はじめまして。チームみらい 永田町エンジニアチームの伊藤と申します！エンジニアチームではエディと呼ばれています。 どーやって作ったの？先日チームみらいでは、政治資金の流れを透明性を持って公開するプラットフォーム「みらい まる見え政治資金」をリリース、ソースコードも OSS として公開し、サービス開始から約2日で20万PVと、大きな反響をいただきました。 アプリケーションの設計や技術的な詳細については、上記の記事にまとめているので、ぜひ読んでみてください！ ところで、こちらのアプリ、実は95%以上のコードをLLM（コーディングエージェント）が実装しているんです。 自分でコーディングの手を動かさない開発手法を確立できたことで、15,000行程度の中規模アプリケーションを、開発開始から約45日でリリースすることが可能になったと思っています。（なお私は別件でフルタイムの本業があり、パートタイムとし
こちらの書籍ですが、ありがたいことに監訳の金本さん（@kkatsuyoshi）からご献本いただきました！金本さんとは『AI王〜クイズAI日本一決定戦』というイベントでお世話になったことがあり、金本さんが参加者、私が運営委員という感じの関係です。 AI王 は ChatGPT が登場する以前の RAG コンペティション（具体的には、選択肢付き機械読解、オープンドメイン質問応答、etc…）です。当時から興味深い手法を試されており、特に言語モデルが苦手とする固有表現の知識獲得に対する post-hoc なアプローチが勉強になったことを覚えてます。 実践 LLMアプリケーション開発 ―プロトタイプを脱却し、実用的な実装に迫るための包括的な手引き Suhas Pai 著、金本 勝吉 監訳、オライリー・ジャパン編集部 訳 発行年月日 2025年09月 PRINT LENGTH 400 原書 Design
GPT-5の文章、正確で鋭いけど文章として読みにくいですよね。o3の時からですがGPT-5も以下のような傾向があると思います。 情報圧縮が強くて可読性が低い文章 すぐ箇条書きを使う 動詞を名詞化して多用する こちらのカスタムインストラクション、ChatGPTのo3の箇条書きで簡潔になりがちなのを防いで文章で回答させるのに役立っていそうです！ https://t.co/tv3OuU2zUL — 限界助教|ChatGPT/Claude/Geminiで論文作成と科研費申請 (@genkAIjokyo) July 20, 2025 これらはGPTの個性とも言えますし、要点を簡潔に把握したい場合は優れている場合もありますが、この癖を矯正してもっと自然で読みやすい文章を書いてもらうため、私がGPTに考えさせたカスタムインストラクションを紹介します。 「文章矯正」カスタムインストラクションこちらが今回作
はじめに 生成AI（ChatGPT、Claude、GitHub Copilotなど）でコードを書く機会が激増している中、開発スピードは劇的に向上していますが、「動くコード」と「安全なコード」は別物です。 特に本番環境では、パフォーマンスやセキュリティ、保守性まで考慮する必要があります。 AIが特に書きがちな（または書いたら嫌な）危険パターンを15個 厳選してみてみました。それぞれに「何が危険か」と「修正例」をセットにしています。 【 この記事の対象読者 】 ◇ 生成AIを使ってPythonコードを書いているエンジニアとか ◇「動くけど本番に載せて大丈夫？」と不安を感じたことがある人とか ◇ チーム開発でAI生成コードを安全に活用したい人とか とりあえず、「覚えておいたら便利かも！」ってところです。
Googleが2025年8月に公開した画像生成AI「Gemini 2.5 Flash Image(Nano Banana)」は、入力した画像の特徴を維持しながら編集することが得意で、無料ユーザーでも1日100枚まで画像を生成することが可能です。そんなNano Bananaで使えるプロンプトとその実例をまとめたGitHubのページが有志によって公開されていたので、いくつかピックアップしてみました。 Awesome-Nano-Banana-images/README_en.md at main · PicoTrex/Awesome-Nano-Banana-images · GitHub https://github.com/PicoTrex/Awesome-Nano-Banana-images/blob/main/README_en.md ・目次 ◆1：イラストをフィギュア化 ◆2：異なる時代
はじめに こんにちは、みなさん！最近、私はClaudeを使ったプロジェクトで苦戦していたんですよ。「なんでこのAIは私の意図を理解してくれないんだ...」と頭を抱えていた時、Anthropicが公式に内部プロンプトエンジニアリング技術を公開したんです！これは本当に目から鱗でした。 Anthropicがついに社内で使っているプロンプト技術を公開しました。主にClaudeのために設計されていますが、ほとんどの技術は他のLLMにも使えます。彼らが強調しているのは、プロンプトエンジニアリングはモデルの微調整よりも効率的だということ。理由は単純で、リソース要求が低く、コストが安く、反復が速いからです。 核心原則：Claude 4を使いこなすための4つの基本 最新のClaude 4モデルに対して、Anthropicは特に4つの基本原則を強調しています： 明確に指示する（Be Explicit） Cla
先日の記事で「CoTを用いて『推論』する生成AI」の「推論」能力の限界について、論文2点を挙げて論じたところ思いの外反響が大きくてちょっとびっくりしたのでした。 なのですが、最近になって同じテーマに対して「厳密に条件統制されたデータセットを用いてLLMを実際に構築した上で実験した」という論文が出てきたとのことで、ちょっと読んでみました。それがこちらです。 実のところ、読んでみたらかなり技巧的かつ綿密に設計された内容の論文で当初一読した範囲では理解し切れない感じがありました。なのですが、非常に興味深い内容だったのと、その検証手法が斬新だったということもあり、このブログでは珍しいことですが2回連続で論文紹介をしてみようと思います*1。なおいつもながらですが、記事中に理解不足や認識の誤りなどの箇所がありましたら何なりとご指摘くだされば幸いです。 巧みな実験設計：CoT推論に影響し得る「3つの次元
コーディング用の「GPT-5」チートシート（OpenAI公式）：プロンプト作成は「職人技」から「構造化エンジニアリング」へ：Deep Insider Brief ― 技術の“今”にひと言コメント 開発者向けに、GPT-5を最大限活用するための公式チートシートが話題に。プロンプト作成の基本が体系化され、初心者から上級者まで役立つ実践的な指針が示されている。 連載目次 2025年8月16日、「GPT-5 for Coding Cheatsheet」というPDF資料がOpenAIスタッフによって公開された。この資料はOpenAI開発者コミュニティ（公式）のトピックや、OpenAI Developers公式Xアカウント（@OpenAIDevs）の投稿を通じて一般に共有されており、OpenAI公式のドキュメントとして誰でもアクセスできる。 内容はコーディングを目的にGPT-5を利用する人が直面しやす
OpenAI、AIコーディングエージェントをガイドするための「AGENTS.md」サイトを公開 OpenAIは2025年8月20日、AIコーディングエージェントをガイドするためのシンプルなフォーマット「AGENTS.md」を案内するサイトを公開した。OpenAI Codexのほか、Amp、GoogleのJules、Cursor、Factory、Roo Codeといったエージェントやツールの開発チームと協力して作ったという。 AGENTS.md The https://t.co/uop4XiFxan microsite is live! Think of it as a README for agents: a simple, open format for guiding coding agents. It’s been awesome to work alongside peers
8月19日現在、Googleが公式に公開した「Prompt Engineering」と題するホワイトペーパーが、再び大きな注目を集めている。 Google公式のホワイトペーパーとは このホワイトペーパーは2024年9月にKaggleを通じて公開されたもので、著者はGoogleのLee Boonstra氏である。内容は、LLMに対する入力（プロンプト）設計を体系的に解説するもので、以下のような要素を含んでいる。 プロンプト設計の基礎 モデルの特性や学習データ、生成パラメータ（例：temperature）、語彙選択、文体やトーン、構造、コンテキストといった要素が出力の質に直結することを解説。 多様なプロンプト技法 Zero-shot、Few-shot、Chain of Thought（CoT）、Self-Consistency、Tree of Thoughts、ReAct、Automatic
これまでになく多くの専門職が職場でAIツールを使うようになり、「GPT-5」が登場したことで、ChatGPTのプロンプト技法はさらに職場の必須スキルになりつつある。OpenAIによれば、これまでにChatGPTを使ったことのある米国の就業成人のうち、現在仕事で使っている人は28％に達し、2023年の8％から大きく増えた。導入が進むなか、効果的なAIプロンプトの作り方を理解しているプロフェッショナルは実質的な優位性を得ている。 効果は数字が示している。サイエンス誌に掲載されたMITの研究によれば、ChatGPTを使うホワイトカラーの専門職は、使わない人に比べてタスク完了が40％速く、成果の質も高いことが示された。そして、こうしたトップ層を際立たせているのは、単にプロンプトを書いて幸運を願うことではなく、効果を最大化する高度なプロンプト技法を用いている点だ。 以下に、職場でChatGPTの力を
さあそしてPerplexityのように、ネットを勝手に探して記事を要約してくれるようにするためには、SerperというAPIを使う必要がある。Serperはしばらく無料で使えるので気に入ったら金を払えばよろしい。 次に、LM Studioを立ち上げてJan-V1をダウンロードしておく。 さらにMCPの設定をする。 右端のProgramの「Edit mcp.json」で編集すればOK mcpServersのプロパティのところにこんな感じで入れる { "mcpServers": { "github.com/marcopesani/mcp-server-serper": { "command": "npx", "args": [ "-y", "serper-search-scrape-mcp-server" ], "env": { "SERPER_API_KEY": "ここにSerperのAPI
GPT-5が出ましたね。コーディング能力もめっちゃあがってる！みたいなことが書いてあるので、いろいろ試してみました。 開発者向け GPT-5 のご紹介 | OpenAI 結論を書いておくと、GPT-5のコーディング能力は確かにあがってSonnet 4と同等くらいになってるけど、ChatGPTというサービスがコーディングツールとして使い物にならなくなっていました。 チャットUIでコード書くならClaude。 マリオ なんかマリオができるという話だったので、やってみました。 javaのswingでリアルなマリオのようなゲームを作って。 1ソースで完結して。 背景もかわいいほうがいい。 だいぶいいですね。背景かわいいし、スコア表示もゲームっぽい。 GPT-4oではこうだったので、かわいさが増してます。敵もコインもなくジャンプするだけのゲームだったし。 ちなみにSonnet 4。敵を踏んで潰すのも
以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・Introducing gpt-oss 1. gpt-oss「gpt-oss-120b」と「gpt-oss-20b」をリリースしました。これらは、低コストで強力な実世界性能を提供する、最先端のオープンウェイト言語モデルです。柔軟なApache 2.0ライセンスの下で利用可能なこれらのモデルは、Reasoningタスクにおいて同規模のオープンモデルを凌駕し、強力なツール活用能力を示し、コンシューマーハードウェアへの効率的な導入に最適化されています。これらのモデルは、強化学習と、o3やその他のフロンティアシステムを含むOpenAIの最先端の内部モデルに基づく手法を組み合わせて学習されています。 「gpt-oss-120b」は、コアReasoningベンチマークにおいて「OpenAI o4-mini」とほぼ同等の結果を達成しながら、80GBのG
tl;dr OpenAI が GPT-5 を発表したよ 書きかけだよ！だんだんと更新しているよ！ ChatGPT では無料プランを含むほとんどのプランで GPT-5 が使えるよ プランごとに Context Window が異なるので気をつけてね（8k / 32k / 128k） ChatGPT 上のモデル選択がシンプルになって GPT-5 / GPT-5 Thinking / GPT-5 Pro の三つになったよ Pro / Enterprise だと前のモデルを選べるけど、じきになくなるよ API 経由だと gpt-5 / gpt-5-mini / gpt-5-nano / gpt-5-chat-latest が選べるよ Codex CLI / Cursor / Windsurf / GitHub Copilot / Cline / Warp からも使えるよ 今回の発表は AGI がで
OpenAIの最新オープンLLM「gpt-oss-20b」を、LM StudioをインストールしたM4 Pro搭載Macで動作確認してみました。 2025年8月5日、OpenAI社が オープンウェイト言語モデルの gpt-oss-120b と gpt-oss-20b をリリースしました。 OpenAI o3-miniに匹敵するとされ、16GB程度のVRAMで 動作するオープンモデル「gpt-oss-20b」を、 ローカルLLMの実行環境として LM Studio をインストールしたMac Mini(M4)環境で試す機会がありましたので、その手順と性能を紹介します。 実行環境 以下スペックの Mac mini 2024 を利用しました。 チップ Apple M4 Pro 12コアCPU 16コアGPU メモリ 24GBユニファイドメモリ RAM 24.00 GB VRAM 16.00 GB
やってきましたね。PCユーザーたちがMacユーザーを羨望の眼差しで見るときが。 OpenAIが公開したChatGPTのオープンソース版「gpt-oss」。その2つのモデルであるgpt-oss-20bとgpt-oss-120bは、それぞれ16GB以上、80GB以上のVRAMを持つプロセッサが必要です。 下位モデルのgpt-oss-20bはChatGPT o3-miniと、上位のgpt-oss-120bはo4-miniと同等の結果を出すとしています。 つまり、世界で最も使われているLLMの、実力的にも十分なモデルが、ローカルマシンで動くのです。 しかし、推論には高性能なGPUが必要。16GB以上のVRAMを持つGPUならNVIDIA製ボードがいくらでもありますが、120bを動かせる80GB以上のVRAMを積んだGPUは、現行モデルでなくても数百万円はしますし、そもそも希少なものなので手に入れる
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