生成AIを、真剣に遊びながら学ぶ⚡️ 日本IBMが開発し、セガXDが監修した生成AI研修『Generative AI Card Game Training – バトルワーカーズ』の初PVを公開しました。 生成AIの仕組み、活用のコツ、リスクと対策を、カードゲームを通じて体験的に学べます。 🔗

めっちゃハングルでテンション上がったw Mizumoto, A. (2026). Evolution of learner corpus research in Japan: Historical trajectories and new possibilities with generative AI. Journal of Asia TEFL, 23(2), 377–387.

「Jevってそんなすごいの？」ってまだ思っている人は、このどちらかだろうね ・JevやLLMの理解が足りない ・AIアプリ（AIを組み込んだアプリ）の設計の理解が足りない 事例だけ見て、何ができるかわかった気になるのは、もったいないですよ！ 特に自分でツール作る、AIアプリ作る人はJevのようなモデルを使用することは、必須になる JevがないAIアプリは高級なカップ麺、速く提供されない牛丼と同じで、多くの人はそんなもの望んでないだろう 速い、安い、それなりに美味く、品質（出力）が安定している こういうものがAIアプリにおいても求められるのではないだろうか わかりやすいのがGenerative UIだが、UI生成遅いわりに、質が低く、料金もそこそこするって大分ストレスじゃないですか？ Linterもそうで、LLMで頑張ってやっても、遅いし、質が安定しないし、料金結構かかると思いませんか？ 「優れたAIソフトウェアには、小型でモジュール化された概念が必要」ということで、Jevがまさにそれになってくれるんだ これは驚かないわけにはいかなくない？！ LLMの判断は遅く、高くつくこともある、出力の形式も安定しないが、Jevはそれが得意領域だ > The fastest way I've seen for builders to get good AI software in the hands of customers is to take small, modular concepts from agent building, and incorporate them into their existing product

教師が「教えたいトピック」を打ち込むだけで、その場でインタラクティブな学習シミュレーションが生成される。そんな未来をGoogle Researchが実験しています。 タイトル: The future of practice: Enabling teachers to create learning interactives with generative UI URL: これまでの対話型シミュレーションは制作コストが高く数が限られていましたが、今回の取り組みにはとくに注目したいポイントが3つあります。 🧩 生成UIによるオンデマンド作成 教育向けに微調整されたLearnLMと生成UI（GenUI）技術を組み合わせ、任意のトピックに対して難易度が段階的に上がるレベル構成のシミュレーションをその場で構築します。導入・公式集・複数段階のヒント・個別フィードバックまで、教師が1対1で行うような足場かけを自動生成する点が特徴です。 🤖 エージェント的な品質保証ループ 生成物は教育学的基準・機械的基準・ビジュアル基準の3観点で自己修正されます。実際にChromeインスタンスを開いてボタン操作や解答可能性を検証する「agentic」なテストを組み込んでいるのが面白いところです。 📊 教師による高評価と実績 英国では40個のSTEM学習インタラクティブが「good or excellent」評価、米国では12人の教師が10点満点中平均8点を付けました。物理・化学・生物・数学にわたる30以上のインタラクティブが既に公開ライブラリで利用可能です。 「学習は観客としてではなく参加してこそ成立する」という原則を、生成AIでスケールさせる試みだと言えそうです。 #生成AI# #教育テック#

# Weaviateの機能と実践的な使い方 🚀 埋め込みAPIの呼び出しコードをアプリから消したいと思ったことはありませんか。Weaviateのモデルプロバイダ統合を使えば、ベクトル化も生成もリランクも、コレクション設定に書くだけで自動的に動きます。 📌 タイトルと機能のURL タイトル: Model provider integrations URL: 📝 概要 Weaviateは、OpenAI・Cohere・Google・AWS・Azure OpenAI・Mistral・Anthropic・Hugging Face・Ollama など20以上のモデルプロバイダと統合しています。これらを「投入時の自動埋め込み」「クエリ文の自動埋め込み」「RAGの生成」「検索結果のリランク」に組み込めます。アプリ側で埋め込みAPIを呼んでベクトルを渡すコードが不要になるのが最大の利点です。 🔧 機能の説明 統合は大きく次の3つの役割に分かれます。 ・Vectorizer（埋め込み）: テキストやマルチモーダルのベクトル化を担当します。 ・Generative（生成）: RAGパイプライン向けのテキスト生成を担当します。 ・Reranker（リランク）: 検索結果の並べ替えを担当します（Cohere、Jina AI、NVIDIA、Voyage AI などが提供）。 提供形態も2種類あります。API型プロバイダ（OpenAI、Google、Cohere、AWS Bedrock など）は外部APIを呼び出し、ローカルホスト型（Ollama、Hugging Face Transformers、Model2vec）は自分のインフラ上で動かします。API型モジュールは v1.33 以降は既定で有効です。 🛠 実践的な使い方 ・コレクション作成時に `Configure.Vectors`（旧 `Configure.Vectorizer`）で埋め込みプロバイダを指定すると、投入時もクエリ時も自動でベクトル化されます。 ・生成は `Configure.Generative` でプロバイダを指定し、検索結果に対してRAGを実行します。 ・リランカーは `Configure.Reranker` で指定します。 ・自動ベクトル化の対象は `text` / `text[]` 型のプロパティで、プロパティ名をアルファベット順に並べて連結し、必要に応じてコレクション名を先頭に付けてからモデルに送ります（プロパティ単位で対象外にも設定可能）。 🎯 ユースケース ・社内文書検索: 投入時に本文を自動でベクトル化し、検索時はクエリ文を同じモデルで自動ベクトル化して整合させます。 ・モデルの差し替え: ベンダーやモデルを変えたいとき、コレクション設定の変更だけで対応できます。 ・閉域要件: Ollama などローカルホスト型を使えば、データを外部に出さずに埋め込み生成まで完結します。 ・RAGチャット: 検索と生成を同一の設定内で組み合わせ、外部のオーケストレーションを最小化できます。 ⚠️ 注意点 ・API型プロバイダはAPIキーが必須で、利用に応じた課金が発生します。 ・レート制限は各プロバイダのポリシーに従います。大量投入時は注意が必要です。 ・v1.27 より前のバージョンでは、連結した文字列が小文字化されてからモデルに送られます。 ・v1.33 より前ではAPI型モジュールを使うため `ENABLE_API_BASED_MODULES` を有効化する必要があります。 #Weaviate# #Embeddings#

🏠 テキストや画像で家具を指定するだけで、スタイルの揃った3D屋内シーンを自動生成。しかもMMGDreamer比で約85%高速です。 タイトル: FlowScene: Style-Consistent Indoor Scene Generation with Multimodal Graph Rectified Flow URL: 📝 概要 FlowSceneは、テキストと画像を融合したマルチモーダルなシーングラフから、高忠実度の3D屋内シーンを生成する手法です。配置・形状・テクスチャの3ブランチを、直線的なRectified Flowで同時に生成し、シーン全体でスタイルの一貫性を保ちます。 ❓ 解決する課題 言語駆動の検索型はオブジェクト単位の制御やスタイル一貫性に弱く、グラフベース型は高品質なテクスチャ生成が苦手でした。FlowSceneはこの両者の弱点を同時に解消します。 💡 方法論と提案手法 ・ノードがテキスト記述と画像特徴を融合できるマルチモーダルグラフを入力にします（テキストのみ・画像のみ・混在に対応） ・サンプリング中にノード情報を密に交換するInfoExchangeUnitで、個別条件と全体条件を両立させます ・配置（3Dボックス）、形状（VQ-VAE潜在）、テクスチャ（幾何にアンカー）を独立デノイザで生成します ・テクスチャは幾何を固定したまま外観だけをデノイズし、テキストのみのノードにもスタイル一貫したテクスチャを合成します 🎯 ユースケース インテリアデザインや製造での対話的なシーン設計、VR/ARコンテンツ制作、ロボティクスのシミュレーション環境づくりなどに使えます。 📊 実験結果 ・FID（寝室）が42.38→35.01とMMGDreamer比17.4%改善 ・CLIPScore 0.2386で全手法中最高、スタイル一貫性のユーザー評価も8.72/10 ・推論時間はテクスチャなしで6.83秒と、MMGDreamerの45.34秒より約85%高速 ・ナイトスタンドの最小マッチング距離を43.90%改善するなど、オブジェクト品質も向上しました #3DGeneration# #GenerativeAI#

🖐️ AIエージェントが「指差す」だけでなく、形を描き、動きを模倣し、発言を強調する手を持ったらどうなるでしょうか。XR空間でのエージェント会話に関する研究です。 タイトル: AgentHands: Generating interactive hand gestures for spatially grounded agent conversations in XR URL: ❓ なぜ音声だけのエージェントでは足りないのでしょうか 💡 従来の2Dバウンディングボックス表示はフラットな画面向けで、Android XRのようなイマーシブ環境には合いません。人間の会話で手が果たす「指差す・描写する・強調する」役割が抜け落ちてしまいます。 ❓ どうやってジェスチャーを生成しているのでしょうか 💡 環境認識モジュールが物体を3Dレジストリに登録し、LLMがユーザーの発話に応じて「GestureEvent」を生成。ワード単位のタイムスタンプでTTSとアニメーションを同期させ、発話と手の動きがぴったり合った共話ジェスチャーを実現しています。 ❓ 実際に効果はあったのでしょうか 💡 12名の被験者内比較研究で、蘭のケアや3Dプリンタ操作タスクを実施したところ、物体の位置特定や方向参照が有意に容易になり(p<0.05)、複雑な手順のフォローもしやすくなったと報告されています。安全警告のジェスチャーと視覚効果の組み合わせも高く評価されました。 ❓ ユーザーはどう感じたのでしょうか 💡 「パートナーが導いてくれているような感覚」という声があり、ツール検索的な体験から体現化された対話へと感覚がシフトしたことが分かっています。 #XR# #AIエージェント#

# AIエージェント開発の意思決定ポイント 🎯 **ポイント** RAGのtop-k、なんとなく「5」にしていませんか？検索結果を多く入れれば根拠が増えると思いきや、LLMは中盤の情報を無視しがちで、コストだけが直線的に増加します。少なすぎればハルシネーション、多すぎればノイズと予算超過。このバランスを取るための実践的な考え方を解説します。 📋 **概要** 検索top-kは、RAG（Retrieval-Augmented Generation）において外部知識ストアから取得する文書チャンクの件数を制御するパラメータです。広義には「LLMのコンテキストウィンドウに投入する外部情報の量」を意味します。コンテキストウィンドウは有限の資源であり、システム指示・検索結果・会話履歴・長期メモリ・ツール出力が奪い合っています。検索結果を多く入れれば根拠は増えますが他の情報が押し出され、少なければ根拠不足でハルシネーションが増えます。 重要なのは件数だけでなく「何を上位に置くか」です。初期検索で広めに候補を取り、リランカーで信号密度の高い順に並べ替えて上位k件を投入するパイプラインが標準的です。 🔍 **意思決定のポイント** top-kの設定は主に以下の変数で決まります。 🔹 **コスト感度（cost_sensitivity）** — コスト感度が高いほどtop-kを絞ります。ただし最低限の根拠確保のためk=3を下回ることは稀です。kを5から20に増やすと検索結果部分のトークンは概ね4倍、コストもそれに比例します。 🔹 **失敗コスト（failure_cost）** — 失敗コストが高い領域では根拠の網羅性が重要。kを多めにとりリランクで品質を担保する戦略が有効です。ただしリランクスコアが閾値を下回る文書は切り捨てるべきです。 🔹 **説明責任（accountability）** — 回答の根拠として引用できる文書を確保する必要がある場合、kを増やすよりもリランクスコアの高い少数の文書を確実に含め、出典を明示する方が効果的です。 💡 **要点と詳細** 実践的な判定フローは以下の通りです。 1️⃣ 初期検索では広めに取得（概ねk=20〜50） 2️⃣ リランカーで関連性スコア順に並べ替え 3️⃣ スコアが閾値を超える文書のうち上位k件を投入 4️⃣ 投入後のトークン数がコンテキストウィンドウの50%を超えないよう制御 5️⃣ 超える場合は圧縮（要約）またはさらなる絞り込み 📊 目安値: - 初期検索の取得件数: 20〜50件（リランク用の候補プール） - リランク後の投入件数: 3〜8件（大半のユースケースで5件前後が出発点） - 検索枠のウィンドウ占有率: 20〜40%（50%超で圧縮検討） - チャンクサイズ: 200〜500トークン kの値は「件数の定数」ではなく「リランクスコアが閾値を超えた文書の件数（上限k件）」として動的に決めるのが理想です。高関連の文書が2件しかなければ2件だけ投入し、無理にk件まで埋めません。 ⚖️ **トレードオフ** 📉 top-kが小さすぎると — 回答に必要な情報が検索結果に含まれず、LLMが根拠なしに回答を生成します。特に複数文書からの情報統合が必要な場合（「A社とB社の比較」など）、1件では対応できません。取得件数が少ないと1件のノイズの影響も甚大で、k=2なら1件のノイズが50%を占めます。 📈 top-kが大きすぎると — "Lost in the Middle"問題が顕在化します。LLMはコンテキストの先頭と末尾に注意を集中させ、中盤の情報は実質的に無視される傾向があります。大量投入すると最重要情報が中盤に埋もれます。他の情報枠（システム指示・会話履歴・長期メモリ）も圧迫され、エージェント全体の振る舞いが劣化します。 🛠️ **ユースケース** ❓ **単純な事実質問**（「A社の設立年は？」）— k=2〜3で十分。単一の文書で回答可能なケースがほとんどです。 📊 **比較・分析質問**（「A社とB社の戦略の違いは？」）— k=5〜8が必要。複数ソースからの情報統合にはより多くの文書が必要です。クエリ分類器で場合分けすると効率的です。 🏥 **医療・法務の高精度Q&A** — 根拠の網羅性と出典の明示が両方求められる。初期検索を広く取りリランクで厳選、スコアの高い少数の文書を先頭または末尾に配置して"Lost in the Middle"を回避します。 リランカーを使わずにtop-kを増やすのは逆効果です。ベクトル検索の上位20件をそのまま投入するとノイズが大量に混入します。コンテキストウィンドウの使用率は常にモニタリングし、検索結果で投入した文書のうち実際に回答に使われた比率を追跡しましょう。使われない文書が多ければkを下げるか検索パイプラインの改善が必要です。 #AIエージェント# #ソフトウェアアーキテクチャ#