株式会社ずんだもん技術室AI放送局

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  • AIやテクノロジーのトレンドを届けるPodcast。平日毎朝6時配信。朝の通勤時間や支度中に情報キャッチアップとして聞いてほしいのだ。(MC 月:春日部つむぎ、火水木:ずんだもん、金:お嬢様ずんだもん)
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Episodes
  • 株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20250402
    Apr 1 2025
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    • LLMモジュールの普通ではない使い方

    M5Stack社LLMモジュールは、安価な基板単体で音声対話AIを実現する注目の技術です。通常はCoreシリーズと組み合わせて使用しますが、本記事では、モジュール単体でLinuxシステムとして活用する方法を紹介。 モジュール内部のStackFlowシステムを直接制御し、音声入力、キーワード検出、音声認識、LLM、音声合成の各ユニットを初期化。 PythonスクリプトでJSONコマンドを送信し、ウェイクワード検出からの応答を可能にします。 Linux操作に慣れたエンジニアにとって、手軽にLLMモジュールを試せる手法です。今後は、より高性能なSoC搭載ボードで日本語対応も期待されています。

    引用元: https://zenn.dev/fairydevices/articles/8c12677feb3be7

    • Minimize generative AI hallucinations with Amazon Bedrock Automated Reasoning checks Amazon Web Services

    Amazon BedrockのAutomated Reasoning checksは、生成AIの「幻覚」(もっともらしい誤情報生成)を抑制する機能です。これは、論理的推論と数学的検証を用いて、LLM(大規模言語モデル)の出力を検証し、誤りを防ぎます。企業内のルールやガイドラインを形式的な論理構造に変換し、それに基づいてAIの応答をチェックします。 特に重要なのは、この機能が数学的な正確性に基づいて検証を行う点です。AIの応答が企業のポリシーに合致するかどうかを明確に判断できます。 Automated Reasoning checksは、Amazon Bedrock Guardrailsの一部として提供され、コンテンツフィルタリングや個人情報保護などの機能と連携可能です。 企業は、この機能を利用して、AIアプリケーションの信頼性を高め、安全に運用できます。

    引用元: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/minimize-generative-ai-hallucinations-with-amazon-bedrock-automated-reasoning-checks/

    • AI利用「ガチ実態」調査、誰が何にAIを使っているのか?

    アンソロピックが400万件以上のユーザー会話を分析した調査によると、AI利用の57%が「拡張・増強型」で、人間の仕事を補完する傾向が強いです。 AIが最も利用されているのはプログラミングやテクニカルライティングなどのコンピューター関連業務で、全体の37.2%を占めます。次いでアート、デザイン、エンターテインメント関連が10.3%。 AIは職務全体ではなく、特定のタスクで活用される傾向があり、全職種の約36%で職務タスクの4分の1以上でAIが活用されています。

    引用元: https://www.sbbit.jp/article/cont1/161215

    • ちょっとお堅めの資料作成する時の挿絵、いらすとやでもいいけどいい感じのピクトグラム欲しいなぁ…と思っていたのでAIで生成できるようになって有難い

    資料作成で使えるピクトグラムをAIで生成できるようになったという話題です。これまでは既存の画像生成AIでは難しかったピクトグラム作成が可能になり、透過PNG形式で利用できます。さらに、生成した画像をSVG形式に変換できるツールも紹介されており、資料作成の効率化に繋がりそうです。

    引用元: https://togetter.com/li/2532277

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    (株式会社ずんだもんは架空の登場組織です)

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  • 株式会社ずんだどん技術室AI放送局 podcast 20250401
    Mar 31 2025
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    • Runway Research Introducing Runway Gen-4

    Runway Gen-4は、Runway社の次世代AIモデルで、メディア生成と世界観の一貫性を実現します。これにより、キャラクター、場所、オブジェクトをシーン間で一貫して生成可能になります。参照画像と指示に基づいて、スタイル、主題、場所などを維持した新しい画像や動画を作成でき、クリエイターは追加のトレーニングなしに、物語を自由に表現できます。

    引用元: https://runwayml.com/research/introducing-runway-gen-4

    • ASUS、NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchipを搭載したAIスーパーコンピュータASUS Ascent GX10を発表

    ASUSがNVIDIAの最新GB10 Grace Blackwell Superchipを搭載したAIスパコン「Ascent GX10」を発表。最大1,000 AI TOPSの処理能力と128GBメモリを搭載し、大規模AIモデルの開発を支援します。デスクトップで利用可能で、2台接続でさらに大規模なモデルも扱えます。2025年第2四半期に予約開始予定。

    引用元: https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000001444.000017808.html

    • [備忘録] StreamlitでExcelのようなデータ編集機能を実装する

    Streamlitとst.data_editorで、ブラウザ上でExcelのようなデータ編集アプリを簡単に作成する方法を紹介。 環境構築: pip install streamlit pandasでstreamlitとpandasをインストール。 データ編集: st.data_editorでデータフレームをインタラクティブに編集可能に。行の追加・削除、列の編集可否設定、ドロップダウンリストの利用も可能。 CSV連携: CSVファイルのアップロード、編集後のデータダウンロード機能も追加可能。 データ入力フォーム、データクレンジング、小規模DB管理に役立ちます。

    引用元: https://qiita.com/Tadataka_Takahashi/items/90b1924c997b60ca2df4

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    VOICEVOX:ちび式じい

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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 20250331
    Mar 30 2025
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    • Vercel AI SDK で MCP クライアントをツールとして利用する

    この記事では、Vercel AI SDKを使って、LLM(大規模言語モデル)に外部ツール連携機能を追加するMCP(Model Context Protocol)クライアントを利用する方法を解説します。MCPはLLMが外部のデータやツールを利用するための共通ルールです。Vercel AI SDKを使うと、MCPクライアントを簡単に組み込めます。Microsoftのplaywright-mcpを例に、Webブラウザ操作ツールをLLMから使えるようにする方法を紹介。SSEを使ってローカルサーバーと通信し、experimental_createMCPClientでクライアントを初期化。mcpClient.tools()でツール定義を取得し、LLMに渡します。使い終わったらmcpClient.close()で接続を閉じることが重要です。Schema Discoveryを使うと、ツール定義を自動で取得できます。

    引用元: https://azukiazusa.dev/blog/vercel-ai-sdk-mcp-client

    • MCPはゲームチェンジャーになるのか

    MCP(Model Context Protocol)は、AIが外部データやツールと安全に連携するための共通プロトコルです。従来のAIは知識が限定的で、外部システムとの連携が難しく、開発コストも高かったのですが、MCPはこれらの課題を解決します。 MCPは、AIをUSB-Cポートのように様々な外部サービスと繋ぎ、データの取得や書き込みを可能にします。Anthropic社が仕様とSDKを公開しており、開発者は自社のデータやサービスをMCPサーバー経由で公開できます。 従来のプラグイン型やフレームワーク型、RAG型のアプローチは部分的な解決に留まっていましたが、MCPはオープンなプロトコルであり、大手AI企業のサポートもあり、業界標準となる可能性があります。 MCPにより、AIは自律的に外部情報を取得し、実世界への働きかけが可能になり、生成AIの可能性を大きく広げると期待されています。

    引用元: https://zenn.dev/eucyt/articles/mcp-server-impact

    • Cline / Roo-Codeにおけるコード理解と新規・保守タスクの現状

    Cline/Roo-Codeは、Tree-sitterとLLMを使い、必要なコードだけを逐次解析するツールです。全体をインデックス化しないため、大規模リポジトリでも動きますが、得意なことと苦手なことがあります。

    得意なのは、単一ファイルや少数のファイルに対する小規模な修正や機能追加です。一方、全体的な依存関係を把握できないため、大規模なリファクタリングやデッドコードの検出は苦手です。

    Clineを効果的に使うには、ドキュメントコメントや依存関係マップを整備し、タスクを細かく分割することが重要です。また、gitログ分析ツールなどと組み合わせることで、より高度なリファクタリングも可能になります。

    新規プロジェクトや小規模なコードベースでは、Clineの強みが活かしやすいでしょう。 Clineは、CursorやWindsurfに比べ、手軽に利用でき、プロンプトを細かく制御できる点が魅力です。

    引用元: https://zenn.dev/tesla/articles/33d196d17bf3bb

    • 保育園のお迎え行ったら「機密情報入ってるので見せられないが、謎の動作をするExcel」の話をされてエスパーデバッグに突入した

    バックエンドエンジニアの筆者が、保育園で先生からExcelの不具合について相談を受けた話。シートが勝手に右にスクロールしてしまう現象に対し、画面が見れない状況で原因を特定しようと試みるも、解決には至らず。他のエンジニアからも様々な原因が寄せられたが、キーボードの故障やExcelの設定ミスなどが考えられる。最終的に、原因特定には実機確認が必要と結論。

    引用元: https://togetter.com/li/2531930

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    VOICEVOX:春日部つむぎ

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