今のTwitter、「おすすめ！」みたいな感じで大量の治安悪いトピックが見れるし、しかも全部バズツイとかじゃなくて「本当にその話題で苦しんでいる人」の最新ツイート（無関係な日常とかも含め）拾ってくるからマジで最高のSNSになっている

RADIO vol.48を更新しました！ 新年一発目のRADIO🎍 2023年毎月のトピックを振り返ります💭 あいみょんが紅白が終わったら行うこととは…？ #1月生まれのAIMさんあなたのお名前呼ばれるかもしれません# #フォトも更新# #AIMPOINT#

お聴きいただきありがとうございました！ 今朝は、神社ソムリエの #佐々木優太# さんに おすすめの神社を教えて頂きました！ 皆さんにピッタリな神社もあるかも・・・？ 是非 #radiko# のタイムフリーでお聴きください👇 ブラトピは、#みのミュージック# さんが登場！ #ブラモニ#

「連続殺人鬼カエル男 完結編」 中山七里 #読了# 読了後は表紙のカエル君がとても悲しい表情をしているように見えてしまう😢 一昨目から続く刑法第三十九条と被害者遺族の感情問題、何が正しいかはずっとその都度議論されるべきトピックなのかも… 個人的には切ないけど好きな終わり方でした。

エージェントの記憶は、アプリのコードを複雑にするのではなく設定を詰めることで効くようになる。Weaviateの実践ガイドです。 タイトル: Agent Memory with Engram: A Practical Guide URL: 会話データを投げて検索するだけの状態から、記憶の質とトークンコストを同時に最適化するところまで引き上げる手順が解説されています。 注目ポイントは3つあります。 📝 トピックの記述は「除外」で書く 記憶のカテゴリごとに書く説明文が、そのまま抽出プロンプトとして働きます。記憶してほしい例を列挙するより「イベントや一時的な状態は記録しない」といった除外ルールを1つ置くほうが、想定外のケースにもうまく汎化したと報告されています。出力の形を原子的な事実にするか散文にするかも、ここで明示します。 🔒 単数の事実はboundedで固定する boundedを設定すると1スコープあたり記憶が最大1件に制限され、累積ではなく更新されます。新規ユーザー5人での検証では、boundedなUserProfileが5回すべてでちょうど1件を保った一方、boundedでないUserKnowledgeは毎回2〜4件に揺れました。 💰 記憶の置き場所が課金額を決める 検索結果は毎ターン変わるため、システムプロンプトに貼るとキャッシュが毎回壊れて全体が課金されます。常時必要な記憶はセッション開始時に一度取得してシステムプロンプト直後へ、検索結果はユーザーメッセージの後ろへ置くのが正解です。25ターンの検証では、最終リクエスト約3,500トークンのうちキャッシュ未ヒットは約100トークンだけに収まりました。 記憶レイヤーを自前で書くか委ねるかを検討しているなら、判断材料としても読み応えがあります。 #AIエージェント# #メモリ管理#

👸瑠華フォロワー様15,000記念イベント👸💕 ✨第1弾✨(テーマを変えて第2弾も行います) 第1弾✨ イベントタグ #派手髪ギャルコレ2026冬# 🔷参加方法 🔸今から～1/14(23時:JST）🗓️《時間厳守》 🔸テーマを題材にしたイラストを投稿ください。 🔸イベントタグ (必須) #派手髪ギャルコレ2026冬# タグ(必須)をポスト本文に記載し固定ポストを引用する形式でポスト投稿してください。 ※瑠華入院中の為、体調の都合上投稿いただいた作品全てにコメントは難しいかも知れませんが出来る範囲内で全コメ目指します👸💕 ⚠️注意事項⚠️ ・センシティブ系（エ〇/グ〇/水着/ビキニ/下着など露出の多い）イラストはご遠慮ください。 ・一つのトピックに対してお一人様1日1枚まで投稿可能です。 ・版権もの／二次創作もののイラストやキャラクターはご遠慮ください。 ・タグはイベントタグとお好きなタグ合計2個まで可能です。 ・固定ポストを引用してください。(引用漏れ、固定引用違いにはご注意ください！) ・明らかにテーマから逸脱した作品にはRP・いいねは出来ませんのでご理解ください。 ・ハッシュタグで作品を検索しますので検索除外や影🍞の方の作品はRP等出来ませんので予め御了承下さい。 ・上記をお守りいただけない方、RP・いいねを差し控えますので予めご了承ください🙏

# AIエージェントをエンタープライズシステムに組み込む意思決定ポイント # 従業員向け vs 顧客向け｜Employee-facing vs Customer-facing 🎯 ポイント AIエージェントを「社内向け」と「顧客向け」で同じ設計にしていませんか？ 利用者が従業員か顧客かで、信頼モデル・データ境界・ガードレール強度・障害影響がまるで別物になります。この分岐を初期に間違えると、顧客向けに甘い設計を適用して情報漏洩を招くか、従業員向けに過剰制約を課して生産性を潰すか、どちらかに必ず陥ります🔑 📋 概要 エージェントの利用者が「雇用契約・NDAで拘束された社内従業員」か「敵対的入力すら想定すべき外部顧客」かは、アーキテクチャの根本を左右する最初の分岐点です。従業員向けなら入力をある程度信頼でき、社内IdP（Okta / Entra ID）のSSOで認証を統一し、操作の失敗も「手戻り」で済むケースが大半です。一方、顧客向けではジェイルブレイク・間接インジェクションを前提に防御設計が必要で、出力がブランドイメージや法的責任に直結します。テナントごとのデータ隔離も必須で、認証基盤もCIAM（Auth0等）で匿名アクセスまで考慮する必要があります。規模も桁違い — 従業員数千〜数万に対し、顧客は数万〜数百万、24/365のスパイク耐性が求められます📊 🔍 意思決定のポイント 判断の軸は「利用者の信頼度」と「障害時の影響範囲」です。 利用者が雇用関係のある従業員のみ → 従業員向け設計でOK 外部顧客が含まれる → 顧客向け設計が必須 両方が含まれる → 別プレーンとして設計し、データ経路を分離 重要なのは「共有できるもの」と「分離すべきもの」の見極めです。オーケストレーション基盤やモデルゲートウェイ（AI Gateway）は共有できますが、データ到達経路・ガードレール・監査ログは必ず分離してください。顧客向けの出力パイプラインにはDLP（データ漏洩防止）を組み込み、社内データの混入を防ぎます⚡ 💡 要点と詳細 従業員向けの特徴は以下の通りです： - 入力を信頼できる前提が成り立つ（雇用契約・NDAの拘束） - データは社内ナレッジベース（Notion / Confluence / Box）や業務システム（Salesforce / ServiceNow / Workday）に閉じる - 失敗コストは「業務非効率」「手戻り」レベルで、多くは可逆 - 同時利用者は数千〜数万、業務時間帯に集中 顧客向けの特徴は根本的に異なります： - 敵対的入力（ジェイルブレイク・間接インジェクション）を前提とした設計 - 誤回答・情報漏洩が法的責任やブランド毀損に発展 - テナントごとの厳密なデータ隔離が必須 - 同時利用者は数万〜数百万、24/365のスパイク耐性が必要 ハイブリッド構成では、Shopify連携ECで顧客向け問い合わせエージェントと社内受発注オペレーション支援エージェントを同一基盤上の別プレーンとして構築するケースが典型的です。Zendesk上の顧客向けエージェントには公開可能ナレッジの投影（read model）のみを参照させ、社内Notionの機密データへの直接到達を遮断します🔒 ⚖️ トレードオフ 従業員向け設計をそのまま顧客向けに流用すると、社内で許容されるデータアクセス範囲を顧客に適用してしまい、他テナントの情報漏洩という最悪の事態を招きます。逆に顧客向けの厳格なガードレールを全社展開すると、従業員の業務効率が著しく低下し、エージェント導入のROIが出なくなります😰 プレーン分離を「後で対応」にするのも危険です。初期は単一スタックで構築し、顧客向けリリース時に分離コストが膨れ上がるのはよくある失敗パターンです。分離は初期設計時に決定すべきです。監査ログの混在も見落としがち — 顧客PIIと社内データが同一ログストアに混在すると、データ保持期間やアクセス制御の管理が破綻します⚠️ 🛠️ ユースケース EC顧客対応＋社内オペレーション：Shopify連携のEC事業で、顧客向け問い合わせエージェント（厳格なガードレール・テナント分離・DLP適用）と社内受発注支援エージェント（社内データ全域アクセス・操作権限広め）を同一オーケストレーション基盤上の別プレーンとして運用します。共通バックエンドはモデルゲートウェイで共有し、フロントエンドとデータ経路だけを分離する設計です🛒 ITヘルプデスク：社内従業員向けのITサポートエージェントは、Active Directory・Jira・Confluenceに広くアクセスでき、パスワードリセットやソフトウェアプロビジョニングまで自動実行します。同じ基盤を顧客向けサポートに転用する場合は、アクセス範囲を公開ナレッジベースに限定し、ガードレールを格段に強化し、トピック制限・トーン制御・拒否方針を追加します📚 実践のコツ：「両方必要になるかもしれない」と少しでも感じたら、初日からプレーン分離を前提に設計してください。後からの分離は技術的負債の中でも特にコストが高い部類です💪 #AIエージェント# #エンタープライズアーキテクチャ#

長尺上がってます〜！かえでちゃんとぴぷちゃんと遊ぶ日の激ゆるおでかけメイクです🥲コスプレじゃないです🥲 普段メイクも2次元感強めかも【ゆる雑談多め】