TokyoMapは東京都が運営する地図情報サイトです。暑さ対策・防災などの地図を重ね、地点検索やルート検索で目的地周辺の状況を確認できます。

こんにちは、松尾研究所 データサイエンスチームのマネージャーの浮田です。 最近のAI Agentは、一般的な調査や実装であればかなり高い水準でこなせるようになってきました。一方で、実際の社内業務に必要な社内固有の知識は持っておらず、非常に優秀だが、まだオンボーディングを受けていない新入社員に近い状態です。 例えば、 プロジェクト開始時に、誰がどのアカウントや権限を用意するのか 経費はどのシステムから申請し、誰の承認を得るのか といった、会社固有の知識をAgentは知りません[1]。 そこで今回、社内Notionに整備してある新入社員向けのオンボーディング文書をもとに、AI Agent向けのSkillsを作りました。そして、 社内知識を与えない 必要なときにNotionを都度検索させる 社内知識をSkillsとして与える という3つの方法を比較し、Agentがどの程度社内業務をこなせるように

Cloudflareへ移るまで、我々が富豪プログラミングをしているとは気づきませんでした。 EC2で動かしていたNestJSをHono + Cloudflare Workersへ移しました。RDSはそのまま使い、ElastiCacheの役割はCloudflare側へ移しています。 大きなSDKを入れる。レスポンスを全部メモリへ載せる。DBのSELECTを順番に待つ。Cronで全件を完走する。SSEをつなぎっぱなしにする。ElastiCacheの細かいキーを何度も読む。 どれも珍しい実装ではありません。少なくとも私のAWS構成では普通に動き、わざわざ直す理由もありませんでした。サーバーとクラスターの月額に、まとめて収まっていたからです。 Cloudflareへ移すと、それぞれにバンドルサイズ、128 MBのメモリ、ネットワーク往復、CPU時間、Durable ObjectsのDuration

はじめに Cloudflare OSの話を3本書きました。ローカルLLMで三目並べに5ラウンドかけた奮闘記、モデル間の受け渡し設計の話、セキュリティとガバナンスの話。 3本目でこう書きました。「思想さえ理解すれば、この環境は怖くない」と。 ……で、その思想って結局なんやねん、という。 自分で書いておいて回収してないんですよ。ずるい。 もうしわけない、ちゃんと書きます。よろしくね。 なので4本目です。1つのプロダクトで4本、もう完全に沼です。 さすがにラストです。 ただ今回はCloudflare OSの記事ではありません。Cloudflareという会社そのものの設計思想の話です。というのも、Cloudflare OSを読み込む、触っていくほど「これ、この会社が16年前からやってることと全く同じでは？」という気がしてきたので。 操作の手引きではなく、Cloudflareの製品と向き合うときの初

この例では、確率2位の dog が、たまたま高い乱数 r = 0.95 を引いたおかげで勝っています。とはいえ p_i が大きいほど指数 1/p_i が小さく r_i^{1/p_i} は 1 に近づくので、基本的には確率の高い候補ほど勝ちやすい競争です。そして、この選び方でトークン i が勝つ確率は元の p_i に厳密に一致することが、Gumbel-Max トリックとして知られる古典的な性質から従います。乱数でくじ引きする代わりに「乱数を使った決定的な最大値選び」をしているだけなので、外から観察できる振る舞いは通常のサンプリングと区別がつかないわけです。 では、分布が同じなのにどうやって検出するのでしょうか。着眼点は、透かし入りテキストの各単語が「高い r_i を引いたから勝った」勝者の集まりだという点です。 人間が書いた文章に同じ計算を適用すると、各単語に割り当たる r は書き手と無関係

とんでもない動画AIモデルがオープンモデルとして登場しました。中国MiniMaxが2日に公開した「MiniMax H3」です。現在の動画AIでシェアトップと考えられるByteDanceの「Seedance 2.0」に匹敵する性能を持ち、その使い方を工夫すればOpenAIの「Sora2」を超えた使い方ができそうなモデルです。最大の特徴は、多数の画像や動画、音楽・音声データを参照できる「Omni Reference」を搭載していることです。この性能の動画モデルがローカルPCで動いているのは信じられないほどです。さまざまな作例を通して、その潜在力の一端を紹介します。 Seedance 2.0級の動画AIがローカルPCで動く MiniMax H3（以下、H3）はとんでもないほど高性能な動画AIモデルです。クラウドサービス版はByteDanceの「Seedance 2.0」に匹敵する性能です。実写や

Chrome Built-In AI、皆さん使っていますか？ 登場して2年くらいの技術になりますが、今年の春についに Prompt API が Chrome にデフォルトで組み込まれるようになりました。 せっかく広く使えるようになりましたが、まだまだ利用が普及していない印象を受けます。 最初に GA したのがクセの強い領域であったことや、Gemini 自体への期待値の低さなどが要因だと考えたため、この記事では「思ったより悪くないよ」ということを伝えられればと思います。 技術概要 Built-In AI はその名の通り、ブラウザに内蔵されている AI を使うことができる機能です。 用途別に異なる API が提供されており、一応 Web 標準に載せる想定ですが、基本的には Google が主導している Chrome の機能であるのが実情です。 そのため、本記事では便宜上 Chrome Buil

2026年度リクルート エンジニアコース新人研修の講義資料です。

ほぼ日の「クソどうでもいい仕事」の記事を読んだ。面白い図があったので自分なりに解釈して書いてみる。 例：「見積を出して申込書をもらう」の工程が3.5倍になるまでこのような流れがあったとする。ここにいろんな確認フローがはいって業務が増えていく。 業務プロセスは3.5倍になっている！ 個別の業務にはやるべき理由があるが、全体としては無駄が増えている それぞれの業務には追加された理由がある。 ・いきなり申込書と見積を送るよりは、「仮見積書」で、顧客の意向を確認すべき。 ・以前にミスがあったので、上司にも念のため確認する。 ・みんな忙しいから事務担当者を置いて分業する。 ・営業担当は抜け漏れも多いから事務担当が書類系は全部ちゃんとチェックして送付する。 なぜこうなるのか？どれぐらい「安全」にやればいいか、わからないから。なぜこうなるのか。最初の記事を読んでも「クソどうでもいい仕事本」を読んでもよく

ここ1年ぐらい感じていた「学びに関する格差」の話を書く。 最初にまとめ・勝手に学ぶ人は、自分の周囲にある「学びに使えそうな仕事」を探して自分の仕事にすることを繰り返す ・期待されて学ぶ人は、上司とかの期待に応えて新しいことを学ぶ ・「勝手に学ぶ人のスピード」＞「期待されて学ぶ人のスピード」なので、格差が開いていく ・「早く行きたければ一人で行け、遠くへ行きたければみんなで行け」が実現できない ・勝手に学ぶ人を止める理由も見つからない ・困ったなあ（解決策わからない） では詳細を書いていく。 勝手に学ぶ人：自分の周辺にある「誰も手をつけてない仕事」を発見し、自分の学びに利用するそれぞれが自分の担当範囲の仕事をしているとする。 それぞれが自分の担当範囲の仕事をしている勝手に学ぶ人は、「誰も手をつけてない」かつ「自分の学びになりそうな」仕事を自ら発見して、自分の仕事として取り組む。 勝手に学ぶ人

第1章 CloudflareとはCloudflareの基本理念、グローバルネットワークの仕組み、そして提供される主要なサービス群の概要について学びます。

ローカルGPUが非力でも MiniMax H3 は使える — RunPodで丸一日検証して分かった7つの罠と、10秒9円で動画を作る方法 はじめに2026年8月3日、MiniMax が動画生成モデル H3（Hailuo 3.0）のオープンウェイトを公開しました。映像とステレオ音声を同時生成する33Bのモデルで、ComfyUI が初日からネイティブ対応しています。 ComfyUI は画像生成でよく使っていたのですが、動画生成はスペックが物足りず、しばらく触っていませんでした。今回もさっそく手元で動かそうとして、詰まりました。 私のGPUは RTX 3060 Ti（VRAM 8GB）。モデルは量子化しても 42.5GB。オフロードを効かせれば動くらしいのですが、480pで1本10分以上。実用にはほど遠い。 そこで RunPod でGPUを時間借りして検証しました。$10 チャージして丸一日、G

フランスのAI企業Mistral AIが2026年8月4日、文章や画像が指定した安全基準に当てはまるかを判定するAIモデル「Shieldstral 1.0 3B」を公開しました。パラメーター数は30億で、サービスごとの安全基準を自然な文章で指定できる点が特徴です。 Introducing Shieldstral. | Mistral AI https://mistral.ai/news/shieldstral/ 🛡Introducing Shieldstral, Mistral’s 3B open-weights model for content safety that can be deployed on-device 🧵 https://t.co/SXBTWIJO9p pic.twitter.com/Hhjw8o0gft— Mistral AI (@MistralAI) 2026

Fast Rust library that converts documents (Word, PowerPoint, Excel, OpenDocument, RTF, EPUB, CSV, and PDF) into clean GitHub-Flavored Markdown. Includes bindings for Node.js, Python, and the browser (WebAssembly). Built by Firecrawl to turn any office document into LLM-ready Markdown in single-digit milliseconds, with one consistent output no matter which format goes in. It powers Firecrawl Parse,

Cloudflare OS is an "operating system" for AI productivity originally developed for use inside Cloudflare. A large portion of Cloudflare's workforce -- from engineering to sales and everything in between -- uses Cloudflare OS every day to help them do their jobs. This is not a traditional computer operating system. We use the term "operating system" in two senses: An operating system for the compa

August 5, 2026Cloudflare OS: an open platform for agents, apps, and work Every organization has a mission, a reason for being. Organizations pass that mission — along with their terminology, procedures, systems, standards, and ways of working — to their people. People, in turn, take this context together with their own experience and work towards the mission. Work can take many forms, from code, t

本記事では、今をときめくAI半導体ベンチャーである「Cerebras」による、「社内ナレッジ検索」の仕組みについて、解説します。 株式会社ナレッジセンスは、社内データ検索技術をエンタープライズ企業向けに提供しているスタートアップです。 この記事は何 この記事は、Cerebras社が公開した技術ブログ「How We Built Our Knowledge Base」[1]について、日本語で簡単にまとめたものです。 本題 ざっくりサマリー Cerebrasは、NVIDIA対抗の巨大AIチップで有名な米国のAIベンチャーです。同社は2026年7月、自社の「ナレッジ基盤」をどう構築したか、についての記事を公開しました。 社内のナレッジマネジメントの話となると、「理想論」の話はたくさん転がっていますが、実際に運用レベルに乗っているという話は、まだまだ、公開事例は多くありません。 今回Cerebras

はじめに スキル（SKILL.md）で定型業務をAIに移譲したり、特定業務の自動化・半自動化を実現したりといった状況は珍しくなくなってきたと思います。 例えば、ブラウザ操作のトレースはplaywright-mcpまたはplaywright-cliで行い、そのトレース結果からAIに業務効率化のスキル作成までをしてもらうのも一般的でしょう。 とはいえ、あくまでブラウザ操作ベースでの話になります。 ここ最近、ローカルPCのアプリケーションやソフトといったPC操作ベースでの業務効率化スキルを作成できる術を探していたところ、今回紹介するmicrosoft/skill-recorderを知りました。 Microsoft Skill Recorder で PC操作録画からの業務棚卸し・言語化・AIによるスキル化 microsoft/skill-recorder（※以降はSkill Recorderで統一

Cloudflare Computer is a virtual filesystem that lives inside a Durable Object. The Durable Object holds the authoritative state in SQLite and exposes one pluggable execution surface through workspace.runtime. Three backends ship today: Container projects the SQLite state into a sandbox container as a real FUSE mount. A sandbox-side daemon (computerd) mounts the state as a filesystem and syncs cha