本日も、ネットに流れるトピックから個人的に興味を引かれたものを拾っていきます。

GoogleがパーソナルアシスタントとなるGeminiの新機能を発表しました。今後他社がどのように追従してくるのか、来ないのかも含めて注目しています。

この記事への感想等コメントで頂けるとありがたいです。

Geminiの新機能「Personal Intelligence」は、GmailやGoogle フォト、YouTube、検索などのGoogleアプリを1タップで連携し、ユーザー個々のデータに基づいたより個人的で能動的なアシストを行うベータ機能です。

接続は任意でオフがデフォルトであり、どのアプリをつなぐか、いつでも解除するかをユーザーが細かく制御でき、回答時にはどの情報源を参照したかも確認できます。

Geminiは、メールや写真、動画など複数ソースを横断して推論し、タイヤ購入時の車種情報やナンバープレート、家族旅行計画の提案など、個人コンテキストに沿った回答やレコメンドを行います。
プライバシー面では、Gmailやフォトの内容を直接学習データには使わず、プロンプトや応答など限定的な情報をフィルター処理したうえで機能改善に利用し、誤回答や過度なパーソナライズについてはフィードバックを通じて改善していく方針です。

プログラミング

Kotlin

この記事は、Java 主体の環境で Kotlin を導入する際に、意思決定者を説得するためのビジネスケース構築方法を解説しています。 Kotlin の市場での成長や Spring Boot との提携といった外的要因に加え、コード量削減やバグ減少、AI との相性の良さ、Java との相互運用性、開発者満足度向上などの経営的メリットを示しつつ、トレーニングや段階的移行など必要な投資と期待される ROI を整理し、Kotlin 採用が技術的だけでなく人材戦略上も有利であることを強調しています。

Aspire

このブログ記事は、Azure の RAG サンプルアプリに .NET Aspire を段階的に導入し、AppHost で Python バックエンド・Vite フロントエンド・各種 Azure リソースを一元管理する方法を解説しています。

Aspire により、動的ポート割り当てや環境変数の集中管理、OpenTelemetry によるトレース／メトリクス／ログ可視化、そして Azure Container Apps へのコンテナデプロイが「aspire run」「aspire deploy」のコマンド中心で完結する開発・運用体験に改善されたことが紹介されています。

Visual Studio Code

Copilot Studio拡張がVS Code向けに一般提供され、エージェント定義をローカルにクローンして編集し、Gitによるバージョン管理やPRレビュー、DevOpsパイプライン経由のデプロイが可能になります。

VS Codeのシンタックスハイライトや補完とGitHub CopilotなどのAIアシスタントを活用しつつ、Copilot Studioと同期してテスト・反復開発できる拡張機能として、ソフトウェア開発チームの既存ワークフローに統合できることが特徴です。

VS Code向けプレビュー拡張「Python Environments」は、ワークスペース内のPython実行環境や仮想環境を視覚的に一覧・切り替え・作成できる管理ツールで、Python ProjectsビューとEnvironment Managersビューから環境割り当てやパッケージ管理、ターミナル起動などを行えますが、現状は未完成な点や使い勝手の悪さもあり、今後の機能拡充と成熟が期待される段階とされています。

GitHub

GitHub Enterprise Cloudで、組織に任意のメタデータ（地域、コンプライアンス、事業部など）をタグ付けできる「Organization custom properties」が一般提供になりました。

これにより、プロパティ条件に基づいてエンタープライズルールセットを自動適用でき、新規組織も含めて設定の手作業管理やドリフトを削減できます。

本

本書は線形代数の基礎概念と計算をPython実装と手計算の両面から学び、定理の証明や応用例（画像処理、最小二乗法、主成分分析など）を通して理解と実践力を高めることを目的とした入門書です。

エージェンティックコーディング・仕様駆動開発

社内向け顧客管理ツールの新規開発で、上流工程のうち画面UIの叩き台作成やDB定義書の機械的レビューなど「試せるところは全部AI」に任せ、SVGでのUI案生成や定義書チェックの効率化には大きな効果があった一方、スケジュール作成やDB定義のゼロから生成のように前提が複雑で厳密さが求められる領域は人間主体の方が生産的だと整理した実践レポートです。

AI

Microsoft

Microsoft Foundry で Hugging Face のゲーテッドモデルが利用可能になり、HF トークンとシークレットインジェクションを使って Azure 環境に安全にデプロイできるようになりました。

企業はカタログからモデルを選び、Hugging Face 側でアクセス承認を得たうえでトークンを登録し、エンドポイントを作成して SAM 3 や Roblox PII Classifier、FLUX.1 Schnell、EuroLLM などの最新 OSS モデルをガバナンス付きで活用できます。

Easy MCPは、既存のREST APIのOpenAPI仕様から自動的にMCPツールを生成し、コードを変更せずにGitHub CopilotなどのAIエージェントからAPIを呼び出せるようにするゲートウェイのPoCです。

Azure App Service Managed Instanceでレガシーアプリを移行した後、このゲートウェイを使うことで、古い業務APIにもAIエージェント経由でアクセス・更新が可能になり、モダナイゼーションを低コストで実現できます。

GPT‑5.2‑Codexは、Azure OpenAIのMicrosoft Foundryで一般提供開始されたエンタープライズ向けのAIコーディングモデルで、128Kトークンの長大なコンテキストとマルチモーダル入力を生かしてレガシー移行や大規模リファクター、セキュリティレビューなどを高精度に支援し、GitHub Copilotや既存のAzureのセキュリティ・コンプライアンス基盤と統合された形で安全かつスケーラブルにソフトウェア開発を加速することを目的としています。

Agent Academy: Operativeは、Copilot Studioでのエージェント開発の基礎を終えた開発者向けの中級学習コースで、複雑なマルチエージェント採用プロセスを題材に、プロンプト設計、モデル選定、フロー統合、MCP、テレメトリやAI安全性など実践的スキルを自習形式で学べます。

学習体験のUI刷新やダークモード追加、Global AI Communityと連携したデジタルバッジ発行にも対応しており、無料で今すぐ受講可能です。

GitHub Copilot

この記事は、GitHub Copilot を単なる補完ではなく開発パートナーとして使いこなすために、Agent モード・Agent HQ による複数 LLM 利用、プレミアムリクエストの仕組み、コンテキスト・ツール・MCP・ツールセット・カスタム命令の設定、さらにコーディングエージェントと自動コードレビューで Issue 対応や PR レビューまで自動化する実践的な活用法を解説しています。

GitHub Copilot CLIは、2025年末から2026年初頭にかけて、モデル・エージェント・インストール方法・スクリプト連携・コンテキスト管理・ターミナル体験が大幅に強化されたアップデートが行われました。

GPT-5 miniやGPT-4.1などの新モデル追加と、ポリシーで無効なモデルをターミナル内から直接有効化できる仕組みが導入されています。

Explore / Task / Plan / Code-reviewといった用途別の組み込みカスタムエージェントが追加され、自動で適切なエージェントに委譲しつつ並列実行も可能になりました。

WinGetやHomebrew、インストールスクリプト、Codespaces/Dev Container Featureなどインストール手段が拡充され、自動アップデートやリリースアーティファクトからの単体バイナリ配布にも対応しています。

--silentや--share系フラグ、ツールの許可/除外、追加MCP設定指定などによりスクリプト・CI/CDで扱いやすくなり、/contextや/compact、自動コンパクションでトークン使用状況の可視化と履歴圧縮も行えるようになりました。

さらに、差分表示の改善、パス補完、履歴クリーンアップ、URL許可/拒否リストを持つweb_fetchによるWebアクセス制御など、ターミナル内の開発体験とセキュリティ管理も強化されています。

GPT-5.2-CodexがGitHub CopilotのEnterprise/Business/Pro/Pro+プランで一般提供開始され、VS Code、GitHub.comのCopilot Chat、モバイル、CLI、コーディングエージェントなどのモデルピッカーから選択可能になりました。

Enterprise/Businessでは管理者が設定で有効化し、Pro/Pro+はユーザーがモデル選択時のプロンプト承認で有効化でき、VS Codeでは「Manage Models」から自前のOpenAIキーも登録できます。

Google

AlloyDB AI 自然言語 API は、テーブル・列の説明などの説明的コンテキストと、SQL テンプレートやファセットによる規範的コンテキスト、さらに値インデックスを組み合わせることで自然言語からの Text-to-SQL を約 100% に近い精度までヒルクライミング的に高める仕組みを解説しています。

Gemini CLI で OpenTelemetry ベースのテレメトリーが拡充され、Google Cloud Monitoring の事前構成済みダッシュボードから導入状況・パフォーマンス・トークン使用量などを即座に可視化できるようになりました。

OpenTelemetry の未加工ログと指標により、ユーザー数、信頼性、API 利用状況、トークン消費などの高度な分析が可能で、任意の OpenTelemetry 対応バックエンドにエクスポートできます。

設定はプロジェクト ID・認証と IAM・ダイレクト GCP エクスポーター導入の 3 ステップで行え、用意されたダッシュボードテンプレートを使ってすぐに監視を開始できます。

OpenAI

OpenAI partners with Cerebras | OpenAI

OpenAIはCerebrasと提携し、2028年までに段階的に合計750MWの超低レイテンシAIコンピュートを導入し、高速な推論応答とリアルタイム性の高いAI体験を実現することを目指しています。

論文・その他

この記事は、RAG構築時にLLMがどのような情報源を優先して信用してしまうかという「情報源バイアス」と、その対策を扱った解説です。

RAGは外部検索で取得した文書をコンテキストとしてLLMに渡し、ハルシネーションを抑えつつ正確な回答を生成することを狙いますが、検索結果内で内容が食い違う場合に、LLMがどの情報源を採用するかは明確ではありません。

既存研究では「質問との関連性」や「出現頻度」が重視されることは知られている一方で、発信者や媒体といった情報源そのものが判断に与える影響はあまり検討されていませんでした。

本記事で紹介される研究は、LLMが情報源の種類ごとにどのような選好を持つのか、またその選好がどの条件で崩れるかを明らかにし、RAGシステム設計時に考慮すべきバイアスと対策の示唆を与えることを目的としています。

本記事は、ティリー・ノーウッドなどのAI「アーティスト」が、人間の俳優やミュージシャンのように振る舞いながら仕事を置き換え、創造労働の価値と人間性を損なう危険を論じています。

生成AIは既存データの焼き直しであり、低品質で感情に乏しい「スロップ」コンテンツを大量生産し、抗議歌や社会批判のような、人間の経験やリスクを伴う表現を弱めてしまうと指摘します。

さらに、顔・声などのデータ利用をめぐるプライバシー侵害や事実上の盗用、女性像のステレオタイプ強化などの倫理問題も批判されます。著者は、人間の創造性は歴史的にも本源的な営みであり、労働組合によるストや法規制、教育現場でのアート支援などを通じて、AI「アーティスト」に対抗し人間による芸術が社会の周縁に追いやられないようにすべきだと主張しています。

クラウド

Azure

Azure Updates (2026-01-15) | ブチザッキ

この記事では、2026年1月15日時点のAzure関連アップデートや周辺技術情報がカテゴリ別に整理されています。

Functions/Logic AppsではSecure Unique Default HostnameのGAが紹介され、Microsoft Foundryでは医療・ライフサイエンス向けClaudeとGPT‑5.2‑Codexの提供開始が触れられています。

Microsoft FabricではEventhouse向け埋め込み生成SLMやEventstream課金、OneLake診断ログのイミュータビリティGAなどが挙げられています。[1]
ほかにPower BIコンテスト案内、Windows 11 Insider BuildやCES 2026でのWindows 11 PC新機能、Teamsの小売フロントライン向け機能、Azure CLI/PowerShell/.NETの更新と各種技術ブログがリンクされています。

また、Azure VMのNVMe必須サイズや2028年リタイア予定のVMサイズ、Azureデータセンター内RDMAの輻輳制御、コミュニティファーストなAIインフラ、AI時代のキャリア、サイバー犯罪対策、安全なゲーミング、AIの社会影響、Microsoft AI Tour Tokyoイベント案内、そして今週の動画として「Azure Thursday Japan 473」へのリンクが紹介されています。

Azure CLI v2.82.0 は 2026/01/13 にリリースされ、AKS、Container Apps、Compute、Network、Storage など各サービス向けに新パラメーター追加や不具合修正が行われ、Core では複数の CVE 脆弱性が解消されています。

この記事は、Azure サポートプランの情報源やプランごとの違い、とくに Standard プランでの対応範囲と日本語サポートの実態を筆者の経験を交えて整理した内容です。

Break-fix（障害対応）が基本であり、設計レビューなどは上位プラン契約が必要となる場合がある点や、Standard では日本語対応があっても実際には海外エンジニア＋機械翻訳経由のケースがあり、複雑な問い合わせではコミュニケーションに課題が生じうることが述べられています。

OS

Windows

本ビルド28020.1371はCanaryチャネル向けのWindows 11 Insider Preview更新で、スタートメニューのフォルダー表示消失、エクスプローラーの白いフラッシュ、キーボード設定の反転、非管理者からの管理者権限ターミナル起動でのフリーズなどを修正し、既知の問題としてデスクトップのビルド番号ウォーターマーク表示誤りが挙げられています。

MicrosoftがWSUSの開発終了を発表したことで、企業のWindows更新管理見直しが加速し、約7割が代替手段への移行を検討している状況をまとめた記事です。

WSUS利用は約2割にとどまり、Microsoft Intuneなどクラウドベースの管理や、パッチ管理・IT資産管理・MDMを統合するツールへの関心が高まっているとしています。

macOS

Apple Creator Studioで提供されるFinal Cut ProやLogic Pro、Pixelmator Proなどの対応バージョンとシステム要件、サブスク料金およびトライアル条件、買い切り版との関係がまとめられた記事です。

各アプリはCreator Studio開始に合わせてアップデートされ、一部はmacOS 26 Tahoe/iPadOS 26以上が必須となります。

Mac向けFinal Cut Proなどの買い切り版はCreator Studio版と別アプリとして共存可能で、識別用にアイコンも別デザインになっています。

Apple Creator Studioは月額1,780円（学生・教員は月額480円）からのサブスクリプションで、既存のiPad版サブスクユーザーはCreator Studioアプリ経由で1カ月のトライアルを利用できます。

AppleがSFフォント派生アイコン集の初アップデート版「SF Symbols 7.1」を公開し、23個の新シンボル追加と4件の名称変更により、利用可能なシンボル総数が7,007個になったことを紹介する記事です。

Googleは2026年1月5日、Google Drive for Desktop v119.0のロールアウト開始とともに、macOS版クライアントの埋め込みブラウザエンジンをChromium Embedded FrameworkからAppleのWebKitへ移行すると発表しました。

この変更により、アプリのサイズ縮小や安定性・パフォーマンス向上が期待されます。

ハードウェア

PC

ASUSのUGen300は、USB Type-C接続の外付けAIアクセラレータで、Hailo-10Hと8GB LPDDR4を搭載し、消費電力2.5Wで最大40TOPS(INT4)のAI性能を発揮するデバイスです。 TensorFlowやPyTorch、ONNXなど主要フレームワークと互換性があり、Windows/Linux/Androidかつx86/Arm環境で利用可能です。

Valve開発中の据え置き型ゲーミングPC「Steam Machine」は、Steam Deckより緩い基準でゲーム互換性の「確認済み」認証を行う方針です。

Steam Deckで「確認済み」のタイトルはSteam Machineでもおおむね「確認済み」となり、より多くのゲームが認証される見込みで、性能もSteamユーザー上位7割超の環境以上を目安とした設計とされています。