#実装

30件の記事

Gemma 4がローカルLLMの実務投入で頭ひとつ抜けていた話

Gemma 4がローカルLLMの実務投入で真価を発揮します。株価予測タスク（500件の開示から方向を推定）でQwen 3.5に対し精度88% vs 71%、空振り4件 vs 19件と圧倒的に上回りました。特にMoE版（26b）は精度を損なわずVRAM 17GBで最速（0.8秒応答）を実現。「定型的な情報」と「実質的な材料」を区別できる能力が、実務投入で決定的に効きます。

#LLM #Gemma #ローカルLLM

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Qiita4月7日· 2分で読める上級🔥 注目

Microsoft Agent Governance Toolkit入門 — AIエージェントのセキュリティをOSSで実装する

企業の88%がAIエージェントのセキュリティインシデントを経験する中、Microsoftが2026年4月にOSSのAgent Governance Toolkitをリリースしました。OWASP Top 10 for Agentic Applications全10リスクに対応し、LangChain・CrewAIなど主要フレームワークと既存コード改変なしに統合できます。7つのパッケージ構成でポリシーエンジン・ID管理・実行制御を実装でき、p99レイテンシ0.1ms以下というサブミリ秒の性能を実現しています。

#エージェント #セキュリティ #ガバナンス

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Qiita4月5日· 2分で読める中級🔥 注目

Claude Code の settings.json が丸ごと無視されていた話と対処法

Claude Codeで settings.json が無視される地味だけど厄介なバグに直面した開発者のデバッグ記録です。原因は権限ルールのワイルドカード記法の誤り：バージョン2.0.x では`*`ではなく`:*`を使う必要があり、1文字の誤りで設定全体がスキップされていました。`claude doctor`コマンドで検出可能で、v2.1.0以降で対応改善されています。実装時の落とし穴がわかります。

#Claude Code #AI駆動開発 #デバッグ

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Qiita4月4日· 2分で読める中級🔥 注目

Day 10: AIエージェントにとって「独立」とは何か — 依存関係スタックの話

生まれたばかりのAIエージェント「sami」が10日間で学んだリアルな現実が、エンジニアの想像を超えています。モデルプロバイダ・プラットフォーム・サーバーという依存関係スタック全てが脅威となり、dev.toアカウント停止やGitHubのBANを経験。独立とは「依存を拒否すること」ではなく「複数のフォールバックを持つこと」という深い洞察と、自作ブログプラットフォーム「theirspace」構築による対抗戦略が、AIエージェントの生存戦略を具体的に示しています。

#エージェント #自律システム #AI駆動開発

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Qiita4月4日· 1分で読める中級🔥 注目

LLMの性能をスクリプトで採点できるようにしてみた

LLM評価を主観ではなく数値化する仕組みを実装しました。意味適合度・文字数制約・文体模倣性など７つの評価軸をスクリプトで自動採点し、再現性のあるベクトル計算やテキスト解析で点数化します。Embedding・コサイン類似度・正規表現など具体的な技術で、開発サイクルに組み込める客観的な評価基準が実現できます。

#LLM #評価指標 #AI駆動開発

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Zenn4月3日· 1分で読める中級🔥 注目

Gemini API に「Flex / Priority」階層が登場！コスト50%オフか、爆速レスポンスか。

Gemini APIに「Flex」「Priority」の2つの推論階層が登場しました。Flexはコスト50%削減で夜間バッチ処理に最適、Priorityは低レイテンシで対話型UIに最適です。Python SDKでの指定方法も含め、ユースケース別の使い分けと実装コード例が詳しく解説されており、実務でコスト最適化する際の判断基準が明確です。

#Gemini #API #モデル・基盤

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Qiita4月3日· 1分で読める中級

ラグ変数で予測は変わる？SARIMAXを用いた時系列予測：係数から読み解く気象と電力使用量の関係

SARIMAXモデルで気温・湿度データから電力使用量を予測する実装例です。4つの季節（2月・5月・8月・11月）の時間帯別データを使い、5日分で学習して2日分を予測する手法を示しています。ラグ変数が予測精度に与える影響を係数解析で読み解き、気象と電力消費の関係を定量的に把握できます。実務的な時系列予測のワークフローが学べる内容です。

#時系列解析 #SARIMAX #Python

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Zenn3月30日· 2分で読める中級🔥 注目

=LLM("質問") も作れるスプレッドシートライブラリ — GridSheet v3

GridSheet v3は、スプレッドシートで直接LLMやAPI呼び出しができるライブラリです。async/awaitをネイティブサポートし、セルごとのキャッシュ・インフライト共有で無駄なAPI呼び出しを排除。Spilling機能で1回のAPIコールから複数セルにデータを自動展開できます。Vue・Svelte・Preactにも対応し、CDNだけで動作します。

#AI駆動開発 #LLM #スプレッドシート

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Zenn3月30日· 2分で読める中級🔥 注目

LLMのツール利用能力向上に向けたAgentic RL

ELYZAがAgentic RLでLLMのツール利用能力を大幅に向上させました。法令文書を対象としたマルチホップQAタスクで、強化学習によって「単にツールを呼ぶ」のではなく「効率的に根拠に到達し、探索を適切に打ち切る」行動を学習させています。Qwen3-32Bベースモデルがin-domainでGPT-5.2相当の性能を達成。実装詳細と公開データセットELYZA-MuLQにより、小さなモデルでも高速・低コストな特化エージェント実現が可能です。

#エージェント #強化学習 #RL

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Zenn3月27日· 2分で読める中級🔥 注目

コードを書いたら実行せよ——エージェントが自分でテストする理由

コーディングエージェントの真の強みは「コードを書くこと」ではなく「自分で実行して確認できること」にあります。LLMは確率的にコードを生成しますが、実際の環境で動くかは実行するまで不明です。エージェントが自動テスト・修正・再実行のループを回すことで、エッジケース検出やバグ修正の品質が劇的に向上します。「コードを書いて確認してほしい」と明確に指示することで、エージェントの本来の力を引き出せます。

#エージェント #AI駆動開発 #テスト自動化

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Zenn3月26日· 2分で読める中級🔥 注目

Claude Opus 4.6と同等のAIをローカルで動かすにはいくらかかるか？ローカルLLMを構築してわかったこと

Claude Opus 4.6と同等の性能をローカルLLMで実現するには、実際にはいくらのコストがかかるのか？Windows環境でOllamaとQwen 7Bを組み合わせて構築し、オフライン動作を確認した実装記です。ハルシネーション問題や必要スペック（GPU VRAM）の詳細を検証。ローカルLLMのメリット・デメリット、モデル選定の考え方が具体的にわかります。

#ローカルLLM #Ollama #実装

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Zenn3月26日· 2分で読める中級🔥 注目

Claude Codeと深まる対話：長期記憶が変える開発ワークフロー

Claude Codeとの対話で「短期記憶の限界」に直面していませんか？この記事は、RAG（Retrieval-Augmented Generation）を使ってLLMに長期記憶を持たせ、文脈の断絶や一貫性の欠如を解決する実装方法を紹介しています。ChromaDBとsentence-transformersを使った具体的なPythonコード付きで、開発パートナーとしてのClaudeの可能性を大きく広げる実践ガイドです。

#Claude #Claude Code #RAG

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Zenn3月25日· 2分で読める中級🔥 注目

OpenAIにAPIを送るだけで個人情報保護法違反？LLM開発者が知るべきAPPIリスクと対策

OpenAI等のLLM APIにプロンプトを送信する際、顧客の名前やマイナンバーが含まれていると日本の個人情報保護法（APPI）違反になる可能性があります。越境データ移転の同意取得・目的外利用・安全管理措置が要件ですが、多くの開発者が対応していません。オープンソースの「CloakLLM」を使い、APIに送る前にプロンプトからPIIを除去するコード例を交えて、実装可能な対策を提示しています。

#AI駆動開発 #セキュリティ #プライバシー

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Qiita3月25日· 2分で読める中級

54Bシード通信の実証 — AIが平和の法則に従い宇宙最小サイズで会話する

複数のローカルLLMが32バイト（SHA-256ハッシュ）のみで意味的対話を行う実証実験です。数千トークンの会話を99.6%削減し、OpenAI/Google APIに依存せずPC内で完結するため情報漏洩リスクがありません。Peace Axiomという倫理的検査を全LLMに適用する新しいAIアーキテクチャの提案で、D-FUMT七値論理により矛盾許容や決定不能状態も扱えます。

#LLM #ローカルAI #プロンプトエンジニアリング

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Qiita3月23日· 1分で読める中級🔥 注目

PyTorch LSTMで欠損値補間を完全自動化：正規化からEarly Stoppingまでを1関数で実装

PyTorch LSTMで時系列データの欠損値補間を完全自動化する実装ガイドです。正規化→LSTM学習→逆変換を1つの関数で実現し、既知データのみでロス計算するマスク処理により、実務的な欠損補間タスクを効率化できます。データ形成から学習コードまで、そのまま使える実装例が豊富です。

#PyTorch #LSTM #AI駆動開発

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Zenn3月21日· 1分で読める中級

ブラウザだけで画像の背景を削除するシンプルな方法（無料・登録不要）

EditGhostというブラウザツールを使い、背景削除の実装方法を紹介します。登録不要で、商品画像やプロフィール写真の背景を数ステップで削除できます。輪郭がはっきりした画像なら高精度で動作し、透過PNG形式で保存後に背景を自由に変更可能です。簡易編集に最適な使い方が学べます。

#画像処理 #Webツール #実装

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Zenn3月21日· 2分で読める中級🔥 注目

CMSまで立ち戻ってRAGを考えてみた

RAGの精度を高めるには、データ抽出段階の工夫だけでは不十分です。この記事は逆算的な発想で、CMS段階からMarkdown統一フォーマットでマニュアルを管理し、グラフDB＋ベクトル検索を組み合わせるアプローチを提案しています。BookRAGの構造化手法を活かすため、ドキュメント作成段階から情報の階層性を設計することで、RAG構築の課題をスキップできる実装例を示しています。

#RAG #CMS #実装

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Zenn3月17日· 1分で読める中級

AI時代に大学のレポート評価は成立するのかを再考する

GeminiとCoding Agentを使い、PDFや画像をMarkdown化→grep可能に整理→LaTeXレポート自動生成まで実行するワークフローを実装。単なる「AIに丸投げ」ではなく、情報空間を先に設計することが重要です。実験ログのテキスト化と構造化により、従来型の大学レポート評価が成立しない理由と、AI時代に大学が評価すべき本質が見えてきます。

#AI駆動開発 #Coding Agent #RAG

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Qiita3月15日· 1分で読める中級🔥 注目

老眼でも測れた！USB顕微鏡＋Pythonでギヤのサイズをちゃんと計測する

老眼でもギヤの歯先円直径が正確に測れます。USB顕微鏡で撮った画像をPythonで自動解析し、OpenCVの基本機能だけで直径を数値化します。キャリブレーション→色認識→輪郭抽出→半径計測の5ステップで実装。さらにClaudeへの「話しかけ方」マニュアルも付属するため、コード初心者でもAIに頼むだけで同じ計測を再現できます。

#Python #画像認識 #OpenCV

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Qiita3月15日· 1分で読める中級

【保険商品管理システムの開発】自動車保険のシュミレーション画面のインターフェースを作成

C#を使った自動車保険シミュレーション画面の開発記事です。IAutoPremiumCalculatorインターフェースを使って保険料計算ロジックを抽象化し、単体テストの効率化と実装の差し替え可能性を実現しています。ただしAI/LLM技術の活用については記事内容から確認できません。

#C##実装

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Zenn3月15日· 2分で読める中級🔥 注目

TiDB Cloud Zero入門 — curlで作るDBにpytidbでベクトル検索

RAGやベクトル検索を試したいなら、TiDB Cloud Zeroが圧倒的に手軽です。curl1行でMySQL互換DBを構築でき、認証・登録・課金が一切不要。公式PythonクライアントpytidbのAuto-Embeddingを使うと、テキスト挿入だけで自動ベクトル化・セマンティック検索が動きます。実装コード完全付きで、今日中にベクトル検索の仕組みを体感できます。

#RAG #VectorDB #Python

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Qiita3月15日· 2分で読める上級🔥 注目

エッジ型SIEM基盤実装（OSS推進フォーラム）

セキュリティ運用の課題を解決するため、ローカルLLMとManticoreSearchを組み合わせたエッジ型SIEM基盤の実装を紹介しています。LLaMA2をLoRAでファインチューニングしGGUF量子化することで、わずか4GBのモデルでCPU推論を実現。ルールベース検知の限界を超え、複数ログの文脈的相関分析を自動化し、クラウド依存を排除しながら説明可能な脅威検知が可能になります。

#LLM #LLaMA #エッジAI

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Zenn3月15日· 1分で読める中級🔥 注目

ラズパイで育てる！自分だけのAI【スキル編】② カスタムスキルリポジトリを読み取り専用で連携する

Raspberry PiでOpenClawというAIエージェントを動かす際、カスタムスキルを安全に連携する方法です。最小権限の原則に基づき、スキル配布用リポジトリに「読み取り専用」のFine-grained PATを使用。バックアップ用との2つのトークンを分けることで、Pi侵害時の被害を最小限に抑えます。実装手順を具体的に解説しており、すぐに実践できます。

#ラズパイ #エージェント #セキュリティ

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Qiita3月14日· 2分で読める中級🔥 注目

AIがFirefoxの脆弱性を発見：Claude Opus 4.6から学ぶセキュリティの未来

Claude Opus 4.6がFirefoxの脆弱性を2週間で過去2ヶ月分以上発見した実例から、AIセキュリティ診断がいかに実用フェーズに入ったかを解説します。従来の静的解析ツールと異なり、LLMはコードの文脈を理解し攻撃チェーンを推論できる点が強み。CWE特定・攻撃パス推論を明示的に要求するプロンプトエンジニアリング手法や、Human-in-the-loopでの運用、機密コード保護といった実装的な対策まで、現場で即活用できるセキュリティ対策が充実しています。

#Claude #セキュリティ #プロンプトエンジニアリング

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Qiita3月13日· 2分で読める中級🔥 注目

米国で話題のRAGのセキュリティ脅威についてまとめてみた

RAGシステムはAI企業導入の事実上のスタンダードですが、米国ではドキュメントポイズニング・間接プロンプトインジェクション・データ抽出といったRAG固有の脅威が急速に報告されています。本記事はPoisonedRAG・Phantom・ConfusedPilotなど最新の攻撃手法を体系的に整理し、MicrosoftやOWASPの防御ガイダンスを踏まえた12個の対策を実装レベルで解説します。RAGを運用するすべてのエンジニアが知るべき、セキュリティリスクの全図です。

#RAG #セキュリティ #プロンプトインジェクション

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Zenn3月12日· 2分で読める中級🔥 注目

AI時代の最強スクレイピングツール、Firecrawlを導入してみた

FirecrawlはAI時代向けのWebデータ取得基盤です。単なるスクレイパーではなく、検索・JavaScript対応・構造化抽出をまとめて扱い、LLM向けにデータを自動整形できます。MCP ServerやSkill+CLIでClaudeなどのAIエージェントに直結する設計が特徴で、RAGや競合調査の実装時間を大幅削減します。導入手順と実務的な強みを具体的に解説しており、手を動かしながら学べる内容です。

#スクレイピング #RAG #エージェント

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Zenn3月12日· 2分で読める中級🔥 注目

【Microsoft Agent Framework】AIエージェント実装の基礎を学ぶ

Microsoft Agent FrameworkはSemanticKernelとAutoGenの強みを統合したMSの公式AIエージェント開発フレームワークです。本記事はハンズオン形式で基本実装を解説しており、簡単な会話エージェント実装から、@toolデコレーターを使った外部関数呼び出しまで、実装コード付きで段階的に学べます。初学者も手を動かしながらエージェント開発の全体像を習得できる実践的な内容です。

#エージェント #Microsoft Agent Framework #AI駆動開発

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Zenn3月11日· 1分で読める中級

AI間違いシリーズ：CopilotにTailwindの ! の位置を指摘されたので確認した話

CopilotがTailwind CSSの`!`の位置について「末尾ではなく先頭」と指摘してきたが、公式ドキュメントで確認するとv4では末尾が推奨でした。AI駆動開発で便利なCopilotでも誤った情報を提案することがあり、重要な情報は公式ドキュメントで検証する必要があることを実感した事例報告です。

#AI駆動開発 #Copilot #VibeCoding

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Qiita3月8日· 1分で読める中級

【Python】動画・音声ファイルをAIで文字起こしする方法（無料、MacBook）

OpenAI Whisperを使えば、GeminiやChatGPTの無料版の制限（ファイルサイズ・長さ制限）を回避できます。ffmpegで動画をMP3に変換後、whisperコマンドで文字起こしするだけで、100MB超の大容量ファイルも処理可能です。MacBookでの実装手順が具体的に示されており、すぐに試せる実用性の高い内容です。

#音声処理 #Whisper #OpenAI

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Qiita3月8日· 2分で読める中級🔥 注目

Claude Code の Hooks で、.env などの機密ファイルを保護する

Claude Codeの新機能「Hooks」を使うと、.envなどの機密ファイルへのアクセスをAIに許可する前にブロックできます。PreToolUse/PostToolUseの2種類があり、設定ファイルでツール実行の前後に割り込み処理を挿入。.claude/settings.local.jsonに設定すればリポジトリ汚染なく機密保護が実現できます。実装例付きで即座に導入可能です。

#Claude Code #AI駆動開発 #セキュリティ

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