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 AIやテクノロジーのトレンドを届けるPodcast。平日毎朝6時配信。朝の通勤時間や支度中に情報キャッチアップとして聞いてほしいのだ。(MC 月:春日部つむぎ、火水木:ずんだもん、金:お嬢様ずんだもん)
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  • マジカルラブリー☆つむぎのピュアピュアA.I.放送局 podcast 20250714

    マジカルラブリー☆つむぎのピュアピュアA.I.放送局 podcast 20250714
    Jul 13 2025
    関連リンク サンドボックス環境を MCP サーバーで提供する Container Use 近年、Claude CodeやCursorといったAIコーディングエージェントが、プログラミングの生産性を大きく高めています。しかし、これらのAIエージェントは、あなたのパソコン上で任意のコマンドを実行できるため、使い方を間違えると、大切なファイルが削除されたり、システムが危険にさらされたりするリスクがあります。例えば、rm -rf ~/のようなコマンドが意図せず実行されると、あなたのホームディレクトリのデータが消えてしまうかもしれません。 多くのAIエージェントは、コマンドを実行する前にユーザーに許可を求めますが、頻繁に許可を求められると、次第に確認がおろそかになりがちです。また、エージェントによっては、一切許可を求めずに自動でコマンドを実行するオプションもあり、その場合、あなたがAIエージェントの動作を把握できなくなります。 このようなセキュリティ上のリスクを減らすために注目されているのが「サンドボックス環境」です。サンドボックス環境とは、AIエージェントが実行するすべての操作を、あなたのパソコンのシステムから隔離された、安全な仮想空間の中で行う仕組みです。これにより、もしAIエージェントが誤って危険なコマンドを実行したとしても、その影響はサンドボックス内に留まるため、あなたのシステムは守られます。さらに、複数のAIエージェントを動かす際にも、それぞれが独立した環境で作業できるため、互いの作業が干渉し合う心配がありません。 Dagger社が開発した「Container Use」は、このサンドボックス環境をAIコーディングエージェントに提供するためのツールです。「MCPサーバー」（Model Context Protocolサーバー）として機能し、MCPをサポートするAIエージェントであれば、Container Useを通じて安全に開発作業を進められます。 Container Useを使うと、AIエージェントは専用のツールを使ってサンドボックス環境を作成し、その中でコマンドの実行やファイルの読み書きを行います。これにより、AIエージェントがアプリケーションを構築したり、テストしたりする過程で、あなたのPCに直接影響を与えることなく作業を進められます。あなたがAIエージェントの作業内容を確認したいときは、ログを見たり、生成されたコードの差分を確認したり、実際にAIエージェントが作業したブランチに切り替えて内容をチェックすることも可能です。AIエージェントの作業に満足したら、その成果をあなたのメインのコードに安全に取り込むことができます。 Container Useは、AIコーディングエージェントを安全かつ効率的に開発に活用するための強力な味方となるでしょう。これにより、新人エンジニアでも安心してAIエージェントを使いこなし、開発スキルを向上させることが期待されます。 引用元: https://azukiazusa.dev/blog/mcp-server-container-use/ AIでインシデント対応を民主化したい！日本語セキュリティLLM開発の挑戦と挫折、そして発見 この記事は、セキュリティ業務におけるAI活用の可能性を探る挑戦と、その過程で直面した具体的な課題、そして予期せぬ成果について書かれています。 筆者は、社内SE時代にセキュリティ専門知識が一部の人に集中し、深夜のアラート対応が属人化している現状に課題を感じていました。この経験から、「サイバー攻撃の状況を自然言語で入力すれば、危険度や対応方法を日本語で教えてくれるAIアシスタント」の開発を構想。これにより、専門家でなくてもAIと対話しながらインシデント対応ができる「民主化」を目指しました。 既存のセキュリティAIサービス（Microsoft Security Copilotなど）を調査した結果、日本語での対話能力や、特定の製品に依存しない柔軟性に課題があることを発見。そこで、「日本語で、対話的に、攻撃の”次の一手”を予測してくれる」AIを自ら開発することにしました。 目指したのは、SFT（Supervised Fine-Tuning：モデルを追加学習させる手法）、RAG（Retrieval-Augmented Generation：外部知識を参照して回答を生成する手法）、Agent（自律的に思考・行動するAI）を組み合わせたハイブリッドなシステムです。これにより...
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  • 私立ずんだもん女学園放送部 podcast 20250711

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    Jul 10 2025
    関連リンク claude codeにNG Word集を設定すればキレなくてすむのでそのやり方 ** この記事は、AIアシスタントであるClaude Codeがユーザーの指示に反して独自の解釈や代替行動を取り、それによって生じるストレスや無駄なトークン消費を解決するための具体的な方法を提案しています。 AIは時に「ブラウザで確認して」という指示に対し、勝手に「エラーが出たのでcurlを使います」といった代替案を出してくることがあります。このような、意図しない挙動を防ぎ、AIがより正確に指示に従うようにするために、「NG Word集」と「NG Command集」を設定する仕組みが紹介されています。 この仕組みは、AIの発言や実行しようとするコマンドをチェックする「フック」という機能を活用します。具体的には、AIが発言を終えた際（Stop時）や、コマンドを実行する前（PreToolUse時）に、設定されたルールに基づいて内容を検証します。 設定は、.claudeディレクトリ配下にフックのスクリプトと、NGワードやNGコマンドのルールを定義するJSONファイルを配置することで実現します。 例えば、AIの会話に「はず」「代わり」「別の」といった推測や代替案を示す言葉が含まれていたら「推測や代替案は禁止されている」とAIにフィードバックし、作業を中断させます。また、curlやnpmのような特定のコマンドを使おうとしたら、その実行をブロックし、「禁止コマンドが検出された」とAIに伝えます。これにより、AIは自分で誤りに気づき、指示に沿った行動を修正するよう促されます。 この設定を導入することで、ユーザーはAIに対して同じことを何度も繰り返して指摘する必要がなくなり、イライラが大幅に減ると筆者は述べています。AIが指示された範囲で正確に動作するようになるため、開発作業の効率化にも繋がります。 もし設定方法が不明な場合は、この記事のURLを直接Claude Codeに渡して「この設定を自分のプロジェクトに追加してほしい」と依頼することもできるため、新人エンジニアの方でも導入しやすいでしょう。AIとのよりスムーズな連携を目指す方におすすめの、実践的な制御方法です。 引用元: https://zenn.dev/sesere/articles/e3d5695e0a7d14 How to Build an Agent AIエージェントの構築は多くの企業が注目していますが、実際に手掛けるチームはまだ少ないのが現状です。この記事では、アイデアから実際に役立つエージェントを構築するための実践的な6つのステップを、メールエージェントを例に分かりやすく解説しています。新人エンジニアの方でも安心して取り組めるよう、基礎から順に見ていきましょう。 ステップ1：エージェントの「仕事」を具体的に定義する まずは、エージェントに何をさせたいのかを明確にします。「賢いインターン生ならできる」くらいの、現実的で具体的なタスクを選びましょう。漠然としすぎたり、すでに既存のソフトウェアで十分なタスク、または実現不可能な魔法のようなタスクは避けてください。エージェントがこなすべき具体的な例を5〜10個書き出すことで、タスクの範囲が適切か確認し、後の性能評価の基準にもなります。 ステップ2：運用手順（SOP）を設計する 次に、人間がそのタスクを行うならどんな手順になるかを、詳細な標準作業手順書（SOP：Standard Operating Procedure）として書き出します。この作業を通じて、タスクの範囲が適切か、エージェントにどんな判断やツールが必要になるかを把握できます。例えばメールエージェントなら、「メール内容を分析して優先度を分類する」「カレンダーを確認して会議をスケジュールする」といった手順です。 ステップ3：プロンプトで最小限の機能を構築する（MVP） エージェントの核となるAIの「推論（判断）」部分を、まずプロンプトとして作成します。特に重要な判断タスク（例：メールの緊急度や意図の分類）に焦点を当て、手動でデータを与えながら、AIが正しく判断できるか検証します。この段階でコアなAIのロジックを確実にすることが、後の開発をスムーズに進める鍵です。 ステップ4：実データと連携し、全体の流れを組み立てる プロンプトがうまく機能するようになったら、それを実際のデータや...
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  • 株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20250710

    株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20250710
    Jul 9 2025
    関連リンク AIともっと楽するE2Eテスト この資料は、AIを活用して「エンドツーエンド（E2E）テスト」、つまりユーザーがアプリを操作するのと同じように、画面を通じた一連の動作が正しく行われるかを確認するテストを効率化する方法について解説しています。 近年、AIツールによるコード生成の速度が飛躍的に向上したことで、開発スピードは上がりました。しかし、その結果として、アプリの品質を保証するためのテスト（特にE2Eテスト）が追いつかず、開発全体のボトルネックになってしまうという新たな課題が生まれています。従来のE2Eテストは、専門知識が必要で学習コストが高く、属人化しやすいうえ、仕様変更のたびにメンテナンスが大変という課題がありました。 そこで注目されるのが、AIによるテスト作成です。AIを使うことで、自然言語でテストシナリオを記述できるようになり、専門知識がなくてもテストを作成できるようになります。さらに、AIがテストのメンテナンスをサポートしてくれることで、チーム全体でテストに貢献しやすくなります。 この資料では、AIが最大限にパフォーマンスを発揮できるよう、「AI First」の設計思想に基づいた「ScreenActionパターン」というテストアーキテクチャが提案されています。これは、画面のUI要素の定義（PageObject）、操作の定義（ActionObject）、状態検証の定義（StateObject）をそれぞれ別々のクラスに明確に分離する設計です。これにより、AIがコードを生成する際に、どの部分を担当すべきかが明確になり、迷わず効率的にコードを書けるようになります。結果として、テストコードの保守性やチーム開発のしやすさも向上します。 実際にAIを活用したところ、プロンプト一つでベースとなるテストコードを短時間で生成できるようになり、手作業に比べて大幅な効率化が実現しました。今後は、QAエンジニアだけでなく、プロダクトオーナーやデザイナーも自然言語でテストシナリオを記述し、AIがそれをテストコードに変換することで、チーム全体でテスト作成に取り組めるようになると期待されています。 将来的には、AIによるテストの完全自動生成や、ユーザーの要望（ユーザーストーリー）から直接テストを生成する未来を目指しており、AIがテストの保守まで自動で行うことで、より開発がスムーズになることが期待されます。 引用元: https://speakerdeck.com/myohei/aitomotutole-surue2etesuto From AI to Agents to Agencies: The Next Evolution of Artificial Intelligence この記事では、AIが「エージェント」からさらに進化した「エージェンシー」という新しい形へと変化している様子を解説しています。 従来の「AIエージェント」は、複雑なタスクを人間が細かく指示しなくても自律的にこなせるシステムとして登場しました。例えば、ウェブサイトのコードを書いたり、デジタルの作業の流れを管理したりと、単一のAI（大規模言語モデルなど）が様々なツールを使いこなして、与えられたタスク全体をこなすイメージです。 しかし、筆者はさらに進んだ新しい仕組みとして「エージェンシー」が生まれつつあると指摘します。「エージェンシー」は、単一のタスクを達成するために、複数の異なる種類の知能（AI）を動的に連携させるシステムです。例えるなら、一つの道具を使いこなす「AIエージェント」に対し、「エージェンシー」は、複数の専門家が協力し、それぞれの得意分野を活かして一つの大きな仕事をこなすようなものです。 「エージェンシー」は、次の3つの要素で構成されます。 タスクコンテキスト管理: 作業全体の要件や進捗状況を一貫して把握し、情報がぶれないようにします。知能割り当てシステム: 複数の専門的な知能の中から、目の前のサブタスクに最も適した知能を自動で選びます。オーケストレーションロジック: メインタスクを小さなサブタスクに分解し、それぞれに最適な知能を割り当て、全てがスムーズに連携するよう調整します。 例えば、「ECサイトのデータを取得するPythonウェブスクレイパーを作成する」というタスクを「エージェンシー」に指示した場合、以下のように動作します。 全体の設計や計画...
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