AIエージェント トレンド
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2025.12.04 19:00
:0% :0% （40代／男性）
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💡1分で分かる「Nexus」💡
今みなさんが使っているAIエージェントは、銀行口座も持たず、契約書もない。言わば見習いのような存在です。
あなたが見ていないと、お金の管理や複雑な仕事など完璧にこなせません💫
そこでTalusは、AIエージェントを信頼のおける労働力にするためNexusを作りました🤖
Nexusは、わかりやすく言えば、AIエージェントのために用意されたオフィスです🏢
オンチェーンの作業環境、誰でも確認できるタスク管理、安全な取引を提供します。
AIエージェントは、Nexusのルールに沿って動くので、指示どおり作業し、他のAIエージェントと連携することができます。
これにより、見習いのようだったAIツールは、あなたのために一緒に働く仲間に進化します！
これからAI経済の未来がどう形づくられるか見てみませんか？
詳しくは、ぜひホワイトペーパーをご覧ください👇
https://t.co/ogdm3AIanE December 12, 2025
1RP
たったひとつのプロンプトで40秒のアニメができるAIエージェント
まだ粗いところはありますが、シンプルなプロンプトで40秒生成できるのは面白いですね
出来た動画はリプに
【PR/SJinn( @SJinn_Agent) 】 https://t.co/d9pBVSji0f December 12, 2025
@GoogleWorkspace 誰でも数分でカスタムAIエージェントを作れるようになるというニュース。
Gmail・ドライブ・カレンダーなど、日常的に使っているWorkspaceの中で、自分専用のボットが業務の自動化を手伝ってくれる感じ。
うまく使えばルーティン作業からかなり解放されそうでワクワクします。 December 12, 2025
今日のニュースで見た富士通のマルチAIエージェント連携、面白すぎる…！
複数AIが協力して動く時代って、現場の設計や運用も変わりそうだなと感じました。
こういう挑戦にワクワクするエンジニア、Rossoでも仲間になってくれたら嬉しいです😊
#エンジニアと繋がりたい #採用
https://t.co/0DdrsdhLvj December 12, 2025
グーグル、数分でAIエージェントが作れる「Workspace Studio」正式公開(アスキー) #生成AI #AIエージェント #自動化 https://t.co/t8GWeHSPYu December 12, 2025
本日の学習専用イラスト
「ロボットAIは本日も無罪です」アニメ版ルミナ。
当然やけど漫画版にも使う。再学習完成したら
魔王のガイドにも使う。
作画が難しくないルミナの登場人物を使って
AIエージェント群LLMを作りPythonデータでこちらも学習。
ここから作者の俺がpc内で無限増殖する（笑）
言わば俺コピーのLLMは現場監督、で作画のKonya_ssとか
loraの学習モデルは作画に特化した材料みたいなもの。
それを操るのがPythonデータで学習したLLMのAI。
これが複数作画を行う計画の一つ、完成するまでは地獄、
完成したら永久作画装置になる（笑）もう無敵👍
#LLM #ローカル #Nanobanana #イラスト #小説
#sd #AIstudio #学習モデル #一次創作 #自作漫画 December 12, 2025
明日はAIエージェントManusのイベント！メルカリのオフィスで開催です💡先週から連続でThe AI Collective Tokyoのイベント開催ですが、なんと200名近くが申し込み頂いていてAIコミュニティの盛り上がりをひしひしと感じます。。。会場でお会いできること楽しみにしています！
https://t.co/QMY4WDvWCn December 12, 2025
【Claude Codeの解説書、12/26発売！】
吉田さん @yoshidashingo 大嶋さん @oshima_123 と共に、コーディングエージェントの一つであるClaude Codeの解説書を書きました！
12/26が発売日なので、冬休みのお供にお買い求めいただけると嬉しいです。
本書は2部構成で、前半はClaude Codeをゼロから利用できるようになるためのハンズオン中心、後半はAIエージェントとしてClaude Codeの動きを理解し、指示追従させるための問題切り分け方法や、具体的にスラッシュコマンドやスキルをどのように設計すれば良いかを扱っています。
これから始めてClaude Codeを触ろうとしている人でも、本書を読むだけでチームのためにスキルやスラッシュコマンドを整備できるところまで到達できるようにデザインしています。
ところで・・・そもそもClaude Codeのように、アップデートの激しいプロダクトの解説を書籍化する意味はあるのか？と疑問に思われる方もいらっしゃると思います。
疑問はもっともで、プロダクトの機能解説だけをパッケージしたとしても、すぐに陳腐化する内容にしかならないと思います。
その意味で、本書は、
「これから当たり前になる『AIエージェントとの協働』という文脈の中で、Claude Codeというコーディングエージェントを題材に、AIエージェントの動作原理や操り方を理解し、今この瞬間から協働に向けた一歩を踏み出せる」
ということを意識して執筆しました。
なので、副題に
『現場で活用するためのAIコーディングの思考法』
と、思考法というキーワードを入れています。
スキルやスラッシュコマンドという機能そのものの理解は、今この瞬間であれば大いに役に立ちますが、おそらく100%陳腐化する知識です。
しかし「なぜこのような機能がClaude Codeに存在しているのか？」という文脈ごと理解していれば、今後どのようなコーディングエージェントが出てきたとしても、どのような新機能が出てきたとしても、知識を糧に前進することができます。
あまりにも高速にアップデートの進むAI活用において、まず基礎を理解してからゆっくり実務に活かしていく、という時間は、実務者にこそないはずです。
だからこそ、実務で即座に活かしながら、理論も同時に学ぶことができる構成を重視したのでした。
本書があなたのClaude Code自体の使いこなしだけでなく、『どんなアップデートが来ても怖くない状態』になるまでをサポートできることを願っています！
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宣伝ポストで恐縮ですが、共感頂けた方はリポスト頂けると大変ありがたいです！
よろしくお願いしますー！
👇Amazonリンクはコメントにて。 December 12, 2025
GitHub のシニアエンジニアが語っているポッドキャストからメモ。動画と順番は前後している。
・スタートアップが「クラウドネイティブ」や「Kubernetesを触りたい」という理由だけで移行すると、コスト増と開発速度低下で死にかけることがある
・人は「かっこいいアーキテクチャ」や「モダン技術のステータス」を追いがちであり、「本当にその問題に必要か」という観点が抜け落ちやすい
・どの規模でどの設計に進化させるべきかという明確な境界値は存在せず、「1000リクエスト/秒だからもう分散システムだ」とは必ずしも言えない
・GitHubのような巨大サービスですら、数百万リクエスト/秒を小さなKubernetesクラスタと数コンテナでさばくことができており、シンプルでも意外といける
・GitHubでは、まず既存アーキテクチャで出せる限界まで使い切ってから、データや需要の伸びを見て「次の段階への書き換え」を判断している
・スタートアップのCTOであれば、いきなり100倍スケールを想定した設計をするのではなく、まずは100〜1000ユーザーを単一VMで捌くくらいのシンプル構成で十分だろう
・スケールアップは過小評価されがちだが、CPU数百コア、TBクラスメモリのVMが普通に買える現代は、これで十分に戦える
・水平分散やシャーディングに飛びつく前に、「まずは限界までマシンを強くする」だけで多くの問題は解決できる
・ソフトウェアは「一度作って終わり」ではなく「進化させ続けるもの」であり、保守と改修というランニングコストが常に発生する資産
・ビジネス側は一括投資して10年もちそうなシステムを欲しがるが、技術もトレンドも変化が激しい現代では、それは非現実的な期待
・現実的なやり方は「今の1桁上のオーダーに耐えられる設計をする」「そこに達したらまた次のオーダーのために再投資する」という階段方式
・キャッシュやNoSQLや分散データストアなどは、「直面している具体的なボトルネック」が見えたときに初めて導入を検討すれば良い
・シンプルな設計や実装はスケールすればするほど価値が高まり、愚直・素直なコードの方が、大規模運用では安全で扱いやすい、という逆説が成立する
・大企業のシステムデザイン面接はスケールの話が多いが、実務経験がなくても理論とパターンを学ぶことで「ゲームとして攻略する」ことが実は可能
・入社後すぐにゼロから巨大システムを1人で設計することはほぼなく、既存システムに入り、より経験豊富なメンバーからレビューを受けながら成長していくのが普通
・AIエージェントがコードの9割を書く時代になりつつあり、優れたエンジニアの仕事の重心は実装から、運用・品質・リスク・パフォーマンス・設計判断へ移りつつある
・AIがコードを書くとしても、「何を作るべきか」「どの設計を選ぶべきか」「どのようにテスト・計測・ロールアウトするか」を決めるのは依然として人間の役割
・プロとしてのソフトウェアエンジニアは、事業への数値的インパクトで評価される
・事業側の意思決定者は技術的な詳細や難しさを完全には理解できないため、エンジニア側に「ビジネスの言葉（売上・コスト・リスク・遅延による損失）」で語れる人が必要
・そのためには、自分の作るシステムが現場のオペレーションやお金の流れにどう影響するかを、現場に足を運んで観察し学ぶ姿勢が重要
・これからのエンジニアには、1つの分野を掘るだけでなく、広い分野を高速で学び、短期間で実務レベルに到達できる「学習スピード」と「学習の幅」が求められる
・すべての分野で達人になる必要はなく、「一部の領域で深い専門性を持ちつつ、他の領域もそこそこ分かるT字型のスキル構成」が強みに
・好奇心を鍛え、新しい分野に飛び込むことへの「居心地の悪さ」に慣れ、それを楽しめるようになることが、これからの時代のエンジニアの大きな武器だろう
https://t.co/gr2WQiFuNX December 12, 2025
AIエージェントで確定申告支援：倭国経済新聞 https://t.co/kAdQtR5Eon
「個人事業主が確定申告をする際の費用の仕分けを自動化する。領収書の写真をクラウド上にアップロードするとAIエージェントが会議費や通信費などの費目に仕分け、費用一覧のデータを出力する。」
⇒ 写真をとる時間が無駄に感じられるぐらいすごい。 December 12, 2025
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