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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 20250929
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Chromeの開発チームは、AIエージェント向けの新しいツール「Model Context Protocol（MCP）サーバー」の公開プレビューを開始しました。これは、AIを活用した開発を大きく変える可能性を秘めています。
これまでAIコーディングアシスタントは、コードを生成できても、それが実際にブラウザでどう動くのかを直接確認するのが苦手でした。例えるなら、目隠しをしてプログラミングしているようなもので、問題の発見や修正が難しかったのです。
この課題を解決するため、Chrome DevTools MCPサーバーが登場しました。MCPとは、大規模言語モデル（LLM）のようなAIを外部のツールやデータに接続するためのオープンな標準プロトコルです。このサーバーは、AIエージェントにChrome DevToolsの強力なデバッグ機能やパフォーマンス分析機能を使えるようにします。これにより、AIがウェブページを直接チェックし、まるで人間のように問題を見つけて修正できるようになります。
AIエージェントがMCPサーバーを使うことで、以下のような様々なことが可能になります。
この新しいMCPサーバーは、簡単な設定を加えるだけで、すぐに試すことができます。AIエージェント開発者は、GitHubのドキュメントで詳細な使い方を確認できます。
この機能はまだプレビュー版で、開発チームはAIを活用した次世代の開発ツールをより良くしていくために、ユーザーからのフィードバックを積極的に募集しています。ウェブ開発におけるAIの可能性を広げる、非常にエキサイティングな一歩と言えるでしょう。
引用元: https://developer.chrome.com/blog/chrome-devtools-mcp?hl=ja
Preferred Networks（PFN）が、複数のAIを協力させて知識を最大限に活用する「Multi Agent（マルチエージェント）」という新しい手法の研究成果を発表しました。新人エンジニアの皆さんも、ぜひ知っておきたいAIの最新の活用事例です。
この研究では、AI同士が議論しながら最適な答えを見つける「LLM Debate（エルエルエムディベート）」というMulti Agentの手法を使いました。具体的には、PFNが独自に開発した医療分野に特化したAI「Preferred-MedLLM-Qwen-72B」と、高性能な汎用AIである「GPT-4o」を組み合わせ、医師国家試験の問題を解かせました。
AIを単体で使う場合、それぞれが持つ知識には得意なことと苦手なことがあります。そこで、両方のAIを協調させることで、お互いの得意な知識を補い合い、より正確な答えを導き出すことを目指しました。実験の結果、Preferred-MedLLM-Qwen-72BとGPT-4oを連携させた場合、単体で問題を解くよりも平均で約15点も正解率が向上し、医師国家試験で90%を超える高い正解率を達成しました。
この研究から、特に重要な点が2つ見つかりました。
この研究は、強力な汎用AIと、特定の専門分野に特化したAIをうまく組み合わせることで、AIの推論能力をさらに引き出せることを示しています。PFNは、この知見を今後のAI研究開発や、実際の社会課題解決のためのソリューション開発に活かしていく方針です。異なるAIの「得意」を組み合わせて、これまでにない価値を生み出すこの研究は、私たちエンジニアがAIの未来を考える上で、非常に刺激的で希望に満ちた内容だと言えるでしょう。
引用元: https://tech.preferred.jp/ja/blog/medllm-multi-agent/
ログラスが発表した「Loglass AI Agents」構想は、従来のSaaSが扱う「決定論的な」タスク（常に同じ結果が期待される）に加え、「非決定論的な」タスク（毎回結果が変動しうる）もAI Agentで実現し、より良い意思決定を支援することを目指します。
しかし、AIエージェントの活用には大きな課題があります。AIエージェントは高度な能力を持つ一方で、同じ指示を与えても結果が毎回異なる「非決定論的な」振る舞いをすることがあります。これは、会計システムのように「同じ入力には常に同じ出力」が求められる従来の業務アプリケーションの信頼性や一貫性とは相性が悪く、ビジネスでAIエージェントを安心して使う上での大きな障壁です。
この課題を解決するため、Springフレームワーク開発者のRod Johnson氏がOSSのAIエージェントフレームワーク「Embabel」を開発しました。EmbabelはKotlin製で、「生成AIを安全かつ信頼性の高いものにし、ビジネス価値を最大限に引き出す」ことを目的としています。特に、決定論的な要素と非決定論的な要素が混ざった業務の解決に貢献します。
Embabelの主な特徴は二つです。
Embabelは、これらの特徴を通じて、企業レベルで信頼性のあるAIエージェントの実現を目指します。AIエージェント開発はまだ黎明期ですが、Embabelのようなフレームワークは、従来のシステムとAIの創造性を融合させ、全く新しい「AIネイティブなプロダクト」を創造する鍵となるでしょう。
引用元: https://zenn.dev/loglass/articles/e6525e7e8b7a69
VOICEVOX:春日部つむぎ
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By 株式会社ずんだもん技術室AI放送局関連リンク
Chromeの開発チームは、AIエージェント向けの新しいツール「Model Context Protocol（MCP）サーバー」の公開プレビューを開始しました。これは、AIを活用した開発を大きく変える可能性を秘めています。
これまでAIコーディングアシスタントは、コードを生成できても、それが実際にブラウザでどう動くのかを直接確認するのが苦手でした。例えるなら、目隠しをしてプログラミングしているようなもので、問題の発見や修正が難しかったのです。
この課題を解決するため、Chrome DevTools MCPサーバーが登場しました。MCPとは、大規模言語モデル（LLM）のようなAIを外部のツールやデータに接続するためのオープンな標準プロトコルです。このサーバーは、AIエージェントにChrome DevToolsの強力なデバッグ機能やパフォーマンス分析機能を使えるようにします。これにより、AIがウェブページを直接チェックし、まるで人間のように問題を見つけて修正できるようになります。
AIエージェントがMCPサーバーを使うことで、以下のような様々なことが可能になります。
この新しいMCPサーバーは、簡単な設定を加えるだけで、すぐに試すことができます。AIエージェント開発者は、GitHubのドキュメントで詳細な使い方を確認できます。
この機能はまだプレビュー版で、開発チームはAIを活用した次世代の開発ツールをより良くしていくために、ユーザーからのフィードバックを積極的に募集しています。ウェブ開発におけるAIの可能性を広げる、非常にエキサイティングな一歩と言えるでしょう。
引用元: https://developer.chrome.com/blog/chrome-devtools-mcp?hl=ja
Preferred Networks（PFN）が、複数のAIを協力させて知識を最大限に活用する「Multi Agent（マルチエージェント）」という新しい手法の研究成果を発表しました。新人エンジニアの皆さんも、ぜひ知っておきたいAIの最新の活用事例です。
この研究では、AI同士が議論しながら最適な答えを見つける「LLM Debate（エルエルエムディベート）」というMulti Agentの手法を使いました。具体的には、PFNが独自に開発した医療分野に特化したAI「Preferred-MedLLM-Qwen-72B」と、高性能な汎用AIである「GPT-4o」を組み合わせ、医師国家試験の問題を解かせました。
AIを単体で使う場合、それぞれが持つ知識には得意なことと苦手なことがあります。そこで、両方のAIを協調させることで、お互いの得意な知識を補い合い、より正確な答えを導き出すことを目指しました。実験の結果、Preferred-MedLLM-Qwen-72BとGPT-4oを連携させた場合、単体で問題を解くよりも平均で約15点も正解率が向上し、医師国家試験で90%を超える高い正解率を達成しました。
この研究から、特に重要な点が2つ見つかりました。
この研究は、強力な汎用AIと、特定の専門分野に特化したAIをうまく組み合わせることで、AIの推論能力をさらに引き出せることを示しています。PFNは、この知見を今後のAI研究開発や、実際の社会課題解決のためのソリューション開発に活かしていく方針です。異なるAIの「得意」を組み合わせて、これまでにない価値を生み出すこの研究は、私たちエンジニアがAIの未来を考える上で、非常に刺激的で希望に満ちた内容だと言えるでしょう。
引用元: https://tech.preferred.jp/ja/blog/medllm-multi-agent/
ログラスが発表した「Loglass AI Agents」構想は、従来のSaaSが扱う「決定論的な」タスク（常に同じ結果が期待される）に加え、「非決定論的な」タスク（毎回結果が変動しうる）もAI Agentで実現し、より良い意思決定を支援することを目指します。
しかし、AIエージェントの活用には大きな課題があります。AIエージェントは高度な能力を持つ一方で、同じ指示を与えても結果が毎回異なる「非決定論的な」振る舞いをすることがあります。これは、会計システムのように「同じ入力には常に同じ出力」が求められる従来の業務アプリケーションの信頼性や一貫性とは相性が悪く、ビジネスでAIエージェントを安心して使う上での大きな障壁です。
この課題を解決するため、Springフレームワーク開発者のRod Johnson氏がOSSのAIエージェントフレームワーク「Embabel」を開発しました。EmbabelはKotlin製で、「生成AIを安全かつ信頼性の高いものにし、ビジネス価値を最大限に引き出す」ことを目的としています。特に、決定論的な要素と非決定論的な要素が混ざった業務の解決に貢献します。
Embabelの主な特徴は二つです。
Embabelは、これらの特徴を通じて、企業レベルで信頼性のあるAIエージェントの実現を目指します。AIエージェント開発はまだ黎明期ですが、Embabelのようなフレームワークは、従来のシステムとAIの創造性を融合させ、全く新しい「AIネイティブなプロダクト」を創造する鍵となるでしょう。
引用元: https://zenn.dev/loglass/articles/e6525e7e8b7a69
VOICEVOX:春日部つむぎ