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私立ずんだもん女学園放送部 podcast 20250718
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OpenAIが、ChatGPTにまるで専属アシスタントのような新機能「ChatGPT Agent」を導入しました。これにより、ChatGPTはあなたの指示を受けて、自律的にパソコンを操作し、複雑なタスクを一貫して完了させられるようになります。
これまでのChatGPTは質問に答えるのが中心でしたが、Agent機能では「カレンダーを見て、会議の要約を作成してほしい」「競合3社を分析してスライドを作ってほしい」といった、より具体的な作業を依頼できます。ChatGPTはウェブサイトを巡回したり、必要な情報があれば安全にログインを促したり、コードを実行したり、分析を行ったりと、さまざまな手順を踏んで、最終的に編集可能なスライドやスプレッドシートとして結果をまとめます。
この新機能は、ウェブ操作に長けた「Operator」と、情報分析・要約が得意な「Deep Research」の技術を組み合わせたものです。ChatGPTは、仮想のコンピューター上で「推論（考える）」と「行動（実行する）」をスムーズに切り替えながら、あなたの指示通りにタスクを進めます。
最も重要なのは、ユーザーが常にコントロールできる点です。ChatGPTが重要な行動を起こす前には必ず許可を求めますし、いつでも作業を中断したり、自分でブラウザを操作したり、タスクを完全に停止したりできます。
この「Agentモード」は、Pro、Plus、Teamユーザー向けに提供が開始されています。ChatGPTのチャット画面にあるツールメニューから「agent mode」を選択するだけで簡単に有効にできます。GmailやGitHubなどの外部アプリと連携できる「コネクタ」機能を使えば、よりパーソナルな情報にもアクセスし、作業に活かすことが可能です。例えば、週ごとのレポート作成などを自動化することもできます。
ChatGPT Agentは、ビジネスでの繰り返しの作業（プレゼン作成、会議調整、データ更新など）や、プライベートでの旅行計画、イベント企画など、幅広いシーンでの活用が期待されます。各種ベンチマークテストでも非常に高い性能を発揮しており、特にスプレッドシートの編集やデータ分析のタスクでは、人間を超えるほどの精度を見せることもあります。
一方で、ウェブ上で直接行動する新機能には新たなリスクも伴います。OpenAIは安全性に最大限配慮しており、例えば、悪意のある第三者からの不正な指示（プロンプトインジェクション）を防ぐための対策や、モデルの間違いによる被害を避けるための「重要な行動前のユーザー確認」「高リスクなタスクの拒否」といった仕組みを導入しています。また、ユーザーのプライバシー保護のため、閲覧データの削除機能や、パスワードなどの機密情報をモデルが記憶しない安全なブラウザモードも備わっています。さらに、生物・化学兵器関連の悪用リスクに対しても、最高レベルの厳重な安全対策を講じ、専門家との連携やバグバウンティプログラムを通じて、継続的に安全性を向上させています。
この機能はまだ初期段階ですが、今後さらに効率的で多機能なツールへと進化していくことが期待されています。
引用元: https://openai.com/index/introducing-chatgpt-agent
この記事では、タイミー社が開発現場で直面していた「Flaky Test（フレイキーテスト）」という困った問題を、AIエージェント「Devin（デビン）」を使ってどのように解決し、開発効率を向上させたかを紹介しています。
Flaky Testとは何か？なぜ困るのか？
Flaky Testとは、同じコードなのに「ある時はテストに成功し、別の時には失敗する」という、結果が不安定なテストのことです。これはまるで、たまにしか起きない謎のバグのようで、エンジニアの皆さんを大いに悩ませます。タイミー社でも、このFlaky Testが原因で、毎日何度もCI（継続的インテグレーション）という自動テストが失敗し、デプロイ（作ったプログラムを実際に使えるようにすること）が遅れたり、開発者が本来の業務ではなくテストの再実行や原因調査に時間を取られたりしていました。最悪の場合、CIが不安定すぎて「テストが通っても信用できない」状態になり、品質保証の役割を果たせなくなる可能性すらあったそうです。
DevinでFlaky Testを自動解決！
この問題を解決するため、タイミー社はAIエージェントのDevinに着目しました。彼らは、以下のステップでFlaky Testの検出から修正までを自動化する仕組みを構築しました。
Devinは、ただ単にコードを修正するだけでなく、テスト情報やエラーメッセージ、実行コマンドといった詳細な情報が書かれた「プロンプト（AIへの指示書）」をもとに、なぜテストが不安定なのかを推測し、的確な修正案を提案してくれます。例えば、時間によって結果が変わるバリデーション（入力チェック）の問題や、テスト用のデータがランダムに生成されることでテストが不安定になる問題を、Devinは賢く修正してくれました。
導入後の嬉しい変化
この仕組みを導入した結果、Devinが作成した修正PRの多くは、ほとんど人の手で修正されることなく取り込まれました。これにより、CIのテストが安定して成功するようになり、開発者はFlaky Testに悩まされることがなくなりました。デプロイもスムーズに進むようになり、エンジニアの皆さんは、本来もっと集中すべき「新しい機能を作る」といった創造的な仕事に時間を費やせるようになったのです。
タイミー社は、今回の成功をきっかけに、さらにAIを開発プロセスに活用していくことを考えています。AIが、これまで面倒だったり時間がかかったりしていた作業を肩代わりしてくれることで、私たちはもっと楽しい、もっと価値のある仕事に集中できるようになるでしょう。
引用元: https://tech.timee.co.jp/entry/2025/07/16/100000
AI技術の進化が目覚ましく、エンジニアの仕事のやり方が大きく変わろうとしています。特に「AI Coding Agent」は、コードの自動生成や修正、デバッグ、ドキュメント作成などを手助けしてくれる強力なツールです。たった数年で、AIがコードを部分的に補完する段階から、自動でほとんどのコードを書き上げるレベルにまで進化しています。
この資料では、様々なAI Agentツールの中でも「Cline」と「Amazon Bedrock」の組み合わせが推奨されています。その理由として、ClineはVS Codeの拡張機能として手軽に無料で導入でき、Amazon Bedrockと連携すれば、多くの企業で既に導入済みのAWS環境をそのまま活用できるため、導入のハードルが低い点が挙げられます。
AI Agentを使った開発では、エンジニアの役割も変化します。これまでは自分でコードを書いていましたが、これからは「AIに意図を正確に伝える」能力が重要になります。つまり、どんな機能が欲しいのか、どう動いてほしいのかを明確に指示し、AIが生成したコードが正しいか、もっと良くできないかを検証・調整する力が求められます。要件定義やシステム設計のスキルも、これまで以上に大切になります。
AI Agentには便利な機能がたくさんあります。例えば、外部サービスと連携して情報を活用したり（MCP Server）、プロジェクト固有のルール（コーディング規約など）を自動で守らせたり（.clinerules）、過去の会話や作業履歴を覚えて次の作業に活かす（Memory bank）ことができます。また、同じような指示を繰り返す場合に、コストを抑える「プロンプトキャッシュ」機能もあります。
AI Agentを効果的に使うにはコツがあります。指示は具体的に、かつ最初は小さな機能から作り始め、少しずつ機能を追加していくのがおすすめです。こうすることで、もしAIが期待と違うコードを生成しても、すぐに修正したり、やり直したりしやすくなります。
いくつか注意点もあります。AI Agentの利用にはコストがかかるため、使いすぎには注意が必要です。また、AIが自動で多くの情報を読み込んで推論に使うため、機密情報がAIに送信されないよう、データの取り扱いには十分気をつけましょう。AWSサービスを利用することで、情報管理のリスクを軽減できる場合があります。
コーディング以外にも、AI Agentは役立ちます。例えば、既存のコードからシステムの構成や説明ドキュメントを自動で作成したり、プロジェクト全体のセキュリティ上の問題点を見つけて修正を提案したりできます。最近では、コマンドラインからAWSリソースの管理やトラブルシューティングを助けてくれる「Amazon Q Developer CLI Agent」のようなツールも登場しており、AWSのコスト最適化レポート作成やセキュリティ監査、システム構成図の自動生成など、幅広い作業の効率化が期待されています。
AIはプログラマの仕事を奪うのではなく、そのやり方を変えるツールです。新しい技術を積極的に学び、使いこなせるようになることで、新人エンジニアでもベテラン顔負けのパフォーマンスを発揮できるようになるでしょう。最新情報にアンテナを張り、自分で試してみることが何よりも重要です。
引用元: https://speakerdeck.com/nasuvitz/ai-agent-niyorushi-zhuang-nobesutopurakuteisu-ai-coding-agent-noxiao-guo-zheng-ming-tozu-zhi-zhan-kai
VOICEVOX:ずんだもん
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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
OpenAIが、ChatGPTにまるで専属アシスタントのような新機能「ChatGPT Agent」を導入しました。これにより、ChatGPTはあなたの指示を受けて、自律的にパソコンを操作し、複雑なタスクを一貫して完了させられるようになります。
これまでのChatGPTは質問に答えるのが中心でしたが、Agent機能では「カレンダーを見て、会議の要約を作成してほしい」「競合3社を分析してスライドを作ってほしい」といった、より具体的な作業を依頼できます。ChatGPTはウェブサイトを巡回したり、必要な情報があれば安全にログインを促したり、コードを実行したり、分析を行ったりと、さまざまな手順を踏んで、最終的に編集可能なスライドやスプレッドシートとして結果をまとめます。
この新機能は、ウェブ操作に長けた「Operator」と、情報分析・要約が得意な「Deep Research」の技術を組み合わせたものです。ChatGPTは、仮想のコンピューター上で「推論（考える）」と「行動（実行する）」をスムーズに切り替えながら、あなたの指示通りにタスクを進めます。
最も重要なのは、ユーザーが常にコントロールできる点です。ChatGPTが重要な行動を起こす前には必ず許可を求めますし、いつでも作業を中断したり、自分でブラウザを操作したり、タスクを完全に停止したりできます。
この「Agentモード」は、Pro、Plus、Teamユーザー向けに提供が開始されています。ChatGPTのチャット画面にあるツールメニューから「agent mode」を選択するだけで簡単に有効にできます。GmailやGitHubなどの外部アプリと連携できる「コネクタ」機能を使えば、よりパーソナルな情報にもアクセスし、作業に活かすことが可能です。例えば、週ごとのレポート作成などを自動化することもできます。
ChatGPT Agentは、ビジネスでの繰り返しの作業（プレゼン作成、会議調整、データ更新など）や、プライベートでの旅行計画、イベント企画など、幅広いシーンでの活用が期待されます。各種ベンチマークテストでも非常に高い性能を発揮しており、特にスプレッドシートの編集やデータ分析のタスクでは、人間を超えるほどの精度を見せることもあります。
一方で、ウェブ上で直接行動する新機能には新たなリスクも伴います。OpenAIは安全性に最大限配慮しており、例えば、悪意のある第三者からの不正な指示（プロンプトインジェクション）を防ぐための対策や、モデルの間違いによる被害を避けるための「重要な行動前のユーザー確認」「高リスクなタスクの拒否」といった仕組みを導入しています。また、ユーザーのプライバシー保護のため、閲覧データの削除機能や、パスワードなどの機密情報をモデルが記憶しない安全なブラウザモードも備わっています。さらに、生物・化学兵器関連の悪用リスクに対しても、最高レベルの厳重な安全対策を講じ、専門家との連携やバグバウンティプログラムを通じて、継続的に安全性を向上させています。
この機能はまだ初期段階ですが、今後さらに効率的で多機能なツールへと進化していくことが期待されています。
引用元: https://openai.com/index/introducing-chatgpt-agent
この記事では、タイミー社が開発現場で直面していた「Flaky Test（フレイキーテスト）」という困った問題を、AIエージェント「Devin（デビン）」を使ってどのように解決し、開発効率を向上させたかを紹介しています。
Flaky Testとは何か？なぜ困るのか？
Flaky Testとは、同じコードなのに「ある時はテストに成功し、別の時には失敗する」という、結果が不安定なテストのことです。これはまるで、たまにしか起きない謎のバグのようで、エンジニアの皆さんを大いに悩ませます。タイミー社でも、このFlaky Testが原因で、毎日何度もCI（継続的インテグレーション）という自動テストが失敗し、デプロイ（作ったプログラムを実際に使えるようにすること）が遅れたり、開発者が本来の業務ではなくテストの再実行や原因調査に時間を取られたりしていました。最悪の場合、CIが不安定すぎて「テストが通っても信用できない」状態になり、品質保証の役割を果たせなくなる可能性すらあったそうです。
DevinでFlaky Testを自動解決！
この問題を解決するため、タイミー社はAIエージェントのDevinに着目しました。彼らは、以下のステップでFlaky Testの検出から修正までを自動化する仕組みを構築しました。
Devinは、ただ単にコードを修正するだけでなく、テスト情報やエラーメッセージ、実行コマンドといった詳細な情報が書かれた「プロンプト（AIへの指示書）」をもとに、なぜテストが不安定なのかを推測し、的確な修正案を提案してくれます。例えば、時間によって結果が変わるバリデーション（入力チェック）の問題や、テスト用のデータがランダムに生成されることでテストが不安定になる問題を、Devinは賢く修正してくれました。
導入後の嬉しい変化
この仕組みを導入した結果、Devinが作成した修正PRの多くは、ほとんど人の手で修正されることなく取り込まれました。これにより、CIのテストが安定して成功するようになり、開発者はFlaky Testに悩まされることがなくなりました。デプロイもスムーズに進むようになり、エンジニアの皆さんは、本来もっと集中すべき「新しい機能を作る」といった創造的な仕事に時間を費やせるようになったのです。
タイミー社は、今回の成功をきっかけに、さらにAIを開発プロセスに活用していくことを考えています。AIが、これまで面倒だったり時間がかかったりしていた作業を肩代わりしてくれることで、私たちはもっと楽しい、もっと価値のある仕事に集中できるようになるでしょう。
引用元: https://tech.timee.co.jp/entry/2025/07/16/100000
AI技術の進化が目覚ましく、エンジニアの仕事のやり方が大きく変わろうとしています。特に「AI Coding Agent」は、コードの自動生成や修正、デバッグ、ドキュメント作成などを手助けしてくれる強力なツールです。たった数年で、AIがコードを部分的に補完する段階から、自動でほとんどのコードを書き上げるレベルにまで進化しています。
この資料では、様々なAI Agentツールの中でも「Cline」と「Amazon Bedrock」の組み合わせが推奨されています。その理由として、ClineはVS Codeの拡張機能として手軽に無料で導入でき、Amazon Bedrockと連携すれば、多くの企業で既に導入済みのAWS環境をそのまま活用できるため、導入のハードルが低い点が挙げられます。
AI Agentを使った開発では、エンジニアの役割も変化します。これまでは自分でコードを書いていましたが、これからは「AIに意図を正確に伝える」能力が重要になります。つまり、どんな機能が欲しいのか、どう動いてほしいのかを明確に指示し、AIが生成したコードが正しいか、もっと良くできないかを検証・調整する力が求められます。要件定義やシステム設計のスキルも、これまで以上に大切になります。
AI Agentには便利な機能がたくさんあります。例えば、外部サービスと連携して情報を活用したり（MCP Server）、プロジェクト固有のルール（コーディング規約など）を自動で守らせたり（.clinerules）、過去の会話や作業履歴を覚えて次の作業に活かす（Memory bank）ことができます。また、同じような指示を繰り返す場合に、コストを抑える「プロンプトキャッシュ」機能もあります。
AI Agentを効果的に使うにはコツがあります。指示は具体的に、かつ最初は小さな機能から作り始め、少しずつ機能を追加していくのがおすすめです。こうすることで、もしAIが期待と違うコードを生成しても、すぐに修正したり、やり直したりしやすくなります。
いくつか注意点もあります。AI Agentの利用にはコストがかかるため、使いすぎには注意が必要です。また、AIが自動で多くの情報を読み込んで推論に使うため、機密情報がAIに送信されないよう、データの取り扱いには十分気をつけましょう。AWSサービスを利用することで、情報管理のリスクを軽減できる場合があります。
コーディング以外にも、AI Agentは役立ちます。例えば、既存のコードからシステムの構成や説明ドキュメントを自動で作成したり、プロジェクト全体のセキュリティ上の問題点を見つけて修正を提案したりできます。最近では、コマンドラインからAWSリソースの管理やトラブルシューティングを助けてくれる「Amazon Q Developer CLI Agent」のようなツールも登場しており、AWSのコスト最適化レポート作成やセキュリティ監査、システム構成図の自動生成など、幅広い作業の効率化が期待されています。
AIはプログラマの仕事を奪うのではなく、そのやり方を変えるツールです。新しい技術を積極的に学び、使いこなせるようになることで、新人エンジニアでもベテラン顔負けのパフォーマンスを発揮できるようになるでしょう。最新情報にアンテナを張り、自分で試してみることが何よりも重要です。
引用元: https://speakerdeck.com/nasuvitz/ai-agent-niyorushi-zhuang-nobesutopurakuteisu-ai-coding-agent-noxiao-guo-zheng-ming-tozu-zhi-zhan-kai
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