株式会社ずんだもん技術室AI放送局

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株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20260415

2026年04月15日

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内容紹介

Enterprises power agentic workflows in Cloudflare Agent Cloud with OpenAI、Azure AI SearchのAgentic Retrievalを使ってAgentic RAG実現、Claude Mythos Preview: Vertex AI で限定公開プレビュー版を提供開始、猫成分に飢えていた親が「穴の空いたバケツ」のような元野良猫によってすべての愛を搾り取られていたマンガ

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ずんだもん
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CloudflareとOpenAIの強力な提携により、企業の業務自動化（エージェント・ワークフロー）が次世代のフェーズに突入しました。本記事の主要なトピックは、Cloudflareのプラットフォーム「Agent Cloud」において、OpenAIの最新モデル「GPT-5.4」を含むフロンティアモデルが直接利用可能になったことです。

【新人エンジニアが押さえておくべき3つのポイント】

  1. AIエージェントによる「実業務」の自動化 これまでAIは「質問に答えるチャット」としての利用が主流でしたが、Agent Cloudでは「実際の仕事を行う」エージェントをデプロイできます。具体的には、顧客への自動応答、システムの更新、レポート生成などの複雑なタスクを、セキュアかつ本番環境で即座に動作させることが可能です。

  2. エッジコンピューティングによる高速化 このサービスは、Cloudflareの「Workers AI」上で動作します。これは、世界中に分散されたサーバー（エッジ）でAIを動かす仕組みです。新人の方にとっての利点は、「知能とユーザーの物理的な距離を縮める」ことで、超低遅延（スピーディ）かつグローバルな規模で動作するAIアプリを、複雑なインフラ構築なしに実現できる点にあります。

  3. 開発者向けツール「Codex」の統合 コード生成や開発支援に特化した「Codex harness」がCloudflareのサンドボックス環境（安全なテスト環境）で利用可能になりました。これにより、開発者はセキュアな環境でAIエージェントを構築・テストし、そのまま実環境へデプロイするワークフローをスムーズに進めることができます。

【背景と今後の展望】 CloudflareのCTOであるDane Knecht氏は、この提携が「AIネイティブな次世代スタック」を構築するための基盤になると述べています。すでにWalmartやAccentureといった世界的大企業がOpenAIの技術をビジネスの核に据えており、APIの処理量は毎分150億トークンを超える規模に達しています。

今回の統合は、AIエージェントが「実験的なツール」から、企業の生産性を支える「標準的なインフラ」へと進化したことを象徴するニュースです。エンジニアにとっては、インフラとAIが密接に統合されたことで、より高度なアプリケーションを素早く世界に届けるチャンスが広がっています。

引用元: https://openai.com/index/cloudflare-openai-agent-cloud

Microsoft AzureのAI Searchに追加された新機能「Agentic Retrieval（プレビュー）」を活用し、自律的な検索を行う「Agentic RAG」を実現する方法についての技術解説です。

Agentic Retrievalとは

従来のRAG（検索拡張生成）は、ユーザーの質問をそのまま検索に利用するシンプルなものが主流でした。これに対しAgentic Retrievalは、LLMがユーザーの意図を分析して「自律的に」必要なクエリを複数作成し、検索結果を集約して回答を生成します。これにより、一回の検索では解決できない複雑な質問に対しても、AIが必要な知識を自ら探しに行く挙動が可能になります。

制御の鍵となる2つのパラメータ

本機能を利用する際、エンジニアが調整すべき重要な設定が2つあります。

  1. Output Mode（出力モード）
    • ANSWER_SYNTHESIS: 取得した根拠を元に、LLMが自然な回答文を生成します。
    • EXTRACTIVE_DATA: 根拠となるデータの断片（チャンク）のみを返します。自前で回答ロジックを組みたい場合に適しています。
  2. Reasoning Effort（思考の深さ）
    • minimal: クエリ計画を行わず、直接的な検索のみを実行します。
    • low: 質問を複数のサブクエリに分解して検索を実行します。
    • medium: 目的の情報が得られるまで、より深く広範囲な探索を繰り返します。

実証実験の結果と考察

記事では、IPAの公開ドキュメントをデータソースとし、設定ごとの挙動を比較しています。

  • Reasoning Effort = low: 3つのクエリが生成され、情報量の多い冗長な回答が返る傾向にありました。
  • Reasoning Effort = medium: 10個ものクエリが生成され、広範囲を検索した上で、要点を絞った非常に精度の高い回答が得られました。
  • トレードオフ: 思考を深くするほど回答精度は向上しますが、実行時間は50秒近くかかり、消費トークン数（コスト）も大幅に増加します。

エンジニアへのアドバイス

これまでLangChainなどの外部ライブラリを組み合わせて複雑に実装していた「検索エージェント」の仕組みが、Azure AI Search側の設定だけで完結するようになった点が大きな進歩です。

新人エンジニアの方は、まずはlow設定から始め、AIがどのように質問を分解（クエリ展開）しているかをログで観察することをおすすめします。アプリケーションの要件に応じて、コスト・速度・精度のバランスを見極めるのが、Agentic RAGを使いこなす第一歩となります。

引用元: https://acro-engineer.hatenablog.com/entry/2026/04/14/120000

Google Cloudは、2026年4月13日、Anthropic社の最新かつ最高峰のモデルである「Claude Mythos Preview」を、Vertex AIの一部ユーザー向けに限定公開プレビュー版として提供開始しました。このリリースは「Project Glasswing」というプロジェクトの一環として行われており、AI業界でも注目度の高いニュースです。

新人エンジニアの皆さんに分かりやすく解説すると、今回の発表の要点は以下の3点です。

  1. Anthropic社の最高性能モデルの登場 Claude Mythosは、現在提供されているClaudeシリーズ（Opus 4.6やSonnet 4.6など）を凌駕する、Anthropic社で最も強力な汎用モデルとされています。これにより、これまで以上に複雑な論理推論や高度なタスク処理が可能になります。

  2. サイバーセキュリティへの重点的な取り組み このモデルの大きな特徴は、多様なユースケースで高いパフォーマンスを発揮するだけでなく、「サイバーセキュリティリスクの低減」に新たな焦点を当てている点です。AIの安全な利用が求められるエンタープライズ（企業）環境において、より安心して導入できる設計がなされています。

  3. Vertex AIによる強力なバックアップ Google Cloudの「Vertex AI」プラットフォーム上で提供されるため、エンジニアはエンタープライズグレードの管理機能を利用できます。AIアプリケーションやエージェントの構築、スケーリング、そして管理を効率的に行える環境が整っており、最新のモデルをすぐに実務レベルのインフラに組み込める点が大きなメリットです。

現在は限定公開プレビューという段階であり、利用できる顧客は限られていますが、Google CloudとAnthropic社の強力なパートナーシップにより、最先端のAI技術がより身近で安全なものになろうとしています。

新人エンジニアの方は、まず既に一般公開されている「Claude Opus 4.6」や「Claude Sonnet 4.6」などをVertex AIで触ってみることから始め、この「Mythos」がどのように進化していくのかを注視しておくと、AI技術のトレンドを掴みやすくなるでしょう。

引用元: https://cloud.google.com/blog/ja/products/ai-machine-learning/claude-mythos-preview-on-vertex-ai

元野良猫「ごんた」が家猫となり、飼い主の親御さんの愛を一身に受ける日常を描いた漫画です。先住猫に避けられ「猫成分」に飢えていた親御さんの前に現れたのは、誰にでも無限に甘える「穴の空いたバケツ」のような性格のごんたでした。際限なく愛を求め吸い尽くす猫と、全力で愛を注ぐ親御さんのコミカルで温かい交流は、業務に励むエンジニアの癒やしに最適です。新人の方もこの「無限の愛」のループにぜひ癒やされてください。

引用元: https://togetter.com/li/2685909

（株式会社ずんだもんは架空の登場組織です）