【タイムテーブル公開❕】 2026. 6/27(土) 🎡◤ICOLONY IDOL LIVE 121◢ 🎪中野坂上 S.U.B. Tokyo 開場11:30 / 開演11:45 🎤18:05-18:25 🗣️18:45-20:00(平行物販C) 🎫チケット 【最前エリア】前売￥3,750｜当日￥4,800 [50枚限定!!] 【メインエリア】前売￥2,500｜当日￥3,500 【ワンコインエリア】￥500 [80枚限定!!] 入場・再入場 + 1Drink 📺配信① ツイキャス￥1,950 📺配信② YouTubeメンバーシップ ◆生配信視聴 メンバー ￥1,190/月 ◆VIP メンバー ￥5,400/月 ・VIPは当イベントD代のみで入場可！(※メインエリア扱い 🎁no Filterの遠征ライブはこんなに豪華🎁 ◆ ハズレなし❕❕お目当て入場でふぃるくじ1回回せます 💫(私物サイン、指名チェキ、2S写メ、15秒動画のどれかが必ず当たります🎯) ◆2現場お目当て入場でグルショ📸 ◆遠征チェキ価格　¥1500❕ ◆ライブ中 静止画&動画撮影🉑(MC中も◎) 🌟ご新規さま特典：サイン付きチェキ券

VLM(画像を見て言葉で答える大規模言語モデル)に専門ツールを使わせて学ばせたあと、使い方ごと本体に染み込ませてツールを手放せるようにする学習手法SpatialCLIが発表された(https://arxiv[.]org/html/2607.27703v1)。 VLMは「机の上で一番遠いクマのぬいぐるみはどれか」のような課題全体の理解は得意だが、実際の距離を正確に測るのは苦手。SAM 3(輪郭を切り出す専門モデル)やDepth Anything 3(奥行きを推定する専門モデル)は精密だが、どのクマを見ればいいかという文脈判断ができない。しかもこうした専門ツールは呼び出すたびに時間がかかり、学習時点の計測では1回あたり平均2.916秒だったという。 SpatialCLIの名前は、位置特定・輪郭抽出・奥行き・姿勢推定という4つの専門ツールをVLMに呼び出させるCall、お手本の成功例と強化学習(GRPO)でツールの選び方を磨くLearn、ツールを使って解けた過程を文章に変換しツールなしでも同じ結論に辿り着けるよう学習し直すInternalizeという3段階に由来する。ツールを使う学習と使わない学習を同時に行うため、ツールの使い方を忘れずに専門能力だけをモデル本体に取り込める。 新設した516問のベンチマークSpatialCLI-Benchは、フロンティアモデルのGPT-5.6 Solでも正答率48.8%にとどまる難問揃い。Qwen3-VL-8B(80億パラメータ)にSpatialCLIを適用すると、ツールなしで35.3%から72.7%、ツールありでは91.3%まで伸びた。視点を変えながら空間関係を捉える力を測る別のベンチマークMindCubeでも29.3%から84.6%(ツールあり)に達し、同じ条件のGPT-5.6 Sol(72.1%)を上回っている。 ツールを使わせて学ばせてから、学んだことを染み込ませて手放させる。この順番が、身体を持つAIが現実世界の空間を扱えるようになる道筋の一つになりそうだ。

# AIエージェント開発の意思決定ポイント 🎯 **ポイント** 全部のタスクに最強モデルを使っていませんか？「Yes/Noの分類」にフラグシップモデルを使うのは、引っ越しにジャンボジェットを飛ばすようなものです。モデル階層化は、コストと品質のバランスを「定数」から「関数」に変える実践的な戦略です。 📋 **概要** モデル階層とは、タスクの種類や難易度に応じて小型・中型・大型のどのクラスのLLMを使うかを制御するダイヤルです。AIエージェントシステムでは、1回のセッション内に分類・抽出のような定型処理と、推論・計画のような高度な処理が混在します。すべてを大型モデルで処理すれば品質は安定しますが、月間コストが桁違いに膨張します。実運用では全リクエストの概ね60〜80%が小型・中型モデルで十分処理でき、大型モデルが本当に必要なのは残りの20〜40%です。 🔍 **意思決定のポイント** このダイヤルは2つの駆動変数で決めます。 🔹 **コスト感度（cost_sensitivity）** — コスト感度が高いほど小型モデルへの振り分けを増やします。全リクエストを大型モデルで処理する場合と比べ、60%を小型（コスト1/10）、20%を中型（コスト1/3）、20%を大型で処理すると、コストは概ね30%程度まで削減できます。 🔹 **リクエスト価値（request_value）** — 価値の高いリクエストほどエスカレーション閾値を下げ、早めに上位モデルを使います。逆にコスト感度が高い場合は閾値を上げ、本当に必要な場合のみエスカレーションします。 まずはタスク種別による静的ルーティングから始めるのが実践的です。分類・タグ付け・抽出は小型、要約・翻訳は中型、推論・計画・コード生成は大型。そこに信頼度ベースのエスカレーション（構造化出力のパースエラー率、回答拒否率などで判定）を重ねます。 💡 **要点と詳細** 📊 モデル階層数は2〜3層が運用しやすいです。4層以上は管理コストが増大します。エスカレーション閾値は信頼度0.7〜0.85が目安で、リクエスト価値が高いほど下げます。 ルーター方式はまずルールベースで始めましょう。LLMをルーターに使うとルーティング自体にコストがかかり、小型モデル1回分に匹敵することもあります。リクエスト量が少ないうちは入力長やキーワードベースのルールで十分です。 障害時には逆方向のフォールバック（大型→中型→小型）も有効です。サーキットブレーカが開いた場合に軽量モデルに切り替えることで、品質は落ちてもサービスを継続できます。縮退レベルをレスポンスのメタデータに含め、クライアント側で品質低下の可能性を表示するのが望ましいです。 ⚖️ **トレードオフ** 📉 小型モデルに偏りすぎると — 複雑な推論タスクで「もっともらしいが間違っている」回答が増えます。計画の途中で矛盾が発生し実行フェーズで失敗、コード生成では構文は正しいが論理的に誤ったコードが生成されます。失敗コストが高いタスクでは、エラー修正コストが節約額を上回ることになります。 📈 大型モデルに偏りすぎると — 単純な分類タスクに100倍のコストをかけ、応答時間が数秒に膨張します。大型モデルのレート制限に達しやすくなり、全リクエストが429エラーの影響を受けるリスクもあります。月間コストの予算超過はサービスの継続性を脅かします。 🛠️ **ユースケース** 📞 **カスタマーサポート** — 質問分類・FAQ回答・感情分析は小型モデル（全体の約70%）、技術的な問題の診断は中型〜大型、返金ポリシー判断は大型モデル。分類結果に応じて適切な層にルーティングします。 📊 **データ分析パイプライン** — フォーマット変換は小型、数値統計はコード（LLM不要）、パターン分析・異常検知の解釈とエグゼクティブサマリは大型。パイプラインの大部分は小型モデルとコードで処理できます。 🔄 **障害時フォールバック** — 通常は大型モデルで推論し、プロバイダ障害時に中型→小型と段階的にダウングレード。全プロバイダ障害なら静的フォールバック。可用性と品質のバランスを動的に調整する構成です。 信頼度の定義は測定可能な指標に落としましょう。「なんとなく自信がない」では運用できません。モデル更新時はルーティング比率の再検証もお忘れなく。 #AIエージェント# #ソフトウェアアーキテクチャ#

# AIエージェント開発の意思決定ポイント 🎯 **ポイント** 全部のタスクに最強モデルを使っていませんか？「Yes/Noの分類」にフラグシップモデルを使うのは、引っ越しにジャンボジェットを飛ばすようなものです。モデル階層化は、コストと品質のバランスを「定数」から「関数」に変える実践的な戦略です。 📋 **概要** モデル階層とは、タスクの種類や難易度に応じて小型・中型・大型のどのクラスのLLMを使うかを制御するダイヤルです。AIエージェントシステムでは、1回のセッション内に分類・抽出のような定型処理と、推論・計画のような高度な処理が混在します。すべてを大型モデルで処理すれば品質は安定しますが、月間コストが桁違いに膨張します。実運用では全リクエストの概ね60〜80%が小型・中型モデルで十分処理でき、大型モデルが本当に必要なのは残りの20〜40%です。 🔍 **意思決定のポイント** このダイヤルは2つの駆動変数で決めます。 🔹 **コスト感度（cost_sensitivity）** — コスト感度が高いほど小型モデルへの振り分けを増やします。全リクエストを大型モデルで処理する場合と比べ、60%を小型（コスト1/10）、20%を中型（コスト1/3）、20%を大型で処理すると、コストは概ね30%程度まで削減できます。 🔹 **リクエスト価値（request_value）** — 価値の高いリクエストほどエスカレーション閾値を下げ、早めに上位モデルを使います。逆にコスト感度が高い場合は閾値を上げ、本当に必要な場合のみエスカレーションします。 まずはタスク種別による静的ルーティングから始めるのが実践的です。分類・タグ付け・抽出は小型、要約・翻訳は中型、推論・計画・コード生成は大型。そこに信頼度ベースのエスカレーション（構造化出力のパースエラー率、回答拒否率などで判定）を重ねます。 💡 **要点と詳細** 📊 モデル階層数は2〜3層が運用しやすいです。4層以上は管理コストが増大します。エスカレーション閾値は信頼度0.7〜0.85が目安で、リクエスト価値が高いほど下げます。 ルーター方式はまずルールベースで始めましょう。LLMをルーターに使うとルーティング自体にコストがかかり、小型モデル1回分に匹敵することもあります。リクエスト量が少ないうちは入力長やキーワードベースのルールで十分です。 障害時には逆方向のフォールバック（大型→中型→小型）も有効です。サーキットブレーカが開いた場合に軽量モデルに切り替えることで、品質は落ちてもサービスを継続できます。縮退レベルをレスポンスのメタデータに含め、クライアント側で品質低下の可能性を表示するのが望ましいです。 ⚖️ **トレードオフ** 📉 小型モデルに偏りすぎると — 複雑な推論タスクで「もっともらしいが間違っている」回答が増えます。計画の途中で矛盾が発生し実行フェーズで失敗、コード生成では構文は正しいが論理的に誤ったコードが生成されます。失敗コストが高いタスクでは、エラー修正コストが節約額を上回ることになります。 📈 大型モデルに偏りすぎると — 単純な分類タスクに100倍のコストをかけ、応答時間が数秒に膨張します。大型モデルのレート制限に達しやすくなり、全リクエストが429エラーの影響を受けるリスクもあります。月間コストの予算超過はサービスの継続性を脅かします。 🛠️ **ユースケース** 📞 **カスタマーサポート** — 質問分類・FAQ回答・感情分析は小型モデル（全体の約70%）、技術的な問題の診断は中型〜大型、返金ポリシー判断は大型モデル。分類結果に応じて適切な層にルーティングします。 📊 **データ分析パイプライン** — フォーマット変換は小型、数値統計はコード（LLM不要）、パターン分析・異常検知の解釈とエグゼクティブサマリは大型。パイプラインの大部分は小型モデルとコードで処理できます。 🔄 **障害時フォールバック** — 通常は大型モデルで推論し、プロバイダ障害時に中型→小型と段階的にダウングレード。全プロバイダ障害なら静的フォールバック。可用性と品質のバランスを動的に調整する構成です。 信頼度の定義は測定可能な指標に落としましょう。「なんとなく自信がない」では運用できません。モデル更新時はルーティング比率の再検証もお忘れなく。 #AIエージェント# #ソフトウェアアーキテクチャ#

⏰30秒お絵かきチャレンジ🎨 答え合わせのお時間です🗣️🎶 今回はまさかの3作品🧑🏻‍🎨‼️🌈 5回目となると皆さまの推理力もさすがです✨ 結構正解の方が多いかも…？🤔💘 #宇野昌磨# さんの良さを出せるよう 日々精進してまいります🙇🏼🐻‍❄️ ⋱⭐️スタンド席8,000円〜販売中⭐️⋰ 〈愛知🏯4公演〉7/31(金)～8/2(日) 📍愛・地球博記念公園アイススケート場 〈東京🗼6公演〉8/8(土)～8/11(火・祝) 📍東京辰巳アイスアリーナ #本田真凜# #本郷理華# #𠮷野晃平# #中野耀司# #唐川常人# #櫛田一樹# #佐藤由基# #PIW#

# ADK 2.0の便利だけど知られていない機能 🌍 毎回同じシステムプロンプトやツール定義をLLMに送信するのは、コストもレイテンシも無駄だと感じませんか？ ADK 2.0のコンテキストキャッシュ（ContextCacheConfig）は、繰り返し送信されるコンテキストデータをキャッシュし、LLMの呼び出しコストとレイテンシを削減する機能です。Gemini 2.0以降、Python v1.15.0以降、Java v0.1.0以降で利用可能です。 📌 タイトル：コンテキストキャッシュ (ContextCacheConfig) 🔗 URL： 🧩 概要 ContextCacheConfigは、LLMに送信するコンテキスト（システムプロンプト、ツール定義、会話履歴の固定部分など）をキャッシュすることで、トークン消費を削減します。3つの主要パラメータがあります。min_tokensはキャッシュを有効にするための最小トークン数のしきい値（デフォルト0）、ttl_secondsはキャッシュの有効期限（デフォルト1800秒＝30分）、cache_intervalsはキャッシュの最大再利用回数（デフォルト10回）です。これらをAppオブジェクトに設定することで、自動的にキャッシュが適用されます。 🛠 使い方 ContextCacheConfigを作成し、Appに設定します。 ```python from import App from google.adk.context import ContextCacheConfig cache_config = ContextCacheConfig( min_tokens=1000, # 1000トークン以上でキャッシュ有効 ttl_seconds=3600, # 1時間キャッシュを保持 cache_intervals=20, # 最大20回再利用 ) app = App( agent=my_agent, context_cache_config=cache_config, ) ``` min_tokensを適切に設定することで、小さなコンテキストでは通常送信し、大きなコンテキストのみキャッシュするように制御できます。 🏗 本番システムへの組み込み方 ・大きなシステムプロンプトや多数のツール定義を持つエージェントで特にコスト効果が高い ・ttl_secondsをワークロードのパターンに合わせて調整する（短い会話→短いTTL、長い会話→長いTTL） ・cache_intervalsをリクエスト頻度に応じて設定し、キャッシュの鮮度とコスト削減のバランスを取る ・コスト削減効果をモニタリングし、パラメータを継続的に最適化する 💡 ユースケース 💰 大規模なシステムプロンプトを持つエージェントのAPI呼び出しコストを削減 ⚡ 繰り返しのツール定義送信を省略してレスポンスレイテンシを改善 🔁 高頻度のリクエストが発生するチャットボットでトークン消費を最適化 📋 固定的なコンテキスト（ルール、ガイドライン等）の再送信を効率化 ⚠️ 注意点 Gemini 2.0以降のモデルでのみ利用可能です。キャッシュが有効な間はコンテキストの変更が反映されないため、頻繁にシステムプロンプトを変更する場合はttl_secondsを短く設定してください。また、cache_intervalsを超えると新しいキャッシュが作成されるため、コスト最適化の効果が変動する可能性があります。 ✨ コンテキストキャッシュは、特にコンテキストが大きく頻繁にリクエストされるシナリオで、コストとパフォーマンスの両面で大きな改善をもたらします。 #ADK# #AIAgent#

「低気圧で体調不良」なんて、昔は信じてなかったのに。 年齢とともに、気圧の変化に敏感になっていませんか？ 「なんだかだるい、頭が重い…」 そんな時は無理せず、動画を見ながらこのマッサージ👇 ・両耳を軽くつまむ ・上・下・横に5秒ずつ引っ張る ・ゆっくり5回まわす ※これを1日3回やるだけ。 会社倒産、借金800万、社畜30年。 昔はどんな日も徹夜できたけど、フリーランス5年目の今は、体の変化を素直に受け入れて、これで自律神経を整えてる。そして「60点」の力で仕事をサクッと終わらせる。

80秒でつながる、日本と台湾 🇯🇵×🇹🇼 80映画祭 in 台湾 日本発・世界最短の国際映画祭 開催日：2026年11月14日（土） 🎬80秒の映画作品募集中 賞金：30万円 締切：2026年9月30日 プロ・アマ問わず応募OK 募集部門：🇯🇵日本魅力映画部門🇹🇼台湾魅力映画部門 _______ 用80秒，連結台灣與日本 🇹🇼×🇯🇵 80”影展 in 台灣 來自日本、世界最短的國際影展 日期：2026年11月14日（六） 🎬 80秒的電影作品徵件中 首獎獎金：60,000新台幣 截止日：2026年9月30日 不限專業與業餘創作者，皆可報名 徵件部門：🇯🇵日本魅力電影部門🇹🇼台灣魅力電影部門

80秒でつながる、日本と台湾 🇯🇵×🇹🇼 80映画祭 in 台湾 日本発・世界最短の国際映画祭 開催日：2026年11月14日（土） 🎬80秒の映画作品募集中 賞金：30万円 締切：2026年9月30日（水） プロ・アマ問わず応募OK 募集部門：🇯🇵日本魅力映画部門🇹🇼台湾魅力映画部門

80秒でつながる、日本と台湾 🇯🇵×🇹🇼 80映画祭 in 台湾 日本発・世界最短の国際映画祭 開催日：2026年11月14日（土） 🎬80秒の映画作品募集中 賞金：30万円 締切：2026年9月30日 プロ・アマ問わず応募OK 募集部門：🇯🇵日本魅力映画部門🇹🇼台湾魅力映画部門