市川 淳 | 生成AIエンジニア

最近、Dify開発・RAG開発（社内QAボット/ナレッジ検索）や、生成AIを使った業務自動化の相談が増えてきました！ 今まではDM中心で受けてたんですが、窓口を分かりやすくするために「お問い合わせフォーム」作りました🙌 Dify / RAG / PoC / 運用改善（n8n・Power Automateなど）を相談したい方は、こちらからどうぞ👇 docs.google.com/forms/d/e/1FAI…

そんなミュトスは性能がいいのかな？👀

@gentoowriter 楽しみですね！！

今週はいよいよGoogle I/O！！ 噂されてる発表は… - Gemini 3.5 Flash - Gemini 3.5 Pro(コーディング強モデル？) - Veo 4 - Google Omni (マルチモーダル) 皆さんは何を期待しますか？ 私はAntigravityのアップデートです！！🔥 #Gemini #Google

RAGシステムを開発していて最近思うのは、 社内情報をいきなりDifyなどのRAGナレッジDBに入れてベクトル化するより、まず「AIが参照しやすく、保守運用しやすい形で情報を管理する」方が大事なのではないかということ。 社内規定、業務マニュアル、仕様書、議事録、FAQなどは、PDF、Word、Excel、Notion、Google Drive、SharePointなどにバラバラに存在していることが多い。 この状態でとりあえずRAG化すると、最初はそれっぽく回答できても、運用フェーズでかなり大変になる。 例えば、 ・ファイルを更新したら再インデックスが必要 ・古いファイルを消し忘れると誤回答につながる ・チャンク分割が微妙だと検索精度が安定しない ・PDFやWordのレイアウトによってはうまく読み取れない ・どの情報が最新版なのか管理しづらい ・Dify側のナレッジDB更新が手作業だと保守コストが高い みたいな問題が出てくる。 RAGのメリットはもちろんある。 大量の文書から関連箇所だけを検索できるし、LLMに全文を渡すよりトークン使用量も抑えられる。社内チャットボットのように、多人数が共通の検索基盤として使う場合にも強い。 ただ、元データが整理されていない状態でベクトルDBに入れると、ノイズや古い情報も含めて検索対象になってしまう。 結局、RAGの精度は「ベクトル検索の性能」だけでなく、「元データの管理品質」にかなり依存する。 なので最近は、まずGitHubでMarkdown管理したり、Notionでナレッジを整理したり、Drive / SharePoint上の原本を構造化したりして、AIが読みやすい一次情報を整える方が先なのではと思っている。 そのうえで、Claude CodeやCodexにリポジトリ単位で読ませる。 NotionやDriveをMCP接続して、エージェントが必要に応じて検索・参照する。 今後の社内データ活用は、 「全部ベクトルDBに入れてRAGで検索する」 というより、 「正しい一次情報を管理し、AIエージェントが必要なときに読みに行く」 方向に寄っていく気がしている。 RAGはゴールではなく、選択肢の一つ。 大事なのは、AIが正しい最新情報にアクセスできる設計と、その情報を継続的にメンテナンスできる運用だと思う。

待望のCodexモバイルアプリがついに…！ 少し触ってみたけど、移動中に作業の確認や指示出しができるのはかなり便利そう。 PCを開けない時でも開発を進められるのは大きい

@hAru_mAki_ch 面白いアイデアですね！

CodexにCities: Skylinesの都市建設やらせてみた❶❸ 無事に公共交通機関も整備できた！ 今回はバスでやってみました！ これは大きな一歩だぞ！！

ChatGPTにスプレッドシートを編集してもらったら、想像以上にすごかった。 レイアウトを見やすく整えてくれて、 前提条件を変えると試算結果が自動で変わるように関数まで作ってくれた。 これは普通に実務で使えるレベル。

明日リリースらしい、、、

@hAru_mAki_ch これは楽しみですね！

やっぱり、AWS強いなあ

Langfuseが日本リージョンに対応 langfuse.com/japan

便利そう👀

OpenAIからまだ何か出るの！？ もしかして音楽生成系...？

@TOnakai_nakai お祝いしよう！

はじめての給料が振り込まれたぞ。まだ色々引かれていないので、たくさん入って嬉しい

@shim_surprise @cursor_ai おめでとうございます！また、Cursorについていろいろ教えてください！

Cursorに出会って人生変わり、Cursorの良さを様々なイベントで発信した結果、本日より「Cursor Ambassador」に認定いただきました😊 今後もMeetupやハンズオンなどで、Cursorコミュニティを盛り上げていきます！！よろしくお願いします！ @cursor_ai #CursorMeetup #CursorMeetupKanagawa

GoogleがついにWorkspace MCPServerがプレビュー開始！ AIアプリ/エージェントにGoogle WorkspaceをMCP接続可能に。 できるようになること： - Drive文書の要約 - Gmail返信ドラフト自動作成 - カレンダー管理 - Chatメッセージ管理 標準化されたオープンな仕組みで提供され、Workspace CLIも近日公開予定とのことです。

ChatGPTの最新画像生成モデルGPT Image 2で自分のイメージ画像を作ってみた。精度の高さに驚いた。 自分の情報は特に渡さず、ベースはChatGPTとの会話履歴だけ。

What makes ChatGPT Images 2.0 a state-of-the-art image generation model? Researchers behind the model explain. A thread: Thinking & Intelligence in ChatGPT Images 2.0, demonstrated by @ayaanzhaque

言語モデル、コーディングエージェント、画像生成は今のところAnthropicとOpenAIの話題が中心だけど、そろそろGoogleのアップデートにも期待したい。