AIエージェント

コーディングエージェントの現状と未来への展望 【第2回】主要ツール比較と構造的課題

こんにちは！ 今回は、コーディングエージェントシリーズ第２回です！ 前回の第1回では、2025年12月時点で百花繚乱状態にあるAIコーディングエージェントの全体像を俯瞰しました。 商用サービスからオープンソースまで20以上のツールを紹介し、それらを「CLIベース」「IDE統合型」「AI特化IDE型」「自律型」の4つのカテゴリに分類しました。 また、コーディングエージェントの本質が「LLM＋ツール層」のオーケストレーションシステムであること、つまりLLM自体はコード生成と判断のみを担い、実際のファイル保存やコマンド送信はエージェントフレームワーク側が行うという基本アーキテクチャについても解説しました。 さて、今回は、「実際に使い込むと見えてくる課題」にフォーカスします。 正直なところ、どのツールも「すごい！」と感じる瞬間がある一方で、しばらく使っていると「あれ？」と思う場面に遭遇します。 セッションが長くなると急に性能が落ちたり、昨日教えたはずのことを今日は忘れていたり、ベンチマークで高スコアだったはずなのに自社コードではうまくいかなかったり……。 これらは単なる「まだ発

LLM

LLM学習の現実：GPU選びから学習コストまで徹底解説

こんにちは！ なぜOpenAIやAnthropicは世界最高水準のLLMを作れるのに、それに肩を並べる日本発のLLMは存在しないのでしょうか？ 技術力の差でしょうか。それとも人材の問題でしょうか。 答えはもっとシンプルです。GPUの枚数とお金です。 今日はそんな 「LLMの学習」にフォーカスをあて、そのリアルについて徹底解説いたします！ 1. はじめに 「LLMを自分で学習させてみたい」 そう思ったとき、最初にぶつかる壁がGPUの問題です。 どのGPUを何枚使えばいいのか。クラウドで借りるべきか、オンプレで買うべきか。そもそも個人や小規模チームでLLM学習は現実的なのか。 本記事では、こうした疑問に対して、具体的な数字と事例を交えながら答えていきます。 たとえばLLaMA 2の学習にはA100が2,048枚使われました。DeepSeek-V3は約8億円かかりました。では、あなたの手元のGPUでは何ができるのか。そこを明らかにしていきたいと思います。 対象読者は、LLM学習に興味があるエンジニアや研究者です。PyTorchでモデルを書いたことがある程度の知識を前提とし

生成AI最前線

今からはじめるClaude Code

こんにちは！ 今日は、最近エンジニアの間で話題になっているAIコーディングエージェント「Claude Code」について取り上げます。 AIによるコーディング支援ツールはここ1〜2年で一気に増え、「結局どれを選べばいいのか分からない」と感じている方も多いのではないでしょうか。本記事では、そうした中でClaude Codeを実際に使ってみた所感と、Windows環境での導入・運用の考え方を整理していきます。 AIコーディングツール、どれを使う？ 2025年は、AIコーディング支援が一気に“実用品”になり、選択肢が増えすぎて迷いやすい年になりました。 GitHub Copilot、Cursor、Windsurf、Devin、Aider、Cline、OpenHandsなど、商用からオープンソースまで含めると、軽く20種類を超えます。 機能や思想が似ているものも多く、情報を追うだけで疲れてしまう、という方も少なくないと思います。 以前、当社ブログでは「AIコーディングエージェント20選」で全体像を整理しました。 AIコーディングエージェント20選！現状と未来への展望 【第1回】

LLM

日本語対応 LLMランキング2025　～ベンチマーク分析レポート～(12月18日版)

はじめに 本レポートは、Nejumi Leaderboard 4のベンチマークデータ（2025/12/18版）に基づいて、日本語対応LLMの性能を総合的に分析したものです。 前回は 2025/10/12 版の分析レポートを公開しましたが、たった2か月で劇的な変化がありました！ （定期的に最新LLMランキングを更新してまいります。当社のX(旧Twitter)をフォローいただくことで更新情報を受け取り可能です） Nejumi Leaderboard 4は、日本語タスクにおけるLLMの性能を多角的に評価する信頼性の高いベンチマークとして知られています。 本分析では、商用APIモデルとオープンモデルの両方を対象に、それぞれの特徴や傾向を詳しく見ていきます。 オープンソースモデルについて Weightがオープンなモデルは場合によっては「オープンソースモデル」、「OSSモデル」と呼ばれますが、モデルによっては「オープンソース」と呼ぶには不十分な場合があるため本稿では、「オープンソースモデル」ではなく「オープンモデル」と表現しています。 ベンチマーク分析について 本レポートは、

AIエージェント

AIコーディングエージェント20選！現状と未来への展望 【第1回】全体像と基礎

こんにちは！ 今回は、20種類以上あるまさに百花繚乱なAIコーディングツールを一挙に紹介＆解説していきたいとおもいます！ AIをつかったコーディングはもはや常識となり、日々目まぐるしく新しいツールが登場しています。当社でも自社開発のAIコーディングツールをふくめ複数のツールを活用してソフトウェア開発をすすめていますが、次々とナイスなツールがでてきて興奮しつつも、正直キャッチアップが追いつかない…！という状況です。 「結局どれを使えばいいの？」「Claude CodeとCursorって何が違うの？」「オープンソースでも使えるやつあるの？」——そんな疑問を持っている方も多いのではないでしょうか。 そこで本シリーズでは、2025年12月時点でのAIコーディングツールを徹底的に整理してみました。商用サービスからオープンソースまで、20以上のツールを比較しながら、それぞれの特徴や使いどころ、そして現時点での限界についても現場視点をいれながら正直にお伝えしていければとおもいます ※「AIコーディングツール」は「コーディングエージェント」といったほうが今風なので記事内ではコーディングエー

日々の開発Tips

【NPM】クラシックトークンが2025年12月9日に完全廃止されたことに伴うパッケージのインストールエラー(403)と対処法

こんにちは！ 本日は2025年12月9日に行われた npm に関する重要なアップデートについて解説いたします！ 2025年12月9日、npmがセキュリティ強化のためclassic tokenを完全に無効化しました。 この影響で、プライベートパッケージを使用しているプロジェクトで突然npm installが失敗するケースが発生しています。（パブリックパッケージの使用には影響はありません） 本記事では、実際に遭遇したエラーと解決方法についてみていきたいと思います。 発生した問題 症状 プライベートパッケージ（@your-org/package-name形式）を含むプロジェクトで npm install を実行すると、以下のようなエラーが発生 パターン1: 404エラー npm ERR! code E404 npm ERR! 404 Not Found - GET https://registry.npmjs.org/@your-org/package-name/... npm ERR! 404 '@your-org/package-name@x.x.

LLM

Anthropic Python SDKのcount_tokens機能が0.75.0～正式版に変わりました：移行ガイド

こんにちは！ 本日は Anthropic Claude API を使用するのに便利な Anthropic Python SDK に関する話題です！ 2週間ほど前にわりと大きな変更がありましたので、解説いたします。 はじめに 「あれ、client.count_tokens() が動かない...」 Anthropic Python SDKをアップデートしたら、今まで動いていたトークンカウントのコードがエラーになった。そんな経験をされたLLMエンジニアの方も多いのではないでしょうか。 当社のBestllamのように、LLM統合サービスを開発していると、実際にユーザーがどれほどのトークンを使用しているのかを正確に把握することは非常に重要になります。利用料金の計算、コンテキストウィンドウの管理、そしてユーザーへの使用量の可視化など、トークンカウント機能はサービスの根幹を支える機能です。そのため、この機能が突然動かなくなると影響は小さくありません。 ゆえに本番サービスを提供している場合、pip install で気軽にSDKバージョンを上げてはいけません。 さて、Anthropi

日々の開発Tips

ログを ちょこっと grep するツール "ちょこぐれっぷ" つくりました

こんにちは！ 今日はちょこっとしたツールをつくりました。 ログをちょこっとgrepするツールです。もちろん無料。 chocoGrep - ちょこっとgrep！ログフィルタツールちょこっとgrepするならchocoGrep！「error or warning」と書くだけの簡単or/and検索。AIエージェントに渡す前にログを最適化。正規表現不要、インストール不要。chocoGrepQualiteg Inc. Cursor、Devin、Claude Code、ChatGPT——AIコーディングエージェントにエラーログを渡してデバッグを手伝ってもらう。もう日常ですよね。 でも、 * ログを全部貼り付けたら、AIの応答がやたら遅い * 「トークン制限を超えました」と怒られる * 大量のログの中から、AIが的外れな部分に注目してしまう そこで、つくったちょこっとgrepするためのツールです 名付けて　ちょこぐれっぷ！chogoGrep！ chocoGrepって何？ ブラウザで動く、ゆるいgrepツールです。 ログを貼り付けて、検索ワードを入れるだけ。インストール不要

日々の開発Tips

GPUを使った分散処理で見落としがちなCPUボトルネックとtasksetによる解決法

こんにちは！ 複数枚のGPUをつかった並列処理システムを設計しているときCPUについてはあまり考えないでシステムを設計してしまうことがあります。 「機械学習システムの主役はGPUなんだから、CPUなんて、あんまり気にしなくてよいのでは」 いいえ、そうでもないんです。 推論中のあるタイミングに急に動作が遅くなったりするときCPUが原因であることがけっこうあります。 概要（5分で分かる要点） 先日GPUを使った並列処理システムで、予期しないCPUボトルネックが発生し、パフォーマンスが大幅に低下する問題に遭遇しました。 複数のプロセスが異なるGPUを使用しているにも関わらず、処理が極端に遅くなる現象の原因は、処理パイプラインの一部に含まれるCPU集約的な計算処理でした。 問題の症状 * 単一プロセス実行時：正常な速度 * 複数プロセス並列実行時：処理時間が数倍に増加 * GPUリソースに競合なし（nvidia-smiで確認済み） 根本原因 処理パイプラインにGPUに適さないCPU集約的な計算（データ前処理、統計変換など）が含まれており、複数プロセスが同じCP

LLM

Model Context Protocol完全実装ガイド 2025- 仕様変遷から最新Streamable HTTPまでの全て

こんにちは！ 現在、LLM業界で破竹の勢いでひろまっているMCPについて、本日はとくに実装面について解説していきたいとおもいます。 MCP、MCPとひとくちにいっていますが、実は短期間でけっこう「標準」とよばれる仕様が変化しておりますので、仕様のバリエーションを順を追って解説しつつ、実際に実装をしていきたいとおもいます。 さて、MCPですが、2024年後半、Anthropicが発表したModel Context Protocol（MCP）は、AI分野における重要な転換点となりました。 従来、各AIベンダーが独自に実装していたツール呼び出し機能(tool useと呼びます）を標準化し、AIモデルと外部システムの連携を統一的に扱える仕組みを提供しました 本記事で、MCPの誕生から現在に至るまでの技術的変遷を詳細に追いながら、2025年時点での最適な実装方法を完全なソースコードと共に解説します。特に、仕様の変化に振り回されがちな実装者の視点から、なぜ現在の形に収束したのか、そして今後どのような実装アプローチを取るべきかを明確にしていきます。 第1章 MCPが解決しようとした問題

Event

【出展報告】ASCII STARTUP TechDay 2025

こんにちは！ 本日、「ASCII STARTUP TechDay 2025」に出展してまいりましたのでレポートさせていただきます！ ASCII STARTUP TechDay 2025 ASCII STARTUP TechDay 2025は、2025年11月17日（月）に東京・浅草橋ヒューリックホール&カンファレンスで開催された、ディープテック・スタートアップのエコシステム構築をテーマにした展示交流・カンファレンスイベントです。 秋の展示会は本当にいいですね 本日はとてもよいお天気で、涼しくて、展示会にはピッタリの気候で朝からルンルンでした。しかも午後からの展示会ということで、気持ちに余裕をもって朝の業務をこなしていたところ、けっこうすぐに昼前になり、あわてて現場へ。 浅草橋は当社からもわりと近いという立地の良さを甘く見ておりましたが💦、なんとか予定時刻前に到着しました。やっぱり、都心開催は本当にありがたいですね。 会場へ急いでいると、おなかが「ぐ～」と鳴り 「そういえば、朝食まだだったわ」 とおもったところに、なんと私の大好きなエッセンさん🍞のトラックがあるで

AI-Business

サブスクビジネス完全攻略 第1回～『アープがさぁ...』『チャーンがさぁ...』にもう困らない完全ガイド

なぜサブスクリプションモデルが世界を変えているのか、でもAI台頭でSaaSは終わってしまうの？ こんにちは！ Qualitegコンサルティングです！ 新規事業戦略コンサルタントとして日々クライアントと向き合う中で、ここ最近特に増えているのがSaaSビジネスに関する相談です。興味深いのは、その背景にある動機の多様性です。純粋に収益モデルを改善したい企業もあれば、 「SaaS化を通じて、うちもデジタルネイティブ企業として見られたい」 という願望を持つ伝統的な大企業も少なくありません。 SaaSという言葉が日本のビジネスシーンに本格的に浸透し始めたのは2010年代前半。それから約15年が経ち、今やSaaSは「先進的な企業の証」のように扱われています。 まず SaaSは「サーズ」と読みます。 （「サース」でも間違ではありません、どっちもアリです） ほかにも、 MRR、ARR、アープ、チャーンレート、NRR、Rule of 40…… こうした横文字が飛び交う経営会議に、戸惑いながらも「乗り遅れてはいけない」と焦る新規事業担当者の姿をよく目にします。 しかし一方で、2024

News

ASCII STARTUP TechDay 2025に出展します！

株式会社Qualitegは、2025年11月17日（月）に東京・浅草橋ヒューリックホール＆カンファレンスで開催される「ASCII STARTUP TechDay 2025」に出展いたします。 イベント概要 「ASCII STARTUP TechDay 2025」は、日本のディープテックエコシステムを次のレベルへ押し上げ、新産業を創出するイノベーションカンファレンスです。ディープテック・スタートアップの成長を支えるエコシステムの構築、そして成長・発展を目的に、学術、産業、行政の垣根を越えて知を結集する場として開催されます。 開催情報 * 日時：2025年11月17日（月）13:00～18:00 * 会場：東京・浅草橋ヒューリックホール＆カンファレンス * 住所：〒111-0053 東京都台東区浅草橋1-22-16ヒューリック浅草橋ビル * アクセス：JR総武線「浅草橋駅（西口）」より徒歩1分 出展内容 当社ブースでは、以下の3つの主要サービスをご紹介いたします。 1.

IT & AIテクノロジー

大企業のAIセキュリティを支える基盤技術 - 今こそ理解するActive Directory 第4回 プロキシサーバーと統合Windows認証

11月に入り、朝晩の冷え込みが本格的になってきましたね。オフィスでも暖房を入れ始めた方も多いのではないでしょうか。 温かいコーヒーを片手に、シリーズ第4回「プロキシサーバーと統合Windows認証」をお届けします。 さて、前回（第3回）は、クライアントPCやサーバーをドメインに参加させる際の「信頼関係」の確立について深掘りしました。コンピューターアカウントが120文字のパスワードで自動認証される仕組みを理解いただけたことで、今回のプロキシサーバーの話もスムーズに入っていけるはずです。 ChatGPTやClaudeへのアクセスを監視する中間プロキシを構築する際、最も重要なのが「確実なユーザー特定」です。せっかくHTTPS通信をインターセプトして入出力内容を記録できても、アクセス元が「tanaka_t」なのか「yamada_h」なのかが分からなければ、監査ログとしての価値は半減してしまいます。 今回は、プロキシサーバー自体をドメインメンバーとして動作させることで、Kerberosチケットの検証を可能にし、透過的なユーザー認証を実現する方法を詳しく解説します。Windows版Squid

Blog

エンジニアリングは「趣味」になってしまうのか

こんにちは！ 本日は vibe coding（バイブコーディング、つまりAIが自動的にソフトウェアを作ってくれる）と私たちエンジニアの将来について論じてみたいとおもいます。 ちなみに、自分で作るべきか、vibe codingでAIまかせにすべきか、といった二元論的な結論は出せていません。 悩みながらいったりきたり考えてる思考過程をツラツラと書かせていただきました。 「作る喜び」の変質 まずvibe codingという言葉についてです。 2025年2月、Andrej Karpathy氏（OpenAI創設メンバー）が「vibe coding」という言葉を広めました。 彼は自身のX（旧Twitter）投稿で、 「完全にバイブに身を任せ、コードの存在すら忘れる」 と表現しています。 つまり、LLMを相棒に自然言語でコードを生成させる、そんな新しい開発スタイルを指します。 確かにその生産性は圧倒的です。Y Combinatorの2025年冬バッチでは、同社の発表によれば参加スタートアップの約25%がコードの95%をAIで生成していたとされています（TechCrunch, 2

発話音声からリアルなリップシンクを生成する技術 第5回(後編)：Transformerの実装と実践的な技術選択

なぜGPTで成功したTransformerが、リップシンクでは簡単に使えないのか？データ量・計算量・過学習という3つの課題を深掘りし、LSTMとTransformerの実践的な使い分け方を解説。さらに転移学習という第三の選択肢まで、CEATEC 2025で見せた「アバター」の舞台裏を、クオ先生とマナブ君の対話でわかりやすく紐解きます。

Event

(株)Qualiteg、CEATEC 2025 出展レポート

こんにちは！ 2025年10月14日から17日までの4日間、幕張メッセで開催されたアジア最大級の総合展示会「CEATEC 2025」（主催者発表、総来場者数98,884名)に、株式会社Qualitegとして出展してまいりました！ プレスリリース 株式会社Qualiteg、CEATEC 2025に出展　― AIアバター動画生成サービス「MotionVox®」最新版を実体験株式会社Qualitegのプレスリリース（2025年10月10日 08時50分）株式会社Qualiteg、CEATEC 2025に出展　― AIアバター動画生成サービス「MotionVox®」最新版を実体験PR TIMES株式会社Qualiteg CEATEC 2025 出展概要 当社は幕張メッセのホール６にあるネクストジェネレーションパークというエリアの 6H207 にブースを構えました。 「Innovation for All」というCEATECのテーマにあわせ、今回は、 AIアバター動画生成サービスMotionVoxを中心に当社の革新的なAIソリューションを展示させていただきました。 展示内容紹介に

LLM

日本語対応 LLMランキング2025　～ベンチマーク分析レポート～

はじめに 本レポートは、Nejumi Leaderboard 4のベンチマークデータ(2025/10/11版)に基づいて、日本語対応LLMの性能を総合的に分析したものです。 Nejumi Leaderboard 4は、日本語タスクにおけるLLMの性能を多角的に評価する信頼性の高いベンチマークとして知られています。 本分析では、総合スコアとコーディングスコアの2つの観点から、商用APIモデルとオープンモデルの両方を対象に、それぞれの特徴や傾向を詳しく見ていきます。 オープンソースモデルについて Weightがオープンなモデルは場合によっては「オープンソースモデル」、「OSSモデル」と呼ばれますが、モデルによっては「オープンソース」と呼ぶには不十分な場合があるため本稿では、「オープンソースモデル」ではなく「オープンモデル」と表現しています。 ベンチマーク分析について 本レポートは、LLM選択の参考情報として、ベンチマークデータから読み取れる傾向や特徴を提示するものです。最終的なモデル選択においては、これらの情報を踏まえつつ、実際の使用環境での検証を行うことをおすすめいたし

LLM

Claude 4.5 APIにおける画像入力のトークン数計算と最適化ガイド

こんにちは！ 今回は、Claude 4.5 sonnet/haiku、Claude 4.1 OpusをAPIからつかうときの画像のトークン数計算方法について詳しく解説します。 画像トークン数の計算方法 Claude 4.5 APIに送信する画像は、テキストと同様にトークンとしてカウントされ、料金計算の基礎となります。画像がAPIのサイズ制限内でリサイズ不要な場合、以下の簡単な計算式でトークン数を推定できます。 基本計算式 トークン数 = (横幅px × 縦幅px) ÷ 750 この計算式を使用することで、アップロード前にコストを予測し、必要に応じて画像を最適化することが可能になります。例えば、1000×1000ピクセルの画像は約1334トークンを消費し、Claude 4.5の料金体系では、画像1枚あたりのコストを事前に計算できます。1092×1092ピクセル（1.19メガピクセル）の画像であれば約1590トークンとなり、これを基準にバッチ処理のコストも見積もることが可能です。 画像サイズの制限と最適化 Claude 4.5 APIには画像サイズに関するいくつかの重要な

Python

Pythonの落とし穴：__len__メソッドを実装したらオブジェクトの真偽値判定が変わってしまった話

こんにちは！ Pythonでカスタムクラスを作成していて、 「オブジェクトは存在するのにif文でFalseと判定される」 という不可解な現象に遭遇したことはありませんか？ この記事では、__len__メソッドを実装することで生じる、予期しない真偽値判定の挙動について解説いたします！ 実際に遭遇したバグ ユーザーの投稿を管理するクラスを実装していたときのことです class PostManager: """ブログ投稿を管理するクラス""" def __init__(self, user_id): self.user_id = user_id self._posts = [] self._cache = {} def __len__(self): """投稿数を返す""" return len(self._posts) def add_post(

News

CEATEC 2025に出展します！フォトリアルAIアバター「MotionVox🄬」の最新版を実体験いただけます

株式会社Qualitegは、2025年10月14日（火）～17日（金）に幕張メッセで開催される「CEATEC 2025」に出展いたします。今回の出展では、当社が開発したフォトリアリスティックAIアバター技術「MotionVox🄬」をはじめ、最新のAI技術とビジネスイノベーションソリューションをご紹介いたします。 出展概要 * 会期：2025年10月14日（火）～10月17日（金） * 会場：幕張メッセ * 出展エリア：ネクストジェネレーションパーク * ブース番号：ホール6 6H207 * CEATEC内特設サイト:https://www.ceatec.com/nj/exhibitor_detail_ja?id=1915 見どころ：最先端AI技術を体感できる特別展示 1. フォトリアルAIアバター「MotionVox🄬」 テキスト入力だけで、まるで本物の人間のような動画を生成できる革新的なAIアバターシステムです。 MotionVox🄬は自社開発している「Expression Aware🄬」技術により日本人の演者データを基に開発された、

日々の開発Tips

その処理、GPUじゃなくて勝手にCPUで実行されてるかも ～ONNX RuntimeのcuDNN 警告と対策～

こんにちは！ 本日は、ONNX RuntimeでGPU推論時の「libcudnn.so.9: cannot open shared object file」エラーの解決方法についての内容となります。 ONNX Runtimeを使用してGPU推論を行う際、CUDAプロバイダの初期化エラーに遭遇することがありますので、このエラーの原因と解決方法を解説いたします。 エラーメッセージの詳細 [E:onnxruntime:Default, provider_bridge_ort.cc:2195 TryGetProviderInfo_CUDA] /onnxruntime_src/onnxruntime/core/session/provider_bridge_ort.cc:1778 onnxruntime::Provider& onnxruntime::ProviderLibrary::Get() [ONNXRuntimeError] : 1 : FAIL : Failed to load

IT & AIテクノロジー

大企業のAIセキュリティを支える基盤技術 - 今こそ理解するActive Directory 第3回 クライアントとサーバーのドメイン参加

こんにちは、今回はシリーズ第３回クライアントとサーバーのドメイン参加について解説いたします！ はじめに こんにちは！シリーズ第3回「クライアントとサーバーのドメイン参加」へようこそ。 前回（第2回）では、Active Directoryドメイン環境の構築手順について、ドメインコントローラーのセットアップからDNS設定まで詳しく解説しました。ドメイン環境の「土台」が整ったところで、今回はいよいよ実際にコンピューターをドメインに参加させる手順に進みます。 「ドメインユーザーアカウントを作ったのに、なぜかログインできない」「新しいPCを追加したけど、ドメイン認証が使えない」といった経験はありませんか？実は、Active Directoryの世界では、ユーザーアカウントを作成しただけでは不十分で、そのユーザーが使用するコンピューター自体もドメインに「参加」させる必要があるのです。 本記事では、このドメイン参加について、単なる手順の説明にとどまらず、「なぜドメイン参加が必要なのか」「裏側で何が起きているのか」という本質的な仕組みまで、初心者の方にも分かりやすく解説していきます。Win

生成AI最前線

使い捨てソフトウェア時代の幕開け ― 市場構造の根本的変革と日本企業

こんにちは、株式会社Qualiteg コンサルティング部門です。 昨今、生成AIの急速な進化により、ソフトウェア開発の在り方が根本から変わりつつあります。2024年にはClaude、GPT-4、Geminiなどの大規模言語モデルがコード生成能力を飛躍的に向上させ、GitHub CopilotやCursor、Windsurf等の開発支援ツールが実際の開発現場で広く活用されるようになりました。さらに、Devin、OpenAI Canvas、Anthropic Claude Codingといった、より高度な自律的コーディング機能を持つAIエージェントも登場しています。 このような技術革新を背景に、当部門では今後のソフトウェア産業の構造変化について詳細な分析を行いました。本シリーズでは、特に注目すべき変化として、従来1000人月規模を要していた企業向けSaaSプラットフォームや、基幹システムが、AIエージェントを効果的に活用することで、わずか2-3名のチームが数日から数週間で実装可能になるという、開発生産性の劇的な向上について考察してまいります。 これは単なる効率化ではなく、ソフトウェア

PyTorch

NVIDIA GeForce RTX 50xx with CUDA capability sm_120 is not compatible with the current PyTorch installation. が発生したとき

こんにちは、PyTorch 2.6.0 環境で以下のような問題が発生したときの対処方法について解説いたします。 NVIDIA GeForce RTX 5090 with CUDA capability sm_120 is not compatible with the current PyTorch installation. The current PyTorch install supports CUDA capabilities sm_50 sm_60 sm_70 sm_75 sm_80 sm_86 sm_90. 他のBlackwell GeForce の場合は以下のようなメッセージとなります。 NVIDIA GeForce RTX

日々の開発Tips

OpenCV cv2.imwrite で発生する「_img.empty()」エラーと「動画安定化」による解決法

こんにちは！ 画像処理や動画解析の現場で広く利用されている OpenCV。 しかし実務で動画処理を行っていると、時折以下のようなエラーに遭遇することがあります。 cv2.error: OpenCV(4.11.0) /io/opencv/modules/imgcodecs/src/loadsave.cpp:929: error: (-215:Assertion failed) !_img.empty() in function 'imwrite' このエラーは、cv2.imwrite() に渡された画像が空（None またはサイズ0） の場合に発生します。 一見単純に見える問題ですが、背後には「入力動画の不安定さ」や「並列処理の競合」といった要因が潜んでいることが少なくありません。 本記事では、このエラーの発生原因を掘り下げ、実務で効果のある解決策として 「動画の安定化（正規化）」 を紹介します。 TL;

AI数理

発話音声からリアルなリップシンクを生成する技術 第5回(前編)：Transformerの実装と実践的な技術選択

こんにちは！リップシンク技術シリーズもいよいよ終盤となりました。 前回（第4回）では、LSTMの学習プロセスと限界について詳しく解説しました。限られたデータでも効果的に学習できるLSTMの強みを理解する一方で、長距離依存の処理に限界があることも明らかになりました。そして、この問題を解決する革新的なアプローチとして、すべての位置の情報を同時に参照できるTransformerのSelf-Attention機構を紹介しました。 第５回の今回は、 Transformerの具体的なネットワーク設計から始め、その実装上の課題を明らかにします。（前編※） そして、LSTMとTransformerの長所を組み合わせたハイブリッドアプローチを紹介し、実際の製品開発における技術選択の指針を示します。最後に、感情表現への拡張という次なる挑戦についても触れていきます。（後編※） ※Transformerの仕組みは複雑であるため、第５回は前編と後編に分けて解説させていただく予定です。 1. Transformerベースのネットワーク設計 1.1 全体アーキテクチャ図 では、さっそく、Tran

IT & AIテクノロジー

大企業のAIセキュリティを支える基盤技術 - 今こそ理解するActive Directory 第2回 ドメイン環境の構築

こんにちは、今回はシリーズ第２回ドメイン環境の構築 - 検証環境の構築手順について解説いたします！ 連載の構成 第1章：基本概念の理解 - Active DirectoryとKerberos/NTLM認証の基礎 【★今回です★】第2章：ドメイン環境の構築 - 検証環境の構築手順 第3章：クライアントとサーバーのドメイン参加 - ドメイン参加の詳細手順 第4章：プロキシサーバーと統合Windows認証 第5章：ブラウザ設定と認証 - 各ブラウザでの設定方法 第6章：トラブルシューティング - よくある問題と解決方法 第7章：セキュリティとベストプラクティス - 本番環境での考慮事項 第8章：実践的な構成例 - AIセキュリティツールとの統合事例 第2章：ドメイン環境の構築 2.1 ドメイン名の設計 2.1.1 ドメイン名の命名規則 Active Directoryを構築する際、

日々の開発Tips

AIがよく間違える「クロージャ問題」の本質と対策

こんにちは！ 本日は「クロージャ問題」に関する話題となります。 Pythonでループ内に関数を定義したことはありますか？ もしあるなら、あれれ？な挙動に遭遇したことがあるかもしれません。 本稿では、Pythonプログラマーなら一度は経験する「クロージャ問題」について、初心者にもわかりやすく解説してみたいとおもいます クロージャとは何か？ そもそも　”クロージャ”　とは何でしょうか。 クロージャ（closure）とは、関数が自分の定義されたスコープの変数を覚えて持ち運ぶ仕組み のことです。 もう少し分解すると、次の2つがポイントとなります 1. 内側の関数が、外側の関数の変数を使える 2. 外側の関数が終了しても、その変数は生き続ける 普通の関数とクロージャ―を使った関数を比較してみましょう 普通の関数との比較 まずは普通の関数から、 def add(x, y): return x + y print(add(3, 5)) # 8 print(add(3, 7)

News

フリーランスHub様にQualiteg Blogをご紹介いただきました

この度、フリーランス向け案件検索サービス「フリーランスHub」様の特集記事「トレンドをキャッチアップ！AIに関する情報が得られるメディア・ブログまとめ」にて、弊社が運営する「Qualiteg Blog」をご紹介いただきました。 掲載記事について フリーランスHub様の記事では、AI技術の最前線で活躍するエンジニアや開発者の方々に向けて、価値ある情報源となるメディア・ブログが厳選して紹介されています。 その中で、Qualiteg Blogを「AI技術の専門知識を実践的なビジネス活用につなげる貴重な情報源」として取り上げていただきました。 特に以下の点を評価いただいております * 実践的なビジネス活用事例の提供 AI新規事業創出や事業選定方法など、経営者やビジネスリーダーが直面する課題への具体的な解決策 * 技術的な深掘りコンテンツ リップシンク技術など、実際のサービスで使用されている技術の開発現場目線での詳細な解説 * 多様な情報発信 代表執筆記事、AIトピックス、講演会動画など、幅広いフォーマットでの情報提供 今後も価値ある情報発

LLM

【OpenAI API】Vision対応LLMの画像トークン消費量計算法 2025年最新版

こんにちは！ OpenAIのVision対応(つまり画像も入力できるLLM）モデルは、画像をトークンに変換する際に2つの異なる計算方式を採用しています。 最新のGPT-5系列やGPT-4.1系列では、従来のタイル方式とは異なるパッチベース方式が導入されました。この変更により、画像処理の効率性が大幅に向上し、より細かな制御が可能になっています。 2つの計算方式の違い OpenAIは現在、パッチベース方式とタイルベース方式という2つの計算方法を並行して運用しています。 パッチベース方式は、GPT-4.1-mini、GPT-4.1-nano、GPT-5-mini、GPT-5-nano、o4-miniといった新世代モデルで採用されています。この方式では画像を32×32ピクセルという非常に小さなパッチに分割します。従来のタイル方式が512×512ピクセルだったことを考えると、約256分の1のサイズで処理することになり、より精密な画像理解が可能になりました。 一方、GPT-4o、GPT-4.1、GPT-5、o1、o3などの主力モデルは引き続きタイルベース方式を採用しています。こちらは

日々の開発Tips

PyTorchの重いCUDA処理を非同期化したらメモリリークした話と、その解決策

こんにちは！Qualitegプロダクト開発部です！ 今回は同期メソッドを非同期メソッド(async)化しただけなのに、思わぬメモリリーク※に見舞われたお話です。 深層学習モデルを使った動画処理システムを開発していた時のことです。 「処理の進捗をリアルタイムでWebSocketで通知したい」という要件があり、「単にasync/awaitを使えばいいだけでしょ？」と軽く考えていたら、思わぬ落とし穴にはまりました。 プロ仕様のGPUを使っていたにも関わらず、メモリ不足でクラッシュしてしまいました。 この記事では、その原因と解決策、そして学んだ教訓を詳しく共有したいと思います。同じような問題に直面している方の参考になれば幸いです。 ※ 厳密には「メモリリーク」ではなく「メモリの解放遅延」ですが、 実用上の影響は同じなので、この記事では便宜上「メモリリーク」と表現します。 背景：なぜ進捗通知は非同期である必要があるのか モダンなWebアプリケーションの要求 最近のWebアプリケーション開発では、ユーザー体験を向上させるため、長時間かかる処理の進捗をリアルタイムで表示することが