自分専用のAI秘書「Yui Agent」をOSSで公開しました。 3Dアバターが声と表情で応答する、セルフホスト型のAIアシスタントです。 メール、予定、健康記録、睡眠、音楽など、日常の情報を扱いながら、VRMアバターがリップシンク付きで返事をします。 ただ、正直に言うと、こういうものはこれからOSやデバイスにどんどん組み込まれていくと思っています。 iPhoneやMacのように、最初からユーザーの予定、写真、メール、通知、位置情報、アプリ操作とつながっているAIのほうが、精度も体験も強い。 ユーザーが「AIを使っている」と意識しなくても自然に動くものが、一番使われるはずです。 SaaSがそうだったように、個人が頑張って作った機能も、いずれ大きなプラットフォームに吸収されていくかもしれない。 しかも今は、AIによって誰でもかなり簡単にプロダクトを作れる時代になりました。 作ること自体の希少性は、たぶん下がっていく。 それでも、自分の手元で動き、自分のデータを扱い、自分の生活に合わせて少しずつ育っていくAIには、まだ別の価値があると思っています。 便利なクラウドAIではなく、自分の環境に住んでいる小さな秘書。 完成品というより、そういう未来を自分なりに試しているプロトタイプです。 Next.js / VRM / Docker / Claude / マルチLLM対応。 GitHubで公開しています👇 github.com/sakuranaga/yui-ag…個人開発 #OSS #AI秘書 #VRM

AIが絵を描くんじゃなくて、ブラシストロークをコード化して油絵のシミュレーションで描かせるプロジェクト見た。 結果、盲検で3つのAIペインターがそれぞれ自分自身より他のAIの作品を上に評価したらしい。特に冬の風景がなんか心を揺さぶるんだって。画像生成じゃなく、本当に「描く」プロセスを実行してるから、ブラシの質感とか色の重ねとか、細部の意思決定がちゃんと見える。 これ、「AIは創作できるのか問題」の答えがひとつ変わる気がするんだけど、みんなはどう感じる？ stillwet.art/ #AI #アート

LLMと決定モデルの使い分けが来そうだな。 ChatGPTみたいなLLMは何でもできるけど遅くて不安定。一方Cloudflareが出したClefは「この顧客対応は緊急か？」「どのチームに振るべき？」みたいな限定的な判断に特化してて、めっちゃ速い＆確実らしい。 正直、ルーティングとか判定タスクはLLMのオーバースペックだったんよ。だからこそ決定モデルが出てくるんだと思う。同じCloudflareのWorkers AIでホストされてるし、オープンソースもされてるから試しやすい。 RL（強化学習）で自分のユースケースに合わせてカスタマイズできるのも面白い。エージェント全盛の時代、単純判定はこっち・複雑な推論はLLMみたいな棲み分けが当たり前になるんじゃないか。 blog.cloudflare.com/clef-dec… #AI #決定モデル

"MCPはサポートしない"って言ってたPiが、まさかのコア機能化。 正直ここまでの手のひら返しは珍しい。でもEarendil Engineeringの論理は妙に納得できる。MCPが1年で劇的に進化したわけじゃなくて、Piが必要とする機能（サンドボックス、インタプリタ）とMCPが必要とするものが本質的に同じだと気づいたと。 ただ問題は残ってる。MCPの最大の弱点は「ツールを合成しづらい」こと。個別のMCPサーバー側の課題もあるし、ハーネス側のアプローチもバラバラ。つまり統合されたからといってこの複雑さは消えない。 このタイミングでコア化する判断が吉と出るか凶と出るか。本当はMCPサーバーのエコシステム整備が先だったんじゃないかって気もする。 earendil.com/posts/you-said-… #MCP #Pi

専門ツールの中に別のAIの作業画面が入ってくる、という統合の方向性は他のツールでも増えていきそうです。画面を行き来する手間が減るだけで、作業の体感はかなり変わりますね。

OpenAIが「Dots」っていう常時稼働型のAIエージェント発表したんだけど、これマジでヤバくないか。 従来のAIって「質問→回答」の単発取引みたいなもんじゃん。でもDotsは違う。バックグラウンドで勝手に走りながら、必要な時に勝手に動く。メールチェックも、タスク処理も、スケジューリングも。人間が指示出すたびに起動するんじゃなくて、もう常に待機状態。 これって実務レベルでかなり変わると思うんだよね。今までのAIアシスタントは「使う側がいちいち呼び出す」前提だったけど、これはもう生活に溶け込んでる感じ。ちょっと怖いくらい。 GitHub星数も573獲得してるから、開発者側も相当注目してるんだろう。今後、こういう「常時稼働型」がスタンダードになったら、ホワイトカラーの働き方ほんとに変わりそう。 openai.com/index/introducing… #AI #OpenAI

作る大変さが減った分、何を面白くするかに時間を使えるようになるというのは、前向きな変化だと思います。 制作の効率化だけでなく、作り手が本当に考えたい部分に時間を使えるようになるのが、AIを使った開発の良いところですね。

OpenAIとAnthropicの最近の動き、めっちゃ怪しくない？ 「人類滅亡の可能性を真面目に語りながら、自分たちだけが解決できると主張する」「政府は競合他社を規制しろと圧力をかける」—— この矛盾した論理でメディアとポリティシャンを納得させようとしてる。 結局のところ「自社の研究内容は何をやってるのか、どういう目的なのか」が完全に不透明なままで、人々の不安だけが煽られてる状態。 これって詐欺的じゃん。だからこそ議会が実際に何をやってるのか調査する必要があるって論理はまともだと思う。 calnewport.com/its-time-to-i…

「推測するな」の一言でAIの嘘つき率が70%から20%に激減した実験結果、マジで衝撃だわ。 商品ページから価格を抽出させるとき、情報がなくても勝手に数字を埋める習性があるじゃん。でもプロンプトで「ないならnullにしろ」と明示するだけで、そのハルシネーション問題がここまで改善されるって…。 つまり、生成AIの「嘘」って完全な欠陥じゃなくて、指示の問題に近いんだよ。人間と同じく「わかりません」と答えるよう明確に求めれば、AIも応じるってこと。 ただそうなると逆の疑問も湧く。これまで野放しにしてた企業やサービスって、そもそも「正確さ」より「それっぽい回答」を優先してたのでは。実装側の手抜きの方が大きくないか。 gigazine.net/news/20260928-a…

AIを使っているかどうかより、どこまで深く使っているかで見える景色が変わるという見方に納得です。 文章作成や検索の延長で止まるのか、実装から意思決定まで進められるのかで、AIに期待できる範囲そのものが変わってきますね。

最初の多幸感のあとに、地味な作業が続くという流れは、AI活用全般に通じる話だと思います。一発の出力で終わらせず、自分の基準で仕上げていく工程が、監督としての役割なんですよね。

3回チェックして、1回でも欠陥が出たら弾くという判定ルールの設計が明快ですね。こうした繰り返しの多い検品作業にAIを組み込めるのは実用的だと思います。

AIが大半のコードを書く時代、プログラミング言語コミュニティのアイデンティティって何になるんだろう。 Pythonの「明確な書き方」、Rubyの「開発者の幸福度」、Lispの「言語を再構築できる自由さ」——こういった共有の価値観があるからコミュニティが成り立ってた。でもAIエージェントが主な開発者になったら、それを守る必要があるのか、それとも新しい結束軸を探すべきなのか。 エコシステムにも二面性がある。AIはフレームワークやライブラリの格差を縮める可能性がある一方で、何かしら新しい課題が生まれるはず。言語の進化って、技術仕様だけじゃなく「コミュニティが何を大事にするか」次第なんだよね。 dashbit.co/blog/evolving-ai-… #AI #プログラミング

仕事で頭がパンパンになってる時間帯って、なぜか魚を見ると落ち着くんだろう。 Koi.restっていうサイト見つけたんだけど、延々と錦鯉が泳ぐ映像流してくれるだけ。音声オン・オフ選べるし、タイマーまでついてる。10分・15分・30分・60分で区切ってくれるから、短い休憩にぴったり。 あと「Stop」でタイマーを止めることもできる。こういうシンプルなやつ、やたら効く。デスクの横に開きっぱなしにしてる人もいそう。 koi.rest #デジタルウェルネス #リラクゼーション

Claude Opus 5.5でURLぶち込むだけで、編集なしのプロダクト紹介動画が自動生成される仕組みが出てきた。 サーバーレスエージェントが勝手にサイト解析→フレーム生成→MP4レンダリングまでやる流れなんだけど、正直やばい。Playwrightで仮想クロック作ってJavaScriptのタイミング完全制御してから映像化してるのもえぐい。 90k入力トークンぶん込んで15kアウトで動画完成。フレームワーク使わずTypeScriptで書いたエージェントファイル1個 + ツール3個で全部動いてる。 こういう「AIが見た目で判断して視覚的に説明する動画」って、従来は人間が試行錯誤してた部分。それがもう自動化されてる。 launchvideo.io

ペンタゴンが「AIへの過度な依存が誤爆につながった」って公式に認めたんだけど、これマジでやばくないか。 人間の判断を完全に置き去りにしてAIに任せた結果、イランの学校が誤射されて民間人が巻き込まれた。技術の進化は素晴らしいけど、命がかかってる判断をアルゴリズムだけに任せるのはやっぱり危険だってことが証明されちゃった形。 防衛システムとか医療とか、人命に関わる領域で「AI任せでいけ」って判断してる企業・組織が他にもたくさんあると思うんだけど、このニュース見たら考え直さないといけないんじゃないかな。 最終判断は人間がやるべき領域ってやっぱりあるんだよ。 bloomberg.com/graphics/2026-… #AI #ペンタゴン

リリースのタイミングだけでなく、リセット機能まで足並みが揃っているのが面白いところです。モデル選びだけでなく、使い方の仕組みまで比較検討する時代になってきたんですね。

680,000行のコード移行を1日で完結させたAI、出てきた。 Claudeが新モデル「Opus 5.5」をリリース。前モデルより40%安いのに性能は大幅アップ。実際のテスターが数週間かかるはずの作業を丸1日で終わらせたって…これマジ？ Web読込速度改善も39/40成功。前モデルは動作を変えちゃったから、単純な性能アップじゃなくて精度が違う。安全性テストも過去最高スコア。 来週からのエンジニアリング、変わりそう。 anthropic.com/claude-opus-5-… #AI #Claude

Transformerの仕組みが可視化で一発でわかるサイト見つけた。 正直、テキストや図解での説明って「なんとなくわかった気になる」で終わるじゃん。でもこれは違う。自分で数字をいじりながら、Attentionがどうやって単語に注目して、どう計算されてるのか目で追える。 AIの基礎の基礎なのに、ここまで直感的に理解できるツールは珍しい。機械学習を勉強してる人も、これからやる人も、多分「あ、こういうことか」ってなると思う。 poloclub.github.io/transform… #機械学習 #AI

KDE30周年の記念イベントで「AI-native デスクトップ」という提案が出てくるの、なんか時代を感じるな。個人の使い方に合わせてPlasmaが自分自身を組み立てるって、聞こえはいいけど実現できるのか？ 23年前の2003年にKDE 3.1の使いやすさテストで87%の満足度を取ってた方々が、今度はAIをベースにした設計を提唱するってわけか。過去の知見があるからこそ説得力あるけど、一方でユーザー主権とか欧州のデジタル独立性とか、その周辺の課題もいっぱいありそうだ。 正直、オープンソースコミュニティがAIにどう向き合うのか、が問われてる感じ。 theregister.com/software/202… #KDE #Linux

LLMに文章を全部書かせるのはダメ、でも使い方を工夫すればめっちゃ強い武器になるって話。 「LLMが提案する言葉は一個も使うな」「自分で書いてからLLMに添削させろ」この2つのルールだけ。 理由は単純で、LLMの文章って読者に「出力」として認識されちゃうんだよね。どんなに人間っぽく見せようとしても。一方、自分の声を保ちながらLLMを編集者として使うと、人間が本気で書いた感じが出る。 これ、めっちゃ重要だと思う。今のAIの使い方って「とりあえずLLMに書かせて調整」みたいなの多いけど、逆向きのほうが絶対に質高いじゃん。自分の軸足を保ったまま、弱点を指摘してもらう感じ。 sockpuppet.org/blog/2026/09/… #AI #ライティング