Googleが提供するAIツール「NotebookLM」に、新しい機能として「音声概要」が追加され、この度、日本語を含む50以上の言語に対応しました。

NotebookLMは、皆さんが持っているドキュメント（PDFやテキストファイルなど）をアップロードすると、その内容を理解して要約を作ったり、内容について質問に答えたりしてくれるAIツールです。たくさんの資料を読まなければならないエンジニアの仕事でも、情報収集や内容の把握を助けてくれる便利なツールとして使うことができます。特に、新人エンジニアの皆さんが新しい技術やプロジェクトに関わる際、大量のドキュメントを読む必要が出てくる場面で役立つでしょう。

今回アップデートされた「音声概要」機能は、アップロードした資料の内容を、ポッドキャストのように音声で聞きながら概要を理解できる機能です。これまでは主に英語で提供されていましたが、Googleの最新AI技術であるGemini 2.5 Proなどを活用することで、日本語を含む50以上の幅広い言語で音声概要を生成できるようになりました。

この機能が日本語に対応したことで、特に日本のエンジニアにとっては、情報収集の幅が大きく広がります。例えば、最新の技術情報は海外から発信されることが多く、英語のドキュメントやブログを読む機会も多いかと思います。NotebookLMに英語の資料をアップロードし、出力言語を日本語に設定すれば、その内容の要点を日本語の音声で手軽に確認できます。英語を読むのが得意でなくても、まずは音声で全体像を掴むことで、効率的に情報を取り入れることができるようになります。これは、日進月歩の技術の世界で学び続ける上で、非常に役立つはずです。

さらに、NotebookLMの設定で出力言語を簡単に切り替えられるため、音声概要だけでなく、AIとのチャットによる質問応答も好きな言語で行えます。これにより、多様な言語の資料を扱ったり、国際的なチームでの情報共有を円滑にしたりすることにもつながる可能性があります。

NotebookLMの音声概要機能の多言語対応は、世界中の人々が言語の壁に阻まれることなく、必要な情報にアクセスし、学習や仕事に役立てることを目指しています。新人エンジニアの皆さんにとって、新しい技術や知識を効率的に習得するための強力なアシスタントとなるでしょう。ぜひ一度NotebookLMを試してみて、その便利さを体験してみてください。

引用元: https://blog.google/intl/ja-jp/company-news/technology/notebooklm-50/

LLM（大規模言語モデル）は急速に普及し、その能力は単なるチャットから、複雑なタスクをこなすAIエージェントへと進化しようとしています。これまでのAIエージェントの仕組み（例：ChatGPTの拡張機能やAIコーディングツール）は、使えるツールやサービスに制約があったり、設定が難しかったりといった課題がありました。

このような背景から登場したのが、MCP（Model Context Protocol）という新しい技術です。MCPは、LLM（AI）と様々な外部ツールやサービス（ファイルシステム、Web検索、各種アプリケーション、ハードウェアなど）が連携するための「共通のルール」や「約束事」と考えると分かりやすいでしょう。例えるなら、私たちの指示を聞く「ドラえもん」（MCPホスト）が、目的に合わせて様々な「ひみつ道具」（MCPサーバ）を選んで使ってくれるようなイメージです。

MCPを使うことで、LLMはまるで手足を得たかのように、多様なツールであるMCPサーバを組み合わせて、より複雑で具体的なタスクを自律的にこなせるようになります。例えば、Web検索、情報整理、CAD設計、3DCG作成など、様々な作業が可能になります。また、目的に合わせてMCPサーバを選択したり、自作したり、組み合わせたりする自由度が高まり、特定のサービスへの依存度を下げることができます。

MCPを使うためには、PC環境やMCPホスト、連携したい外部サービスの設定が必要です。少し手間がかかる場合もありますが、設定自体をAIに手伝ってもらうこともできます。

自分でMCPサーバを「作る」ことも可能です。これは、既存のサービスやアプリをAIから使えるようにしたい場合や、MCPの仕組みを深く理解したい場合に特に有効です。公式ツールでは難しい処理を高速化する（例：Notion連携）など、独自の機能を持ったMCPサーバを作ることで、AI活用の幅をさらに広げたり、新しいビジネスチャンスに繋げたりできる可能性があります。Pythonなどの言語でMCPサーバを作るための開発キット（SDK）も提供されています。

ただし、MCPサーバは様々な情報やツールにアクセスするため、セキュリティには注意が必要です。出どころの怪しいサーバは使わない、提供されているコードを確認する、実行時には必ず確認を求める設定にするなど、他のアプリケーションを使う時と同様に注意が必要です。

MCPはまだ新しい技術ですが、AIとツール連携の標準規格となる可能性があり、対応するMCPサーバも増えつつあります。セキュリティなどの課題はありますが、AIエージェントが私たちの作業をより強力に支援してくれる未来に繋がる、非常に可能性を秘めた技術として注目されています。まずは公開されているMCPサーバを使ってみることから、この新しいAI活用の世界に触れてみるのはいかがでしょうか。

引用元: https://www.docswell.com/s/karaage0703/56V4PL-2025-04-25-104216

この記事は、AI Agentである「Devin」を開発チームで3ヶ月間試用した経験についてのレポートです。AI Agentが実際の開発現場でどのように役立ち、またどのような課題があるのかを知ることができます。

まず、Devinをエンジニアリング業務に使ってみた全体的な感触として、人間の新人エンジニアと比べて非常に高速かつ大量に作業ができる点が挙げられています。特に、既存の技術ドキュメントがしっかり整備されていたり、プログラムのビルドやテストが自分のコンピューター内で完結できる環境が整っていたりすると、Devinの作業効率と質が向上するとのことです。

ただし、Devinに作業を依頼する側には、達成したい目標を明確に持ち、Devinが作成したコードや成果物の良し悪しを判断できる能力が求められます。また、最終的な成果物の品質を保証するためには、人間のエンジニアによるコードレビューがやはり重要になります。

この記事では、Devin自身にこれまでの3ヶ月の作業を振り返ってもらったレポートも紹介されています。そのレポートによると、Devinは主にコード開発（新機能追加や改良）、バグ修正、プログラムの整理（リファクタリング）、ドキュメント作成、そして開発環境の整備（CI/CDなど）といった幅広い作業を行ったと分析しています。タスクの明確化、途中の確認、コードレビューでのフィードバックが効果的なやり取りのパターンとして挙げられています。プルリクエスト（PR、コード変更をチームに提案するもの）の分析では、作成されたPRの85%が取り込まれ、新しいコードのテストカバー率も平均90%以上と、一定の品質を保っているように見えます。作業規模は、小さなバグ修正から大規模な機能追加まで様々だったようです。

しかし、著者の評価によると、Devinのレポートには「妄想」（ハルシネーション）が多く含まれており、特に統計的な数値などは鵜呑みにはできないとのことです。3ヶ月しか使っていないのに1年分の作業を分析していたり、内容は素晴らしいものの、そのまま信用できるのは半分強程度だとしています。

ここから分かるのは、AI Agentはまだ完璧ではなく、生成された成果物を人間がレビューし、必要に応じて修正や調整を行うプロセスが不可欠であるということです。つまり、AI Agentはすべてを自動でやってくれる存在ではなく、人間のエンジニアの強力な「ツール」として捉えるべきだということです。

この記事の著者は、Devinや他の開発向けAIは現時点でも十分に価値があり、料金に見合う活躍をしてくれると述べています。そして、AIも得意なことと苦手なことがあるため、実際に使ってみて感覚を掴むことが重要だと強調しています。今後AIの精度は向上するでしょうが、今は「とにかく触って体験する」フェーズだとして、利用を推奨しています。

まとめると、AI Agentは開発作業を高速化する可能性を秘めていますが、それを最大限に活かすには、依頼する側の明確な指示、AIの出力を評価・修正する人間の判断力、そして適切な開発環境の整備が鍵となります。AIは万能ではない現実も理解しつつ、ツールとしてうまく使いこなしていくスキルが、これからのエンジニアには求められるでしょう。

（注：記事中に直接的な公開日がないため、記事が最新であるという前提で要約を作成しました。）

引用元: https://tech.repro.io/entry/2025/04/30/132003

この記事は、筆者がアニメ「機動戦士Gundam GQuuuuuuX」の第4話を見ていない状態で、AIに感想記事を書かせるというユニークな実験を行ったレポートです。

筆者は睡眠不足などで時間がなく、アニメの感想ブログを書く「ノルマ」をこなすために、AIの活用を試みました。特に、SNSで多くの情報が出回っている人気作品であれば、AIが外部情報を学習してそれらしい感想を書けるのではないかと考えたようです。

実験では、AIにアニメ公式サイト、SNSの投稿、Wikipedia、そして筆者自身の過去のブログ記事などを学習データとして与え、「ブログに掲載するアニメ感想記事」を生成するように指示しました。これにより、AIが最新の情報を参照しつつ、筆者らしい文体で書けるか検証する狙いがありました。

AIが生成した感想記事は、新しい登場人物（連邦の魔女シイコ・スガイ）やモビルスーツ（ゲルググ）に触れ、ストーリー展開やキャラクター関係、戦闘シーンなどについて、外部情報をもとにしたと思われる詳細な記述を含んでいました。また、ファンの反応や今後の展開（ドムの登場など）にも言及しており、表面上はそれなりのアニメ感想ブログ記事のように見えます。

しかし、筆者はAI生成記事を読んだ結果、当然ながらネタバレを食らったと述べています。さらに、AIは外部情報をまとめることはできても、筆者特有のユーモア、皮肉、個人的な感情といった「異常性」は再現できなかったと評価しています。

この実験を通じて、筆者はAIが一般的な情報に基づいた定型的な文章を書く能力は高い一方、個人の深い思考や独特な文体を模倣するには限界があると感じています。同時に、世の中にはAIが書いたような表面的な記事も多いのかもしれない、と考えさせられたようです。

アニメ感想という題材でAIの可能性と限界を探ったこの試みは、AIを使ったコンテンツ生成に興味を持つ日本のエンジニアにとって、身近で分かりやすい実験事例として参考になるでしょう。AIは便利なツールですが、人間の個性や経験に根差した表現にはまだ及ばないという示唆を得られます。

引用元: https://nuryouguda.hatenablog.com/entry/2025/04/30/135643

（株式会社ずんだもんは架空の登場組織です）