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「macOS Tahoe 26.2」が2025年12月12日(金)にリリースされました。このバージョンではThunderbolt 5ポートを介してMac同士を低遅延接続する機能が追加されており、AIクラスターの構築に役立つことがアピールされています。macOS Tahoe 26.2 ReleaseNotes |Apple Developer Documentation https://developer.apple.com/documentation/macos-release-notes/macos-26_2-release-notes#RDMA-over-ThunderboltMacはUnified Memoryと呼ばれるメモリ技術を採用しており、SoCに内蔵されたメモリをCPUとGPUで共有しています。これにより、GPUに大量のメモリを割り当てて大型のAIモデルを高速実行する
はじめに この記事はKaggle Advent Calendar 2025の12日目の記事です。 私は先日開催された関西Kaggler会にて解法を図解する技術について発表しました。 するとこの発表をした1週間後にNanoBanana Proという画像生成AIがGoogleから発表されました。その性能は非常に高く、以下の記事でさまざまな生成事例が紹介されています。 今まで人力でやっていた解法の図解ですが、いよいよAIでできるのでは？という期待が自分の中で高まったので、この記事ではNanoBanana Proを用いて解法の図解を試してみた結果と感想を共有します。 実験の概要 題材 現在私はAIMO3というコンペに参加しているので、その過去コンペであるAIMO2の1位解法を図解の題材として利用したいと思います。解法内には画像も含まれているのですが、今回はテキスト部分のみを利用して図解を生成す
はじめに 最近GoogleでFile Searchという簡単にRAGが使えるAPIが提供されました。任意のStore名を指定して、ファイルをアップロードすれば、以降はGeminiのAPIでChatする際にtoolにそのStore名を指定するだけでRAGとして使ってくれるというお手軽さ。RAGにすることで、大量のデータをプロンプトに含ませることなく、「朝御飯」や「朝ごはん」などの言葉のゆらぎも考慮して結果に含んでくれるようになります。 上記を実行できるragujuaryというコマンドを実装しました。各種プラットフォーム用のバイナリがダウンロードできます。日本語のマニュアルもありますが、簡単に下記で説明してみます。 事前準備 ragujuaryを使用するには、GoogleAI StudioでGeminiAPIキーを取得し、環境変数に設定しておく必要があります。APIキーはGoogle A
🌟 はじめに:AIエージェント時代のワークフローと「理想と現実のギャップ」 LLMの台頭により、システム開発の現場では「AIエージェント」をどのように業務や自社製品に組み込むかが喫緊の関心事となっています。 一方で、いざプロダクション環境でエージェントを動かそうとすると、既存のツールと要件の間に 「理想と現実のギャップ」 を感じることはないでしょうか？ 「自律的に動くエージェントは魅力的だが、本番環境では挙動を制御したい」 「SuperAgentの挙動が不安定なので挙動を把握したい」 「多数のエージェントタスクの並列処理やHuman-in-the-Loop(HITL)、長時間走るコストの高いタスクの再開処理（checkpoint/resume）がうまく扱えない」本記事では、こうした課題意識から開発している新しいオーケストレーションエンジン 「Graflow」 の設計について解説します
Google、すべてのサービスに生成AIと接続できるフルマネージドなMCPサーバを提供すると宣言。まずはGoogleマップ、BigQuery、Google Compute Engineで利用可能にGoogleは、Geminiなどの生成AIと同社のクラウドサービスを接続できるMCPサーバを今後すべての同社のサービスで提供すると発表しました。Google’s existingAPI infrastructure is now enhanced to support MCP, providing a unified layer across allGoogle andGoogle Cloud services.Googleの既存のAPIインフラはMCPをサポートするように強化され、GoogleおよびGoogle Cloudのすべてのサービスに統合されたレイヤを提供します。 Annou
ChatGPTの記憶システムはRAGを使っていなかった - 4層アーキテクチャの衝撃参照元 I Reverse EngineeredChatGPT's Memory System, and Here's What I Found! - Manthan GuptaChatGPT Memory Architecture: Four-Layer Context System Prioritizes Speed Over RAG and VectorDatabases RAGを使わないメモリシステムという衝撃 Hacker Newsで500ポイント以上を獲得し、AI開発者界隈で話題になっているのが、Manthan Guptasさんによる「ChatGPTの記憶システム」のリバースエンジニアリング調査です。 調査で明らかになったのは、ChatGPTが ベクトルデータベースもRAG（Retrieval-Augmented Generation）も使っていない という驚きの事実。多
GPT-5.2 is our newest flagship model for enterprise and agentic workloads, designed to deliver higher accuracy, stronger instruction following, and more disciplined execution across complexworkflows.Building on GPT-5.1, GPT-5.2 improves token efficiency on medium-to-complex tasks, produces cleaner formatting with less unnecessary verbosity, and shows clear gains in structured reasoning, tool gro
OpenAI are quietly adopting skills, now available inChatGPT and Codex CLI 12th December 2025 One of the things that most excited me about Anthropic’s new Skills mechanism back in October is how easyit looked for other platforms to implement. A skill isjust a folder with aMarkdown file and some optional extra resources and scripts, so any LLM tool with the ability to navigate and read from a fi
AntigravityでAIの待ち時間を「ゼロ」にしたら、3時間で脳が焼き切れてCursorを解約した話 🚀 待ち時間が「消滅」した日「AIの回答を待っている間、手持ち無沙汰だなぁ……」 そう思ってTwitterを開いたり、スマホでゲームをしたりしていたのが、ほんの数日前までの僕でした。 しかし、Antigravityの「Agent Manager」を使い始めた瞬間、その悩みは過去のものとなりました。 待ち時間が短くなったのではありません。 待ち時間が消滅したのです。 💬 従来のAI：「チャット」という拘束時間これまでのAIツール（ChatGPT、Claude、Cursor）は、基本的に「対話」でした。 質問を投げる カーソルが点滅し、文字が生成されるのをじっと待つ（30秒〜1分） 答えを読んで、次の指示を出す この「2. 待つ時間」が曲者です。 短いようで長く、他の作業を始めるには短
Googleは12月11日、Chrome DevTools MCPサーバーの新機能を発表した。今回のアップデートにより、コーディングエージェントがアクティブなChromeブラウザセッションへ直接接続することが可能になった。これにより、既存セッションの再利用や、手動デバッグとAIによるデバッグの切り替えが容易になる。 導入には、まず「chrome://inspect#remote-debugging」にアクセスしてリモートデバッグを有効化する必要がある。その後、MCPサーバーを--autoConnectオプションで起動し、実行中のChromeインスタンスに自動で接続できる。セッション開始時にはユーザーの許可が求められ、デバッグ中はChrome上部に通知バナーが表示される。 引用：Google これらの機能により、開発者はAIによるデバッグ支援や従来の手動調査を状況に合わせて柔軟に使い分けるこ
はじめに こんにちは。 株式会社サイバーセキュリティクラウド SIDfm 開発部門の大谷です。 当社では積極的にAI 活用を進めており、脆弱性管理システム「SIDfm」の開発でも、Gemini やGitHub Copilot を日常的に利用しています。本記事では、GitHub Copilot Chat をより使いやすくするための設定ファイル .instructions.md などについて、実例を交えながら紹介します。 Point リポジトリの内容を.instructions.mdに書きましょう。 役割や会話スタイルは.agent.mdに書きましょう。 複数リポジトリの共通内容はUser Data下に書きましょう。 Reason .instructions.mdとはAIに与える「指示」をまとめた設定ファイルです。 以前はcopilot-instructions.mdが用いられていまし
Cursorは12月11日（現地時間）、Cursor Browserの新機能としてビジュアルエディタをリリースした。このエディタは、WebアプリケーションのUI、コードベース、編集ツールを一つのウィンドウで扱えるのが特徴だ。 利用者は、DOMツリー上で要素をドラッグ＆ドロップしてレイアウトを変更したり、サイドバーからコンポーネントの状態やプロパティを直接テスト・調整できる。スタイルの変更も、スライダーやカラーパレットなどのビジュアルコントロールでライブに行うことが可能だ。 また、編集したい場所をクリックし、変更内容を記述すると、エージェントが関連コンポーネントを特定して自動的にコードを修正する機能も搭載した。これにより、設計と実装の間の作業のギャップを解消し、より直感的なUI開発を支援する。
著者 西見公宏（にしみまさひろ），吉田真吾（よしだしんご），大嶋勇樹（おおしまゆうき） 著 定価 3,300円（本体3,000円＋税10%） 発売日 2025.12.26 判型 B5変形 頁数 304ページ ISBN 978-4-297-15354-0 概要本書は、Claude Codeの基本的な使い方からはじめ、スペック駆動開発をマスターすることで、大規模言語モデル（LLM）とソフトウェアエンジニアリングを統合する方法を解説した書籍です。Claude Codeをはじめとしたさまざまなコーディングエージェントは、単なる「魔法のようにコードを生成するAI機能」ではありません。LLMの自律的な推論能力とエージェントフレームワークの機能性を統合することで、要求の精緻化 → 達成するための計画立案 → タスクの実行 → 実行結果の検証というソフトウェア開発における一連の作業を効率化・最適化および
[2025-12-16 追記] 手っ取り早く手元で使いたい方は「6.1. drawio CLI のインストール」を済ませてこちらの記事をチェック！ 1. はじめに 株式会社GENDA データエンジニア / MLOpsエンジニアの uma-chan です。 この記事は GENDA Advent Calendar 2025 シリーズ4 Day 12 の記事です。 1.1. この記事について Claude Code にdraw.io 形式の図を描かせようとすると、意外とハマりポイントが多いです。フォントが反映されない 矢印がラベルと被る テキストが意図しない改行をする本記事では、私が実際にプレゼン資料の図を Claude Code に描かせる中で学んだコツをまとめます。 1.2. なぜ Claude Code にdraw.io を描かせるのかdraw.io のGUI で図を作成する
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