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#

【読売新聞】60代男性のスマホが“詐欺SMS自動送信bot”化！国税庁の偽サイトへ誘導、送信履歴を隠す細工も→通信料は月1万円超、番号をXで晒され「詐欺犯扱い」される事態に　

# Claude Agent SDKの便利で実践的な使い方 💬 エージェントとの会話を継続・再開・分岐させて、複雑なタスクをマルチターンで進められます。 セッション管理は、`continue`・`resume`・`fork` で会話の継続・再開・分岐を実現し、コンテキストを維持したマルチターン対話を可能にする機能です。 📌 タイトル：セッションの操作 🔗 URL： 🧩 概要 セッションにより会話の文脈が保持されます。Python は `ClaudeSDKClient`（セッション ID 自動管理）、TypeScript は `continue: true` でマルチターンを実現します。`resume` で中断したセッションを再開、`fork_session` で履歴を分岐して代替案を探索できます。 🛠 使い方 ```python # 再開 options = ClaudeAgentOptions(resume=session_id) # 分岐 options = ClaudeAgentOptions(fork_session=True) ``` 🏗 実践的な使い方 ・「認証モジュールを分析して」→「JWT 化してリファクタして」と文脈を引き継ぐマルチターン対話を構築します。 ・`error_max_turns` で終了したセッションを `resume` でより高い上限で再開し、続きから実行します。 ・`fork_session=True` で元セッション（JWT 路線）を壊さず OAuth2 路線を別ブランチで探索。2つの独立した履歴を保持します。 ・`list_sessions` / `get_session_messages` / `rename_session` でセッションピッカー UI やクリーンアップ処理を構築します。 💡 ユースケース 🔄 制限到達後のセッション再開による継続実行 🌿 fork による代替アプローチの並行探索 🗂 セッション一覧 UI の構築 ⚠️ 注意点 セッションは `~/.claude/projects//.jsonl` に保存されます。ホスト間での再開には `cwd` の一致が必要です。サブエージェントのトランスクリプトはメイン会話と独立して永続化されます。 #ClaudeAgentSDK# #AI#

# 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#

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プラクティス 【Human-in-the-Loop 承認ゲート】 💡 AIの「最後の砦」は人間です。高リスク操作の前に承認を挟む仕組みがなければ、ハルシネーション1つで取り返しのつかない事態を招きます。 🔥 解決する課題 - ハルシネーション・誤操作による致命的ミスが最終チェックなく実行される - 「誰が承認したか」の証跡がなく説明責任を果たせない - 規制上、人間の関与が義務付けられている操作への対応ができない - 承認対象が広すぎて形骸化し、機械的にクリックするだけになる 🏗️ 提案パターン アクションをリスクスコアリング（金額・影響範囲・可逆性・データ分類）し、閾値を超えたものだけを承認キューへ送ります。承認通知はSlack・メール・専用UIで送信し、承認待ちの間ジョブは中断・永続化されます。承認/却下/修正の結果と承認者情報は監査ログに記録。初期は広めに承認を求め、精度実績が蓄積されたら段階的に自動化率を上げていく（HITL→HOTL→全自動）設計にします。 ✅ 選定条件 - 向き：金銭・契約・顧客接点・人事・本番変更など高リスク操作 - 不向き：低リスク・大量・即時性が命の処理（承認がボトルネック化） ⚠️ 落とし穴 - 全操作を承認対象にすると「承認疲れ」で形骸化する - 承認待ちのジョブ永続化設計を忘れると、タイムアウトでジョブが消失する - 自動化率を上げるタイミングの判断基準（精度実績の閾値）を事前に決めておかないと、いつまでも手動のまま 🛠️ 実装方針 1. リスクスコアリングロジック（金額・影響範囲・可逆性・データ分類）をOPA/Cedarでポリシーとして定義し、承認要否を動的に判定します 2. 承認通知はSlack Bolt（またはTeams Webhook）で実装し、承認/却下ボタン付きのインタラクティブメッセージを送信します 3. 承認待ちジョブの永続化にはTemporalのワークフロー中断機能またはStep Functionsのコールバック待機を使います 4. 承認/却下/修正の全結果を監査ログ（承認者・タイムスタンプ・理由）としてCloudWatch LogsやDatadog等に記録します 5. HITL→HOTL→全自動の移行閾値（例：連続100件の正答率99%超）を事前に定義し、ダッシュボードで進捗を可視化します #AIエージェント# #エンタープライズアーキテクチャ#

# AIエージェント開発の意思決定ポイント 🎯 ポイント 「安全のために全部承認制にしよう」は、実は安全ではありません。 1日100件の承認要求が来ると、承認者は内容を読まずにOKを押すようになります。これが「承認疲れ」です。承認があるという形式的な安心感だけが残り、実質的なチェックはゼロ。承認なしよりも危険な状態です。HITL承認頻度の設計は、安全性と自動化のメリットの両立を決める重要なダイヤルです。 📋 概要 HITL（Human-in-the-Loop）承認頻度とは、エージェントの処理中に人間の承認を求める頻度を制御するダイヤルです。全操作に承認を求めるか、高リスク操作のみに絞るか、あるいは事後の標本監査に留めるかを決めます。全件承認はエージェントのスループットを人間の応答速度にまで引き下げ、自動化のメリットを消失させます。逆に承認を完全に排除すると、ハルシネーションやツールの副作用による被害を防ぐ最後の砦が失われます。 🔍 意思決定のポイント 📌 失敗コスト：このダイヤルの最大の駆動変数です。失敗時の損害が大きい操作ほど承認を求め、損害が小さい操作は承認を省きます。 📌 可逆性：操作が取り消し可能かどうかで承認の必要性が変わります。読取操作や下書き生成は承認不要、不可逆な操作（本番DBの削除・メール送信・決済）は事前承認必須です。 📌 承認者の認知負荷：承認頻度が高すぎると承認の質が下がるという逆説的な関係を常に意識してください。 💡 要点と詳細 🏗️ リスクゲート方式を推奨します。操作を3層に分類します。 - 自動実行（auto）：読取操作、可逆な小規模書込。承認不要 - 事前承認（approval）：不可逆な操作、金銭移動、外部通知。実行前に人間が確認 - 禁止（forbidden）：本番データの一括削除など。エージェントには実行権限を与えない 🏗️ バッチ承認が有効です。10件を個別に承認するより、10件の一覧を見て一括承認する方が承認者の負荷が小さく、内容を比較しやすいためチェックの質も上がります。 🏗️ 標本監査で効率化できます。自動実行操作の5〜10%をランダムサンプリングして品質を監査。異常が検出されたらそのカテゴリの自律性レベルを下げます。 🏗️ 承認疲れを定量的に監視してください。承認応答が平均2秒以下であれば、内容を読まずに承認している可能性が高いです。 ⚖️ トレードオフ 🔻 承認が少なすぎる：不可逆な操作がLLMの判断だけで自動実行され、ハルシネーションによる誤操作発生時に手遅れに。監査記録が残らずコンプライアンス違反にもなりえます。 🔺 承認が多すぎる：承認疲れで実質的チェックがゼロに。スループットが人間の応答速度に律速され、5分に1回の承認で本来30秒の処理が30分に。ユーザーが頻繁な割り込みにストレスを感じ、エージェント利用を止めてしまいます。 段階的な信頼構築がベストプラクティスです。最初は事前承認で始め、実績が蓄積されたら標本監査に移行し、十分な信頼が得られたら自動実行に昇格させます。 🛠️ ユースケース 📧 メール送信エージェント：下書き生成は承認不要。社内メールは標本監査（10%を事後チェック）。顧客向けメールは全件事前承認。一括メール送信（100件以上）は2人以上の多重承認。定型的な注文確認メールはテンプレートベースの自動実行に昇格可能です。 🗄️ データベース管理エージェント：SELECTは承認不要。INSERT/UPDATEは事前承認→実績でバッチ承認に移行。DELETEは常に事前承認。DDL操作は多重承認。本番と開発で承認ポリシーを分けることが重要です。 🌙 24時間バッチエージェント：承認者不在の夜間は、要承認操作をキューに積んで翌営業日に処理。承認タイムアウトのデフォルトは安全側（自動却下）にすること。自動承認にすると承認プロセスが形骸化します。 #AIエージェント# #ソフトウェアアーキテクチャ#

💃 This time I brought to life Dancing Princess Yura from PinkMango’s(@PinkMango_JP) & ほうき星 (@houk1se1) latest figure! ✨ A touch of elegance, a hint of allure — I hope you can feel her charm through these photos. 💃這次化身為來自@PinkMango_JP & ほうき星 的「舞姬優菈」，在光與影之間起舞。 柔和的紅與白，隱約的微笑，想讓你也感受到這份悸動✨ 💃 @PinkMango_JP と ほうき星「踊り姫ユーラ」の世界に少しだけ足を踏み入れてみました。 柔らかな光と赤のきらめき、そして少し大胆な微笑み 舞う瞬間を、あなたに届けたい。✨ #Yura# #舞姬優菈# #踊り姫ユーラ# #PinkMango# #雨波# #HaneAme# #Figure# #手辦cos# #フィギュア# #Cosplay#