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ADKとは？Google の Agent Development Kit (ADK) Web UI は、Google が提供するオープンソースのフレームワークである Agent Development Kit (ADK) の一部として提供される、AI エージェント開発のためのブラウザベースのインターフェースです。これは、主に Gemini などの大規模言語モデル（LLM）を活用した AI エージェントの設計、開発、デバッグ、テストをより直感的かつ効率的に行うために作られています。簡単に言えば、AI エージェントをコードで記述しつつ、その動作をブラウザ上で視覚的に確認・調整できる「開発環境」です。ADK Web UI でできることADK Web UI は、以下のような機能を提供することで、AI エージェント開発のプロセスを効率化します。エージェントの定義と構成の視覚化: エージェントがどのような役割を持ち、どのようなツールを使用し、どのように動作フローをたどるのかを、グラフィカルに把握できます。プロンプトのテストとデバッグ: エージェン

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GoogleGenAI (とGoogle AI Studio) と Vertex AI は、どちらもGoogleの生成AIモデルを利用するためのものですが、ターゲットとするユーザーと提供する機能の範囲が大きく異なります。Google AI Studio & GoogleGenAI (APIキーを利用)ターゲットユーザー:AIモデルを素早く試したい個人開発者スタートアップ企業研究者生成AIのプロトタイピングを手軽に行いたいユーザー主な目的:生成AIモデル（特にGemini）への手軽なアクセスとプロトタイピング: Geminiモデルの機能を簡単に試し、アプリケーションに組み込むためのAPIキーを提供します。迅速な開発: @google/genai のようなクライアントライブラリを使うことで、わずかなコードでAIモデルの推論機能をアプリケーションに組み込めます。実験と学習: 直感的なUIでプロンプトをテストしたり、モデルの挙動を調整したりできます。特徴:無料枠での利用が可能: 多くの機能が

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はじめにこの記事では、以下を理解できます。GCPのサービスアカウントの作成と認証設定PythonのVertex AI SDKの使い方Gemini Proモデルの生成モデルへのツールの渡し方 (Function Calling)プロンプトへの問い合わせVertex AIとはVertex AI は、Google Cloud 上で機械学習モデルのライフサイクル（データ準備 → 訓練 → デプロイ → 推論 → モニタリング）を一貫して実行できるフルマネージドサービスです。Gemini API を使う文脈では、具体的に以下のような役割を担います。モデルのホスティング＆呼び出し基盤Gemini のような大規模言語モデルを Google 側でホストし、REST や SDK（google-cloud-aiplatform）経由で安全に呼び出せる環境を提供認証・アクセス管理IAM／サービスアカウントによる細粒度の権限設定で、誰がどのモデルを呼べるかを制御スケーリングオンライン推論（低レイテンシ）もバッチ推論

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はじめにWER（Word Error Rate） は、音声認識システムや文字起こしサービスの精度を評価するための代表的な指標です。文字起こし結果と正解テキスト（ゴールドスタンダード）を比較し、誤りの割合を定量化します。WER の定義と計算式WER は次の３種類の誤りをすべて合計し、正解語数で割って算出します。S（Substitutions）：誤って別の単語に置き換えられた単語数D（Deletions）：正解ではあるが出力に欠落した単語数I（Insertions）：出力に余分に挿入された単語数N：正解テキスト中の総単語数たとえば、正解テキストが「今日はいい天気ですね」、文字起こし結果が「今日はいい天気です」の場合：置換（Substitution）：“ですね”→“です” ⇒ S＝1挿入（Insertion）：なし ⇒ I＝0欠落（Deletion）：なし ⇒ D＝0正解語数：4（「今日は」「いい」「天気」「ですね」） ⇒ N＝4なぜ WER を使うのか？

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はじめにAssemblyAI は、音声データの自動文字起こし（Speech-to-Text）や要約、感情分析、コンテンツモデレーションなどを API 経由で提供する AI プラットフォームです。主な特徴は：高精度な文字起こしエンドツーエンドのディープラーニングモデルを使い、ノイズ環境や複数話者の録音でも高い認識率を実現話者識別（Speaker Diarization）誰がいつ話したかを区別してタイムスタンプ付きで出力要約 & ハイライト長い音声・動画の内容を自動的に要約し、キーフレーズを抽出感情分析 & コンテンツモデレーション発話の感情トーンを解析したり、不適切な表現を検出リアルタイム & バッチ両対応ストリーミング API でリアルタイム文字起こし、ファイルアップロードによるバッチ処理の両方に対応API キーを取得すれば、REST エンドポイントに音声ファイルを送信するだけで結果を JSON で受け取れるため、SDK も含めて比較的簡単に組み込みが可能です。料金Free（無料）

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はじめにAgentKit とは？TypeScript 製のエージェント開発フレームワークで、以下を特徴とします。決定論的ルーティング入力内容や意図に応じて、あらかじめ定義したルールで必ず同じ経路を通す仕組み。マルチプロバイダー対応OpenAI、Anthropic、Azure など、複数の大規模言語モデル（LLM）サービスを差し替え可能。MCP（Model-Agent Communication Protocol）採用プロンプトやツール呼び出しを標準化するプロトコルで、外部ツールやプラグインとの連携を簡単に。TypeScript コミュニティとの親和性型定義やエコシステム（npm／GitHub）を活用し、既存の開発ツールとスムーズに統合。Inngest Dev Server との統合ローカル開発環境Dev Server を立ち上げるだけで、クラウドにデプロイする前のイベント駆動ワークフローを手元でシミュレーション可能。オーケストレーションエンジン本番環境では Inngest がイベント処理をクラウド上で管理し、失敗時の自動リ

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ChatGPTと GitHub Copilot Chat は、それぞれ得意分野と最適な用途が異なります。以下に整理しておきます：✅ ChatGPTに向いていること領域内容ビジネス相談アイデア検討、戦略立案、市場分析、収益モデル、競合調査など設計システムアーキテクチャ、プロジェクト構成、フレームワーク選定AI活用どんな業務にAIを使うと効果的か、などの企画技術調査「このエラーはなぜ出るのか？」といった幅広い調査や背景説明複数ツール連携「ShopifyとGA4とMeta広告の連携」など広い視点が必要な相談✅ GitHub Copilot Chat に向いていること領域内容実装サポート「この関数バグってる？」「ユニットテスト書いて」など具体的なコード編集ファイル横断複数ファイルにまたがる変更点を提案・自動化したいときローカル環境との連携現在のプロジェクトを読んだ上で補完・修正・新規生成したいとき小さなタスクの自動化「このReactコンポーネント、CSSモジュールに分けて」など素早い修正🎯 使い分けまとめ（簡潔）シーン推

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🧠 GitHub Copilot の「エージェントモード」とは？これは Copilotが「自律的な開発アシスタント」として動くモードです。目標を伝えると、Copilotが複数のファイルを分析し、提案・修正・実行の手助けをしてくれる機能です。✅ できること（例）エージェントモードでは、こんなことができます：タスク例Copilotの動き「バグを修正して」コード全体をスキャンし、問題箇所を見つけて提案「このコードにAPI呼び出しを追加して」必要なインポート、関数、エラーハンドリングなどをまとめて挿入「この機能をNext.jsで書き直して」フォルダ構成やルーティング含めて再構築案を提示🧪 現在の特徴サイドバーに「Ask Copilot」や「Agents」などのUI が出る複数ファイルを横断して意図を理解VS Code限定の機能（2025年時点）Copilot Chatと統合されている（チャット＋ファイル操作）🔧 表示されたものの意味（例）表示UI意味Goal:目標やタスク（例：

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GitHub Copilot Chat は、VS Code 内で Copilot とチャット形式でやりとりできる強力な開発アシスタントです。コードの説明、バグの原因調査、リファクタ提案などができます。✅ GitHub Copilot Chat の設定と使い方🔧 必要なもの項目要件VS Code最新版推奨GitHub アカウントCopilot の有料サブスクリプション拡張機能GitHub Copilot Chat（別途インストール）① 拡張機能をインストールVS Code 左側の拡張機能アイコンをクリック「GitHub Copilot Chat」と検索GitHub Copilot Chat をインストール💡「GitHub Copilot」拡張も同時に必要です。先に入れておくとスムーズ。② GitHub アカウントでログインインストール後、右下に「Sign in to GitHub」が出ることがありますGitHub にログインし、Copilot Chat にアクセス許

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VS Code で GitHub Copilot を使い始める手順は、以下の通りです。✅ GitHub Copilot を VS Code で使う手順① 必要なもの✅ Visual Studio Code (VS Code)（最新版推奨）✅ GitHub アカウント（Copilotのサブスクリプションが必要）② VS Code に Copilot 拡張機能をインストールVS Code 左側の拡張機能アイコン（四角4つのアイコン）をクリック検索バーに「GitHub Copilot」と入力「GitHub Copilot」拡張機能を選んで「インストール」③ GitHub アカウントでログイン拡張機能インストール後、右下に「Sign in to GitHub」が表示されたらクリックブラウザが開くので、GitHubアカウントでログインし、アクセスを許可サブスクリプションを持っていない場合は、7日間のトライアルか有料プランの選択画面に進みます④ 設定