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株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20251203

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 youtube版(スライド付き) 関連リンク Anthropicの招待制イベントで登壇してきた話──Ben Mannが語ったAGIの定義とエージェントの本質 先日、Anthropicが主催した招待制イベント「AI Founder Salon」で、ファインディCTOの佐藤氏が登壇しました。この記事では、Anthropic共同創業者のBen Mann氏の講演内容と、佐藤氏自身のパネルディスカッションでの発表内容が共有されています。 Ben Mann氏が語った生成AIの未来について、特に印象的だったのは次の3点です。 AGI（汎用人工知能）の定義: AGIの実現を「経済全体の50%の仕事をAIが担う状態」と定義し、「経済的チューリングテスト」というユニークな視点を紹介しました。数年以内の実現を予測し、健康問題解決など人類のあらゆる問題を解決する可能性を秘めていると語っています。AIエージェントの本質: エージェントを「ツールを持った言語モデル」とシンプルに定義。様々なシステムへのアクセスを可能にする「コンテキスト」の重要性を強調し、そのための標準化技術「MCP（Model Context Protocol）」にAnthropicも取り組んでいると説明しました。継続的な学習とスキル機能: AIが日常的に使われる中で、毎日「初めまして」の状態では効率が悪いと指摘。Claude Skillsのようにカスタム指示や知識を記憶させ、継続的に学習する機能が重要になり、将来的には人間がAIを「コーチング」する役割が中心になるとの見通しを示しました。 続いて、佐藤氏が登壇で話した内容は、AIを開発現場に導入する上での実践的な知見です。 開発速度の向上と課題: Claude CodeのようなAIを活用することで、プルリクエスト数が増え、一部の開発生産性が向上した一方で、AIが生成するコードは「部分最適」になりがちという課題を指摘。プロダクトの全体的な思想やコンテキストが欠落しやすいため、ユニットテスト、Lintツール、CI/CDなどの「守りの仕組み」を整え、早期に問題を検出することの重要性を強調しました。AI時代におけるUI/UX設計: チャット形式だけのUIは万人に難しいとし、プロダクト提供者側が選択肢を用意したり、AIを既存のワークフローに組み込んだりすることで、よりユーザーにとって便利な体験を提供できると述べました。 このイベントを通して、AIが簡単な業務を代替していく中で、人間の役割は「自分たちの思想を明確にし、それをAIに落とし込み、創造性を発揮してアイデアを生み出し、ブラッシュアップする」こと、そしてAIを「コーチング」し、「マネジメント」していくことにシフトしていくと結論付けています。AI時代を乗り越えるために、常に未来を見据え、環境を整えることの大切さを感じさせる内容でした。 引用元: https://tech.findy.co.jp/entry/2025/12/02/070000 LangSmith Agent Builder now in Public Beta LangChainが提供するAIエージェント開発ツール「LangSmith Agent Builder」が、ついにパブリックベータ版として一般公開されました！これは、コードをほとんど書かずに、AIエージェントを簡単に作れるようになる画期的なツールです。日本の新人エンジニアの皆さんにとって、AI開発のハードルを大きく下げる朗報と言えるでしょう。 従来のAIシステムでは、タスクの進め方を細かく事前に定義する「ワークフロー」が主流でした。しかし、Agent Builderで構築する「エージェント」は、もっと賢く、動的なのが特徴です。まるで人間のように状況を判断し、最適な手順を自分で考え、必要なツールを繰り返し使いながら、目的のタスクが完了するまで自律的に作業を進められます。例えば、情報収集やデータ分析など、複数のステップが必要な複雑な作業も、エージェントなら最後までやり遂げられます。さらに、使っていくうちにあなたのフィードバックから学習し、どんどん賢く、正確になっていくんです。 Agent Builderの最大の魅力は、その構築の簡単さにあります。まるで同僚とチャットするように、会話形式であなたのアイデアを伝えれば、Agent Builder自体があなたのためにエージェントを設計し、必要なプロンプト（AIへの指示）やツールを選んでくれます。これは、LangChainが世界中の開発者から学んだ、エンタープライズ級のエージェント開発の...
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