We’re bringing Opal to 15 new countries and making it even easier to build.

Amazon Web ServicesがAI搭載統合開発環境「Kiro」のパブリックプレビューを開始。Anthropic社のClaude Sonnet 3.7/4.0を搭載し、従来の「バイブコーディング」を超えたスペック駆動開発を実現。月19ドルから利用可能で、競合他社との差別化を図る。

ランサーズが提供する新AIエージェント『ランサーズ ジムインAI』は、業務全体を効率化するワークフロー機能を搭載。AIの活用法が変化します。

ソフトウェア開発の世界は常に進化しており、AI搭載ツールは現代の開発者のワークフローに不可欠な要素となりつつあります。その中で登場したのが OpenAI Codex CLI です。これは、多くの開発者が最も時間を費やす場所、つまりターミナルで動作するように設計された、軽量かつ強力なコーディングエージェントです。 あなたのコマンドラインに、コードベースを理解し、コードを書き、コンポーネントをリファクタリングし、テストを生成し、複雑なスニペットを説明し、ファイルを管理し、さらにはコマンドを実行できるアシスタントがいることを想像してみてください。しかも、そのすべてがバージョン管理とセキュリティ境界を尊重しながら行われます。これがCodex CLIの目指すところです。ChatGPTのような高度な言語モデルの推論能力と、ローカル開発環境と対話する実践的な能力を融合させることを目的としています。 このチュートリアルでは、OpenAI Codex CLIのセットアップ、設定、使用方法をガイドし、ターミナルから直接コードと対話する方法を変革します。 (画像: CodexデモGIF codex "explain this codebase to me" を使用)(プロンプトで提供されたGIFがここに埋め込まれていると想像してください。Codex CLIがコードを分析し、ターミナルで説明を提供している様子を示しています) 1. 実験的テクノロジーに関する免責事項 始める前に、Codex CLIは実験的なプロジェクトであることを理解することが重要です。オープンソースコミュニティ内で活発に開発が進められています。これは以下のことを意味します： 安定性： まだ完全に安定していない可能性があります。バグや予期しない動作に遭遇するかもしれません。 機能： 一部の機能は未完成であったり、変更される可能性があります。 破壊的変更： 将来のアップデートで、以前のバージョンやワークフローとの互換性を損なう変更が導入される可能性があります。 開発チームは、以下を通じてコミュニティの参加を奨励しています： バグレポート（不具合報告） 機能リクエスト（機能要望） プルリクエスト 一般的なフィードバック（「Good vibes」） この段階でCodex CLIを使用することにより、あなたはその進化に参加することになります。GitHubのIssueやプルリクエストを通じて、その未来を形作る手助けをしてください！ 2. はじめに：なぜCodex CLIなのか？ グラフィカルなIDE拡張機能やWebベースのAIチャットインターフェースも強力ですが、Codex CLIは特に、コマンドラインの速度、効率、制御を好む開発者向けに作られています。 主な利点： ターミナルネイティブ： ターミナルで作業する開発者向けに設計されています。 ChatGPTレベルの推論： 強力な言語モデルを活用し、コンテキストを理解し、コードや説明を生成します。 コード実行とファイル操作： チャットにとどまらず、実際にコードを実行し、依存関係をインストールし、リポジトリ内のファイルを変更できます。 バージョン管理対応： Gitワークフローと自然に統合し、AIが生成した変更を確認してコミットできます。 ほぼ設定不要： Node.jsとOpenAI APIキーがあればすぐに始められます。 設定可能な自律性： 変更の提案からコマンドの自動実行まで、エージェントにどれだけの自由を与えるかを決定できます。 セキュリティ重視： 特に自律性の高いモードにおいて、意図しない副作用を防ぐためにサンドボックス化を実装しています。 マルチモーダルな可能性： 将来的には、スクリーンショットや図を理解する機能も計画されています。 オープンソース： どのように動作するかが透明であり、誰でも開発に貢献できます。 要するに、Codex CLIは、あなたの特定のリポジトリを深く理解し、対話するチャット駆動開発パートナーとなることを目指しています。 3. 前提条件とシステム要件 Codex CLIをインストールする前に、システムが以下の要件を満たしていることを確認してください：

🧠 概要： 概要 この記事では、オープンソースのワークフロー自動化ツール「n8n」とBaaSプラットフォーム「Supabase」を連携させる手順が紹介されています。セルフホストでの環境構築と、データベースとしてSupabaseを使用する方法が詳しく説明されています。 要約の箇条書き n8nの概要 ワークフロー自動化ツールであり、各種Webサービスの連携が可能。 プログラミング不要で視覚的にフローを作成できる。 最近、AI Agent機能が搭載され注目を集めている。 Supabaseの概要 BaaSプラットフォームで、データベースと認証機能を提供。 オープンソースでセルフホストが可能だが、今回はクラウド版を使用。 実行環境と事前準備 Windows 11 + WSL2 (Ubuntu 22.04) 環境で開発。 Dockerを使用してn8nを設置。 Supabaseプロジェクトのセットアップ Supabaseアカウントを作成し、新しいプロジェクトを作成。 接続情報とSSL証明書を取得。 n8nのセットアップ n8n用のディレクトリを作成。 docker-compose.yml を作成してn8nを簡単に起動する。 .envファイルにSupabase接続情報を設定。 この記事は、初心者でも手順を追って簡単にn8nとSupabaseを連携させる方法を示しています。 2025年5月25日 09:37 最近Xでよく見かけるワークフロー自動化ツール「n8n」！気になっていたので実際に触ってみよう！クラウド版もありますがOSSでも提供されてるし、せっかくならセルフホストしてついでにデータベースもSupabaseにしてみちゃおう！ということで今回はローカルでのn8n構築とsupabaseをDBとして連携させる手順を書いていきます！ 必要なファイルや設定まで記載しております。 n8nとSupabaseについてざっくり学んでみよう！ n8nとは？ n8n（エヌ・エイト・エヌ）は様々なWebサービスやアプリケーションを連携させて、定型業務を自動化が出来る「ワークフロー自動化ツール」です。オープンソースなのでセルフホストも出来ますし、クラウド版もあります。 プログラミングの知識がなくても、例えば「Gmailで特定のメールを受信したら、その添付ファイルをGoogle Driveに保存し、内容を要約してSlackに通知する」といった一連の流れを、機能ごとの『ノード』と呼ばれるブロックを画面上で線で繋いでいくだけで構築できます。 最近、n8nが特に注目を集めているかというと、その理由は「AI Agent機能」が搭載されたことが大きいかなと思います。MCPももちろん使えます！ HPに掲載されている「AI Agent機能」を含んだワークフローイメージ 同じようなツールとしてDifyもあります。これは印象ですが、n8nはトリガー（Gmailの受信とかファイルの作成時とか）を受けて自動的に処理をさせるのに長けており、DifyはやはりLLMのチャットボット周りの開発のしやすさに長けてるのかなと感じています。個人的なメリットとしては、n8nは軽量なので他のアプリとか起動してても割と重くならずに動いてくれるのが嬉しいなと。 Supabaseとは？ Supabase（スーパーベース）はWebサービスやアプリ開発におけるデータベースや認証機能などの機能を提供するBaaS（Backend as a Service）プラットフォームです。私自身、データベースがあまり得意ではなく、なるべくコスト（費用や構築・連携の手間）低くやりたかったので今回利用してみました。 Supabaseもオープンソースでセルフホストが可能ですが、今回はクラウド版を使用します。無料でも500MBのデータベースと1GBのファイルストレージが使えるので十分かなと。なお、今回はn8nのデータベースとしてSupabaseを利用していますが、n8nだけでもローカルで動かすことは可能です。 実行環境と事前準備 今回は以下の環境で構築しました。WSL2の環境で開発と実行をしていますが、基本的にはDockerが入っていればWindowsでもMacでも問題ないと思います。 環境 Windows 11 + WSL2 (Ubuntu 22.04)

The best way to get AI coding agents to solve hard problems in complex codebases. - humanlayer/humanlayer

現在プライベートベータ中のGPT-5搭載セキュリティエージェントが、実際の研究者のようにソフトウェアをスキャン、推論、修正し、AI主導の防御を開発ワークフローに組み込むことを目指しています。 OpenAIは、GPT-5を搭載した自律型エージェント「Aardvark」を発表しました。これは、人間のセキュリティ研究者のようにコードをスキャンし、理解し、プロの脆弱性アナリスト並みの推論能力で修正できるよう設計されています。 木曜日に発表され、現在プライベートベータで提供されているAardvarkは、AI主導のソフトウェアセキュリティへの大きな飛躍として位置付けられています。 従来のスキャナーが機械的に疑わしいコードを検出するのとは異なり、Aardvarkはコードがどのように、なぜそのように動作するのかを分析しようとします。「OpenAI Aardvarkは、人間のセキュリティ研究者を模倣している点が異なります」とEIIRTrendのCEO、Pareekh Jain氏は述べています。「LLMによる推論を活用し、コードの意味や挙動を理解し、人間のセキュリティ研究者のようにコードを読み、分析します。」 Jain氏はさらに、Aardvarkが開発パイプラインに直接組み込まれることで、セキュリティを開発後の懸念事項から、ソフトウェア自体とともに進化する継続的な安全策へと変えることを目指していると述べています。 コードの意味解析から検証済みパッチまで OpenAIによれば、Aardvarkのユニークな点は、推論、自動化、検証を組み合わせていることです。単に潜在的な脆弱性を指摘するだけでなく、リポジトリ全体をマッピングし、その周囲にコンテキストに基づく脅威モデルを構築することから多段階の分析を開始します。そこから新しいコミットを継続的に監視し、それぞれの変更がリスクをもたらすか、既存のセキュリティパターンに違反していないかをチェックします。 さらに、潜在的な問題を特定すると、Aardvarkはサンドボックス環境でその発見が実際に悪用可能かどうかを検証し、問題を報告します。 この検証ステップは、変革的なものとなる可能性があります。従来の静的解析ツールは、開発者にとって本当に悪用可能ではないにもかかわらずリスクがあるように見える問題、いわゆる「誤検知」を大量に発生させることがよくあります。「最大の利点は、誤検知を大幅に減らせることです」とJain氏は述べています。「オープンソースコードや開発パイプラインの一部として役立ちます。」 脆弱性が確認されると、AardvarkはCodexと連携して修正案を提案し、その修正が新たな問題を引き起こさないか再度分析します。OpenAIによると、ベンチマークテストでは、テスト用リポジトリ内の既知および人工的に導入された脆弱性の92%を特定したとされており、AIが近い将来、現代のコード監査の一部を担う可能性を示しています。 オープンソースの保護とセキュリティの左シフト Aardvarkの役割は企業環境にとどまりません。OpenAIはすでにオープンソースリポジトリ全体でAardvarkを展開しており、実際の脆弱性を複数発見し、そのうち10件が公式CVE識別子を取得したとしています。同社は、選定された非営利のオープンソースプロジェクトに対し、無償でスキャンを提供する計画も明らかにしており、管理者が公表前に修正できるよう調整された開示フレームワークの下で実施されます。 このアプローチは、ソフトウェアセキュリティが民間部門だけの問題ではなく、共有されたエコシステムの責任であるという認識の高まりと一致しています。「セキュリティがますます重要かつ高度化する中で、これらの自律型セキュリティエージェントは大企業にも中小企業にも役立つでしょう」とJain氏は付け加えました。 OpenAIの発表はまた、「セキュリティの左シフト」と呼ばれる業界全体の概念も反映しています。これは、セキュリティチェックを開発工程に直接組み込むことで、開発サイクルの終盤のテストとして扱うのではなく、開発初期からセキュリティを確保するという考え方です。年間4万件以上のCVE登録脆弱性が報告され、グローバルなソフトウェアサプライチェーンが常に攻撃にさらされている中、AIを開発者のワークフローに統合することで、スピードと警戒のバランスが取れるようになると同社は述べています。 翻訳元:

結論（Answer Box）Google I/O 2025 では、映像＋音声同時生成の Veo 3、自律型コーディングエージェント Jules、熟考モード搭載の Gemini 2.5 Pro Deep Think、写実画像生成 Imagen 4、映画シーンを一括制作する Flow が登場しました。これら 5 つは連携し、開発とクリエイティブのワークフローを劇的に短縮します。 Veo 3：映像×音声の没入型ジェネラティブビデオ Step 1 何が起きた？ Google は Veo 3 を公開。ひと言でいえば 動画と環境音を同時に生成 できる AI です。 Step 2 技術のキモ Diffusion‑Transformer（拡散モデル＋文脈理解 AI）で高精細フレームを生成。 Audio Co‑Modelling（音声共学習：映像特徴と波形を同時学習）によりシーンに合う効果音を合成。 条件拡張レンダリング（physics‑accurate rendering：物理法則を考慮した描画）で光と質感をリアルに再現。 Step 3 活用アイデア Step 4 試し方 Ultra サブスク加入者は Flow 内からベータ利用可能。生成上限は無制限。

2025年最初のニュースとして、AdobeがPremiere Pro、After Effectsのβ版およびFrame.ioに新機能を投入した。24年にはPremiere Proに実装予定の3つの機能を発表したが、そのうち「カットの続きを作る」機能は昨年のうちに実装された。今回、β版に搭載された残り2つの機能を試しながら、今後の映像制作への変化について考えてみたい。

先日のOracle AI World開催に合わせて、Autonomous AI Database 26ai (旧Autonomous Database 23ai) に「Select AI Agent」という機能が追加されました。 詳細は下記アナウンスをご参照ください。 ...

エイトレッドは、幕張メッセで開催される「Cybozu Days 2025」に出展。新サービス「AI搭載ワークフロー」などを紹介し、業務効率化を提案します。

VeBuIn株式会社が新たにリリースした『ジュガール』の文書管理機能は、文書ライフサイクル全体を効率的に統制し、企業の内部統制を強化します。シームレスな管理体制を実現しました。

株式会社ピーエスシーが提供するCoo KaiワークフローにAI機能が新たに搭載され、業務プロセスの効率化が図られます。2025年からの利用開始です。

最新のAMD Ryzen7 8845HS搭載GMKtecミニPCを徹底解説。その驚異的な性能、拡張性、冷却性能、そしてAI機能まで、詳細なレビューをお届けします。コンパクトながらパワフルなこの一台が、あなたのワークフローとエンターテイメントを革新します。

株式会社エイトレッドがリリースした「AI搭載ワークフロー」は、生成AIを用いて稟議書作成を効率化し、業務の生産性向上に寄与します。全社員がAIを身近に体験できる新しい仕組みを紹介します。

M5チップ搭載MacBook Proが登場！AI処理能力が前世代比2倍に。クリエーター・開発者のワークフローを革新するM5の全貌と影響を解説。今すぐチェック！

この記事では、AI搭載コードエディタのCursorの全機能を、公式サイトのドキュメントをベースに、網羅的かつ体系的にまとめました。 v1.4の最新アップデート内容も含めて、各機能の概要や使い方、設定項目について詳しく説明していきます。開発作業の参照資料として活用してもらえれ...

株式会社ピーエスシーが新たに発表したCoo KaiワークフローのAI機能搭載について解説します。業務プロセスの効率化が期待できる新時代のツールです。

アリババの動画生成AI「Wan2.2」を、RTX 4070搭載PCで実際に動かす。公式ワークフローとEasyWan22での導入手順を解説。入門者向け。