株式会社ずんだもん技術室AI放送局

株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20250115

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  • 【決定版】2025年1月中旬時点でのGeminiとClaudeとOpenAIの使い分け｜erukiti

    • この記事では、2025年1月中旬時点での主要な対話型AIモデル（Gemini、Claude、OpenAI）の使い分けについて、筆者の経験に基づいた知見がまとめられています。

    筆者は、各モデルを実際に利用し、それぞれの得意分野や苦手分野を比較検討した結果、以下のような使い分けを推奨しています。

    • 深い相談やテンポの良い対話: OpenAIのo1とGemini 2.0 Experimental Advancedが最適。
    • 大量の質問を投げっぱなしにする場合: OpenAIのo1-pro。
    • 日常的な相談や日本語の細かい操作: Claude 3.5 Sonnet。
    • 図やウェブ画面の作成: Claude 3.5 Sonnet（ReactやMermaidを活用）。
    • 幅広い意見の収集: 複数のAIモデルに同じ質問を投げ、その反応を比較検討。
    • 検索エンジン: Perplexity Proが最も優れている。
    • コーディング: Claude 3.5 Sonnetを使い、小さなモジュールを作成させる。

      • 各モデルの評価としては、OpenAIのgpt-4oは指示追従能力が低く、Gemini 1.5 proはハルシネーションが多いとされています。一方で、Gemini 2.0 Experimental Advancedは賢く、速度も速いと評価されています。Claude 3.5 Sonnetは日本語操作能力が高く、コーディングや図の作成に役立つとされています。Perplexity Proは検索エンジンとして優れているとのことです。

      結論として、知的活動には「大賢者」レベルのAI（o1やGemini 2.0 Experimental Advanced）が重要であり、日本語の精密な操作やコーディングにはClaude Professionalが推奨されています。検索にはPerplexity Proが最適とされています。

      引用元: https://note.com/erukiti/n/n73ba47fe4518

      • note、Googleと資本業務提携。生成AIを活用し、創作活動をより一層サポート｜note株式会社

        • noteはGoogleと資本業務提携を締結し、AI技術を活用したサービス開発を加速させ、クリエイターの創作活動をより強力に支援します。noteはこれまでもAIを創作支援ツールとして研究開発を進めており、コンテンツの分類やレコメンドにもAIを活用してきました。2023年11月にはAI専門の子会社も設立しています。今回の提携により、クリエイターへの支援をさらに強化していく方針です。

        引用元: https://note.jp/n/nb8722ab54ada

        • CI/CD革新 GitHub Script活用術

          • この記事では、GitHub Actionsのactions/github-scriptを利用して、CI/CDパイプラインを強化する方法を紹介しています。従来、複雑な処理はシェルスクリプトで記述されていましたが、GitHub Scriptを使うことでJavaScriptで記述でき、より効率的で信頼性の高い自動化が可能になります。

          GitHub Scriptのメリット:

          • 複雑な処理を簡単に記述: JavaScriptの制御構文で複雑なロジックを実装。
          • 型システムの恩恵: JSDocやTypeScriptでIDEの補完や静的解析が利用可能。
          • テストが容易: JestやVitestでユニットテストを記述し、品質向上。
          • JavaScriptエコシステムの活用: npmのライブラリで開発効率化。

            • GitHub Scriptの基本:

            actions/github-scriptを使用し、withでJavaScriptコードを指定します。contextオブジェクトには、イベントに関する様々な情報が含まれており、これを利用して柔軟な処理が可能です。

            eSquare Liveでの活用事例:

            eSquare Liveの開発では、以下の2つの課題がありました。

            1. タグの打ち間違い: リリースタグが意図しないブランチやコミットに付与されるリスク。
            2. 複数releaseブランチ: 複数ブランチが存在し、デプロイ先の選択が複雑化。

              3. これらの課題を解決するために、GitHub Scriptで以下の機能を追加しました。

              1. vX.Y.Zのタグがmainブランチのコミットハッシュと一致することを確認: リリースタグとmainブランチのコミットハッシュを比較し、不一致の場合はCIを失敗させる。
              2. releaseブランチは最新バージョンのみ自動で検証環境にデプロイ: ブランチ名を解析し、最新のreleaseブランチのみを検証環境へデプロイ。

                3. 最終的なスクリプト:

                • developブランチへのpushで開発環境にデプロイ。
                • 最新のreleaseブランチへのpushで検証環境にデプロイ。
                • mainブランチへのpushで検証環境にデプロイ。
                • v*タグで商用環境にデプロイ。
                • Workflow Dispatchで特定の環境にデプロイ。

                  • これらのスクリプトにより、エラー削減、リリースプロセスの安定化、テスト容易性の向上が実現しました。

                  引用元: https://techblog.enechain.com/entry/github-script-deployment

                  • 米ロス山火事で無力だった「AI火災検知ツール」、1100台のカメラで稼働 Forbes JAPAN 公式サイト（フォーブス ジャパン）

                    • カリフォルニア州では、AIを活用した火災検知システムが導入されました。これは、1100台以上のカメラで撮影された映像をAIが解析し、火災の兆候を早期に発見するものです。過去1年間で1200件以上の火災を検知し、30%は従来の通報より早く発見できた実績があります。しかし、最近のロサンゼルス近郊での大規模な山火事では、このシステムが十分な効果を発揮できませんでした。時速160キロを超える強風により火災が急速に拡大し、AIが検知しても消火活動が間に合わない状況だったようです。専門家によると、火災の早期発見は重要ですが、異常な強風と乾燥した気候下では、AIシステムも限界があるとのことです。

                    引用元: https://forbesjapan.com/articles/detail/76424

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