はてぶ・Qiita・Zennのトレンド記事を紹介
1. RAGとは何か？RAGとは、LLM（大規模言語モデル）に外部データを検索させてから回答させる仕組み。通常のChatGPTは「学習済みの知識」しか持っていない。しかしRAGでは、ユーザーの質問を受け取る関連する文章を検索するその文章を元にLLMが回答するという
【Github Copilot】-/init コマンドでcopilot-instructions.mdを生成する
執筆日2026/3/4 概要.github/copilot-instructions.md は、GitHub Copilot に プロジェクト固有のルールや開発方針を伝えるための指示ファイルです。VS Code の Copilot Chat の /init コマンドを実
mistral-document-ai-2512 を試してみた
執筆日2026/3/4 参考資料https://ai.azure.com/catalog/publishers/mistral ai%2Cmistralhttps://docs.mistral.ai/capabilities/document_ai mistral
Pythonがめっちゃ嫌い私はPythonが嫌いです。というより、動的型付け言語が嫌いです。Jupyter Notebook (Google Colab) などの、セル単位での実行が有効な状況であれば、動的型付け言語のメリットは十分に活きると思います。しかし、一般的なプロ
Z世代が変える！地方AIリテラシー格差を3つの力で解消する2026年最新入門
1. ざっくり言うと？（要約）日本の生成AI個人利用率はわずか26.7%で、中国（81.2%）・米国（68.8%）に大きく遅れており、地方ではさらに「最初の一歩を踏み出す機会がない」という構造的な格差が生まれています。Metagri研究所が自治体と連携し、Z世代インターン生
【Microsoft 365 Copilot】- AgentBuilderでエージェントを作る
執筆日2026/3/3 やることMicrosoft 365 Copilot のAgent Builderを使用して、エージェントを作成します。ドキュメントを一覧で管理している Excel ファイルをナレッジソースとして活用し、その内容に基づいて回答するエージェントを構築
1. ざっくり言うと？（要約）AIはもはや「便利ツール」ではなく、社会そのものの骨格を作り替える「インフラ」になりつつあります。製造・通信・エンタメの3業界で、既存のビジネスモデルが根本から解体・再構築されようとしています。生き残る企業の条件は「AIを使いこなす力」＋「自
新登場のMicrosoft Copilot・AI認定資格ABシリーズ概要（AB-900/730/731）
なぜ今この資格が生まれたのか2023年11月にMicrosoft 365 Copilotが一般提供を開始して以来、Copilotは急速に拡大してきました。CopilotはMicrosoftが提供するAIサービスの代表格であり、普段使い慣れたOfficeアプリの中でシームレスに
Stashはゴミ箱じゃない。試行錯誤の「遠回り」を技術資産に変える、新人なりのGit生存戦略
はじめに：「昨日の自分、何に苦労してたんだっけ？」エンジニアの皆さん、特に私と同じように、日々「試行錯誤」の真っ最中の方。こんな経験はありませんか？「数日前に苦労して書いたコード。なぜこの実装をボツにしたのか、理由を思い出せない」「1日中コードと格闘したのに、結局元に戻し
初心者でも分かるPythonのasyncio入門：async/awaitを料理で理解する非同期まとめ
概要Pythonコードを見ているとasyncをよく見かけますが、これは「非同期処理を行う関数である」ことを示すキーワードです。改めて、非同期処理が果たす役割や利点について整理していきます。!非同期処理: I/O型処理待ちの間に他の処理を進めるI/O型処理: Input/
はじめにヘッドウォータースに入社し、ほとんど初めてクラウドという概念に本格的に触れました。業務のなかでAzureのキャッチアップを進める中で、理解が難しい概念がありました。それがEntra IDです。今回は自分なりに理解したその概念を、具体的な使い方のイメージを多めにして
次世代AIアーキテクチャ「スパイキングニューラルネットワーク」の基本、その将来性
概要現在のディープラーニング（ANN）が目覚ましい成果を上げる一方で、その学習・推論には莫大な計算資源と電力を消費することが課題となっています。そこで注目を集めているのが、人間の脳の物理的な情報伝達メカニズムに近い、次世代のニューラルネットワーク「SNN（Spiking Ne
Microsoft Agent Framework と Microsoft Foundry の連携について色々試してみる 🔖 1
はじめにMicrosoft Agent Frameworkでエージェントを作り、Microsoft Foundry で作成したエージェントを管理する というエージェントの実行管理の仕組みは、今後定番の構成になりそうだなと思ったので、現時点で何ができるのかについてまとめます。M
LLMはもう古い？2026年最新AI革命を3分でわかりやすく解説 🔖 3
1. ざっくり言うと？（要約）ChatGPTを支えるLLM（大規模言語モデル）は、専門家の間では「近いうちに時代遅れになる」と見られています。次世代AIは「マルチモーダル」「マルチエージェント」など、まったく別の仕組みで動く新アーキテクチャへ移行中です。AIは今、科学的発
Microsoft認定資格Fundamentalsを5週間で5つ取得した勉強法
Microsoft認定資格Fundamentalsを5週間で5つ取得した勉強法こんにちは！Microsoft認定資格のFundamentalsレベルを約一週間に1資格合格のペースで計5つ取得しました。取得した資格は以下の通りです：AZ-900: Microsoft Az
仏教AIロボット「ブッダロイド」2026年最新：3分でわかりやすく解説
1. ざっくり言うと？（要約）京都大学の研究チームが、仏教の教えに答えてくれるAIを搭載したヒューマノイドロボット ブッダロイドを開発した。スマホ画面の中だけだったAIお坊さんが、ついにリアルな体を持って目の前に現れ、合掌や礼拝もしてくれるようになった。将来は人手不足の宗
記事の内容AzureVirtualMachineで可用性ゾーンを使おうとしたとき、マネージドディスクが必須になる。何故アンマネージドディスクではなく、マネージドディスクが必要なのか記事にまとめる。!後述しますがアンマネージドディスクは2026年3月31日には廃止されるとの
AIエージェント開発はどっちで行う？Microsoft Foundry vs Microsoft Agent Framework
はじめになぜこの記事を書いたのか？どちらも「AIエージェント開発」できるので、両者の役割や用途の違いを理解し、業務での使い分けの判断材料になるようにまとめることにしました。 Microsoft Foundryとは？概要Azure上で提供される、エンタープ
ゲートウェイトランジットとは？簡潔に言うとあるVNETのVPNゲートウェイを、別のVNETから共有して使えるようにする機能（ゲートウェイトランジットはVPNゲートウェイに限らず、VNetゲートウェイを共有する）https://learn.microsoft.com/ja-j
フェイクニュースを2時間→5分で見破る！NECのAI偽情報検出システムが凄すぎる件 🔖 1
1. ざっくり言うと？（要約）NECが開発中のAIシステムが、テキスト・画像・音声・動画を統合的に分析して偽情報・誤情報を自動でファクトチェックできるこれまでプロが2時間かけていた証拠収集作業を、わずか5〜10分に短縮することに成功した「全データをいったんテキストに変換し
AIエージェントに「共通ルール」が生まれる！アメリカ政府が動き出した理由と私たちへの影響
1. ざっくり言うと？（要約）アメリカの技術標準機関NISTが、AIエージェントの「共通ルールづくり」に本格着手した今のままだとAIエージェントがバラバラに開発されて使い物にならなくなる危険があるため安全・安心・みんなが使える「AIエージェントの交通法規」を世界に先駆けて
GitHub Copilot 利用時のシコファンシー（迎合）抑制ガイド
1.シコファンシーとはhttps://heart-language.jp/insights/635/こちらに記載がありますが、LLMの回答ではユーザーに迎合する性質や状況が生まれて、現実的には問題があったり、実現不可能なことを回答してしまう事象をシコファンシーと言うそうです。
Pythonの__init__.pyはなぜ必要なのか？importの安定化・API設計・pytestとの関係 🔖 4
概要Pythonの開発をする中で、__init__.pyを何のためのファイルなのか、どこに配置すべきなのかが分からなかったので調べてみました。結論は、基本的に全てのパッケージディレクトリに__init__.pyを置くべきWebアプリ開発の場合、namespace pac
https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/vpn-gateway/point-to-site-about ポイント対サイト（P2S）VPNとは？Azure VPN Gateway を使い、「個別PCからAzure VNetに直接VPN
LLMの指示が無視される？プロンプト分割で解決した話 🔖 1
LLMの指示が無視される？プロンプト分割で解決した話 指示が無視される問題RAGシステムで回答を生成する際、1つのプロンプトに大きく2種類の指示を入れていた。回答生成のための指示日本語校正のための指示しかし、日本語校正の指示が無視されることがあった。たとえば、「で
初めてでも迷わないMicrosoft認定資格の受験手順まとめ
はじめにMicrosoft認定資格を取ろうとやる気になったものの受験の流れがよくわからず、結局後回しになってしまう、、こうした機会損失は本当にもったいないと感じています！この記事では、初めてMicrosoft認定資格を受けようという新しいチャレンジャーが、勉強以前の部分
Azure Functions の自動スケールが引き起こす Rate Limit Error とその対策
1. はじめにRAGシステムの検索用データを生成するために、大量のPDFをGPTモデルでマークダウンに変換するパイプラインを構築した。しかし、Azure Functions の自動スケールによりGPTへのリクエストが集中し、Rate Limit Error が頻発した。本記事
Microsoft Agent FrameworkでAzure Document intelligenceを使いワークフローを作る
執筆日2026/2/20 やることMicrosoft Agent Framework を使用して、Azure Document IntelligenceによるOCRから、LLMによる情報の構造化、そしてHuman-in-the-loop (HITL) ワークフローの構築す
Microsoft Agent Frameworkの基礎を学ぶ
執筆日2026/2/19 やることGithubの01-get-startedの1~5を見ながらMicrosoft Agent Frameworkの基礎を学ぶ.https://github.com/microsoft/agent-framework/tree/main/p
工事現場の「AIの目」が安全を守る！映像を見て状況を言葉で教えてくれる次世代監視システムとは？
1. ざっくり言うと？東洋建設が、工事現場のカメラ映像をAIがリアルタイムで分析し、危険な状況を文章＆音声で知らせるシステムを開発従来のAIは「事前に覚えたもの」しか認識できなかったが、新システムは画像と言葉を同時に理解するAI VLMで柔軟に対応現場の状況に合わせてプロ
Semantic KernelとMicrosoft Agent Frameworkを図解比較：概念から実装まで
目的Semantic Kernel（以降、SK）とMicrosoft Agent Framework（以降、MAF）が同義だと勘違いしていたため、実装方法を調査する際に混乱しました。何が違うのかを明確にし、なぜ混乱したのかを紐解くために用語の整理を行います。 GPTモデル
企業のAI導入が失敗する本当の理由：技術主導ではなくビジネス主導で進めるべき理由と実践方法
多くの企業がAI導入に失敗している根本原因は「技術部門が主導している」ことにあります。IT部門はセキュリティや標準化を優先するため、ビジネスの現場が本当に必要としているものを見落としがちです。AIはインフラ整備とは違い、業務のやり方そのものを変える変革です。成功するAI導入は、
Azure Blob Storageのファイルを一括ダウンロードする方法
前提AzureCLIでテナントにログインしている必要がある。【参考】https://zenn.dev/headwaters/articles/85172b38fc8271 一括ダウンロードコマンド AzureCLIaz storage blob download-
【LaTeX Workshop】プロジェクト個別の設定でスタイルファイルのエラーを回避する
執筆日2026/2/17 起きた事象学会用スタイルファイルを使用してVSCodeで論文を書こうとしたところ、コンパイルエラーが発生。普段使いのデフォルト設定（User Settings）は済ませてあるはずなのに、なぜかこのプロジェクトだけビルドが通りませんでした。
山梨ゴリゴリラを動かす生成AI活用術──地方発キャラクター動画で学ぶ、次世代コンテンツ制作の全貌
山梨県の企業・株式会社アルプスが、イラストレーター中野シロウ氏のキャラクター「山梨ゴリゴリラ」を生成AIで動画化するプロジェクトを開始しました。静止画のキャラクターをSNS向けのショート動画として継続的に制作し、Instagram、YouTube Shorts、TikTokなど
執筆日2026/2/15 やることVScodeでLaTeX環境を構築します。 前提windows11 手順TeX Liveをインストールする拡張機能のInstall TeX LiveをインストールするまずはLaTeXの本体である「TeX Liv
WEB 300 Conferenceという選抜制カンファレンスで、生成AIの実装を主導する経営層300名が集結し、AI導入が「技術の問題」から「経営の問題」へと変化していることが明らかになった。日本企業のAI導入は米国より3年遅れており、その原因は技術力ではなく意思決定のスピー
執筆日2026/2/15 やること論文作成やDTP（印刷物）の現場では、画像をEPSで求められることが多々あります。今回は、Pythonの画像処理ライブラリPillowを使って、PNG画像をEPSに変換するスクリプトをまとめました。 ライブラリ画像処理ライブラリの
製造業の技術継承を革新する「メニナルAI」とは？熟練者の判断力をAIで再現する新技術を徹底解説
ソフトクリエイトが発表した「メニナルAI」は、製造業における熟練技術者の「工程全体を見渡す判断力」をAIで再現するサービスです。静止画・動画・センサーデータを統合し、工程の前後関係を理解することで、技術継承の課題を解決します。クラウドに依存せずローカルで動作するため機密性が高
ランサムウェア集団が企業の「中の人」を狙う時代：Qilinの脅威と対策
サイバー攻撃グループが企業の従業員やセキュリティ専門家を積極的に採用する動きが加速しています。アサヒGHDを攻撃したQilinをはじめとするランサムウェアグループは、正規の認証情報やシステムアクセス権を得るため、内部関係者に高額報酬を提示。2025年12月にはランサムウェア攻
酪農の未来を変える「ロボット牛舎」とは？AI・ICTで実現する次世代型「楽農」の全貌
酪農学園大学が建設を進める「未来型ロボット牛舎」は、自動搾乳ロボット、給餌ロボット、除糞ロボットなどの最先端技術を導入し、酪農現場の労働負担を大幅に軽減する施設です。このプロジェクトは、担い手不足や高齢化に苦しむ日本の酪農を、単純作業をロボットに任せ、人間は牛の健康管理や経営に
AI時代の大学教育改革：講義も試験も変わらなければ生き残れない理由
生成AI（ChatGPTなど）の登場により、大学の講義に一度も出席せずに試験に合格できる時代になりました。この事実は「AIが便利」という話ではなく、従来の教育システムが根本的に機能不全に陥っていることを示しています。知識を伝えるだけの講義、正解を再現するだけの試験は、もはやAI
はじめに2/5にCodex5.3とOpus4.6がリリースされて、様々な評価がされているようなので、既存の業務ワークフロー（xlsx）をどのように認識して、解釈できるか試しに指示してみました。Anthropichttps://www.anthropic.com/news/c
執筆日2026/2/8 論文https://aclanthology.org/2022.findings-acl.253.pdf 研究目的・概要視覚情報を含む文書（帳票や領収書など）の理解（VRDU: Visually Rich Document Underst
執筆日2026/2/7 OCRの精度の評価方法に困ったOCRのプロジェクトを進める中で、誰もが直面するのが 「このモデル、結局どれくらい正確なの？」 という問いです。OCRの評価において、一言一句すべて合っている 完全一致率（正解率） だけを見ると、10文字中1文字だけ
執筆日2026/2/7 WER（単語誤り率）とは？前回の記事では、CER（文字誤り率) を解説しました。しかし、CERと必ずと言っても過言ではなくいつも登場するのが WER（Word Error Rate：単語誤り率） です。WER（Word Error Rate）は
Structured Outputs で Key を LLM に生成してもらう
執筆日2026年2月7日 やることStructured Outputs を使って、LLM の出力を JSON として扱う検証メモです。以前は json mode を使っていましたが、今は Structured Outputs が推奨されています。やりたいことは、JSO
Vibe Codingを使用して、Terraformインフラ構築した結果
はじめに久々の記事投稿となります。（なんと4ヶ月も投稿してなかった＞＜）エンジニア、非エンジニア問わず、Vibe Codingを使用していくことは主流になりつつあります。Cursor、Claude Code、GitHub Copilotなど様々なツールがありますが、今回はGi
はじめにGitHub CopilotなどのAI駆動で要件定義、基本設計などはまだ時間をかけるにしても、Terraformでのインフラ構築は1日、最短で20分で環境構築ができるようになったことは前の記事で公開しました。https://zenn.dev/headwaters/ar
選好ベースのアライメント／評価（LLM-as-a-judge）と物語アライメントに関する最新動向：サーベイ
内容は合っているが雰囲気や文章スタイルが違うなど、LLMによる生成物が「意図」に合っていないという経験はよくあるのではないでしょうか。私もそうですが、プロンプトを修正するなどして試行錯誤していると思われます。どうやったら「意図」に沿った生成になるのかといったニーズは多くの場面であ