株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20241028
内容紹介
AIやテクノロジーに関する記事を紹介 Coinbase Launches Autonomous On-chain Agent Framework for Base Blockchain、Claude AIがブラウザ内でJavaScript実行可能に！コード不要のデータ分析ツールで業務効率化へ前進 - イノベトピア、生成AI/LLMを使ったウェブサイト開発
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Coinbaseは、Baseブロックチェーン上で動作するAI搭載の自律型オンチェーンエージェント作成を容易にする新しいフレームワーク「Based Agent」を発表しました。このフレームワークを使用すると、わずか3分程度で、取引、スワップ、ステーキングなど、様々なオンチェーン操作を実行できるAIエージェントを簡単に作成できます。
CoinbaseのプロダクトマネージャーであるLincoln Murr氏によると、Based Agentは、特定のタスクを実行するように設計された自動プログラム（AI駆動型ボット）を開発するためのシンプルなテンプレートを提供します。 エージェントはスマートコントラクトと連携し、取引管理、スワップ実行、Baseドメイン名の登録なども行えます。
Based Agentは、Coinbaseの開発者向けプラットフォームSDK、OpenAI（ChatGPT開発元）のSDK、そしてAI駆動型のソフトウェア開発・展開プラットフォームReplitを使用して構築されています。 利用開始には、CoinbaseとOpenAIからAPIキーを取得し、Replitのテンプレートをフォークするだけで、その後は必要な機能を追加していくことができます。
Mode Networkの創設者であるJames Ross氏は、今後6～12ヶ月以内に、ブロックチェーン取引の80％以上がAIエージェントによって管理されるようになると予測しており、Based Agentはその実現を加速させる可能性を秘めています。 GitHubリポジトリも公開されているため、詳細な技術仕様はそちらを参照できますが、本フレームワークは開発者にとって、Baseブロックチェーン上でのAI活用を大幅に簡素化する革新的なツールと言えるでしょう。
引用元: https://www.cryptoglobe.com/latest/2024/10/coinbase-launches-autonomous-on-chain-agent-framework-for-base-blockchain/
Anthropic社は、AIチャットボット「Claude」に新たなデータ分析ツールを実装しました。このツールの最大の特徴は、ブラウザ上で直接JavaScriptコードを実行できる点です。従来、AIによるコード生成後、別途実行環境が必要でしたが、Claudeはそれを不要にしました。 CSVやPDFファイルの分析、インタラクティブなグラフ作成を、プログラミング知識がなくても直感的に行えるようになっています。
具体的には、Web Worker技術を用いて、ブラウザ上で安全にJavaScriptを実行する仕組みを採用しています。これは、Pythonベースのサーバーサイド実行を採用する他のAIツールとは異なるアプローチです。
性能向上も著しく、Claude 3.5 Sonnetのプログラミング性能はSWE-Bench Verifiedテストで33.4%から49.0%に向上、TAU-benchテストでも小売・航空分野でそれぞれ大幅な性能向上を示しました。
現在、Claude.aiの全ユーザーがプレビュー機能として利用可能です。ただし、アップロードファイルサイズや扱えるファイルの種類に制限があり、セキュリティ面も考慮が必要な点に注意が必要です。 機密データの取り扱いには慎重な検討が求められます。
この機能は、AIアシスタントを単なるチャットボットから、誰でも使える実用的なデータ分析ツールへと進化させる可能性を秘めています。特に、プログラミングスキルに乏しいビジネスユーザーにとって、データに基づいた意思決定を支援する強力なツールとなることが期待されます。 今後のアップデートで、機能拡張や大規模データ処理への対応などが予定されています。
引用元: https://innovatopia.jp/ai/ai-news/44081/
週末に、はてな匿名ダイアリーの「最も重要なマンガ10選」をまとめたリンク集ウェブサイトを、生成AI/LLMツールを駆使して開発しました。開発期間は従来の半分（約6時間）で完了しました。本記事では、その具体的な開発プロセスと使用ツールを紹介します。新人エンジニアにも分かりやすいよう、簡潔に説明します。
開発概要:
ウェブサイトは、はてな匿名ダイアリーの記事をスクレイピングし、Amazon APIで商品情報を取得、それらを元にリンク集を作成するシンプルな構成です。 生成AI/LLMツールは、デザイン、コーディング、データ処理の各段階で活用されました。
デザイン: 初期デザインはClaude Artifactsを用いて作成。複数の生成AIツール（ChatGPT Canvas、v0、Bolt）を比較検討した結果、Claude Artifactsが最も高品質な成果物を生成したため採用しました。デザインはクックパッドを参考に、Tailwind CSSとshadcn/uiをベースにしています。
コーディング: Next.js (Static Exports) をフロントエンド、Firebase Firestore をバックエンドとして採用。 コード修正や提案にはCursorを使用し、Claude 3.5 SonnetモデルでAIアシストによる効率的な開発を実現しました。TypeScriptはデータ処理部分を除き、プロトタイピング段階では使用を最小限に抑え、効率化を図りました。
データ処理: はてな匿名ダイアリーの記事スクレイピングにはcheerio、Amazon商品データ取得にはPA APIを使用。GPT-4 Turbo (Vercel AI経由) を用いてスクレイピングしたデータの構造化とAmazon検索結果からの適切な商品の選別を行いました。コストは約10ドルで済みました。
アーキテクチャ: 静的サイト生成（SSG）を採用し、Cloudflare Workersでホスティングすることで高速なアクセスを実現。 Firestoreの柔軟なスキーマ設計により、LLMの出力結果を直接保存し、将来的なデータ構造の変更にも対応できる設計となっています。
ツール選定のポイント:
- デザイン： Claude Artifacts (高品質な初期デザイン生成)
- コーディング： Cursor (AIアシストによる効率的なコード修正)
- LLM： GPT-4 Turbo (Vercel AI経由、データ構造化と選別)
- フロントエンド： Next.js (shadcn/ui, Tailwind CSSとの親和性)
- バックエンド： Firebase Firestore (柔軟なスキーマ設計)
- ホスティング： Cloudflare Workers (静的サイト、拡張性)
本開発を通して、生成AI/LLMツールがウェブサイト開発の効率化に大きく貢献することが実証されました。 特に、プロトタイピング段階でのTypeScriptの使用制限や静的サイト生成の採用により、開発期間の大幅な短縮と柔軟性の両立を実現しました。 今後、生成AI/LLMツールの活用は、開発プロセスの標準的な一部になる可能性が高いと感じています。
引用元: https://laiso.hatenablog.com/entry/2024/10/27/154053
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