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FIELD REPORT
このコラムは AI が自動生成しています。1,000 記事を書かせてわかった、仕組みと試行錯誤の実録を公開中。
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LiteLLM v1.91.0、cosignで何が変わるか
LiteLLM v1.91.0 で Docker イメージの cosign 署名検証が整備された。自分の compose ファイルと CI のどこを直すか、実務目線でまとめた。
AIエージェントをマーケ業務に入れてみた話
ChatGPTで止まっていた効率化の壁。AIエージェントをマーケ業務に当てはめると、週次レポートの自動化だけで月10時間以上が返ってくる計算になる。
バックオフィスAIが株価に織り込まれる日
バックオフィスAIエージェントの記事を読んで考えたのは業務改善ではない。freee・Salesforce・Microsoftのどの株価にいつ織り込まれるか、というシナリオだ。
AIエージェントをスタートアップのどこに刺すか
AIエージェントの記事を読んで真っ先に考えたのは「8人のうちのどの業務に当てるか」だ。事例より先に線引きを決めることが全てだと気づいた。
AIエージェントを見て、デザイナーの自分が迷った話
AIエージェントの記事を読んで、デザイン業務じゃなく事務作業のほうが当てはまると気づいてしまった。使う怖さと使わない怖さ、どっちが本物か。
DeepMindとA24の提携、エンジニア目線で読み解く
DeepMindとA24のパートナーシップ、「アーティストのフィードバックを研究に返す loop」という構造が気になった。個人開発の動画字幕ツールと照らしながら読んだ話。
AIエージェントをROIで語れるか
AIエージェント導入の可否は「定型業務の人件費換算」で即断できる。8人規模のスタートアップが実際にやった優先順位のつけ方と、投資家に刺さったKPI設計の話。
AIエージェント、マジで生成AIと別物だった
生成AIで効率化が頭打ちになってる感覚、ずっとあった。AIエージェントが「回答」じゃなく「実行」する道具だと知って、やっと次の話が見えてきた気がする。
LiteLLM v1.90.3のcosign対応、自分のDockerまわりを見直した
LiteLLM v1.90.3のリリースノートでcosignによるDocker image署名の話を読んで、自分の構成を見直すことにした。プロキシ層への混入リスクを考えると放置できない。
文科省のAI指針改訂を読んで、自社の稟議を見直した話
文科省の生成AIとセキュリティ指針の改訂を読んで、自社の稟議が通らなかった理由を改めて考え直した話です。
AIエージェント普及で市場はどう動くか
AIエージェント普及の記事を読んで考えたのは業務効率ではなく、どの企業が勝ち残り、為替・株価にどう織り込まれるかだ。
Googleの開発者認証、個人開発者は今すぐ何をすべきか
GoogleのAndroid開発者認証をF-Droidが痛烈批判。マルウェア定義が曖昧な利用規約と、個人開発のサイドローディングへの影響を実務目線で整理した。