個人のAIエージェントを、チームの力に変えるまで 〜Yahoo!検索のAX実践〜

Yahoo!検索チームは、個人向けに作ったCoding Agentの開発自動化をチーム運用に作り替え、レビュー渋滞を解消した。ツールはHomebrew / pip3で社内配布し、AIレビューを人のレビュー前段に置いて必須指摘を事前に解消するルールを設けた。ある作業では9人月かかっていたものが3人月に圧縮されたという。

DevFestが帰ってくる、2026年シーズン開催

Google Developer Groups（GDG）が主催する開発者向けコミュニティイベント「DevFest」の2026年シーズンが、2026年10月1日から12月31日まで開催される。世界115か国で800件以上のイベントが予定されている。

LINEヤフー、AI-DLCを土台にAI成果物を人が受け取る設計ワークフローを構築

LINEアプリ開発チームは、AIが生成する設計成果物を人が理解・レビュー・引き継ぎできるよう、AI-DLCを土台にワークフローを再設計した。AIへの質問は1ページのoverview.htmlにまとめ、論点には優先度を付けて人間が判断すべきものに絞った。やり取りはdiscussion-points.mdに記録し、進捗と決定事項は設計本文と切り離したenvelopeのJSONで管理して、progress.htmlで確認できるようにした。

AIで70年連れ添った夫婦の記憶を再現 Google DeepMindが短編映画『Love, Rendered』に協力

Google DeepMindは映画制作者と共同で、短編ドキュメンタリー『Love, Rendered』を制作し、結婚70年以上のBurt and Ethelle Shatz夫妻が記録されていない出会いの日をAIで再現した。白黒写真の画像修復とパフォーマンスキャプチャモデルを組み合わせ、現在の夫妻の仕草を若い頃の姿に写し取っている。写真の復元はGeminiアプリでも可能である。

国立情報学研究所LLMC、第2回オープン大規模言語モデルシンポジウムを11月5日に開催

国立情報学研究所の大規模言語モデル研究開発センター（LLMC）が、「第2回オープン大規模言語モデルシンポジウム」を11月5日（木）に開催する。テーマは「Challenges for Open LLM Development」。特別講演には「EuroLLM」の開発を牽引するAndré Martins氏と、Huawei CanadaのAscend AI Labで研究を率いるBoxing Chen氏が登壇し、LLMCとLLM-jpの成果紹介、ポスター発表、ディスカッションも行われる。

iOSDC Japan 2026にLINEヤフーのエンジニア7名が登壇します（9/11〜9/13）

LINEヤフーは2026年9月11日から13日まで開催される iOSDC Japan 2026 にゴールドスポンサーとして参加し、エンジニア7名が登壇する。9月11日のday0ではFoundation Modelsを用いたオンデバイスでの自動作曲、9月13日のday2ではモジュールの視点からSwiftの挙動を読み解くセッションが予定されている。当日の協賛ブースについても案内されている。

SB Intuitions、YANS2026に参加 10件の発表とハッカソンに登壇

SB Intuitionsは、8月16日から18日に仙台で開かれた言語処理若手シンポジウム（YANS2026）にプラチナスポンサーとして協賛し、10件の発表とハッカソンへの参加を行った。日本語エージェントベンチマーク「J-tau」などを発表し、漢字読み評価と音声合成の研究は奨励賞、意味的ソートはデモ賞を受賞した。ブースではSarashina3 miniのチャットAIとSarashina3 translateの同時翻訳をデモ展示した。

AI Gateway「Bifrost」の本番導入で、Technical Project Manager が担ったこと

LayerXのAi Workforce事業部のTPMが、OSSのAI GatewayであるBifrostを本番環境へ導入した過程を紹介する。比較検討の結果、コアのゲートウェイ機能は外部ミドルウェアなしで動作する点を採用理由とし、本番構成では監査ログや設定値の保存に用いるPostgreSQLを依存コンポーネントの中心に据えた。テナントごとのデータレジデンシー要件は、Virtual Keyを選択することで制御している。

Turing、eGPUで車載のエッジ推論能力を強化

Turingは自動運転の車載計算機NVIDIA Jetson AGX Orinに、OCuLink経由でRTX4090などのGPUを接続するeGPUシステムを運用している。FP32推論時間はOrinの95.9 msに対し、RTX4090は18.3 ms、RX 7900 XTXは32.9 msで、データ転送の2.3 msを加えても高速である。推論エンジンにはユーザー空間ドライバで動くOSSのtinygradを使い、NVIDIAとAMDのGPUを切り替えて使える。

2026年9月の技術系イベント予定（LINEヤフー）

LINEヤフーは2026年9月、DroidKaigi 2026（9月1〜3日）やGo Conference 2026（9月11〜13日）などの技術系イベントに協賛する。東京では、Kimi K3やDeepSeek V4などのオープンウェイトモデルを対象にしたコーディング向けローカルLLM勉強会を開催する。このほか、iOSDC Japan 2026やLINEヤフー大阪オフィスで開催されるMix Leap Study #87 - PM Kansai Meetup #8も予定に挙がっている。

Google AI Developers@googleaidevsAIスコア4242

Victorian期の植物図譜に収められた数百のPDFをGemini 3.7 Flashに読み込ませ、掲載されている歴史的な植物を現代のAPG IV分類体系で抽出・分類させました。🌳 💻 @Antigravityで構築したインタラクティブな可視化を通じて、Geminiがその理解をどのように形にするかをご覧ください:

SB Intuitions、社内LLM数百件を検索・参照できるモデルカタログを2ヶ月で構築

SB Intuitionsは、社内で開発される数百のLLMのメタデータを一元管理する「model-catalog」を、着手から約2ヶ月で提供開始した。Web UIとREST APIの両方で検索・取得でき、既存モデルカードを対象とした調査では記載項目の98.7%が機械導出可能だった。モデル実体はカタログに入れず、メタデータと配置先URIのみを保持し、転送は計算クラスタ側で非同期に行う。

LayerX、MIRU2026参加レポート

LayerXは、2026年8月3日〜6日に長崎の出島メッセ長崎で開催された画像認識分野のシンポジウム「MIRU2026」にシルバースポンサーとして協賛し、企業ブースを出展した。ブースでは、同社が目指すAmbient Agentや業務の完全自動運転に向けた取り組みを紹介し、9月3日にオンラインで開催される自社カンファレンス「Bet AI Day 2026」も案内した。

一人情シスからMDMへ。仕事の進め方が変わった話

LayerXからMDMに出向したエンジニアが、Amazon GuardDuty Malware Protection for S3の導入で二度の手戻りを経験し、仕事の進め方を見直したと振り返る。二度目は、AIが提案した冪等性や誤削除への対策を十分に比較せず取り入れたため実装が複雑になり、レビューで必要な処理に絞り込んだ。実装前に対応範囲を決め、判断の途中段階から関係者と認識を合わせることの重要性を実感したという。

KubeCon + CloudNativeCon Japan 2026参加記、OpenTelemetryの登壇とセッションを振り返る

LayerXのEngineering Managerが、KubeCon + CloudNativeCon Japan 2026（7月29〜30日）と併催のJapan Community Day（7月28日）に参加し、OpenTelemetryについて登壇した。CNCFの2025年年次調査では、コンテナ利用者の82%が本番環境でKubernetesを利用していると報告されている。Atlassianの講演では、1日あたり1.6PBのテレメトリーが生成される規模でのStatsDからOpenTelemetryへの移行事例が紹介された。

院内検査マスターをJLAC11へマッピング — NEDO医療LLMプロジェクトでのユースケース検証

ABEJAは、NEDOの医療特化型LLM事業で、院内検査マスターの検査項目をJLAC11コードへ変換（マッピング）するユースケース検証を行った。試薬・検査機器情報をPMDAデータベースと付番コード表で照合して候補を絞り込み、検査名称はLLMで突合する方式を採用した。完全自動化は目指さず、候補・確信度・根拠を出力してレビュー担当者が確定する設計としている。

10 チーム同時のハッカソンを支えた Kubernetes + Argo CD の GitOps プレビュー環境「3A」の紹介

LayerX の Ai Workforce 事業部は、Kubernetes + Argo CD の GitOps プレビュー環境「3A」で、半日のハッカソン用に 10 チーム分の独立した Ai Workforce 環境を用意した。環境はチームごとの CR に数行を追加し、ゴールデンイメージからデータを複製して作成され、コーディングエージェントが作成した PR を人間がレビューして適用した。筆者は kubectl や YAML をほとんど書かずに済んだとし、コーディングエージェントによって Kubernetes の運用ハードルが下がると評価している。

LINEヤフー、2026年8月の技術系イベント予定

LINEヤフーは、2026年8月3日（月）から6日（木）まで開催される画像の認識・理解シンポジウム（MIRU2026）を協賛する。MIRUは画像の認識と理解技術に関する国内最大規模の会議で、大学や産業界の研究者、技術者、学生が最新の研究発表と討論を行う場である。

エージェント向けモデルルーティングは単純ではない

エージェント向けのモデルルーティングは、モデル選択の分類問題ではなく、コスト・品質・遅延を同時に最適化するシステム最適化問題として扱うべきだと論じる。AppWorld Test Challengeの417タスクでは、同じCodeActエージェントによる総コストがSonnetの79ドル（1タスク0.19ドル）に対しGPT-4.1は155ドル（同0.37ドル）と約2倍になり、キャッシュの効き方が単価の差を覆した。提案するルーターの構成1は、Opus単独と比べてコストを21%、遅延を9%削減し、精度低下は4%にとどめて84%を達成した。

Theodore Roosevelt Presidential Library開館、MicrosoftのAIでRooseveltと対話

Theodore Roosevelt Presidential Libraryが7月4日に開館し、Microsoftの技術を使ったAI搭載の「living library」として、来館者がRooseveltのアバターと対話できる。数十万点の史料をAIで整理するナレッジベース「Box 1」が基盤で、検索ツールThe Campfire Reading Roomは世界中から利用できる。Microsoftは技術を解説する論文の公開と、プロジェクトで使ったソフトウェアのオープンソース化を計画している。

AIエージェントに議論させる：提案者と挑戦者によるマルチエージェント型の開発プロセス再設計

LINEヤフーは、AIによるコーディングの調整層を、提案者（Proposer）と挑戦者（Challenger）という専門ロールの段階的な討論として再設計したと発表した。仕様（Spec）、実装（Build）、デリバリ（Delivery）の3フェーズごとに成果物を作り、オーケストレーターが改訂・エスカレーション・前進を判断する。最終的な承認は引き続きエンジニアが担う。

Semantic Context OSのアーキテクチャ、エージェントにおけるトークン詰め込みを超えて

Semantic Context OSは、エージェントアプリケーションと外部の基盤モデルAPIの間に置かれるローカルの傍受プロキシ（localhost:8080）として、コンテキストウィンドウを決定論的なシステム資源として管理するランタイム基盤である。POSIX風の仮想ファイルシステム（VFS）による状態管理、PathAlignステージによるASTのトリミング、sawtoothメモリモデルによるトークン最適化を組み合わせる。

Infrastructure as Code（IaC）で自動化からAIまで：OpenTofuとChatOps導入記

LINE Plus SRE チームは、社内クラウドサービス Verda と社内モニタリングツール IMON のインフラを OpenTofu/Terragrunt で管理する IaC へ移行した。約1,500個のリソースがコードで宣言され、7サービスのインフラ変更はすべて PR レビューと CI/CD パイプラインを経て反映される。既存の約300台の VM、約160個の LB、約350個の DNS レコードは、import スクリプトを用いてコード管理へ取り込んだ。

ABEJA Insight for Retailで顧客ヒアリングを価値検証に組み込んだ取り組み

ABEJA Insight for Retail（IfR）は、リリース後の顧客ヒアリングを「価値検証フェーズ」として開発サイクルに組み込んだ。ヒアリング内容は「PBIの種」として起票し、KA法による定性分析と並行して整理する。顧客接点を持つ全員が気づきを起票できる仕組みで、まだ運用開始直後である。

ELYZAのコーポレートグループ紹介、事業成長を加速するバックオフィスの役割

ELYZAのコーポレートグループは、法務、経理、労務、総務、社内IT・セキュリティ、データファクトリーの管理、秘書業務などバックオフィス全般を約10名で担い、事業成長の加速と会社基盤の整備を担っている。組織は2025年4月の約50人から2026年3月までに約80人へ拡大した。マネージャーの市川さんは、管理ではなく「アクセラレーター」として動く姿勢と、バリュー"Long Term Greedy"への共感を重視する採用方針を語っている。

ケンブリッジ大学、Co-Scientistで新興感染症の分子スイッチを探る

ケンブリッジ大学のClare Bryant教授は、Google DeepMindのCo-Scientistを使い、病原体が動物から人へ伝播する際に敗血症などの重症化を招く分子スイッチを探っている。Co-Scientistは研究助成案の要約から仮説を生成して順位付けし、やり取りを重ねるうちに候補タンパク質から実験対象のアミノ酸まで絞り込まれた。通常は特定までに2〜3年の実験が必要だが、標的が正しければ6か月で完了する見込みだという。

AISI Japan、データ品質マネジメントガイドブックを公開

AISI Japanが、AIの信頼性を支えるデータ品質を持続的に確保するために何をすべきかを整理した「データ品質マネジメントガイドブック」を公開した。英語版が正式版で、日本語版は参考訳である。版としてはVersion 1.00（2025年3月31日公表）とVersion 1.01（2025年12月2日公表）があり、2026年5月14日にはデータ品質マネジメントチェックリスト（Version 1.00）が公表された。

Google Research、国際連携とオープンリソースで科学的インパクトを拡大

Google Researchは、オープンソースのツールとオープンアクセスのデータセットを公開し、世界の科学コミュニティと連携して研究の再現と発展を支えている。ゲノム解析のDeepVariantなどのツールは、250,000人以上の研究者・開発者のエコシステムで利用されている。医療分野ではHAI-DEFのダウンロードが480万件を超え、OHSは10か国以上で導入され6,500万人以上の受益者に届いている。

AISI適合性評価SWG、2025年度活動報告書を公開

AI セーフティ・インスティテュート（AISI）の事業実証WGの一つである適合性評価SWGが、「2025年度 適合性評価SWG 活動報告書」を公開した。既存の適合性評価制度の現状と課題、国内のAI関連政策、国際標準化動向（ISO/IEC JTC1/SC42）を整理している。Human-Machine Teaming（HMT）を題材に、AIサービス、AIシステム、組織、人とAIシステムの相互作用を含む包括的な評価の論点と、今後の制度設計の方向性を検討した。

Rubric × LLM-as-a-JudgeでLLMアプリの回帰テストを行う手法

ELYZAは、LLMアプリの回帰テストで文字列類似度評価の代わりに、構造化された判定基準（Rubric）をLLM-as-a-Judgeに渡すSoft Judgeを設計した。Hard RulesとLLM-as-a-Judgeの二層評価により、65件のPoCデータセットで検知率93.3%（N=30）、過検知率0%（N=35）を達成した。Levenshtein ratioでは、根拠のない事実主張などの欠陥を原理的に検知できなかった。

ELYZA、LLMのツール利用能力を高めるAgentic RLを紹介

ELYZA Labは、LLMのツール利用能力を高めるため、法令検索タスクでAgentic RLによる学習を行った。DAPOで学習した結果、Qwen3系ベースモデルから性能が向上し、Qwen3-32Bベースのモデルはin-domain評価でGPT-5.2と肩を並べた。タスクのデータセットは「ELYZA-MuLQ」として公開される。

GENIAC3期のLLM開発で使用したロングコンテキスト評価ベンチマーク・データセットを公開

ABEJAは、GENIAC3期の基盤モデル開発で使用したロングコンテキスト処理性能の評価タスク・ベンチマークと、評価を実行できるリポジトリを公開した。評価にはRULER（NIAH、QA）、LongBench v2、MRCR（OpenAI-MRCRの日本語版を含む）を用いた。新たに作成した評価データセットも併せて公開している。

Mentor Pi のメカナムホイールを ROS 2 で動かす、macOS 上のシミュレーション環境構築とフロンティア探索による検証

ABEJA のインターンが、メカナムホイール搭載の 4 輪ロボット Mentor Pi（Mecanum）を ROS 2 で動かし、macOS 上で Gazebo によるシミュレーション環境を構築した。MuJoCo は ROS 2 との統合が弱く、Webots は macOS で UTM などを経由する必要があるとして見送り、Gazebo を pixi で構築して採用した。実機では 2D LiDAR による SLAM マッピングを行ったが、マップが拡大し続ける問題が残り、モーター暴走の回避策の影響で 3 輪駆動になった可能性があると記されている。

Dead Reckoningによる自己位置推定

Turingは、車輪速とIMUから速度と姿勢を推定して時間積分するDead Reckoningによる自己位置推定手法を解説する。トンネルや地下駐車場などGNSSが受信できない環境でも、ローカルな自己位置を求められるとしている。GNSSが使える場所との比較では、単純計算でX方向0.65%、Y方向1.57%の誤差だった。この手法は自動運転システムにも組み込まれ、環境に依存せず走行実験ができるようになったという。

ヒープは嘘をつく：vLLMのメモリリークをデバッグ

Mistral AIのエンジニアチームが、vLLMで発生したメモリリークの原因を追跡した過程を解説する。Mistral Medium 3.1を使い、グラフコンパイルを有効にした条件下で、システムメモリが毎分400MBずつ線形に増加していた。Prefill/Decode分離構成のdecode側でのみ再現し、Heaptrackではヒープメモリは安定していたが、ヒープ外のピークRSSに差が出ていた。

Mistral AI、SAPとHelsingとの提携でドイツでのAI展開を拡大

Mistral AIは、ドイツでSAPおよびHelsingと長期的な戦略的提携を結ぶと発表した。SAPとは複数年のパートナーシップのもと、ドイツと欧州向けに完全に主権的なAIスタックを提供するため、同社のモデルをSAPのAI Foundationに統合し、欧州の複雑な産業や行政向けのソリューションを共同開発する。Helsingとは、実世界の防衛・安全保障用途に向けたvision-language-actionモデルの開発を加速させる。また、ドイツでの人員を大幅に増やし、今後数か月以内にドイツにオフィスを開設する予定である。

ELYZAはどのようにLLMプロダクトを開発しているのか

ELYZAは自社LLMプロダクト「ELYZA Works」の開発で、WebサービスとLLM領域をMQ（メッセージキュー）で分離する構成を採用している。Web側はTypeScript、LLM側はPythonを用い、それぞれ得意な技術で開発する体制を取っている。開発では要件定義、UI/UXデザイン（Figma）、Design Docによる設計、AIコーディング（主にClaude Code）を経てリリースしており、1機能の開発期間は約2週間を目安としている。

ELYZA、AIコーディング時代に既存の自動化を組み合わせる開発の取り組み

ELYZAの開発チームは、Lint/Formatによる規約の強制、API Schemaからのコード生成、PRごとの開発環境などの既存の自動化を、Claude Codeを使ったAIコーディングと組み合わせて活用している。2025年度はPRマージ数を前年同期比1.8倍とする目標を掲げ、7～9月期は約1.6倍で推移している。サービス層のテストカバレッジは70～95%とし、毎週金曜日を借金返済の日として開発工数の20%を充てている。

データ品質マネジメントガイドブック Ver.1.0を公開

データ品質マネジメントガイドブックのVer.1.0が公開された。AIの信頼確保とデータ駆動型社会の実現に向け、データとAIの価値を最大化するために必要なデータ品質を持続的に確保する方策を整理したものである。2/7に公開したドラフト版を更新した版で、正式版は英語版、日本語版はサマリとなる。

卓越したスキルはかっこいい：Kaggle MasterのMLエンジニア小栗怜さんが技術を磨き続ける理由

ELYZAのMLEとして顧客との共同開発プロジェクトに関わる小栗怜さんが、技術を磨き続ける理由を語った。日系大手メーカーで社内システム開発に従事しながら独学で機械学習を学び、1,000時間の勉強を自ら決めた。ELYZAではプロンプトチューニング、評価用データセットの作成、ファインチューニングなどの顧客課題に取り組んでいる。