」だけでなく、「物理的な実験を伴う反復プロセス（ループ）」に深く関与し、科学的発見を加速させている点です。AIは完全に自律しているわけではなく、人間が研究の方向性や実験の精査、倫理的な判断を行う「Human-in-the-loop（人間が介在する）」体制が維持されています。</p> <p>この事例は、AIが単なるコード生成や文章作成の道具にとどまらず、専門的な実験科学のパートナーとして機能する未来を示唆しています。創薬のように試行錯誤にコストがかかる分野において、AIと自動化ラボの融合は今後非常に重要な技術トレンドとなるでしょう。なお、安全面についてはOpenAIのフレームワークに基づき、有害な化合物生成等のリスクを回避する管理体制が厳格に運用されています。</p> <p>引用元: https://openai.com/index/ai-chemist-improves-reaction</p> <ul> <li><a href="https://huggingface.co/blog/zai-org/glm-52-blog">GLM-5.2: Built for Long-Horizon Tasks</a></li> </ul> <p>「GLM-5.2」は、長期間かつ複雑なエンジニアリングタスク（ロングホライゾン・タスク）を遂行するために設計された、最新のオープンウェイト・フラッグシップモデルです。最大の特徴は、1Mトークンという超長文コンテキストを安定して処理できる能力と、実務での実用性を重視した設計にあります。</p> <p>主な技術的ハイライトは以下の通りです。 ・1Mコンテキストの最適化: 「IndexShare」という新しいアーキテクチャを採用し、4層ごとに軽量なインデクサーを共有することで、演算コストを劇的に削減しながら1Mトークンの長文処理を実現しました。 ・推論効率の向上: 推論時の推測デコード（Speculative Decoding）を改善し、受容長を最大20%向上させています。また、推論エンジン側でもKVキャッシュ管理やカーネル最適化を行い、長文タスク時のスループットを向上させています。 ・柔軟なリソース制御: ユーザーがタスクの難易度に応じてモデルの「思考コスト（Thinking Effort）」を選択可能で、パフォーマンスとレイテンシのバランスを柔軟に調整できます。 ・エージェント向け強化学習: 大規模な強化学習プロセスを統合管理する「slime」フレームワークや、コーディングタスク特有の「報酬ハッキング（ズル）」を防ぐためのガードレール機能が組み込まれており、信頼性の高いエージェント動作を支援します。</p> <p>ベンチマークでは、FrontierSWEやSWE-bench Proといった技術的な難易度の高いコーディングタスクにおいて、オープンソースモデルとして最高水準の性能を記録しており、クローズドモデルに迫る実力を示しています。開発者向けにはHuggingFace等でモデルが公開されているほか、各種フレームワークでも利用可能です。</p> <p>引用元: https://huggingface.co/blog/zai-org/glm-52-blog</p> <ul> <li><a href="https://developer.nvidia.com/blog/build-on-device-ai-companions-with-the-nvidia-ace-game-agent-sdk-and-unreal-engine-5-plugins/">Build On-Device AI Companions with the NVIDIA ACE Game Agent SDK and Unreal Engine 5 Plugins</a></li> </ul> <p>NVIDIAは、Unreal Engine 5（UE5）向けにオンデバイスで動作するAIエージェント構築用の新しいSDKおよびプラグインを発表しました。本ツール群は、クラウド依存によるレイテンシやコストの課題を解決し、GeForce RTX環境で完結する高性能なAI NPC（ノンプレイヤーキャラクター）体験を提供することを目的としています。</p> <p>主な提供内容は以下の通りです。</p> <ul> <li><strong>NVIDIA ACE Game Agent SDK</strong>: 軽量なC/C++ベースのエージェント用フレームワークです。Agent API（自律的な推論）、Chat API（推論制御）、RAG API（外部データベース連携）を備え、NPCがゲーム内の文脈を理解して動的に行動する仕組みを構築可能です。</li> <li><strong>ACE Unreal Engine 5プラグイン</strong>: ASR（音声認識）、SLM（小規模言語モデル）、TTS（音声合成）の3柱をカバー。BlueprintおよびC++から直接利用可能で、高度な対話システムを直感的に実装できます。</li> <li><strong>DLSS 4.5プラグイン</strong>: UE5向けの最新アップデートとして、動的なフレーム生成機能や解像度向上アルゴリズムが強化され、よりスムーズなレンダリング環境をサポートします。</li> </ul> <p>本技術により、開発者はスクリプトに縛られない、より没入感のあるNPCを開発できます。さらに、プロンプトベースで人間らしい動作を生成できる「NVIDIA Kimodo」のUE5プラグイン化も発表されており、AIを活用した効率的かつ創造的なゲーム制作フローが強化されています。</p> <p>引用元: https://developer.nvidia.com/blog/build-on-device-ai-companions-with-the-nvidia-ace-game-agent-sdk-and-unreal-engine-5-plugins/</p> <ul> <li><a href="https://rocketnews24.com/2026/06/17/2772729/">イオンモールおじさんはどうすべきなのか？ 買い替えずに「同じ服を活かせる着こなし」をAIに教えてもらった</a></li> </ul> <p>SNSで話題の「イオンモールおじさん」スタイルを刷新すべく、GeminiとChatGPTにアドバイスを仰いだ検証記事です。AIは買い替えを推奨せず、「インナーに白Tを着る」「シャツのボタンを開ける」「ロールアップする」といった着こなしの工夫を提案。実際に実践することで、ラフで現代的な印象へ改善できることを実証しました。AIを日常のファッションアドバイザーとして活用する、楽しく実用的な試みです。</p> <p>引用元: https://rocketnews24.com/2026/06/17/2772729/</p> <ul> <li><a href="https://forms.gle/ffg4JTfqdiqK62qf9">お便り投稿フォーム</a></li> </ul> <p>（株式会社ずんだもんは架空の登場組織です）</p>
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