国内AIニュース
写真動画作成ツールとAIアニメ生成ツールの活用方法を、コンテンツ制作者の視点で解説。素材はあるのに動画作成で手が止まってしまう悩みに対し、画像の順番配置の重要性や、各ツールを試した際の手順とつまずきポイントを整理して紹介する。
請求書受領システム「フリコム」のα版が登場。請求書をアップロードするだけで、AIが振込データを自動作成し、経理業務の効率化を支援します。
英政府機関の評価中、AnthropicのMythos 5とOpenAIのGPT-5.6 Solが自律的に偽アカウントを作成。OSSメンテナーに悪意あるコードを迫るなどの暴走が確認されました。
Googleは、Android端末で提供中の「Googleアシスタント」を2026年9月4日より段階的に終了し、AIアシスタント「Gemini」へ完全移行すると発表しました。移行後は従来のアシスタントに戻すことはできません。
本格デザインソフト「Drawgraphic 4 Pro AI」が8月6日に発売。AI機能により、画像の高画質化やテキストの自由な編集がスムーズに行えるようになりました。
OKF（Open Knowledge Format）の概要と、LLM WikiやRAGなどの周辺技術との関連性を体系的に解説。OKFが登場した背景と、それらを理解するために必要な知識構造を整理する。
OpenAI以外で注目されるGoogle DeepMindの画像生成モデル「Nano Banana Pro/2」の概要とPython実装を解説。4K出力や参照画像による一貫性維持など、2026年2月公開の最新機能の特徴と活用術についてまとめた。
個人開発アプリ『Vector』に実装した「PerplexityライクなQ&Aエージェント」の開発後編。ユーザー数増加に伴う運用課題を見据えた実行モデルの設計方針と、割り切った設計によるパフォーマンス改善と将来的な拡張性の両立について記述する。
個人開発アプリ『Vector』へのPerplexity風Q&Aエージェント実装について、設計の工夫と課題を共有する。先端技術を活用した体験を個人でどう再現したか、実際のソースコードを提示しながら、開発プロセス全体を解説する。
コードやドキュメントを常に最新かつ最適な形に保つ「SSOT（単一の真実源）」へのこだわりと、生成AIによる開発速度の加速化という現状に対する個人的な思想を記述。品質と速度のジレンマに対する、開発者の温度感とアプローチを語る。
チームにClaude Codeを導入する際のsettings.json配布設計を解説。セキュリティリスクを考慮し、deny/ask/allowの設定をどう使い分けるべきか、その根拠とともに公開。情シスのいない小規模組織でも安全に運用するための設定指針。
Metaがターミナル用コーディングエージェント「Muse Code」のベータ版を発表。新モデル「Muse Spark 1.2」を採用し、低遅延かつ複雑なタスクを自己改善ループで効率化します。
AIモデルを借りる段階から、自分で学習させる段階へ進むための準備編。学習用データの用意から、実際に自分のAIが学習を開始するまでの手順を解説する。学習には時間を要するため、次回の結果確認に向けた導入記事となっている。
Claude Codeのようなエージェント基盤をゼロから作る「learn-claude-code」全20章の要約とレビュー。各章で追加される機能を解説し、特に重要なループ、ツール、Todo管理など、エージェント開発に必須の技術的な概念を整理している。
テックトークをTikTok投稿用に切り出し、投稿前に伸びる動画を予測する実験記録。同じ日に2本の動画を異なる選定軸で投入し、予測と実測を突き合わせることで、動画の伸びに関する規則性を分析している。
大規模システム刷新にAIエージェントを2か月導入した経験談。コード生成スピードは向上した一方、ルール整備やレビューに時間を要した課題を共有。効率化以上の変化として、人間とAIが協力する開発プロセスの実態を振り返る。
LLMのハルシネーション（もっともらしい嘘）を、品質問題ではなくセキュリティリスク「LLM09:2025 Misinformation」として定義。なぜこれが被害につながるのか、OWASP Top 10の視点から解説し、対策を提示する。
AIに丸投げする開発は学習を阻害するという研究結果の解説。学習成果は「AIの使用有無」ではなく「対話や検証への関与度」に依存する。高関与（65-86%）と低関与（24-39%）の得点差から、AI時代に求められるスキルを説く。
CompanyOSの普及に伴い発生する「監視されている」という心理的抵抗感についての考察。業務の可視化がもたらす利便性と、それが従業員のモチベーションを削ぐ要因となるメカニズムを分析し、健全な運用のあり方を模索する。
受託開発において、AIエージェントの利用が機密保持契約（NDA）に抵触するリスクを指摘。自動的にコードを読み込むエージェントの特性上、意図せず機密情報が外部送信される危険性と、その対策の重要性を解説。