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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 20250728


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  • Build More Accurate and Efficient AI Agents with the New NVIDIA Llama Nemotron Super v1.5
  • NVIDIAが、AIエージェントの精度と効率を大幅に向上させる新しい大規模言語モデル(LLM)「NVIDIA Llama Nemotron Super v1.5」を発表しました。このモデルは、AIがより賢く、そしてスムーズに動くための重要な進化を遂げています。

    AIエージェントとは、まるで人間のアシスタントのように、自分で考えて計画を立て、複雑なタスクを自律的に実行できるAIシステムのことです。例えば、会議のスケジュール調整から、データ分析、プログラミングまで、幅広い業務を任せられる将来が期待されています。

    この「Llama Nemotron Super v1.5」は、特にAIエージェントが「推論」を行う能力を強化しています。推論とは、与えられた情報から論理的に答えを導き出す能力のことで、具体的には、複雑な数学の問題を解いたり、科学的な問いに答えたり、正確なコードを生成したり、指示を的確に理解して実行したり、自然な会話を続けたりといったタスクが含まれます。

    従来の「Llama Nemotron Ultra」の効率的な基盤を引き継ぎつつ、さらに「高信号な推論タスク」に特化した新しいデータで追加学習(ポストトレーニング)されているのが大きな特徴です。これにより、多段階の思考が必要な複雑なタスクや、外部ツールを組み合わせて使うような場面で、他のオープンモデルに比べて高い精度を発揮します。

    さらに、AIの処理速度である「スループット」も大幅に向上しています。これは「ニューラルアーキテクチャ探索」といった最先端の技術を使ってモデルを効率化した結果で、同じ計算資源と時間で、より多くの処理を高速に行えるようになりました。つまり、より高度な推論を、より低い運用コストで実現できるということです。なんと、単一のGPUでも動作するように設計されており、導入のハードルも低くなっています。

    この最新のモデルは、すでにNVIDIAの「build.nvidia.com」や「Hugging Face」から試したり、ダウンロードしたりすることが可能です。AIエージェント開発に興味がある新人エンジニアの皆さんにとって、このLlama Nemotron Super v1.5は、AIが自律的に行動する未来を切り開く、非常に重要なツールとなるでしょう。ぜひ最新の技術に触れてみてください。

    引用元: https://developer.nvidia.com/blog/build-more-accurate-and-efficient-ai-agents-with-the-new-nvidia-llama-nemotron-super-v1-5/

    • Introducing Opal: describe, create, and share your AI mini-apps
    • Google Labsから、AIの力を活用した「ミニアプリ」を簡単に開発・共有できる、実験的な新ツール「Opal」が発表されました。これは、プログラミングの専門知識がないエンジニアや、AIのアイデアを形にしたいと考えている方々にとって、まさに「コード不要」でAIアプリケーションを構築できる画期的なツールです。

      Opalの核となる機能は、AIモデルへの「指示(プロンプト)」や様々な「ツール」を組み合わせ、一連の作業の流れ(ワークフロー)として視覚的に構築できる点にあります。例えば、「特定のテーマに関する情報を検索し、その結果を要約して、さらにメールを作成する」といった複雑なタスクも、自然な言葉でOpalに指示するだけで、視覚的なワークフローとして自動的に組み上げてくれます。これにより、会議の議事録作成支援やデータ分析の自動化、顧客対応の効率化など、日々の業務を助けるカスタムAIアプリを気軽に作れるようになります。

      このツールは、単にアプリを作るだけでなく、作成過程での「編集のしやすさ」も重視しています。一度作ったワークフローも、会話型AIに話しかけるように変更を指示したり、ビジュアルエディタでブロックをドラッグ&ドロップしたりする直感的な操作で、簡単に修正や機能追加が可能です。これにより、思いついたアイデアを素早く試行錯誤し、実際に動作するプロトタイプとしてすぐに検証できるため、AIを活用した開発のサイクルを大幅に加速させることができます。

      完成したAIミニアプリは、他のGoogleアカウントを持つユーザーと簡単に共有することが可能です。これにより、個人での生産性向上はもちろんのこと、チーム内でのAIを活用した新しい働き方の提案や、ユニークなソリューションの共有がスムーズに行えるようになります。

      現在、Opalは米国限定の公開ベータ版として提供されています。Googleは、このOpalを通じて、これまで専門知識が必要だったAIアプリケーション開発の敷居を大きく下げ、「AIの民主化」を推進しようとしています。AIに興味があっても何から始めていいか分からなかった新人エンジニアの方々も、Opalの用意されたデモギャラリーのテンプレートから始めることで、AI活用の新しい可能性を体験し、創造的なツールを自らの手で生み出す第一歩を踏み出せるでしょう。

      引用元: https://developers.googleblog.com/en/introducing-opal/

      • Claude Code でカスタムサブエージェントを作成する
      • Claude Codeに新しく追加された「カスタムサブエージェント」機能について解説します。これは、まるでプロジェクトで特定分野の専門家チームを作るように、AIアシスタントであるClaude Codeの中に、特定のタスクに特化した「小さなAI専門家(サブエージェント)」を作れる機能です。

        なぜサブエージェントが便利なの?

        人間が一度にたくさんのことを考えられないように、AIも一度に処理できる情報量(これを「コンテキストウィンドウ」と呼びます)には限界があります。長い会話や複雑な作業を続けていると、AIが「あれ?最初の指示は何だったっけ?」と忘れてしまうことがあります。
        サブエージェントを使うと、こんなメリットがあります。

        1. 情報の整理整頓: 各サブエージェントが自分の担当するタスクに集中するため、メインの会話セッションが不要な情報でごちゃごちゃにならず、AIが目的を見失いにくくなります。例えば、膨大なコードの調査をサブエージェントに任せれば、調査の途中で得られた詳細な情報がメインのAIに流れ込まず、必要な結果だけを返してもらえるイメージです。
        2. 専門性の向上: 特定の専門分野(例:バックエンド開発、コードレビュー)に特化した指示(システムプロンプト)を与えることで、その分野でのAIの能力を最大限に引き出せます。まるで、特定のスキルを持った優秀なエンジニアを雇うようなものです。
        3. 作ったら何度でも使える: 一度作ったサブエージェントは、同じプロジェクト内だけでなく、他のプロジェクトやチームメンバーとも共有して何度も再利用できます。効率アップに繋がります。
        4. セキュリティも安心: サブエージェントごとに利用できるツールやアクセス権限を設定できるため、必要な機能だけを与えて、セキュリティリスクを減らせます。
        5. どうやって作るの?

          Claude Codeで/agentsとコマンドを入力するだけで、対話形式で簡単にサブエージェントを作ることができます。作りたいエージェントの役割を説明するだけで、Claude Codeが自動で最適な設定を生成してくれる機能もあります。作成されたサブエージェントの設定は、プロジェクト内の特定の場所にファイルとして保存されます。

          どうやって使うの?

          あなたが作業中に「このタスクはあのサブエージェントに任せたら良さそうだ」とClaude Codeが判断した場合、自動的に呼び出してくれます。もちろん、あなたが直接「〇〇(サブエージェント名)を使って、この作業をお願い!」と指示することも可能です。
          ただし、サブエージェントの呼び出しは常に新しい状態から始まるため、メインのAIが既に持っている情報を使う方が速い場合もあります。状況に合わせて賢く使い分けるのが、AIと上手に付き合うコツです。

          この機能を使えば、AIとの協業がさらにスムーズになり、日々の開発作業がぐっと効率的になるでしょう。

          引用元: https://azukiazusa.dev/blog/create-custom-sub-agent-in-claude-code

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