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  • 2025年7月24日 / AI

    エージェント エクスペリエンス: MCP は AI の未来に適したツールなのか?

    Apigee は、企業が大規模言語モデル(LLM)を既存の API エコシステムに安全かつスケーラブルに統合することを支援します。進化を続ける Model Context Protocol(MCP)ではカバーしきれない認証や認可といった課題に取り組むとともに、エンタープライズ向けの API セキュリティを AI エージェントに実装する方法を示す、オープンソースの MCP サーバーのサンプルも提供しています。

    The Agentic experience: Is MCP the right tool for your AI future?
  • 2025年7月24日 / Google Labs

    Opal のご紹介: AI ミニアプリの記述、作成、共有

    Opal は、Google Labs が提供する新しい試験運用版ツールです。コードは不要で、自然言語のプロンプトを使用して、マルチステップの動的なミニアプリを組み立てることができます。既存の Google ツールとシームレスに統合する、共有可能な高機能 AI アプリを構築、デプロイすることが可能です。

    Opal Metadata card
  • 2025年7月23日 / Firebase

    Firebase Studio で人気のあるフレームワークに新たな AI 機能が登場

    Firebase Studio で人気のあるフレームワークに新たな AI 機能が登場しました。AI に最適化されたテンプレート、Firebase バックエンド サービスとの効率的な統合のほか、ワークスペースをフォークして実験やコラボレーションを実現できます。これにより世界中のデベロッパーが AI 支援によるアプリ開発をさらに直感的かつスピーディに行えるようになります。

    Unleashing new AI capabilities for popular frameworks in Firebase Studio
  • 2025年7月22日 / Gemini

    Gemini 2.5 Flash-Lite、安定版として一般提供を開始

    これまでプレビュー版だった Gemini 2.5 Flash-Lite が安定版となり、一般提供が開始されました。コスト効率に優れたこのモデルは、2.0 Flash-Lite や 2.0 Flash に比べ、約 1.5 倍高速で、高品質を実現するとともに、100 万トークンのコンテキスト ウィンドウやマルチモダリティといった、2.5 ファミリーの機能も搭載しています。

    Gemini 2.5 Flash is making it easy to build with the Gemini API in Google AI Studio
  • 2025年7月21日 / Gemini

    Gemini 2.5 を使用した会話型画像セグメンテーション

    Gemini の高度な会話型画像セグメンテーション機能を使うと、複雑なフレーズ、条件付きロジック、抽象概念を理解することで、視覚データの直感的な操作が可能になり、デベロッパーのエクスペリエンスが効率化されるとともに、メディア編集、安全モニタリング、損害査定などの新しい分野に応用できる可能性が生まれます。

    Conversational image segmentation with Gemini 2.5
  • 2025年7月17日 / Gemini

    Gemini API、Veo 3 でのビルドに対応開始

    Google の最新 AI 動画生成モデルである Veo 3 が、Gemini API と Google AI Studio を通じて有料プレビュー版で利用可能になりました。Google I/O 2025 で発表された Veo 3 は、会話や背景音、動物の鳴き声など、動画と同期した音声の生成にも対応しています。自然光の表現や物理的な動きを再現したリアルなビジュアルに加え、画面上の動きに同期した正確なリップシンクとサウンドも提供します。

    Build with Veo 3, now available in the Gemini API and Google AI Studio
  • 2025年7月16日 / AI

    Gemini の推論を活用する: Vertex AI での logprobs の手順ガイド

    Vertex AI の Gemini API に「logprobs」機能が正式に導入されました。選択したトークンと代替トークンの確率スコアを表示することで、モデルの意思決定に関する分析情報を提供します。この手順ガイドでは、この機能を有効にして解釈し、信頼度の高い分類、動的予測入力、定量的な RAG 評価などの優れたユースケースに適用する方法を説明します。

    logprobs_meta
  • 2025年7月16日 / Cloud

    スタンフォード大学の Marin 基盤モデル: JAX を使用して開発された初の完全オープンモデル

    Marin プロジェクトは、開発プロセス全体をアクセス可能で再現可能なものにすることで、AI における「オープン」の定義をモデル自体にとどまらず科学的プロセス全体にまで拡張することを目指しています。この取り組みは JAX フレームワークとその Levanter ツールを活用しており、基盤モデルの詳細な精査、信頼性の確保、そのうえでの構築を可能にすることで、より透明性の高い AI 研究の未来を育みます。

    Stanford Marin project in JAX
  • 2025年7月16日 / Gemini

    ADK と Gemini CLI でエージェントの「バイブ ビルディング」フローをシンプルに

    エージェント開発キット(ADK)がアップデートされました。CLI がコスト効率のよい形で ADK フレームワークを深く理解できるようになるので、AI エージェントの作成プロセスがシンプルかつ高速になります。デベロッパーは、実用的なエージェントのアイデア出し、生成、テスト、改善を会話型プロンプトからすばやく実施でき、手間を減らして、生産的な「フロー」状態を保つことができます。

    ADK + Gemini CLI: Supercharge Your Agent Building Vibe