【編んでみるナイト】言葉で言葉の意味を定義する国語辞典の世界に、辞典協会理事長の瀧本多加志さんがご案内。辞書を読むポイントの解説のあとに、参加者が自分なりの語釈と用例を書くワークショップを開催。言葉を使うことの難しさや楽しさを考える、夜更けの辞書談義です。

【いなぎエリア】 〖 I N A G I　n o　T O B I R A 〗 夜を満喫するサマーイブニングイベント ＼イナギノトビラ vol.10 開催！／ 「MYTOWN INAGI」が主催するイベントの第10弾を、いよいよ今週8月21日(金)より開催！ 稲城市内外から食欲を満たしてくれるお店が大集合！ 今回は、お仕事帰りにも立ち寄りやすい金曜の夜と、家族や友人とも楽しめる土曜の夜に開催します✨ 夜風に吹かれながら、おいしい時間を稲城長沼で過ごしませんか？ 日時：2026年8月21日(金)・22日(土) 15:00～21:00 ※雨天決行・荒天中止 会場：いなぎペアパーク（JR南武線・稲城長沼駅前） 🎁アンケートに答えると「ヨーヨー」プレゼント （両日） ※回答は保護者、プレゼント提供は小学6年生まで ※先着限定 ⭐️JR中央コミュニティデザインプレゼンツ 稲城長沼駅スタッフによる「ぽっぽや縁日」開催 （22日のみ） 《出店者リスト》 🔸Foodtrack ・IRIEKITCHEN NANA NO MOE（両日出店） 美容と腸活に！ 麹弁当や無添加発酵チャバッタ、スイーツの店 ・Cafe ROSSARD（両日出店） ガレット＆クレープ、デザート販売 ・BARDUHN ドイツ デリカテッセン 🆕　（両日出店） ドイツ人の無添加手作りソーセージ ・OGGI（21日出店） イタリアン歴19年シェフのキッチンカー ・COL CUORE（21日出店） 一枚一枚丁寧に焼き上げる本格薪窯ピザ ・Smoke Factory 🆕（21日出店） アメリカ南部の伝統的なBBQ料理プルドポーク専門店 ・テングーキッチン（21日出店） 高尾名物の三福だんごと冷たいかき氷を ・イージーモバイルキッチン（22日出店） 出来立てをご提供！ 国産鶏を使用した唐揚げがおすすめです！ ・彩紅茶（22日出店） 黒糖タピオカのもちもち感はクセになるおいしさ ・ファイアーザウルス（22日出店） 暑い夏の夜にはスパイス香るサラサラカレー ・Luxage（22日出店） 本格フレンチのフードトラックビストロ料理各種 🔸Food ・インド料理 ニューメズバーン（両日出店） 肉・魚・豆・野菜を風味豊かなスパイスと手作りの味で ・Patisserie Kyohei Mikami 🆕（両日出店） 上野毛発。カヌレやケーキ屋さんのカルピスシューアイス 🔸Craft Beer ・スリーアローズブルーイング（両日出店） 多摩の素材や文化をミックス、日常で楽しめるクラフトビール ・10ants Brewing（21日出店） 日野市発! 苦味や香りに特化したクラフトビール ・BEERDOCK 稲田堤（21日出店） 多彩な自家醸造のクラフトビール ・CRAFT BEER BAR MONKEY WRENCH（22日出店） 小田急向ヶ丘遊園駅から徒歩5分のクラフトビアバー ・みぞのくち醸造所 🆕（22日出店） 神奈川・溝の口にあるクラフトビールブルワリー 🔸PR ・読売ジャイアンツ ジャイアンツタウンスタジアムPR（21日出店） ストラックアウトを実施。簡単なアンケートに回答するともれなく参加賞をプレゼント！ ・東京ヴェルディ オリジナルワークショップ（21日出店） 世界に一つだけのオリジナルグッズを作成しよう！ ※出店店舗は予告なく変更となる場合があります 主催：MYTOWN INAGI（株式会社エリアブレイン） 共催：株式会社JR中央線コミュニティデザイン 後援：稲城市、一般社団法人稲城市観光協会、稲城市商工会、ペアリーロード稲城商店街、東長沼自治会 ・・・・・ #イナギノトビラ# #ナイトマルシェ# #グルメ# #クラフトビール# #稲城市#

執筆日誌：筆力向上の秘術 自慢ではないが、小説を書き始めた頃に比べて、少しずつ筆力が向上している。（あくまで主観の話ですが） 取材力や粘り力や、持続力など、とにかく俺に欠けていたと思われる能力を最近ではかなり発揮して書くことができている。これはとても良いこと。何事も右肩上がりでいたい。 しかしこれは、筆力を阻害する様々な問題を取り除いたことが大きい。 つまりこれは一種の受動的な筆力向上であって、積極的な『筆力そのものを向上させるぞ！』という意図に基づいたワークによる向上ではないということだ。 ここに俺の大きな伸び代が残っているように思われる。 つまり今日から、積極的に『筆力そのものを向上させる』ワークを組み立てて実行することで、これまでの受動的な改善に比べ遥かに大きなステップで、自らの執筆力をぐんぐん伸ばしていけるということである。 しかし、はて……執筆力を直接伸ばすためのワークとは、一体それはどんなものであろうか？ 絵であればデッサンしたり、音楽であれば楽器を練習したりというワークがすぐ思いつくが、こと小説に至っては、なかなかこれというワークが思いつかないのが実情である。 『とにかくひたすら頭を使って大量に書けばいい！』というのは、当たり前に毎日やっていることであって、そんなんじゃ練習にならないでしょ！ つまり俺はもっと何か特殊な、すごい秘められた俺の筆力を覚醒させるような修行をしたいということなんだ。 どこかにその修行法が書いてある情報商材が売ってないか、まずリサーチしてみることから始めようと思います。三万円までなら出します。 （結局ひたすら書いている図⬇️）

⋱＼\「是非とも雇ってもらわないと！」 /／⋰ 第１話「メイドになりたかった少女」より切り抜き動画を公開🧹✨ #オールワークスメイド# 第２話は7月8日よりTOKYO MX、BSフジほかにて放送開始！ dアニメストア、ABEMAにて地上波1週間先行・見放題独占配信中！

# ADKの便利で実践的な使い方 🔧 標準ワークフローでは実現できない独自のオーケストレーションロジックが必要な場面、ありますよね。ADKのCustom Agentsなら、`BaseAgent`を継承して自由自在に制御フローを組み立てられます！ 📌 タイトル：Custom Agents — BaseAgent継承による自由な制御フロー設計 🔗 URL： 🧩 概要 Custom Agentsは、`google.adk.agents.BaseAgent`を継承し、`_run_async_impl`メソッドを実装することで、任意のオーケストレーションロジックを構築できる仕組みです。SequentialAgentやParallelAgentなどの定型パターンでは対応できない、条件分岐・ループ・外部状態同期といった高度なワークフローを実現します。サブエージェントの呼び出し、セッション状態の共有、イベントの伝播がフレームワーク標準で管理されます。 🛠 使い方 Custom Agentの基本構造は以下のとおりです。 `google.adk.agents.BaseAgent` を継承して `MyCustomAgent` クラスを定義します。フィールドとして `story_generator`、`critic_agent`、`tone_checker` の3つの `LlmAgent` を宣言します。`_run_async_impl` メソッド内で、まず `self.story_generator.run_async(ctx)` でストーリーを生成し、次に `self.critic_agent.run_async(ctx)` を `for i in range(2)` で最大2回ループして批評・修正を行います。最後に `self.tone_checker.run_async(ctx)` でトーンを確認し、`ctx.session.state.get("tone_result")` が `"negative"` の場合は `self.story_generator.run_async(ctx)` で再生成する条件分岐を行います。各サブエージェントの実行は `async for event in ... yield event` パターンでイベントを伝播します。 サブエージェント間のデータ共有には`ctx.session.state`を使います。 エージェントAが `ctx.session.state["analysis_result"] = result` で結果を書き込み、エージェントBが `ctx.session.state.get("analysis_result")` でそれを読み取ります。 🏗 実践的な使い方 **レガシーステートマシンの再現**: 既存の状態遷移ロジックをCustom Agentに移植できます。`_run_async_impl`内でPythonの標準的な制御構文（if/elif/while/try-except）を使い、状態ごとに異なるサブエージェントを呼び分けます。 `_run_async_impl` 内で `state = "INIT"` から開始し、`while state != "DONE"` でステートマシンを実装します。`"INIT"` 状態では `self.init_agent.run_async(ctx)` を実行し、`ctx.session.state.get("next_state", "PROCESS")` で次の状態を決定します。`"PROCESS"` 状態では `self.process_agent.run_async(ctx)` を実行後 `"REVIEW"` に遷移します。`"REVIEW"` 状態では ` を実行し、`ctx.session.state.get("approved")` が真なら `"DONE"` に、偽なら `"PROCESS"` に戻ります。 **外部状態との同期**: データベースやAPIから取得した状態に基づいて実行パスを動的に切り替えられます。例えば、外部システムのステータスを確認してから次のエージェントを選択するパターンが実現可能です。 💡 ユースケース 🔄 レガシーシステムの状態遷移ロジックをAIエージェントとして再実装 🔀 中間結果に基づく条件分岐ワークフロー（品質チェック → 不合格なら再生成） 🔗 外部API/DBの状態に応じたエージェント選択 🔁 批評・修正の反復ループ（最大N回で打ち切り） ⚠️ 注意点 - `sub_agents`リストには、`_run_async_impl`内で直接呼び出すすべてのサブエージェントを含める必要があります。含めないとフレームワークのライフサイクル管理が正しく動作しません。 - `ctx.session.state`は全サブエージェント間で共有されるため、キー名の衝突に注意してください。プレフィックスをつけるなどの規約を決めておくと安全です。 - 無限ループを防ぐため、ループ処理には必ず最大回数や終了条件を設けてください。 ✨ Custom Agentsは、定型パターンでは収まらない独自のビジネスロジックをエージェントに組み込むための最も柔軟な手段です。ステートマシンの移行や複雑な条件分岐が必要な場面で、ぜひ活用してみてください！ #ADK# #AIAgent#

自分がそうでないのでよくわからんのだけど、𝕏のクリエイター収益分配プログラムで年収1000万近く得たとする。その区分が雑収入扱いだとすると、その場合、今だったらAI関係のクソ高いサブスクとかハードウェア機材費って、経費で落とせるんだろうか？ 個人事業主がAI関連で業務委託している場合には、経費化できるけど、𝕏のポストに対する分配の場合、どうなんだろう？そもそも減価償却の対象にもしにくいしな…。 そんなことを疑問に思ってたら、GPT-5.5 Proが割とまともな回答をくれた。参考になるのでまとめておこう。 仮に、AIについて発信して年1,000万円近く稼ぎ、その制作・調査に生成AIサブスクやワークステーションを常用しているなら、相当程度は経費として認められやすいと考えられる。 一方、𝕏の内容とほぼ関係なく、将来使うかもしれないという理由だけで高額GPUや多数のAIサービスを購入した場合は弱くなる。この場合、購入しただけでなく、年内に実際に業務へ投入していることが重要。要するに「欲しいから」というのは理由にならなくて、実際に業務的に使っているのがポイントになる。 なお、「100万円を経費にしたら100万円戻る」という仕組みではなく、課税対象となる所得が100万円減るだけ。 また、売上が1,000万円付近になると、所得税だけでなく消費税の1,000万円基準も問題になる。個人事業者では原則として前々年の課税売上高などで判定するが、𝕏の支払主体が国外法人の場合は取引内容の確認が必要となる。 要するに、「雑所得でもAI費用は落とせる。ただし年1,000万円規模なら事業所得の可能性が高く、事業所得＋青色申告の方が機材費の処理上も有利になりやすい」という整理とのこと。確定申告は青色でキッチリとやったほうがいいということですね。 「LLM無職」、「無職」という割にはそれなりに仕事することになりますね。

# ADK 2.0の便利だけど知られていない機能 🌍 数分〜数時間かかる処理をエージェントのツールとして扱いたい場合、どうすればよいでしょうか？ ADK 2.0の `LongRunningFunctionTool` は、長時間実行されるタスクのオーケストレーションを管理するための専用クラスです。実際の重い処理は別サーバーで実行しつつ、エージェント側では進捗管理と状態遷移を制御できます。 📌 タイトル：Long Running Function ツール 🔗 URL： 🧩 概要 `LongRunningFunctionTool` は、長時間かかるタスクをエージェントワークフローに統合するためのクラスです。処理は4つのフェーズで進行します。開始フェーズでタスクを発行し、初期更新フェーズで進捗を通知し、続行/待機フェーズでクライアントが次のアクションを判断し、フレームワーク処理フェーズでエージェントランナーが一時停止を管理します。重要なのは、このクラスはオーケストレーションを管理するものであり、実際の長時間タスクの実行自体は行わないという点です。 🛠 使い方 ツール関数はステータスとチケットIDを含む辞書を返し、フレームワークがその状態を管理します。 ```python from adk import LongRunningFunctionTool def start_training(model_name: str, dataset: str) -> dict: """モデルトレーニングを開始する""" # 外部サーバーにリクエストを送信 ticket_id = external_api.start_job(model_name, dataset) return { "status": "in_progress", "ticket_id": ticket_id, "message": "トレーニングを開始しました" } tool = LongRunningFunctionTool(func=start_training) ``` エージェントランナーは返された状態に基づいて実行を一時停止し、クライアントが「続行」か「待機」かを決定します。実際の計算処理は別サーバーで行い、ツール関数はその進捗確認と状態報告のみを担当します。 🏗 本番システムへの組み込み方 ・実際の重い計算処理は専用のコンピュートサーバーで実行し、ツール関数はAPIコールのみ行う ・チケットIDを使った進捗追跡の仕組みを構築し、ポーリングまたはWebhookで状態を更新する ・タイムアウトとエラーハンドリングを適切に設定し、タスクの失敗を検知できるようにする ・クライアント側で待機/続行の判断ロジックを実装し、ユーザー体験を損なわないようにする 💡 ユースケース 🤖 機械学習モデルのトレーニングジョブの管理と進捗追跡 🎬 動画エンコードやレンダリングなど時間のかかるメディア処理 📦 大規模データのETLパイプラインの実行管理 🧪 長時間かかるテストスイートやベンチマークの実行と結果取得 ⚠️ 注意点 `LongRunningFunctionTool` はオーケストレーション（状態管理と進捗追跡）を管理するものであり、実際の長時間タスクを実行するものではありません。重い処理は必ず別のサーバーやサービスで実行してください。また、セッションの有効期限やメモリ管理にも注意が必要です。長時間のタスクではセッションが切断されるリスクがあるため、状態の永続化を検討してください。 ✨ 長時間タスクをエージェントワークフローにシームレスに統合できるこの機能は、実用的なAIシステム構築において非常に強力です。計算処理とオーケストレーションの責務を明確に分離しましょう。 #ADK# #AIAgent#