今までに出版してきた書籍のサンプルコードを2026年版に更新しました。 サンプルコードはこちら 超速Python仕事術大全 Excel×Python自動化の超基本 #Python# #Excel# #業務自動化# #生成AI# #プログラミング#

便利だけど知られていないGemini APIの機能 🖥️ 「この画面を見て、ここをクリックして」ができるAI。ブラウザ操作の自動化が変わります。 Geminiの「コンピュータ使用（Computer Use）」は、画面を見てマウスやキーボードを操作するエージェント機能です。UIテストやWeb操作タスクの自動化に新しい可能性を開きます。 📌 タイトル：コンピュータ使用（Computer Use） 🔗 URL： 🧩 概要 従来のUI自動化はDOM構造やセレクタに依存しており、UIが変わると壊れやすいのが難点でした。Computer Useは画面のスクリーンショットを「見て」理解し、クリックやタイプなどの操作を指示できるエージェント機能です。人間がブラウザを操作するのと同じように、視覚ベースでUIを操作できます。 🛠 使い方 スクリーンショットをGeminiに渡し、実行したいタスクを自然言語で指示します。Geminiが画面上のどこをクリック/入力すべきかを判断し、操作アクションを返します。それをブラウザ自動化ツール（Playwright等）と連携して実行する流れです。 🏗 本番システムへの組み込み方 ・E2Eテスト自動化：「ログインして商品をカートに入れて決済まで進めて」のような複雑なフローを自然言語で記述。UIの変更に強いテストに。 ・RPA的業務自動化：社内システムのフォーム入力やデータ転記を、画面を見ながら自動実行。APIがないレガシーシステムにも対応。 ・Web操作エージェント：「この比較サイトで最安値を調べて」のようなタスクを画面操作で完遂。 ・アクセシビリティ検証：画面を視覚的に解釈して、操作性の問題を検出するテストツールに。 💡 ユースケース 🧪 視覚ベースのE2Eテスト自動化 🤖 APIのないシステムのRPA的自動化 🌐 Webブラウジング・情報収集エージェント ♿ アクセシビリティの自動検証 ⚠️ 注意点 画面の解釈に基づくため、操作の正確性は100%ではありません。重要な操作（決済、削除等）には人間の確認ステップを挟むべきです。また、レイテンシが大きめなので、高速な連続操作には不向き。セキュリティ面でも、操作対象のシステムへのアクセス権限管理に注意が必要です。 ✨ 「APIがないからLLMで自動化できない」は過去の話。画面を見て操作するエージェントの世界を、まずは簡単なタスクから試してみてください。 #Gemini# #LLM#

便利だけど知られていないGemini APIの機能 🖥️ 「この画面を見て、ここをクリックして」ができるAI。ブラウザ操作の自動化が変わります。 Geminiの「コンピュータ使用（Computer Use）」は、画面を見てマウスやキーボードを操作するエージェント機能です。UIテストやWeb操作タスクの自動化に新しい可能性を開きます。 📌 タイトル：コンピュータ使用（Computer Use） 🔗 URL： 🧩 概要 従来のUI自動化はDOM構造やセレクタに依存しており、UIが変わると壊れやすいのが難点でした。Computer Useは画面のスクリーンショットを「見て」理解し、クリックやタイプなどの操作を指示できるエージェント機能です。人間がブラウザを操作するのと同じように、視覚ベースでUIを操作できます。 🛠 使い方 スクリーンショットをGeminiに渡し、実行したいタスクを自然言語で指示します。Geminiが画面上のどこをクリック/入力すべきかを判断し、操作アクションを返します。それをブラウザ自動化ツール（Playwright等）と連携して実行する流れです。 🏗 本番システムへの組み込み方 ・E2Eテスト自動化：「ログインして商品をカートに入れて決済まで進めて」のような複雑なフローを自然言語で記述。UIの変更に強いテストに。 ・RPA的業務自動化：社内システムのフォーム入力やデータ転記を、画面を見ながら自動実行。APIがないレガシーシステムにも対応。 ・Web操作エージェント：「この比較サイトで最安値を調べて」のようなタスクを画面操作で完遂。 ・アクセシビリティ検証：画面を視覚的に解釈して、操作性の問題を検出するテストツールに。 💡 ユースケース 🧪 視覚ベースのE2Eテスト自動化 🤖 APIのないシステムのRPA的自動化 🌐 Webブラウジング・情報収集エージェント ♿ アクセシビリティの自動検証 ⚠️ 注意点 画面の解釈に基づくため、操作の正確性は100%ではありません。重要な操作（決済、削除等）には人間の確認ステップを挟むべきです。また、レイテンシが大きめなので、高速な連続操作には不向き。セキュリティ面でも、操作対象のシステムへのアクセス権限管理に注意が必要です。 ✨ 「APIがないからLLMで自動化できない」は過去の話。画面を見て操作するエージェントの世界を、まずは簡単なタスクから試してみてください。 #Gemini# #LLM#

💡 Elastic N.V. $ESTC Q1 FY2027決算 2026-08-27 💰 今四半期業績 - 🟢 EPS：$0.70 (予想$0.584) - 🟢 売上高：$478.11M (予想$469.75M) 📊 重要指標 - 🟢 Elastic Cloud売上高：$235.2M (YoY+20%) - 🟢 Sales-led Subscription売上高：$398.5M (YoY+18%) - 🟢 cRPO (当期残存履行義務)：$1.153B (YoY+21%) - 🟢 RPO (残存履行義務)：$1.854B (YoY+27%) - 🟢 Non-GAAP営業利益率：16.2% (前年同期 15.7%) - 🟢 調整後フリーキャッシュフロー：$143M (FCFマージン 30%) - ⚫️ Net Expansion Rate：約111% 📊 次四半期ガイダンス - 🟢 EPS：$0.81 (予想$0.795) - 🟢 売上高：$486.5M (予想$483.47M) 📊 通年ガイダンス - 🟢 EPS：$3.33 (予想$3.244) - 🟢 売上高：$2B (予想$2B) 📍決算内容の注目ポイント - Deductive AIを買収し、AI駆動の調査・自動化機能をElastic Observabilityに統合 - OpenAIとの協業を発表し、Elasticsearch上でOpenAIの高度な推論モデルを企業コンテキストと統合 - ACV $100K超の顧客数が1,800超に到達、四半期純増数は過去最高を記録 - Gartner Magic Quadrant for Observability Platformsで3年連続Leader、IDC MarketScape SIEM 2026でもLeaderに選出 - $500Mの自社株買いプログラムの一環として、Q1に約$40M（約80万株、平均$49.71）を買い戻し 🤵‍♂️CEO (Ash Kulkarni) コメント 「Elasticは2027年度の力強いスタートを切り、すべての主要指標でガイダンスを上回りました。AIはエンタープライズ技術スタックを再構築しており、組織はどこで構築し、どのようにアプリケーションとデータを観測・保護するかについて意図的な選択を行っています。ACV $100K超コホートへの四半期純増顧客数が過去最高を記録し、cRPOおよびRPOの成長が続いていることは、この需要の持続性を反映しています。Search & AI、Security、Observability全体で成長モメンタムが加速しており、事業の軌道に自信を持っています。」 🔍 主要ファンダメンタルズ指標 - 時価総額: 8.71B - PER: 23.64 - Forward PER: 25.83 - PEG: 0.04 🎯市場評価 - 株価 (発表前): 📈$83.78 (5.72%) - 株価 (発表後): 📉$78.5 (-6.3%) - 決算前アナリスト目標株価: $69.89 ($91 ~ $49) A - 決算総合サプライズ率 (AI推定): 🤩12.85% - 決算後目標株価 (AI推定): $82.37 🤖 決算まとめるくん(AI)コメント 「Elastic N.V.のQ1 FY2027決算は、売上高・EPSともにアナリスト予想を明確に上回る好決算となりました。Non-GAAP EPS $0.70は予想$0.584に対して約20%のビートであり、売上高$478.1Mも予想$469.75Mを約1.8%上回っています。 特筆すべきは、将来の売上を示す先行指標であるcRPO（当期残存履行義務）がYoY+21%の$1.153Bに達し、RPOもYoY+27%の$1.854Bと力強い成長を維持している点です。ACV $100K超の大型顧客数が1,800超に拡大し、四半期純増数が過去最高を記録したことは、エンタープライズ市場での需要の堅調さを裏付けています。 Elastic Cloud売上高はYoY+20%の$235.2Mとなり、クラウドシフトが着実に進展しています。Non-GAAP営業利益率は16.2%と前年同期の15.7%から改善しましたが、リストラ費用$19.9Mを含むGAAP営業損失が$23.6Mとなっている点には留意が必要です。一方、調整後FCFマージンは30%と高水準を維持しています。 ガイダンスについては、Q2売上高$486.5M（予想$483.47M）、通年売上高$2.004B（予想$2B）、通年Non-GAAP EPS $3.33（予想$3.244）と全項目で予想を上回る見通しを提示しました。OpenAIとの協業やDeductive AIの買収など、AI戦略の具体化も進んでいます。 ただし、決算発表後の時間外取引で株価が下落している点は、直近の株価上昇による期待値の高さやバリュエーション面での調整圧力が影響していると推察されます。Non-GAAPグロスマージンが前年同期の78.7%から76.6%に低下している点も、コスト構造の変化として注視が必要です。 評価は📈ポヨ」 🏢 Elastic N.V. 概要 - セクター: テクノロジー - 特徴: 検索技術とAIを統合したElasticsearch Platformを基盤に、検索・オブザーバビリティ・セキュリティソリューションを提供するエンタープライズソフトウェア企業 🤘情報提供 Stock Slayer :

# AIエージェントをソフトウェアに組み込むプラクティス # Risk-based Human Approval｜リスクベース人間承認 🎯 エージェントに「全部お任せ」も「全部確認」も間違いです。操作のリスクに応じて自動実行・人間承認・禁止を動的に振り分けるのが正解です。 🔥 解決する課題 エージェントが外部システムに副作用を持つ操作を実行できるとき、すべてを自動実行すれば不可逆な損害が起きえます。しかしすべてに人間承認を求めれば待ち時間で業務が止まり、エージェントの自動化の価値が消失します。LLMに「危険だと思ったら聞いて」と指示しても、その判断自体が確率的でありすり抜けが起きます。 💡 提案パターン 操作をリスクスコア（不可逆性 x 失敗コスト）で3層に分類します。低リスク（読取・可逆操作）は自動実行、中〜高リスク（不可逆または高コスト）は人間承認を経由、極高リスク（不可逆かつ致命的）は禁止とします。分類はLLMではなく決定論的なルールエンジンで行い、承認タイムアウト後のデフォルトは安全側（自動却下）に倒します。さらに段階的自律性（Autonomy Ladder）により、エージェントの実績に応じて閾値を動的に調整する仕組みも設計できます。 ✅ 選定条件 使うとき： - エージェントが書込・削除・送信など副作用を伴う操作を実行する - 操作によって不可逆性と失敗コストが異なり、一律ポリシーでは過剰か不足になる - 人間がレビューに関与できる運用体制がある 使わないとき： - すべての操作が読取専用で副作用がない - 失敗コストが一律に低くロールバックが容易 - レイテンシ要件が極めて短く人間介在を許容できない ⚠️ 落とし穴 - リスク分類自体をLLMに任せてはいけません。分類は決定論的なコードかポリシーエンジンの責務です - 承認待ちの状態を永続化しないと、プロセス再起動で承認待ち操作が消失します - 条件付き承認（パラメータ修正して実行）を設計に含めないと、却下と再提案のラウンドトリップが増えます 🔧 実装方針 - リスク分類はツール名×アクション名の静的テーブルまたはポリシーエンジンで行い、LLMには委譲しません - リスクスコアは不可逆性（reversibility）と失敗コスト（failure_cost）の積で算出し、閾値で3層（auto/approval/forbidden）に振り分けます - 承認待ち状態は耐久的なストア（キュー＋永続化）に保持し、プロセス再起動で消失しない設計にします - 承認タイムアウト時のデフォルト動作は安全側（自動却下）に倒します - リスクポリシーはYAML等の宣言的設定として外部化し、コード変更なしでルール追加・変更できるようにします #AIエージェント# #ソフトウェアアーキテクチャ#

💡 Everpure, Inc. $P Q2 FY2027決算 2026-08-26 💰 今四半期業績 - 🟢 EPS：$0.70 (予想$0.58) - 🟢 売上高：$1.19B (予想$1.1B) 📊 重要指標 - 🟢 製品売上高：$687M (YoY+54%) - 🟢 サブスクリプションサービス売上高：$499M (YoY+20%) - 🟢 サブスクリプションARR：$2.1B (YoY+20%) - 🟢 残存履行義務 (RPO)：$4.1B (YoY+44%) - 🟢 Non-GAAP営業利益率：19.4% (前年同期15.1%) - 🔴 Non-GAAP粗利率：69.9% (前年同期72.1%) YoY-220bps - 🔴 フリーキャッシュフロー：-$238M (前年同期$150M) 📊 次四半期ガイダンス - 🟢 売上高：$1.33B (予想$1.14B) 📊 通年ガイダンス - 🟢 売上高：$5.05B (予想$4.5B) 📍決算内容の注目ポイント - 第2の大手ハイパースケーラーとの大型設計案件を獲得。DirectFlash技術を活用し、運用コスト削減とラックスペース最適化を実現 - FY27通期ガイダンスを大幅に上方修正。売上高を$5.03B-$5.07B（従来$4.41B-$4.51B）、Non-GAAP営業利益を$940M-$960M（従来$820M-$860M）に引き上げ - //Accelerate 2026にてData Primacyアーキテクチャを発表し、Everpure Data Intelligenceによる自動データ発見・ガバナンス機能を公開 - Portworx for EdgeのRed Hat OpenShift対応およびEverpure Cloud Azure NativeのGA提供開始により、ハイブリッドクラウド戦略を拡充 - 2026年Gartner Magic Quadrantにおいてエンタープライズストレージプラットフォーム部門でリーダーに選出。実行力・ビジョンともに2年連続で最高位を獲得 🤵‍♂️CEO (Charles Giancarlo) コメント 「Q2は、Everpureにとって8四半期連続の売上成長加速を記録し、業界で最も革新的かつ不可欠な企業としての地位を確固たるものにしました。Data Intelligenceへの事業拡大、そしてAIおよびハイパースケール製品における勢いの加速により、持続的な長期成長を捕捉するための好位置にあります。」 🤵‍♂️CFO (Tarek Robbiati) コメント 「Q2はEverpureにとってまたも傑出した四半期であり、過去最高の売上高と営業利益を達成し、ガイダンスの上限を上回りました。FY27上半期における業界の歴史的な価格上昇にもかかわらず、ソリューションポートフォリオ全体で需要は引き続き堅調です。継続的な売上モメンタムへの自信を反映し、下半期のガイダンスを大幅に引き上げます。」 🔍 主要ファンダメンタルズ指標 - 時価総額: 36.19B - PER: 160.12 - Forward PER: 44.43 - PEG: 2.15 🎯市場評価 - 株価 (発表前): 📈$108.88 (5.9%) - 株価 (発表後): 📈$112.75 (3.55%) - 決算前アナリスト目標株価: $109.17 ($150 ~ $70) B- - 決算総合サプライズ率 (AI推定): 🤩14.72% - 決算後目標株価 (AI推定): $119.05 🤖 決算まとめるくん(AI)コメント 「Everpureの2027年度Q2決算は、売上高・EPSともにアナリスト予想を大幅に上回る極めて力強い内容でした。 売上高$1.19Bは予想$1.1Bを約8%上回り、Non-GAAP EPS $0.70も予想$0.58に対して約21%のビートを記録しました。特筆すべきは8四半期連続の売上成長加速であり、前年同期比38%成長は同社の成長ステージが新たな段階に入ったことを示唆しています。 製品売上高がYoY+54%と急伸した背景には、第2の大手ハイパースケーラーとの設計案件獲得があり、AI・ハイパースケール領域での競争優位性が実証されています。一方、サブスクリプションARRはYoY+20%と安定的な成長を維持しており、ストック型収益基盤の着実な拡大が確認できます。 ガイダンスの大幅上方修正は最大の注目点です。FY27通期売上高ガイダンスは中央値で$5.05B（従来$4.46B）へ約13%引き上げられ、Non-GAAP営業利益も$950M（従来$840M）へ約13%上方修正されました。Q3売上高ガイダンス$1.33Bもアナリスト予想$1.14Bを約17%上回っており、下半期の成長持続に対する経営陣の強い自信が示されています。 懸念材料としては、Non-GAAP粗利率が69.9%と前年同期の72.1%から220bps低下しており、製品ミックスの変化やコンポーネントコスト上昇の影響が見られます。また、FCFが-$238Mと大幅なマイナスに転じた点は、運転資本の増加や設備投資拡大が主因と考えられますが、成長投資フェーズにおける一時的な現象か注視が必要です。 Altman Z-Score 7.02は財務健全性の高さを示しており、バランスシート面でのリスクは限定的です。総合的に、トップライン・ボトムラインの大幅ビートとガイダンスの力強い上方修正が、粗利率低下やFCF悪化の懸念を十分に凌駕する好決算と評価されます。 評価は🚀ポヨ」 🏢 Everpure, Inc. 概要 - セクター: テクノロジー - 特徴: エンタープライズ向けオールフラッシュストレージおよびデータ管理プラットフォームを提供するストレージソリューション企業 🤘情報提供 Stock Slayer :

2026年、各AIの進化が進むにつれ「ChatGPT vs Gemini」の議論は終わりました。いま重要なのは「何に使うか」です。 ChatGPTは多機能、Geminiはデータ分析、Claudeは業務自動化。特にClaude CodeはPC操作を代行する能力が実用段階に達しており、企画リサーチやデータ整理の自動化では他のAIを圧倒します。 YouTube分析の自動化なら、Claude を検討する価値があります。