株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20251126
内容紹介
Introducing shopping research in ChatGPT、Using skills with Deep Agents、Google Antigravity IDEで焼き肉部位サイトを作ってみた - 開発フローと知っておくべき機能
出演者
youtube版(スライド付き)
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ChatGPTに、商品の購入検討をサポートする「ショッピングリサーチ」という新機能が導入されました。この機能は、私たちが製品を選ぶ際にかかる時間と手間を大幅に削減し、より賢い選択を支援してくれます。
具体的には、「小さなアパートに最適な静音のコードレス掃除機を探して」「この3つの自転車から選ぶのを手伝って」のように、求めている商品をChatGPTに伝えるだけで、詳細な購入ガイドを作成してくれます。私たちはこれまで、何十ものサイトを比較検討したり、レビューを読み込んだりしていましたが、この機能がそれらの調査を代行してくれるのです。
ショッピングリサーチは、ユーザーの過去の会話履歴や「記憶」機能から得た情報を活用し、スマートな質問を通じてニーズを深く掘り下げます。例えば、予算や重視する機能など、具体的な条件を聞き出すことで、よりパーソナライズされた結果を提供します。電子機器、美容品、家庭用品など、特に詳細な情報が必要なカテゴリでその威力を発揮します。
利用方法はとても簡単です。商品に関する質問をすると、ChatGPTが自動的に「ショッピングリサーチ」の利用を提案してくれます。または、メニューから直接選択することも可能です。利用中は対話形式で、ChatGPTが提示する製品オプションに対して「興味なし」や「もっとこれに似たものを」といったフィードバックを返すことで、リアルタイムでリサーチ内容を調整し、希望に合った製品へと絞り込めます。数分後には、主要な製品、それぞれの違いや長所・短所、信頼できる小売店からの最新情報がまとまった、自分だけの購入ガイドが手に入ります。
この機能は、GPT-5 miniをベースに、ショッピングタスクに特化して強化学習で訓練されたモデルによって動いています。信頼性の高い情報源から情報を収集し、複数の情報源を統合して質の高い調査結果を生成します。また、透明性も重視されており、ユーザーのチャット内容が小売業者と共有されることはありません。結果は公開されている小売サイトの情報を元に生成され、低品質なサイトは避けられています。
ただし、まだ完璧ではないため、価格や在庫などの製品詳細には誤りが含まれる可能性もあります。最終的な購入の際には、必ず小売業者のサイトで最新情報を確認することが推奨されています。OpenAIは今後も、ユーザーの好みをより深く理解し、対応するカテゴリを増やし、製品の比較や発見をより直感的に行えるように、この機能を進化させていくとしています。この新しい機能は、AIアシスタントが単なる情報提供だけでなく、より具体的なタスクをこなす「AIエージェント」へと進化していることを示す良い例と言えるでしょう。
引用元: https://openai.com/index/chatgpt-shopping-research
Anthropic社が提唱する「エージェントスキル」という新しい概念をLangChainのAIエージェントフレームワーク「deepagents-CLI」がサポートしたという発表がありました。これは、AIエージェントの性能を向上させ、開発・運用の効率を高める重要な一歩です。
エージェントスキルとは、簡単に言うと、特定のタスクをこなすためのファイル群（SKILL.mdという説明ファイルと、それに関連するドキュメントやスクリプトなど）をまとめたフォルダのことです。AIエージェントは必要に応じて、これらのスキルを動的に見つけて読み込み、利用できます。
近年、Claude CodeやManusのような汎用AIエージェントが普及していますが、意外にも、これらのエージェントが実際に使うツールはごく少数であることが分かっています。彼らが少ないツールで多様なタスクをこなせる秘密は、コンピュータ自体へのアクセス（Bashシェルやファイルシステム操作）を持っている点にあります。これにより、人間がパソコンでファイル操作やスクリプト実行をするように、エージェントも特別なツールなしに多くの作業を行えるのです。LangChainのdeepagentsも、この原則に基づいてファイルシステム操作とコード実行機能を備えています。
エージェントスキルは、この考え方をさらに発展させたものです。ツールをたくさん用意するのではなく、ファイルシステム上に多様なアクションを実行するためのスクリプトや指示を配置し、エージェントがそれを活用するというアプローチです。Anthropicが定義するスキルは、YAML形式のメタデータとMarkdown形式の指示を含むSKILL.mdファイルで構成されます。
スキルには主に2つの大きなメリットがあります。
- トークン効率の向上：エージェントがスキルを使う際、最初は
SKILL.mdの要約情報（YAMLフロントマター）だけを読み込みます。タスク遂行に必要になった場合のみ、ファイル全体を読み込むため、AIの処理に使う情報量（トークン）を削減できます。これにより、コンテキストウィンドウの肥大化を防ぎ、より複雑なタスクに対応しやすくなります。 - エージェントの認知負荷軽減：エージェントは、多くの複雑なツールの中から適切なものを選ぶ代わりに、より基本的な（アトミックな）少数のツールを使ってファイルシステム上のスキルを呼び出します。これにより、ツール選択の混乱を減らし、エージェントがタスクに集中しやすくなります。
さらに、スキルは「継続的な学習」への道を開き、エージェントが新たなタスクに遭遇した際に新しいスキルを自律的に作成したり、エージェント間で簡単にスキルを共有したり、複数のスキルを組み合わせて使ったりすることも可能になります。
deepagents-CLIでは、このスキル機能を簡単に利用できます。公開されている豊富なスキルコレクション（Anthropic社やSkillsMPなど）を自分のエージェントにコピーするだけで、すぐに利用可能です。設定後、deepagents skills listコマンドで利用可能なスキルを確認できます。エージェントにスキルに関連するリクエストを出すと、自動的に該当するSKILL.mdを読み込み、スキルを実行してくれます。
引用元: https://blog.langchain.com/using-skills-with-deep-agents/
Google Antigravity IDEは、Googleが提供する最新のAI統合開発環境です。この記事では、これを使って「焼き肉部位確認サイト」を開発した体験を紹介します。AIを活用した開発の面白さや、知っておくべきポイントを新人エンジニアの皆さん向けにまとめました。
「焼き肉の部位が視覚的にわかるWebサイトを作りたい」とプロンプトを入力すると、AIが「Implementation Plan（計画書）」を自動作成。これはレビュー可能で、コメントで修正指示（例：「日本語化」）を出せます。計画実行後、Webサイトと「Walkthrough（報告書）」が生成されます。 初期サイトの画像が期待と違ったため、「リアルな写真も」と報告書にコメント。すると、Antigravity搭載の画像生成AI「nano banana」がリアルな焼き肉写真を生成し、サイトに組み込み改善してくれました。このように、AIとの対話とレビューを通じて効率的に開発を進められます。
Antigravity IDEには、開発を助ける便利な機能があります。
- 会話モード: 複雑な作業には「Plan」、簡単な作業には「Fast」を使い分けます。
- スクリーンショット/画面録画: ブラウザ画面をAIに取得させ、特定部分を指定して修正依頼が可能です（ブラウザ拡張機能必須）。
- エージェントモード:
Ctrl + Eで開くこのモードはAIとの対話がメイン。「Workspaces」で複数プロジェクト管理、「Playground」で現在の作業を汚さずにAIに質問できます。AIの計画や進捗も確認しやすいです。 - エージェントの設定（特に重要！）:
- レビューポリシー: AIが勝手に作業を進めないよう「Request Review」に設定し、必ず確認が入るようにしましょう。
- ターミナルコマンド実行: セキュリティのため「off」にし、許可するコマンドだけリストに追加して実行するのが推奨です。
- ファイルアクセス: 情報漏洩リスクを避けるため、ワークスペース外のファイルへのアクセスは「off」にすることを強く推奨します。
Google Antigravity IDEは、nano bananaのような強力なAIが統合され、アイデアを楽しく効率的に形にできます。AIと共に開発を進める経験は、新人エンジニアの皆さんにとって貴重な学びとなるでしょう。無料で試せる今のうちに、ぜひ体験してみてください。
引用元: https://qiita.com/sion_neko/items/e22e632e826f45fc17b6
（株式会社ずんだもんは架空の登場組織です）