日々の開発Tips

Python 3.12 で PyTorch のインストールに失敗するときの対処法

Qualiteg プロダクト開発部

Qualiteg プロダクト開発部

こんにちは。Qualiteg プロダクト開発部です。

概要

  • ChatStream に必要な PyTorch のインストールですが、 Python 3.12 だとうまくいかないという報告があります
  • Python 3.11 までならインストールはうまくいきました

エラーメッセージ

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

とすると、以下のようなエラーがでる

ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement torch (from versions: none)
ERROR: No matching distribution found for torch
  • Pytorchのインストールは最新のPythonをサポートしていない場合がありますので、ご注意くださいませ。

PyTorch インストールのクイックガイド

https://pytorch.org/get-started/locally/

対策

Python を 3.11 にする

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Claude Codeで「The model's tool call could not be parsed」が頻発する問題の原因分析と対策

Claude Codeで「The model's tool call could not be parsed」が頻発する問題の原因分析と対策

こんにちは！Qualitegプロダクト開発部です。 Claude Code（CLI）を使った開発中に、次のようなエラーが繰り返し表示されて作業が止まる現象に遭遇しました。 ● The model's tool call could not be parsed (retry also failed). リトライしても直らず、/clear で会話をリセットしても、しばらく作業を続けるとまた同じエラーが出るという状況です。本記事では、実際のセッションログ（jsonl）を解析して特定した原因と、その対策について共有します。 結論から書くと、これは利用者側の設定ミスやコンテキスト枯渇が原因ではなく、 Opus 4.7（1Mコンテキスト）+ extended thinking の組み合わせで発生する、モデル応答側のストリーミングバグ でした。 現象 エラーが発生した環境は以下のとおりです。 * Claude Code 2.1.148 * モデル: Opus 4.

By Qualiteg プロダクト開発部
Mythos（ミュトス）レベルのオープンモデルはいつ出るのか

Mythos（ミュトス）レベルのオープンモデルはいつ出るのか

こんにちは！ 本日は、ここ最近のAI業界で一番ざわついている話題、「Claude Mythos(ミュトス)」とその周辺について書きます。 発表から1ヶ月半が経って、ホワイトハウスの反対、日本のメガバンクの動き、AISIの追加評価、Anthropicの方針転換と、状況がかなり動いてきました。ここで一度、「で、結局オープンソースで同じものが使えるようになるのはいつなの?」という素朴な問いに、数字で答えてみます。 2026年4月7日、AnthropicはClaude Mythos Previewを発表しました。 サイバーセキュリティ能力で人類トップ層に到達したとされる、フロンティアモデルです。 Anthropicは"gated research preview"として、Project Glasswingのローンチパートナー(AWS、Apple、Cisco、CrowdStrike、Google、JPMorganChase、Microsoft、NVIDIAなど)に加え、重要ソフトウェアインフラを担う40超の追加組織に限定して提供しており、一般公開はしていません(Anthropic公式)

By Qualiteg 研究部, Qualiteg コンサルティング
AIエージェントを"事業に載せる"ために【第3回】AI導入を止めないために、実務で先に設計すべきこと

AIエージェントを"事業に載せる"ために【第3回】AI導入を止めないために、実務で先に設計すべきこと

— AI導入を"事業に載せる"ために、いま設計すべきこと（全3回） こんにちは！Qualitegコンサルティングチームです。 今回の「AI導入を“事業に載せる”ために、いま設計すべきこと」シリーズも、いよいよ第3回です。 第1回では、実際のAI導入事故を通じて、AIエージェントのリスクが単なる技術不良ではなく、権限や運用設計の不在から生まれることを見てきました。第2回では、事故が起きたときに責任をどこに置くのか、法務・契約・組織の観点から責任分解の難しさを整理しました。 では、AI導入を止めずに前に進めるためには、実務として何を先に設計しておくべきなのでしょうか。 本記事では、品質保証の転換、人間レビューの限界、海外で進む保険市場の変化も踏まえながら、AIエージェント導入前に設計すべき5つの領域と、経営として先に答えるべき3つの問いを整理します。 1. 品質保証の転換：「AIは自信を持って間違える」を前提にする 従来のソフトウェアの品質保証は、少なくとも同じ入力に対して同じ結果を期待しやすく、仕様・テスト・再現性を軸に品質を確認する考え方に立っていました。 ISACA

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主要LLMプロバイダーのAPI料金表 — Claude / GPT / Gemini/Grok 【2026年5月13日時点】

主要LLMプロバイダーのAPI料金表 — Claude / GPT / Gemini/Grok 【2026年5月13日時点】

こんにちは、 今回は、主要LLMプロバイダー( Claude / GPT /Gemini/Grok)のAPI料金表 　をまとめてみました。（2026年5月13日時点） プロバイダ別 料金一覧 まずは各社の現行ラインナップを縦に並べた一覧をご紹介します。価格はすべて per 1M tokens、円表記は 1ドル=160円換算です。 Anthropic(Claude) モデル Status Context Input Output Cached Input Claude Opus 4.7 Fast Mode Beta(Opus専用) 1M $30.00<br>(¥4,800) $150.00<br>

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