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Itaru Tomita / 冨田到
@itarutomy
リサーチや研究開発向けの生成AIエージェント
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| 著書 かんき出版『知的生産でAIを使いこなす全技法』
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Itaru Tomita / 冨田到
@itarutomy
2026.11.05 08:00
ブラウザを操作するAIの練習場所を、本物のサイトに似せて手元で動かせる「WebHarbor」が面白い( 実サイトでの学習や評価は、画面変更やアクセス制限に振り回される。そこで153のWeb環境と3,518の課題を用意し、ログイン後のプロフィール変更や予約なども、状態を初期化して繰り返せるようにした。 見た目だけのコピーではなく、ボタンを押すと保存内容が変わり、一連の作業が最後まで動くところまで作る。AIが実装し、人間が画面と操作を点検して修正を返す。課題が増えると必要な機能も追加する仕組み。 ここで強化学習(試行の成否を報酬にして行動を改善する学習)した40億パラメータのWebHarbor-4Bは、実サイトを使う2つの評価で平均75.8%。同じ学習前モデルを起点に実サイトで学習したOpenWebRL-4Bの70.6%を上回った。 ただし、これはCAPTCHAなどで無効になった試行を除く集計で、比較対象には既報の数値も含む。完全なサイト再現でもなく、地図などは簡略化され、学習したモデルも1種類に限られる。 大きいモデルへ替えるだけでなく、小さいモデルが失敗しても何度でもやり直せる練習環境を整える。業務用エージェントを育てるうえでも参考になると思う。
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