# 100年間も受け継がれる歴史的な超効率化メソッド『アイビー・リー・メソッド』って知ってる？ --- publish: true personal_category: false title: "100年間も受け継がれる歴史的な超効率化メソッド『アイビー・リー・メソッド』って知ってる？" source: "https://www.lifehacker.jp/article/2312-the-ivy-lee-productivity-method/" site: "ライフハッカー・ジャパン" author: - "[[白井樹（OCiETe）]]" published: 2023-12-06 created: 2026-02-01 description: "100年間もの歴史を持つ生産性向上メソッド「アイビー・リー・メソッド」の詳細と実践方法を解説します。" tags: - "clippings" - "NewsClip" description_AI: "この記事は、100年間受け継がれている「アイビー・リー・メソッド」という生産性向上術を紹介しています。このメソッドは、毎日の終わりに翌日に行うべきタスクを最大6つ書き出し、優先順位をつけ、最も重要なタスクから一つずつ完了させていくものです。未完了のタスクは翌日に繰り越され、新しいタスクが追加されて常に6つのタスクを保ちます。大タスクを細分化し、一度に一つのタスクに集中することで、効率的な作業を促します。" --- --- > [!NOTE] 目次 ```table-of-contents title: minLevel: 0 maxLevel: 0 includeLinks: true ``` --- > [!NOTE] リスト掲載用文字列 - [100年間も受け継がれる歴史的な超効率化メソッド『アイビー・リー・メソッド』って知ってる？](https://www.lifehacker.jp/article/2312-the-ivy-lee-productivity-method/)【ライフハッカー・ジャパン】(2023年12月06日) --- > [!NOTE] この記事の要約（箇条書き） - **アイビー・リー・メソッド**は、100年以上前から受け継がれる生産性向上術です。 - 1920年代に大企業向けに考案され、管理しやすく優先順位をつけた「やること」リストを作成し、完了まで続けることを目指します。 - **活用する3ステップ:** 1. **STEP 1:** 毎日仕事の終わりに、翌日（金曜日なら月曜日）に完了すべきタスクを最大6つ書き出す。 2. **STEP 2:** 書き出したタスクに優先順位をつける（アイゼンハワー・マトリクスなどの活用も推奨）。 3. **STEP 3:** 翌日、最も優先順位の高いタスクから着手し、完了するまで次のタスクに移らない。未完了タスクは翌日のリストに繰り越し、新しいタスクを追加して合計6つにする。タスクはできるだけ細分化する。 - この方法の鍵は、タスク数を少なく保ち、優先順位をつけ、未完了のタスクを翌日に繰り越すことです。 > [!NOTE] 要約おわり --- - [グローバルナビゲーションへジャンプ](https://www.lifehacker.jp/article/2312-the-ivy-lee-productivity-method/#globalNav) - [フッターへジャンプ](https://www.lifehacker.jp/article/2312-the-ivy-lee-productivity-method/#footer) 1. [TOP](https://www.lifehacker.jp/) 2. 100年間も受け継がれる歴史的な超効率化メソッド『アイビー・リー・メソッド』って知ってる？ 著者 Lindsey Ellefson - Lifehacker US\[[原文](https://lifehacker.com/work/the-ivy-lee-productivity-method)\] 翻訳  Image: Shutterstock Advertisement 生産性を高めたいのなら、生産性の高い方法をマスターしている人を参考にするべきでしょう。 金融系のブログは、仕事の習慣について最近のCEOに絶えずインタビューしていますが、内容はそれほどおもしろいものではありません。いつも「瞑想とメールに返信しないことが成功の鍵だ」という話なのですが、瞑想する時間もリソースもなく、未返信のメールを開いてくれるアシスタントがいるような余裕もない一般人には、あまり役に立ちません。 本当にためになるヒントを得るには、 **過去にさかのぼってみるといいかもしれません** 。今でいう広報の生みの親である **アイビー・リー** は、ある生産性向上メソッドを考え出しました。 この方法は、非常に優れていたために **100年もの間使われ続け、今でも本人の名前を冠している** のです。今回はその手法をご紹介します。 ## 100年受け継がれる「アイビー・リー・メソッド」とは？ 私の夢は、自分の名前が永遠に残るようなユニークで印象に残ることを成し遂げることですが、もっと短期的な目標は、 **基本的な仕事を毎日こなすこと** 。 Advertisement アイビー・リーは、その昔にこの両方をやってのけたのです。リーが生産性向上法を考え出したのは、1920年代の大企業がもっと多くの仕事をこなせるようにするためでした。 **管理しやすくて優先順位のついた「やること」リストを作成し、それが完了するまでやり続ける** 、というものです。 Advertisement ## アイビー・リー・メソッドの活用する3ステップ メソッドそのものは簡単。 ### STEP 1 平日の終わりに毎回、 **翌日にやらなければならないタスクを6つ書き出します** （金曜日なら、月曜日にやるべきことを書き出す。 [生産性には週末に休息を取ることも重要だ](https://lifehacker.com/your-productivity-needs-more-breaks-1850400649) ということを忘れてはNG！）。 Advertisement **7つ以上は書かないようにしましょう** 。ここでの目標はリスクを管理しやすいものにすることであって、終わりのないリストをつくることではありません。 Advertisement ### STEP 2 次に、 **優先順位をつけます** 。やり方は各自の好みでかまいませんが、 [アイゼンハワー・マトリクスなどの方法を使って](https://lifehacker.com/prioritize-your-tasks-with-the-eisenhower-matrix-1850718007) 最もタイミングがよく緊急性が高いタスクはどれかを考えてみましょう。 ### STEP 3 翌日、いよいよリストに着手します。 **朝に最初のタスクからはじめ、2つ目のタスクに移る前に最後まで終わらせます** 。一度に1つのタスクやプロジェクトだけに集中することで [ディープワーク](https://lifehacker.com/use-deep-work-to-be-more-productive-1850632295) を行なう力を活用しながら、終業時間まで続けましょう。 1日が終わり、 **未完了のタスクがあれば明日のリストに移し、6個になるまで新しいタスクを追加してください** 。 --- タスクを繰り越すことで確実に終わらせることができますが、繰り越すという選択肢があることがわかっているため過度な負担は感じません。 ただし、 **タスクはできるだけ細かく書くようにしましょう** 。「四半期末レポート」を1つの項目として書くのではなく、細分化するのです。 データの抽出と分析がレポート執筆のステップなら、それを1つのタスクにしましょう。データをプレゼンに入力する必要があるのであれば、それも1つのタスクです。 使うのは [手帳](https://lifehacker.com/five-of-the-best-day-planners-for-any-need-1850556687) やデジタルノート、あるいはカレンダーでも構いませんが、最も重要な要素は、タスクを6個という少ない数にしておくこと、優先順位をつけること、未完了の場合に放棄しないこと。 すべて終わるよう、翌日に繰り越すタスクは新しいものよりも優先しましょう。 ※商品を購入すると、売上の一部が販売プラットフォームよりメディアジーンに還元されることがあります。掲載されている情報は執筆時点の情報、または自動で更新されています。 あわせて読みたい [](https://s-adserver.cxad.cxense.com/adserver/click/CwkOCw-eVV6EezucBpHM0-9f13LVrBKTjnijCP4EfcUJDtXN6BqktbVRnvB6WLcqzHJu_teIk0uY7SfgMoxjhkxeU_CVXTaJtG_BOdyiHK3e0lVrekhRLIj5WqbLKhom93zM8K4JHnROVvPBfPiZA5t6JpZTaReDoW3oIgt4a2vXBK-1av92E2h3sCIrATZ4NsUKiQWlDLPikbx1ZKWR6G8.) 新着記事 クッション兼トランポリン！？今年はこれで「1日5分の体幹トレ」を習慣にしてみせる [ クッション兼トランポリン！？今年はこれで「1日5分の体幹トレ」を習慣にしてみせる 2026.01.31 Buy PR ](https://www.lifehacker.jp/article/2601-amazon-trampolinecushion/) [  正直カート入れた。CIOならiPhoneもApple Watchも「これ1つ」で充電いけるじゃん 正直カート入れた。CIOならiPhoneもApple Watchも「これ1つ」で充電いけるじゃん 2026.01.31 ](https://www.lifehacker.jp/article/2601-cionovawave3way/)[  キャンプ用ライトは1つで十分です。テーブルとフィールドを2WAYで制する、現場主義な逸品 キャンプ用ライトは1つで十分です。テーブルとフィールドを2WAYで制する、現場主義な逸品 2026.01.31 ](https://www.lifehacker.jp/article/2601-lht-bougerv-cl03/)[  カセットコンロよりも気軽に鍋料理！無印良品「IHクッキングプレート」がシンプルで使いやすい カセットコンロよりも気軽に鍋料理！無印良品「IHクッキングプレート」がシンプルで使いやすい 2026.01.31 ROOMIE ](https://www.lifehacker.jp/article/2601-roomi-muji-ih/)[  【毎日書評】「若者は年金の払い損」ではない。データで読み解く2026年からの資産防衛術 【毎日書評】「若者は年金の払い損」ではない。データで読み解く2026年からの資産防衛術 2026.01.31 ](https://www.lifehacker.jp/article/2601_book_to_read_weekend_139/)[  月額0円でChatGPT Plus級の恩恵。音声入力も翻訳も指先ひとつで完結する「AIマウス」が手放せない 月額0円でChatGPT Plus級の恩恵。音声入力も翻訳も指先ひとつで完結する「AIマウス」が手放せない 2026.01.31 Buy PR ](https://www.lifehacker.jp/article/2601-machi-ya-aimouse-lh-editorialreview/) [記事をもっと見る](https://www.lifehacker.jp/articles/) [](https://www.amazon.co.jp/events/monthlydealevent?tag=lifehacker-bkbang-00001090-22) [2月2日(火)まで / PR](https://www.amazon.co.jp/events/monthlydealevent?tag=lifehacker-bkbang-00001090-22) [ Amazonセール中 ](https://www.amazon.co.jp/events/monthlydealevent?tag=lifehacker-bkbang-00001090-22) --- # Android Desktop は「Google キー + Space」で Gemini 起動が可能に。Chromebook と共通 --- publish: true personal_category: false title: "Android Desktop は「Google キー + Space」で Gemini 起動が可能に。Chromebook と共通" source: "https://helentech.jp/news-81884/" site: "HelenTech" author: - "[[Masahide Omura]]" published: 2026-02-10 created: 2026-02-11 description: "Google が開発を進めている PC 向け Android (Android デスクトップモード / Aluminium) において、Gemini の統合機能に関する情報が新たに明らかになりました。 先月リークされた Android De" tags: - "clippings" - "NewsClip" description_AI: "Googleが開発を進めるPC向けAndroid（Androidデスクトップモード/Aluminium）において、Geminiの統合機能に関する情報が新たに明らかになった。Geminiアイコンは画面右上のステータスバーに常駐し、「Google キー + Space」のキーボードショートカットで起動可能になる見込みだ。このショートカットは、最新のChromebookに搭載されているGロゴキーと同様のAI起動方法であり、Googleアプリベータ版(v17.5)の解析で確認された。起動時の実際の表示形式（オーバーレイ、ウィンドウ表示など）は不明だが、デスクトップの広い画面スペースを活かしたコンテキストを理解するマルチタスク支援機能が期待されている。現在のChromebookでは「G (ランチャー) + スペース」で「かこって検索」が呼び出されるが、Android DesktopではGeminiのオーバーレイ表示になる可能性も考えられる。これらの機能は開発中であり、正式なリリースは未定であるが、AndroidデスクトップモードにおいてGeminiとの統合が重要な要素として進められていることは間違いない。" --- --- > [!NOTE] 目次 ```table-of-contents title: minLevel: 0 maxLevel: 0 includeLinks: true ``` --- > [!NOTE] リスト掲載用文字列 - [Android Desktop は「Google キー + Space」で Gemini 起動が可能に。Chromebook と共通](https://helentech.jp/news-81884/)【HelenTech】(2026年02月10日) --- > [!NOTE] この記事の要約（箇条書き） - Googleが開発中のPC向けAndroid (Androidデスクトップモード/Aluminium) に、Geminiの統合機能が判明しました。 - Geminiアイコンは画面右上のステータスバーに常駐する予定です。 - `Google キー + Space`のキーボードショートカットでGeminiを起動できるようになります。 - このショートカットは、Chromebookに搭載されているGロゴキーと同様のAI起動方法です。 - 機能はGoogleアプリベータ版(v17.5)のコード解析で確認されました。 - 実際の表示形式（オーバーレイ、ウィンドウなど）はまだ不明ですが、デスクトップの広い画面を活かしたマルチタスク支援機能が期待されます。 - 現在のChromebookでは`G (ランチャー) + Space`で「かこって検索」が起動しますが、Android DesktopではGeminiが起動する可能性があると示唆されています。 - これらは開発中の機能であり、正式リリースは未定ですが、AndroidデスクトップモードにおけるGemini統合の重要性が伺えます。 > [!NOTE] 要約おわり --- 当サイトは Google Adsense、Amazon アソシエイト等 アフィリエイト広告を利用して収益を得ています.  Google が開発を進めている PC 向け Android (Android デスクトップモード / ) において、Gemini の統合機能に関する情報が新たに明らかになりました。 [先月リークされた Android Desktop のインターフェース](https://helentech.jp/news-81364/) 内でも、ステータスバーに Gemini のアイコンが表示されていることが確認されていましたが、 [9to5Google](https://9to5google.com/2026/02/09/gemini-icon-android-desktop/) の Google アプリベータ版 (v17.5) の解析によれば、アイコンの常駐だけでなくキーボードショートカットによる起動もサポートすることが確認されました。 目次 ## ステータスバーへの常駐とショートカット 解析されたコードによると、Android のデスクトップ環境において Gemini のアイコンは画面右上のステータスバーに常駐し、Wi-Fi やバッテリーアイコンと並んで配置されるようです。  これにより、ユーザーは作業中にいつでも画面右上のアイコンをクリックするだけでアシスタントを呼び出せるようになります。 また、マウス操作だけでなくキーボードショートカットによる起動もサポートされる記述が見つかっており、 **\[Google キー\] + \[Space\]** の組み合わせで Gemini を起動できるようになるようです。 最新の Chromebook では専用の \[G\] ロゴキーが搭載されていますが、Android Desktop でも同様のショートカットが提供されることになります。 ## 実際の挙動はまだ分からない 今回の記述は Google アプリのベータ版から発見されているため、デスクトップモードにおける Gemini の動作もスマートフォン版と同様に Google アプリが制御することになると考えられます。 現時点では、起動時にどのような表示になるか（オーバーレイ表示か、ウィンドウ表示か、あるいは Chrome ブラウザのサイドパネルのような形式か）までは判明していませんが、デスクトップという広い画面スペースを活かし、コンテキストを理解したマルチタスク支援機能になることが期待されます。 なお、現在の Chromebook では \[G\] ロゴキーを押すとランチャーが呼び出され、 `[G (ランチャー)]` + `[スペース]` の場合は AI 機能でも Gemini ではなく [デフォルトで「かこって検索」](https://helentech.jp/news-71020/) が呼び出されます。 このことから、Android の電源ボタン長押しで呼び出したときのような Gemini オーバーレイになる可能性は十分に考えられます。 ちなみに、以前の Google アシスタントは `[ランチャー]` + `[a]` で呼び出すこともできましたが、現在はこのショートカットは未割り当てとなっています。 ただし、どちらも [ChromeOS の「キーショートカット」](https://helentech.jp/how-to-customize-chromebook-keyboard-shortcuts/) から変更することが可能です。 - **関連記事:**[Chromebook で Gemini を呼び出すキーショートカットの設定方法と挙動の違いを解説](https://helentech.jp/chromebook-gemini-shortcut-settings/) ## まとめ これらはあくまでアプリ内部のコードから発見された開発中の機能であり、Google が正式にリリースするかどうかは不明です。 しかし、Android を PC ライクに使うデスクトップモードの開発において、ChromeOS との統合も意識されていることから、Gemini との統合が重要な要素として進められていることは間違いなさそうです。 ## 著者情報 ## 関連記事 - [  Lenovo、Kompanio 540 搭載 Chromebook 「Chrome 14M8911」のスペックを公開 ](https://helentech.jp/news-81901/) - [  新しい Chromebook「Juchi」の開発が開始。Acer の Plus 514/516 後継機か ](https://helentech.jp/news-81874/) - [  開発中の Snapdragon X チップ搭載 Chromebook に「Mica」が追加 ](https://helentech.jp/news-81725/) - [  Acer が Kompanio 540 搭載「Chromebook 315 CB315-8H」を準備中。15.6インチテンキーレス Acer が Kompanio 540 搭載「Chromebook 315 CB315-8H」を準備中。15.6インチテンキーレス ](https://helentech.jp/news-81705/) - [  Kompanio 540 搭載 Chromebook「Jaina」の開発が開始。14インチと15インチの展開か ](https://helentech.jp/news-81700/) - [  Panther Lake 搭載 Chromebook「Moonstone」は Acer が開発か。Aluminium OS の記述も確認 ](https://helentech.jp/news-81663/) ## 最新記事 - [  Android 版 YouTube Music アプリのロゴの写真 YouTube Music Premium、プロンプトからプレイリストを作成する AI 機能を海外で展開 2026年2月11日 Android アプリ ](https://helentech.jp/news-81951/) - [  Google 検索の「あなたに関する検索結果」、身分証番号や不適切な画像の削除機能などが強化 2026年2月11日 Android ](https://helentech.jp/news-81944/) - [  Fitbit、Gemini を活用した「パーソナルヘルスコーチ」プレビューを開始。Pixel Watch にも対応 Google、Fitbit の AI ヘルスコーチ機能を iOS ユーザーにも提供開始。提供国も拡大（日本は含まれず） 2026年2月11日 Pixel Watch / Fitbit ](https://helentech.jp/news-81942/) - [  ChromeOS 144 に2回目のマイナーアップデート (144.0.7559.172) が展開。前回から数日で配信 ChromeOS 144 に2回目のマイナーアップデート (144.0.7559.172) が展開。前回から数日で配信 2026年2月11日 ChromeOS ](https://helentech.jp/news-chromeos-144-stable-update2/) - [  Google、Android 17 Beta 1 をまもなく提供開始。QPR3 Betaからの移行と離脱手順 2026年2月11日 Google Pixel ](https://helentech.jp/news-81933/) 目次 --- # anything-llmlocalesREADME.ja-JP.md at master · Mintplex-Labsanything-llm --- publish: true personal_category: false title: anything-llm/locales/README.ja-JP.md at master · Mintplex-Labs/anything-llm source: https://github.com/Mintplex-Labs/anything-llm/blob/master/locales/README.ja-JP.md site: GitHub author: - "[[Mintplex-Labs]]" - "[[timothycarambat]]" published: created: 2026-02-09 description: The all-in-one Desktop & Docker AI application with built-in RAG, AI agents, No-code agent builder, MCP compatibility, and more. - anything-llm/locales/README.ja-JP.md at master · Mintplex-Labs/anything-llm tags: - clippings - NewsClip - LifeWork/ITスキル description_AI: AnythingLLMは、ドキュメントとのチャット、AIエージェントの利用、および高いカスタマイズ性を備えたオールインワンのAIアプリケーションです。ユーザーは好みのLLMやベクトルデータベースを選択でき、複数ユーザー対応で、面倒な設定なしに利用できます。PDFやDOCXなどの様々なドキュメントタイプに対応し、ドキュメント管理機能や、会話・クエリの2つのチャットモードを提供します。OpenAI、Google Gemini Pro、Ollamaなど多様なLLM、LanceDB、Pineconeなどのベクトルデータベースをサポートし、Dockerや各種クラウドプラットフォームでのセルフホスティングが可能です。匿名での使用状況を把握するためのテレメトリー機能がありますが、プライバシー保護のためにオプトアウトも可能です。 --- --- > [!NOTE] 目次 ```table-of-contents title: minLevel: 0 maxLevel: 0 includeLinks: true ``` --- > [!NOTE] リスト掲載用文字列 - [anything-llm/locales/README.ja-JP.md at master · Mintplex-Labs/anything-llm](https://github.com/Mintplex-Labs/anything-llm/blob/master/locales/README.ja-JP.md)【GitHub】(2026年02月09日) --- > [!NOTE] この記事の要約（箇条書き） - **AnythingLLM** は、ドキュメントとのチャット、AIエージェントの利用、高度なカスタマイズ、複数ユーザー対応が可能なオールインワンAIアプリケーションです。 - LLMやベクトルデータベースを自由に選択でき、ローカルまたはリモートで実行可能です。 - 主な機能には、マルチユーザーインスタンスと権限、ウェブ閲覧などのエージェント、カスタム埋め込み可能チャットウィジェット、複数のドキュメントタイプ（PDF, TXT, DOCXなど）のサポートが含まれます。 - 会話とクエリの2つのチャットモード、チャット中の引用、100%クラウドデプロイメント対応が特徴です。 - 任意のllama.cpp互換モデル、OpenAI、Azure OpenAI、Google Gemini Pro、Ollamaなど、多様なLLMをサポートしています。 - LanceDB（デフォルト）、PGVector、Pinecone、Chroma、Weaviateなど、複数のベクトルデータベースに対応しています。 - Docker、AWS、GCP、Digital Ocean、Render.com、Railway、ベアメタルなど、様々なセルフホスティングオプションが提供されています。 - 匿名の使用情報を収集するテレメトリー機能が含まれていますが、`.env`設定またはアプリ内からオプトアウト可能です。個人識別情報やチャット内容は収集されません。 - 技術スタックは、viteJS + Reactのフロントエンド、NodeJS expressのサーバーとコレクターで構成されるモノレポです。 > [!NOTE] 要約おわり --- [](https://anythingllm.com/) [](https://trendshift.io/repositories/2415) **AnythingLLM:** あなたが探していたオールインワンAIアプリ。 ドキュメントとチャットし、AIエージェントを使用し、高度にカスタマイズ可能で、複数ユーザー対応、面倒な設定は不要です。 | | [ドキュメント](https://docs.anythingllm.com/) | [ホストされたインスタンス](https://my.mintplexlabs.com/aio-checkout?product=anythingllm) [English](https://github.com/Mintplex-Labs/anything-llm/blob/master/README.md) · [简体中文](https://github.com/Mintplex-Labs/anything-llm/blob/master/locales/README.zh-CN.md) · **日本語** 👉 デスクトップ用AnythingLLM（Mac、Windows、Linux対応）！ [今すぐダウンロード](https://anythingllm.com/download) これは、任意のドキュメント、リソース、またはコンテンツの断片を、チャット中にLLMが参照として使用できるコンテキストに変換できるフルスタックアプリケーションです。このアプリケーションを使用すると、使用するLLMまたはベクトルデータベースを選択し、マルチユーザー管理と権限をサポートできます。 [](https://private-user-images.githubusercontent.com/16845892/294273127-cfc5f47c-bd91-4067-986c-f3f49621a859.gif?jwt=eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJIUzI1NiJ9.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.2w0Nvd7VF58p7QN_p3up6smf6W8xNeHmPL0fFGql_34) デモを見る！ [](https://youtu.be/f95rGD9trL0) ### 製品概要 AnythingLLMは、市販のLLMや人気のあるオープンソースLLM、およびベクトルDBソリューションを使用して、妥協のないプライベートChatGPTを構築できるフルスタックアプリケーションです。ローカルで実行することも、リモートでホストすることもでき、提供されたドキュメントと知的にチャットできます。 AnythingLLMは、ドキュメントを `ワークスペース` と呼ばれるオブジェクトに分割します。ワークスペースはスレッドのように機能しますが、ドキュメントのコンテナ化が追加されています。ワークスペースはドキュメントを共有できますが、互いに通信することはないため、各ワークスペースのコンテキストをクリーンに保つことができます。 ## AnythingLLMのいくつかのクールな機能 - **マルチユーザーインスタンスのサポートと権限付与** - ワークスペース内のエージェント（ウェブを閲覧、コードを実行など） - [ウェブサイト用のカスタム埋め込み可能なチャットウィジェット](https://github.com/Mintplex-Labs/anythingllm-embed/blob/main/README.md) - 複数のドキュメントタイプのサポート（PDF、TXT、DOCXなど） - シンプルなUIからベクトルデータベース内のドキュメントを管理 - 2つのチャットモード `会話` と `クエリ` 。会話は以前の質問と修正を保持します。クエリはドキュメントに対するシンプルなQAです - チャット中の引用 - 100%クラウドデプロイメント対応。 - 「独自のLLMを持参」モデル。 - 大規模なドキュメントを管理するための非常に効率的なコスト削減策。巨大なドキュメントやトランスクリプトを埋め込むために一度以上支払うことはありません。他のドキュメントチャットボットソリューションよりも90%コスト効率が良いです。 - カスタム統合のための完全な開発者API！ ### サポートされているLLM、埋め込みモデル、音声モデル、およびベクトルデータベース **言語学習モデル：** - [llama.cpp互換の任意のオープンソースモデル](https://github.com/Mintplex-Labs/anything-llm/blob/master/server/storage/models/README.md#text-generation-llm-selection) - [OpenAI](https://openai.com/) - [OpenAI (汎用)](https://openai.com/) - [Azure OpenAI](https://azure.microsoft.com/en-us/products/ai-services/openai-service) - [Anthropic](https://www.anthropic.com/) - [Google Gemini Pro](https://ai.google.dev/) - [Hugging Face (チャットモデル)](https://huggingface.co/) - [Ollama (チャットモデル)](https://ollama.ai/) - [LM Studio (すべてのモデル)](https://lmstudio.ai/) - [LocalAi (すべてのモデル)](https://localai.io/) - [Together AI (チャットモデル)](https://www.together.ai/) - [Fireworks AI (チャットモデル)](https://fireworks.ai/) - [Perplexity (チャットモデル)](https://www.perplexity.ai/) - [OpenRouter (チャットモデル)](https://openrouter.ai/) - [Novita AI (チャットモデル)](https://novita.ai/model-api/product/llm-api?utm_source=github_anything-llm&utm_medium=github_readme&utm_campaign=link) - [Mistral](https://mistral.ai/) - [Groq](https://groq.com/) - [Cohere](https://cohere.com/) - [KoboldCPP](https://github.com/LostRuins/koboldcpp) - [xAI](https://x.ai/) - [Z.AI (チャットモデル)](https://z.ai/model-api) - [PPIO](https://ppinfra.com/?utm_source=github_anything-llm) - [CometAPI (チャットモデル)](https://api.cometapi.com/) - [Docker Model Runner](https://docs.docker.com/ai/model-runner/) - [PrivateModeAI (chat models)](https://privatemode.ai/) - [SambaNova Cloud (chat models)](https://cloud.sambanova.ai/) **埋め込みモデル：** - [AnythingLLMネイティブ埋め込み](https://github.com/Mintplex-Labs/anything-llm/blob/master/server/storage/models/README.md) （デフォルト） - [OpenAI](https://openai.com/) - [Azure OpenAI](https://azure.microsoft.com/en-us/products/ai-services/openai-service) - [LocalAi (すべて)](https://localai.io/) - [Ollama (すべて)](https://ollama.ai/) - [LM Studio (すべて)](https://lmstudio.ai/) - [Cohere](https://cohere.com/) **音声変換モデル：** - [AnythingLLM内蔵](https://github.com/Mintplex-Labs/anything-llm/tree/master/server/storage/models#audiovideo-transcription) （デフォルト） - [OpenAI](https://openai.com/) **TTS（テキストから音声へ）サポート：** - ネイティブブラウザ内蔵（デフォルト） - [OpenAI TTS](https://platform.openai.com/docs/guides/text-to-speech/voice-options) - [ElevenLabs](https://elevenlabs.io/) **STT（音声からテキストへ）サポート：** - ネイティブブラウザ内蔵（デフォルト） **ベクトルデータベース：** - [LanceDB](https://github.com/lancedb/lancedb) （デフォルト） - [PGVector](https://github.com/pgvector/pgvector) - [Astra DB](https://www.datastax.com/products/datastax-astra) - [Pinecone](https://pinecone.io/) - [Chroma](https://trychroma.com/) - [Weaviate](https://weaviate.io/) - [QDrant](https://qdrant.tech/) - [Milvus](https://milvus.io/) - [Zilliz](https://zilliz.com/) ### 技術概要 このモノレポは、主に3つのセクションで構成されています： - `frontend`: LLMが使用できるすべてのコンテンツを簡単に作成および管理できるviteJS + Reactフロントエンド。 - `server`: すべてのインタラクションを処理し、すべてのベクトルDB管理およびLLMインタラクションを行うNodeJS expressサーバー。 - `collector`: UIからドキュメントを処理および解析するNodeJS expressサーバー。 - `docker`: Dockerの指示およびビルドプロセス + ソースからのビルド情報。 - `embed`: [埋め込みウィジェット](https://github.com/Mintplex-Labs/anything-llm/blob/master/embed/README.md) の生成に特化したコード。 ## 🛳 セルフホスティング Mintplex Labsおよびコミュニティは、AnythingLLMをローカルで実行できる多数のデプロイメント方法、スクリプト、テンプレートを維持しています。以下の表を参照して、お好みの環境でのデプロイ方法を読むか、自動デプロイを行ってください。 | Docker | AWS | GCP | Digital Ocean | Render.com | | --- | --- | --- | --- | --- | | [](https://github.com/Mintplex-Labs/anything-llm/blob/master/locales/docker/HOW_TO_USE_DOCKER.md) | [](https://github.com/Mintplex-Labs/anything-llm/blob/master/locales/cloud-deployments/aws/cloudformation/DEPLOY.md) | [](https://github.com/Mintplex-Labs/anything-llm/blob/master/locales/cloud-deployments/gcp/deployment/DEPLOY.md) | [](https://github.com/Mintplex-Labs/anything-llm/blob/master/locales/cloud-deployments/digitalocean/terraform/DEPLOY.md) | [](https://render.com/deploy?repo=https://github.com/Mintplex-Labs/anything-llm&branch=render) | | Railway | | --- | | [](https://railway.app/template/HNSCS1?referralCode=WFgJkn) | [Dockerを使用せずに本番環境のAnythingLLMインスタンスを設定する →](https://github.com/Mintplex-Labs/anything-llm/blob/master/BARE_METAL.md) ## 開発環境のセットアップ方法 - `yarn setup` 各アプリケーションセクションに必要な`.env` ファイルを入力します（リポジトリのルートから）。 - 次に進む前にこれらを入力してください。 `server/.env.development` が入力されていないと正しく動作しません。 - `yarn dev:server` ローカルでサーバーを起動します（リポジトリのルートから）。 - `yarn dev:frontend` ローカルでフロントエンドを起動します（リポジトリのルートから）。 - `yarn dev:collector` ドキュメントコレクターを実行します（リポジトリのルートから）。 [ドキュメントについて学ぶ](https://github.com/Mintplex-Labs/anything-llm/blob/master/server/storage/documents/DOCUMENTS.md) [ベクトルキャッシュについて学ぶ](https://github.com/Mintplex-Labs/anything-llm/blob/master/server/storage/vector-cache/VECTOR_CACHE.md) ## 貢献する方法 - issueを作成する - `<issue number>-<short name>` の形式のブランチ名でPRを作成する - マージしましょう ## テレメトリーとプライバシー Mintplex Labs Inc.によって開発されたAnythingLLMには、匿名の使用情報を収集するテレメトリー機能が含まれています。 AnythingLLMのテレメトリーとプライバシーについての詳細 ### なぜ？ この情報を使用して、AnythingLLMの使用方法を理解し、新機能とバグ修正の優先順位を決定し、AnythingLLMのパフォーマンスと安定性を向上させるのに役立てます。 ### オプトアウト サーバーまたはdockerの.env設定で `DISABLE_TELEMETRY` を「true」に設定して、テレメトリーからオプトアウトします。アプリ内でも、サイドバー > `プライバシー` に移動してテレメトリーを無効にすることができます。 ### 明示的に追跡するもの 製品およびロードマップの意思決定に役立つ使用詳細のみを追跡します。具体的には： - インストールのタイプ（Dockerまたはデスクトップ） - ドキュメントが追加または削除されたとき。ドキュメントについての情報はありません。イベントが発生したことのみを知ります。これにより、使用状況を把握できます。 - 使用中のベクトルデータベースのタイプ。どのベクトルデータベースプロバイダーが最も使用されているかを知り、更新があったときに優先して変更を行います。 - 使用中のLLMのタイプ。最も人気のある選択肢を知り、更新があったときに優先して変更を行います。 - チャットが送信された。これは最も一般的な「イベント」であり、すべてのインストールでのこのプロジェクトの日常的な「アクティビティ」についてのアイデアを提供します。再び、イベントのみが送信され、チャット自体の性質や内容に関する情報はありません。 これらの主張を検証するには、 `Telemetry.sendTelemetry` が呼び出されるすべての場所を見つけてください。また、これらのイベントは出力ログに書き込まれるため、送信された具体的なデータも確認できます。IPアドレスやその他の識別情報は収集されません。テレメトリープロバイダーは [PostHog](https://posthog.com/) です。 \[ソースコード内のすべてのテレメトリーイベントを表示\]([https://github.com/search?q=repo%3AMintplex-Labs%2Fanything-llm%20.sendTelemetry(&type=code)](https://github.com/search?q=repo%3AMintplex-Labs%2Fanything-llm%20.sendTelemetry\(&type=code\)) ## 🔗 その他の製品 - **[VectorAdmin](https://github.com/mintplex-labs/vector-admin)** ：ベクトルデータベースを管理するためのオールインワンGUIおよびツールスイート。 - **[OpenAI Assistant Swarm](https://github.com/Mintplex-Labs/openai-assistant-swarm)** ：単一のエージェントから指揮できるOpenAIアシスタントの軍隊に、ライブラリ全体を変換します。 --- Copyright © 2025 [Mintplex Labs](https://github.com/mintplex-labs) 。 このプロジェクトは [MIT](https://github.com/Mintplex-Labs/anything-llm/blob/master/LICENSE) ライセンスの下でライセンスされています。 --- # AnythingLLM徹底解説：AI時代の知識管理を変革する --- publish: true personal_category: false title: AnythingLLM徹底解説：AI時代の知識管理を変革する source: https://skywork.ai/skypage/ja/anythingllm-ai-knowledge-management/1984155801628254208 site: Skypage author: - "[[Skypage]]" published: created: 2026-02-09 description: AI時代におけるプライベートAI「AnythingLLM」を徹底解説。柔軟な機能とセキュリティを兼ね備え、知識管理を革新します。 tags: - clippings - NewsClip - LifeWork/ITスキル description_AI: AnythingLLMは、AI時代におけるプライベートな知識管理を革新するオープンソースのAIアプリケーションです。クラウドベースAIのプライバシー懸念を解消するため、ローカル環境や自社サーバーで動作し、企業の機密情報や個人のデータを安全に管理できます。核となる機能は、ユーザーのドキュメント（PDF、Webサイトなど）に基づいてAIが回答を生成するRAG（検索拡張生成）と、プログラミング知識なしで複雑なタスクを自動化できるノーコードAIエージェントビルダーです。OpenAIのGPTシリーズからOllama経由のローカルモデルまで、幅広いAIモデルを選択可能で、デスクトップ、Docker、クラウドといった多様なデプロイメントオプションを提供します。その柔軟なモジュラーアーキテクチャは、LLM、Embedder、Vector DBを自由に組み合わせることを可能にし、MCP（Model Context Protocol）互換性も備え、高い拡張性を示します。企業决策者はデータ主権を確保しつつチームの生産性を向上させ、AI開発者は迅速なプロトタイピングを、AI初学者は手軽にプライベートAI環境を構築できます。AnythingLLMは、急成長するAI知識管理市場やAgentic RAGのトレンドの最前線に位置しており、コミュニティハブやエージェント機能のさらなる強化など、将来的な発展も期待されています。プライバシー、カスタマイズ性、使いやすさを兼ね備え、AIを「使う」から「育てる・カスタマイズする」時代への移行を象徴する、重要なツールとして注目されています。 --- --- > [!NOTE] 目次 ```table-of-contents title: minLevel: 0 maxLevel: 0 includeLinks: true ``` --- > [!NOTE] リスト掲載用文字列 - [AnythingLLM徹底解説：AI時代の知識管理を変革する](https://skywork.ai/skypage/ja/anythingllm-ai-knowledge-management/1984155801628254208)【Skypage】(2026年02月09日) --- > [!NOTE] この記事の要約（箇条書き） - **AnythingLLMは、プライバシー重視のオープンソースAIプラットフォームです。** 企業の機密情報や個人のデータを外部サーバーに送らず、ローカル環境または自社サーバーで高度なAI機能を実現します。 - **主要機能はRAGとAIエージェント。** PDFやウェブサイトなどあらゆる情報をAIの知識ベースにできるRAG（検索拡張生成）と、プログラミング不要でWeb検索、ファイル操作、データ分析などを自律的に実行できるノーコードAIエージェントビルダーが特徴です。 - **柔軟なデプロイメントとモデル選択が可能。** デスクトップ版、Docker版、クラウド版があり、OpenAIモデルからOllama経由のローカルオープンソースモデル（例: Llama 3.1）まで、用途に合わせてAIモデルを自由に選べます。 - **モジュラーアーキテクチャで高い拡張性。** LLM、Embedder、Vector DBの各層を柔軟に組み合わせることができ、将来的なMCP（Model Context Protocol）互換性にも対応しています。 - **幅広いユーザーに価値を提供。** 企業决策者、AI開発者、AI初学者のいずれも、知識管理の効率化、開発の加速、AI活用の敷居の低下といったメリットを享受できます。 - **AI知識管理市場の成長とAgentic RAGのトレンドに合致。** AIエージェント機能の強化やコミュニティハブの計画など、将来的なロードマップも明確で、AI時代の知識管理とDXを推進するツールとして期待されます。 > [!NOTE] 要約おわり ---  目次 導入：なぜ今、ローカルで動作するプライベートAIが求められるのか？ 第1部：AnythingLLMとは何か？〜機能、価格、対象ユーザーの全貌解明〜 基本概要とコアコンセプト 主要機能 対象ユーザーと提供価値 価格体系 第2部：AnythingLLMの核心技術〜柔軟なアーキテクチャと革新的AIエージェント〜 モジュラーアーキテクチャの柔軟性 RAGパイプラインの深掘り 革新的なAIエージェント機能 第3部：実践！AnythingLLM導入・活用ガイド〜3つのステップで始めるプライベートAI環境〜 ステップ1：インストールと初期設定 ステップ2：初めてのRAG体験〜ナレッジベースの構築〜 ステップ3：応用編〜AIエージェントで業務を自動化する〜 第4部：徹底比較！AnythingLLMは他のAIツールと何が違うのか？ 第5部：市場動向とAnythingLLMの未来〜AI知識管理の次なるフロンティア〜 市場トレンド分析：AI知識管理とエージェントの時代 AnythingLLMのロードマップと未来予測 結論：AnythingLLMが拓く、パーソナルAIと企業DXの新たな地平 FAQ：AnythingLLMに関するよくある質問 導入：なぜ今、ローカルで動作するプライベートAIが求められるのか？ ChatGPTやClaudeといったクラウドベースのAIは、私たちの仕事や学習のスタイルを劇的に変えました。しかし、その利便性の裏側で、多くの企業や個人が共通の課題に直面しています。それは、企業の機密情報や個人のプライベートなデータを外部のサーバーに送信することへの抵抗感です。データ漏洩のリスク、意図しない情報利用への懸念は、AIの本格的な業務活用において無視できない障壁となっています。 この根深い課題に対し、強力な解決策として登場したのがAnythingLLMです。このツールは「プライバシーを最優先」に設計されており、コーディングの知識がなくても、高度なAI機能を完全にコントロール可能なローカル環境、あるいは自社のサーバー上で実現できるオールインワン・プラットフォームです。 ローカル環境でRAGとAIエージェントを実現するAnythingLLMのコンセプト 本記事は、AnythingLLMの導入を検討している企業决策者、その技術的深淵を探求したいAI開発者、そしてAI活用の第一歩を踏み出したい初学者、これらすべての方々にとっての完全ガイドとなることを目指します。製品の基本から核心技術、実践的な活用法、市場での位置付け、そして未来の展望まで、深く、かつ分かりやすく解説していきます。 出典：一般的なAI利用形態に基づく分析 出典：一般的なAI開発課題に基づく分析 第1部：AnythingLLMとは何か？〜機能、価格、対象ユーザーの全貌解明〜 AnythingLLMの全体像を把握するために、まずはその基本情報、主要機能、価格、そしてどのようなユーザーに価値を提供するのかを明らかにしていきましょう。 基本概要とコアコンセプト AnythingLLMは、米国に拠点を置くMintplex Labsによって開発されているオープンソースのAIアプリケーションです。その人気は驚異的で、開発者のコミュニティであるGitHubでは5万以上のスターを獲得し、これまでに500万回以上インストールされています。この数字は、プライバシーを重視したAIツールへの世界的な需要の高まりを物語っています。 そのコアコンセプトは極めてシンプルです。「あらゆるドキュメント、リソース、コンテンツを、LLMが参照できるコンテキスト（文脈情報）に変える」こと。つまり、単に会話するだけのチャットボットではなく、あなたの持つ情報を「学習」し、あなただけの知識を持ったAIアシスタントを構築するための、強力な知識管理プラットフォームなのです。 ドキュメントと対話するAnythingLLMの直感的なUI 主要機能 RAG (Retrieval-Augmented Generation): 専門用語で「検索拡張生成」と訳されますが、要は「手持ちの資料に基づいてAIが回答を生成する仕組み」です。PDF、Word文書、ウェブサイトなど、あらゆる情報をAIの知識ベースにすることができます。 AIエージェント (AI Agents): Web検索、ファイル操作、データ分析などを自律的に実行する「賢いアシスタント」機能です。特に、プログラミング不要で複雑なワークフローを構築できる「No-Code AI Agent Builder」は、AnythingLLMの革新性を象徴する機能と言えるでしょう。 柔軟なモデル選択: OpenAIのGPTシリーズのような高性能な商用モデルから、OllamaやLM Studioといったツール経由で実行するオープンソースのローカルモデル（Llama 3.1など）まで、ユーザーが自由にAIの「脳」を選ぶことができます。 多様なデプロイメント: 個人のPCで手軽に使える「デスクトップ版」、チームで共有できる「Docker（セルフホスト）版」、そして専門知識不要で始められる「クラウド版」の3つの選択肢が用意されており、用途に応じて最適な環境を選べます。 最新のv1.9.0ではMicrosoft Foundry Localとの連携も強化され、ローカルAIの実行がさらに高速化・簡便化されています。 対象ユーザーと提供価値 AnythingLLMは、その多機能性から幅広いユーザー層に価値を提供します。 企業决策者: マルチユーザー管理機能により、部署ごとやプロジェクトごとにアクセス権限を設定可能。機密情報を安全に守りながら、チーム全体のナレッジ共有と生産性向上を実現できます。 AI開発者/専門家: APIアクセスによる外部システムとの連携、MCP（Model Context Protocol）互換性による将来的な拡張性、そしてLLMやベクトルDBを自由に組み合わせられる高度なカスタマイズ性は、迅速なプロトタイピングと本格的なアプリケーション開発を強力に支援します。 AI初学者: コーディング不要の直感的なUIと簡単なインストールプロセスにより、専門知識がなくてもすぐにプライベートAI環境を構築できます。「AIを使ってみたい」という最初のハードルを劇的に下げてくれます。 価格体系 AnythingLLMの魅力の一つは、その柔軟な価格体系です。 出典：公式サイトおよび関連サービスの情報に基づく 無料版（オープンソース）: 個人のPCで利用する「デスクトップ版」と、自社のサーバーに構築する「Docker版」は、オープンソース・ソフトウェアとして完全に無料で利用できます。機能制限もなく、AnythingLLMの全てのパワーを体験できます。 有料版（マネージドホスティング）: サーバー管理の手間を省きたいチームや企業向けに、公式の「AnythingLLM Cloud」や、Elest.ioのようなサードパーティによるマネージドホスティングサービスが提供されています。例えば、OpenToolsの情報によると、月額25ドルで4GBのストレージが利用できるプランなどがあり、チームの規模や用途に応じて選択できます。これらは、インフラの専門知識がなくても、すぐにマルチユーザー環境を構築できるメリットがあります。 出典：AnythingLLMの各デプロイメントオプションの特性に基づく分析 出典：AnythingLLM公式ドキュメントに基づく 第2部：AnythingLLMの核心技術〜柔軟なアーキテクチャと革新的AIエージェント〜 AnythingLLMがなぜこれほどまでにパワフルで使いやすいのか。その秘密は、巧みに設計されたモジュラーアーキテクチャと、AIの自律性を飛躍的に高めるエージェント機能にあります。このセクションでは、技術的な側面に少し深く踏み込んでみましょう。 モジュラーアーキテクチャの柔軟性 AnythingLLMは、AIアプリケーションの主要な構成要素を「モジュール」として分離し、ユーザーが自由に組み合わせられるように設計されています。これは 마치 レゴブロックのように、目的応じて最適なパーツを選んで組み立てる感覚に似ています。 LLM層（思考エンジン）: アプリケーションの「脳」にあたる部分です。システム全体のデフォルトLLMを設定しつつ、特定のワークスペース（プロジェクト）ごとに異なるLLMを割り当てることも可能です。これにより、「社内文書の要約はコストの安いローカルモデルで、顧客向けの文章生成は高性能なGPT-4で」といった使い分けができます。 Embedder層（知識化エンジン）: ドキュメントをAIが理解できるベクトル形式に変換する「知識化」の役割を担います。このモデルを変更すると、既存の知識ベース全体を再構築（再埋め込み）する必要があるため、最初に慎重に選ぶことが重要です。【ポイント】 Vector DB層（記憶ストレージ）: ベクトル化されたデータを格納し、高速に検索するためのデータベースです。デフォルトではアプリ内に統合されたLanceDBが使用され、外部へのデータ送信を一切行わないため、最高のプライバシーを実現します。一方で、Chroma、PGVector、Pinecone、Weaviateといった外部の専門的なベクトルデータベースにも対応しており、将来的なデータ規模の拡大にも柔軟に対応できます。 出典：AnythingLLMの技術構成に基づく模式図 RAGパイプラインの深掘り AnythingLLMの中核をなすRAG（検索拡張生成）は、以下のステップで動作します。 データ取り込み (Ingestion): ユーザーがアップロードしたPDFやWebページなどのドキュメントをテキストデータに変換します。 チャンク分割 (Chunking): 長いテキストを、意味のあるまとまり（チャンク）に分割します。 埋め込み (Embedding): 各チャンクをEmbedderモデルでベクトル化し、Vector DBに保存します。 検索 (Retrieval): ユーザーからの質問も同様にベクトル化し、Vector DB内で関連性の高いチャンクを検索します。 回答生成 (Generation): 検索されたチャンクをコンテキスト（参考情報）として、元の質問と一緒にLLMに渡し、文脈に沿った回答を生成させます。 また、公式ドキュメントによると、AnythingLLMには2つの主要なチャットモードがあります。 Chatモード: ワークスペース内のドキュメント情報と、LLMが元々持つ一般的な知識の両方を使って回答します。幅広い質問に対応できます。 Queryモード: ワークスペース内のドキュメント情報「のみ」を使って回答します。社内規定に関する質問など、情報源を厳密に限定したい場合に非常に有効です。 革新的なAIエージェント機能 AnythingLLMを単なる「ドキュメント検索ツール」から「自律型アシスタント」へと昇華させているのが、AIエージェント機能です。 No-Code AI Agent Builder これは、AnythingLLMの最も画期的な機能の一つです。プログラミングの知識が全くなくても、視覚的なインターフェースでAIエージェントの複雑な行動（ワークフロー）を定義できます。このビルダーは、主に3つのコアブロックで構成されています。 API Call: 外部のWebサービスやAPIと連携します。例えば、「株価を取得して」「天気予報を調べて」「Discordにメッセージを送って」といった操作が可能です。 LLM Instruction: あるステップで得られた情報を、LLMに指示を与えて加工・分析させます。「このウェブサイトの文章を要約して」「このデータから重要なポイントを3つ抽出して」といった処理ができます。 Web Scraping: 指定したURLのウェブページから情報を抽出します。サイト全体のテキストを取得したり、特定の要素だけを抜き出したりできます。 これらのブロックを組み合わせることで、「競合他社の新製品ページを毎日チェックし、更新があればその内容を要約してSlackに通知する」といった高度な自動化タスクを、非開発者でも構築できるようになります。 ドラッグ＆ドロップでAIのワークフローを構築できるNo-Code Agent Builder 公式ビデオで、ノーコード・エージェントビルダーの実際の操作感をご覧ください。Hacker Newsの見出し取得やDiscordへの通知を自動化する様子がよくわかります。 MCP (Model Context Protocol) 互換性 さらに、AnythingLLMのDocker版は、Anthropic社が提唱するオープンな標準プロトコル「MCP」に対応しています。これは「AIアプリケーションのUSB-Cポート」とも呼ばれるもので、将来的にはMCPに対応した様々な外部ツールやサービスと、AnythingLLMのエージェントがシームレスに連携できるようになることを意味します。この先進的な仕様への対応は、AnythingLLMの将来的な拡張性の高さを物語っています。 出典：No-Code Agent Builderの機能に基づくワークフロー例 第3部：実践！AnythingLLM導入・活用ガイド〜3つのステップで始めるプライベートAI環境〜 理論は十分です。ここからは、実際にAnythingLLMを導入し、あなただけのプライベートAIアシスタントを構築する手順を、具体的なスクリーンショットと共に見ていきましょう。AI初学者の方でも迷わないように、ステップ・バイ・ステップで解説します。 ステップ1：インストールと初期設定 まず、自分の用途に合ったデプロイ方法を選びます。個人で手軽に試すなら「デスクトップ版」、チームで利用したり常時稼働させたいなら「Docker版」がおすすめです。 出典：各デプロイメントオプションの特性に基づく分析 デスクトップ版の場合 公式サイトからお使いのOS（Windows, Mac, Linux）に合ったインストーラーをダウンロードし、画面の指示に従ってインストールするだけです。非常に簡単です。 Docker版の場合 Dockerがインストールされている環境であれば、以下の\`docker-compose.yml\`ファイルを作成し、コマンドラインで \`docker-compose up -d\` を実行するのが最も簡単で確実です。 version: &#34;3.8&#34; services: anythingllm: image: mintplexlabs/anythingllm:latest container\_name: anythingllm ports: - &#34;3001:3001&#34; volumes: -./storage:/app/server/storage -./hotdir:/app/server/hotdir cap\_add: - SYS\_ADMIN devices: - /dev/fuse:/dev/fuse restart: unless-stopped 【ポイント】 \`volumes\` の設定で \`./storage\` をホストマシンのフォルダにマッピング（紐付け）することが非常に重要です。これにより、コンテナを更新してもワークスペースやドキュメントの情報が失われず、永続的にデータを保持できます。 初期設定 初めて起動すると、AIの「脳」と「記憶」を設定する画面が表示されます。ここでは、ローカルでLLMを動かすための人気ツール「Ollama」と連携する設定を例に挙げます。 左が「マイドキュメント」、右が特定の「ワークスペース」。ドキュメントを移動して知識ベースを構築します。 ステップ2：初めてのRAG体験〜ナレッジベースの構築〜 次に、AIに学習させたい情報を投入し、ナレッジベースを構築します。 ワークスペースの作成: まず、情報を整理するための箱である「ワークスペース」を作成します。例えば、「プロジェクトA資料」「社内規定集」のように、目的ごとに分けると管理しやすくなります。 ドキュメントの投入: ドキュメントを投入する方法は複数あります。 ファイルアップロード: PC上のPDF、DOCX、CSV、TXT、さらには音声ファイルまで、ドラッグ＆ドロップで簡単にアップロードできます。 データコネクタ: これが非常に強力です。ウェブサイトのURL、YouTube動画のURL、GitHubリポジトリなどを指定するだけで、関連情報を自動で収集・取り込んでくれます。 データコネクタを使えば、WebサイトやGitHubリポジトリから簡単に情報を取り込めます。 埋め込みとチャット: 投入したいドキュメントを選択し、ワークスペースに移動させた後、「保存して埋め込む」ボタンを押します。しばらく待つと、ドキュメントがベクトル化され、AIの知識の一部となります。これで準備完了です。チャット画面で質問を投げかけてみましょう。ドキュメントの内容に基づいた、引用元（Citations）付きの回答が返ってくるはずです。 Wikipediaの情報を学習させた後、「プラモ狂四郎はどんな話？」と質問した際の回答例。回答の根拠となった参照元が明示されています。 ステップ3：応用編〜AIエージェントで業務を自動化する〜 基本的なRAGに慣れたら、次はAIエージェントを使って定型業務を自動化してみましょう。ここでは、No-Code Agent Builderを使った簡単な例を紹介します。 ユースケース例: 「特定の技術ブログを定期的にチェックし、新しい記事が投稿されたらその要約を作成する」 エージェントビルダーを開く: 設定画面から「Agent Skills」→「Open Builder」でビルダーを開きます。 ワークフローを定義: 「Web Scraping」ブロックを追加し、監視したいブログのURLを入力します。 「LLM Instruction」ブロックを追加し、前のステップで取得したウェブページの内容を入力として受け取ります。そして、「この記事の要点を3つにまとめてください」といった指示を与えます。 （オプション）「API Call」ブロックを追加し、SlackやDiscordのWebhook URLを指定して、生成された要約をチームに通知します。 エージェントを実行: チャット画面で \`@agent\` と入力し、作成したエージェントを呼び出して実行します。 このように、いくつかのブロックを組み合わせるだけで、コーディングなしに実用的な自動化ツールを作成できます。ぜひ、ご自身の業務に合わせたエージェント作りに挑戦してみてください。 このチュートリアルでは、OllamaとAnythingLLMを連携させて、完全にローカルな環境でAIエージェントを動かす具体的な手順を解説しています。 出典：AnythingLLMのRAG機能の操作フローに基づく 第4部：徹底比較！AnythingLLMは他のAIツールと何が違うのか？ AIアプリケーションの世界には、多種多様なツールが存在します。企業决策者や開発者が客観的な判断を下すために、AnythingLLMが主要な競合製品やフレームワークとどう違うのかを、5つの評価軸で比較分析します。 比較の軸として、以下の5つを設定しました。 ターゲットユーザーと使いやすさ: 非開発者でも直感的に使えるか、あるいは開発者向けの専門的なツールか。 コア機能と柔軟性: RAG、エージェント、マルチモーダル対応など、機能の幅とカスタマイズ性。 エコシステムと拡張性: 対応するLLM、データベース、プラグインの豊富さ。 プライバシーとデプロイ: ローカル実行やセルフホストの容易さ、データ管理の自由度。 コミュニティと将来性: オープンソースとしての活発度や、開発ロードマップの魅力。 出典：各ツールの公式情報およびコミュニティ評価に基づく総合分析 vs. LangChain (開発者向けフレームワーク) LangChainは、AIアプリケーションを構築するための「部品（コンポーネント）」を提供する、非常に強力で柔軟な開発者向けフレームワークです。しかし、家を建てるための「建材」が提供されるようなもので、実際にアプリケーションとして完成させるにはコーディングが必須であり、学習コストも高いです。一方、AnythingLLMは、LangChainのようなコンセプトを洗練されたUIでパッケージングし、すぐに住める「完成品の家」として提供するツールと位置づけられます。開発者は素早くプロトタイプを作れ、非開発者はコーディングなしでその恩恵を受けられます。 vs. Open WebUI (チャットUI) Open WebUIは、Ollamaなどで動作するローカルLLMと対話するための、非常に人気のあるWebインターフェースです。チャット体験に優れていますが、その主眼はあくまで「対話」にあります。対照的に、AnythingLLMは、チャット機能に加え、高度なドキュメント管理、マルチユーザー機能、そして強力なAIエージェント機能を統合した「オールインワン・プラットフォーム」です。Open WebUIが「高機能なチャットルーム」なら、AnythingLLMは「インテリジェントな司令室」と言えるでしょう。 チャット中心のOpen WebUIと、統合プラットフォームであるAnythingLLM vs. FlowiseAI / Dify (ノーコード/ローコードプラットフォーム) FlowiseAIやDifyは、視覚的なインターフェースでAIアプリを構築するという点でAnythingLLMとコンセプトが似ています。これらは汎用的なAIワークフロー構築に強い一方、AnythingLLMは「プライベートな知識管理とエージェント」という領域に明確に特化しています。特に、すぐに使えるデスクトップアプリとしての完成度や、ローカルファーストな設計思想において、AnythingLLMは独自の強みを持っています。 vs. LM Studio (ローカルLLM実行ツール) LM Studioは、様々なオープンソースLLMをPC上で簡単にダウンロードし、実行・対話することに特化した優れたGUIツールです。モデルの管理は非常に容易ですが、RAGやAIエージェントといった応用機能は限定的です。AnythingLLMは、LM StudioをLLMプロバイダーの一つとして連携させることができる「上位レイヤーのアプリケーション」です。LM StudioでLLMを動かし、AnythingLLMでそのLLMに知識を与え、エージェントとして活用する、という強力な組み合わせが可能です。 出典：AIアプリケーションツールの市場ポジショニング分析 第5部：市場動向とAnythingLLMの未来〜AI知識管理の次なるフロンティア〜 AnythingLLMという一つのツールを深く理解するためには、それが属する市場全体の大きな潮流と、その中での将来的な立ち位置を把握することが不可欠です。ここではマクロな視点から、AI知識管理とエージェント技術の未来を展望します。 市場トレンド分析：AI知識管理とエージェントの時代 AI知識管理市場の急成長 企業内に散在する膨大なデジタル情報をいかに効率的に活用するかは、長年の経営課題でした。AI、特に生成AIの登場は、この課題に対するゲームチェンジャーとなりつつあります。市場調査会社のGrand View Researchは、世界のナレッジマネジメントソフトウェア市場が2024年の201.5億ドルから、年平均成長率（CAGR）13.6%で成長し、2033年には621.5億ドルに達すると予測しています。この成長の背景には、AnythingLLMのようなツールが実現する、インテリジェントな情報発見と意思決定支援への強い需要があります。 出典: Grand View Research, Market.us, Mordor Intelligenceのデータを基に作成 RAG技術の進化：「Agentic RAG」へ RAG技術もまた、急速に進化しています。初期の単純な「検索して回答する」モデルから、現在ではより高度な「Agentic RAG」へとトレンドが移行しています。これは、AIエージェントが自律的に複数の情報源を調査・統合し、多角的な視点から推論を行って、より深く信頼性の高い回答を生成するアプローチです。AnythingLLMがNo-Code Agent BuilderでWeb検索やAPI連携を可能にしているのは、まさにこのトレンドの最前線を行く動きと言えます。 出典：AI業界の技術トレンド分析に基づく 自律型AIエージェントの台頭 AWSやIBMといった巨大テック企業も指摘するように、AIの次の波は「自律型エージェント」です。これらは単にユーザーの指示を待つだけでなく、目標を与えられれば自ら計画を立て、ツールを使いこなし、タスクを遂行するパートナーへと進化しています。AnythingLLMのエージェント機能は、この未来を誰もが手軽に利用できるようにするための重要な一歩です。 AnythingLLMのロードマップと未来予測 公式のロードマップを見ると、AnythingLLM開発チームがこれらの市場トレンドを的確に捉えていることがわかります。 2024年後半の公式ロードマップ。コミュニティハブやエージェント機能の強化が中心。 今後の主な開発計画（2024年Q3-Q4）: コミュニティハブ: ユーザーが作成したプラグイン、プロンプト、ワークスペースなどを共有できるプラットフォーム。エコシステムの拡大を加速させるでしょう。 エージェント機能の強化: プラグインによるカスタムスキルの追加、画像生成（Stable Diffusionなど）、デスクトップオートメーション（ファイル編集など）といった、より高度なタスクの自動化を目指しています。 UI/UXの刷新: より洗練され、使いやすいインターフェースへの進化が期待されます。 一方で、Redditのユーザーレビューなどに見られるように、大規模なデータセットを扱った際のパフォーマンスや、オープンソースモデルを利用した際のエージェントの安定性など、まだ解決すべき課題も存在します。これらは、今後の技術的イノベーションが期待される領域です。 私の予測では、AnythingLLMは今後、さらに高度なマルチモーダル対応（ドキュメント内の画像や表を理解して対話する能力）、複数のAIエージェントが協調して複雑な問題を解決する「マルチエージェントシステム」の簡易な実装、そしてユーザーの行動を予測してプロアクティブに情報を推薦する機能など、よりインテリジェントな方向へと進化していくでしょう。オープンソースの強みを活かし、コミュニティと共に成長していく姿が楽しみです。 結論：AnythingLLMが拓く、パーソナルAIと企業DXの新たな地平 本記事では、AnythingLLMというツールを多角的に掘り下げてきました。最後に、本記事の要点を改めて整理し、このツールが私たちに何をもたらすのかを結論づけたいと思います。 AI初学者の方へ: AnythingLLMは、プログラミング不要で、あなただけのプライベートなAIアシスタントを構築できる最も簡単なツールです。まずはデスクトップ版をインストールし、お気に入りのウェブサイトやPDFを読み込ませて対話することから始めてみてください。AIの力を身近に感じる素晴らしい体験が待っています。 開発者の方へ: 柔軟なアーキテクチャと強力なエージェント機能は、迅速なプロトタイピングと本番環境への展開を両立できる、効率的な開発プラットフォームです。面倒な環境構築から解放され、アイデアの具現化に集中できます。OllamaやLM Studioと組み合わせ、最新のオープンソースLLMの可能性を最大限に引き出しましょう。 企業决策者の方へ: AnythingLLMは、データ主権を完全に確保しながら、チームの生産性を飛躍的に向上させる、ROI（投資対効果）の高いナレッジマネジメント・ソリューションです。クラウド版やDocker版を活用し、セキュアな環境で社内情報のサイロ化を解消し、組織全体の知識レベルを底上げすることが可能です。 AnythingLLMのようなツールの登場は、私たちがAIと関わる方法に大きな変化をもたらします。それは、単にAIを「使う」時代から、AIを自分の目的のために「育てる・カスタマイズする」時代への移行を象徴しています。これからのAIワーカーにとって、優れたプロンプトを書く能力に加え、AIエージェントのワークフローを設計し、業務プロセスに組み込む能力が、新たな重要なスキルセットとなるでしょう。 プライバシー、カスタマイズ性、そして使いやすさ。この3つを高いレベルで両立させたAnythingLLMは、パーソナルAIの普及と企業のデジタルトランスフォーメーション（DX）を加速させる、まさに時代が求めたツールです。ぜひ、その可能性に触れてみてください。 公式サイトで詳細を見る GitHubリポジトリで開発に参加する 公式Discordコミュニティで情報を交換する FAQ：AnythingLLMに関するよくある質問 Q1: OllamaでダウンロードしたモデルがAnythingLLMに表示されません。どうすればいいですか？ A: これは非常によくある問題です。原因のほとんどは、AnythingLLMの設定でOllamaのベースURLが正しく設定されていないことです。Ollamaがローカルマシンで動作している場合、URLは \`http://127.0.0.1:11434\` または \`http://localhost:11434\` となるはずです。Docker環境からホストのOllamaに接続する場合は \`http://host.docker.internal:11434\` (Mac/Windows) や \`http://172.17.0.1:11434\` (Linux) を試してください。詳細はGitHubの関連Issueで議論されています。 Q2: AnythingLLMを完全にアンインストール（リセット）するにはどうすればいいですか？ A: アプリケーション本体を削除するだけでは、設定やデータが残ることがあります。完全にリセットするには、各OSの所定のデータフォルダを削除する必要があります。例えば、macOSでは \`~/Library/Application Support/anythingllm-desktop\`、Windowsでは \`%APPDATA%\\anythingllm-desktop\` にデータが保存されています。Dockerの場合は、マウントしたボリューム（\`storage\`フォルダなど）を削除します。詳細はこちらのIssueで解説されています。 Q3: どのくらいの規模のドキュメントを扱えますか？パフォーマンスは大丈夫ですか？ A: デフォルトで内蔵されているベクトルデータベース「LanceDB」は、セットアップ不要で手軽に始められる反面、数万件を超えるような大規模なドキュメントの処理には向いていない場合があります。パフォーマンスは、お使いのPCのスペック（特にCPUとメモリ）、選択したLLMや埋め込みモデルのサイズに大きく依存します。大規模な運用を検討する場合は、PostgreSQL(pgvector)やWeaviateといった外部の専用ベクトルデータベースへの切り替えを推奨します。 Q4: セキュリティは本当に安全ですか？ A: はい、原理的に高い安全性を確保できます。デスクトップ版やセルフホストのDocker版では、あなたのデータ（ドキュメント、チャット履歴など）があなたの管理下にあるPCやサーバーから外に出ることはありません（外部のLLM APIを利用する場合を除く）。Docker版では、環境変数で \`REQUIRE\_AUTH=true\` を設定することで、パスワード認証を必須にすることも可能です。 Q5: 日本語のドキュメントでもうまく機能しますか？ A: はい、問題なく機能します。ただし、精度は使用する「LLM」と「埋め込みモデル」の日本語能力に依存します。最良の結果を得るためには、日本語に強いとされるモデル（例えば、\`llm-jp\`シリーズや、日本語性能が高いとされるオープンソースモデル）をOllama経由で利用し、日本語対応の埋め込みモデル（例: \`intfloat/multilingual-e5-large\`など）を選択することをおすすめします。 本報告は、情報提供および教育目的でのみ作成されたものです。 記載されている情報は記事執筆時点（2025-10-31）のものであり、将来的に変更される可能性があります。 本記事の内容に基づいて行われたいかなる行動の結果についても、筆者および発行元は一切の責任を負いません。 参考資料 \[1\] AnythingLLM徹底解説 - Zenn https://zenn.dev/hatyibei/articles/352ee607e12b3b \[2\] Navigating the RAG Landscape: A Deep Dive into Frameworks like... https://medium.com/@ajayverma23/navigating-the-rag-landscape-a-deep-dive-into-frameworks-like-langchain-llamaindex-and-beyond-4aed96ff93dd \[3\] 10 best AI agent platforms &amp; companies I&#39;m using in 2025 https://www.marketermilk.com/blog/best-ai-agent-platforms \[4\] Vector Database Market Size, Share, Growth | CAGR of 22.1% https://market.us/report/vector-database-market/ \[5\] AnythingLLM Review (2025): Local AI, RAG, Agents &amp; Setup Guide https://skywork.ai/blog/anythingllm-review-2025-local-ai-rag-agents-setup/ \[6\] 完全自ホスティング型オールインワンAI環境：Mintplex-Labs... https://note.com/hiroshikinoshita/n/n4bd7b1ec60d8 \[7\] The Top LangChain 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https://aws.amazon.com/blogs/aws-insights/the-rise-of-autonomous-agents-what-enterprise-leaders-need-to-know-about-the-next-wave-of-ai/ \[16\] AnythingLLM | The all-in-one AI application for everyone https://anythingllm.com/ \[17\] Knowledge Management Software Market Size Report, 2033 https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/knowledge-management-software-market-report \[18\] Download AnythingLLM for Desktop https://anythingllm.com/desktop \[19\] All Features - AnythingLLM Docs https://docs.anythingllm.com/features/all-features \[20\] \[Question\] How to uninstall/update anythingllm · Issue #28 https://github.com/Mintplex-Labs/anythingllm-docs/issues/28 \[21\] AnythingLLM Reviews, Alternatives, and Pricing... - OpenTools https://opentools.ai/tools/anythingllm \[22\] \[FAQ\] Ollama not showing Chat Models on LLM preferences https://github.com/Mintplex-Labs/anythingllm-docs/issues/22 \[23\] AnythingLLM RAG chatbot completely useless---HELP? https://www.reddit.com/r/LocalLLM/comments/1m91vz0/anythingllm\_rag\_chatbot\_completely\_uselesshelp/ '%3e%3crect%20x='47'%20y='44.7427'%20width='36'%20height='36'%20rx='18'%20transform='rotate(180%2047%2044.7427)'%20fill='white'/%3e%3cpath%20d='M22.1745%2024.839L28.5026%2018.5108C28.5679%2018.4455%2028.6455%2018.3936%2028.7308%2018.3582C28.8162%2018.3228%2028.9077%2018.3046%2029.0001%2018.3046C29.0925%2018.3046%2029.184%2018.3228%2029.2694%2018.3582C29.3547%2018.3936%2029.4323%2018.4455%2029.4976%2018.5108L35.8257%2024.839C35.9576%2024.9709%2036.0317%2025.1498%2036.0317%2025.3364C36.0317%2025.523%2035.9576%2025.702%2035.8257%2025.8339C35.6937%2025.9658%2035.5148%2026.0399%2035.3282%2026.0399C35.1416%2026.0399%2034.9627%2025.9658%2034.8308%2025.8339L29.7032%2020.7055V34.4771C29.7032%2034.6635%2029.6291%2034.8424%2029.4973%2034.9742C29.3654%2035.1061%2029.1866%2035.1802%2029.0001%2035.1802C28.8136%2035.1802%2028.6348%2035.1061%2028.5029%2034.9742C28.3711%2034.8424%2028.297%2034.6635%2028.297%2034.4771V20.7055L23.1694%2025.8339C23.0375%2025.9658%2022.8586%2026.0399%2022.672%2026.0399C22.4854%2026.0399%2022.3064%2025.9658%2022.1745%2025.8339C22.0426%2025.702%2021.9685%2025.523%2021.9685%2025.3364C21.9685%2025.1498%2022.0426%2024.9709%2022.1745%2024.839Z'%20fill='%23485568'/%3e%3c/g%3e%3cdefs%3e%3cfilter%20id='filter0_d_21176_403320'%20x='0.200001'%20y='0.642676'%20width='57.6'%20height='57.6'%20filterUnits='userSpaceOnUse'%20color-interpolation-filters='sRGB'%3e%3cfeFlood%20flood-opacity='0'%20result='BackgroundImageFix'/%3e%3cfeColorMatrix%20in='SourceAlpha'%20type='matrix'%20values='0%200%200%200%200%200%200%200%200%200%200%200%200%200%200%200%200%200%20127%200'%20result='hardAlpha'/%3e%3cfeOffset%20dy='2.7'/%3e%3cfeGaussianBlur%20stdDeviation='5.4'/%3e%3cfeComposite%20in2='hardAlpha'%20operator='out'/%3e%3cfeColorMatrix%20type='matrix'%20values='0%200%200%200%200%200%200%200%200%200.0313726%200%200%200%200%200.0941176%200%200%200%200.12%200'/%3e%3cfeBlend%20mode='normal'%20in2='BackgroundImageFix'%20result='effect1_dropShadow_21176_403320'/%3e%3cfeBlend%20mode='normal'%20in='SourceGraphic'%20in2='effect1_dropShadow_21176_403320'%20result='shape'/%3e%3c/filter%3e%3c/defs%3e%3c/svg%3e) --- # Azure Copilot の概要 --- publish: false personal_category: false title: "Azure Copilot の概要" source: "https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/copilot/overview" site: "JnHs" author: - "[[JnHs]]" published: created: 2026-02-14 description: "Azure Copilot は、Azure でより多くのことを行うのに役立つ AI を利用したツールです。" tags: - "clippings" - "NewsClip" description_AI: "Azure Copilotは、Azureでの効率的な作業を支援するAI活用ツールである。大規模言語モデル（LLM）、Azureコントロールプレーン、Azure環境の知見を活用し、新たな洞察の獲得やクラウドの利点発見を可能にする。Azure Portal、Azureモバイルアプリ、またはAI Shellを通じてアクセスでき、質問への回答、クエリの生成、タスクの実行を安全に代行する機能を持つ。ユーザーのアクセス許可に基づきリソースにアクセスし、承認されたアクションは確認の上で実行される。Azure Copilotは、Azureアプリケーションとインフラストラクチャの設計、運用、最適化、トラブルシューティングに貢献する。新たな洞察を提供し、クラウドの利点を発見し、より効率的な作業を支援する。Azure Copilotのエージェント（プレビュー）は、その機能を拡張し、エージェント型のマルチモーダルなクラウドインターフェースを提供する。プロンプトの例や効果的なプロンプト作成のヒントが公開されている。MicrosoftはAIの原則と責任あるAIの標準に従い、Azure Copilotにおける責任あるAIに取り組んでいる。現在のAzure Copilotの機能は追加料金なしで提供されており、将来の機能は価格に影響を与える可能性がある。中国語（簡体字）、中国語（繁体字）、チェコ語、オランダ語、英語、フランス語、ドイツ語、ハンガリー語、インドネシア語、イタリア語、日本語、韓国語、ポーランド語、ポルトガル語（ブラジル）、ポルトガル語（ポルトガル）、ロシア語、スペイン語、スウェーデン語、トルコ語の19言語で利用できる。ただし、Azure Governmentや21Vianetが運営するMicrosoft Azureなどの各国のクラウドでは利用できない。デフォルトではテナント内の全ユーザーが使用可能であるが、グローバル管理者はアクセスを制御できる。Azure Copilotの利用には、組織が`https://directline.botframework.com`へのWebsocket接続を許可する必要がある。" --- --- ```table-of-contents title: minLevel: 0 maxLevel: 0 includeLinks: true ``` --- > [!NOTE] リスト掲載用文字列 - [Azure Copilot の概要](https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/copilot/overview)【JnHs】() --- > [!NOTE] この記事の要約（箇条書き） - Azure Copilotは、Azureでの作業を支援するAIを活用したツールです。 - 大規模言語モデル（LLM）、Azureコントロールプレーン、Azure環境の洞察を活用し、効率的な作業を可能にします。 - Azure Portal、Azureモバイルアプリ、またはAI Shellを通じてアクセスでき、質問への回答、クエリ生成、タスク実行を安全に行います。 - ユーザーのアクセス許可に基づいてリソースにアクセスし、確認の上でアクションを実行します。 - Azureアプリとインフラストラクチャの設計、運用、最適化、トラブルシューティングを支援します。 - Azure Copilotのエージェント（プレビュー）は、マルチモーダルなクラウドインターフェースを提供し、機能を拡張します。 - プロンプトの例や効果的なプロンプト作成のヒントが提供されています。 - MicrosoftのAI原則と責任あるAIの標準に準拠しています。 - 現在の機能は追加料金なしで提供されており、19言語に対応しています（日本のリージョンでは利用不可）。 - 利用には`https://directline.botframework.com`へのWebsocket接続が必要です。 > [!NOTE] 要約おわり --- [英語で読む](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/copilot/overview "英語で読む") --- #### 次の方法で共有 [Facebook](https://www.facebook.com/sharer/sharer.php?u=https%3A%2F%2Flearn.microsoft.com%2Fja-jp%2Fazure%2Fcopilot%2Foverview%3FWT.mc_id%3Dfacebook) [x.com](https://twitter.com/intent/tweet?original_referer=https%3A%2F%2Flearn.microsoft.com%2Fja-jp%2Fazure%2Fcopilot%2Foverview%3FWT.mc_id%3Dtwitter&tw_p=tweetbutton&url=https%3A%2F%2Flearn.microsoft.com%2Fja-jp%2Fazure%2Fcopilot%2Foverview%3FWT.mc_id%3Dtwitter) [LinkedIn](https://www.linkedin.com/feed/?shareActive=true&text=%0A%0D%0Ahttps%3A%2F%2Flearn.microsoft.com%2Fja-jp%2Fazure%2Fcopilot%2Foverview%3FWT.mc_id%3Dlinkedin) [電子メール](https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/copilot/) --- ## Azure Copilot とは Azure Copilot は、Azure でより多くのことを行うのに役立つ AI を利用したツールです。 Azure Copilot を使用すると、新しい分析情報を得て、クラウドの利点を発見し、クラウドとエッジの両方で調整することができます。 Copilot で大規模言語モデル (LLM)、Azure コントロール プレーン、Azure 環境に関する分析情報を活用すると、より効率的に作業できるようになります。 Azure Copilot は、Azure が提供する数百のサービスと数千種類のリソースをナビゲートするのに役立ちます。 何百ものサービスにわたって知識とデータを統合して、生産性を向上させ、コストを削減し、深い洞察を提供します。 Azure Copilot は、質問に答えることで Azure について学習するのに役立ち、独自の Azure リソースと環境に合わせて調整された情報を提供できます。 自然 [言語で目標を表現できるようにすることで](https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/copilot/write-effective-prompts) 、Azure Copilot は Azure 管理エクスペリエンスを簡素化します。 Azure Portal、Azure モバイル アプリ、または [AI Shell](https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/azure-portal/mobile-app/azure-copilot) を [使用して、Azure](https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/copilot/ai-shell-overview) Copilot にアクセスできます。 会話全体を通して、Azure Copilot は質問に回答し、クエリを生成し、タスクを実行し、ユーザーに代わって安全に行動します。 これは、高品質のレコメンデーションを作成し、組織のポリシーとプライバシーを尊重しながらアクションを実行します。 Azure Copilot は、ユーザーがアクセス許可を持っているすべてのリソースにアクセス可能で、実行する許可を持っているアクションを実行できます。その際には、アクションに対する確認が必要です。 Azure Copilot は、さまざまな方法で Azure サービスを操作するのに役立ちます。 Azure Copilot を使用すると、Azure アプリとインフラストラクチャの設計、運用、最適化、トラブルシューティングを行うことができます。 Azure Copilot は、新しい分析情報を得て、クラウドの利点を発見し、より効率的に作業するのに役立ちます。 Azure Copilot の一般的な使用方法については、Azure [Copilot の機能](https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/copilot/capabilities) に関するページを参照してください。 ## プロンプトの例 試すことができるプロンプトのライブラリについては、「 [Azure Copilot のプロンプトの例](https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/copilot/example-prompts) 」を参照してください。 [独自の効果的なプロンプトの作成に関するヒント](https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/copilot/write-effective-prompts) を取得することもできます。 Microsoft は、Microsoft の AI システムが [AI の原則](https://www.microsoft.com/ai/principles-and-approach/) と [責任ある AI の標準](https://www.microsoft.com/ai/responsible-ai) に確実に従うよう取り組んでいます。 これらの原則の中には、お客様がこれらのシステムを効果的に、意図した用途に使用できるよう支援することも含まれています。 責任ある AI へのアプローチは、新たな問題に積極的に対処するために継続的に進化しています。 詳細については、 [Azure Copilot の責任ある AI に関する FAQ を](https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/copilot/responsible-ai-faq) 参照してください。 ## 価格と可用性 現時点で利用できる Azure Copilot の機能は、追加料金なしで含まれています。 今後の機能は、価格の影響を受ける可能性があります。 Azure Copilot は、Microsoft 製品条項の Azure Copilot セクションを含め、Microsoft Azure サービスへのサブスクリプションを管理する [条項](https://www.microsoft.com/licensing/terms/productoffering/MicrosoftAzure/EAEAS) に基づき、お客様が利用できるようになります。 これらの条件には、Azure Copilot の使用に関する重要な条件と義務が含まれているので、注意深く確認してください。 Azure Copilot は、中国語 (簡体字)、中国語 (繁体字)、チェコ語、オランダ語、英語、フランス語、ドイツ語、ハンガリー語、インドネシア語、イタリア語、日本語、韓国語、ポーランド語、ポルトガル語 (ブラジル)、ポルトガル語 (ポルトガル)、ロシア語、スペイン語、スウェーデン語、トルコ語の 19 言語で利用できます。 Azure Copilot は、各国のクラウド (Azure Government、21Vianet が運営する Microsoft Azure) では利用できません。 既定では、Azure Copilot はテナント内のすべてのユーザーが使用できます。 ただし、グローバル管理者は、組織の [Azure Copilot へのアクセスを制御](https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/copilot/manage-access) することを選択できます。 ## 関連コンテンツ - [Azure Copilot でできることについて説明します](https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/copilot/capabilities) - [プロンプトの例を確認する](https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/copilot/example-prompts) - [効果的なプロンプトの作成に関するヒントを取得する](https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/copilot/write-effective-prompts) - [Azure Copilot の責任ある AI に関する FAQ](https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/copilot/responsible-ai-faq) --- ## フィードバック このページはお役に立ちましたか? --- ## その他のリソース ドキュメント - [Azure Copilot の機能](https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/copilot/capabilities?source=recommendations) Azure Copilot でできることについて説明します。 - [Azure Copilot のプロンプトの例](https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/copilot/example-prompts?source=recommendations) Azure Copilot で試すことができるプロンプトの例を表示します。 - [Azure Copilot の責任ある AI に関する FAQ](https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/copilot/responsible-ai-faq?source=recommendations) Azure Copilot でデータがどのように使用され、何が期待されるかについて説明します。 - [Azure Copilot を使用してリソース情報を取得する](https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/copilot/get-information-resource-graph?source=recommendations) Azure Copilot が Azure Resource Graph に役立つシナリオについて説明します。 - [Azure Copilot の効果的なプロンプトを記述する](https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/copilot/write-effective-prompts?source=recommendations) Azure Copilot での迅速なエンジニアリングにより、生産性と意図の理解を最大化します。 - [Azure Copilot を使用してクラウド コストを分析、見積もり、最適化する](https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/copilot/analyze-cost-management?source=recommendations) Azure Copilot が Microsoft Cost Management を使用してコストを管理できるシナリオについて説明します。 - [Azure Copilot を使用してコマンドを実行する](https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/copilot/execute-commands?source=recommendations) Azure Copilot がタスクの実行に役立つシナリオについて説明します。 トレーニング モジュール [Azure での Microsoft Copilot の概要 - Training](https://learn.microsoft.com/ja-jp/training/modules/introduction-microsoft-copilot-azure/?source=recommendations) Azure で Microsoft Copilot を使用して、運用タスクの実行、アクセスの管理、生産性の向上を行う方法について説明します。 認定資格 [GitHub Copilot - Certifications](https://learn.microsoft.com/ja-jp/credentials/certifications/github-copilot/?source=recommendations) GitHub Copilot 認定試験では、さまざまなプログラミング言語で AI 駆動型コード補完ツールを使用するスキルを評価し、ソフトウェア開発ワークフローを効率的に最適化する能力を認定します。 events [エージェントリーグ](https://aka.ms/agentsleague?wt.mc_id=agentsleague_learnpromo_1pevents_cxa_learncomm) 2月16日 18時 - 2月27日 18時 2月16日から27日まで、AIエージェントチャレンジに参加してください。 エージェントを作ったり、ライブコンペティションを観たり、賞品を獲得したりできます。 [Learn more](https://aka.ms/agentsleague?wt.mc_id=agentsleague_learnpromo_1pevents_cxa_learncomm) --- - Last updated on 2025/11/19 --- # Chrome拡張機能の入れすぎに待った。その公式ストアのアプリ、「個人情報」が丸見えかも【対処法】 --- publish: true personal_category: false title: "Chrome拡張機能の入れすぎに待った。その公式ストアのアプリ、「個人情報」が丸見えかも【対処法】" source: "https://www.lifehacker.jp/article/2602-browser-extensions-passwords-in-plain-text/" site: "ライフハッカー・ジャパン" author: - "[[ライフハッカー・ジャパン編集部]]" published: 2026-02-13 created: 2026-02-13 description: "パスワードを正しく管理していても、サイト側の不備で情報が丸見えに？ウィスコンシン大学の研究で判明した、ブラウザ拡張機能による機密情報流出のリスクを解説。被害を防ぐための「拡張機能の断捨離」やパスキーの活用など、今すぐできる3つの自衛策を紹介します。" tags: - "clippings" - "NewsClip" description_AI: "多くのウェブサイトで、パスワードやカード情報などの個人情報が暗号化されずにHTMLソースコード内に露出していることが、ウィスコンシン大学マディソン校の研究チームにより明らかにされた。これはサイト側の初歩的なミスであり、調査した7,000以上のサイトのうち約15%が同様の状態であることが判明している。本来パスワードはハッシュ化され、サイト側でも知ることができないのが健全な姿である。問題は、Chromeウェブストアにある拡張機能の約12.5%が、こうした「生のデータ」を閲覧できる権限を持っている点にある。ハッカーは、悪意のある拡張機能を開発してストアの審査を通過させたり、既存の優良な拡張機能を買い取って情報を盗むように改変したりする可能性がある。このような脅威から身を守るためには、使用する拡張機能の数を減らす、重要な情報を入力する際に拡張機能を一時的に無効にする、パスキーやApple Pay/Google Payなど、パスワードやカード情報を直接入力しなくて済む方法を選ぶことが鉄則である。" --- --- > [!NOTE] 目次 ```table-of-contents title: minLevel: 0 maxLevel: 0 includeLinks: true ``` --- > [!NOTE] リスト掲載用文字列 - [Chrome拡張機能の入れすぎに待った。その公式ストアのアプリ、「個人情報」が丸見えかも【対処法】](https://www.lifehacker.jp/article/2602-browser-extensions-passwords-in-plain-text/)【ライフハッカー・ジャパン】(2026年02月13日) --- > [!NOTE] この記事の要約（箇条書き） - ウェブサイト側の初歩的な設計ミスにより、パスワードやカード情報などの個人情報が暗号化されず、プレーンテキストとして露出している実態が判明しました。 - ウィスコンシン大学の研究で、調査した約15%のサイトが機密情報を「生の状態」で扱っていることが分かりました。 - Chrome拡張機能の約12.5%が、このような「生のデータ」を閲覧できる権限を持っています。 - 悪意のあるハッカーが、公式ストアの審査を通過する拡張機能を作成したり、既存の優良な拡張機能を乗っ取ったりして情報を盗むリスクがあります。 - ユーザー側でできる対策として、拡張機能の数を減らす、重要な情報入力時に一時的に無効にする、パスキーやモバイル決済など直接入力が不要な方法を選ぶことが挙げられます。 > [!NOTE] 要約おわり --- - [グローバルナビゲーションへジャンプ](https://www.lifehacker.jp/article/2602-browser-extensions-passwords-in-plain-text/#globalNav) - [フッターへジャンプ](https://www.lifehacker.jp/article/2602-browser-extensions-passwords-in-plain-text/#footer) 1. [TOP](https://www.lifehacker.jp/) 2. Chrome拡張機能の入れすぎに待った。その公式ストアのアプリ、「個人情報」が丸見えかも【対処法】 [#情報セキュリティハック](https://www.lifehacker.jp/keyword/information_security_tips/) 著者 Jake Peterson\[[原文](https://lifehacker.com/tech/browser-extensions-passwords-in-plain-text)\] 翻訳  Image: Shutterstock Advertisement ネットを安全に使うために、「強力なパスワードをつくる」「使い回しをしない」「二段階認証をオンにする」「怪しいリンクは開かない」といった対策は、今や誰もが取り組むべき最低限のルールです。 Advertisement しかし、たとえあなたがこれらを完璧に守っていても、利用しているWebサイトの設計がずさんであれば、個人情報はあっさり危険にさらされてしまいます。 ## サイト側の「初歩的ミス」でパスワードが丸見えに [ウィスコンシン大学マディソン校の研究チーム](https://news.wisc.edu/from-to-ezacces-your-browser-extension-could-grab-your-password-and-sensitive-info/) が、 **衝撃的な事実** を明らかにしました。 **多くのブラウザ拡張機能が、ユーザーが入力したパスワードやカード情報、マイナンバーの個人識別番号などを「覗き見できる状態」にある** というのです。 研究のきっかけは、偶然の発見でした。チームがGoogleなどのログインページを分析していたところ、 **入力したパスワードが暗号化されず、そのままの文字列（プレーンテキスト）としてHTMLソースコード内に露出している** のを見つけたのです。 さらに7,000以上のサイトを調査した結果、 **約15％にあたる1,000以上のサイトが、同様に機密情報を「生の状態（プレーンテキスト）」で扱っていることが判明** しました。 本来、これはあってはならないこと。通常、サイト側は「ハッシュ化」という技術を使い、パスワードを複雑なコードに変換して照合します。サイト側ですらあなたのパスワードを知ることはできないのが健全な姿です。 Advertisement しかし、情報をそのままのテキストで画面上に保持しているサイトでは、 **仕組みを理解していれば、誰でも中身を覗けてしまいます** 。 Advertisement ## 拡張機能が個人情報を「盗み取る」リスク ここで **問題になるのが、ブラウザ拡張機能** 。 研究によれば、Chrome ウェブストアにある拡張機能の約12.5%（17,300個）が、こうした「生のデータ」を閲覧できる権限を持っています。 新しい拡張機能を入れる際、つい内容を確認せずに **[「ページのデータ読み取りと変更」という権限を許可](https://www.makeuseof.com/browser-extensions-can-see-your-passwords/) していませんか？** 特定の拡張機能が悪者だというわけではなく、サイト側に「生のデータ」が転がっているせいで、 **権限を持つ拡張機能ならどれでもそれを拾えてしまう** のが現状です。 もちろん、まともな開発者はそんなことはしません。 **恐ろしいのは、最初からデータを盗む目的で拡張機能をつくるハッカーの存在。** 研究チームによれば、現時点でこの脆弱性を積極的に悪用している拡張機能は見つかっていませんが、これは決して「机上の空論」ではありません。 チームが **実験として、ユーザーデータを盗み出せる拡張機能をゼロから作成して申請したところ、なんと公式のChrome ウェブストアの審査を通過してしまった** のです（※確認後、すぐに削除されています）。 つまり、 **ハッカーが悪意のある拡張機能を同ストアに紛れ込ませることは、十分に可能** だということです。 たとえハッカーが自分で拡張機能を作らなくても、 **すでに多くのユーザーがいる既存の優良な拡張機能を買い取り、コードを書き換えて情報を盗めるようにした上で、何も知らないユーザーに更新版を送りつける** ことだってできます。 こうした手口は、Chromeに限らず **[日常的に起きている現実の脅威](https://lifehacker.com/tech/spot-sleeper-browser-malware-extensions)** なのです。 ## 今日からできる！大切なデータを守る「3つの工夫」 残念ながら、サイト側がパスワードやカード情報をどう扱っているかは、使う側の私たちにはどうすることもできません。 サイト側が自ら不備に気づき、セキュリティを改善してくれるのを待つしかないのが現状です。ですが、 **自分たちにできる工夫** もいくつかあります。 1. **拡張機能を「断捨離」する：** 使う拡張機能を減らせば、それだけ悪意のあるものに当たるリスクも下がります。本当に信頼できるものだけを残し、アップデート情報もこまめにチェックしましょう。開発者が変わった場合は、そのまま使い続けて大丈夫か確認が必要です。 2. **大事な情報を入力する時だけ「オフ」にする：** たとえば、役所のサイトでマイナンバー（個人番号）を入力する時など、特に重要な操作をする間だけ拡張機能を一時的に無効にすることも、有効な対策になります。 3. **「直接入力」しなくて済む方法を選ぶ：** - **[パスキー（Passkeys）](https://lifehacker.com/tech/what-are-passkeys) ：** そもそもパスワード（文字列）を使わない仕組みなので、ハッカーに盗まれる「テキスト」自体が存在しません。 - **Apple Pay / Google Pay：** 支払い先のサイトにカード情報を渡さずに決済できるため、とても安全です。 Advertisement **「極力、パスワードなどの生データ（プレーンテキスト）をキーボードで打ち込まないこと」** 。これが、今のネット社会で身を守るための鉄則といえそうです。 --- # Cloudflare、「Markdown for Agents」を発表 ——エージェント向けにウェブページのHTMLをオンザフライでMarkdownに変換 --- publish: true personal_category: false title: "Cloudflare、「Markdown for Agents」を発表 ——エージェント向けにウェブページのHTMLをオンザフライでMarkdownに変換" source: "https://gihyo.jp/article/2026/02/cloudflare-markdown-for-agents" site: "gihyo.jp" author: - "[[gihyo.jp]]" published: 2026-02-13 created: 2026-02-15 description: "Cloudflareは2026年2月12日、ウェブページをエージェント向けにMarkdownにして提供できる機能「Markdown for Agents」を発表した。この機能はPro/Business/EnterpriseプランおよびSSL for SaaSで、ベータ機能として無償で提供される。" tags: - "clippings" - "NewsClip" description_AI: "Cloudflareは2026年2月12日、AIエージェント向けにウェブページをMarkdown形式で提供する「Markdown for Agents」を発表した。この機能はPro/Business/EnterpriseプランおよびSSL for SaaSで、ベータ機能として無償提供されるものである。Cloudflareは、HTMLはエージェントにとって余分な情報が多く、MarkdownがAI処理に適している点を指摘しており、これによりトークン使用量を約80%削減できるとしている。クライアントが`Accept: text/markdown`ヘッダーでリクエストを送ると、CloudflareがリアルタイムでHTMLをMarkdownに変換して提供する。レスポンスには、Markdown文書の推定トークン数を示す`x-markdown-tokens`ヘッダーや、AIトレーニングなどでのコンテンツ利用用途を示す`content-signal`ヘッダーが含まれる。本機能はCloudflareダッシュボードから有効化でき、Cloudflare RadarではAIボットのトラフィックに関するコンテンツタイプ別のインサイトが追加されている。また、Cloudflareネットワーク外のコンテンツや本機能を利用できないサイト向けには、Browser Renderingの`/markdown` REST APIやWorkers AIの`AI.toMarkdown()`といった代替手段も提供されている。" --- --- > [!NOTE] 目次 ```table-of-contents title: minLevel: 0 maxLevel: 0 includeLinks: true ``` --- > [!NOTE] リスト掲載用文字列 - [Cloudflare、「Markdown for Agents」を発表 ——エージェント向けにウェブページのHTMLをオンザフライでMarkdownに変換](https://gihyo.jp/article/2026/02/cloudflare-markdown-for-agents)【gihyo.jp】(2026年02月13日) --- > [!NOTE] この記事の要約（箇条書き） - Cloudflareは2026年2月12日、AIエージェント向けにウェブページをMarkdown形式で提供する「Markdown for Agents」を発表した。 - この機能はPro/Business/EnterpriseプランおよびSSL for SaaSで、ベータ機能として無償提供される。 - HTMLはエージェントにとって不要な情報が多く、MarkdownはAI処理に適しており、トークン使用量を大幅に削減できる（約80%減）。 - クライアントが`Accept: text/markdown`ヘッダーを付けてリクエストを送ると、CloudflareがオンザフライでHTMLをMarkdownに変換して返す。 - レスポンスには、推定トークン数を示す`x-markdown-tokens`ヘッダーや、AIでの利用用途を示す`content-signal`ヘッダーが含まれる。 - Cloudflareダッシュボードから有効化でき、Cloudflare RadarにはAIボットのトラフィック分析機能が追加された。 - Cloudflareネットワーク外のコンテンツ向けには、Browser Rendering APIやWorkers AIの`AI.toMarkdown()`といった代替手段も提供されている。 > [!NOTE] 要約おわり --- Cloudflareは2026年2月12日、ウェブページをエージェント向けにMarkdownにして提供できる機能 「Markdown for Agents」 を発表した。この機能はPro/ Business/ EnterpriseプランおよびSSL for SaaSで、ベータ機能として無償で提供される。 - [Introducing Markdown for Agents - Cloudflare Blog](https://blog.cloudflare.com/markdown-for-agents/) ウェブサイトによっては訪問者の対象として、人間に加え、AIエージェントを考慮すべき段階に来ていると、Cloudflareは指摘する。Markdown for Agentsの機能を使うことで、Cloudflareネットワークにあるウェブページにアクセスしてきたエージェントに対して、そのページコンテンツをMarkdownにリアルタイムで変換して提供できるという。 Markdownが使われる理由として、HTMLはブラウザ向けに設計されているため、ページ内容とは直接関係のない要素が含まれやすく、エージェントにとって余分な情報が多いこと、またMarkdownは明示的な構造を持たせられることからAI処理に適していることを挙げている。ちなみに今回発表したブログ記事を例にすると、HTMLでは16,180トークン、Markdownに変換すると3,150トークンとなり、トークン使用量が約80%減少するという。 またAIパイプラインにおける一般的なステップとして、HTMLからMarkdownへの変換があるが、その処理が複雑になっていたり、コンテンツ制作者の意図した構造と一致しない可能性があると指摘する。そこで、エージェントがソースからMarkdownを直接受け取れるようになれば、変換工程を省けるようになる。 すでにClaude CodeやOpenCodeといったコーディングエージェントは、Webページを取得する際に `Accept` ヘッダーを付けてコンテンツを要求している。そこで、Markdown for Agentsが有効化されているウェブサイトに対して、クライアントが `Accept` ヘッダーに `text/markdown` を付与してリクエストを送ると、CloudflareはオリジンからHTMLを取得し、変換が可能な場合に、オンザフライでMarkdownに変換して返す。 たとえば、Cloudflareは同社のBlogとDeveloper Documentationで本機能を有効化しており、以下のようなコマンドで取得できる。 ``` curl https://blog.cloudflare.com/markdown-for-agents/ \ -H "Accept: text/markdown" ``` このコマンドを実行して、Markdownを取得してみたのが以下の図となる （Windowsではcurlをcurl. exeにする必要がある⁠ ） ⁠。Markdownのフロントマターに、description、title、image （OGP画像） のプロパティも付属する。  上記コマンドを実行して、Markdownを取得できた。 Markdownをクライアントに返す際、レスポンスのHTTPヘッダーは以下のようになる。 `x-markdown-tokens` ヘッダーを含め、Markdown文書の推定トークン数も示される。 ``` HTTP/2 200 date: Wed, 11 Feb 2026 11:44:48 GMT content-type: text/markdown; charset=utf-8 content-length: 2899 vary: accept x-markdown-tokens: 725 content-signal: ai-train=yes, search=yes, ai-input=yes ``` このHTTPヘッダーには、AIに関する利用用途を示すContent Signalsについての `content-signal` ヘッダーも含まれる。現在のところ、Markdown for AgentsのレスポンスにおけるContent Signalsは、AIトレーニング、検索、AI入力 （エージェント利用を含む） にコンテンツが使用可能であるというかたちになっている。ただし将来的には、カスタムのContent Signalポリシーを定義するオプションも提供する予定とのこと。 Markdown for Agentsは、Pro、Business、Enterpriseの各プランおよびSSL for SaaSの顧客に対し、ベータ機能と無償で提供される。有効化はCloudflare dashboardから行うことができる。アカウントとゾーンを選択し、Quick ActionsにあるMarkdown for Agentsボタンで設定できる。 今回の発表にあわせて、Cloudflare RadarにAIボットおよびクローラーのトラフィックについて、返却されるコンテンツタイプのインサイトを追加したとのこと。新たに追加された `content_type` ディメンションとフィルターは、返されたコンテンツタイプの分布をMIME typeでグループ化して表示できるため、特定のエージェントまたはクローラーでMarkdownを返すリクエストに絞り込めるとのこと。 なお、Cloudflareネットワーク外にあるコンテンツの変換が必要な場合や、コンテンツの提供元のサイトでMarkdown for Agentsを利用できない場合に向けて、別手段も提供している。Browser Renderingの `/markdown` REST APIを使うことで、動的ページやアプリケーションを実ブラウザでレンダリングしてから変換する必要がある場合のMarkdown変換をサポートし、Workers AIの `AI.toMarkdown()` を使うことで、HTMLだけでなく複数の文書タイプと要約のMarkdown変換を可能にする。 おすすめ記事 - 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"[[白井樹（OCiETe）]]" published: 2023-12-06 created: 2026-02-01 description: "100年間もの歴史を持つ生産性向上メソッド「アイビー・リー・メソッド」の詳細と実践方法を解説します。" tags: - "clippings" - "NewsClip" description_AI: "この記事は、100年間受け継がれている「アイビー・リー・メソッド」という生産性向上術を紹介しています。このメソッドは、毎日の終わりに翌日に行うべきタスクを最大6つ書き出し、優先順位をつけ、最も重要なタスクから一つずつ完了させていくものです。未完了のタスクは翌日に繰り越され、新しいタスクが追加されて常に6つのタスクを保ちます。大タスクを細分化し、一度に一つのタスクに集中することで、効率的な作業を促します。" --- --- > [!NOTE] 目次 ```table-of-contents title: minLevel: 0 maxLevel: 0 includeLinks: true ``` --- > [!NOTE] リスト掲載用文字列 - [100年間も受け継がれる歴史的な超効率化メソッド『アイビー・リー・メソッド』って知ってる？](https://www.lifehacker.jp/article/2312-the-ivy-lee-productivity-method/)【ライフハッカー・ジャパン】(2023年12月06日) --- > [!NOTE] この記事の要約（箇条書き） - **アイビー・リー・メソッド**は、100年以上前から受け継がれる生産性向上術です。 - 1920年代に大企業向けに考案され、管理しやすく優先順位をつけた「やること」リストを作成し、完了まで続けることを目指します。 - **活用する3ステップ:** 1. **STEP 1:** 毎日仕事の終わりに、翌日（金曜日なら月曜日）に完了すべきタスクを最大6つ書き出す。 2. **STEP 2:** 書き出したタスクに優先順位をつける（アイゼンハワー・マトリクスなどの活用も推奨）。 3. **STEP 3:** 翌日、最も優先順位の高いタスクから着手し、完了するまで次のタスクに移らない。未完了タスクは翌日のリストに繰り越し、新しいタスクを追加して合計6つにする。タスクはできるだけ細分化する。 - この方法の鍵は、タスク数を少なく保ち、優先順位をつけ、未完了のタスクを翌日に繰り越すことです。 > [!NOTE] 要約おわり --- - [グローバルナビゲーションへジャンプ](https://www.lifehacker.jp/article/2312-the-ivy-lee-productivity-method/#globalNav) - [フッターへジャンプ](https://www.lifehacker.jp/article/2312-the-ivy-lee-productivity-method/#footer) 1. [TOP](https://www.lifehacker.jp/) 2. 100年間も受け継がれる歴史的な超効率化メソッド『アイビー・リー・メソッド』って知ってる？ 著者 Lindsey Ellefson - Lifehacker US\[[原文](https://lifehacker.com/work/the-ivy-lee-productivity-method)\] 翻訳  Image: Shutterstock Advertisement 生産性を高めたいのなら、生産性の高い方法をマスターしている人を参考にするべきでしょう。 金融系のブログは、仕事の習慣について最近のCEOに絶えずインタビューしていますが、内容はそれほどおもしろいものではありません。いつも「瞑想とメールに返信しないことが成功の鍵だ」という話なのですが、瞑想する時間もリソースもなく、未返信のメールを開いてくれるアシスタントがいるような余裕もない一般人には、あまり役に立ちません。 本当にためになるヒントを得るには、 **過去にさかのぼってみるといいかもしれません** 。今でいう広報の生みの親である **アイビー・リー** は、ある生産性向上メソッドを考え出しました。 この方法は、非常に優れていたために **100年もの間使われ続け、今でも本人の名前を冠している** のです。今回はその手法をご紹介します。 ## 100年受け継がれる「アイビー・リー・メソッド」とは？ 私の夢は、自分の名前が永遠に残るようなユニークで印象に残ることを成し遂げることですが、もっと短期的な目標は、 **基本的な仕事を毎日こなすこと** 。 Advertisement アイビー・リーは、その昔にこの両方をやってのけたのです。リーが生産性向上法を考え出したのは、1920年代の大企業がもっと多くの仕事をこなせるようにするためでした。 **管理しやすくて優先順位のついた「やること」リストを作成し、それが完了するまでやり続ける** 、というものです。 Advertisement ## アイビー・リー・メソッドの活用する3ステップ メソッドそのものは簡単。 ### STEP 1 平日の終わりに毎回、 **翌日にやらなければならないタスクを6つ書き出します** （金曜日なら、月曜日にやるべきことを書き出す。 [生産性には週末に休息を取ることも重要だ](https://lifehacker.com/your-productivity-needs-more-breaks-1850400649) ということを忘れてはNG！）。 Advertisement **7つ以上は書かないようにしましょう** 。ここでの目標はリスクを管理しやすいものにすることであって、終わりのないリストをつくることではありません。 Advertisement ### STEP 2 次に、 **優先順位をつけます** 。やり方は各自の好みでかまいませんが、 [アイゼンハワー・マトリクスなどの方法を使って](https://lifehacker.com/prioritize-your-tasks-with-the-eisenhower-matrix-1850718007) 最もタイミングがよく緊急性が高いタスクはどれかを考えてみましょう。 ### STEP 3 翌日、いよいよリストに着手します。 **朝に最初のタスクからはじめ、2つ目のタスクに移る前に最後まで終わらせます** 。一度に1つのタスクやプロジェクトだけに集中することで [ディープワーク](https://lifehacker.com/use-deep-work-to-be-more-productive-1850632295) を行なう力を活用しながら、終業時間まで続けましょう。 1日が終わり、 **未完了のタスクがあれば明日のリストに移し、6個になるまで新しいタスクを追加してください** 。 --- タスクを繰り越すことで確実に終わらせることができますが、繰り越すという選択肢があることがわかっているため過度な負担は感じません。 ただし、 **タスクはできるだけ細かく書くようにしましょう** 。「四半期末レポート」を1つの項目として書くのではなく、細分化するのです。 データの抽出と分析がレポート執筆のステップなら、それを1つのタスクにしましょう。データをプレゼンに入力する必要があるのであれば、それも1つのタスクです。 使うのは [手帳](https://lifehacker.com/five-of-the-best-day-planners-for-any-need-1850556687) やデジタルノート、あるいはカレンダーでも構いませんが、最も重要な要素は、タスクを6個という少ない数にしておくこと、優先順位をつけること、未完了の場合に放棄しないこと。 すべて終わるよう、翌日に繰り越すタスクは新しいものよりも優先しましょう。 ※商品を購入すると、売上の一部が販売プラットフォームよりメディアジーンに還元されることがあります。掲載されている情報は執筆時点の情報、または自動で更新されています。 あわせて読みたい [](https://s-adserver.cxad.cxense.com/adserver/click/CwkOCw-eVV6EezucBpHM0-9f13LVrBKTjnijCP4EfcUJDtXN6BqktbVRnvB6WLcqzHJu_teIk0uY7SfgMoxjhkxeU_CVXTaJtG_BOdyiHK3e0lVrekhRLIj5WqbLKhom93zM8K4JHnROVvPBfPiZA5t6JpZTaReDoW3oIgt4a2vXBK-1av92E2h3sCIrATZ4NsUKiQWlDLPikbx1ZKWR6G8.) 新着記事 クッション兼トランポリン！？今年はこれで「1日5分の体幹トレ」を習慣にしてみせる [ クッション兼トランポリン！？今年はこれで「1日5分の体幹トレ」を習慣にしてみせる 2026.01.31 Buy PR ](https://www.lifehacker.jp/article/2601-amazon-trampolinecushion/) [  正直カート入れた。CIOならiPhoneもApple Watchも「これ1つ」で充電いけるじゃん 正直カート入れた。CIOならiPhoneもApple Watchも「これ1つ」で充電いけるじゃん 2026.01.31 ](https://www.lifehacker.jp/article/2601-cionovawave3way/)[  キャンプ用ライトは1つで十分です。テーブルとフィールドを2WAYで制する、現場主義な逸品 キャンプ用ライトは1つで十分です。テーブルとフィールドを2WAYで制する、現場主義な逸品 2026.01.31 ](https://www.lifehacker.jp/article/2601-lht-bougerv-cl03/)[  カセットコンロよりも気軽に鍋料理！無印良品「IHクッキングプレート」がシンプルで使いやすい カセットコンロよりも気軽に鍋料理！無印良品「IHクッキングプレート」がシンプルで使いやすい 2026.01.31 ROOMIE ](https://www.lifehacker.jp/article/2601-roomi-muji-ih/)[  【毎日書評】「若者は年金の払い損」ではない。データで読み解く2026年からの資産防衛術 【毎日書評】「若者は年金の払い損」ではない。データで読み解く2026年からの資産防衛術 2026.01.31 ](https://www.lifehacker.jp/article/2601_book_to_read_weekend_139/)[  月額0円でChatGPT Plus級の恩恵。音声入力も翻訳も指先ひとつで完結する「AIマウス」が手放せない 月額0円でChatGPT Plus級の恩恵。音声入力も翻訳も指先ひとつで完結する「AIマウス」が手放せない 2026.01.31 Buy PR ](https://www.lifehacker.jp/article/2601-machi-ya-aimouse-lh-editorialreview/) [記事をもっと見る](https://www.lifehacker.jp/articles/) [](https://www.amazon.co.jp/events/monthlydealevent?tag=lifehacker-bkbang-00001090-22) [2月2日(火)まで / PR](https://www.amazon.co.jp/events/monthlydealevent?tag=lifehacker-bkbang-00001090-22) [ Amazonセール中 ](https://www.amazon.co.jp/events/monthlydealevent?tag=lifehacker-bkbang-00001090-22) --- # Android Desktop は「Google キー + Space」で Gemini 起動が可能に。Chromebook と共通 --- publish: true personal_category: false title: "Android Desktop は「Google キー + Space」で Gemini 起動が可能に。Chromebook と共通" source: "https://helentech.jp/news-81884/" site: "HelenTech" author: - "[[Masahide Omura]]" published: 2026-02-10 created: 2026-02-11 description: "Google が開発を進めている PC 向け Android (Android デスクトップモード / Aluminium) において、Gemini の統合機能に関する情報が新たに明らかになりました。 先月リークされた Android De" tags: - "clippings" - "NewsClip" description_AI: "Googleが開発を進めるPC向けAndroid（Androidデスクトップモード/Aluminium）において、Geminiの統合機能に関する情報が新たに明らかになった。Geminiアイコンは画面右上のステータスバーに常駐し、「Google キー + Space」のキーボードショートカットで起動可能になる見込みだ。このショートカットは、最新のChromebookに搭載されているGロゴキーと同様のAI起動方法であり、Googleアプリベータ版(v17.5)の解析で確認された。起動時の実際の表示形式（オーバーレイ、ウィンドウ表示など）は不明だが、デスクトップの広い画面スペースを活かしたコンテキストを理解するマルチタスク支援機能が期待されている。現在のChromebookでは「G (ランチャー) + スペース」で「かこって検索」が呼び出されるが、Android DesktopではGeminiのオーバーレイ表示になる可能性も考えられる。これらの機能は開発中であり、正式なリリースは未定であるが、AndroidデスクトップモードにおいてGeminiとの統合が重要な要素として進められていることは間違いない。" --- --- > [!NOTE] 目次 ```table-of-contents title: minLevel: 0 maxLevel: 0 includeLinks: true ``` --- > [!NOTE] リスト掲載用文字列 - [Android Desktop は「Google キー + Space」で Gemini 起動が可能に。Chromebook と共通](https://helentech.jp/news-81884/)【HelenTech】(2026年02月10日) --- > [!NOTE] この記事の要約（箇条書き） - Googleが開発中のPC向けAndroid (Androidデスクトップモード/Aluminium) に、Geminiの統合機能が判明しました。 - Geminiアイコンは画面右上のステータスバーに常駐する予定です。 - `Google キー + Space`のキーボードショートカットでGeminiを起動できるようになります。 - このショートカットは、Chromebookに搭載されているGロゴキーと同様のAI起動方法です。 - 機能はGoogleアプリベータ版(v17.5)のコード解析で確認されました。 - 実際の表示形式（オーバーレイ、ウィンドウなど）はまだ不明ですが、デスクトップの広い画面を活かしたマルチタスク支援機能が期待されます。 - 現在のChromebookでは`G (ランチャー) + Space`で「かこって検索」が起動しますが、Android DesktopではGeminiが起動する可能性があると示唆されています。 - これらは開発中の機能であり、正式リリースは未定ですが、AndroidデスクトップモードにおけるGemini統合の重要性が伺えます。 > [!NOTE] 要約おわり --- 当サイトは Google Adsense、Amazon アソシエイト等 アフィリエイト広告を利用して収益を得ています.  Google が開発を進めている PC 向け Android (Android デスクトップモード / ) において、Gemini の統合機能に関する情報が新たに明らかになりました。 [先月リークされた Android Desktop のインターフェース](https://helentech.jp/news-81364/) 内でも、ステータスバーに Gemini のアイコンが表示されていることが確認されていましたが、 [9to5Google](https://9to5google.com/2026/02/09/gemini-icon-android-desktop/) の Google アプリベータ版 (v17.5) の解析によれば、アイコンの常駐だけでなくキーボードショートカットによる起動もサポートすることが確認されました。 目次 ## ステータスバーへの常駐とショートカット 解析されたコードによると、Android のデスクトップ環境において Gemini のアイコンは画面右上のステータスバーに常駐し、Wi-Fi やバッテリーアイコンと並んで配置されるようです。  これにより、ユーザーは作業中にいつでも画面右上のアイコンをクリックするだけでアシスタントを呼び出せるようになります。 また、マウス操作だけでなくキーボードショートカットによる起動もサポートされる記述が見つかっており、 **\[Google キー\] + \[Space\]** の組み合わせで Gemini を起動できるようになるようです。 最新の Chromebook では専用の \[G\] ロゴキーが搭載されていますが、Android Desktop でも同様のショートカットが提供されることになります。 ## 実際の挙動はまだ分からない 今回の記述は Google アプリのベータ版から発見されているため、デスクトップモードにおける Gemini の動作もスマートフォン版と同様に Google アプリが制御することになると考えられます。 現時点では、起動時にどのような表示になるか（オーバーレイ表示か、ウィンドウ表示か、あるいは Chrome ブラウザのサイドパネルのような形式か）までは判明していませんが、デスクトップという広い画面スペースを活かし、コンテキストを理解したマルチタスク支援機能になることが期待されます。 なお、現在の Chromebook では \[G\] ロゴキーを押すとランチャーが呼び出され、 `[G (ランチャー)]` + `[スペース]` の場合は AI 機能でも Gemini ではなく [デフォルトで「かこって検索」](https://helentech.jp/news-71020/) が呼び出されます。 このことから、Android の電源ボタン長押しで呼び出したときのような Gemini オーバーレイになる可能性は十分に考えられます。 ちなみに、以前の Google アシスタントは `[ランチャー]` + `[a]` で呼び出すこともできましたが、現在はこのショートカットは未割り当てとなっています。 ただし、どちらも [ChromeOS の「キーショートカット」](https://helentech.jp/how-to-customize-chromebook-keyboard-shortcuts/) から変更することが可能です。 - **関連記事:**[Chromebook で Gemini を呼び出すキーショートカットの設定方法と挙動の違いを解説](https://helentech.jp/chromebook-gemini-shortcut-settings/) ## まとめ これらはあくまでアプリ内部のコードから発見された開発中の機能であり、Google が正式にリリースするかどうかは不明です。 しかし、Android を PC ライクに使うデスクトップモードの開発において、ChromeOS との統合も意識されていることから、Gemini との統合が重要な要素として進められていることは間違いなさそうです。 ## 著者情報 ## 関連記事 - [  Lenovo、Kompanio 540 搭載 Chromebook 「Chrome 14M8911」のスペックを公開 ](https://helentech.jp/news-81901/) - [  新しい Chromebook「Juchi」の開発が開始。Acer の Plus 514/516 後継機か ](https://helentech.jp/news-81874/) - [  開発中の Snapdragon X チップ搭載 Chromebook に「Mica」が追加 ](https://helentech.jp/news-81725/) - [  Acer が Kompanio 540 搭載「Chromebook 315 CB315-8H」を準備中。15.6インチテンキーレス Acer が Kompanio 540 搭載「Chromebook 315 CB315-8H」を準備中。15.6インチテンキーレス ](https://helentech.jp/news-81705/) - [  Kompanio 540 搭載 Chromebook「Jaina」の開発が開始。14インチと15インチの展開か ](https://helentech.jp/news-81700/) - [  Panther Lake 搭載 Chromebook「Moonstone」は Acer が開発か。Aluminium OS の記述も確認 ](https://helentech.jp/news-81663/) ## 最新記事 - [  Android 版 YouTube Music アプリのロゴの写真 YouTube Music Premium、プロンプトからプレイリストを作成する AI 機能を海外で展開 2026年2月11日 Android アプリ ](https://helentech.jp/news-81951/) - [  Google 検索の「あなたに関する検索結果」、身分証番号や不適切な画像の削除機能などが強化 2026年2月11日 Android ](https://helentech.jp/news-81944/) - [  Fitbit、Gemini を活用した「パーソナルヘルスコーチ」プレビューを開始。Pixel Watch にも対応 Google、Fitbit の AI ヘルスコーチ機能を iOS ユーザーにも提供開始。提供国も拡大（日本は含まれず） 2026年2月11日 Pixel Watch / Fitbit ](https://helentech.jp/news-81942/) - [  ChromeOS 144 に2回目のマイナーアップデート (144.0.7559.172) が展開。前回から数日で配信 ChromeOS 144 に2回目のマイナーアップデート (144.0.7559.172) が展開。前回から数日で配信 2026年2月11日 ChromeOS ](https://helentech.jp/news-chromeos-144-stable-update2/) - [  Google、Android 17 Beta 1 をまもなく提供開始。QPR3 Betaからの移行と離脱手順 2026年2月11日 Google Pixel ](https://helentech.jp/news-81933/) 目次 --- # anything-llmlocalesREADME.ja-JP.md at master · Mintplex-Labsanything-llm --- publish: true personal_category: false title: anything-llm/locales/README.ja-JP.md at master · Mintplex-Labs/anything-llm source: https://github.com/Mintplex-Labs/anything-llm/blob/master/locales/README.ja-JP.md site: GitHub author: - "[[Mintplex-Labs]]" - "[[timothycarambat]]" published: created: 2026-02-09 description: The all-in-one Desktop & Docker AI application with built-in RAG, AI agents, No-code agent builder, MCP compatibility, and more. - anything-llm/locales/README.ja-JP.md at master · Mintplex-Labs/anything-llm tags: - clippings - NewsClip - LifeWork/ITスキル description_AI: AnythingLLMは、ドキュメントとのチャット、AIエージェントの利用、および高いカスタマイズ性を備えたオールインワンのAIアプリケーションです。ユーザーは好みのLLMやベクトルデータベースを選択でき、複数ユーザー対応で、面倒な設定なしに利用できます。PDFやDOCXなどの様々なドキュメントタイプに対応し、ドキュメント管理機能や、会話・クエリの2つのチャットモードを提供します。OpenAI、Google Gemini Pro、Ollamaなど多様なLLM、LanceDB、Pineconeなどのベクトルデータベースをサポートし、Dockerや各種クラウドプラットフォームでのセルフホスティングが可能です。匿名での使用状況を把握するためのテレメトリー機能がありますが、プライバシー保護のためにオプトアウトも可能です。 --- --- > [!NOTE] 目次 ```table-of-contents title: minLevel: 0 maxLevel: 0 includeLinks: true ``` --- > [!NOTE] リスト掲載用文字列 - [anything-llm/locales/README.ja-JP.md at master · Mintplex-Labs/anything-llm](https://github.com/Mintplex-Labs/anything-llm/blob/master/locales/README.ja-JP.md)【GitHub】(2026年02月09日) --- > [!NOTE] この記事の要約（箇条書き） - **AnythingLLM** は、ドキュメントとのチャット、AIエージェントの利用、高度なカスタマイズ、複数ユーザー対応が可能なオールインワンAIアプリケーションです。 - LLMやベクトルデータベースを自由に選択でき、ローカルまたはリモートで実行可能です。 - 主な機能には、マルチユーザーインスタンスと権限、ウェブ閲覧などのエージェント、カスタム埋め込み可能チャットウィジェット、複数のドキュメントタイプ（PDF, TXT, DOCXなど）のサポートが含まれます。 - 会話とクエリの2つのチャットモード、チャット中の引用、100%クラウドデプロイメント対応が特徴です。 - 任意のllama.cpp互換モデル、OpenAI、Azure OpenAI、Google Gemini Pro、Ollamaなど、多様なLLMをサポートしています。 - LanceDB（デフォルト）、PGVector、Pinecone、Chroma、Weaviateなど、複数のベクトルデータベースに対応しています。 - Docker、AWS、GCP、Digital Ocean、Render.com、Railway、ベアメタルなど、様々なセルフホスティングオプションが提供されています。 - 匿名の使用情報を収集するテレメトリー機能が含まれていますが、`.env`設定またはアプリ内からオプトアウト可能です。個人識別情報やチャット内容は収集されません。 - 技術スタックは、viteJS + Reactのフロントエンド、NodeJS expressのサーバーとコレクターで構成されるモノレポです。 > [!NOTE] 要約おわり --- [](https://anythingllm.com/) [](https://trendshift.io/repositories/2415) **AnythingLLM:** あなたが探していたオールインワンAIアプリ。 ドキュメントとチャットし、AIエージェントを使用し、高度にカスタマイズ可能で、複数ユーザー対応、面倒な設定は不要です。 | | [ドキュメント](https://docs.anythingllm.com/) | [ホストされたインスタンス](https://my.mintplexlabs.com/aio-checkout?product=anythingllm) [English](https://github.com/Mintplex-Labs/anything-llm/blob/master/README.md) · [简体中文](https://github.com/Mintplex-Labs/anything-llm/blob/master/locales/README.zh-CN.md) · **日本語** 👉 デスクトップ用AnythingLLM（Mac、Windows、Linux対応）！ [今すぐダウンロード](https://anythingllm.com/download) これは、任意のドキュメント、リソース、またはコンテンツの断片を、チャット中にLLMが参照として使用できるコンテキストに変換できるフルスタックアプリケーションです。このアプリケーションを使用すると、使用するLLMまたはベクトルデータベースを選択し、マルチユーザー管理と権限をサポートできます。 [](https://private-user-images.githubusercontent.com/16845892/294273127-cfc5f47c-bd91-4067-986c-f3f49621a859.gif?jwt=eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJIUzI1NiJ9.eyJpc3MiOiJnaXRodWIuY29tIiwiYXVkIjoicmF3LmdpdGh1YnVzZXJjb250ZW50LmNvbSIsImtleSI6ImtleTUiLCJleHAiOjE3NzA2MDYwMjEsIm5iZiI6MTc3MDYwNTcyMSwicGF0aCI6Ii8xNjg0NTg5Mi8yOTQyNzMxMjctY2ZjNWY0N2MtYmQ5MS00MDY3LTk4NmMtZjNmNDk2MjFhODU5LmdpZj9YLUFtei1BbGdvcml0aG09QVdTNC1ITUFDLVNIQTI1NiZYLUFtei1DcmVkZW50aWFsPUFLSUFWQ09EWUxTQTUzUFFLNFpBJTJGMjAyNjAyMDklMkZ1cy1lYXN0LTElMkZzMyUyRmF3czRfcmVxdWVzdCZYLUFtei1EYXRlPTIwMjYwMjA5VDAyNTUyMVomWC1BbXotRXhwaXJlcz0zMDAmWC1BbXotU2lnbmF0dXJlPWU1YWYzYWFmMjMwMjA0YjkwZWQ4OTdlYmUwMTI0NWJiYmEzMTA5NDNmZTUzMTJiNjk1NDRlMmQ2N2IxYjU4Y2MmWC1BbXotU2lnbmVkSGVhZGVycz1ob3N0In0.2w0Nvd7VF58p7QN_p3up6smf6W8xNeHmPL0fFGql_34) デモを見る！ [](https://youtu.be/f95rGD9trL0) ### 製品概要 AnythingLLMは、市販のLLMや人気のあるオープンソースLLM、およびベクトルDBソリューションを使用して、妥協のないプライベートChatGPTを構築できるフルスタックアプリケーションです。ローカルで実行することも、リモートでホストすることもでき、提供されたドキュメントと知的にチャットできます。 AnythingLLMは、ドキュメントを `ワークスペース` と呼ばれるオブジェクトに分割します。ワークスペースはスレッドのように機能しますが、ドキュメントのコンテナ化が追加されています。ワークスペースはドキュメントを共有できますが、互いに通信することはないため、各ワークスペースのコンテキストをクリーンに保つことができます。 ## AnythingLLMのいくつかのクールな機能 - **マルチユーザーインスタンスのサポートと権限付与** - ワークスペース内のエージェント（ウェブを閲覧、コードを実行など） - [ウェブサイト用のカスタム埋め込み可能なチャットウィジェット](https://github.com/Mintplex-Labs/anythingllm-embed/blob/main/README.md) - 複数のドキュメントタイプのサポート（PDF、TXT、DOCXなど） - シンプルなUIからベクトルデータベース内のドキュメントを管理 - 2つのチャットモード `会話` と `クエリ` 。会話は以前の質問と修正を保持します。クエリはドキュメントに対するシンプルなQAです - チャット中の引用 - 100%クラウドデプロイメント対応。 - 「独自のLLMを持参」モデル。 - 大規模なドキュメントを管理するための非常に効率的なコスト削減策。巨大なドキュメントやトランスクリプトを埋め込むために一度以上支払うことはありません。他のドキュメントチャットボットソリューションよりも90%コスト効率が良いです。 - カスタム統合のための完全な開発者API！ ### サポートされているLLM、埋め込みモデル、音声モデル、およびベクトルデータベース **言語学習モデル：** - [llama.cpp互換の任意のオープンソースモデル](https://github.com/Mintplex-Labs/anything-llm/blob/master/server/storage/models/README.md#text-generation-llm-selection) - [OpenAI](https://openai.com/) - [OpenAI (汎用)](https://openai.com/) - [Azure OpenAI](https://azure.microsoft.com/en-us/products/ai-services/openai-service) - [Anthropic](https://www.anthropic.com/) - [Google Gemini Pro](https://ai.google.dev/) - [Hugging Face (チャットモデル)](https://huggingface.co/) - [Ollama (チャットモデル)](https://ollama.ai/) - [LM Studio (すべてのモデル)](https://lmstudio.ai/) - [LocalAi (すべてのモデル)](https://localai.io/) - [Together AI (チャットモデル)](https://www.together.ai/) - [Fireworks AI (チャットモデル)](https://fireworks.ai/) - [Perplexity (チャットモデル)](https://www.perplexity.ai/) - [OpenRouter (チャットモデル)](https://openrouter.ai/) - [Novita AI (チャットモデル)](https://novita.ai/model-api/product/llm-api?utm_source=github_anything-llm&utm_medium=github_readme&utm_campaign=link) - [Mistral](https://mistral.ai/) - [Groq](https://groq.com/) - [Cohere](https://cohere.com/) - [KoboldCPP](https://github.com/LostRuins/koboldcpp) - [xAI](https://x.ai/) - [Z.AI (チャットモデル)](https://z.ai/model-api) - [PPIO](https://ppinfra.com/?utm_source=github_anything-llm) - [CometAPI (チャットモデル)](https://api.cometapi.com/) - [Docker Model Runner](https://docs.docker.com/ai/model-runner/) - [PrivateModeAI (chat models)](https://privatemode.ai/) - [SambaNova Cloud (chat models)](https://cloud.sambanova.ai/) **埋め込みモデル：** - [AnythingLLMネイティブ埋め込み](https://github.com/Mintplex-Labs/anything-llm/blob/master/server/storage/models/README.md) （デフォルト） - [OpenAI](https://openai.com/) - [Azure OpenAI](https://azure.microsoft.com/en-us/products/ai-services/openai-service) - [LocalAi (すべて)](https://localai.io/) - [Ollama (すべて)](https://ollama.ai/) - [LM Studio (すべて)](https://lmstudio.ai/) - [Cohere](https://cohere.com/) **音声変換モデル：** - [AnythingLLM内蔵](https://github.com/Mintplex-Labs/anything-llm/tree/master/server/storage/models#audiovideo-transcription) （デフォルト） - [OpenAI](https://openai.com/) **TTS（テキストから音声へ）サポート：** - ネイティブブラウザ内蔵（デフォルト） - [OpenAI TTS](https://platform.openai.com/docs/guides/text-to-speech/voice-options) - [ElevenLabs](https://elevenlabs.io/) **STT（音声からテキストへ）サポート：** - ネイティブブラウザ内蔵（デフォルト） **ベクトルデータベース：** - [LanceDB](https://github.com/lancedb/lancedb) （デフォルト） - [PGVector](https://github.com/pgvector/pgvector) - [Astra DB](https://www.datastax.com/products/datastax-astra) - [Pinecone](https://pinecone.io/) - [Chroma](https://trychroma.com/) - [Weaviate](https://weaviate.io/) - [QDrant](https://qdrant.tech/) - [Milvus](https://milvus.io/) - [Zilliz](https://zilliz.com/) ### 技術概要 このモノレポは、主に3つのセクションで構成されています： - `frontend`: LLMが使用できるすべてのコンテンツを簡単に作成および管理できるviteJS + Reactフロントエンド。 - `server`: すべてのインタラクションを処理し、すべてのベクトルDB管理およびLLMインタラクションを行うNodeJS expressサーバー。 - `collector`: UIからドキュメントを処理および解析するNodeJS expressサーバー。 - `docker`: Dockerの指示およびビルドプロセス + ソースからのビルド情報。 - `embed`: [埋め込みウィジェット](https://github.com/Mintplex-Labs/anything-llm/blob/master/embed/README.md) の生成に特化したコード。 ## 🛳 セルフホスティング Mintplex Labsおよびコミュニティは、AnythingLLMをローカルで実行できる多数のデプロイメント方法、スクリプト、テンプレートを維持しています。以下の表を参照して、お好みの環境でのデプロイ方法を読むか、自動デプロイを行ってください。 | Docker | AWS | GCP | Digital Ocean | Render.com | | --- | --- | --- | --- | --- | | [](https://github.com/Mintplex-Labs/anything-llm/blob/master/locales/docker/HOW_TO_USE_DOCKER.md) | [](https://github.com/Mintplex-Labs/anything-llm/blob/master/locales/cloud-deployments/aws/cloudformation/DEPLOY.md) | [](https://github.com/Mintplex-Labs/anything-llm/blob/master/locales/cloud-deployments/gcp/deployment/DEPLOY.md) | [](https://github.com/Mintplex-Labs/anything-llm/blob/master/locales/cloud-deployments/digitalocean/terraform/DEPLOY.md) | [](https://render.com/deploy?repo=https://github.com/Mintplex-Labs/anything-llm&branch=render) | | Railway | | --- | | [](https://railway.app/template/HNSCS1?referralCode=WFgJkn) | [Dockerを使用せずに本番環境のAnythingLLMインスタンスを設定する →](https://github.com/Mintplex-Labs/anything-llm/blob/master/BARE_METAL.md) ## 開発環境のセットアップ方法 - `yarn setup` 各アプリケーションセクションに必要な`.env` ファイルを入力します（リポジトリのルートから）。 - 次に進む前にこれらを入力してください。 `server/.env.development` が入力されていないと正しく動作しません。 - `yarn dev:server` ローカルでサーバーを起動します（リポジトリのルートから）。 - `yarn dev:frontend` ローカルでフロントエンドを起動します（リポジトリのルートから）。 - `yarn dev:collector` ドキュメントコレクターを実行します（リポジトリのルートから）。 [ドキュメントについて学ぶ](https://github.com/Mintplex-Labs/anything-llm/blob/master/server/storage/documents/DOCUMENTS.md) [ベクトルキャッシュについて学ぶ](https://github.com/Mintplex-Labs/anything-llm/blob/master/server/storage/vector-cache/VECTOR_CACHE.md) ## 貢献する方法 - issueを作成する - `<issue number>-<short name>` の形式のブランチ名でPRを作成する - マージしましょう ## テレメトリーとプライバシー Mintplex Labs Inc.によって開発されたAnythingLLMには、匿名の使用情報を収集するテレメトリー機能が含まれています。 AnythingLLMのテレメトリーとプライバシーについての詳細 ### なぜ？ この情報を使用して、AnythingLLMの使用方法を理解し、新機能とバグ修正の優先順位を決定し、AnythingLLMのパフォーマンスと安定性を向上させるのに役立てます。 ### オプトアウト サーバーまたはdockerの.env設定で `DISABLE_TELEMETRY` を「true」に設定して、テレメトリーからオプトアウトします。アプリ内でも、サイドバー > `プライバシー` に移動してテレメトリーを無効にすることができます。 ### 明示的に追跡するもの 製品およびロードマップの意思決定に役立つ使用詳細のみを追跡します。具体的には： - インストールのタイプ（Dockerまたはデスクトップ） - ドキュメントが追加または削除されたとき。ドキュメントについての情報はありません。イベントが発生したことのみを知ります。これにより、使用状況を把握できます。 - 使用中のベクトルデータベースのタイプ。どのベクトルデータベースプロバイダーが最も使用されているかを知り、更新があったときに優先して変更を行います。 - 使用中のLLMのタイプ。最も人気のある選択肢を知り、更新があったときに優先して変更を行います。 - チャットが送信された。これは最も一般的な「イベント」であり、すべてのインストールでのこのプロジェクトの日常的な「アクティビティ」についてのアイデアを提供します。再び、イベントのみが送信され、チャット自体の性質や内容に関する情報はありません。 これらの主張を検証するには、 `Telemetry.sendTelemetry` が呼び出されるすべての場所を見つけてください。また、これらのイベントは出力ログに書き込まれるため、送信された具体的なデータも確認できます。IPアドレスやその他の識別情報は収集されません。テレメトリープロバイダーは [PostHog](https://posthog.com/) です。 \[ソースコード内のすべてのテレメトリーイベントを表示\]([https://github.com/search?q=repo%3AMintplex-Labs%2Fanything-llm%20.sendTelemetry(&type=code)](https://github.com/search?q=repo%3AMintplex-Labs%2Fanything-llm%20.sendTelemetry\(&type=code\)) ## 🔗 その他の製品 - **[VectorAdmin](https://github.com/mintplex-labs/vector-admin)** ：ベクトルデータベースを管理するためのオールインワンGUIおよびツールスイート。 - **[OpenAI Assistant Swarm](https://github.com/Mintplex-Labs/openai-assistant-swarm)** ：単一のエージェントから指揮できるOpenAIアシスタントの軍隊に、ライブラリ全体を変換します。 --- Copyright © 2025 [Mintplex Labs](https://github.com/mintplex-labs) 。 このプロジェクトは [MIT](https://github.com/Mintplex-Labs/anything-llm/blob/master/LICENSE) ライセンスの下でライセンスされています。 --- # AnythingLLM徹底解説：AI時代の知識管理を変革する --- publish: true personal_category: false title: AnythingLLM徹底解説：AI時代の知識管理を変革する source: https://skywork.ai/skypage/ja/anythingllm-ai-knowledge-management/1984155801628254208 site: Skypage author: - "[[Skypage]]" published: created: 2026-02-09 description: AI時代におけるプライベートAI「AnythingLLM」を徹底解説。柔軟な機能とセキュリティを兼ね備え、知識管理を革新します。 tags: - clippings - NewsClip - LifeWork/ITスキル description_AI: AnythingLLMは、AI時代におけるプライベートな知識管理を革新するオープンソースのAIアプリケーションです。クラウドベースAIのプライバシー懸念を解消するため、ローカル環境や自社サーバーで動作し、企業の機密情報や個人のデータを安全に管理できます。核となる機能は、ユーザーのドキュメント（PDF、Webサイトなど）に基づいてAIが回答を生成するRAG（検索拡張生成）と、プログラミング知識なしで複雑なタスクを自動化できるノーコードAIエージェントビルダーです。OpenAIのGPTシリーズからOllama経由のローカルモデルまで、幅広いAIモデルを選択可能で、デスクトップ、Docker、クラウドといった多様なデプロイメントオプションを提供します。その柔軟なモジュラーアーキテクチャは、LLM、Embedder、Vector DBを自由に組み合わせることを可能にし、MCP（Model Context Protocol）互換性も備え、高い拡張性を示します。企業决策者はデータ主権を確保しつつチームの生産性を向上させ、AI開発者は迅速なプロトタイピングを、AI初学者は手軽にプライベートAI環境を構築できます。AnythingLLMは、急成長するAI知識管理市場やAgentic RAGのトレンドの最前線に位置しており、コミュニティハブやエージェント機能のさらなる強化など、将来的な発展も期待されています。プライバシー、カスタマイズ性、使いやすさを兼ね備え、AIを「使う」から「育てる・カスタマイズする」時代への移行を象徴する、重要なツールとして注目されています。 --- --- > [!NOTE] 目次 ```table-of-contents title: minLevel: 0 maxLevel: 0 includeLinks: true ``` --- > [!NOTE] リスト掲載用文字列 - [AnythingLLM徹底解説：AI時代の知識管理を変革する](https://skywork.ai/skypage/ja/anythingllm-ai-knowledge-management/1984155801628254208)【Skypage】(2026年02月09日) --- > [!NOTE] この記事の要約（箇条書き） - **AnythingLLMは、プライバシー重視のオープンソースAIプラットフォームです。** 企業の機密情報や個人のデータを外部サーバーに送らず、ローカル環境または自社サーバーで高度なAI機能を実現します。 - **主要機能はRAGとAIエージェント。** PDFやウェブサイトなどあらゆる情報をAIの知識ベースにできるRAG（検索拡張生成）と、プログラミング不要でWeb検索、ファイル操作、データ分析などを自律的に実行できるノーコードAIエージェントビルダーが特徴です。 - **柔軟なデプロイメントとモデル選択が可能。** デスクトップ版、Docker版、クラウド版があり、OpenAIモデルからOllama経由のローカルオープンソースモデル（例: Llama 3.1）まで、用途に合わせてAIモデルを自由に選べます。 - **モジュラーアーキテクチャで高い拡張性。** LLM、Embedder、Vector DBの各層を柔軟に組み合わせることができ、将来的なMCP（Model Context Protocol）互換性にも対応しています。 - **幅広いユーザーに価値を提供。** 企業决策者、AI開発者、AI初学者のいずれも、知識管理の効率化、開発の加速、AI活用の敷居の低下といったメリットを享受できます。 - **AI知識管理市場の成長とAgentic RAGのトレンドに合致。** AIエージェント機能の強化やコミュニティハブの計画など、将来的なロードマップも明確で、AI時代の知識管理とDXを推進するツールとして期待されます。 > [!NOTE] 要約おわり ---  目次 導入：なぜ今、ローカルで動作するプライベートAIが求められるのか？ 第1部：AnythingLLMとは何か？〜機能、価格、対象ユーザーの全貌解明〜 基本概要とコアコンセプト 主要機能 対象ユーザーと提供価値 価格体系 第2部：AnythingLLMの核心技術〜柔軟なアーキテクチャと革新的AIエージェント〜 モジュラーアーキテクチャの柔軟性 RAGパイプラインの深掘り 革新的なAIエージェント機能 第3部：実践！AnythingLLM導入・活用ガイド〜3つのステップで始めるプライベートAI環境〜 ステップ1：インストールと初期設定 ステップ2：初めてのRAG体験〜ナレッジベースの構築〜 ステップ3：応用編〜AIエージェントで業務を自動化する〜 第4部：徹底比較！AnythingLLMは他のAIツールと何が違うのか？ 第5部：市場動向とAnythingLLMの未来〜AI知識管理の次なるフロンティア〜 市場トレンド分析：AI知識管理とエージェントの時代 AnythingLLMのロードマップと未来予測 結論：AnythingLLMが拓く、パーソナルAIと企業DXの新たな地平 FAQ：AnythingLLMに関するよくある質問 導入：なぜ今、ローカルで動作するプライベートAIが求められるのか？ ChatGPTやClaudeといったクラウドベースのAIは、私たちの仕事や学習のスタイルを劇的に変えました。しかし、その利便性の裏側で、多くの企業や個人が共通の課題に直面しています。それは、企業の機密情報や個人のプライベートなデータを外部のサーバーに送信することへの抵抗感です。データ漏洩のリスク、意図しない情報利用への懸念は、AIの本格的な業務活用において無視できない障壁となっています。 この根深い課題に対し、強力な解決策として登場したのがAnythingLLMです。このツールは「プライバシーを最優先」に設計されており、コーディングの知識がなくても、高度なAI機能を完全にコントロール可能なローカル環境、あるいは自社のサーバー上で実現できるオールインワン・プラットフォームです。 ローカル環境でRAGとAIエージェントを実現するAnythingLLMのコンセプト 本記事は、AnythingLLMの導入を検討している企業决策者、その技術的深淵を探求したいAI開発者、そしてAI活用の第一歩を踏み出したい初学者、これらすべての方々にとっての完全ガイドとなることを目指します。製品の基本から核心技術、実践的な活用法、市場での位置付け、そして未来の展望まで、深く、かつ分かりやすく解説していきます。 出典：一般的なAI利用形態に基づく分析 出典：一般的なAI開発課題に基づく分析 第1部：AnythingLLMとは何か？〜機能、価格、対象ユーザーの全貌解明〜 AnythingLLMの全体像を把握するために、まずはその基本情報、主要機能、価格、そしてどのようなユーザーに価値を提供するのかを明らかにしていきましょう。 基本概要とコアコンセプト AnythingLLMは、米国に拠点を置くMintplex Labsによって開発されているオープンソースのAIアプリケーションです。その人気は驚異的で、開発者のコミュニティであるGitHubでは5万以上のスターを獲得し、これまでに500万回以上インストールされています。この数字は、プライバシーを重視したAIツールへの世界的な需要の高まりを物語っています。 そのコアコンセプトは極めてシンプルです。「あらゆるドキュメント、リソース、コンテンツを、LLMが参照できるコンテキスト（文脈情報）に変える」こと。つまり、単に会話するだけのチャットボットではなく、あなたの持つ情報を「学習」し、あなただけの知識を持ったAIアシスタントを構築するための、強力な知識管理プラットフォームなのです。 ドキュメントと対話するAnythingLLMの直感的なUI 主要機能 RAG (Retrieval-Augmented Generation): 専門用語で「検索拡張生成」と訳されますが、要は「手持ちの資料に基づいてAIが回答を生成する仕組み」です。PDF、Word文書、ウェブサイトなど、あらゆる情報をAIの知識ベースにすることができます。 AIエージェント (AI Agents): Web検索、ファイル操作、データ分析などを自律的に実行する「賢いアシスタント」機能です。特に、プログラミング不要で複雑なワークフローを構築できる「No-Code AI Agent Builder」は、AnythingLLMの革新性を象徴する機能と言えるでしょう。 柔軟なモデル選択: OpenAIのGPTシリーズのような高性能な商用モデルから、OllamaやLM Studioといったツール経由で実行するオープンソースのローカルモデル（Llama 3.1など）まで、ユーザーが自由にAIの「脳」を選ぶことができます。 多様なデプロイメント: 個人のPCで手軽に使える「デスクトップ版」、チームで共有できる「Docker（セルフホスト）版」、そして専門知識不要で始められる「クラウド版」の3つの選択肢が用意されており、用途に応じて最適な環境を選べます。 最新のv1.9.0ではMicrosoft Foundry Localとの連携も強化され、ローカルAIの実行がさらに高速化・簡便化されています。 対象ユーザーと提供価値 AnythingLLMは、その多機能性から幅広いユーザー層に価値を提供します。 企業决策者: マルチユーザー管理機能により、部署ごとやプロジェクトごとにアクセス権限を設定可能。機密情報を安全に守りながら、チーム全体のナレッジ共有と生産性向上を実現できます。 AI開発者/専門家: APIアクセスによる外部システムとの連携、MCP（Model Context Protocol）互換性による将来的な拡張性、そしてLLMやベクトルDBを自由に組み合わせられる高度なカスタマイズ性は、迅速なプロトタイピングと本格的なアプリケーション開発を強力に支援します。 AI初学者: コーディング不要の直感的なUIと簡単なインストールプロセスにより、専門知識がなくてもすぐにプライベートAI環境を構築できます。「AIを使ってみたい」という最初のハードルを劇的に下げてくれます。 価格体系 AnythingLLMの魅力の一つは、その柔軟な価格体系です。 出典：公式サイトおよび関連サービスの情報に基づく 無料版（オープンソース）: 個人のPCで利用する「デスクトップ版」と、自社のサーバーに構築する「Docker版」は、オープンソース・ソフトウェアとして完全に無料で利用できます。機能制限もなく、AnythingLLMの全てのパワーを体験できます。 有料版（マネージドホスティング）: サーバー管理の手間を省きたいチームや企業向けに、公式の「AnythingLLM Cloud」や、Elest.ioのようなサードパーティによるマネージドホスティングサービスが提供されています。例えば、OpenToolsの情報によると、月額25ドルで4GBのストレージが利用できるプランなどがあり、チームの規模や用途に応じて選択できます。これらは、インフラの専門知識がなくても、すぐにマルチユーザー環境を構築できるメリットがあります。 出典：AnythingLLMの各デプロイメントオプションの特性に基づく分析 出典：AnythingLLM公式ドキュメントに基づく 第2部：AnythingLLMの核心技術〜柔軟なアーキテクチャと革新的AIエージェント〜 AnythingLLMがなぜこれほどまでにパワフルで使いやすいのか。その秘密は、巧みに設計されたモジュラーアーキテクチャと、AIの自律性を飛躍的に高めるエージェント機能にあります。このセクションでは、技術的な側面に少し深く踏み込んでみましょう。 モジュラーアーキテクチャの柔軟性 AnythingLLMは、AIアプリケーションの主要な構成要素を「モジュール」として分離し、ユーザーが自由に組み合わせられるように設計されています。これは 마치 レゴブロックのように、目的応じて最適なパーツを選んで組み立てる感覚に似ています。 LLM層（思考エンジン）: アプリケーションの「脳」にあたる部分です。システム全体のデフォルトLLMを設定しつつ、特定のワークスペース（プロジェクト）ごとに異なるLLMを割り当てることも可能です。これにより、「社内文書の要約はコストの安いローカルモデルで、顧客向けの文章生成は高性能なGPT-4で」といった使い分けができます。 Embedder層（知識化エンジン）: ドキュメントをAIが理解できるベクトル形式に変換する「知識化」の役割を担います。このモデルを変更すると、既存の知識ベース全体を再構築（再埋め込み）する必要があるため、最初に慎重に選ぶことが重要です。【ポイント】 Vector DB層（記憶ストレージ）: ベクトル化されたデータを格納し、高速に検索するためのデータベースです。デフォルトではアプリ内に統合されたLanceDBが使用され、外部へのデータ送信を一切行わないため、最高のプライバシーを実現します。一方で、Chroma、PGVector、Pinecone、Weaviateといった外部の専門的なベクトルデータベースにも対応しており、将来的なデータ規模の拡大にも柔軟に対応できます。 出典：AnythingLLMの技術構成に基づく模式図 RAGパイプラインの深掘り AnythingLLMの中核をなすRAG（検索拡張生成）は、以下のステップで動作します。 データ取り込み (Ingestion): ユーザーがアップロードしたPDFやWebページなどのドキュメントをテキストデータに変換します。 チャンク分割 (Chunking): 長いテキストを、意味のあるまとまり（チャンク）に分割します。 埋め込み (Embedding): 各チャンクをEmbedderモデルでベクトル化し、Vector DBに保存します。 検索 (Retrieval): ユーザーからの質問も同様にベクトル化し、Vector DB内で関連性の高いチャンクを検索します。 回答生成 (Generation): 検索されたチャンクをコンテキスト（参考情報）として、元の質問と一緒にLLMに渡し、文脈に沿った回答を生成させます。 また、公式ドキュメントによると、AnythingLLMには2つの主要なチャットモードがあります。 Chatモード: ワークスペース内のドキュメント情報と、LLMが元々持つ一般的な知識の両方を使って回答します。幅広い質問に対応できます。 Queryモード: ワークスペース内のドキュメント情報「のみ」を使って回答します。社内規定に関する質問など、情報源を厳密に限定したい場合に非常に有効です。 革新的なAIエージェント機能 AnythingLLMを単なる「ドキュメント検索ツール」から「自律型アシスタント」へと昇華させているのが、AIエージェント機能です。 No-Code AI Agent Builder これは、AnythingLLMの最も画期的な機能の一つです。プログラミングの知識が全くなくても、視覚的なインターフェースでAIエージェントの複雑な行動（ワークフロー）を定義できます。このビルダーは、主に3つのコアブロックで構成されています。 API Call: 外部のWebサービスやAPIと連携します。例えば、「株価を取得して」「天気予報を調べて」「Discordにメッセージを送って」といった操作が可能です。 LLM Instruction: あるステップで得られた情報を、LLMに指示を与えて加工・分析させます。「このウェブサイトの文章を要約して」「このデータから重要なポイントを3つ抽出して」といった処理ができます。 Web Scraping: 指定したURLのウェブページから情報を抽出します。サイト全体のテキストを取得したり、特定の要素だけを抜き出したりできます。 これらのブロックを組み合わせることで、「競合他社の新製品ページを毎日チェックし、更新があればその内容を要約してSlackに通知する」といった高度な自動化タスクを、非開発者でも構築できるようになります。 ドラッグ＆ドロップでAIのワークフローを構築できるNo-Code Agent Builder 公式ビデオで、ノーコード・エージェントビルダーの実際の操作感をご覧ください。Hacker Newsの見出し取得やDiscordへの通知を自動化する様子がよくわかります。 MCP (Model Context Protocol) 互換性 さらに、AnythingLLMのDocker版は、Anthropic社が提唱するオープンな標準プロトコル「MCP」に対応しています。これは「AIアプリケーションのUSB-Cポート」とも呼ばれるもので、将来的にはMCPに対応した様々な外部ツールやサービスと、AnythingLLMのエージェントがシームレスに連携できるようになることを意味します。この先進的な仕様への対応は、AnythingLLMの将来的な拡張性の高さを物語っています。 出典：No-Code Agent Builderの機能に基づくワークフロー例 第3部：実践！AnythingLLM導入・活用ガイド〜3つのステップで始めるプライベートAI環境〜 理論は十分です。ここからは、実際にAnythingLLMを導入し、あなただけのプライベートAIアシスタントを構築する手順を、具体的なスクリーンショットと共に見ていきましょう。AI初学者の方でも迷わないように、ステップ・バイ・ステップで解説します。 ステップ1：インストールと初期設定 まず、自分の用途に合ったデプロイ方法を選びます。個人で手軽に試すなら「デスクトップ版」、チームで利用したり常時稼働させたいなら「Docker版」がおすすめです。 出典：各デプロイメントオプションの特性に基づく分析 デスクトップ版の場合 公式サイトからお使いのOS（Windows, Mac, Linux）に合ったインストーラーをダウンロードし、画面の指示に従ってインストールするだけです。非常に簡単です。 Docker版の場合 Dockerがインストールされている環境であれば、以下の\`docker-compose.yml\`ファイルを作成し、コマンドラインで \`docker-compose up -d\` を実行するのが最も簡単で確実です。 version: &#34;3.8&#34; services: anythingllm: image: mintplexlabs/anythingllm:latest container\_name: anythingllm ports: - &#34;3001:3001&#34; volumes: -./storage:/app/server/storage -./hotdir:/app/server/hotdir cap\_add: - SYS\_ADMIN devices: - /dev/fuse:/dev/fuse restart: unless-stopped 【ポイント】 \`volumes\` の設定で \`./storage\` をホストマシンのフォルダにマッピング（紐付け）することが非常に重要です。これにより、コンテナを更新してもワークスペースやドキュメントの情報が失われず、永続的にデータを保持できます。 初期設定 初めて起動すると、AIの「脳」と「記憶」を設定する画面が表示されます。ここでは、ローカルでLLMを動かすための人気ツール「Ollama」と連携する設定を例に挙げます。 左が「マイドキュメント」、右が特定の「ワークスペース」。ドキュメントを移動して知識ベースを構築します。 ステップ2：初めてのRAG体験〜ナレッジベースの構築〜 次に、AIに学習させたい情報を投入し、ナレッジベースを構築します。 ワークスペースの作成: まず、情報を整理するための箱である「ワークスペース」を作成します。例えば、「プロジェクトA資料」「社内規定集」のように、目的ごとに分けると管理しやすくなります。 ドキュメントの投入: ドキュメントを投入する方法は複数あります。 ファイルアップロード: PC上のPDF、DOCX、CSV、TXT、さらには音声ファイルまで、ドラッグ＆ドロップで簡単にアップロードできます。 データコネクタ: これが非常に強力です。ウェブサイトのURL、YouTube動画のURL、GitHubリポジトリなどを指定するだけで、関連情報を自動で収集・取り込んでくれます。 データコネクタを使えば、WebサイトやGitHubリポジトリから簡単に情報を取り込めます。 埋め込みとチャット: 投入したいドキュメントを選択し、ワークスペースに移動させた後、「保存して埋め込む」ボタンを押します。しばらく待つと、ドキュメントがベクトル化され、AIの知識の一部となります。これで準備完了です。チャット画面で質問を投げかけてみましょう。ドキュメントの内容に基づいた、引用元（Citations）付きの回答が返ってくるはずです。 Wikipediaの情報を学習させた後、「プラモ狂四郎はどんな話？」と質問した際の回答例。回答の根拠となった参照元が明示されています。 ステップ3：応用編〜AIエージェントで業務を自動化する〜 基本的なRAGに慣れたら、次はAIエージェントを使って定型業務を自動化してみましょう。ここでは、No-Code Agent Builderを使った簡単な例を紹介します。 ユースケース例: 「特定の技術ブログを定期的にチェックし、新しい記事が投稿されたらその要約を作成する」 エージェントビルダーを開く: 設定画面から「Agent Skills」→「Open Builder」でビルダーを開きます。 ワークフローを定義: 「Web Scraping」ブロックを追加し、監視したいブログのURLを入力します。 「LLM Instruction」ブロックを追加し、前のステップで取得したウェブページの内容を入力として受け取ります。そして、「この記事の要点を3つにまとめてください」といった指示を与えます。 （オプション）「API Call」ブロックを追加し、SlackやDiscordのWebhook URLを指定して、生成された要約をチームに通知します。 エージェントを実行: チャット画面で \`@agent\` と入力し、作成したエージェントを呼び出して実行します。 このように、いくつかのブロックを組み合わせるだけで、コーディングなしに実用的な自動化ツールを作成できます。ぜひ、ご自身の業務に合わせたエージェント作りに挑戦してみてください。 このチュートリアルでは、OllamaとAnythingLLMを連携させて、完全にローカルな環境でAIエージェントを動かす具体的な手順を解説しています。 出典：AnythingLLMのRAG機能の操作フローに基づく 第4部：徹底比較！AnythingLLMは他のAIツールと何が違うのか？ AIアプリケーションの世界には、多種多様なツールが存在します。企業决策者や開発者が客観的な判断を下すために、AnythingLLMが主要な競合製品やフレームワークとどう違うのかを、5つの評価軸で比較分析します。 比較の軸として、以下の5つを設定しました。 ターゲットユーザーと使いやすさ: 非開発者でも直感的に使えるか、あるいは開発者向けの専門的なツールか。 コア機能と柔軟性: RAG、エージェント、マルチモーダル対応など、機能の幅とカスタマイズ性。 エコシステムと拡張性: 対応するLLM、データベース、プラグインの豊富さ。 プライバシーとデプロイ: ローカル実行やセルフホストの容易さ、データ管理の自由度。 コミュニティと将来性: オープンソースとしての活発度や、開発ロードマップの魅力。 出典：各ツールの公式情報およびコミュニティ評価に基づく総合分析 vs. LangChain (開発者向けフレームワーク) LangChainは、AIアプリケーションを構築するための「部品（コンポーネント）」を提供する、非常に強力で柔軟な開発者向けフレームワークです。しかし、家を建てるための「建材」が提供されるようなもので、実際にアプリケーションとして完成させるにはコーディングが必須であり、学習コストも高いです。一方、AnythingLLMは、LangChainのようなコンセプトを洗練されたUIでパッケージングし、すぐに住める「完成品の家」として提供するツールと位置づけられます。開発者は素早くプロトタイプを作れ、非開発者はコーディングなしでその恩恵を受けられます。 vs. Open WebUI (チャットUI) Open WebUIは、Ollamaなどで動作するローカルLLMと対話するための、非常に人気のあるWebインターフェースです。チャット体験に優れていますが、その主眼はあくまで「対話」にあります。対照的に、AnythingLLMは、チャット機能に加え、高度なドキュメント管理、マルチユーザー機能、そして強力なAIエージェント機能を統合した「オールインワン・プラットフォーム」です。Open WebUIが「高機能なチャットルーム」なら、AnythingLLMは「インテリジェントな司令室」と言えるでしょう。 チャット中心のOpen WebUIと、統合プラットフォームであるAnythingLLM vs. FlowiseAI / Dify (ノーコード/ローコードプラットフォーム) FlowiseAIやDifyは、視覚的なインターフェースでAIアプリを構築するという点でAnythingLLMとコンセプトが似ています。これらは汎用的なAIワークフロー構築に強い一方、AnythingLLMは「プライベートな知識管理とエージェント」という領域に明確に特化しています。特に、すぐに使えるデスクトップアプリとしての完成度や、ローカルファーストな設計思想において、AnythingLLMは独自の強みを持っています。 vs. LM Studio (ローカルLLM実行ツール) LM Studioは、様々なオープンソースLLMをPC上で簡単にダウンロードし、実行・対話することに特化した優れたGUIツールです。モデルの管理は非常に容易ですが、RAGやAIエージェントといった応用機能は限定的です。AnythingLLMは、LM StudioをLLMプロバイダーの一つとして連携させることができる「上位レイヤーのアプリケーション」です。LM StudioでLLMを動かし、AnythingLLMでそのLLMに知識を与え、エージェントとして活用する、という強力な組み合わせが可能です。 出典：AIアプリケーションツールの市場ポジショニング分析 第5部：市場動向とAnythingLLMの未来〜AI知識管理の次なるフロンティア〜 AnythingLLMという一つのツールを深く理解するためには、それが属する市場全体の大きな潮流と、その中での将来的な立ち位置を把握することが不可欠です。ここではマクロな視点から、AI知識管理とエージェント技術の未来を展望します。 市場トレンド分析：AI知識管理とエージェントの時代 AI知識管理市場の急成長 企業内に散在する膨大なデジタル情報をいかに効率的に活用するかは、長年の経営課題でした。AI、特に生成AIの登場は、この課題に対するゲームチェンジャーとなりつつあります。市場調査会社のGrand View Researchは、世界のナレッジマネジメントソフトウェア市場が2024年の201.5億ドルから、年平均成長率（CAGR）13.6%で成長し、2033年には621.5億ドルに達すると予測しています。この成長の背景には、AnythingLLMのようなツールが実現する、インテリジェントな情報発見と意思決定支援への強い需要があります。 出典: Grand View Research, Market.us, Mordor Intelligenceのデータを基に作成 RAG技術の進化：「Agentic RAG」へ RAG技術もまた、急速に進化しています。初期の単純な「検索して回答する」モデルから、現在ではより高度な「Agentic RAG」へとトレンドが移行しています。これは、AIエージェントが自律的に複数の情報源を調査・統合し、多角的な視点から推論を行って、より深く信頼性の高い回答を生成するアプローチです。AnythingLLMがNo-Code Agent BuilderでWeb検索やAPI連携を可能にしているのは、まさにこのトレンドの最前線を行く動きと言えます。 出典：AI業界の技術トレンド分析に基づく 自律型AIエージェントの台頭 AWSやIBMといった巨大テック企業も指摘するように、AIの次の波は「自律型エージェント」です。これらは単にユーザーの指示を待つだけでなく、目標を与えられれば自ら計画を立て、ツールを使いこなし、タスクを遂行するパートナーへと進化しています。AnythingLLMのエージェント機能は、この未来を誰もが手軽に利用できるようにするための重要な一歩です。 AnythingLLMのロードマップと未来予測 公式のロードマップを見ると、AnythingLLM開発チームがこれらの市場トレンドを的確に捉えていることがわかります。 2024年後半の公式ロードマップ。コミュニティハブやエージェント機能の強化が中心。 今後の主な開発計画（2024年Q3-Q4）: コミュニティハブ: ユーザーが作成したプラグイン、プロンプト、ワークスペースなどを共有できるプラットフォーム。エコシステムの拡大を加速させるでしょう。 エージェント機能の強化: プラグインによるカスタムスキルの追加、画像生成（Stable Diffusionなど）、デスクトップオートメーション（ファイル編集など）といった、より高度なタスクの自動化を目指しています。 UI/UXの刷新: より洗練され、使いやすいインターフェースへの進化が期待されます。 一方で、Redditのユーザーレビューなどに見られるように、大規模なデータセットを扱った際のパフォーマンスや、オープンソースモデルを利用した際のエージェントの安定性など、まだ解決すべき課題も存在します。これらは、今後の技術的イノベーションが期待される領域です。 私の予測では、AnythingLLMは今後、さらに高度なマルチモーダル対応（ドキュメント内の画像や表を理解して対話する能力）、複数のAIエージェントが協調して複雑な問題を解決する「マルチエージェントシステム」の簡易な実装、そしてユーザーの行動を予測してプロアクティブに情報を推薦する機能など、よりインテリジェントな方向へと進化していくでしょう。オープンソースの強みを活かし、コミュニティと共に成長していく姿が楽しみです。 結論：AnythingLLMが拓く、パーソナルAIと企業DXの新たな地平 本記事では、AnythingLLMというツールを多角的に掘り下げてきました。最後に、本記事の要点を改めて整理し、このツールが私たちに何をもたらすのかを結論づけたいと思います。 AI初学者の方へ: AnythingLLMは、プログラミング不要で、あなただけのプライベートなAIアシスタントを構築できる最も簡単なツールです。まずはデスクトップ版をインストールし、お気に入りのウェブサイトやPDFを読み込ませて対話することから始めてみてください。AIの力を身近に感じる素晴らしい体験が待っています。 開発者の方へ: 柔軟なアーキテクチャと強力なエージェント機能は、迅速なプロトタイピングと本番環境への展開を両立できる、効率的な開発プラットフォームです。面倒な環境構築から解放され、アイデアの具現化に集中できます。OllamaやLM Studioと組み合わせ、最新のオープンソースLLMの可能性を最大限に引き出しましょう。 企業决策者の方へ: AnythingLLMは、データ主権を完全に確保しながら、チームの生産性を飛躍的に向上させる、ROI（投資対効果）の高いナレッジマネジメント・ソリューションです。クラウド版やDocker版を活用し、セキュアな環境で社内情報のサイロ化を解消し、組織全体の知識レベルを底上げすることが可能です。 AnythingLLMのようなツールの登場は、私たちがAIと関わる方法に大きな変化をもたらします。それは、単にAIを「使う」時代から、AIを自分の目的のために「育てる・カスタマイズする」時代への移行を象徴しています。これからのAIワーカーにとって、優れたプロンプトを書く能力に加え、AIエージェントのワークフローを設計し、業務プロセスに組み込む能力が、新たな重要なスキルセットとなるでしょう。 プライバシー、カスタマイズ性、そして使いやすさ。この3つを高いレベルで両立させたAnythingLLMは、パーソナルAIの普及と企業のデジタルトランスフォーメーション（DX）を加速させる、まさに時代が求めたツールです。ぜひ、その可能性に触れてみてください。 公式サイトで詳細を見る GitHubリポジトリで開発に参加する 公式Discordコミュニティで情報を交換する FAQ：AnythingLLMに関するよくある質問 Q1: OllamaでダウンロードしたモデルがAnythingLLMに表示されません。どうすればいいですか？ A: これは非常によくある問題です。原因のほとんどは、AnythingLLMの設定でOllamaのベースURLが正しく設定されていないことです。Ollamaがローカルマシンで動作している場合、URLは \`http://127.0.0.1:11434\` または \`http://localhost:11434\` となるはずです。Docker環境からホストのOllamaに接続する場合は \`http://host.docker.internal:11434\` (Mac/Windows) や \`http://172.17.0.1:11434\` (Linux) を試してください。詳細はGitHubの関連Issueで議論されています。 Q2: AnythingLLMを完全にアンインストール（リセット）するにはどうすればいいですか？ A: アプリケーション本体を削除するだけでは、設定やデータが残ることがあります。完全にリセットするには、各OSの所定のデータフォルダを削除する必要があります。例えば、macOSでは \`~/Library/Application Support/anythingllm-desktop\`、Windowsでは \`%APPDATA%\\anythingllm-desktop\` にデータが保存されています。Dockerの場合は、マウントしたボリューム（\`storage\`フォルダなど）を削除します。詳細はこちらのIssueで解説されています。 Q3: どのくらいの規模のドキュメントを扱えますか？パフォーマンスは大丈夫ですか？ A: デフォルトで内蔵されているベクトルデータベース「LanceDB」は、セットアップ不要で手軽に始められる反面、数万件を超えるような大規模なドキュメントの処理には向いていない場合があります。パフォーマンスは、お使いのPCのスペック（特にCPUとメモリ）、選択したLLMや埋め込みモデルのサイズに大きく依存します。大規模な運用を検討する場合は、PostgreSQL(pgvector)やWeaviateといった外部の専用ベクトルデータベースへの切り替えを推奨します。 Q4: セキュリティは本当に安全ですか？ A: はい、原理的に高い安全性を確保できます。デスクトップ版やセルフホストのDocker版では、あなたのデータ（ドキュメント、チャット履歴など）があなたの管理下にあるPCやサーバーから外に出ることはありません（外部のLLM APIを利用する場合を除く）。Docker版では、環境変数で \`REQUIRE\_AUTH=true\` を設定することで、パスワード認証を必須にすることも可能です。 Q5: 日本語のドキュメントでもうまく機能しますか？ A: はい、問題なく機能します。ただし、精度は使用する「LLM」と「埋め込みモデル」の日本語能力に依存します。最良の結果を得るためには、日本語に強いとされるモデル（例えば、\`llm-jp\`シリーズや、日本語性能が高いとされるオープンソースモデル）をOllama経由で利用し、日本語対応の埋め込みモデル（例: \`intfloat/multilingual-e5-large\`など）を選択することをおすすめします。 本報告は、情報提供および教育目的でのみ作成されたものです。 記載されている情報は記事執筆時点（2025-10-31）のものであり、将来的に変更される可能性があります。 本記事の内容に基づいて行われたいかなる行動の結果についても、筆者および発行元は一切の責任を負いません。 参考資料 \[1\] AnythingLLM徹底解説 - Zenn https://zenn.dev/hatyibei/articles/352ee607e12b3b \[2\] Navigating the RAG Landscape: A Deep Dive into Frameworks like... https://medium.com/@ajayverma23/navigating-the-rag-landscape-a-deep-dive-into-frameworks-like-langchain-llamaindex-and-beyond-4aed96ff93dd \[3\] 10 best AI agent platforms &amp; companies I&#39;m using in 2025 https://www.marketermilk.com/blog/best-ai-agent-platforms \[4\] Vector Database Market Size, Share, Growth | CAGR of 22.1% https://market.us/report/vector-database-market/ \[5\] AnythingLLM Review (2025): Local AI, RAG, Agents &amp; Setup Guide https://skywork.ai/blog/anythingllm-review-2025-local-ai-rag-agents-setup/ \[6\] 完全自ホスティング型オールインワンAI環境：Mintplex-Labs... https://note.com/hiroshikinoshita/n/n4bd7b1ec60d8 \[7\] The Top LangChain 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https://aws.amazon.com/blogs/aws-insights/the-rise-of-autonomous-agents-what-enterprise-leaders-need-to-know-about-the-next-wave-of-ai/ \[16\] AnythingLLM | The all-in-one AI application for everyone https://anythingllm.com/ \[17\] Knowledge Management Software Market Size Report, 2033 https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/knowledge-management-software-market-report \[18\] Download AnythingLLM for Desktop https://anythingllm.com/desktop \[19\] All Features - AnythingLLM Docs https://docs.anythingllm.com/features/all-features \[20\] \[Question\] How to uninstall/update anythingllm · Issue #28 https://github.com/Mintplex-Labs/anythingllm-docs/issues/28 \[21\] AnythingLLM Reviews, Alternatives, and Pricing... - OpenTools https://opentools.ai/tools/anythingllm \[22\] \[FAQ\] Ollama not showing Chat Models on LLM preferences https://github.com/Mintplex-Labs/anythingllm-docs/issues/22 \[23\] AnythingLLM RAG chatbot completely useless---HELP? https://www.reddit.com/r/LocalLLM/comments/1m91vz0/anythingllm\_rag\_chatbot\_completely\_uselesshelp/ '%3e%3crect%20x='47'%20y='44.7427'%20width='36'%20height='36'%20rx='18'%20transform='rotate(180%2047%2044.7427)'%20fill='white'/%3e%3cpath%20d='M22.1745%2024.839L28.5026%2018.5108C28.5679%2018.4455%2028.6455%2018.3936%2028.7308%2018.3582C28.8162%2018.3228%2028.9077%2018.3046%2029.0001%2018.3046C29.0925%2018.3046%2029.184%2018.3228%2029.2694%2018.3582C29.3547%2018.3936%2029.4323%2018.4455%2029.4976%2018.5108L35.8257%2024.839C35.9576%2024.9709%2036.0317%2025.1498%2036.0317%2025.3364C36.0317%2025.523%2035.9576%2025.702%2035.8257%2025.8339C35.6937%2025.9658%2035.5148%2026.0399%2035.3282%2026.0399C35.1416%2026.0399%2034.9627%2025.9658%2034.8308%2025.8339L29.7032%2020.7055V34.4771C29.7032%2034.6635%2029.6291%2034.8424%2029.4973%2034.9742C29.3654%2035.1061%2029.1866%2035.1802%2029.0001%2035.1802C28.8136%2035.1802%2028.6348%2035.1061%2028.5029%2034.9742C28.3711%2034.8424%2028.297%2034.6635%2028.297%2034.4771V20.7055L23.1694%2025.8339C23.0375%2025.9658%2022.8586%2026.0399%2022.672%2026.0399C22.4854%2026.0399%2022.3064%2025.9658%2022.1745%2025.8339C22.0426%2025.702%2021.9685%2025.523%2021.9685%2025.3364C21.9685%2025.1498%2022.0426%2024.9709%2022.1745%2024.839Z'%20fill='%23485568'/%3e%3c/g%3e%3cdefs%3e%3cfilter%20id='filter0_d_21176_403320'%20x='0.200001'%20y='0.642676'%20width='57.6'%20height='57.6'%20filterUnits='userSpaceOnUse'%20color-interpolation-filters='sRGB'%3e%3cfeFlood%20flood-opacity='0'%20result='BackgroundImageFix'/%3e%3cfeColorMatrix%20in='SourceAlpha'%20type='matrix'%20values='0%200%200%200%200%200%200%200%200%200%200%200%200%200%200%200%200%200%20127%200'%20result='hardAlpha'/%3e%3cfeOffset%20dy='2.7'/%3e%3cfeGaussianBlur%20stdDeviation='5.4'/%3e%3cfeComposite%20in2='hardAlpha'%20operator='out'/%3e%3cfeColorMatrix%20type='matrix'%20values='0%200%200%200%200%200%200%200%200%200.0313726%200%200%200%200%200.0941176%200%200%200%200.12%200'/%3e%3cfeBlend%20mode='normal'%20in2='BackgroundImageFix'%20result='effect1_dropShadow_21176_403320'/%3e%3cfeBlend%20mode='normal'%20in='SourceGraphic'%20in2='effect1_dropShadow_21176_403320'%20result='shape'/%3e%3c/filter%3e%3c/defs%3e%3c/svg%3e) --- # Azure Copilot の概要 --- publish: false personal_category: false title: "Azure Copilot の概要" source: "https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/copilot/overview" site: "JnHs" author: - "[[JnHs]]" published: created: 2026-02-14 description: "Azure Copilot は、Azure でより多くのことを行うのに役立つ AI を利用したツールです。" tags: - "clippings" - "NewsClip" description_AI: "Azure Copilotは、Azureでの効率的な作業を支援するAI活用ツールである。大規模言語モデル（LLM）、Azureコントロールプレーン、Azure環境の知見を活用し、新たな洞察の獲得やクラウドの利点発見を可能にする。Azure Portal、Azureモバイルアプリ、またはAI Shellを通じてアクセスでき、質問への回答、クエリの生成、タスクの実行を安全に代行する機能を持つ。ユーザーのアクセス許可に基づきリソースにアクセスし、承認されたアクションは確認の上で実行される。Azure Copilotは、Azureアプリケーションとインフラストラクチャの設計、運用、最適化、トラブルシューティングに貢献する。新たな洞察を提供し、クラウドの利点を発見し、より効率的な作業を支援する。Azure Copilotのエージェント（プレビュー）は、その機能を拡張し、エージェント型のマルチモーダルなクラウドインターフェースを提供する。プロンプトの例や効果的なプロンプト作成のヒントが公開されている。MicrosoftはAIの原則と責任あるAIの標準に従い、Azure Copilotにおける責任あるAIに取り組んでいる。現在のAzure Copilotの機能は追加料金なしで提供されており、将来の機能は価格に影響を与える可能性がある。中国語（簡体字）、中国語（繁体字）、チェコ語、オランダ語、英語、フランス語、ドイツ語、ハンガリー語、インドネシア語、イタリア語、日本語、韓国語、ポーランド語、ポルトガル語（ブラジル）、ポルトガル語（ポルトガル）、ロシア語、スペイン語、スウェーデン語、トルコ語の19言語で利用できる。ただし、Azure Governmentや21Vianetが運営するMicrosoft Azureなどの各国のクラウドでは利用できない。デフォルトではテナント内の全ユーザーが使用可能であるが、グローバル管理者はアクセスを制御できる。Azure Copilotの利用には、組織が`https://directline.botframework.com`へのWebsocket接続を許可する必要がある。" --- --- ```table-of-contents title: minLevel: 0 maxLevel: 0 includeLinks: true ``` --- > [!NOTE] リスト掲載用文字列 - [Azure Copilot の概要](https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/copilot/overview)【JnHs】() --- > [!NOTE] この記事の要約（箇条書き） - Azure Copilotは、Azureでの作業を支援するAIを活用したツールです。 - 大規模言語モデル（LLM）、Azureコントロールプレーン、Azure環境の洞察を活用し、効率的な作業を可能にします。 - Azure Portal、Azureモバイルアプリ、またはAI Shellを通じてアクセスでき、質問への回答、クエリ生成、タスク実行を安全に行います。 - ユーザーのアクセス許可に基づいてリソースにアクセスし、確認の上でアクションを実行します。 - Azureアプリとインフラストラクチャの設計、運用、最適化、トラブルシューティングを支援します。 - Azure Copilotのエージェント（プレビュー）は、マルチモーダルなクラウドインターフェースを提供し、機能を拡張します。 - プロンプトの例や効果的なプロンプト作成のヒントが提供されています。 - MicrosoftのAI原則と責任あるAIの標準に準拠しています。 - 現在の機能は追加料金なしで提供されており、19言語に対応しています（日本のリージョンでは利用不可）。 - 利用には`https://directline.botframework.com`へのWebsocket接続が必要です。 > [!NOTE] 要約おわり --- [英語で読む](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/copilot/overview "英語で読む") --- #### 次の方法で共有 [Facebook](https://www.facebook.com/sharer/sharer.php?u=https%3A%2F%2Flearn.microsoft.com%2Fja-jp%2Fazure%2Fcopilot%2Foverview%3FWT.mc_id%3Dfacebook) [x.com](https://twitter.com/intent/tweet?original_referer=https%3A%2F%2Flearn.microsoft.com%2Fja-jp%2Fazure%2Fcopilot%2Foverview%3FWT.mc_id%3Dtwitter&tw_p=tweetbutton&url=https%3A%2F%2Flearn.microsoft.com%2Fja-jp%2Fazure%2Fcopilot%2Foverview%3FWT.mc_id%3Dtwitter) [LinkedIn](https://www.linkedin.com/feed/?shareActive=true&text=%0A%0D%0Ahttps%3A%2F%2Flearn.microsoft.com%2Fja-jp%2Fazure%2Fcopilot%2Foverview%3FWT.mc_id%3Dlinkedin) [電子メール](https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/copilot/) --- ## Azure Copilot とは Azure Copilot は、Azure でより多くのことを行うのに役立つ AI を利用したツールです。 Azure Copilot を使用すると、新しい分析情報を得て、クラウドの利点を発見し、クラウドとエッジの両方で調整することができます。 Copilot で大規模言語モデル (LLM)、Azure コントロール プレーン、Azure 環境に関する分析情報を活用すると、より効率的に作業できるようになります。 Azure Copilot は、Azure が提供する数百のサービスと数千種類のリソースをナビゲートするのに役立ちます。 何百ものサービスにわたって知識とデータを統合して、生産性を向上させ、コストを削減し、深い洞察を提供します。 Azure Copilot は、質問に答えることで Azure について学習するのに役立ち、独自の Azure リソースと環境に合わせて調整された情報を提供できます。 自然 [言語で目標を表現できるようにすることで](https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/copilot/write-effective-prompts) 、Azure Copilot は Azure 管理エクスペリエンスを簡素化します。 Azure Portal、Azure モバイル アプリ、または [AI Shell](https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/azure-portal/mobile-app/azure-copilot) を [使用して、Azure](https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/copilot/ai-shell-overview) Copilot にアクセスできます。 会話全体を通して、Azure Copilot は質問に回答し、クエリを生成し、タスクを実行し、ユーザーに代わって安全に行動します。 これは、高品質のレコメンデーションを作成し、組織のポリシーとプライバシーを尊重しながらアクションを実行します。 Azure Copilot は、ユーザーがアクセス許可を持っているすべてのリソースにアクセス可能で、実行する許可を持っているアクションを実行できます。その際には、アクションに対する確認が必要です。 Azure Copilot は、さまざまな方法で Azure サービスを操作するのに役立ちます。 Azure Copilot を使用すると、Azure アプリとインフラストラクチャの設計、運用、最適化、トラブルシューティングを行うことができます。 Azure Copilot は、新しい分析情報を得て、クラウドの利点を発見し、より効率的に作業するのに役立ちます。 Azure Copilot の一般的な使用方法については、Azure [Copilot の機能](https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/copilot/capabilities) に関するページを参照してください。 ## プロンプトの例 試すことができるプロンプトのライブラリについては、「 [Azure Copilot のプロンプトの例](https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/copilot/example-prompts) 」を参照してください。 [独自の効果的なプロンプトの作成に関するヒント](https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/copilot/write-effective-prompts) を取得することもできます。 Microsoft は、Microsoft の AI システムが [AI の原則](https://www.microsoft.com/ai/principles-and-approach/) と [責任ある AI の標準](https://www.microsoft.com/ai/responsible-ai) に確実に従うよう取り組んでいます。 これらの原則の中には、お客様がこれらのシステムを効果的に、意図した用途に使用できるよう支援することも含まれています。 責任ある AI へのアプローチは、新たな問題に積極的に対処するために継続的に進化しています。 詳細については、 [Azure Copilot の責任ある AI に関する FAQ を](https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/copilot/responsible-ai-faq) 参照してください。 ## 価格と可用性 現時点で利用できる Azure Copilot の機能は、追加料金なしで含まれています。 今後の機能は、価格の影響を受ける可能性があります。 Azure Copilot は、Microsoft 製品条項の Azure Copilot セクションを含め、Microsoft Azure サービスへのサブスクリプションを管理する [条項](https://www.microsoft.com/licensing/terms/productoffering/MicrosoftAzure/EAEAS) に基づき、お客様が利用できるようになります。 これらの条件には、Azure Copilot の使用に関する重要な条件と義務が含まれているので、注意深く確認してください。 Azure Copilot は、中国語 (簡体字)、中国語 (繁体字)、チェコ語、オランダ語、英語、フランス語、ドイツ語、ハンガリー語、インドネシア語、イタリア語、日本語、韓国語、ポーランド語、ポルトガル語 (ブラジル)、ポルトガル語 (ポルトガル)、ロシア語、スペイン語、スウェーデン語、トルコ語の 19 言語で利用できます。 Azure Copilot は、各国のクラウド (Azure Government、21Vianet が運営する Microsoft Azure) では利用できません。 既定では、Azure Copilot はテナント内のすべてのユーザーが使用できます。 ただし、グローバル管理者は、組織の [Azure Copilot へのアクセスを制御](https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/copilot/manage-access) することを選択できます。 ## 関連コンテンツ - [Azure Copilot でできることについて説明します](https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/copilot/capabilities) - [プロンプトの例を確認する](https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/copilot/example-prompts) - [効果的なプロンプトの作成に関するヒントを取得する](https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/copilot/write-effective-prompts) - [Azure Copilot の責任ある AI に関する FAQ](https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/copilot/responsible-ai-faq) --- ## フィードバック このページはお役に立ちましたか? --- ## その他のリソース ドキュメント - [Azure Copilot の機能](https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/copilot/capabilities?source=recommendations) Azure Copilot でできることについて説明します。 - [Azure Copilot のプロンプトの例](https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/copilot/example-prompts?source=recommendations) Azure Copilot で試すことができるプロンプトの例を表示します。 - [Azure Copilot の責任ある AI に関する FAQ](https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/copilot/responsible-ai-faq?source=recommendations) Azure Copilot でデータがどのように使用され、何が期待されるかについて説明します。 - [Azure Copilot を使用してリソース情報を取得する](https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/copilot/get-information-resource-graph?source=recommendations) Azure Copilot が Azure Resource Graph に役立つシナリオについて説明します。 - [Azure Copilot の効果的なプロンプトを記述する](https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/copilot/write-effective-prompts?source=recommendations) Azure Copilot での迅速なエンジニアリングにより、生産性と意図の理解を最大化します。 - [Azure Copilot を使用してクラウド コストを分析、見積もり、最適化する](https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/copilot/analyze-cost-management?source=recommendations) Azure Copilot が Microsoft Cost Management を使用してコストを管理できるシナリオについて説明します。 - [Azure Copilot を使用してコマンドを実行する](https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/copilot/execute-commands?source=recommendations) Azure Copilot がタスクの実行に役立つシナリオについて説明します。 トレーニング モジュール [Azure での Microsoft Copilot の概要 - Training](https://learn.microsoft.com/ja-jp/training/modules/introduction-microsoft-copilot-azure/?source=recommendations) Azure で Microsoft Copilot を使用して、運用タスクの実行、アクセスの管理、生産性の向上を行う方法について説明します。 認定資格 [GitHub Copilot - Certifications](https://learn.microsoft.com/ja-jp/credentials/certifications/github-copilot/?source=recommendations) GitHub Copilot 認定試験では、さまざまなプログラミング言語で AI 駆動型コード補完ツールを使用するスキルを評価し、ソフトウェア開発ワークフローを効率的に最適化する能力を認定します。 events [エージェントリーグ](https://aka.ms/agentsleague?wt.mc_id=agentsleague_learnpromo_1pevents_cxa_learncomm) 2月16日 18時 - 2月27日 18時 2月16日から27日まで、AIエージェントチャレンジに参加してください。 エージェントを作ったり、ライブコンペティションを観たり、賞品を獲得したりできます。 [Learn more](https://aka.ms/agentsleague?wt.mc_id=agentsleague_learnpromo_1pevents_cxa_learncomm) --- - Last updated on 2025/11/19 --- # Chrome拡張機能の入れすぎに待った。その公式ストアのアプリ、「個人情報」が丸見えかも【対処法】 --- publish: true personal_category: false title: "Chrome拡張機能の入れすぎに待った。その公式ストアのアプリ、「個人情報」が丸見えかも【対処法】" source: "https://www.lifehacker.jp/article/2602-browser-extensions-passwords-in-plain-text/" site: "ライフハッカー・ジャパン" author: - "[[ライフハッカー・ジャパン編集部]]" published: 2026-02-13 created: 2026-02-13 description: "パスワードを正しく管理していても、サイト側の不備で情報が丸見えに？ウィスコンシン大学の研究で判明した、ブラウザ拡張機能による機密情報流出のリスクを解説。被害を防ぐための「拡張機能の断捨離」やパスキーの活用など、今すぐできる3つの自衛策を紹介します。" tags: - "clippings" - "NewsClip" description_AI: "多くのウェブサイトで、パスワードやカード情報などの個人情報が暗号化されずにHTMLソースコード内に露出していることが、ウィスコンシン大学マディソン校の研究チームにより明らかにされた。これはサイト側の初歩的なミスであり、調査した7,000以上のサイトのうち約15%が同様の状態であることが判明している。本来パスワードはハッシュ化され、サイト側でも知ることができないのが健全な姿である。問題は、Chromeウェブストアにある拡張機能の約12.5%が、こうした「生のデータ」を閲覧できる権限を持っている点にある。ハッカーは、悪意のある拡張機能を開発してストアの審査を通過させたり、既存の優良な拡張機能を買い取って情報を盗むように改変したりする可能性がある。このような脅威から身を守るためには、使用する拡張機能の数を減らす、重要な情報を入力する際に拡張機能を一時的に無効にする、パスキーやApple Pay/Google Payなど、パスワードやカード情報を直接入力しなくて済む方法を選ぶことが鉄則である。" --- --- > [!NOTE] 目次 ```table-of-contents title: minLevel: 0 maxLevel: 0 includeLinks: true ``` --- > [!NOTE] リスト掲載用文字列 - [Chrome拡張機能の入れすぎに待った。その公式ストアのアプリ、「個人情報」が丸見えかも【対処法】](https://www.lifehacker.jp/article/2602-browser-extensions-passwords-in-plain-text/)【ライフハッカー・ジャパン】(2026年02月13日) --- > [!NOTE] この記事の要約（箇条書き） - ウェブサイト側の初歩的な設計ミスにより、パスワードやカード情報などの個人情報が暗号化されず、プレーンテキストとして露出している実態が判明しました。 - ウィスコンシン大学の研究で、調査した約15%のサイトが機密情報を「生の状態」で扱っていることが分かりました。 - Chrome拡張機能の約12.5%が、このような「生のデータ」を閲覧できる権限を持っています。 - 悪意のあるハッカーが、公式ストアの審査を通過する拡張機能を作成したり、既存の優良な拡張機能を乗っ取ったりして情報を盗むリスクがあります。 - ユーザー側でできる対策として、拡張機能の数を減らす、重要な情報入力時に一時的に無効にする、パスキーやモバイル決済など直接入力が不要な方法を選ぶことが挙げられます。 > [!NOTE] 要約おわり --- - [グローバルナビゲーションへジャンプ](https://www.lifehacker.jp/article/2602-browser-extensions-passwords-in-plain-text/#globalNav) - [フッターへジャンプ](https://www.lifehacker.jp/article/2602-browser-extensions-passwords-in-plain-text/#footer) 1. [TOP](https://www.lifehacker.jp/) 2. Chrome拡張機能の入れすぎに待った。その公式ストアのアプリ、「個人情報」が丸見えかも【対処法】 [#情報セキュリティハック](https://www.lifehacker.jp/keyword/information_security_tips/) 著者 Jake Peterson\[[原文](https://lifehacker.com/tech/browser-extensions-passwords-in-plain-text)\] 翻訳  Image: Shutterstock Advertisement ネットを安全に使うために、「強力なパスワードをつくる」「使い回しをしない」「二段階認証をオンにする」「怪しいリンクは開かない」といった対策は、今や誰もが取り組むべき最低限のルールです。 Advertisement しかし、たとえあなたがこれらを完璧に守っていても、利用しているWebサイトの設計がずさんであれば、個人情報はあっさり危険にさらされてしまいます。 ## サイト側の「初歩的ミス」でパスワードが丸見えに [ウィスコンシン大学マディソン校の研究チーム](https://news.wisc.edu/from-to-ezacces-your-browser-extension-could-grab-your-password-and-sensitive-info/) が、 **衝撃的な事実** を明らかにしました。 **多くのブラウザ拡張機能が、ユーザーが入力したパスワードやカード情報、マイナンバーの個人識別番号などを「覗き見できる状態」にある** というのです。 研究のきっかけは、偶然の発見でした。チームがGoogleなどのログインページを分析していたところ、 **入力したパスワードが暗号化されず、そのままの文字列（プレーンテキスト）としてHTMLソースコード内に露出している** のを見つけたのです。 さらに7,000以上のサイトを調査した結果、 **約15％にあたる1,000以上のサイトが、同様に機密情報を「生の状態（プレーンテキスト）」で扱っていることが判明** しました。 本来、これはあってはならないこと。通常、サイト側は「ハッシュ化」という技術を使い、パスワードを複雑なコードに変換して照合します。サイト側ですらあなたのパスワードを知ることはできないのが健全な姿です。 Advertisement しかし、情報をそのままのテキストで画面上に保持しているサイトでは、 **仕組みを理解していれば、誰でも中身を覗けてしまいます** 。 Advertisement ## 拡張機能が個人情報を「盗み取る」リスク ここで **問題になるのが、ブラウザ拡張機能** 。 研究によれば、Chrome ウェブストアにある拡張機能の約12.5%（17,300個）が、こうした「生のデータ」を閲覧できる権限を持っています。 新しい拡張機能を入れる際、つい内容を確認せずに **[「ページのデータ読み取りと変更」という権限を許可](https://www.makeuseof.com/browser-extensions-can-see-your-passwords/) していませんか？** 特定の拡張機能が悪者だというわけではなく、サイト側に「生のデータ」が転がっているせいで、 **権限を持つ拡張機能ならどれでもそれを拾えてしまう** のが現状です。 もちろん、まともな開発者はそんなことはしません。 **恐ろしいのは、最初からデータを盗む目的で拡張機能をつくるハッカーの存在。** 研究チームによれば、現時点でこの脆弱性を積極的に悪用している拡張機能は見つかっていませんが、これは決して「机上の空論」ではありません。 チームが **実験として、ユーザーデータを盗み出せる拡張機能をゼロから作成して申請したところ、なんと公式のChrome ウェブストアの審査を通過してしまった** のです（※確認後、すぐに削除されています）。 つまり、 **ハッカーが悪意のある拡張機能を同ストアに紛れ込ませることは、十分に可能** だということです。 たとえハッカーが自分で拡張機能を作らなくても、 **すでに多くのユーザーがいる既存の優良な拡張機能を買い取り、コードを書き換えて情報を盗めるようにした上で、何も知らないユーザーに更新版を送りつける** ことだってできます。 こうした手口は、Chromeに限らず **[日常的に起きている現実の脅威](https://lifehacker.com/tech/spot-sleeper-browser-malware-extensions)** なのです。 ## 今日からできる！大切なデータを守る「3つの工夫」 残念ながら、サイト側がパスワードやカード情報をどう扱っているかは、使う側の私たちにはどうすることもできません。 サイト側が自ら不備に気づき、セキュリティを改善してくれるのを待つしかないのが現状です。ですが、 **自分たちにできる工夫** もいくつかあります。 1. **拡張機能を「断捨離」する：** 使う拡張機能を減らせば、それだけ悪意のあるものに当たるリスクも下がります。本当に信頼できるものだけを残し、アップデート情報もこまめにチェックしましょう。開発者が変わった場合は、そのまま使い続けて大丈夫か確認が必要です。 2. **大事な情報を入力する時だけ「オフ」にする：** たとえば、役所のサイトでマイナンバー（個人番号）を入力する時など、特に重要な操作をする間だけ拡張機能を一時的に無効にすることも、有効な対策になります。 3. **「直接入力」しなくて済む方法を選ぶ：** - **[パスキー（Passkeys）](https://lifehacker.com/tech/what-are-passkeys) ：** そもそもパスワード（文字列）を使わない仕組みなので、ハッカーに盗まれる「テキスト」自体が存在しません。 - **Apple Pay / Google Pay：** 支払い先のサイトにカード情報を渡さずに決済できるため、とても安全です。 Advertisement **「極力、パスワードなどの生データ（プレーンテキスト）をキーボードで打ち込まないこと」** 。これが、今のネット社会で身を守るための鉄則といえそうです。 --- # Cloudflare、「Markdown for Agents」を発表 ——エージェント向けにウェブページのHTMLをオンザフライでMarkdownに変換 --- publish: true personal_category: false title: "Cloudflare、「Markdown for Agents」を発表 ——エージェント向けにウェブページのHTMLをオンザフライでMarkdownに変換" source: "https://gihyo.jp/article/2026/02/cloudflare-markdown-for-agents" site: "gihyo.jp" author: - "[[gihyo.jp]]" published: 2026-02-13 created: 2026-02-15 description: "Cloudflareは2026年2月12日、ウェブページをエージェント向けにMarkdownにして提供できる機能「Markdown for Agents」を発表した。この機能はPro/Business/EnterpriseプランおよびSSL for SaaSで、ベータ機能として無償で提供される。" tags: - "clippings" - "NewsClip" description_AI: "Cloudflareは2026年2月12日、AIエージェント向けにウェブページをMarkdown形式で提供する「Markdown for Agents」を発表した。この機能はPro/Business/EnterpriseプランおよびSSL for SaaSで、ベータ機能として無償提供されるものである。Cloudflareは、HTMLはエージェントにとって余分な情報が多く、MarkdownがAI処理に適している点を指摘しており、これによりトークン使用量を約80%削減できるとしている。クライアントが`Accept: text/markdown`ヘッダーでリクエストを送ると、CloudflareがリアルタイムでHTMLをMarkdownに変換して提供する。レスポンスには、Markdown文書の推定トークン数を示す`x-markdown-tokens`ヘッダーや、AIトレーニングなどでのコンテンツ利用用途を示す`content-signal`ヘッダーが含まれる。本機能はCloudflareダッシュボードから有効化でき、Cloudflare RadarではAIボットのトラフィックに関するコンテンツタイプ別のインサイトが追加されている。また、Cloudflareネットワーク外のコンテンツや本機能を利用できないサイト向けには、Browser Renderingの`/markdown` REST APIやWorkers AIの`AI.toMarkdown()`といった代替手段も提供されている。" --- --- > [!NOTE] 目次 ```table-of-contents title: minLevel: 0 maxLevel: 0 includeLinks: true ``` --- > [!NOTE] リスト掲載用文字列 - [Cloudflare、「Markdown for Agents」を発表 ——エージェント向けにウェブページのHTMLをオンザフライでMarkdownに変換](https://gihyo.jp/article/2026/02/cloudflare-markdown-for-agents)【gihyo.jp】(2026年02月13日) --- > [!NOTE] この記事の要約（箇条書き） - Cloudflareは2026年2月12日、AIエージェント向けにウェブページをMarkdown形式で提供する「Markdown for Agents」を発表した。 - この機能はPro/Business/EnterpriseプランおよびSSL for SaaSで、ベータ機能として無償提供される。 - HTMLはエージェントにとって不要な情報が多く、MarkdownはAI処理に適しており、トークン使用量を大幅に削減できる（約80%減）。 - クライアントが`Accept: text/markdown`ヘッダーを付けてリクエストを送ると、CloudflareがオンザフライでHTMLをMarkdownに変換して返す。 - レスポンスには、推定トークン数を示す`x-markdown-tokens`ヘッダーや、AIでの利用用途を示す`content-signal`ヘッダーが含まれる。 - Cloudflareダッシュボードから有効化でき、Cloudflare RadarにはAIボットのトラフィック分析機能が追加された。 - Cloudflareネットワーク外のコンテンツ向けには、Browser Rendering APIやWorkers AIの`AI.toMarkdown()`といった代替手段も提供されている。 > [!NOTE] 要約おわり --- Cloudflareは2026年2月12日、ウェブページをエージェント向けにMarkdownにして提供できる機能 「Markdown for Agents」 を発表した。この機能はPro/ Business/ EnterpriseプランおよびSSL for SaaSで、ベータ機能として無償で提供される。 - [Introducing Markdown for Agents - Cloudflare Blog](https://blog.cloudflare.com/markdown-for-agents/) ウェブサイトによっては訪問者の対象として、人間に加え、AIエージェントを考慮すべき段階に来ていると、Cloudflareは指摘する。Markdown for Agentsの機能を使うことで、Cloudflareネットワークにあるウェブページにアクセスしてきたエージェントに対して、そのページコンテンツをMarkdownにリアルタイムで変換して提供できるという。 Markdownが使われる理由として、HTMLはブラウザ向けに設計されているため、ページ内容とは直接関係のない要素が含まれやすく、エージェントにとって余分な情報が多いこと、またMarkdownは明示的な構造を持たせられることからAI処理に適していることを挙げている。ちなみに今回発表したブログ記事を例にすると、HTMLでは16,180トークン、Markdownに変換すると3,150トークンとなり、トークン使用量が約80%減少するという。 またAIパイプラインにおける一般的なステップとして、HTMLからMarkdownへの変換があるが、その処理が複雑になっていたり、コンテンツ制作者の意図した構造と一致しない可能性があると指摘する。そこで、エージェントがソースからMarkdownを直接受け取れるようになれば、変換工程を省けるようになる。 すでにClaude CodeやOpenCodeといったコーディングエージェントは、Webページを取得する際に `Accept` ヘッダーを付けてコンテンツを要求している。そこで、Markdown for Agentsが有効化されているウェブサイトに対して、クライアントが `Accept` ヘッダーに `text/markdown` を付与してリクエストを送ると、CloudflareはオリジンからHTMLを取得し、変換が可能な場合に、オンザフライでMarkdownに変換して返す。 たとえば、Cloudflareは同社のBlogとDeveloper Documentationで本機能を有効化しており、以下のようなコマンドで取得できる。 ``` curl https://blog.cloudflare.com/markdown-for-agents/ \ -H "Accept: text/markdown" ``` このコマンドを実行して、Markdownを取得してみたのが以下の図となる （Windowsではcurlをcurl. exeにする必要がある⁠ ） ⁠。Markdownのフロントマターに、description、title、image （OGP画像） のプロパティも付属する。  上記コマンドを実行して、Markdownを取得できた。 Markdownをクライアントに返す際、レスポンスのHTTPヘッダーは以下のようになる。 `x-markdown-tokens` ヘッダーを含め、Markdown文書の推定トークン数も示される。 ``` HTTP/2 200 date: Wed, 11 Feb 2026 11:44:48 GMT content-type: text/markdown; charset=utf-8 content-length: 2899 vary: accept x-markdown-tokens: 725 content-signal: ai-train=yes, search=yes, ai-input=yes ``` このHTTPヘッダーには、AIに関する利用用途を示すContent Signalsについての `content-signal` ヘッダーも含まれる。現在のところ、Markdown for AgentsのレスポンスにおけるContent Signalsは、AIトレーニング、検索、AI入力 （エージェント利用を含む） にコンテンツが使用可能であるというかたちになっている。ただし将来的には、カスタムのContent Signalポリシーを定義するオプションも提供する予定とのこと。 Markdown for Agentsは、Pro、Business、Enterpriseの各プランおよびSSL for SaaSの顧客に対し、ベータ機能と無償で提供される。有効化はCloudflare dashboardから行うことができる。アカウントとゾーンを選択し、Quick ActionsにあるMarkdown for Agentsボタンで設定できる。 今回の発表にあわせて、Cloudflare RadarにAIボットおよびクローラーのトラフィックについて、返却されるコンテンツタイプのインサイトを追加したとのこと。新たに追加された `content_type` ディメンションとフィルターは、返されたコンテンツタイプの分布をMIME typeでグループ化して表示できるため、特定のエージェントまたはクローラーでMarkdownを返すリクエストに絞り込めるとのこと。 なお、Cloudflareネットワーク外にあるコンテンツの変換が必要な場合や、コンテンツの提供元のサイトでMarkdown for Agentsを利用できない場合に向けて、別手段も提供している。Browser Renderingの `/markdown` REST APIを使うことで、動的ページやアプリケーションを実ブラウザでレンダリングしてから変換する必要がある場合のMarkdown変換をサポートし、Workers AIの `AI.toMarkdown()` を使うことで、HTMLだけでなく複数の文書タイプと要約のMarkdown変換を可能にする。 おすすめ記事 - 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[ Debian⁠ ⁠ 、 LLMスクレイピング攻撃で CIデータの 公開閲覧を 制限 階戸アキラ ](https://gihyo.jp/article/2026/02/daily-linux-260206?summary) - [ フロンティアモデル 「Claude Opus 4. 6」 および 「GPT-5. 3-Codex」 が リリース —⁠—ソフトウェア開発は Agentic Engineeringへ ](https://gihyo.jp/article/2026/02/claude-opus-4.6-and-gpt-5.3-codex?summary) - [ Ubuntu 26. 04 LTS （resolute） の 開発;Snapshot 3の リリースと Arm64向けSteam Snap⁠ ⁠ 、 25. 04の サポート終了⁠ ⁠ 、 注目すべき セキュリティー的な 視点 Ubuntu Japanese Team ](https://gihyo.jp/admin/clip/01/ubuntu-topics/202602/06?summary) - [ GitHub⁠⁠⁠ ⁠ 、 Claudeと Codexを エージェントと して 直接実行する 機能を⁠ ⁠ 、 Copilot Pro+/Enterpriseユーザー向けに パブリックプレビューで 提供開始 —⁠—Visual Studio Codeでも 利用可能に ](https://gihyo.jp/article/2026/02/github-agent-hq-claude-and-codex?summary) - [ LibreOffice 26. 2リリース⁠ ⁠ 、 Markdownの インポート/エクスポートに 対応 ](https://gihyo.jp/article/2026/02/libre-office-26-2?summary) - [ 使えない ウサギは 返上か ？ DLAMで rabbit r1は 逆転できるのか 傍島康雄 ](https://gihyo.jp/article/2026/02/android-weekly-topics-260205?summary) - [ 【 AI時代の 開発戦略】 開発スピードと 品質を どう 両立させる ？ 3社エンジニアの 事例に 学ぶ ](https://gihyo.jp/article/2026/02/balancing-dev-speed-and-quality?summary) [→記事一覧](https://gihyo.jp/list/article) --- --- # Dify Introduction --- publish: true personal_category: false title: "Introduction" source: "https://docs.dify.ai/en/use-dify/getting-started/introduction" site: "Dify Docs" author: - "[[Dify Docs]]" published: created: 2026-02-25 description: tags: - "clippings" - "NewsClip" description_AI: "Difyは、エージェントワークフロー構築のためのオープンソースプラットフォームである。これは、プロセスを視覚的に定義し、既存のツールやデータソースを接続し、実用的なAIアプリケーションをデプロイすることを可能にする。主要なセクションには、「Get Started」（概要、30分クイックスタート、主要コンセプト）の他、Nodes、Build、Debug、Publish、Monitor、Knowledge、Workspace、Tutorialsが存在する。Difyという名称は「Do It For You」に由来するものである。" --- --- > [!NOTE] 目次 ```table-of-contents title: minLevel: 0 maxLevel: 0 includeLinks: true ``` --- > [!NOTE] リスト掲載用文字列 - [Introduction](https://docs.dify.ai/en/use-dify/getting-started/introduction)【Dify Docs】() --- > [!NOTE] この記事の要約（箇条書き） - Difyは、エージェントワークフローを構築するためのオープンソースプラットフォームです。 - 視覚的なプロセス定義、既存のツールやデータソースとの接続、AIアプリケーションのデプロイが可能です。 - 主なコンテンツとして、「Get Started」（概要、30分クイックスタート、主要コンセプト）、Nodes、Build、Debug、Publish、Monitor、Knowledge、Workspace、Tutorialsがあります。 - 「Do It For You」が名前の由来です。 > [!NOTE] 要約おわり --- [Skip to main content](https://docs.dify.ai/en/use-dify/getting-started/#content-area) Dify is an open-source platform for building agentic workflows. It lets you define processes visually, connect your existing tools and data sources, and deploy AI applications that solve real problems.## [Quick Start](https://docs.dify.ai/en/use-dify/getting-started/quick-start) [ Start shipping powerful apps in minutes ](https://docs.dify.ai/en/use-dify/getting-started/quick-start)Concepts Core Dify building blocks explained [View original](https://docs.dify.ai/en/use-dify/getting-started/key-concepts)Self Host Deploy Dify on your own laptop / server [View original](https://docs.dify.ai/en/self-host/quick-start/docker-compose)Forum Trade notes with the community [View original](https://forum.dify.ai/)Changelog What’s changed over past releases [View original](https://github.com/langgenius/dify/releases)Tutorials Example Dify use case walkthroughs [View original](https://docs.dify.ai/en/use-dify/tutorials/customer-service-bot) The name Dify comes from **D** o **I** t **F** or **Y** ou. Was this page helpful?[30-Minute Quick Start](https://docs.dify.ai/en/use-dify/getting-started/quick-start) [ Next ](https://docs.dify.ai/en/use-dify/getting-started/quick-start) --- # Dify 最先端のAgentic AI開発プラットフォーム --- publish: true personal_category: false title: "Dify: 最先端のAgentic AI開発プラットフォーム" source: https://dify.ai/jp site: author: published: created: 2026-02-06 description: DifyでAgentic AIの可能性を解き放ちましょう。あらゆる規模のチームに向けて、自律型エージェント、RAGパイプライン、その他の機能をスムーズに開発、デプロイ、管理できます。 tags: - clippings - NewsClip - LifeWork/ITスキル description_AI: Difyは、実運用可能なAgentic AIソリューションを構築するための統合プラットフォームです。ドラッグ＆ドロップの視覚的操作でAIアプリとワークフローを数分で作成でき、オープンソースからプロプライエタリまで、あらゆるグローバルLLMとシームレスに連携します。RAGパイプライン、ツール、エージェント戦略を活用してAIアプリケーションのパフォーマンスを最大化し、MCP統合によりAI機能を相互接続可能です。企業向けにはスケーラブル、安定性、セキュリティを兼ね備えた堅牢なインフラを提供し、スタートアップ向けには迅速な市場投入とアジャイル開発を支援。活発なコミュニティと拡張し続けるエコシステムを通じて、AIの可能性を広げます。 date created: 2026/02/06 14:02 date modified: 2026/02/08 00:02 --- --- > [!NOTE] 目次 ```table-of-contents title: minLevel: 0 maxLevel: 0 includeLinks: true ``` --- > [!NOTE] リスト掲載用文字列 - [Dify: 最先端のAgentic AI開発プラットフォーム](https://dify.ai/jp)【】() --- > [!NOTE] この記事の要約（箇条書き） - Difyは、実運用可能なAgentic AIソリューションを構築するためのプラットフォームです。 - アイデアから本稼働まで、AIアプリケーションを迅速に開発・デプロイできます。 - あらゆるグローバルLLMとのシームレスな連携、ドラッグ＆ドロップによるワークフロー構築が可能です。 - RAGパイプライン、ツール、エージェント戦略、拡張機能を活用してAIアプリケーションのパフォーマンスを最大化します。 - MCP（Multi-modal Communication Protocol）との直接連携や、Difyで構築したエージェントをMCPサーバーとして公開できます。 - 多様なデータソースからデータを抽出し、LLMで活用可能な形に変換・格納します。 - エンタープライズ向けの堅牢なAIインフラ（スケーラビリティ、安定性、セキュリティ）を提供します。 - スタートアップ向けには、迅速な市場投入、アジャイル開発、データドリブンなアプローチを支援します。 - 活気あるコミュニティ（GitHub、Discord）に支えられ、プラグインマーケットプレイスを通じてAIの能力を強化・拡張できます。 > [!NOTE] 要約おわり --- [始 め る](https://cloud.dify.ai/signin)[v1.9.2 リリース](https://forum.dify.ai/) [ 双方向MCP統合：外部サーバーに接続し、AIアプリをMCPサーバーとして公開可能 ](https://forum.dify.ai/) ## 実運用可能なAgentic AIソリューションを構築 ## 実運用可能なAI Agentを構築 128.8k stars on[GitHub](https://github.com/langgenius/dify) 今すぐ、実運用可能なAI Agentを簡単に構築できます。Difyは、エージェントワークフロー、RAGパイプライン、インテグレーション、モニタリングなど、必要な全てを一つに提供し、AIのパワーをあなたの手元にお届けします。[今 す ぐ 始 め る](https://cloud.dify.ai/signin) <!--      <video xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml" src="https://assets.dify.ai/res/First%20part%20video%2005_15.mp4"></video> --> [ ## 構築 ](https://dify.ai/) ## アイデアから本稼働まで、 ## AI のアイデアを迅速に実現 ### あらゆるグローバルLLMとシームレスな連携 オープンソースからプロプライエタリまで、世界中の様々なLLMにアクセス。パフォーマンス比較や切り替えも容易です。 <video src="https://assets.dify.ai/res/home/Build_2.mp4"></video> ### 今すぐデプロイ DifyのBaaSが複雑なバックエンド処理を担うため、多様なニーズに合わせた柔軟な公開オプションから選択するだけで、すぐにサービスを開始できます。 <video src="https://assets.dify.ai/res/home/Build_3.mp4"></video> ### 数分で高度なワークフローを構築 ドラッグ＆ドロップの視覚的操作で、多様なタスクやシナリオに応じたAIアプリとワークフローを直感的に作成 <video src="https://assets.dify.ai/res/home/Build_1.mp4"></video> ### 共有と共創 ワークフローはネストや組み合わせが可能で、作成したワークフローをコミュニティで共有し、チームで共同作業を行うことができます。  [ ## 連結 ](https://dify.ai/#connect) ## RAGパイプライン、ツール、エージェント戦略、拡張機能などを活用し、AIアプリケーションのパフォーマンスを最大化します ### MCPを直接連携、AI機能を相互接続 外部のMCPサービスに接続したり、Difyで構築したエージェントやワークフローをMCPサーバーとして公開することで、他のアプリケーションからシームレスに利用できます。 HTTPベースのMCPサービス（プロトコル2025-03-26）に対応し、事前認証・認証不要の両モードをサポートしています。  ### MCPサーバーをユニバーサルコネクトとして公開 Difyベースのワークフローやエージェントを標準的なMCPサーバ゙ー化し、あらゆるMCPクライアントからアクセス可能にします。  ### データをLLMですぐに活用可能 多様なデータソースからデータを抽出し、変換、インデックス化。LLMでの活用に最適な形でベクトルデータベースに格納します。 <video src="https://assets.dify.ai/res/home/Connect_1.mp4"></video> ### ツールによる機能拡張 強力なプラグインで、AIアプリケーションの機能を容易に拡張できます。 <video src="https://assets.dify.ai/res/home/Connect_4_small.mp4"></video> ## リリース初日から実運用可能 #### スケーラブル 01 増加するトラフィックや変化し続けるニーズにも柔軟に対応可能です。 #### 安定性 02 堅牢な基盤により、安心してサービスを運用いただけます。 #### セキュリティ 03 エンタープライズレベルのセキュリティで、お客様の重要なデータ資産を保護します。 [ ## エンタプライズ ](https://dify.ai/) ## 企業の成功を支える、 ## 堅牢なAIインフラストラクチャ 企 業 の A I ト ラ ン ス フ ォ ー メ ー シ ョ ン に は 、 ツ ー ル だ け で な く 、 確 固 た る イ ン フ ラ 基 盤 こ そ が 必 要 で す 。 D i f y は 、 ス ケ ー ラ ブ ル な イ ン フ ラ 、 き め 細 か な ア ク セ ス 制 御 、 お よ び 部 門 横 断 の シ ー ム レ ス な 連 携 機 能 を 提 供 し 、 A I 変 革 の 成 功 を 強 力 に 支 援 し ま す 。[詳 し く 見 る](https://dify.ai/jp/enterprise)##### [インパクト](https://dify.ai/jp#numbers) [ ##### 導入事例 ](https://dify.ai/jp#cases)[お 問 い 合 わ せ](https://share-na2.hsforms.com/176RpklY3TLeHo6qmuAdRKQ40s9fk) 0 K+ ### チーム 0 ### の業界 0 ### の国で展開 0 M+ ### のアプリ この常にベータ版が続くような状況下では、アイデアを迅速に検証できるツールは、単に便利なだけでなく、必要不可欠な存在となります。AIの最前線を戦略的に切り拓くボルボ・カーズにとって、Difyが提供する不可欠な価値はここにあります。 エウェン・ワン (Ewen Wang) APAC AI・データ統括責任者 Difyの直感的なインターフェースにより、私たちのチームは複雑な自然言語処理（NLP）パイプラインを迅速に設計・展開でき、市場投入までの時間を短縮し、コストを削減しながら、評価製品の品質向上を実現しています。 ゲイリー・フェン (Gary Feng) AI担当ディレクター Difyは、ノーコードながら高度なAI/ML機能を駆使したAIエージェントの開発ができる点が大きな魅力です。迅速なデプロイとシンプルな操作性により、初めて利用する方でも容易に扱え、AIエージェントの市民開発を加速します。 事業部長　梅津 良昭 リコー デジタルサービスBU AIサービス事業本部 ### 年間約18,000時間の工数削減 ### 毎月約300人時の削減 ### エンタープライズQ&Aボット：20以上の部門、19,000人以上の従業員にサービスを提供 [ ## スタートアップ ](https://dify.ai/) ## AIで可能性を ## 無限大に A I の ア イ デ ア 検 証 か ら 事 業 成 長 の 追 求 ま で 、 D i f y は 真 に イ ン パ ク ト の あ る 製 品 を 創 り 出 す た め に 必 要 な す べ て を 提 供 。 す ぐ に 使 え る 機 能 で 、 迅 速 か つ ア ジ ャ イ ル に M V P を 達 成 し ま し ょ う 。[今 す ぐ 始 め る](https://cloud.dify.ai/signin) #### 迅速な市場投入 01 複雑な設定は不要。コアアイデアとその検証に集中し、記録的な速さでアイデアを形にしましょう。 #### アジャイル開発 02 モデルやツールに容易に接続し、アプリケーションを次のレベルへと進化させます。 #### データドリブン 03 具体的な洞察に基づいたイテレーションを繰り返し、初期段階からプロダクトマーケットフィット達成を目指します。 [ ## コミュニティ ](https://dify.ai/#community) ## 活気あるコミュニティに参加し、共に成功しましょう D i f y は 、 世 界 中 の A I イ ノ ベ ー タ ー コ ミ ュ ニ テ ィ に よ っ て 支 え ら れ て い ま す 。 私 た ち と 共 に 、 生 成 A I ア プ リ ケ ー シ ョ ン 開 発 プ ラ ッ ト フ ォ ー ム の 可 能 性 を 広 げ ま し ょ う 。[G i t H u b](https://github.com/langgenius/dify) ## 5M+ ###### ダンロード数 128.8k ###### GitHubスター数 ## 800+ ###### 开发者[D i s c o r d コ ミ ュ ニ テ ィ](https://github.com/langgenius/dify) [青の統計学-Data Science School-](https://x.com/mikito_x) [@blue\_statistics](https://x.com/mikito_x) チャットボットを作りたい人は、全員Difyを使った方がいい。 これは、自分のサイトにチャットボットを埋め込んだ例です。用語の解説や問い合わせの対応などにピッタリだし、何より **めっちゃ簡単に作れた** 。texの描画もできたし、数学的背景もちゃんと説明してくれる  9:55 AM · Aug 2, 2024 [Tommy Falkowski](https://x.com/mikito_x) [@TommyFalkowski](https://x.com/mikito_x) Just tried out [@dify\_ai](https://x.com/dify_ai) for the first time and I'm blown away. This is one of the most polished LLM-centric application I have used so far! Also includes support for local models through @ollama and any OpenAI-like API.  9:05 PM · Jun 26, 2024 [mikito](https://x.com/mikito_x) [@mikito\_x](https://x.com/mikito_x) Difyならこういったレビュー収集ツールも一瞬で作れます [#dify](https://x.com/hashtag/dify?src=hashtag_click) [@DifyJapan](https://x.com/DifyJapan) あとはこれを、分析プロンプトを設定した GPTに渡す→出力結果をNotionやGoogle Docsに保存、という処理を追加すれば立派なアプリレビュー分析ツールの完成。 Difyはノーコード開発の完成系だと思う。  9:29 AM · Oct 24, 2024 [Chris](https://x.com/mikito_x) [@BamChrisI](https://x.com/mikito_x) Wait, with [@dify\_ai](https://x.com/dify_ai) you can build an no-code workflow to generate an AI podcast like notebooklm. Mindblowing.  7:29 AM · Oct 22, 2024 [Raj Mehta](https://x.com/mikito_x) [@\_rajmehta\_](https://x.com/mikito_x) If you are building AI applications it might be worth checking out the workflow feature by [@dify\_ai](https://x.com/dify_ai). It allows developers to build complex LLM flows using a simple drag-and-drop interface. And the whole thing is open source too. Link to repo: [https://github.com/langgenius/dify](https://t.co/VR6oQKTXd3)  11:54 PM · Jan 8, 2025 That feeling when you give someone their 50,000th star on github Congrats [@dify\_ai](https://x.com/dify_ai). Amazing repo! 12:24 AM · Oct 30, 2024 [Jun](https://x.com/mikito_x) [@shenjun1995](https://x.com/mikito_x) Perfect for generating multiple format marketing copy: AI Workflow tools for running 2 ChatGPT prompt in same time! Built my first AI demo using @Dify\_AI workflows - it runs multiple prompts simultaneously and processes them in sequence. 3:00 PM · Nov 18, 2024 ## 一緒にAI構築の旅を始めましょう [GitHub](https://github.com/langgenius/dify) や [Discord 社区](https://discord.com/invite/8Tpq4AcN9c) コミュニティ に参加して、AI の可能性を一緒に探りましょう。[g e t s t a r t e d.](https://cloud.dify.ai/apps) [ ## エコシステム ](https://dify.ai/#ecosystem) ## そして、拡大し続けるエコシステム ソ ー ス コ ー ド に 触 れ る こ と な く 、 プ ラ グ イ ン を 通 じ て 数 秒 で あ ら ゆ る モ デ ル や ツ ー ル を 連 携 。 コ ミ ュ ニ テ ィ に 更 な る 機 能 を も た ら す プ ラ グ イ ン を 発 見 、 拡 張 、 ま た は 提 供 し ま し ょ う 。[マ ー ケ ッ ト プ レ イ ス へ](https://marketplace.dify.ai/) ### AIの能力を強化する マーケットプレイスでは、マルチモーダル機能を含む先進的な大規模言語モデルを提供し、AIアプリケーションをより賢くします。 #### 次世代のAgentic AIを構築する #### 接続と自動化をシームレスに実現  ## 未来のAIアプリを構築する準備はできましたか？ RAGパイプライン、豊富な統合、完全な可観測性を活用することで、複雑な設定を行うことなく、実運用可能なAIエージェントを迅速にデプロイできます。 --- # Enhancer 4 Google - Google Workspaceを拡張する --- publish: true personal_category: false title: "Enhancer 4 Google - Google Workspaceを拡張する" source: "https://enhancer.corp-4u.com/index.html" site: author: published: created: 2026-02-23 description: "NotebookLM, Gemini, Google Chat, Google Slidesの機能を拡張するChrome拡張機能" tags: - "clippings" - "NewsClip" description_AI: "Enhancer 4 Googleは、各Googleサービス（NotebookLM, Gemini, Google Chat, Google Slides）の機能を拡張し、プライバシーを重視した設計である。NotebookLMでは、Webクローラーによる知識の収集とMarkdown形式でのソース化、登録ソースの同期、カテゴリ管理・検索機能を提供する。操作性については、Studioパネルの最適化やEnterキーによる誤送信防止（Shift/Ctrl/Alt+Enterで送信）、AI生成回数の可視化を実現している。Geminiにおいては、サイドバーでのチャットカテゴリ管理、Gemマネージャー検索、ツールショートカットにより思考の整理と管理を支援する。執筆・表示面では、Wide Modeでの表示幅調整、入力エリアの拡大編集、Enterキーによる誤送信防止（Shift/Ctrl/Alt+Enterで送信）機能を持つ。Google Chatでは、Enterキーの動作変更により、Shift/Ctrl/Alt+Enterで送信、Enterで改行とすることで誤送信を防止する。Google Slidesは、PDF.jsライブラリを用いてブラウザ内でPDFをスライドへ変換する機能を提供し、GASは不要である。PDFのドラッグ＆ドロップによる自動画像化・配置、変換画像のZIP一括ダウンロードが可能である。Enhancer 4 Googleは「プライバシー・ファースト」を掲げており、ユーザーデータを外部サーバーへ送信しない。設定や一時データはChrome Storage (Local) にのみ保存され、Google APIとはブラウザから直接通信する。また、必要な権限のみを要求し、無関係なサイトへのアクセス権は取得しない設計である。" --- --- > [!NOTE] 目次 ```table-of-contents title: minLevel: 0 maxLevel: 0 includeLinks: true ``` --- > [!NOTE] リスト掲載用文字列 - [Enhancer 4 Google - Google Workspaceを拡張する](https://enhancer.corp-4u.com/index.html)【】() --- > [!NOTE] この記事の要約（箇条書き） - **NotebookLM - 知識の最大化** - WebクローラーによるURLからのMarkdownソース化、登録ソースの手動・定期同期、ノートブックのカテゴリ管理と検索機能を提供。 - Studioパネルの開閉最適化、ボタン誤操作防止、Enterキーによる誤送信防止（Shift/Ctrl/Alt+Enterで送信）、日次AI生成回数カウンターを実装。 - **Gemini - 思考の整理** - サイドバーのカテゴリ管理、Gemマネージャー検索、ツールショートカットで整理と管理を効率化。 - コンテンツ幅を調整できるWide Mode、長文プロンプト用の入力エリア拡大編集、Enterキーによる誤送信防止（Shift/Ctrl/Alt+Enterで送信）を提供。 - **Google Chat - コミュニケーションの円滑化** - Enterキーの動作を変更し、Shift/Ctrl/Alt+Enterで送信、Enterで改行とすることで誤送信を防止。 - **Google Slides - 資料作成の効率化** - PDF.jsライブラリを使用し、ブラウザ内でPDFをスライドへ変換（GAS不要）。PDFのドラッグ＆ドロップによる画像化・自動配置、変換画像のZIP一括ダウンロード機能を持つ。 - **プライバシー・ファースト** - Enhancer 4 Googleはユーザーデータを外部サーバーへ送信せず、設定や一時データはChrome Storage (Local) にのみ保存される。 - Google APIとはブラウザから直接通信し、中間サーバーを経由しない。必要最低限の安全な権限のみを要求する。 > [!NOTE] 要約おわり --- ### travel\_explore知識の収集と管理 - **Web Crawler & Source Generator** 指定URLからリンクを辿ってWebサイトをクローリングし、Markdown形式でソース化します。 - **全ソース手動同期 & スケジューラー** 登録済みソースを一括チェックして更新。定期的なバックグラウンド同期スケジュールも設定可能です。 - **カテゴリ管理 & 検索** 増え続けるノートブックを効率的に整理・検索する機能を提供します。 ### tune操作性の最適化 - **Studioパネル開閉 & ボタン改善** パネルの表示領域を制御し、ボタンの誤操作を防ぐよう挙動を最適化しています。 - **Enterキー動作変更** 「Shift（Ctrl、Alt）+Enterで送信」に変更し、誤送信を防止します。 - **生成回数カウンター** Studioの各アクションボタンの日次のAI生成可能回数を可視化します。 ### folder\_special整理と管理 - **サイドバー カテゴリ管理** サイドバーの項目をカテゴリ分けし、目的のチャットに素早くアクセスできます。 - **Gemマネージャー検索** 作成したGem（カスタムGemini）を検索可能にし、管理を容易にします。 - **ツールショートカット** よく使う機能へのアクセスをショートカット化し、ワークフローを高速化します。 ### edit\_note執筆と表示 - **Wide Mode (コンテンツ幅拡張)** 表示幅をスライダーで調整可能。コードや表を広く見やすく表示します。 - **入力エリア拡大編集** 専用のエディタモードで、長いプロンプトも快適に記述・推敲できます。 - **Enterキー動作変更** チャット送信を「Shift（Ctrl、Alt）+Enter」に変更し、改行操作を自然に行えます。 ### keyboard誤送信防止機能 - **Enterキー動作変更** デフォルトの「Enterで送信」を「Shift（Ctrl、Alt）+Enterで送信（Enterは改行）」に変更。エンジニアやライターに馴染みのある操作感を提供し、意図しない途中送信を確実に防ぎます。 ### picture\_as\_pdfPDF to Slides インポート PDF.jsライブラリを使用し、ブラウザ内でPDFを解析してスライドへ変換します。GAS（Google Apps Script）のセットアップは一切不要です。 - **PDF取込 (ドラッグ＆ドロップ)** スライド編集画面にPDFを放り込むだけで、全ページを画像化してスライドへ自動配置します。 - **画像ZIPダウンロード** PDFから変換された高画質画像を、ZIPファイルとして一括保存することも可能です。 --- # Gemini 搭載 Google フォトの「質問機能」で出来ること。Google 公式ブログが事例を紹介 --- publish: true personal_category: true title: "Gemini 搭載 Google フォトの「質問機能」で出来ること。Google 公式ブログが事例を紹介" source: "https://helentech.jp/news-81959/" site: "HelenTech" author: - "[[Masahide Omura]]" published: 2026-02-11 created: 2026-02-15 description: "Google は公式ブログにて、Gemini を活用した Google フォトの新機能「質問機能 (Ask Photos)」および新しい「尋ねる」ボタンを活用するための 9 つのヒントを紹介しました。 この「質問機能」は、一覧画面の「尋ねる" tags: - "clippings" - "NewsClip" description_AI: "Googleは、Geminiを搭載したGoogleフォトの新機能「質問機能（Ask Photos）」および新しい「尋ねる」ボタンの活用法について、9つのヒントを公式ブログで紹介した。この「質問機能」は、膨大なフォトライブラリの中から目的の写真を探し出すだけでなく、写真に写る情報を読み取って回答する機能である。また、写真を表示しているときに使える新しい「尋ねる」ボタンは、その写真についてAIと会話したり、関連する情報を引き出したり、言葉で指示して編集を行うこともできるが、この機能は米国ユーザーのみが利用可能であり、日本ではまだ展開されていない。Googleが紹介する9つのヒントは、場所の詳細の特定、写真をきっかけにしたAIとの会話、写真の傾向からの提案、雰囲気や感覚による写真検索、追加の質問による絞り込み、言葉による画像編集、アイテムの説明文作成、料理のメニューや食材の調査、テキストの文字起こしと活用である。特に、「言葉で指示して画像を編集する」機能（編集サポート）は日本でもすでに展開されており、利用可能である。まとめとして、日本ではホーム画面からの「尋ねる」ボタンと「編集サポート」機能は利用できるものの、画像の内容について質問する「尋ねる」機能は現在Geminiを経由する必要があり、Googleフォト内で直接はまだ展開されていない状況である。" --- --- > [!NOTE] 目次 ```table-of-contents title: minLevel: 0 maxLevel: 0 includeLinks: true ``` --- > [!NOTE] リスト掲載用文字列 - [Gemini 搭載 Google フォトの「質問機能」で出来ること。Google 公式ブログが事例を紹介](https://helentech.jp/news-81959/)【HelenTech】(2026年02月11日) --- > [!NOTE] この記事の要約（箇条書き） - Googleは、Geminiを搭載したGoogleフォトの新機能「質問機能（Ask Photos）」と「尋ねる」ボタンの活用法を9つのヒントとして公式ブログで紹介しました。 - 「質問機能」は、フォトライブラリから目的の写真を探すだけでなく、写真内の情報を読み取って回答します。 - 個別写真表示中に使える「尋ねる」ボタンは、AIと会話したり、関連情報を引き出したり、言葉で指示して編集できます（米国限定）。 - 紹介された活用例は以下の通りです。 - **場所の詳細を思い出す:** 地名不明でも写真から場所を特定。 - **写真をきっかけにAIと会話する:** 写真内容の説明や詳細情報の提示。 - **写真の傾向から提案をもらう:** 過去の活動に基づいた新しいアクティビティの提案。 - **雰囲気や感覚で写真を検索する:** 「春を感じる写真」などの抽象的な検索や類似画像探し。 - **追加の質問で絞り込む:** 会話形式で検索結果を詳細化。 - **言葉で指示して画像を編集する:** 「背景をぼかして」など（日本でも「編集サポート」として利用可能）。 - **アイテムの説明文を作成する:** フリマ出品時の商品説明の自動生成。 - **料理のメニューや食材を調べる:** 料理の識別、食材やレシピの詳細把握。 - **テキストの文字起こしと活用:** 画像内のテキストを文字起こしし、買い物リスト作成などに利用。 - 日本では、ホーム画面からの「尋ねる」ボタンと「編集サポート」機能は利用できますが、画像内容についての「尋ねる（質問）」機能はまだ展開されていません。 > [!NOTE] 要約おわり --- 当サイトは Google Adsense、Amazon アソシエイト等 アフィリエイト広告を利用して収益を得ています.  Google は公式ブログにて、Gemini を活用した Google フォトの新機能「質問機能 (Ask Photos)」および新しい「尋ねる」ボタンを活用するための [9 つのヒントを紹介](https://blog.google/products-and-platforms/products/photos/ask-button-ask-photos-tips/) しました。 この「質問機能」は、一覧画面の「尋ねる」ボタンをタップすると、膨大なフォトライブラリの中から目的の写真を探し出すだけでなく、写真に写っている情報を読み取って回答してくれる機能です。 また、写真を表示しているときに使える新しい「尋ねる」ボタンを使うと、その写真について AI と会話したり、関連する情報を引き出したり、言葉で指示して編集を行うこともできます。ただし、この機能は米国ユーザーのみが利用可能で、日本ではまだ展開されていません。 ## 場所の詳細を思い出す Google の紹介によると、「質問機能」を使うことで、「スロベニアの風景写真を見せて」といったエリア指定での検索が可能になるだけでなく、具体的な地名やトレイルの名前を忘れていても、写真の内容から場所を特定してくれるとしています。 ## 写真をきっかけに AI と会話する 個別の写真を表示した状態で「尋ねる」ボタンをクリックすると、Google フォトが自動的にその写真の内容を説明してくれる機能も紹介されています。 「もっと詳しく」を選択することで、被写体の詳細や構図、あるいは撮影時の状況について、AI がさらに詳しい情報を提示します。 ## 写真の傾向から提案をもらう Google は、ライブラリにある写真を活用して AI に提案を求める使い方を紹介しています。 例えば、「夫とハイキングに行った写真」を検索させた後、「これらの写真に基づいて、私たちが楽しめそうな他のトレイルはある？」と尋ねるなど、過去の傾向から新しいアクティビティの提案を受けることができます。 ## 雰囲気や感覚で写真を検索する 「質問機能」では、「春を感じる写真を探して」といった抽象的な感覚で写真を探すこともできます。 また、気に入った写真を見ているときに「これに似た写真を探して」と頼むことで、類似した画像を要約付きで表示させる使い方も紹介されており、直感的な検索が可能になるとしています。 ## 追加の質問で絞り込む 一度の検索だけでなく、会話形式で写真を絞り込むこともできます。 例えば「過去数年間の写真」といった広い範囲で検索した後、「この中で特定のエリアで撮ったものはどれ？」と絞り込んだり、「写真に写っている花の種類は何？」と詳細を質問することで、目的の情報に辿り着きやすくなると説明されています。 ## 言葉で指示して画像を編集する 「尋ねる」ボタンには、「編集サポート」の連携オプションも用意されています。画像を開いて「尋ねる」を使い、チャット欄から「背景をぼかして」や「もっと明るくして」といった要望を入力すると、自動で編集を行います。  この「編集サポート」機能は、日本でもすでに展開されており、画像の編集画面から利用することが可能です。 - **関連記事:**[Google フォトの「編集サポート」が日本で展開開始。日本語で指示して写真編集が可能に](https://helentech.jp/news-81682/) ## アイテムの説明文を作成する 「質問機能」は画像の分析と説明文の作成にも活用できるとされています。 活用例として、オンラインでフリマサイトなどに不用品を出品する際、アイテムの写真を読み込ませて詳細な要約を作成させることで、商品説明を書く手間を省く使い方が紹介されています。 ## 料理のメニューや食材を調べる レストランや自宅での食事の写真を活用する例も挙げられています。 「尋ねる」ボタンを使えば、料理を識別して使われている食材や詳細を教えてくれるため、メニュー名やレシピを記録していなくても、後から「あの料理は何だったか」を振り返ったり、詳細を知ることができるようです。 ## テキストの文字起こしと活用 レシピのスクリーンショットや手書きメモの写真など、画像内のテキスト活用についても触れられています。 「質問機能」を使って文字起こしをするだけでなく、「このレシピを買い物リストに変換して」や「手順をステップごとにまとめて」といった指示も可能とのことです。  なお、テキストのコピーについては「かこって検索」でも代用できます。 ## まとめ 今回紹介されている Google フォトの機能のうち、日本ではホーム画面からの「尋ねる」ボタンと「質問機能」、編集画面からの「編集サポート」が利用できます。 一方、現在では Gemini を経由する必要がある、画像の内容についての「尋ねる（質問）」機能はまだ展開されていないため、今後に期待です。 ## 著者情報 ## 関連記事 - [  Android の YouTube アプリのロゴをアップにした写真 YouTube、通知設定が「すべて」でもプッシュ通知を送らないテストを実施中 ](https://helentech.jp/news-82115/) - [  Gemini 無料版を使用しているアカウントの Google フォトの下部バーの写真 iOS 版 Google フォト、ボトムバーが廃止されフローティングツールバーに変更 ](https://helentech.jp/news-82055/) - [  Android 版 YouTube Music アプリのロゴの写真 YouTube Music Premium、プロンプトからプレイリストを作成する AI 機能を海外で展開 ](https://helentech.jp/news-81951/) - [  Google Pixel で Gmail アプリからラベルを新規作成している様子 Android 版 Gmail アプリ、ようやく「ラベルの新規作成」が可能に。実機で確認 ](https://helentech.jp/news-81922/) - [  Google 翻訳アプリ Google 翻訳、Gemini の機能を使うと翻訳ではなく会話が始まる現象が報告 ](https://helentech.jp/news-81891/) - [  無料版 YouTube Music、歌詞表示が月5回までに制限。海外で広く展開開始 ](https://helentech.jp/news-81842/) ## 最新記事 - [  Chromebook 週間まとめ (2/15週): Lenovo Chrome 14M8911 のスペック、Ruby のp新機能、OS 144 更新など Chromebook 週間まとめ (2/15週): Lenovo 14M8911 のスペック、Ruby の新機能、OS 144 更新など 2026年2月15日 Chromebook 週間まとめ / ポッドキャスト ](https://helentech.jp/weekly-chromebook-recap-260215/) - [  Google Pixel の「この曲なに？」、Play ストア経由の独立アプリになる可能性が報告 2026年2月15日 Google Pixel ](https://helentech.jp/news-82131/) - [  Google Pixel 9 Pro、Google Pixel 9 Pro Fold、Google Pixel Tablet のリアパネルを並べている写真 Google、Android 17 でデバイス間連携機能「Handoff」を準備中 2026年2月15日 Android ](https://helentech.jp/news-82128/) - [  Android 17 Official Logo Android 17 安定版は 6 月に正式公開へ。Beta 1 の配信開始と今後のロードマップ 2026年2月15日 Android ](https://helentech.jp/news-82125/) - [  Google Workspace 週間まとめ (2/14週): ドキュメントの音声要約、Meet の別ウィンドウ表示、チャットの Figma 連携など Google Workspace 週間まとめ (2/14週): ドキュメントの音声要約、Meet の別ウィンドウ表示、チャットの Figma 連携など 2026年2月14日 Google Workspace ](https://helentech.jp/weekly-google-workspace-recap-260214/) --- # Geminiの全チャット履歴をNotebookLMに食わせて「自分専用ナレッジベース」を作った話 --- publish: true personal_category: false title: "Geminiの全チャット履歴をNotebookLMに食わせて「自分専用ナレッジベース」を作った話" source: "https://zenn.dev/minipoisson/articles/d8b307f8eedc5f" site: "Zenn" author: - "[[Zenn]]" published: 2026-01-14 created: 2026-02-13 description: tags: - "clippings" - "NewsClip" description_AI: "日々利用するGeminiとの対話履歴は個人の「知的資産」であるが、標準機能では俯瞰的な分析や文脈検索が困難である。本記事では、この課題解決のため、Geminiの全チャット履歴をNotebookLMに読み込ませ、自分専用の知識ベースを構築する方法を詳述している。Google TakeoutからエクスポートされるJSON形式の履歴はNotebookLMにとって扱いにくく、データ構造の問題、ノイズの多さ、容量制限といった課題がある。筆者はこれらを解決するため、HTMLタグの除去、Markdown整形、自動ファイル分割、差分更新に対応したPython製ツール「Gemini_Json2md4NotebookLM」を開発し、OSSとして公開した。このツールで整形したMarkdownファイルをNotebookLMにアップロードし、実際に自身の履歴を分析したところ、プログラミング履歴の正確な棚卸しや、よく遭遇するエラー、解決アプローチ、エンジニアとしての強みなど、自身の開発傾向を客観的に把握できることが示された。特に、Rustに関しては実際にはコードを書いていないことを正確に回答する信頼性がある。2026年2月の追記では、GeminiとNotebookLMが直接連携可能になったことで、この知識ベースとGeminiの推論力が融合し、「確実なアーカイブ（過去）」と「動的な推論（未来）」による「知的サイクル」が完成したと述べている。これにより、自己分析、アイデア触媒、過去の解決策の現代語訳、ライフログのドキュメント化、ハルシネーションを抑えた専門回答など、一層高度な知的生産が可能である。さらに、この構築した知識ベースを「脳」として、用途に応じた「人格」を持つ自分専用のAIエージェントを量産する活用術も紹介されている。" --- --- > [!NOTE] 目次 ```table-of-contents title: minLevel: 0 maxLevel: 0 includeLinks: true ``` --- > [!NOTE] リスト掲載用文字列 - [Geminiの全チャット履歴をNotebookLMに食わせて「自分専用ナレッジベース」を作った話](https://zenn.dev/minipoisson/articles/d8b307f8eedc5f)【Zenn】(2026年01月14日) --- > [!NOTE] この記事の要約（箇条書き） - Geminiの全チャット履歴をNotebookLMに読み込ませることで、自分専用の最強検索＆分析AIを構築する手法を紹介。 - Google TakeoutでエクスポートされるJSON形式の履歴がNotebookLMに適さないため、Python製の自作ツール「Gemini_Json2md4NotebookLM」を開発・公開した。 - このツールは、JSONから不要なHTMLタグを除去しMarkdown形式に整形、NotebookLMの容量制限に合わせてファイルを自動分割し、差分更新にも対応する。 - 実際に数年分の履歴をNotebookLMで分析した結果、プログラミング履歴の棚卸しや自身の開発傾向（エラー、解決アプローチ、強み）の客観的な分析が可能になった。 - その後、GeminiとNotebookLMが直接連携可能になり、「確実なアーカイブ（過去）」と「動的な推論（未来）」が融合した「知的サイクル」が完成した。 - この連携により、自己分析、アイデア創出、過去の解決策の現代語訳、ライフログのドキュメント化、ハルシネーションを抑えた専門回答などが実現できる。 - また、この知識ベースを「脳」として活用し、用途別に「人格」を与えて自分専用のエージェントを量産する究極の活用術も提示されている。 > [!NOTE] 要約おわり --- 30 30[tech](https://zenn.dev/tech-or-idea) ## はじめに：Geminiとの対話は「知的資産」だ 日々、プログラミングのデバッグやアイデア出しに Google Gemini を活用している方は多いと思います。しかし、その膨大なチャット履歴、「使い捨て」にしていませんか？ Gemini の履歴は、自分の思考プロセス、ハマったエラー、解決策が詰まった「 **知的ライフログ** 」そのものです。しかし、標準の履歴機能やキーワード検索だけでは、「あの時どうやって解決したっけ？」「最近の自分、どんな技術に触れてた？」といった **俯瞰的な分析** や **文脈検索は困難** です。 そこで、「 **Gemini の全履歴を NotebookLM に読み込ませて、自分専用の最強検索＆分析AIを作る** 」ことを試みました。そのための Python ツールも自作し、OSS として公開しましたので紹介します。 ## 課題：JSON は NotebookLM に優しくない Google Takeout を使えば、Gemini の履歴を JSON 形式（ `MyActivity.json` ）でエクスポートできます。しかし、これをそのまま NotebookLM に投げてもうまくいきません。 1. **データ構造の問題**: JSON はデータ構造重視の形式であり、NotebookLM が得意とする「文脈のある文章」ではない。 2. **ノイズ**: 不要な HTML タグやメタデータが多く、AIのノイズになる。 3. **容量制限**: NotebookLM の1ソースあたりの制限（文字数やファイルサイズ）に引っかかる。 これらを解決するために、専用の変換スクリプトを作成しました。 ## 自作ツール: Gemini\_Json2md4NotebookLM 作成したツールは GitHub で公開しています。 ### 主な機能 Python 標準ライブラリのみで動作するシンプルなスクリプトです。 1. **HTMLタグ除去 & Markdown 整形** チャットログに含まれる `<div>` や `<br>` などを除去し、可読性の高い Markdown 形式に変換します。これにより NotebookLM が文脈を理解しやすくなります。 2. **自動ファイル分割** NotebookLM の制限を考慮し、指定したサイズ（デフォルト 1.5MB）を超えると自動でファイルを分割して連番（ `Gemini_History-00.md`, `-01.md`...）を出力します。 3. **差分更新への対応** `last_entry_time.txt` に最終処理日時を記録することで、次回以降は「新しく増えた会話分」だけを追記・出力できるようにしています。これで日々の運用が楽になります。 ## 使い方 1. Google Takeout で「マイ アクティビティ」のみを選択し、アクティビティの記録の形式として JSON を選択し、サービスとして「Gemini アプリ」のみを選択してエクスポートし、ダウンロード。 2. `MyActivity.json` （日本語では `マイアクティビティ.json` ）をスクリプトと同じ階層に置く。 3. コマンドを実行。 ``` python convert_history.py --input_file MyActivity.json --output_file Gemini_History.md --limit 2000000 ``` あとは生成された Markdown ファイルを NotebookLM にアップロードするだけです 。  ## 実践：NotebookLM で自分を分析してみた 実際に数年分の履歴を NotebookLM に読み込ませて、いくつか質問をしてみました。これが想像以上に面白い結果になりました。 1. プログラミング履歴の棚卸し プロンプト: 「Python, C#, Rust, JavaScript, VBA, PowerShell, Windows Command Prompt で実際に作成・デバッグ・完成したプロジェクトを列挙して」 この質問に対し、NotebookLM は正確にプロジェクトをリストアップしてくれました。面白かったのは Rust に関する回答です。 ``` 回答: Rust については「具体的なプログラム作成・デバッグの記述は履歴に見当たりません」 ``` 確かに Rust は記事を読んだ程度で、Gemini とコードを書いたことはありませんでした。ハルシネーション（嘘）を起こさず、「やっていないことはやっていない」と答えてくれる信頼性があります。  1. 「自分の開発傾向」を客観視する NotebookLM に自分のエラー傾向や強みを分析させてみました。自分では気づきにくい癖が言語化されます。 - よく遭遇するエラーの傾向 - 外部 API の認証エラー（Google API 429/403 等） - C# の Dispose 忘れによるリソースロック - Python の f-string 構文エラーなどの細かいミス - 解決アプローチの特徴 - まずは「動く最小構成」を作って検証する傾向がある 。 - ログやスタックトレースを徹底的に提示して解決を図る 。 - エンジニアとしての強み（AIによる分析） - 複数言語・技術の統合力 - 国際化（I18n）への理解 - 堅牢性へのこだわり 「国際化への理解」などは、確かに多言語対応のツールを作ったりしていたので、AI は文脈からそこを評価してくれたようです。 ## まとめ Gemini の履歴を Markdown 化して NotebookLM に入れることで、過去の自分が取り組んだ課題や解決策をいつでも引き出せる「 **第二の脳** 」が完成しました 。 自分の開発傾向を客観的に指摘してもらう「AIコードレビュー」のような使い方もできるので、Gemini ヘビーユーザーの方はぜひ試してみてください。 スクリプトは MIT License で公開しています。 --- # KDE Plasma 6.6リリース　―“宇宙で最高のデスクトップです（当社比）” --- publish: true personal_category: false title: "KDE Plasma 6.6リリース　―“宇宙で最高のデスクトップです（当社比）”" source: "https://gihyo.jp/article/2026/02/daily-linux-260219" site: "gihyo.jp" author: - "[[階戸アキラ（かいとあきら）]]" published: 2026-02-19 created: 2026-02-23 description: "KDEプロジェクトは2月17日、デスクトップ環境「KDE Plasma」の最新バージョンとなる「KDE Plasma 6.6」をリリースした。" tags: - "clippings" - "NewsClip" description_AI: "KDEプロジェクトは2月17日、デスクトップ環境「KDE Plasma 6.6」をリリースした。このバージョンでは、作業効率の改善とアクセシビリティの強化が図られている。主なアップデートとして、カスタムグローバルテーマ機能、Wi-Fi QRコード読み取り接続、サウンド再生中のアプリアイコン上でのスクロールによる音量調整、Windows Listウィジェットの「ホバー時に開く」機能が挙げられる。また、Alt＋ダブルクリックでファイル/フォルダのプロパティ表示が可能となり、色覚異常補正フィルタにグレースケールフィルタが追加された。Wayland向けには「スローキー」と「モーション低減」が標準サポートされたほか、SpectacleにはOCR機能が搭載され、スクリーンショット撮影時のプライバシー保護のために特定のウィンドウをフィルタする機能も加わった。新しいオンスクリーンキーボード「Plasma Keyboard」や、初回実行ウィザード「Plasma Setup」も導入されている。その他、プライマリ画面のみでの仮想デスクトップ表示機能や、オプションのログインマネージャ「Plasma Login Manager」なども搭載されている。記事の最後には、KDEにおけるユーザプライバシーとユーザビリティの向上に貢献した故Björn Balazs氏への追悼が記されている。" --- --- > [!NOTE] 目次 ```table-of-contents title: minLevel: 0 maxLevel: 0 includeLinks: true ``` --- > [!NOTE] リスト掲載用文字列 - [KDE Plasma 6.6リリース　―“宇宙で最高のデスクトップです（当社比）”](https://gihyo.jp/article/2026/02/daily-linux-260219)【gihyo.jp】(2026年02月19日) --- > [!NOTE] この記事の要約（箇条書き） - KDEプロジェクトは2月17日にデスクトップ環境「KDE Plasma 6.6」をリリースした。 - このバージョンは作業効率とアクセシビリティの改善に重点を置いている。 - 主な新機能は以下の通り： - 昼夜切り替え対応のカスタムグローバルテーマ機能。 - カメラ搭載機器でのWi-Fi QRコード読み取り接続。 - サウンド再生中のアプリアイコン上でスクロールによる音量調整。 - Windows Listウィジェットの「ホバー時に開く」機能。 - デスクトップ上のファイル/フォルダでAlt＋ダブルクリックによるプロパティ表示。 - 色覚異常補正フィルタにグレースケールフィルタを追加（合計4種類）。 - Wayland向けに「スローキー」と「モーション低減」を標準サポート。 - スクリーンショットツールSpectacleにOCR機能を追加。 - スクリーンショット撮影時に特定のウィンドウをフィルタリングするプライバシー保護機能。 - 新しいオンスクリーンキーボード「Plasma Keyboard」。 - ユーザアカウントの作成/構成を支援する初回実行ウィザード「Plasma Setup」。 - その他の機能として、プライマリ画面のみでの仮想デスクトップ表示や、オプションの新しいログインマネージャ「Plasma Login Manager」などがある。 - 記事では、2025年9月に亡くなったKDEコントリビュータのBjörn Balazs氏への追悼が記されている。 > [!NOTE] 要約おわり --- KDEプロジェクトは2月17日、デスクトップ環境 「KDE Plasma」 の最新バージョンとなる 「KDE Plasma 6. 6」 をリリースした。同バージョンでは作業効率の改善やアクセシビリティの強化などに関する多くのアップデートが含まれており、プロジェクトは 「宇宙で現存するなかで最高のデスクトップ （当社比⁠ ） ⁠。柔軟性を犠牲にすることなく、生活を可能な限り簡単にすることをめざして設計した」 と、その使いやすさを強調している。 - [Plasma 6. 6 -KDE Community](https://kde.org/announcements/plasma/6/6.6.0/) KDE Plasma 6. 6におけるおもなアップデートは以下の通り。 - 現在の設定を新しいグローバルテーマに変更できるカスタムグローバルテーマ機能 （昼夜のテーマ切り替えにも対応） - デスクトップからWi-FiのQRコードを読み取って接続 （カメラ搭載機器の場合） - サウンド再生中のアプリアイコンにポインタを合わせ、スクロールで音量調整 - Windows Listウィジェットに 「ホバー時に開く （Open on hover⁠ ） ⁠」が追加、クリックすることなくウィンドウを開くことが可能に - デスクトップ上のファイル/フォルダで Alt ＋ダブルクリックでプロパティ表示 - 色覚異常補正フィルタにグレースケールフィルタを追加、補正オプションは合計4種類に - Wayland向けにキー入力の緩和を図る 「スローキー （Slow Keys⁠ ） ⁠」とアニメーションを削減する 「モーション低減 （Reduced Motion⁠ ） ⁠」を標準サポート - SpectacleにOCR機能を追加、撮影したスクリーンショットからテキストを抽出可能に - プライバシー保護のため、スクリーンショット撮影時に特定のウィンドウをフィルタ可能 - タッチ操作や補助入力機能を統合した新しいオンスクリーンキーボード 「Plasma Keyboard」 - インストールプロセスとは別にユーザアカウントを作成/構成する初回実行ウィザード 「Plasma Setup⁠ 」 ⁠ … Plasmaプリインストールデバイスを出荷する企業や、慈善団体などのリファービッシュ用途向け そのほかにもプライマリ画面にのみ仮想デスクトップを表示する機能や、オプションの新しいログインマネージャ 「Plasma Login Manager」 （ ⁠systemd環境のみ⁠ ） ⁠、システムモニタ上のでプロセス優先度の選択、高リフレッシュレートでのスムースなアニメーションなど、多くの機能が搭載されている。 また、アナウンスでは2025年9月に癌で亡くなったKDEコントリビュータのBjörn Balazsへの追悼が記されている。Balazsはデジタルにおける個人のプライバシーを保護することを目的にしたドイツの非営利団体 「Privact」 の創設者でもあり、KDE上のユーザプライバシーやユーザビリティの向上に多大な貢献を果たしたことで知られている。 おすすめ記事 - 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"[[hiroki2712]]" published: 2026-02-09 created: 2026-02-13 description: "はじめに こんにちは、hirokiです。 現在、AWS SAP（Solution Architect Professional）の取得に向けて日々勉強をしています。 そこで前から気になっていたNotebookLMを学習に取り入れてみたところ、めちゃくちゃ勉強が捗ったので、..." tags: - "clippings" - "NewsClip" description_AI: "この記事は、筆者がGoogleの「NotebookLM」を活用することでAWS SAPの学習効率が大幅に向上した体験を共有するものである。NotebookLMは、ユーザーがアップロードした資料（PDF、スプレッドシートなど）を基に回答を生成するAIノートである。このツールが、特定のドキュメントに特化したAIを簡単に作成できるイメージと述べられている。筆者はNotebookLMの活用法として以下の3つを挙げている。1. スプレッドシートにまとめた苦手な点を読み込ませて「自分専用の一問一答」を作成し、効率的な復習を実現している。2. インフォグラフィック機能を用いて複雑なAWSの通信フローなどを分かりやすい図として生成し、Geminiの出力と比較してもその精度が優れているとしている。また、キャラクターを追加して解説させることも可能である。3. 理解が難しいサービスをポッドキャスト形式の音声に変換して聞くことで、満員電車などの移動中でも学習を継続し、学習のハードルを下げている。結論として、NotebookLMは学習のハードルを下げ、効率を最大化する強力なツールである一方、単に綺麗な資料ができるだけでなく、最終的な理解と実務での活用が重要であると指摘している。" --- --- > [!NOTE] 目次 ```table-of-contents title: minLevel: 0 maxLevel: 0 includeLinks: true ``` --- > [!NOTE] リスト掲載用文字列 - [NoteBookLMを使ったら勉強がめちゃくちゃ捗った話](https://qiita.com/hiroki2712/items/a6786232ccff689da825)【Qiita】(2026年02月09日) --- > [!NOTE] この記事の要約（箇条書き） - 筆者はAWS SAPの学習に際し、NotebookLMを活用し効率が向上したことを報告しています。 - NotebookLMは、Googleが提供する「資料をベースにしたAIノート」で、アップロードされたドキュメント（PDF、スプレッドシートなど）を参照して回答を生成する点が特徴です。 - 勉強への具体的な活用法として以下の3点を挙げています。 - **自分専用の一問一答作成**: 苦手な点をまとめたスプレッドシートから、個人に特化した復習問題を自動生成。 - **インフォグラフィック機能による図解の精度向上**: 複雑な構成などを視覚的に分かりやすい図で生成し、Geminiの出力と比較して優位性を指摘。キャラクター追加で説明資料作成も可能。 - **ポッドキャスト機能で移動中の学習**: 資料を会話形式の音声に変換し、通勤中など場所を選ばずに効率的な学習を可能に。 - 結論として、NotebookLMは学習サポートとして強力なツールであるものの、最終的な理解と実務活用が重要であるとまとめています。 > [!NOTE] 要約おわり ---  ## はじめに こんにちは、hirokiです。 現在、AWS SAP（Solution Architect Professional）の取得に向けて日々勉強をしています。 そこで前から気になっていた **NotebookLM** を学習に取り入れてみたところ、めちゃくちゃ勉強が捗ったので、今回はNotebookLMの具体的な活用術をご紹介します！ ## NotebookLMとは [](https://qiita-user-contents.imgix.net/https%3A%2F%2Fqiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com%2F0%2F4259257%2F2f8ed609-6508-470a-a183-e06e4c223184.png?ixlib=rb-4.0.0&auto=format&gif-q=60&q=75&s=894b7a3046faebb3a05d197cd803f25c) ※NotebookLMの操作画面 ご存知の方は読み飛ばしてください！ NotebookLMは、Googleが提供している「資料をベースにしたAIノート」です。 一般的なAIと異なるのは、 **「自分がアップロードしたソース（PDF、Googleドキュメント、スプレッドシートなど）」の内容を参照して回答を生成してくれる** 点です。 特定のドキュメントに特化したAIを、誰でも簡単に作れるイメージですね。 ## 勉強への活用例 私が実際に試して、特にいいなと感じた活用法を3つ挙げます。 ### 1\. スプレッドシートを読み込ませて「自分専用の一問一答」を作る 私は普段、AWSの勉強で分からなかった点と、調べて理解した内容を **スプレッドシート** にメモしています。 [](https://qiita-user-contents.imgix.net/https%3A%2F%2Fqiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com%2F0%2F4259257%2F8cd67270-b83b-4d8a-80d8-888382090336.png?ixlib=rb-4.0.0&auto=format&gif-q=60&q=75&s=713536764801906074618713b0de263f) このシートをNotebookLMに読み込ませることで、「 **自分の苦手なポイントだけを抽出した一問一答** 」を自動で作らせることができます。 [](https://qiita-user-contents.imgix.net/https%3A%2F%2Fqiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com%2F0%2F4259257%2Fc4c2802b-f1e3-4c28-8711-1d2d24ad581b.png?ixlib=rb-4.0.0&auto=format&gif-q=60&q=75&s=fd3e4c0064f19d899ba21eda9790ce71) [](https://qiita-user-contents.imgix.net/https%3A%2F%2Fqiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com%2F0%2F4259257%2Fcbfe0b5e-714d-4e97-bf02-e5edf60be7ce.png?ixlib=rb-4.0.0&auto=format&gif-q=60&q=75&s=48c40895db9f4f093c7fc01ee693fcb4) - 自分が過去につまずいた部分が問題になる - 自分の言葉でまとめた解説をベースに回答してくれる これがかなり便利で、移動中やちょっとした空き時間に「自分の弱点だけ」を効率よく復習できるようになりました。 ### 2\. インフォグラフィック機能で「図解」の精度が向上 AWSの学習中、複雑な通信フローをイメージ図として理解したい場面が多々あります。 そんなときに、NotebookLMの **インフォグラフィック生成機能** を試したところ、日本語も崩れず、非常に分かりやすい図を生成してくれました。 以下では、同じ構成内容の図をポン出しした結果を比較しています。 **Geminiで生成** [](https://qiita-user-contents.imgix.net/https%3A%2F%2Fqiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com%2F0%2F4259257%2F2549450f-bd1b-4be9-9947-dc6915a79bd3.png?ixlib=rb-4.0.0&auto=format&gif-q=60&q=75&s=2125efa37896f08ee3823f55fbd6255a) **NotebookLMで生成** [](https://qiita-user-contents.imgix.net/https%3A%2F%2Fqiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com%2F0%2F4259257%2Fb5ec8bb4-ea1e-4978-81a9-017118a0f140.png?ixlib=rb-4.0.0&auto=format&gif-q=60&q=75&s=0d48dd311a825ad5dc4fe3ec316681a3) Geminiでもプロンプトを工夫すればより良い画像が出力されますが、ポン出しの精度で比べるとNotebookLMが圧勝かなと思います。 > **キャラクターの追加** > キャラクター画像を読み込ませ、「このキャラが解説している風に資料を作って」と指示することも可能です。専門知識がない相手への説明資料を作る際、これを使うとかなり心理的ハードルを下げられると感じました。 ### 3\. 理解できないサービスを「ポッドキャスト」で聞く NotebookLMには、資料を会話形式の音声（ポッドキャスト）に変換してくれる機能があります。 これが特に重宝するのが、 **満員電車の通勤時間** です。 電車内でスマホを操作できない、人が密集する場所に立ってしまった場合でも、耳から学習を継続できるため、時間を効率的に使う事ができています。聞くだけでいいので勉強を始めるまでのハードルも下がりました。 ## まとめ 今回紹介した活用法はあくまで「勉強のサポート」です。 最終的には自分の頭に入り、実務などで活用できなければ意味がありません。「綺麗な資料や一問一答ができた」という達成感だけで満足しないよう、注意が必要だと感じました。 とはいえ、学習のハードルを下げ、効率を最大化してくれる強力なツールであることは間違いかなと思います。 [1](https://qiita.com/hiroki2712/items/#comments) コメント一覧へ移動 X（Twitter）でシェアする Facebookでシェアする はてなブックマークに追加する 新規登録して、もっと便利にQiitaを使ってみよう 1. あなたにマッチした記事をお届けします 2. 便利な情報をあとで効率的に読み返せます 3. ダークテーマを利用できます [ログインすると使える機能について](https://help.qiita.com/ja/articles/qiita-login-user) [新規登録](https://qiita.com/signup?callback_action=login_or_signup&redirect_to=%2Fhiroki2712%2Fitems%2Fa6786232ccff689da825&realm=qiita) [ログイン](https://qiita.com/login?callback_action=login_or_signup&redirect_to=%2Fhiroki2712%2Fitems%2Fa6786232ccff689da825&realm=qiita) [82](https://qiita.com/hiroki2712/items/a6786232ccff689da825/likers) いいねしたユーザー一覧へ移動 45 --- # noteの特徴、使い方、機能紹介｜note公式 --- publish: true personal_category: false title: "noteの特徴、使い方、機能紹介｜note公式" source: "https://note.com/info/n/nea1b96233fbf" site: "note（ノート）" author: - "[[note公式]]" published: 2014-04-18 created: 2026-02-16 description: "noteへようこそ！ noteは、クリエイターが文章や画像、音声、動画を投稿して、ユーザーがそのコンテンツを楽しんで応援できるメディアプラットフォームです。だれもが創作を楽しんで続けられるよう、安心できる雰囲気や、多様性を大切にしています。 この「街」のようなサービスでは、個人も、企業も、あらゆるひとが好きなものを見つけたり、おもしろい人に出会えたりするチャンスが広がっています。あなたもnoteでの創作や交流を楽しんでください！ noteでできること 自分の好きなことや伝えたいことを投稿する 好きなクリエイターの記事を読んで、応援する 同じ趣味や思いを持った人と" tags: - "clippings" - "NewsClip" description_AI: "noteは、クリエイターが文章や画像、音声、動画を投稿し、ユーザーがコンテンツを楽しみ、応援できるメディアプラットフォームである。誰もが創作を楽しみ続けられるよう、安心できる雰囲気と多様性を大切にしている。noteでは、自分の好きなことの投稿、好きなクリエイターの記事の購読・応援、メンバーシップでの交流が可能である。noteが最も大切にするのは、楽しんで発表し続けることである。完璧な作品を目指すよりも、気軽に投稿を続けることが創作活動の鍵であると考える。創作活動は筋トレやランニングと同じく、日常生活の一部として継続することが重要だ。発信を楽しむためには、感じたことを表現し、多様な読者がいることを想像し、様々な意見があることを知ることが大切である。また、他者の作品の無断使用や、傷つける可能性のある表現、読者を欺くような書き方は避けるべきである。noteはニューヨークのような多様な「街」を目指しており、ランキングや広告がなく、note編集部がおすすめ記事を厳選する特徴を持つ。noteで話題になった記事は書籍化されることも多く、noteは「クリエイター支援プログラム」を通じて活躍の場を広げるサポートも行う。投稿を始めるクリエイターには、まずプロフィール設定、記事投稿、スキのリアクション設定が推奨される。創作のヒントは「お題・コンテスト」タブで見つけることができ、公式Twitterや動画でも創作のコツが紹介されている。読者もクリエイターの一人であり、「スキ」やフォロー、コメント、SNSでのシェアを通じてクリエイターを励ますことができる。記事の探し方としては、note編集部が厳選した「公式マガジン」の閲覧がおすすめである。さらにnoteを使いこなしたいクリエイター向けには、コンテンツ販売やコミュニティ運営など、収益を得るための4つのメニューが用意されており、フリーランス、タレント、飲食店経営者、教育関係者など、用途別のおすすめ活用方法も紹介されている。法人向けには「note pro」プランが存在する。noteではクリエイターからの声をもとに、日々新機能（カイゼン）の開発を続けている。noteは、誰もが自由に創作を楽しみ、続けるためのサービスであり、その使い方はユーザー次第であると結ばれている。" --- --- > [!NOTE] 目次 ```table-of-contents title: minLevel: 0 maxLevel: 0 includeLinks: true ``` --- > [!NOTE] リスト掲載用文字列 - [noteの特徴、使い方、機能紹介｜note公式](https://note.com/info/n/nea1b96233fbf)【note（ノート）】(2014年04月18日) --- > [!NOTE] この記事の要約（箇条書き） - noteは、クリエイターが文章、画像、音声、動画を投稿し、ユーザーがコンテンツを楽しんで応援できるメディアプラットフォームである。 - 誰もが創作を楽しみ続けられるよう、安心できる雰囲気と多様性を重視している。 - 自分の好きなことの投稿、クリエイターの記事の購読・応援、メンバーシップでの交流などが可能である。 - 創作活動において最も大切なのは「楽しんで発表し続けること」であり、完璧を目指さずに気軽に投稿することが推奨されている。 - ニューヨークのような多様な「街」を目指しており、ランキングや広告がなく、note編集部がおすすめ記事を厳選する特徴がある。 - noteから生まれた記事の書籍化支援や「クリエイター支援プログラム」も実施している。 - 投稿を始める際は、まずプロフィール設定、記事投稿、スキされたときのリアクション設定を行うとよい。 - 創作のネタに困った際は「お題・コンテスト」を参照したり、他ユーザーの記事を参考にしたりできる。 - 読者として楽しむには、「スキ」や「フォロー」、コメント、SNSでのシェアを通じてクリエイターを応援することが推奨される。公式マガジンや公式Twitterで記事を探すことができる。 - 創作活動の収益化のために、コンテンツ販売やコミュニティ運営など4つのメニューが用意されており、用途別の活用事例や法人向けプラン「note pro」も提供されている。 - クリエイターの声をもとに、日々新機能の開発（カイゼン）が行われている。 > [!NOTE] 要約おわり ---  ## noteの特徴、使い方、機能紹介 [note公式](https://note.com/info) noteの特徴、使い方、機能紹介｜note公式 --- # Obsidianをコマンドラインで操作する「Obsidian CLI」早期アクセス版で提供開始 --- publish: true personal_category: false title: "Obsidianをコマンドラインで操作する「Obsidian CLI」早期アクセス版で提供開始" source: "https://gihyo.jp/article/2026/02/obsidian-cli" site: "gihyo.jp" author: - "[[gihyo.jp]]" published: 2026-02-12 created: 2026-02-13 description: "2026年2月10日、MarkdownノートアプリObsidianの最新バージョン1.12.0が、早期アクセス版としてCatalystライセンスをもつユーザ向けにリリースされた。Obsidian 1.12.0ではコマンドラインインターフェース「Obsidian CLI」の機能が新たに追加された。" tags: - "clippings" - "NewsClip" description_AI: "2026年2月10日、Obsidianの最新バージョン1.12.0が、Catalystライセンスを持つユーザー向けの早期アクセス版としてリリースされた。本バージョンでは、コマンドラインインターフェース「Obsidian CLI」の機能が新たに追加された。Obsidian CLIは、ターミナルからObsidianを制御することを可能とし、スクリプト作成、自動化、外部ツールとの統合など、多岐にわたる操作をコマンドラインから実行できる。また、開発者ツールへのアクセスやプラグインの再読み込みといった開発者コマンドも含まれており、単独コマンドと対話型ターミナルユーザーインターフェース（TUI）の両方をサポートしている。利用にはObsidianアプリが起動している必要があり、WindowsユーザーはCatalystメンバー向けに提供される特定の\\\".comファイル\\\"も実行する必要がある。" --- --- > [!NOTE] 目次 ```table-of-contents title: minLevel: 0 maxLevel: 0 includeLinks: true ``` --- > [!NOTE] リスト掲載用文字列 - [Obsidianをコマンドラインで操作する「Obsidian CLI」早期アクセス版で提供開始](https://gihyo.jp/article/2026/02/obsidian-cli)【gihyo.jp】(2026年02月12日) --- > [!NOTE] この記事の要約（箇条書き） - 2026年2月10日、Obsidian 1.12.0の早期アクセス版がCatalystユーザー向けにリリース。 - 新機能としてコマンドラインインターフェース「Obsidian CLI」が追加された。 - Obsidian CLIはターミナルからObsidianを制御し、スクリプト作成、自動化、外部ツール統合を可能にする。 - 開発者コマンドを含み、単独コマンドと対話型TUIをサポートする。 - 使用にはObsidianアプリの起動が必要。WindowsではCatalystメンバー向けの\\".comファイル\\"も必要。 > [!NOTE] 要約おわり --- 2026年2月10日、MarkdownノートアプリObsidianの最新バージョン1. 12. 0が、早期アクセス版として [Catalystライセンスをもつユーザ](https://obsidian.md/pricing#catalyst) 向けにリリーされた。Obsidian 1. 12. 0ではコマンドラインインターフェース 「Obsidian CLI」 の機能が新たに追加された。 - [Obsidian 1. 12. 0 Desktop(early access)](https://obsidian.md/changelog/2026-02-10-desktop-v1.12.0/) - [Obsidian CLI](https://help.obsidian.md/cli) Obsidian CLIは、Obsidianをターミナルから制御できるコマンドラインインターフェース。スクリプト作成、自動化、外部ツールとの統合など、Obsidianで実行できる操作はすべてコマンドラインから実行可能。また開発者ツールへのアクセス、要素のチェック、スクリーンショットの撮影、プラグインの再読み込みなどを行う開発者コマンドも含まれている。単独のコマンドと対話型ヘルプとオートコンプリート機能を備えたターミナルユーザーインターフェース （TUI） の両方をサポートしている。 現状でObsidian CLIを使用するにはObsidianアプリが起動している必要がある。起動していない場合は、最初に実行するコマンドでObsidianアプリがが起動する。またWindowsでは、DiscordからCatalystメンバーが利用できる “ ⁠.comファイル⁠ ” も実行する必要があるとのこと。 おすすめ記事 - [ Twitter、 Card Validatorから プレビュー機能を 削除。 カード情報の キャッシュは 最大7日 ](https://gihyo.jp/article/2022/08/twitter-card-validator-preview-removal) - [ 「Obsidian」 を カスタマイズして 便利に 使おう ～テーマや CSSで 見た目を 変えたり⁠ ⁠ 、 プラグインを 活用⁠ ⁠ ・ 開発したりする 方法 ](https://gihyo.jp/article/2023/02/obsidian-04) 記事・ニュース一覧 - [ Google⁠ ⁠ 、 Gemini 3 Deep Thinkを 更新し 研究⁠ ⁠ ・ エンジニアリング用途を 強化 —⁠—数学研究エージェント 「Aletheia」 など 共同研究の 取り組みも ](https://gihyo.jp/article/2026/02/gemini3-deep-think-updates?summary) - [ 本当に 効く⁠ ⁠ 、 真の 業務改善とは ～ 『業務設計の 教科書』 発売記念イベント@書泉ブックタワーレポート～ 技術評論社イベント取材班 書籍関連 ](https://gihyo.jp/article/2026/02/business-improvement-in-the-dx-and-ai-era?summary) - [ Ubuntu 26. 04 （resolute） の 開発; Lubuntuと Ubuntu Budgieの X11サポートの 行方⁠ ⁠ 、 SpacemiT K3/ K1シリーズと NVIDIA Vera Rubinの サポート⁠ ⁠ 、 HWEカーネルと ドライバーの 問題 Ubuntu Japanese Team ](https://gihyo.jp/admin/clip/01/ubuntu-topics/202602/13?summary) - [ Stitch⁠ ⁠ 、 Webデザインの 着想を 得る Ideateエージェントを 追加 —⁠—どの エージェントからも Figmaへの 出力も 可能に ](https://gihyo.jp/article/2026/02/stitch-ideate-agent?summary) - [ Obsidianを コマンドラインで 操作する 「Obsidian CLI」 早期アクセス版で 提供開始 ](https://gihyo.jp/article/2026/02/obsidian-cli?summary) - [ Go 1. 26リリース⁠ ⁠ 、 Green Teaガベージコレクタを デフォルトに ](https://gihyo.jp/article/2026/02/go-1-26?summary) - 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"[[azukiazusaのテックブログ2]]" published: 2026-02-11 created: 2026-02-13 description: "WebMCP は Web 開発者が Web アプリケーションの機能をツールとして公開できるようにする JavaScript インターフェイスです。これにより AI エージェントが Web アプリケーションの機能を直接呼び出して操作できるようになります。" tags: - "clippings" - "NewsClip" description_AI: "WebMCPは、Web開発者がWebアプリケーションの機能をAIエージェントや支援技術向けのツールとして公開するためのJavaScriptインターフェースである。これにより、AIエージェントはウェブページのスクリーンショット解析ではなく、自然言語の説明と構造化スキーマを持つツールを直接呼び出して操作することが可能となり、より正確かつ効率的なインタラクションが実現する。WebMCPの実装にはChrome 146以降のバージョンと特定のChromeフラグの有効化、そしてテスト用のModel Context Tool Inspector拡張機能が必須である。MCPツールをブラウザに登録する方法は二つ存在する。一つは `window.navigator.modelContext.provideContext()` や `registerTool`/`unregisterTool` メソッドを用いる「命令的な方法」である。もう一つは、`<form>` 要素に `toolname` や `tooldescription` などのHTML属性を追加することで、フォームを自動的にWebMCPツールとして登録する「宣言的な方法」である。宣言的な方法では、`toolautosubmit` 属性によりAIエージェントによるツール呼び出し時にフォームを自動送信することができ、`SubmitEvent.agentInvoked` プロパティでその挙動を識別可能である。ツールが呼び出された際には `toolactivated` イベントが発生し、`:tool-form-active` や `:tool-submit-active` といったCSS疑似クラスを用いて視覚的なフィードバックを提供することが可能である。なお、Webサービスの規約によりbotからの操作が禁止されている場合、Webサイト上でAIエージェントを動かすことは規約に抵触する恐れがあるため、注意が必要である。" --- --- > [!NOTE] 目次 ```table-of-contents title: minLevel: 0 maxLevel: 0 includeLinks: true ``` --- > [!NOTE] リスト掲載用文字列 - [Web アプリケーションをツール化する WebMCP](https://azukiazusa.dev/blog/webmcp-for-web-applications/)【azukiazusaのテックブログ2】(2026年02月11日) --- > [!NOTE] この記事の要約（箇条書き） - WebMCPは、Web開発者がWebアプリケーションの機能をAIエージェントや支援技術向けの「ツール」として公開するためのJavaScriptインターフェースである。 - AIエージェントはWebMCPツールを直接呼び出し、自然言語の説明と構造化スキーマに基づいて操作できるため、スクリーンショット解析よりも正確で効率的なインタラクションが可能となる。 - 実装にはChrome 146以降（Canary推奨）と特定のChromeフラグの有効化、およびModel Context Tool Inspector拡張機能が必要である。 - MCPツールをブラウザに登録する方法には、「命令的な方法」と「宣言的な方法」の2種類が存在する。 - 命令的な方法では `window.navigator.modelContext.provideContext()` メソッドなどを使用し、JavaScriptでツールを定義する。 - 宣言的な方法では `<form>` 要素に `toolname` などのHTML属性を追加することで、フォームが自動的にWebMCPツールとして登録される。 - ツールがAIエージェントによって呼び出された際には `toolactivated` イベントが発生し、`:tool-form-active` などのCSS疑似クラスで視覚的なフィードバックを提供できる。 - `toolautosubmit` 属性を使用すると、AIエージェントによるツールの呼び出し時にフォームを自動送信でき、`SubmitEvent.agentInvoked` プロパティでAIによる送信か判別可能である。 - WebMCPの利用は、Webサイトの利用規約に注意し、bot操作が禁止されている場合は抵触する可能性がある。 > [!NOTE] 要約おわり --- [Back to blog](https://azukiazusa.dev/blog) WebMCP は Web 開発者が Web アプリケーションの機能をツールとして公開できるようにする JavaScript インターフェイスです。これは AI エージェントや支援技術から呼び出せる自然言語による説明と構造化スキーマを備えた JavaScript 関数です。WebMCP を使用する Web アプリケーションは [MCP](https://modelcontextprotocol.io/docs/getting-started/intro) サーバーとみなすことができます。これにより従来の AI エージェントがウェブページのスクリーンショットを解析して情報を取得するのではなく、Web アプリケーションが提供するツールを直接呼び出して操作できるようになるため、より正確で効率的なインタラクションが可能になります。 ## WebMCP を実装する WebMCP を実装するための JavaScript API を利用するためには Chrome 146 以降が必要です。 [Chrome Canary](https://www.google.com/intl/ja/chrome/canary/) のような最新の Chrome ビルドを使用してください。さらに `chrome://flags#webmcp-for-testing` フラグを有効にする必要があります。  MCP ツールをテストするためには Chrome 拡張機能として提供されている [Model Context Tool Inspector](https://chromewebstore.google.com/detail/model-context-tool-inspec/gbpdfapgefenggkahomfgkhfehlcenpd?pli=1) をインストールします。この拡張機能は Web ページに登録された MCP ツールを一覧表示し、ツールの入力スキーマに基づいて引数を指定して手動でツールを呼び出すことができます。  WebMCP では開発者が WebMCP API のメソッドを使用して MCP ツールをブラウザに登録します。AI エージェントがツールを呼び出せるようにするために、自然言語の説明と JSON スキーマを提供します。Web アプリケーションに接続された AI エージェントがツールの呼び出しを要求すると、ツールに登録した JavaScript コールバック関数が呼び出されエージェントに結果が返されます。シンプルなアプリケーションではページ内のスクリプトで処理を完結できますが、より複雑なアプリケーションでは計算負荷の高い処理を [Web Worker](https://developer.mozilla.org/ja/docs/Web/API/Web_Workers_API/Using_web_workers) にオフロードして非同期で結果を返すことも可能です。 MCP ツールをブラウザに登録する方法は命令的な方法と宣言的な方法の 2 種類があります。 ### 命令的な方法 命令的な方法では `window.navigator.modelContext` オブジェクトの `provideContext` メソッドを使用します。 ```javascript window.navigator.modelContext.provideContext({ tools: [ { name: "add-todo", description: "Add a new todo item to the list", inputSchema: { type: "object", properties: { text: { type: "string", description: "The text of the todo item" }, }, required: ["text"], }, execute: async ({ text }) => { console.log(\`Adding todo: ${text}\`); addTask(text); return { content: [{ type: "text", text: \`Added todo: ${text}\` }] }; }, }, ], }); ``` Copied! 上記の例では `add-todo` という名前の MCP ツールを登録しています。このツールは `text` プロパティを持つオブジェクトを引数として受け取り、 `execute` コールバック関数内で新しいタスクを追加する処理を実行します。ツール名は一意である必要があります。Model Context Tool Inspector を使用して登録されたツールを確認できます。  Gemini API キーを登録し、「映画館に行く予定を追加」といったプロンプトを入力すると、AI エージェントが `add-todo` ツールを呼び出してタスクを追加する様子を確認できます。AI エージェントを介さずに直接ツールを呼び出すことも可能です。  `provideContext` メソッドは複数回呼び出すことができ、新しく呼び出すたびに既存のツールはクリアされます。この挙動は UI が頻繁に更新されるシングルページアプリケーションに適しています。既存のツールを保持しつつ新しいツールを追加・削除したい場合には `registerTool` と `unregisterTool` メソッドを使用します。 ```javascript // ツールの登録 window.navigator.modelContext.registerTool({ name: "add-todo", description: "Add a new todo item to the list", inputSchema: { type: "object", properties: { text: { type: "string", description: "The text of the todo item" }, }, required: ["text"], }, execute: async ({ text }) => { console.log(\`Adding todo: ${text}\`); addTask(text); return { content: [{ type: "text", text: \`Added todo: ${text}\` }] }; }, }); // ツールの登録解除 window.navigator.modelContext.unregisterTool("add-todo"); ``` Copied! ### 宣言的な方法 宣言的な方法は HTML 属性を追加することでフォームを自動で WebMCP ツールとして登録する方法です。 `<form>` 要素に `toolname` と `tooldescription` 属性を追加します。フォーム内の各入力要素はツールの引数として自動的にマッピングされ、入力要素の `name` 属性が引数名として使用されます。 `required` 属性が指定されている入力要素は必須引数としてマークされるように、フォームのバリデーション属性も自動的にスキーマに反映されます。 またオプショナルな属性として、フォームの各入力要素に `toolparamtitle` と `toolparamdescription` 属性を指定して引数のタイトルと説明を追加できます。 `toolparamtitle` 属性が設定されていない場合は `name` 属性の値がタイトルとして使用されます。 `toolparamdescription` 属性が設定されていない場合は `<label>` 要素の内容もしくは `aria-description` 属性の値が説明として使用されます。 ```html <form toolname="add-todo-item" tooldescription="Add a new todo item to the list" > <input name="text" type="text" toolparamtitle="Todo Text" toolparamdescription="The text of the todo item" required /> <button type="submit">Add Todo</button> </form> ``` Copied! このフォームは以下のように WebMCP ツールとして登録されます。 ```json [ { "name": "add-todo-item", "description": "Add a new todo item to the list", "inputSchema": { "type": "object", "properties": { "text": { "type": "string", "title": "Todo Text", "description": "The text of the todo item" } }, "required": ["text"] } } ] ``` Copied! AI エージェントがツールを呼び出すと、ブラウザは関連するフォームにフォーカスし、そのフィールドに入力内容を反映します。デフォルトではフォームは送信されず、ユーザーが手動で送信する必要があります。 `toolautosubmit` 属性が設定されている場合、フォームは自動的に送信されます。 <video src="https://videos.ctfassets.net/in6v9lxmm5c8/7uxXtkHJKeMjNbNMZQnLak/e97224a9a3f9aad83ec44a708ffe7ee2/%C3%A7__%C3%A9__%C3%A5__%C3%A9___2026-02-11_12.21.43.mov"></video> `toolautosubmit` 属性を使用しツールが呼び出された時にフォームが自動でサブミットされている場合、 [SubmitEvent](https://developer.mozilla.org/ja/docs/Web/API/SubmitEvent) の `agentInvoked` プロパティが `true` に設定されます。これにより開発者はフォームが AI エージェントによって送信されたかどうかを判別できます。さらに `SubmitEvent` には `respondWith` メソッドが追加されており、AI エージェントにフォームの結果を返すために使用できます。 ```javascript document.querySelector("form").addEventListener("submit", (e) => { e.preventDefault(); const formData = new FormData(e.target); const text = formData.get("text").trim(); addTask(text); taskInput.value = ""; if (e.agentInvoked) { e.respondWith(Promise.resolve(\`Added todo: ${text}\`)); } return; }); ``` Copied! ### ツール関連のイベント AI エージェントがツールを呼び出したときには `toolactivated` イベントが、ツールの実行がキャンセルされた（ユーザーがツールの使用を拒否した or フォームの `reset` ボタンが押された）ときには `toolcancel` イベントが発生します。 ```javascript window.addEventListener("toolactivated", ({ toolName }) => { console.log(\`the tool "${toolName}" execution was activated.\`); }); window.addEventListener("toolcancel", ({ toolName }) => { console.log(\`the tool "${toolName}" execution was cancelled.\`); }); ``` Copied! ### ツールが呼び出された場合の CSS 疑似クラス AI エージェントがツールを呼び出したとき、以下の CSS 疑似クラスを使用してビジュアルフィードバックを提供できます。 - `:tool-form-active`: ツールが呼び出されたときに、対応する `toolname` 属性を持つフォーム要素に適用されます。 - `:tool-submit-active`: ツールが呼び出されたときにフォームの送信ボタンに適用されます。 ```css form:tool-form-active { border: 2px solid red; background-color: pink; } button:tool-submit-active { background-color: green; } ``` Copied! <video src="https://videos.ctfassets.net/in6v9lxmm5c8/2sOOvH9pD5C2JWBApCPd3B/46bdf8e92a2b5697c6ae2a5779f22658/%C3%A7__%C3%A9__%C3%A5__%C3%A9___2026-02-11_12.48.20.mov"></video> ## 参考 - [WebMCP](https://webmachinelearning.github.io/webmcp/) - [webmachinelearning/webmcp: 🤖 WebMCP](https://github.com/webmachinelearning/webmcp) - [webmcp/docs/proposal.md at main · webmachinelearning/webmcp](https://github.com/webmachinelearning/webmcp/blob/main/docs/proposal.md) - [WebMCP Early Preview - Google ドキュメント](https://docs.google.com/document/d/1rtU1fRPS0bMqd9abMG_hc6K9OAI6soUy3Kh00toAgyk/edit?tab=t.0) - [WebMCP - Chrome Platform Status](https://chromestatus.com/feature/5117755740913664) - [GoogleChromeLabs/webmcp-tools](https://github.com/GoogleChromeLabs/webmcp-tools) ## 記事の理解度チェック 以下の問題に答えて、記事の理解を深めましょう。 ### フォームの要素に toolparamdescription 属性が設定されていない場合、引数の説明として使用されるものはどれか？ - <label> 要素の内容もしくは aria-description 属性の値 正解！ toolparamdescription 属性が設定されていない場合は <label> 要素の内容もしくは aria-description 属性の値が説明として使用されます。 - name 属性の値 もう一度考えてみましょう name 属性の値は toolparamtitle が設定されていない場合のタイトルとして使用されます。説明ではありません。 - placeholder 属性の値 もう一度考えてみましょう - title 属性の値 もう一度考えてみましょう ### toolautosubmit 属性を使用してフォームが AI エージェントによって自動送信された場合、SubmitEvent のどのプロパティが true に設定されるか？ - agentInvoked 正解！ toolautosubmit 属性を使用しツールが呼び出された時にフォームが自動でサブミットされている場合、SubmitEvent の agentInvoked プロパティが true に設定されます。 - autoSubmitted もう一度考えてみましょう - isTrusted もう一度考えてみましょう - toolActivated もう一度考えてみましょう --- # WSLからネイティブLinuxに乗り換えてよかったこと --- publish: true personal_category: false title: "WSLからネイティブLinuxに乗り換えてよかったこと" source: "https://zenn.dev/texia/articles/c98da5518233a7" site: "Zenn" author: - "[[Zenn]]" published: 2026-02-08 created: 2026-02-11 description: tags: - "clippings" - "NewsClip" description_AI: "筆者はWSLでのメモリ不足に悩み、ネイティブLinuxへ移行したところ、予想を上回る快適さを実感したと述べている。移行の主な利点として、メモリの余裕が大幅に増え、重い分析コードが安定して実行できるようになったこと、GPU関連のストレスが軽減され試行回数が増えたこと、Linuxアプリを気軽に試せるようになったこと、GNOMEデスクトップ環境の使いやすさなどを挙げている。Nix/home-managerによる環境の言語化は再現性において強力な安心感をもたらすが、設定の持ち運びにおける再構築コストも考慮すべき点としている。結論として、重い処理や環境再現性を重視するユーザーにはネイティブLinuxが非常に有効である一方、現状のWSLで不満がない場合は無理に移行する必要はないと述べている。" --- --- > [!NOTE] 目次 ```table-of-contents title: minLevel: 0 maxLevel: 0 includeLinks: true ``` --- > [!NOTE] リスト掲載用文字列 - [WSLからネイティブLinuxに乗り換えてよかったこと](https://zenn.dev/texia/articles/c98da5518233a7)【Zenn】(2026年02月08日) --- > [!NOTE] この記事の要約（箇条書き） - WSLからネイティブLinuxへの移行は、期待以上に快適だった。 - 最も効果があったのはメモリの余裕で、ビッグデータ分析の安定性が向上した。 - GPU関連のストレスが減り、Linux向けアプリを試すハードルも下がった。 - GNOMEデスクトップのシンプルで認知負荷の低い操作感が気に入った。 - Hyprlandのようなカスタマイズ性の高いデスクトップ環境に触れ、Linuxデスクトップの面白さを再認識した。 - Nix/home-managerは環境再現性に安心感をもたらすが、初期導入や設定管理の側面で考慮すべき点もある。 - 重い処理や環境再現性を重視するユーザーにはネイティブLinuxが推奨される。 > [!NOTE] 要約おわり --- テクシア　テックブログ](https://zenn.dev/p/texia) [Publicationへの投稿](https://zenn.dev/faq#what-is-publication) 70 20[tech](https://zenn.dev/tech-or-idea) WSLにはかなりお世話になってきたし、正直そこまで不満はなかったです。 ただ、ビッグデータ寄りの分析を回すときにメモリ不足が頻発して、コード側に余計な工夫を入れるのがしんどくなってきました。 「そこまで変わらんだろ」と思いつつネイティブLinuxに移行したんですが、結論としては想像以上に快適でした。 いまはもうWSLに戻ることはないかなという感覚です。 ## まず結論 - 体感で一番効いたのはメモリ余裕 - GPU周りのモヤモヤが減って、試行回数が増えた - Linux向けアプリを「気軽に試す」までのハードルが下がった - GNOMEの使い心地が想像よりだいぶ良かった ## 体感No.1はメモリ余裕 ここは本当に如実でした。 WSL時代だと落ちていた分析コードが、ネイティブLinuxだと素直に完走するケースが増えました。 細かい最適化に時間を使うより、まず実験を回せるのがかなり大きいです。 開発スピードにもそのまま効いています。 ## GPUのストレスが減って、試行が増えた GPU絡みの挙動で止まる時間が減って、「とりあえず試す」がやりやすくなりました。 この差は地味に見えて、積み上がるとかなり大きいです。 `ghostty` や `Zed` みたいな話題のLinuxアプリも、導入までのハードルが下がりました。 前は「入れられるけど面倒」だったのが、いまは「とりあえず触る」ができる感覚です。 ## GNOME、思ってたより全然良い 最初は「Linuxデスクトップは慣れが必要そう」と思っていました。 でも実際に使うと、GNOMEの情報密度と操作感がちょうど良かったです。 アプリ切り替え、通知、ワークスペースの挙動がシンプルで、認知負荷が低いのが気に入っています。 ## Hyprlandを見て「Linuxデスクトップおもしろい」となった Linux面白いなと思って動画を見漁っていたとき、Hyprlandのカスタマイズ例が刺さりました。 <iframe src="https://www.youtube-nocookie.com/embed/RPwovTInagE" allow="accelerometer; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture" allowfullscreen=""></iframe>公開されているdotfilesも見たんですが、作り込みがすごくてビビり散らかしました。 ## Nix / home-managerは安心感が強い（でも重さもある） Nixを使うと、 `Chrome` や `Obsidian` みたいなアプリまで含めて環境を言語化できるのが良いです。 再現性の安心感はかなりあります。 一方で、ここはデメリットにもなります。 Nixなしでカスタマイズを進めると、OS再インストールやPC移行のときに設定の持ち運びがしんどくなる。 この再構築コストは、先に意識しておいたほうがいいです。 ## 向いてる人、向いてない人 結論としては、重い処理や環境再現性に価値を感じる人にはネイティブLinuxはかなり相性がいいです。 逆に、今のWSL運用で困っていないなら無理に移行する必要はないと思います。 70 20 [](https://zenn.dev/p/texia) [テクシア　テックブログ](https://zenn.dev/p/texia) [Publication](https://zenn.dev/faq#what-is-publication) ようこそ、仙台の隠れたIT宝島へ！私たちは、お客様の「困った」を「助かった！」に変えるSES企業です。高品質なサービスと技術力で、企業の成長をバックアップしています。 --- # Xperia 1 VII XQ-FS44 ヘルプガイド Android 16へのアップデート後の変更点 --- publish: true personal_category: true title: "Xperia 1 VII XQ-FS44 | ヘルプガイド | Android 16へのアップデート後の変更点" source: "https://helpguide.sony.net/mobile/xperia-1m7/v1/ja/contents/changes_update_software_android_16.html" site: "Copyright 2025 Sony Corporation" author: - "[[Sony Corporation]]" published: created: 2026-02-15 description: tags: - "clippings" - "NewsClip" description_AI: "Android 16へのソフトウェアアップデートにより、Xperiaの多くの機能に変更が加えられた。設定メニューでは項目名や配置が変更され、「モード」という新機能が追加された。これは、特定の状況下で通知を管理するものである。電話アプリの画面デザインと、画面ロック中の着信操作も変更され、設定により操作方法をカスタマイズすることが可能である。サイドセンスの設定は「システム」メニュー下の「ジェスチャー」内に移動し、マルチ画面やポップアップウィンドウの活用ガイドと統合された。ロック画面の設定はホーム画面からもアクセスできるようになり、「タップしてロック画面を表示」の項目名も変更された。スクリーンミラーリング機能はクイック設定パネルの「キャスト」から利用する形に変更され、旧来の設定パスは削除された。Wi-Fiテザリングの項目は「Wi-Fi アクセス ポイント」に名称が変わり、QRコードによる接続も可能である。バッテリー情報の確認方法や、テキストメッセージに使用するSIMの「毎回確認」オプションの削除、アプリ自動更新設定の変更、かんたんホームの設定場所の変更など、多岐にわたる更新が行われた。" --- --- > [!NOTE] 目次 ```table-of-contents title: minLevel: 0 maxLevel: 0 includeLinks: true ``` --- > [!NOTE] リスト掲載用文字列 - [Xperia 1 VII XQ-FS44 | ヘルプガイド | Android 16へのアップデート後の変更点](https://helpguide.sony.net/mobile/xperia-1m7/v1/ja/contents/changes_update_software_android_16.html)【Copyright 2025 Sony Corporation】() --- > [!NOTE] この記事の要約（箇条書き） - Android 16へのソフトウェアアップデートにより、既存機能の変更点がある。 - **設定メニューの項目変更**: 多くの項目名が変更・追加され、「モード」が新設された。例：「テザリング」→「アクセス ポイントとテザリング」、「機器接続」→「接続設定」など。 - **電話アプリの変更**: 画面デザインと画面ロック中の着信操作が変更された。設定でシングルタップ操作も可能。 - **モード機能の追加**: 就寝中、仕事中、運転中などの状況に合わせて通知をブロックする機能が設定メニューに追加された。クイック設定パネルの「サイレントモード」と「おやすみ時間モード」は「モード」に統合された。 - **サイドセンスの変更**: 設定パスが「操作と表示」から「システム」>「ジェスチャー」>「サイドセンス」へ移動した。マルチ画面やポップアップウィンドウの活用ガイドも含まれるようになった。 - **ロック画面設定の変更**: ホーム画面からロック画面の設定を開けるようになり、「タップしてロック画面を表示」が「画面をダブルタップして通知を確認」に名称変更された。 - **スクリーンミラーリングの変更**: クイック設定パネルの「キャスト」から利用する形になり、旧来の設定項目は削除された。終了操作も変更された。 - **Wi-Fiテザリングの名称変更**: 「Wi-Fiテザリング」は「Wi-Fi アクセス ポイント」に名称が変更された。QRコードでの接続に対応。 - **バッテリー情報の確認方法の変更**: 確認パスが「デバイス情報」>「バッテリー情報」から「システム」>「デバイス診断」>「コンポーネントの状態」>「バッテリーの状態」へ変更された。 - **その他の変更点**: テキストメッセージSIM設定から「毎回確認」が削除された。アプリの自動更新設定はGoogle Playアプリから行う形になり、「かんたんホーム」の設定パスも変更された。 > [!NOTE] 要約おわり --- ## Android 16へのアップデート後の変更点 Android 16へのソフトウェアアップデートの他に、既存の機能にもいくつかの変更点があります。主な変更点は以下の通りです。 このヘルプガイドは、Android 16のすべての特長や機能を紹介しているわけではありません。主に操作手順が変更になった機能について説明しています。アップデート後の特長や機能、設定、画面デザインの一部が、このヘルプガイドの記載内容と異なる場合があります。 ### 設定メニューの項目の変更 設定メニューの項目の並び順が変更になりました。また、変更になった項目や新しく追加された項目があります。 #### Android 16の設定メニュー  #### 設定メニューの主な変更／追加項目 | 対象項目 | Android 15 | Android 16 | | --- | --- | --- | | ［設定］ > ［ネットワークとインターネット］ | ［テザリング］ | ［アクセス ポイントとテザリング］ | | ［設定］ > ［ネットワークとインターネット］ > ［アクセス ポイントとテザリング］ | ［Wi-Fiテザリング］ | ［Wi-Fi アクセス ポイント］ | | ［設定］ | ［機器接続］ | ［接続設定］ | | ［設定］ > ［接続設定］ | ［新しい機器とペア設定する］ | ［新しいデバイスとペア設定］ | | ［設定］ > ［接続設定］ > ［新しいデバイスとペア設定］ | ［機器名］ | ［デバイス名］ | | ［設定］ > ［アプリ］ | ［標準のアプリ］ | ［デフォルトのアプリ］ | | ［設定］ > ［音設定］ | ［通知音］ | ［デフォルトの通知音］ | | ［設定］ > ［音設定］ | ［アラーム音］ | ［デフォルトのアラーム音］ | | ［設定］ > ［音設定］ | ［充電開始音］ | ［充電時の音とバイブレーション］ | | ［設定］ > ［音設定］ | ［タッチ操作音］ | ［タッチ / クリック操作音］ | | ［設定］ | － | ［モード］ | | ［設定］ > ［画面設定］ | ［画面消灯］ | ［画面自動消灯］ | | ［設定］ > ［システム］ | ［言語］ | ［言語と地域］ | | ［設定］ > ［セキュリティ］ > ［画面ロック］ | ［ロックNo.］ | ［PIN］ | | ［設定］ > ［セキュリティ］ | ［指紋設定］ | ［指紋］ | | ［設定］ | ［パスワード、パスキー、アカウント］ | ［パスワードとアカウント］ | | ［設定］ | ［緊急情報と緊急通報］ | ［安全性と緊急情報］ | ### 電話アプリの変更点 電話アプリの画面が変わりました。  1. メニュー タップすると［連絡先］、［設定］、［通話履歴］などのメニューが表示されます。［ヘルプとフィードバック］をタップすると、電話アプリについて詳しい情報がご確認いただけます。 2. お気に入り お気に入りの連絡先が表示されます。 3. 連絡先を表示 タップすると連絡先が表示されます。 4. 画面切替タブ ホーム画面とキーパッド画面を切り替えます。 画面ロック中に電話を受けるときの操作が変わりました。 - 着信に応答するには（着信アイコン）を右にスワイプします。 - 着信を拒否するには（着信アイコン）を左にスワイプします。  #### ヒント - 画面ロック中に電話を受けるときの操作を、左右のスワイプから1回タップする操作に変更できます。（メニューアイコン） > ［設定］ > ［着信時の操作］ > ［着信時の操作］をタップし、［シングルタップ］を選んでください。 ### モード 設定メニューに［モード］が追加になりました。 就寝中、仕事中、運転中などの特定の状況において集中できるように、通知をブロックするタイミングを決めることができます。 ［設定］ > ［モード］をタップし、希望の項目をタップして設定してください。 **サイレント モード** ：必要な通知のみ届くよう設定することで、通知を最小限に抑えます。 **おやすみ時間** ：アラームを設定し、画面を暗くして、通知をブロックします。 **運転** ：運転に集中できるように通知をブロックします。 **独自のモードを作成する** ：モードをカスタマイズできます。アイコンを選択し、モード名を入力して［完了］ボタンをタップしたあと、希望の項目を設定してください。 #### ご注意 - ［設定］ > ［音設定］ > ［サイレント モード］の項目はなくなりました。 - クイック設定パネルの （サイレント モード）と （おやすみ時間モード）はなくなりました。クイック設定パネルで （モード）をタップして設定してください。 #### ヒント - クイック設定パネルから （モード）の設定を行うこともできます。 ### サイドセンスの変更点 ［設定］ > ［操作と表示］ > ［サイドセンス］の項目はなくなりました。 サイドセンスは下記の手順で使うことができます。 #### サイドセンスをオン／オフする 1. ［設定］ > ［システム］ > ［ジェスチャー］ > ［サイドセンス］を選ぶ。 2. ［サイドセンスバーを使用する］スイッチをタップして、機能をオン／オフする。 #### マルチ画面と操作の活用ガイドを見る サイドセンスのほか、分割画面（マルチウィンドウ）、ポップアップウィンドウの活用ガイドを見ることができます。 ［設定］ > ［システム］ > ［ジェスチャー］ > ［サイドセンス］ > ［マルチ画面と操作の活用ガイドを表示］をタップし、［活用ガイド］画面の希望の項目をタップしてください。  #### ヒント - アプリランチャーメニューについて詳しくは、［活用ガイド］ > ［サイドセンス］をご覧ください。 ### ロック画面の設定の変更点 - ホーム画面からもロック画面の設定を開くことができるようになりました。ホーム画面の何も表示されていない部分を長押しし、［壁紙とスタイル］ > ［ロック画面］ > ［ロック画面のその他の設定］をタップしてください。 - ［タップしてロック画面を表示］スイッチは［画面をダブルタップして通知を確認］の項目に変わりました。 ### スクリーンミラーリングを使ってテレビの画面に表示する スクリーンミラーリングを使って、ワイヤレスでテレビの画面や大きなディスプレイに本機の画面を表示することができます。Wi-Fi Direct ^® 接続で2つの機器を接続し、写真を楽しんだりテレビのスピーカーを使って音楽を聞くこともできます。 スクリーンミラーリングはクイック設定パネルのキャストから利用できます。 あらかじめ、本機がWi-Fi ^® ネットワークに接続されていることを確認してください。 1. **テレビ側** ：テレビの取扱説明書に従ってスクリーンミラーリング機能をオンにする。 2. **本機側** ：画面上部から下に2回スワイプし、クイック設定パネルを開く。 3. クイック設定パネルを左右にスワイプして、 （キャスト）をタップしたあと、［設定］ボタンをタップする。  #### ヒント - クイック設定パネルの中に （キャスト）が見つからないときは、 （編集アイコン）をタップし、 （キャスト）を長押ししてから画面上部へドラッグ＆ドロップで移動してください。 4. 右上の （オプションアイコン） > ［ワイヤレス ディスプレイの有効化］のチェックボックスにチェックを付ける。 5. 接続する機器をタップする。 #### スクリーンミラーリングを終了するには クイック設定パネルの （キャスト）をタップし、［接続を解除］をタップする。 - 以下の操作でスクリーンミラーリングを解除することはできなくなりました。 画面上部から下にスワイプし、スクリーンミラーリングの通知の横の （展開アイコン） > ［切断］ > ［OK］をタップする。 #### ご注意 - ［設定］ > ［機器接続］ > ［接続の詳細設定］の、［スクリーンミラーリング］の項目はなくなりました。 - スクリーンミラーリングに対応のテレビを使用してください。 - スクリーンミラーリングを使うときは、本機のWi-Fiアンテナの部分を手などで覆わないようにしてください。 - スクリーンミラーリング使用中は、Wi-Fiのネットワーク環境が画像品質に影響を与えることがあります。 #### ヒント - 設定メニューのキャストからスクリーンミラーリング機能を使うこともできます。 ［設定］ > ［接続設定］ > ［接続の詳細設定］ > ［キャスト］をタップします。右上の （オプションアイコン）をタップし、［ワイヤレス ディスプレイの有効化］のチェックボックスにチェックを付けたあと、接続する機器をタップしてください。 ### Wi-Fiテザリング ［Wi-Fiテザリング］の項目は、［Wi-Fi アクセス ポイント］に名称が変わりました。 本機を無線LAN（Wi-Fi）アクセスポイントとして利用し、複数の無線LAN（Wi-Fi）対応機器をインターネットに同時に接続することができます。 #### Wi-Fiアクセスポイント機能を使う 1. ［設定］ > ［ネットワークとインターネット］ > ［アクセス ポイントとテザリング］をタップする。 2. ［Wi-Fi アクセス ポイント］をタップし、［Wi-Fi アクセス ポイントを使用する］スイッチをタップしてオンにする。 #### Wi-Fiアクセスポイントの設定を変更する 1. ［設定］ > ［ネットワークとインターネット］ > ［アクセス ポイントとテザリング］をタップする。 2. ［Wi-Fi アクセス ポイント］ > ［アクセス ポイント名］をタップし、設定するWi-Fiネットワークのネットワーク名（SSID）を入力し、［OK］をタップする。 お買い上げ時には「Xperia\_XXXX」（XXXXは4桁の数字）が設定されています。 3. ［セキュリティ］をタップし、セキュリティタイプを選ぶ。 必要に応じて、パスワードを入力してください。 #### ご注意 - テザリング機能のご利用には、別途ご契約が必要な場合があります。 - お買い上げ時にはパスワードがランダムに設定されていますが、任意のパスワードに変更することもできます。 - （QRコードアイコン）をタップするとWi-Fiテザリングの情報のQRコードを表示します。QRコードを読み取ると簡単な操作でWi-Fiテザリングに接続できます。 - 6 GHz帯でWi-Fiアクセスポイントを利用する場合は、セキュリティタイプで［WPA3-Personal］、［WPA2/WPA3-Personal］または［Enhanced Open］を選んでください。 ### バッテリー情報の確認方法の変更 ［設定］ > ［デバイス情報］ > ［バッテリー情報］の項目はなくなりました。 バッテリー情報は、［設定］ > ［システム］ > ［デバイス診断］ > ［コンポーネントの状態］ > ［バッテリーの状態］をタップして確認することができます。 ### その他の変更点 #### テキストメッセージに使用するSIMを設定する際の、選択項目 ［設定］ > ［ネットワークとインターネット］ > ［SIM］ > ［テキスト メッセージ］の、［毎回確認］の選択項目はなくなりました。 ［設定］ > ［ネットワークとインターネット］ > ［SIM］ > ［テキスト メッセージ］で、テキストメッセージに使用するSIMを選択してください。 #### アプリ自動更新の設定方法の変更 ［設定］ > ［システム］ > ［システムアップデート］ > （オプションアイコン） ＞ ［設定］の、［アプリの自動更新］の項目はなくなりました。 アプリの自動更新の設定を変更するには、以下の方法で行ってください。 1. ホーム画面で （Google Playアイコン）をタップする。 2. アカウントアイコンをタップし、設定メニューの中からアプリの自動更新を探してタップする。 3. 希望の項目を設定する。 #### かんたんホームの設定 ［設定］の［操作と表示］の項目はなくなりました。 かんたんホームは、［設定］ > ［アプリ］ > ［デフォルトのアプリ］ > ［ホームアプリ］ > ［かんたんホーム］ > ［OK］をタップして設定してください。 この説明はお役に立ちましたか？ TP1002100418 --- # 【2026年】note新機能（カイゼン）のお知らせまとめ｜note公式 --- publish: true personal_category: false title: "【2026年】note新機能（カイゼン）のお知らせまとめ｜note公式" source: "https://note.com/info/n/nb50a11d765b8" site: "note（ノート）" author: - "[[note公式]]" published: 2026-02-03 created: 2026-02-16 description: "クリエイターのみなさんからの貴重な声をもとに、noteでは日々、新機能（カイゼン）の開発に励んでいます。この記事では、2026年1月以降にリリースした新機能やカイゼン情報をまとめていきます。記事の更新は月1回です。気になる機能があれば、ぜひお試しください！ 2026年1月：日本語で書いた記事を、そのまま世界中の読者に届けられる「自動での多言語対応」テスト運用を開始 1月13日 【事前告知】世界中の読者にコンテンツを届けやすくするために、自動での多言語対応をはじめます 1月15日 記事内にLINE友だち追加ボタンを入れられるようになりました 次回の更新は3月頭を予定していま" tags: - "clippings" - "NewsClip" description_AI: "note公式は、2026年1月以降にリリースされた新機能およびカイゼン情報をまとめており、この記事は月1回更新される予定である。2026年1月には、日本語で書かれた記事を世界中の読者に届けられる「自動での多言語対応」のテスト運用を1月13日に開始した。また、1月15日には記事内にLINE友だち追加ボタンを設置できるようになった。次回の更新は3月上旬が予定されている。" --- --- > [!NOTE] 目次 ```table-of-contents title: minLevel: 0 maxLevel: 0 includeLinks: true ``` --- > [!NOTE] リスト掲載用文字列 - [【2026年】note新機能（カイゼン）のお知らせまとめ｜note公式](https://note.com/info/n/nb50a11d765b8)【note（ノート）】(2026年02月03日) --- > [!NOTE] この記事の要約（箇条書き） - note公式が2026年1月以降にリリースされた新機能とカイゼン情報をまとめている。 - この記事は月1回更新される。 - 2026年1月の主な新機能・カイゼンは以下の通り： - 1月13日：「自動での多言語対応」のテスト運用を開始し、日本語記事を世界中の読者に届けられるようになった。 - 1月15日：記事内にLINE友だち追加ボタンを設置できるようになった。 - 次回の更新は3月上旬を予定している。 > [!NOTE] 要約おわり --- - [ #新機能 ](https://note.com/hashtag/%E6%96%B0%E6%A9%9F%E8%83%BD) - [ #カイゼン ](https://note.com/hashtag/%E3%82%AB%E3%82%A4%E3%82%BC%E3%83%B3) 【2026年】note新機能（カイゼン）のお知らせまとめ｜note公式 --- # ミニPCユーザー待望の『KeyGo Gen 2』出資開始！13インチ画面とキーボードが合体、ドライバー不要でOS問わず使える「万能ドック」が約4万円 --- publish: true personal_category: false title: "ミニPCユーザー待望の『KeyGo Gen 2』出資開始！13インチ画面とキーボードが合体、ドライバー不要でOS問わず使える「万能ドック」が約4万円" source: "https://daily-gadget.net/notepc/107119/" site: "デイリーガジェット" author: - "[[デイリーガジェット編集長]]" published: 2026-02-11 created: 2026-02-11 description: "高性能なミニPCやシングルボードコンピュータ（SBC）の性能を、場所を選ばずに引き出せるユニークな周辺機器が登場しました。ディスプレイとキーボードが一体化した『KeyGo Gen 2』は、PC本体と接続するだけでノートPCのような操作環境を" tags: - "clippings" - "NewsClip" description_AI: "高性能なミニPCやシングルボードコンピュータ（SBC）の性能を場所を選ばずに引き出せる、ディスプレイとキーボードが一体化したユニークな周辺機器「KeyGo Gen 2」が発表された。本機はPC本体と接続するだけでノートPCのような操作環境を構築できるデバイスである。前モデルからディスプレイ解像度を向上させ、スピーカーも新たに搭載するなど実用性を強化した。13インチの高解像度タッチスクリーンと調整可能なRGBバックライト付きキーボードを統合し、約1kgの軽量デザインを実現している。USB Type-C接続により専用ドライバー不要で、WindowsやmacOSだけでなく、LinuxやBIOS画面の操作にも対応する汎用性の高さが特徴である。現在Kickstarterにてクラウドファンディングが進行中で、出資額は280ドル（約43,000円）から、2026年5月の出荷が予定されている。ミニPC運用の「ラストワンマイル」を埋める有力なソリューションである。" --- --- > [!NOTE] 目次 ```table-of-contents title: minLevel: 0 maxLevel: 0 includeLinks: true ``` --- > [!NOTE] リスト掲載用文字列 - [ミニPCユーザー待望の『KeyGo Gen 2』出資開始！13インチ画面とキーボードが合体、ドライバー不要でOS問わず使える「万能ドック」が約4万円](https://daily-gadget.net/notepc/107119/)【デイリーガジェット】(2026年02月11日) --- > [!NOTE] この記事の要約（箇条書き） - 高性能ミニPCやシングルボードコンピュータ（SBC）向けの、ディスプレイとキーボードが一体化した「KeyGo Gen 2」が登場しました。 - PC本体と接続するだけで、ノートPCのような操作環境を構築できます。 - **主な特徴:** - 13インチの高解像度タッチスクリーン（10点マルチタッチ対応、60Hzリフレッシュレート）。 - 調整可能なRGBバックライト付きキーボード。 - 新たにスピーカーを内蔵。 - 約1kgの軽量・薄型デザイン（約320 x 150 x 20mm）。 - USB Type-Cポート2基を搭載し、USB PD給電に対応。 - 専用ドライバー不要で、Windows、macOS、Linux、BIOS画面操作など、幅広いOSや用途で汎用的に使用可能。 - 現在Kickstarterでクラウドファンディングが進行中。出資額は280ドル（約43,000円）からで、別途送料が必要です。 - 出荷は2026年5月を予定しており、前モデルの実績から信頼性が期待されます。 - ミニPCの携帯性と利便性を高め、「ラストワンマイル」の課題を解決するデバイスとして注目されています。 > [!NOTE] 要約おわり --- [ホーム](https://daily-gadget.net/) <video xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml" src="blob:https://daily-gadget.net/2b7180b2-085b-498a-8df3-ea6ca147a16d"></video> 高性能なミニPCやシングルボードコンピュータ（SBC）の性能を、場所を選ばずに引き出せるユニークな周辺機器が登場しました。ディスプレイとキーボードが一体化した『 [KeyGo Gen 2](https://www.kickstarter.com/projects/1794064432/keygo-gen2-ultra-slim-folding-keyboard-with-4k-touch-screen?ref=1ou4x9) 』は、PC本体と接続するだけでノートPCのような操作環境を構築できるデバイスです。前モデルからディスプレイ解像度を向上させ、スピーカーも新たに搭載するなど実用性を強化。現在Kickstarterにてクラウドファンディングが進行中で、ミニPCユーザーやサーバー管理者にとって、見逃せない一台となりそうです。  ## 13インチ画面とRGBキーボードを統合した「持ち運べるコンソール」 『KeyGo Gen 2』の最大の特徴は、クラムシェル型のノートPCから「PC本体」を取り除いたような独特のフォームファクタです。13インチのタッチスクリーンと物理キーボードがヒンジで結合されており、使用しない時は折りたたんで携帯できます。 前モデル（Gen 1）では12.8インチ（1920 x 720）という特殊なアスペクト比の液晶が採用されていましたが、Gen 2では13インチへとわずかに大型化し、より高解像度なパネルへと刷新されました。リフレッシュレートは60Hzを維持しつつ、10点マルチタッチに対応しているため、Windows等のOS操作も直感的に行えます。 また、筐体サイズは約320 x 150 x 20mm（12.6 x 5.9 x 0.8インチ）、重量は約1kg（2.2ポンド）と、一般的なモバイルノートPCと同等の携帯性を確保しています。今回からキーボードには調整可能なRGBバックライトが搭載され、新たにスピーカーも内蔵されたことで、メディア視聴用端末としての使い勝手も向上しています。 ## ドライバー不要の「USB-C接続」がもたらす汎用性の高さ 本機は単なるサブディスプレイではなく、入力デバイスを兼ねた「コンソール」として機能します。接続インターフェースにはUSB Type-Cポートを2基備えており、USB PD（Power Delivery）による給電に対応しています。 特筆すべきは、ディスプレイが「通常の外部モニター」として認識される点です。専用ドライバーのインストールが不要なため、WindowsやmacOSだけでなく、Linuxを搭載した開発ボードや、BIOS画面の操作が必要なメンテナンス用途でも即座に使用可能です。ミニPCを外出先で使いたい場合はもちろん、メインマシンの手元に置くセカンドスクリーン兼サブキーボードとしても活用できるでしょう。 なお、ストレッチゴールとして、キー配列の追加やBluetooth接続への対応も計画されています。基本的には有線接続での安定性を重視しつつ、無線化の可能性も残されている点は、ガジェット好きの心をくすぐる仕様です。  ## ミニPC運用の「ラストワンマイル」を埋める有力な投資先 Kickstarterでの出資額は280ドル（記事執筆時点のレートで約43,000円）からとなっており、別途送料が必要です。製品の出荷は2026年5月を予定しています。クラウドファンディング特有のリスクとして、製品開発の遅延や計画中止の可能性はゼロではありませんが、前モデルである初代KeyGoが出資者へ無事に出荷され、スペック通りの仕様を満たしていた実績は安心材料と言えます。  ミニPCはモニターとキーボードがないとただの箱になりがちですが、本機はその課題をスマートに解決します。モバイルモニターとキーボードを別々に持ち歩く煩わしさから解放されたい方や、外出先でもいつものミニPC環境で作業したい方にとって、この『KeyGo Gen 2』は間違いなく買いの一台です。 --- # 事業継続を見据えたセキュリティを考える 特別企画 リスク対策.com 新建新聞社 --- publish: true personal_category: false title: "事業継続を見据えたセキュリティを考える | 特別企画 | リスク対策.com | 新建新聞社" source: "https://www.risktaisaku.com/articles/-/109303" site: "リスク対策.com" author: - "[[リスク対策.com]]" published: created: 2026-02-16 description: "サイバー攻撃によるインシデントが国内で相次いでいる。サプライチェーンを巻き込んで経済社会に多大な影響を及ぼす事案が連続、初動対応から事業継続まで含めたセキュリティ体制の構築・運営は2026年の最重要課題ともいえる。「防げない時代」にどう備えるか。本紙は昨年末、NICTナショナルサイバートレーニングセンターの園田道夫センター長とIT基盤の総合的な支援を手がけるアライドテレシスのセキュリティ開発責任者と現場担当者での鼎談を実施。企業を取り巻くサイバーリスク環境、課題と解決策、今後の方向性を語ってもらった。" tags: - "clippings" - "NewsClip" description_AI: "2026年2月16日、IT・テクノロジーカテゴリにて、「事業継続を見据えたセキュリティを考える～最大化するサイバーリスク 防げない時代の備えとは？～」と題した鼎談が開催された。国立研究開発法人情報通信研究機構（NICT）の園田道夫氏と、アライドテレシス株式会社の石本一生氏、阿部有希氏が参加し、サイバーセキュリティの現状と課題、そして解決策について議論した。近年、RaaSの登場や仮想通貨による匿名性の確保によりサイバー犯罪のビジネスモデルが確立され、ランサムウェア攻撃が増加している。攻撃を100%防ぐことは不可能であり、侵入を前提とした被害の最小化、早期検知、迅速な復旧が重要である。コロナ禍での急速なリモート環境整備により、セキュリティ対策が後回しにされた企業も少なくない。システム分離や閉域ネットワークが導入されていても、VPN装置などの抜け穴が存在し、侵入被害が拡大するケースが指摘された。ベンダーとの責任分界が曖昧なまま運用されているVPN装置の脆弱性放置が問題であり、明確な契約やモニタリングサービスの利用が推奨される。また、セキュリティ専門人材の不足や異動が多い現状も課題である。セキュリティ対策を推進するには、経営層の理解とガバナンスが不可欠であり、CISO（最高情報セキュリティ責任者）に適切な予算と権限を与えることが求められる。経営層への説明には、監督官庁のガイドライン準拠性や、システム停止による具体的な経済的損失を定量的に示すことが有効である。他業界のインシデント報告書やBCPひな型も参考となる。サイバー攻撃は事業継続計画（BCP）におけるIT-BCPの重要な課題であり、ITシステムの被害を最小限に抑え、早期復旧を実現することで、事業の損失拡大やサービス低下を防ぐことがIT-BCPの意義である。アライドテレシスは、ゼロトラストセキュリティ、脆弱性診断、3-2-1バックアップなどの幅広いサービスを提供し、顧客の実情に合わせたセキュリティ対策を支援している。" --- --- > [!NOTE] 目次 ```table-of-contents title: minLevel: 0 maxLevel: 0 includeLinks: true ``` --- > [!NOTE] リスト掲載用文字列 - [事業継続を見据えたセキュリティを考える | 特別企画 | リスク対策.com | 新建新聞社](https://www.risktaisaku.com/articles/-/109303)【リスク対策.com】() --- > [!NOTE] この記事の要約（箇条書き） - 発行日：2026年2月16日 - カテゴリ：IT・テクノロジー - 鼎談テーマ：「事業継続を見据えたセキュリティを考える ～最大化するサイバーリスク 防げない時代の備えとは？～」 - 参加者：国立研究開発法人情報通信研究機構（NICT）園田道夫氏、アライドテレシス株式会社 石本一生氏、阿部有希氏。 - サイバー攻撃の現状： - RaaS（ランサムウェア・アズ・ア・サービス）などにより、サイバー犯罪のビジネスモデルが確立され、攻撃品質が安定・増加。 - 匿名性の高い仮想通貨の使用も犯罪者の動機を高めている。 - 攻撃を100%防ぐのは不可能であり、被害の最小化、早期検知、迅速な復旧が重要。 - コロナ禍でリモート環境整備が急がれ、セキュリティが後回しになったケースが多い。 - 課題と解決策： - システム分離や閉域ネットワークでも抜け穴（例：VPN装置）があるため、奥まで到達されない構造と「防火壁」のような仕組みが必要。 - VPN装置などのメンテナンス責任がベンダーと企業の間で曖昧になり、脆弱性が放置される問題がある。契約の明確化やモニタリングサービス利用が推奨される。 - セキュリティ対策の意欲はあっても、何から手をつければ良いか分からない企業が多い。 - 経営層の理解とガバナンスが不可欠で、CISO（最高情報セキュリティ責任者）の任命と予算・権限付与が重要。 - 経営層を動かすには、監督官庁のガイドラインや、システム停止による財務インパクト（損失の定量化）を示すことが有効。 - 他社のインシデント検証報告書やBCPひな型（医療業界など）も参考に。 - IT-BCPの重要性： - サイバー攻撃は事業継続計画（BCP）の課題であり、IT-BCPはITシステム被害を減らし、早期復旧を通じて損失の倍加や便益の減衰を防ぐ役割を持つ。 - アライドテレシスは、ゼロトラストセキュリティ、脆弱性診断、3-2-1バックアップなどのサービスを提供し、顧客に寄り添った支援を行う。 > [!NOTE] 要約おわり --- - [HOME](https://www.risktaisaku.com/) 2026/02/16 鼎談 - - [e-mail](https://www.risktaisaku.com/articles/-/) - X 閉じる この機能はリスク対策.PRO限定です。 - 広告表示のない形式で、記事を印刷できます。 - X 閉じる この機能はリスク対策.PRO限定です。 - クリップ記事やフォロー連載は、マイページでチェック！ - あなただけのマイページが作れます。 #### 経営層を動かすためのアクションを起こせ  **参加者** 国立研究開発法人情報通信研究機構（NICT） ナショナルサイバートレーニングセンター長　園田道夫氏（写真中央） アライドテレシス株式会社 開発技術統括本部 ソリューション開発部 部長　石本一生氏（同左） マーケティング本部プロダクトマネジメント部プロダクトプランニンググループ　阿部有希氏（同右） サイバー攻撃によるインシデントが国内で相次いでいる。サプライチェーンを巻き込んで経済社会に多大な影響を及ぼす事案が連続、初動対応から事業継続まで含めたセキュリティ体制の構築・運営は2026年の最重要課題ともいえる。「防げない時代」にどう備えるか。本紙は昨年末、NICTナショナルサイバートレーニングセンターの園田道夫センター長とIT基盤の総合的な支援を手がけるアライドテレシスのセキュリティ開発責任者と現場担当者での鼎談を実施。企業を取り巻くサイバーリスク環境、課題と解決策、今後の方向性を語ってもらった。（※文中敬称略） **――本日の鼎談のテーマは「防げない時代にどう備えるか」です。つい最近も、国内大手飲料メーカーやオフィス・日用品を取り扱う通販企業など一度は必ず見聞きしたことのある企業が相次いでランサムウェア攻撃を受けました。昨今のサイバー攻撃のトレンドをどうみていますか？**  NICTサイバーセキュリティトレーニングセンター 園田道夫センター長 **園田** 　最大のトレンドは攻撃品質の安定でしょう。サイバー犯罪は、以前は素人が簡単に立ち入れる世界ではなかった。しかし現在は、RaaS（ランサムウェア・アズ・ア・サービス）に象徴されるように犯罪のビジネスモデルが確立。技術や知識が乏しくてもプロのサポートを受けてランサムウェア攻撃を仕掛けられるようになっています。 しかも、やり取りするお金が仮想通貨となり、匿名性を担保できるようになってしまっています。犯罪の報酬もそうですし、身代金もそうです。自分の情報を晒すリスクを回避できるのは犯罪者にとって好都合で、手っ取り早く金儲けをしたいモチベーションの人たちがどんどん参入してきます。 プロの攻撃ツールを使いますから、成功率は当然上がりますし、なおかつ目的がお金なので、侵入が難しいところは諦めてさっさと次にシフトする傾向にある。それも成功率を押し上げる要因です。そのようにして、とにかくランサムウェア攻撃が増加しています。 **――そうした環境で企業を守っていく視点はどのようなものですか？**  アライドテレシス株式会社 石本一生氏 **石本**　 サイバー犯罪の匿名性が高まり攻撃者に有利な条件となっているという傾向は確かに強く感じます。 当社のアプローチは、現在のリスク環境を踏まえて堅牢なネットワークをどうつくるかが主眼ですが、それこそ攻撃を100％防ぐことはもはや不可能です。何かしらの攻撃は受けてしまうことを前提に、その影響はどの程度か、どこにどう対処していくか、被害をどう抑えるかを考えることが重要になっています。 例えば、複数システム上の通信ログを統合して管理・可視化できれば、仮に侵入されても暗号化されるまでに異常を検知できる。どんなパターンで侵入されてもできる限り早く気づけるシステムを構築する必要があると思っています。 [](https://risk.ismcdn.jp/mwimgs/9/6/-/img_9602aa7643ef08510743122c238900dd151831.jpg "ネットワークから考えるセキュリティのポイント") [画像を拡大](https://risk.ismcdn.jp/mwimgs/9/6/-/img_9602aa7643ef08510743122c238900dd151831.jpg "ネットワークから考えるセキュリティのポイント") ネットワークから考えるセキュリティのポイント  アライドテレシス株式会社 阿部有希氏 **阿部**　 コロナ禍をきっかけにリモート環境の整備を急いだ結果、システム導入を優先しセキュリティが後回しとなったケースも多く見られます。テレワークの普及やクラウドサービスの利用が急速に進むなか、「セキュリティを整備しないといけない」という認識はありながらも、対応が追いつかないというジレンマを抱えている企業も少なくありません。システムは急いで導入したものの、セキュリティはその場しのぎで済ませてしまった――そんな声を多く耳にします。 当社はセキュリティをネットワークの視点から、そうしたお客様にどこをどう守ったらいいのかをアドバイスさせていただき、一緒にセキュリティを進めていく姿勢で取り組んでいます。 ### 「分離」「閉域」でも抜け穴がある **――ある程度入り口で止め、入ってきたら早期に検知する。目指すところはわかっていて、それに対するソリューションもある。にもかかわらず大きなインシデントが相次ぐのは、まだ実装が甘いということですか？** **園田** 　過去の被害事例をみると、重要なシステムをインターネットから切り離す、扱う情報や業務によってネットワークを切り分けるといった考え方はみな持っています。しかしそこには必ず抜け道がある。侵入されても奥まで到達できない構造にしているつもりで、実はできていないところが問題の一つです。 外に開かれた入り口にはVPN装置やウェブページなどがありますが、ウェブページから入るのは一般的に難易度がかなり高いので、昨今のインシデントはVPN装置からの侵入が多いと個人的には考えています。VPN装置は社員が業務に使ったり、委託業者がメンテナンスで使ったりするわけなので、業務が止まってしまうところまで到達されてしまう可能性が高いことが問題です。業務やメンテナンスといっても扱うものの重要性によって分離できると思いますし、どこかに障壁、いわば「防火壁」のような仕組みがあれば、大きな被害は防げるはずです。 **石本**　 つなげることと防ぐことは逆のアクションになります。なので、開発の立場でいうと、両立させるのは非常に難しく、ネットワーク全体の設計が課題です。 私は過去にSEとして製造業の企業に出向していたことがありますが、その工場はネットワークを完全に分離し、データのやり取りがいっさいできないようにしていました。例えばですが、データをやり取りするには専用端末から専用USBにデータを入れ、それを別の専用端末に移して送る。しかも、それには上司の承認も必須でした。 これはセキュリティ的に極めて堅牢な半面、データのやり取りには非常に手間がかかります。このように、つなげることと防ぐことはトレードオフの関係になりやすく、全体最適の視点が不可欠です。 **園田** 　医療機関も同様で、病院で使われている数多くのシステムがそれぞれ分離しています。ただ、メンテナンスのための出入り口を開ける必要があるため、一つの機器・システムのまわりにVPN装置が一つくっついてくるような状態になっています。要は、システムの数だけ侵入される可能性がある経路が存在するような状態なのです。 せめて入り口を一つに束ねたいところですが、それは難しい。となると、問題は誰がそのVPN装置に責任を持つかです。医療機器ベンダーがVPN装置まで責任もってメンテナンスするのか、それとも導入後は病院の責任なのか。そこがクリアでないと、単に狙われやすい入り口が増えることになります。  ### ベンダーとのあいまいな関係はリスク **――ITシステムの外注依存が高まるほど、SIerやベンダーとの連携協力が重要ですね。** **園田** 　VPN装置を入れたけれど、誰の責任で安全な状態に保つのかがあいまいなまま保守だけ頼んでいるケースが結構あります。それも問題の一つで、結果、最新のセキュリティパッチがあたっていないなど、脆弱性を放置する原因になっています。 自社で責任を持つにしても、誰がどういう手順で管理するかを決めておかないとできない。というより、本来はそこを明確にしないとベンダーとしっかり契約できません。何となく相手がやるだろうとお互いに思っていると必ず穴が開きます。 **石本**　 確かに、病院などはシステムごとにVPN装置があり、「数十ものVPN回線が張られていて、管理も把握もすごく大変だ」と聞いたことがあります。 事業者はベンダーからの提案でシステムや機器を導入されるケースが多いと思うのですが、そのあと誰が責任をもってどこまで安全を担保するのかまで把握したうえで導入すべきですね。機器の面倒をみるところまで含めたサポートサービスや機器の状態を常時把握するモニタリングサービスもありますから、そうしたものを利用するのも一つの手です。 **――能力の高いしっかりしたベンダーを見極めるポイントはありますか？** **園田** 　知名度のあるベンダーが必ずしも能力が高いプロといえないのが難しいところ。知名度で選べないとなると、自ら見る目を持たなければなりません。 **石本**　 企業の担当者とお話すると、「セキュリティ対策には意欲的。けれど、何をしたらいいかわからない」という方が多くいます。いまは、セキュリティの専任者を持てないところがほとんどというお話も聞きます。自治体などの公共機関でもひとたびセキュリティ担当に就いても２～３年で異動してしまいますから、その間に知識とスキルを身につけ、活かすのは至難です。 **園田** 　みなどこかでプロにリーチしたいと思っていると思います。それこそ自治体であれば、CIO補佐官という役職の枠組みがあります。そのポストに適任者を採用できればITシステム全般をアドバイスしてくれます。 監督官庁に相談するのも手です。監督官庁は当然、サイバーセキュリティに問題意識を持っている。それこそサプライチェーン問題を含めさまざまな施策を推進するわけですから、受け皿も整えるはずです。本当の意味でのプロからアドバイスを受けられる仕組みもつくるはずで、そうした情報へリーチする感度がむしろポイントかもしれません。  ### 経営層にリーチする糸口をつくれ **――ベンダーと連携協力するにしても、何が重要業務で、何が重要な情報資産か、どこを重点的に守らなければならないのかは企業側が主導しないといけない。コミュニケーションができるだけの知識・スキルは必要ですね。** **園田** 　漠然と相談されてもいくらプロとはいえベンダーも困る。それでは一からコンサルティングするのと同じです。少なくとも自社の情報資産くらいは把握し、問題意識を持って相談にのぞまないと、実効性のある施策につながりません。 **阿部**　 セキュリティは人の意識がすごく大事で、技術の導入だけでなく、運営の体制・仕組みを構築したら、その状態を保ち続けないと成り立たない。とはいえ情報システム部門の方々はDXの推進で手いっぱいで、セキュリティに手がまわらないのが現実というお話も聞きます。 なので、そこは当社に頼っていただきたいですね。その会社にとって重要な業務と重要な情報、それに対するリスクをよく考え、何を優先するかを調整しながら、一緒に取り組んでいける体制も、サービスもご用意があります。 **石本**　 そのような取り組みを推進するには、いうまでもなく、ガバナンスを効かせる必要があります。要は、経営層の考え方が極めて重要ということです。いまはCISO（最高情報セキュリティ責任者）がかなり認知されてきましたが、やはり経営トップがCISOを任命し、かつ、その下に予算をつける。そうした体制を組んで運営していくのがベストだと思います。 **――経営者はセキュリティ対策により多くの人員と予算を割り当てるべきだ、と。** **阿部**　 万全に対策をするとなると膨大な金額がかかるため、予算との兼ね合いのもと優先的な部分だけを導入されるお客様がほとんどです。窓口となっている担当者の方から、経営層を動かすための提案を求められることもあります。 有効な説得材料の一つが、その業種の監督官庁が出しているセキュリティガイドラインです。ご相談内容を伺うとガイドラインを気にされている方が多い印象を受けます。なので、「このサービスはガイドラインのこのポリシーに準拠している」とわかる資料を作成し、経営層にセキュリティ対策の必要性をご説明するための材料をそろえるお手伝いも実施しています。 [](https://risk.ismcdn.jp/mwimgs/c/f/-/img_cf7cc9733081351665b87faa6168821f227585.jpg "各種セキュリティガイドラインのポイント") [画像を拡大](https://risk.ismcdn.jp/mwimgs/c/f/-/img_cf7cc9733081351665b87faa6168821f227585.jpg "各種セキュリティガイドラインのポイント") 各種セキュリティガイドラインのポイント **園田** 　監督官庁のハンドリングが効いている業種は、ガイドラインをベースに提案すると予算をつけやすいでしょう。一方、ハンドリングが効いていない業種はお金の話を真正面からしないといけない。 **石本** 　経営層の方はセキュリティ対策予算の稟議があがってきたとき、内容を正しく評価するのが難しい側面があります。経営層はITの専門家ではないですから「ガイドラインに準拠している」といったほうがわかりやすいと思います。その意味でも、対策をしっかり評価できるCISOを任命し、全社的にセキュリティを推進することが重要です。 **園田** 　実は日本企業のCISO設置率は低くありません。ただ、決済権が強くないのが実状です。日本企業は技術的対策にあまり予算を割かず、人を鍛えることに重きを置く傾向があるのは、その辺が理由かもしれません。技術的対策に予算をかける米国企業とは正反対です。 CISOの予算と権限を増やさないと、いかに人を教育するかという話に偏りがちです。良質なコンテンツがあれば確かに教育はできますが、社員に努力ばかり強いるのは健全ではない。お金と人をかけて仕組みやシステムをつくり、しっかりまわすことで、過度な努力をしなくても安全にする。それを考えるほうが建設的です。 ### サイバー攻撃はBCPの課題 **――サイバー攻撃はビジネスに甚大な影響を与えるインシデントですから、経営戦略上のリスクに位置付けて取り組む必要がある。それはまさにBCPの課題でもありますね。** **園田**　 そう思います。IT-BCPはシステム停止が前提ですから、事業継続計画を策定するなかで、止まったときどれだけ収入が途絶えるか、どれだけ復旧費用や賠償金がかかるかといった財務インパクトを試算することが大事です。経済的な被害を定量化して示せば、投資の妥当性を判断しやすいですし、経営層を納得させるには、むしろその切り口しかないと思います。 先ほど医療機関の話をしましたが、病院などはインシデントの検証報告書をオープンにしています。攻撃にどう対応したのか、何が問題になったか、復旧費用や賠償金はいくらかかったかなどが赤裸々に記されている。非常に参考になりますから、経営層にどんどん情報提供すればいいのではないでしょうか。 また医療業界には、ITを含むBCPの策定をあと押しするための「ひな型」もあります。社会機能の維持に関わる業界なのでかなりシビアな被害を想定していますが、他の業種でもアレンジして使えます。このようなオープンな材料を使わない手はないでしょう。 [](https://risk.ismcdn.jp/mwimgs/8/6/-/img_8638f08d5fc8cda3413712814a1ed235266979.jpg "病院におけるセキュリティ導入事例") [画像を拡大](https://risk.ismcdn.jp/mwimgs/8/6/-/img_8638f08d5fc8cda3413712814a1ed235266979.jpg "病院におけるセキュリティ導入事例") 病院におけるセキュリティ導入事例 **石本**　 当社には35年以上にわたりネットワークの設計・構築・運用をサポートし続けてきた知見があります。この数年でセキュリティに関するご相談も増え、これまでの経験とノウハウを活かし、多くのセキュリティサービスをご用意しています。ゼロトラストセキュリティや脆弱性診断はもちろんのこと、IT-BCPの観点であれば、バックアップソリューションがあります。三つのデータコピーを二つの異なるメディアに保存し一つを地理的・物理的に異なる場所に格納する、いわゆる「３・２・１バックアップ」を簡易に導入できるサービスです。他社にも同様のサービスがありますから、自社に適したものを選んでもらえばいい。当社に相談してもらえれば柔軟な提案も可能です。 **――事業を継続するためのBCPがあり、そのなかにITの継続にかかるIT-BCPがありますが、最後にこの関係性を整理したいと思います。IT-BCPの意味は何でしょうか？** **園田** 　BCPは、災害などによって経営リソースが制約されても本業を継続できるようにするためのもの。再び病院を例にあげますが、災害時にライフラインが途絶えても医療活動が続けられるよう非常用発電装置を持つなどして備えるわけです。 そこでは当然、電子カルテシステムが使えなくなることも想定しています。発災直後は手書きのカルテを使う、USBにデータを入れて運搬するといった対応でしのぐとしても、その状況が１カ月も２カ月も続くとしたらどうでしょうか。 電子カルテシステム、すなわち現代のITシステムは、さまざまな事業の生産性や確実性、安全性を担保しています。それが長期間失われると事業者の損失は倍化していく。のみならず、サービスを受ける人の便益、病院であれば患者の便益も減衰していきます。 つまり、ITシステムの被害をできるだけ減らし、早期復旧を可能にすることで、このような損失の倍加や便益の減衰を防ぐ。それがIT-BCPの意味だと思います。 **――「防げない時代にどう備えるか」をテーマに園田先生囲んでお話してきましたが、ネットワークセキュリティサービスの観点でいかがでしたか？** **石本**　 事業継続のためIT-BCPを策定するうえで、セキュリティ対策は欠かせません。ネットワークとセキュリティは切り離せない関係にあり、わたしたち開発もその視点で取り組んでいます。脅威をゼロにすることは難しい、だからこそ被害を最小限にとどめられるよう迅速に復旧する仕組みをどう作るかが重要です。こうした課題に応えるため、お客様そして現場の声を反映し、実運用に即したサービスを磨き続けることが、わたしたちの使命だと考えています。 **阿部**　 園田先生がおっしゃったようにオープンに使える窓口や資料もあります。ただ、そうはいっても、セキュリティ対策はノウハウや経験がないと、何を優先すべきか、どこから手をつけるべきか判断が難しいものです。だからこそ、ITインフラに関わるところでお悩みがあれば、ぜひわたしたちにご相談いただきたいです。現場で培った知見をもとに、お客様をサポートします。 **――時間となりました。ありがとうございました。** - - [e-mail](https://www.risktaisaku.com/articles/-/) - X 閉じる この機能はリスク対策.PRO限定です。 - 広告表示のない形式で、記事を印刷できます。 - X 閉じる この機能はリスク対策.PRO限定です。 - クリップ記事やフォロー連載は、マイページでチェック！ - あなただけのマイページが作れます。 --- # 作ったDifyワークフローをツール化――チャットフローでの活用 --- publish: true personal_category: false title: "作ったDifyワークフローをツール化――チャットフローでの活用" source: "https://atmarkit.itmedia.co.jp/ait/articles/2602/19/news001.html" site: "＠IT" author: - "[[山田研二（著）／山田祥寛（監修）]]" published: 2026-02-19 created: 2026-02-23 description: "ノーコード／ローコードでAIアプリを構築できるオープンソースプラットフォーム「Dify」を活用して、AIワークフローを構築する本連載。第2回は、前回作成したワークフローをツールとして公開し、新しいチャットフローでそのツールを利用する方法を解説します。" tags: - "clippings" - "NewsClip" description_AI: "Difyワークフローをツールとして公開し、チャットフローで利用する方法が解説されている。まず、前回作成したWebページ要約ワークフローを、コスト効率の高いLLMモデルである「gpt-4o-mini」を使用するよう微調整した。ワークフローを公開し、さらに「ツールとして公開する」設定を行うことで、他のワークフローやチャットフローから利用可能になる。次に、新しいチャットフローを作成し、デフォルトのLLMノードを公開した要約ツールに置き換えることで、ユーザー入力に応じたWebページ要約が可能となる。さらに、Difyマーケットプレイスから「Markdown エクスポーター」プラグインをインストールし、要約結果をPDFファイルとしてユーザーに返す機能を追加した。サードパーティー製プラグインの利用に際しては、セキュリティやライセンス、開発元を確認するよう注意が必要である。最後に、チャットフローを公開する際の注意点として、不要な一般公開を避けるために「Web App」を無効にすることや、LLMプロバイダー側で予算上限を設定することの重要性が強調されている。" --- --- > [!NOTE] 目次 ```table-of-contents title: minLevel: 0 maxLevel: 0 includeLinks: true ``` --- > [!NOTE] リスト掲載用文字列 - [作ったDifyワークフローをツール化――チャットフローでの活用](https://atmarkit.itmedia.co.jp/ait/articles/2602/19/news001.html)【＠IT】(2026年02月19日) --- > [!NOTE] この記事の要約（箇条書き） - Difyワークフローをツールとして公開し、他のチャットフローで再利用する方法を解説している。 - Webページ要約ワークフローを、コスト効率の高いLLMモデル（gpt-4o-miniなど）を使用するよう修正し、ツールとして公開する手順を示す。 - 新規チャットフローを作成し、公開した要約ワークフローツールを組み込む方法を説明する。 - チャットフロー内でユーザー入力、要約ツール、テンプレート、回答ノードを設定する詳細な手順を提示。 - Difyマーケットプレイスから「Markdown エクスポーター」プラグインをインストールし、要約結果をPDFファイルとして出力する機能を追加する方法を解説。 - サードパーティー製プラグイン利用時のセキュリティ、ライセンス、開発状況の確認の重要性について注意を促す。 - 公開したチャットフローが外部から利用されることによる高額請求リスクを回避するため、「Web App」の無効化やLLMプロバイダーでの予算設定の推奨事項を述べる。 > [!NOTE] 要約おわり --- ## 作ったDifyワークフローをツール化――チャットフローでの活用：生成AI×ノーコードでつくる！Difyワークフロー構築入門（2） ノーコード／ローコードでAIアプリを構築できるオープンソースプラットフォーム「Dify」を活用して、AIワークフローを構築する本連載。第2回は、前回作成したワークフローをツールとして公開し、新しいチャットフローでそのツールを利用する方法を解説します。 2026年02月19日 05時00分 公開 この記事は会員限定です。 会員登録（無料） すると全てご覧いただけます。 [**連載：生成AI×ノーコードでつくる！Difyワークフロー構築入門**](https://atmarkit.itmedia.co.jp/ait/series/44303/) 本連載のサンプルコード（DSLのYAMLファイル）はGitHubで公開しています。必要な場合は [こちら](https://github.com/kenzauros/2026-dify2-sample) からダウンロードしてみてください。 ## はじめに [前回](https://atmarkit.itmedia.co.jp/ait/articles/2601/22/news001.html) はWebページやPDFをスクレイピングし、その内容を前処理してから要約するワークフローを作成しました。今回は、そのワークフローをツールとして公開し、新しいチャットフローで活用する方法を解説します。これを応用することで、さまざまな対話型のAIアプリケーションを構築できるようになります。 　なお、本連載で作成したフローのDify構成ファイル（DSLのYAMLファイル）は、 [GitHubリポジトリ](https://github.com/kenzauros/2026-dify2-sample) で公開していますので、参考にしてください。 ## 要約ワークフローをツールとして公開する 　Difyのワークフローは、他のワークフローやチャットフローから「ツール」として利用できます。これにより同じ処理を何度も作成する手間が省け、効率的にAIアプリを構築できます。では早速、前回作成したワークフローをツールとして公開していきましょう。 　前回作成したワークフロー「Webページ要約」では、複数のLLMノードを使う例を示しましたが、Difyのワークフローをツールとして利用する場合、LLMノードを使うほどコスト（金額も時間も）が増加します。そこで、前処理を除き、要約処理を1つのLLMノードで行うようにワークフローを微調整します。また、LLMのモデルもより低廉なものに変更します。 　前回作成したワークフロー「Webページ要約」を開きます。 　1つ目のLLMノード「LLM 前処理」を選択して削除し、Webスクレイピングノードの出力を直接2つ目のLLMノード「LLM 要約」に接続します（図1）。 [](https://image.itmedia.co.jp/l/im/ait/articles/2602/19/l_tyamauchi_20260219dify_wf02_zu01.png) 図1　LLM 前処理ノードの省略 　次に「LLM 要約」ノードを選択し、「AI モデル」を「gpt-4o-mini」に変更します。プロンプト本文は前回と同じ内容のままにしておきます（図2）。 　「gpt-4o-mini」モデルは、初期設定で使用していた「gpt-4o」モデルに比べ複雑なタスクには向かないものの、高速な動作と低コストが特長です。 [OpenAI APIの料金ページ](https://platform.openai.com/docs/pricing) によると、「gpt-4o」が出力100万トークン当たり10ドルに対し、「gpt-4o-mini」は0.6ドルと、16分の1の価格になっています（2026年1月時点）。今回のような比較的シンプルな要約タスクであれば、「gpt-4o-mini」でも十分な結果が得られるでしょう。 　変更できたら、画面右上の「公開する」ボタンから「更新を公開」ボタンをクリックしてワークフローを更新しておきます。画面右上に「アクションが成功しました」というメッセージが表示されたら更新完了です。 　オンライン版のDifyでは既定でOpenAIが「モデルプロバイダー」として登録されていますが、モデルのバリエーションが多いため、LLMノードでモデルの選択を間違えないよう注意してください。o1系など推論型のモデルや「gpt-4」などの（「.1」や「o」が付かない）旧モデルは高コストな傾向がありますので、特に注意が必要です。 　誤設定を防ぐため、設定画面の「モデルプロバイダー」から、不要なモデルをオフにしておくことをおすすめします（図3）。 　なお、執筆時点では「gpt-5」系モデルもDifyで利用可能になっています。例えば「gpt-5-nano」は「gpt-4o-mini」よりさらに低廉なため、コスト重視の場合はこちらを選択してもよいかもしれません。試しにあるWebページを要約させたところ、「gpt-5-nano」が0.0014ドル、「gpt-4o-mini」が0.0023ドルでした。 　モデルプロバイダーの設定画面に「gpt-5」などの新しいモデルが表示されていない場合、モデルプロバイダーのプラグイン自体が古い可能性があります。画面右上の「プラグイン」からモデルプロバイダーのバージョンを確認し、必要に応じて更新してください（図4の「0.0.22」の部分がバージョン番号で、赤い点が表示されている場合は新バージョンが利用できます）。 　ワークフローを「ツールとして公開」するためには、まずワークフロー自体を「公開」する必要があります。まだ一度も公開していない場合は、画面右上の「公開する」－「更新を公開」ボタンをクリックします。画面右上に「アクションが成功しました」というメッセージが表示されたら公開完了です（図5）。 　なお、ワークフロー内に未接続のノードがあったり、変数の参照が不完全だったりすると、公開できません。「テスト実行」の右側にある「チェックリスト」ボタンをクリックして不足している設定を確認しましょう（図6）。 　次に同じく「公開する」ボタンから、一番下の「ワークフローをツールとして公開する」をクリックします（図7）。 　ツールとして公開するための設定画面が表示されます。必須項目は「名前」と「ツールコールの名前」の2つです。「名前」は既定でワークフロー名が入力されていますので、そのままでOKです。「ツールコールの名前」は、他のワークフローやAIエージェントからこのツールを呼び出す際の名前になります。任意の名称で構いませんが、ここではsummarize\_contentとしました（図8）。 　また「ツール出力」部分には、ワークフローの最終出力ノードで設定したresult変数が表示されています。「text」「files」「json」はDifyにおける「ツール」の標準的な出力変数ですが、今のところワークフロー開発者側でこれらの変数を自由に設定することはできないようです。 　設定画面で「保存」ボタンをクリックすると、ワークフローがツールとして公開されます。これで他のワークフローやチャットフローから、このワークフローをツールとして利用できるようになりました。 ## 作成したツールを新しいチャットフローに配置する 　では実際に、先ほどツールとして公開したワークフローを新しいチャットフローで利用してみましょう。 　Difyの「スタジオ」画面に戻り「最初から作成」ボタンをクリック、「チャットフロー」を選択します。「アプリのアイコンと名前」欄にチャットフローの名前として「Webページ要約ボット」と入力し、「作成する」ボタンをクリックします（図9）。 　新しいチャットフローには、既定で「ユーザー入力」「LLM」「回答」ノードが配置されています。今回は、このLLMノードは不要なので、先ほど公開したツールで置き換えましょう。ノード右上の「･･･」ボタンをクリックし、「ノード変更」から「ツール」タブを選択します。ツール化した「Webページ要約」ツールが表示されているはずなので、これを選択します（図10）。 　これで、チャットフロー内に「Webページ要約」ワークフローがツールとして配置されました。後は、ユーザー入力ノード→ツールノード→回答ノードの順番になるように接続します。ここでさらにツールノードと回答ノード間の「＋」ボタンをクリックし、「テンプレート」ブロックを追加します。最終的なノードの接続は図11のようになります。 　各ノードを以下のように設定します（図12）。 - ユーザー入力ノード：変更なし - Webページ要約ノード：「入力変数」欄のurlにユーザー入力ノードの出力変数query（ユーザーがチャット画面で送信した文字列）を指定 - テンプレートノード：arg1としてツールノードの出力変数resultを指定し、テンプレート本文に図12のように入力 - 回答ノード：「応答」欄にテンプレートノードの出力変数outputを指定 　以上でチャットフローのノード設定は完了です。 　チャットフローのオープナー（最初に表示されるメッセージ）を設定しておきます。画面右上の「機能」タブをクリックし、「会話の開始」のトグルをONにした後、「オープナーを書く」ボタンからオープナーメッセージを入力します。ここでは「URLを教えていただければ、そのWebページを要約してお伝えします」としました（図13）。 　最後に画面右上の「プレビュー」ボタンをクリックし、チャットフローの動作を確認します。オープナーメッセージが表示されたら、要約したいWebページのURLを入力して送信します。しばらく待つと、チャットフローがワークフローを呼び出してWebページを要約し、その結果が表示されます（図14）。 　図14中央のように、ツール実行中に内部のワークフローがどのように動作しているかを確認することもできます。今回の例では、要約に10秒程度かかっていました。 ## Webページの要約をPDFにしてユーザーに返す 　次に、チャットフローの回答をPDF形式でユーザーに返すように変更してみましょう。サードパーティー製のツールである「Markdown エクスポーター」を利用して、要約結果をPDFに変換し、ユーザーに返すようにチャットフローを修正します。 　新しいツールをインストールするため、Difyマーケットプレイスを開きます。開く方法は幾つかありますが、ノードの［＋］ボタンをクリックし、「ツール」タブの一番下にある「マーケットプレイスでさらに見つけてください」リンクをクリックするのが簡単です（図15）。 　Difyマーケットプレイス画面が表示されたら、「Markdown エクスポーター」プラグインをクリックします（図16）。もし表示されていない場合は、画面上部の検索欄で探してみてください。 [](https://image.itmedia.co.jp/l/im/ait/articles/2602/19/l_tyamauchi_20260219dify_wf02_zu16.png) 図16　Markdown エクスポーター プラグイン 　プラグインの詳細画面が表示されたら、bowenliang123氏（作者）のmd\_exporterであることを確認してください。このプラグインは [GitHub - bowenliang123/md\_exporter](https://github.com/bowenliang123/md_exporter) でソースコードが公開されており、ビルドされたパッケージがDifyマーケットプレイスで公開されています（補足参照）。その他の記載内容も確認し、問題なければ「インストール」ボタンをクリックしてインストールします（図17）。 [](https://image.itmedia.co.jp/l/im/ait/articles/2602/19/l_tyamauchi_20260219dify_wf02_zu17.png) 図17　Markdown エクスポーター プラグインのインストール 　以上で「Markdown エクスポーター」プラグインのインストールは完了です。 　次にチャットフローに戻り、テンプレートノードと回答ノードの間の「＋」ボタンをクリックして、「ツール」タブに追加された「Markdown エクスポーター」を展開し、「Markdown to PDF file」を選択します（図18）。 [](https://image.itmedia.co.jp/l/im/ait/articles/2602/19/l_tyamauchi_20260219dify_wf02_zu18.png) 図18　Markdown to PDF file ツールの追加 　テンプレートノード以降を以下のように修正します（図19）。 - テンプレートノード：入力変数からarg1を削除し、コード部分からを削除 - Markdown to PDF fileノード： - 「Markdown text」に「Webページ要約ノードの出力変数result」を指定（resultに含まれるMarkdown形式の要約テキストがPDFに変換される） - 「Output Filename」にsummaryを指定（生成されるPDFファイルの名前） - 回答ノード：「応答」欄のoutputに加えて、Markdown to PDF fileノードの出力変数filesを追加し、テキストとPDFの両方を返すようにする 　再度、画面右上の「プレビュー」ボタンをクリックし、チャットフローの動作を確認します。要約したいWebページのURLを入力して送信すると、今度はPDFファイルが生成され、チャット画面に表示されます（図20）。 　PDFファイルをクリックするとダウンロードできます（図21）。 　簡素なPDFですが、要約テキストがPDFファイルとして取得できることが分かります。 　今回使用しているMarkdown to PDF fileツールでは、フォントサイズやレイアウトを直接調整することはできませんが、見出しの「#」や箇条書きの「-」、区切り線の「---」など、Markdownの基本的な書式はサポートされているので、必要に応じてMarkdown形式のテキストを整形してからPDFに変換するとよいでしょう。 　ちなみに、Wordファイルを生成するMarkdown to DOCX fileツールはテンプレートファイルを使用することでスタイル調整が可能です。レイアウトやスタイルを細かく調整したい場合は、そちらを利用するのもよいでしょう。 　Difyマーケットプレイスには、今回利用した「Markdown エクスポーター」のように、サードパーティー製のプラグインが多数公開されています。これらのプラグインを利用することで、Difyの標準機能にはない便利な機能を簡単にチャットフローやワークフローに組み込むことができます。 　ただし、サードパーティー製プラグインはDify（LangGenius社）が公式に提供しているわけではないため、利用に当たっては、バグや不具合の有無だけでなく、急な開発終了や仕様変更、ライセンス条件などに注意する必要があります。 　また、マルウェアの混入や外部への情報送信など、セキュリティ面の懸念もあるため、特に業務で利用する場合は、プラグインのGitHubリポジトリやソースコードを確認し、信頼できる開発者が提供しているかどうか、開発が継続されているかなどを確認することをおすすめします。 　今回利用した「Markdown エクスポーター」の [GitHubリポジトリ](https://github.com/bowenliang123/md_exporter) では「License」や「Privacy」の項目があり、Apache License 2.0であること、ユーザーデータの収集や外部への情報送信は行っていないことが明記されています（図22）。 [](https://image.itmedia.co.jp/l/im/ait/articles/2602/19/l_tyamauchi_20260219dify_wf02_zu22.png) 図22　「Markdown エクスポーター」のGitHubリポジトリ 　なお、Difyマーケットプレイスでインストールできるものは、以下のDify開発元（LangGenius社）のGitHubリポジトリ [dify-plugins](https://github.com/langgenius/dify-plugins) で管理されているビルド済みのパッケージです。 　リポジトリ直下に作者の識別子があり、その下にプラグインごとのパッケージが格納されています。図23は「Markdown エクスポーター」プラグインの例です。 　このためプラグイン公式リポジトリで新しいバージョンがリリースされていても、Difyマーケットプレイスにはまだ公開されていない場合もあります。最新バージョンを利用する必要がある場合は、GitHubリポジトリからソースコードを読み込んでDifyにインストールする方法もあります。特定のプラグインをGitHubリポジトリからインストールする方法については、次回以降で解説する予定です。 ## チャットフローを公開して動作確認する 　最後に、チャットフローを公開して実際に動作するか確認してみましょう。画面右上の「公開する」ボタンをクリックし、「更新を公開」ボタンをクリックします。画面右上に「アクションが成功しました」というメッセージが表示されたら公開完了です（図24）。 　同じく「公開する」ボタンから「アプリを実行」をクリックします。プレビューと同様にチャット画面が表示されるので、要約したいWebページのURLを入力して送信します。しばらく待つと、PDFファイルが生成され、チャット画面に表示されます（図25）。 　SaaS版（オンライン版）のDifyでは、ワークフローやチャットフローを「公開」すると、自分以外の世界中のユーザーもそのワークフローやチャットフローを利用できるようになります。ユーザー認証を付けたり、ワークスペースのユーザーに制限したりすることはできません。URLだけで共有できるというのは便利な半面、第三者に勝手に利用され、生成AI（LLM）やサードパーティーサービスの高額請求が発生するリスクがあります。 　Dify側でもワークフローやチャットフローの一般公開が不要な場合は、フローの設定画面から図26のように「Web App」を無効にしておきます。 [](https://image.itmedia.co.jp/l/im/ait/articles/2602/19/l_tyamauchi_20260219dify_wf02_zu26.png) 図26　Web Appの無効化 　また、Web Appの下のバックエンドサービスAPIも、不要であれば無効にしておきます。ただ、APIの呼び出しには、同画面で発行したAPIキーが必要になるため、Web Appのような第三者による不正利用のリスクは低いでしょう。 　Web Appを無効にすると当然ながら公開URLからのアクセスはできなくなりますが、自分自身で作ったフローはDifyの「探索」画面から直接開いて利用できます（図27）。 　また、LLMプロバイダーやサービス側でも予算上限などを設定しておくことをおすすめします。例えばOpenAIの場合、月間の利用上限予算を設定できます。クレジットのオートチャージを有効にしている場合でも、予算上限に達するとそれ以上の利用が停止されるため、思わぬ高額請求を防止できます。 ## まとめ 　今回は、前回作成したワークフローをツールとして公開し、新しいチャットフローでそのツールを利用してWebページの要約を行い、さらに要約結果をPDF形式でユーザーに返す方法を説明しました。「要約」という機能を別のワークフローとして切り出していることでチャットフロー自体をシンプルに保て、デバッグもしやすい構成になっていることが重要です。 　次回はチャットフローにもう少し多様なノードを組み込み、質問分類や出力の自動化など、より高度なチャットフロー設計を解説します。ご期待ください。 [この連載を「連載記事アラート」に登録する](https://atmarkit.itmedia.co.jp/ait/articles/2602/19/) New ## 筆者紹介 **WINGSプロジェクト 山田研二（ヤマダ ケンジ）** 株式会社MSEN CTO（ [https://msen.jp/](https://msen.jp/) ）。高校卒業後、大阪大学の研究所で働きながらプログラミングやWebデザインをはじめ、以後20年以上、Webサイト制作や業務システムの構築を手掛けている。フリーソフトも幾つか公開している。好きな言語はC#とTypeScript、趣味は旅行。 **・** GitHubアカウント（ [https://github.com/kenzauros](https://github.com/kenzauros) ） **WINGSプロジェクト** 有限会社 WINGSプロジェクトが運営する、テクニカル執筆コミュニティー（代表山田祥寛）。主にWeb開発分野の書籍／記事執筆、翻訳、講演等を幅広く手掛ける。2021年10月時点での登録メンバーは55人で、現在も執筆メンバーを募集中。興味のある方は、どしどし応募頂きたい。著書、記事多数。 **・** サーバーサイド技術の学び舎 - WINGS（ [https://wings.msn.to/](https://wings.msn.to/) ） **・** RSS（ [https://wings.msn.to/contents/rss.php](https://wings.msn.to/contents/rss.php) ） **・** X: @WingsPro\_info（ [https://x.com/WingsPro\_info](https://x.com/WingsPro_info) ） **・** Facebook（ [https://www.facebook.com/WINGSProject](https://www.facebook.com/WINGSProject) ） Special PR この記事に関連する製品／サービスを比較（キーマンズネット） - [エクスポート機能の有無は重要ポイント！『BaaS』導入のポイント](http://www.keyman.or.jp/dev/baas/product?cx_source=kn-pdb201704) - [操作性、移行性、機能性、互換性……『開発ツール』製品比較](http://www.keyman.or.jp/dev/devtool/product?cx_source=kn-pdb201704) - [帳票形式と格納方法は要確認！『帳票管理システム』製品一覧](http://www.keyman.or.jp/coresys/formsys/product?cx_source=kn-pdb201704) - [モニタリング機能の使いやすさに注目！『テストツール』の選び方](http://www.keyman.or.jp/dev/testing/product?cx_source=kn-pdb201704) [印刷／保存](https://id.itmedia.co.jp/isentry/contents?sc=0c1c43111448b131d65b3b380041de26f2edd6264ee1c371184f54d26ab53365&lc=7d7179c146d0d6af4ebd304ab799a718fe949a8dcd660cd6d12fb97915f9ab0a&return_url=https://ids.itmedia.co.jp/print/ait/articles/2602/19/news001.html&encoding=shift_jis&ac=e8cb9106baa7e37eb9feb877b9f0a27ddaf48b95ba02da49cbb3a8247ee7fec4&cr=e9fd42802bc22856808963077023568339063544b05e5a8646e62c02a898e0fd "この記事を印刷する") [連載通知](https://id.itmedia.co.jp/isentry/contents?sc=0c1c43111448b131d65b3b380041de26f2edd6264ee1c371184f54d26ab53365&lc=7d7179c146d0d6af4ebd304ab799a718fe949a8dcd660cd6d12fb97915f9ab0a&return_url=https%3A%2F%2Fid.itmedia.co.jp%2Fapp%2Falert%2Fregist_setting%3Furl%3Dhttps%3A%2F%2Fatmarkit.itmedia.co.jp%2Fait%2Farticles%2F2602%2F19%2Fnews001.html%26type%3D2&encoding=shift_jis&ac=8b70865e13a2d61cf96c34172b9312018dffa6d8d496609bf9fd8314fd091e1a&cr=4634196a317325dfc00aa8fe3ea82f36ad62e80b103fcbdaf13b4d39fa261577 "生成AI×ノーコードでつくる！Difyワークフロー構築入門") ## アイティメディアからのお知らせ - [キャリア採用の応募を受け付けています](https://hrmos.co/pages/itmedia/jobs?jobType=FULL) スポンサーからのお知らせ PR Special PR **本日** **月間** あなたにおすすめの記事 PR  ## ＠IT のおすすめ記事をお届けします ✔ --- # 実はClaude Codeで、DifyやZapierのような「自動化ワークフロー」もつくれる｜梶谷健人 --- publish: true personal_category: false title: "実はClaude Codeで、DifyやZapierのような「自動化ワークフロー」もつくれる｜梶谷健人" source: "https://note.com/kajiken0630/n/ne3f5b9161bd5" site: "note（ノート）" author: - "[[梶谷健人]]" published: 2026-02-17 created: 2026-02-23 description: "Claude Codeは本当に強力なツールで、Difyやn8nのような自動化ワークフローも実は作れてしまいます。 先日公開した「非エンジニアのためのClaude Code入門」の記事は、予想を遥かに超える大きな反響をいただきました。 それだけ多くのビジネスパーソンが、Claude Codeを使いこなし、仕事のあり方を根本からアップデートすることに関心を持っているということの証だと思います。 前回の記事では、多くの仕事をClaude Codeに集約するためのファイルシステム構築、なぜ「エンジニア以外」にこそClaude Codeが重要なのか、SkillsやMCP、Agent Te" tags: - "clippings" - "NewsClip" description_AI: "Claude CodeはDifyやZapierに匹敵する自動化ワークフローの構築を可能にする強力なツールである。本記事は、前回の「非エンジニアのためのClaude Code入門」の発展版として、単発タスクに留まらない自動化ワークフローの構築方法を解説している。読者は、記事内で配布されるMarkdownマニュアルをClaude Codeに渡すだけで、イベント駆動の自動化ワークフローを簡単に導入できる。Claude Codeによる自動化ワークフローは、Skillsによるパイプライン設計、MCP（外部ツール）、そしてCronやGitHub Actionsといったトリガーによって構成される。Skillsは、品質ゲートや条件分岐を通じてAIの出力品質を自動的に検証し、状況に応じた処理の切り替えを行う複雑な業務フローを定義できる。トリガーには、PC起動時に定時実行するCronや、クラウド上でスケジュール実行やGitHubのイベント（Issue作成、ステータス変更など）をトリガーにワークフローを実行するGitHub Actionsが利用できる。さらに、GitHub Actions上でのMCP規格利用方法も詳細マニュアルに記載されている。" --- --- > [!NOTE] 目次 ```table-of-contents title: minLevel: 0 maxLevel: 0 includeLinks: true ``` --- > [!NOTE] リスト掲載用文字列 - [実はClaude Codeで、DifyやZapierのような「自動化ワークフロー」もつくれる｜梶谷健人](https://note.com/kajiken0630/n/ne3f5b9161bd5)【note（ノート）】(2026年02月17日) --- > [!NOTE] この記事の要約（箇条書き） - Claude CodeはDifyやZapierのような自動化ワークフローを構築できる強力なツールである。 - この記事は「非エンジニアのためのClaude Code入門」の発展版として、タスクの自動化を実現するワークフロー構築について解説している。 - 記事には、Claude Codeに渡すだけで自動化ワークフローを構築できるMarkdownマニュアルが付属している。 - Claude Codeでの自動化ワークフローは「Skills（パイプライン設計） + MCP（外部ツール） + トリガー」で構成される。 - Skillsは、品質ゲートや条件分岐を含む複雑な業務フローをMarkdown形式で定義し、AIの出力品質チェックや処理の切り替えを可能にする。 - 自動実行トリガーとして、ローカルで定時実行するCronと、クラウド上でスケジュール実行やイベント駆動（GitHub Projects連携など）が可能なGitHub Actionsを紹介している。 - GitHub ActionsでのMCP規格利用方法もマニュアルに記載されている。 > [!NOTE] 要約おわり ---  ## 実はClaude Codeで、DifyやZapierのような「自動化ワークフロー」もつくれる [梶谷健人](https://note.com/kajiken0630) **Claude Codeは本当に強力なツールで、Difyやn8nのような自動化ワークフローも実は作れてしまいます。** 先日公開した「非エンジニアのためのClaude Code入門」の記事は、予想を遥かに超える大きな反響をいただきました。 それだけ多くのビジネスパーソンが、Claude Codeを使いこなし、仕事のあり方を根本からアップデートすることに関心を持っているということの証だと思います。 前回の記事では、多くの仕事をClaude Codeに集約するためのファイルシステム構築、なぜ「エンジニア以外」にこそClaude Codeが重要なのか、SkillsやMCP、Agent Teamsの使いこなし方について解説しました。 今回はその **「発展版」** です。 **単発のタスク依頼を超え、複数の処理を連鎖させ、タスクの自動化を実現する「ワークフロー構築」について解説** します。 Claude Codeの機能をフルに活かせば、Difyやn8nのようなワークフローも構築可能です。 本記事では、その概要と具体的なユースケースについて分かりやすく説明します。 さらに、今回のnoteでも、 **この記事の内容をもとにした「Claude Codeでのワークフロー構築マニュアル」のMarkdownファイルも配布しています。** **これをClaude Codeに渡して「この通り構築お願い」と頼むだけで、このnoteで紹介したようなイベント駆動の自動化ワークフローが使えるようになります。** 記事を読んで「取り入れてみたい」と思ったら、自分でゼロから設定する必要はなく、Claude Codeに上記のマニュアルを渡して、構築をお願いするだけで実践することが可能です。 **忙しくて記事読む暇がないよ！という方は今回もこのmdファイルをClaude Codeに渡すだけでも大丈夫です！笑** ## Claude Codeで「自動化ワークフロー」を構築する仕組み 通常、複雑なAIワークフローを組む場合、Difyやn8nといったノーコード/ローコードツールが選ばれます。  Dify これらは視覚的にノードを繋ぎ合わせることで「問い合わせ受信 → 要約＆返答生成 → Slack通知」といったフローを作れる優れたツールです。 しかし、これらのツールは便利な一方でなかなかに学習コストが高いツールになります。 一方で、 **Claude Codeを使えば、テキストでClaude Codeに理想を伝えるだけで、同様の自動化ワークフローを構築することが可能** です。 前回の記事で解説した通り、Claude CodeはVS CodeやCursor上の拡張機能で馴染みのあるチャット画面で動作するため、ターミナル操作に不慣れな非エンジニアでも簡単に利用可能です。  Claude Codeでの自動化ワークフロー構築の基本的な構成要素は以下のようになります。 > **自動化ワークフロー > \= Skills（パイプライン設計） + MCP（外部ツール） + トリガー（CronやGitHub Actions）**  ### Skillsによるパイプライン設計 前回の記事では、Skills（スキル）を「 **複雑な業務フローに再現性をもたせる業務別マニュアル** 」として紹介しました。 Skillsでは、「まずAを行い、その結果を使ってBを行い、最後にCする」というような手順をMarkdown形式で定義できます。 さらに、 **各ステップに** 「 **品質ゲート(※)」や条件分岐を設けることで、AIの出力品質を自動チェックし、基準を満たすまでリトライさせたり、状況に応じて処理を切り替えたりすることが可能** です。 ※ 次の工程へ進むために満たすべき品質基準や条件を設定し、それらがクリアされているかを検証するプロセス それによって、 **「まずAを行い、Xの品質ゲートを満たすまで自己改善する、それをクリアしたらその結果を使ってBを行い、1)のパターンの場合はCする、2)のパターンの場合はDする」というフローをSkillsの仕組みので表現することも可能** です。  つまり、Skillsの中にワークフロー的な複数の処理ステップや条件分岐を記述してしまえば、 **パイプライン的な自動ワークフローも、このSkillsの仕組みの中で実現できる** のです。 ## 定時・イベント駆動の自動化：トリガーの設定 「でも、毎回Skillsのコマンドを叩いてワークフローを起動するのは面倒ではないか？」 そう思われるかもしれません。そこで登場するのが、自動実行のトリガーです。 ### 1\. Cron（ローカル定時実行） Cron（クロン）は、Mac/LinuxのOSに標準搭載されている「決まった時間に、決まった命令を自動実行する」機能です。 Claude Codeに以下のように依頼すれば、設定を自動で行ってくれます。 > 「毎朝5時に 競合調査スキル を自動実行するようにCronを設定してください。実行ログも残すようにしてください。」 これにより、あなたが寝ている間や通勤中にClaude Codeが勝手に自動化ワークフローを立ち上げてくれ、勝手に情報を集め、整理し、成果物を作成してくれます。 注）Cronが正しく実行されるためにはPCを起動しておく必要があります。 ### 2\. GitHub Actions（クラウド実行＋イベント駆動） Cronは手軽にトリガーを設定できる手段ですが、トリガー設定の柔軟性に欠けたり、実行するためのPCを常に起動しておく必要があります。 一方で、GitHub上で、特定の処理を自動でやってくれる機能「 **GitHub Actions」** を使えば、クラウド上でイベントをトリガーにワークフローを実行できます。 - **スケジュール実行:** 定時実行（例：毎朝9時） - **イベント駆動:** Issue作成時、ステータス変更時など > 何を言っているかよく分からなくても、単語とそもそもこういう事ができるということを知っていれば大丈夫です！Claud Codeにお願いすれば構築から使い方の説明までやってくれるので！笑 例えば、私はClaude Codeと連携しやすいようにGitHub Projectsのカンバンでタスク管理をしているのですが、「そのカンバンにタスクが追加されたら、自動で詳細要件を定義する」といったフローが可能です。 **▼ GitHub Projectsを用いたカンバン方式のタスク管理**  **マニアックな補足）** GitHub Actionsは、デフォルトではMCP規格が使えないという欠点がありますが、以下のような設定をすることでGithub Actions上でもMCPを使えるようにすることができます。この設定方法についても後述の配布mdに記載しているのでご安心ください。そもそもGitHub Actions以外にもっと良い方法がありそうなので引き続き検証します＆いい方法を知っている人がいたらぜひ教えて下さい。 [**Claude Code GitHub ActionsでMCPサーバを設定する方法** *dehio3さんのスクラップ* *zenn.dev*](https://zenn.dev/dehio3/scraps/16aba6bdfd2f48) ### 3\. 拡張性：Webhook + ファイル監視 GitHub Actionsだけでは設定したい条件のトリガーをカバーできない場合が多いかと思います。そんな時は、以下の方法でさらなる柔軟性を実現できます。 この記事のみ ¥ 1,980 このメンバーシップは、「AI時代の事業・組織、キャリア戦略、ウェルビーイング」等をテーマとした私、梶…[このメンバーシップの詳細](https://note.com/kajiken0630/membership/join) 887名が参加中 頂いたチップはフィールドリサーチのための費用やAI領域の実験費として活用させて頂きます！ 実はClaude Codeで、DifyやZapierのような「自動化ワークフロー」もつくれる｜梶谷健人 --- # 家のWi-Fiが遅い？ 再起動で直らないときにチェックしたい「6つの盲点」 --- publish: true personal_category: false title: "家のWi-Fiが遅い？ 再起動で直らないときにチェックしたい「6つの盲点」" source: "https://www.lifehacker.jp/article/2602-check-these-things-when-wifi-slow/" site: "ライフハッカー・ジャパン" author: - "[[ライフハッカー・ジャパン編集部]]" published: 2026-02-06 created: 2026-02-06 description: "Wi-Fiが遅い原因はルーターだけじゃない？設定変更や置き場所の工夫など、専門知識不要で今すぐ試せる6つの改善策をプロが伝授。Wi-Fi 6Eへの買い換え時や、見落としがちなデバイス設定の盲点まで徹底解説します。イライラするネット環境を劇的に快適にするガイドです。" tags: - "clippings" - "NewsClip" description_AI: "Wi-Fiが遅い問題は、ルーターの再起動だけでは解決しない根本的な原因が潜んでいることが多いです。この記事では、Wi-Fiの速度低下時に確認すべき「6つの盲点」を解説しています。主な原因として、デバイスが低速な2.4GHz帯に接続されていること、古いルーターの使用、デバイスの節電モードやVPN設定、ルーターの不適切な設置場所、他のデバイスによる回線独占、そして現在の利用状況に見合わない古いインターネット回線プランが挙げられます。これらのポイントを順にチェックし、必要に応じて設定変更や機器のアップグレード、回線プランの見直しを行うことで、Wi-Fi環境の改善が期待できます。" --- --- > [!NOTE] 目次 ```table-of-contents title: minLevel: 0 maxLevel: 0 includeLinks: true ``` --- > [!NOTE] リスト掲載用文字列 - [家のWi-Fiが遅い？ 再起動で直らないときにチェックしたい「6つの盲点」](https://www.lifehacker.jp/article/2602-check-these-things-when-wifi-slow/)【ライフハッカー・ジャパン】(2026年02月06日) --- > [!NOTE] この記事の要約（箇条書き） - Wi-Fiが遅い時、再起動以外の「6つの盲点」を確認して根本原因を特定する。 - **1. 低速な2.4GHz帯への接続:** バンドごとにSSIDを分けるか、デバイス側で5GHz帯を優先・固定する。 - **2. 古いルーター:** 数年以上前のルーターならWi-Fi 6E対応の最新機種や中継機への買い替えを検討する。 - **3. デバイスの節電モード/VPN:** これらが通信速度を制限していないか確認し、一時的にオフにする。 - **4. ルーターの置き場所:** 家の中心で開けた場所を選び、電子レンジなど電波干渉源から離して設置する。 - **5. 他のデバイスによる回線独占:** ルーター設定画面で接続デバイスを確認し、不要な通信を切断する。 - **6. 古い回線プラン:** 家族構成や利用状況の変化に合わせて、現在のインターネット回線プランを見直す。 > [!NOTE] 要約おわり --- - [グローバルナビゲーションへジャンプ](https://www.lifehacker.jp/article/2602-check-these-things-when-wifi-slow/#globalNav) - [フッターへジャンプ](https://www.lifehacker.jp/article/2602-check-these-things-when-wifi-slow/#footer) 1. [TOP](https://www.lifehacker.jp/) 2. 家のWi-Fiが遅い？ 再起動で直らないときにチェックしたい「6つの盲点」 [#今日から使えるワークハック](https://www.lifehacker.jp/keyword/work-hacks/) 著者 Gavin Phillips\[[原文](https://www.makeuseof.com/check-these-things-when-wifi-slow/)\] 翻訳  Image: Make Use of Advertisement Wi-Fiが遅い……それは誰もが直面する、現代のストレスの種です。簡単に直りそうなのに、忘れた頃にまた遅くなってイライラさせられる……そんな繰り返しになっていませんか？ 厄介なのは、いろいろ試しても「 **いまいち根本的に解決していない** 」と感じることです。たしかにルーターの再起動は有効な手段ですが、じつは **ネットワークの設定や置き場所、あるいはプロバイダー側などに別の原因が潜んでいるかも** しれません。 怒りに任せてすべての電源を落としたり、サポートに電話をかけたりする前に、まずは数分で終わる簡単なチェックをしてみましょう。専門知識は不要です。 これだけで、 **問題が「家の中のネットワーク」にあるのか、「使っているデバイス」なのか、あるいは「インターネット回線そのもの」なのか** を素早く突き止めることができます。 ## 1\. 低速な「2.4GHz」帯につながってない？ Advertisement ### あまりに単純で、意外と見落としがちなポイント  Image: Make Use of 最近のルーターには、複数の「バンド（周波数帯）」があります。一般的によく使われる **2.4GHz帯** と **5GHz帯** 、そして [最新機種なら **6GHz帯**](https://www.makeuseof.com/what-is-6ghz-wifi/) の3種類です。 Advertisement 厄介なのは、設定によっては、本来もっと速いバンドが使えるはずなのに、 **デバイスが自動的に低速なバンド（2.4GHz）を選んでしまうことがある点** です。 たとえば、5GHz帯が十分届く距離にいても、ルーター側が勝手に「今は2.4GHzのほうがつながりやすいからこちらにしよう」と判断してつないでしまうケースがあります。  Image: Make Use of 2.4GHz帯は電波が遠くまで届くというメリットはありますが、データの転送速度は遅め。そのため、Wi-Fi自体に不具合がなくても、 **なんだかネットが遅い……というイライラの原因** になります。 Advertisement ### 解決策はいくつかあります： - **バンド（周波数帯）ごとに名前を分ける：** ルーターの設定で「2.4GHz用」と「5GHz用」に **別々の名前（SSID）を付けてしまえば、手動で確実に速いほうを選べる** ようになります。（※2.4GHz帯の電波自体を完全にオフにするのは避けましょう。古い家電や一部のデバイスがWi-Fiにつながらなくなる恐れがあるからです。） - **低速なほうの設定を「削除」する：** もしルーター側ですでに名前が分かれているなら、デバイスの設定から **2.4GHzのほうを「このネットワーク設定を削除」** にしてください。そうすれば、勝手に遅い方に切り替わってイライラすることもなくなります。 - **デバイス側で「高速なバンド」を固定する：** PCやスマホで、遅い2.4GHzの設定を「削除」して5GHzのみを保存すれば、勝手な切り替わりを防げます。 **Macならネットワーク設定の「優先順位」を上げ、Windowsなら詳細設定（「デバイスマネージャー」→「ネットワークアダプター」→使用中のアダプターを右クリックして「プロパティ」から）で「5GHzを優先」にするのが有効** です。 また、全く同じネットワーク名を使っていても、どのアクセスポイントにつながっているかによって状況は変わります。 Wi-Fiが遅いと感じたら、 **一度Wi-Fiをオフにしてからオンにし直してみてください** 。これだけで最適な接続先に切り替わり、すぐに速度が回復することもよくあります。 Advertisement ## 2\. ルーターが「数年前」のままじゃない？ ### いまだに「Wi-Fi 5」を使っているなら要注意  Image: Make Use of もし **数年以上前のルーターを使い続けているなら、それが速度低下の「犯人」かも** しれません。特に、家族全員がスマホやPC、家電など大量のデバイスをつなぐ現代の家庭では、古いルーターだと処理が追いつかなくなっている可能性があります。 最新のデバイスは新しい通信規格に合わせて設計されています。これから **買い換えるなら、「Wi-Fi 6E」を基準に選ぶ** のが賢明。Wi-Fi 6E対応の最新ルーターへの買い替えや、電波を広げる対応中継機の導入を検討してみてください。 ※商品を購入すると、売上の一部が販売プラットフォームよりメディアジーンに還元されることがあります。掲載されている情報は執筆時点の情報、または自動で更新されています。 Wi-Fi 6Eで追加された「6GHz帯」は、従来の2.4GHzや5GHzに比べて混雑が少なく、遅延や途切れも抑えられます。マンションや住宅密集地では特に効果が絶大です。 たとえ手持ちのデバイスがすべて6GHzに対応していなくても、 **ルーターを新しくするだけでネットワーク全体の交通整理がスムーズになり、毎日のWi-Fi環境が目に見えて快適になる** はずです。 ## 3\. 「節電モード」が邪魔してない？ ### 「意外な設定」がブレーキをかけていることも ネットワークに問題がなくても、 **スマホやPC側の設定が原因で速度が落ちているケース** があります。特に、以下の2つはプロでも「うっかり」やりがちな盲点です。 - **VPNをオンにしっぱなし：** セキュリティ上は安心ですが、通信速度は確実に落ちます。 - **低電力モード・バッテリー節約機能：** バッテリーを長持ちさせるために、デバイスが意図的に通信速度を制限することがあります。 どちらも普段は気にならない程度の小さな設定ですが、Wi-Fiの速度には大きな影響を与えます。まずは一度これらの機能をオフにして、本来のスピードが出るか試してみるのが得策です。 Advertisement ## 4\. ルーターの置き場所、間違ってない？ ### 障害物を避けて「特等席」へ Wi-Fiの電波は、壁を通り抜けるのがあまり得意ではありません。特にコンクリートやレンガ、金属の下地が入った壁などは天敵で、電波を激しく遮ってしまいます。 見栄えを気にして、ルーターをクローゼットや棚の中に押し込んではいないでしょうか？　それではデバイスとの通信に苦労し、速度低下の原因になります。 理想の置き場所は **「家の中心」かつ「周りに何もない開けた場所」** 。また、 **電波干渉を起こしやすい電子レンジやコードレス電話からは離して設置** しましょう。 最近人気のメッシュWi-Fiを使っている場合も、子機（中継地点となるユニット）を適当に増やせばいいというわけではありません。ただやみくもに設置しても、効果が薄いどころか逆効果になることさえあります。 まずは専用アプリなどを活用して、家中を歩きながら **「電波が弱い場所」と、電波をバトンタッチするのに [「最適な中継場所」をしっかり見極める](https://www.makeuseof.com/replace-mesh-wifi-for-massive-improvement/)** ことが、速度改善への近道です。 ## 5\. 他のデバイスが回線を独占してない？ ### 知らないうちに「データ泥棒」が起きているかも  Image: Make Use of Wi-Fiが遅い原因は、今手にしているデバイスではなく、じつは「 **つなぎっぱなしで放置している他のデバイス** 」にあるかもしれません。それらが **バックグラウンドで勝手に通信を行い、家のネットワークを使い切っている可能性** があるのです。 Advertisement インターネットを重くしている原因を調べる方法はいくつかありますが、一番手っ取り早いのは **ルーターの設定画面を見ること** です。 たいていのルーターには「ネットワーク概要」のような項目があり、 **今どのデバイスがつながっているか、どれくらいの速度でダウンロードやアップロードを行っているかといった情報が一目でわかる** ようになっています。 ルーターによって機能は異なりますが、私の家のルーターでは、デバイスを個別にネットワークから切り離すことができます。これによって、知らない間に通信を独占しているデバイスを排除し、接続を安定させることが可能です。 ここでチェックすべき「犯人」は、 **スマートTVやゲーム機、防犯カメラ、スマートホームのハブといった面々** 。これらは、持ち主が思っている以上にバックグラウンドで大量のデータをやり取りしていることがよくあります。 ## 6\. そもそも「回線プラン」が古くない？ ### ライフスタイルの変化に合わせてアップグレードを 2025年の半ば頃、私は **Wi-Fiが頻繁に途切れたり、通信が遅くなったりする問題** に悩まされていました。何をしても改善せず困り果てていたのですが、ようやくあることに気づいたのです。 それは「 **設定に問題があるわけではない** 」ということでした。単に5人家族の我が家にとって、通信量が回線の限界に達しており、さらに **古いWi-Fi 5ルーターではこれ以上のトラフィック量（または通信量）をさばききれなくなっていた** だけだったのです。 Advertisement 結局、インターネットをアップグレードし、 **家の中に直接光ファイバーを引き込むFTTH（FTTP）接続にしたことで、状況は劇的に変わりました** 。 それ以来、我が家のネットワークは一切トラブルなく快適そのものです。 もしあなたが最後にネットの契約を見直してから数年が経っているなら、 **今のプランが現在の使い方に見合っているか、一度チェックしてみる** 価値は十分にありますよ。 [](https://www.lifehacker.jp/article/2601-yamazakijitsugyou-desk-smile-sale/) [山崎実業でデスクは攻略できる。配線・スペース拡張…ジャンル別効率化ガイド | ライフハッカー・ジャパン](https://www.lifehacker.jp/article/2601-yamazakijitsugyou-desk-smile-sale/) [](https://www.lifehacker.jp/article/machi-ya-mirroringadapterm2-review-911119/) [スマホやPCに挿すだけ。Wi-Fi不要の無線映像アダプターが動画鑑賞や仕事に大活躍でした | ライフハッカー・ジャパン](https://www.lifehacker.jp/article/machi-ya-mirroringadapterm2-review-911119/) Make Use Ofシニアエディター Gavin Phillips ギャビンは「技術解説」「セキュリティ」「インターネット」「ストリーミング」「エンターテインメント」の各分野を担当するセグメントリードであり、かつては「本当に役立つポッドキャスト」の共同ホストを務め、現在も頻繁に製品レビューを行っている。 趣味は大量の紅茶を飲むこと、ボードゲームを楽しむこと、そしてサッカー観戦。 Original Article: [Always check these things first when your Wi-Fi is slow](https://www.makeuseof.com/check-these-things-when-wifi-slow/) by MakeUseOf あわせて読みたい --- # 情シスが直面する法規制の強化、データ主権を実現する 5 つのステップ --- publish: true personal_category: false title: "情シスが直面する法規制の強化、データ主権を実現する 5 つのステップ" source: "https://japan.zdnet.com/paper/30001001/30008532/" site: "ZDNET Japan" author: - "[[ZDNET Japan]]" published: created: 2026-02-13 description: "チーム間、地域間、組織間をまたいだコラボレーションは、現代のビジネスに欠かせないものとなっている。ただ、こうした開かれたデータ共有は、データ セキュリティやコンプライアンス対応を一層複雑にしている。対…" tags: - "clippings" - "NewsClip" description_AI: "このページは、「情シスが直面する法規制の強化、データ主権を実現する 5 つのステップ」と題されたホワイトペーパーのダウンロードページである。現代のビジネスにおけるチーム間・地域間・組織間のコラボレーションは、データセキュリティとコンプライアンス対応を一層複雑にしている。欧州では2024年にGDPR違反により総額11億9千万ユーロの制裁金が科されており、増え続ける法規制への遵守が求められる中、データ主権の実現には体系的なアプローチが不可欠である。本資料では、GDPRやEU AI法などの法規制、金融・医療・公共機関などにおける現状を整理した上で、規制対応とコラボレーションを両立するための5つの実践的なステップを紹介している。グローバル展開やクラウド活用を進める中でデータ主権や法規制対応に課題を感じる情シス部門、セキュリティ担当者、コンプライアンス担当者を主な読者層としている。資料ダウンロードには、個人情報が「グーグル・クラウド・ジャパン合同会社」に提供され、同社からの情報提供サービスを受けることへの同意が必要である。" --- --- > [!NOTE] 目次 ```table-of-contents title: minLevel: 0 maxLevel: 0 includeLinks: true ``` --- > [!NOTE] リスト掲載用文字列 - [情シスが直面する法規制の強化、データ主権を実現する 5 つのステップ](https://japan.zdnet.com/paper/30001001/30008532/)【ZDNET Japan】(2026年02月13日) --- > [!NOTE] この記事の要約（箇条書き） - 「情シスが直面する法規制の強化、データ主権を実現する 5 つのステップ」と題するホワイトペーパーのダウンロードページです。 - 現代のビジネスにおける開かれたデータ共有は、セキュリティとコンプライアンスを複雑化させ、GDPR違反による多額の制裁金事例も発生しています。 - 本資料は、GDPRやEU AI法といった各地域の法規制、重圧に直面する業種の現状を整理し、データ環境の可視化・統制、規制対応とコラボレーションを両立するための5つの実践的なステップを紹介しています。 - グローバル展開やクラウド活用におけるデータ主権・法規制対応に課題を持つ情シス部門、セキュリティ担当者、コンプライアンス担当者が主な対象です。 - ダウンロードには、個人情報が提供元である「グーグル・クラウド・ジャパン合同会社」に提供され、同社からの情報提供サービスを受けることに同意が必要です。 > [!NOTE] 要約おわり --- [ ホワイトペーパー ](https://japan.zdnet.com/paper/) [](https://japan.zdnet.com/paper/30001001/30008532/#dl_start) [情シスが直面する法規制の強化、データ主権を実現する 5 つのステップ](https://japan.zdnet.com/paper/30001001/30008532/#dl_start) チーム間、地域間、組織間をまたいだコラボレーションは、現代のビジネスに欠かせないものとなっている。ただ、こうした開かれたデータ共有は、データ セキュリティやコンプライアンス対応を一層複雑にしている。対応を誤れば制裁金や業務停止、ブランド毀損といった深刻なリスクに直結する。 実際、欧州では 2024 年、「一般データ保護規則（GDPR）」への違反により制裁金を科されたケースが 277 件、総額は 11 億 9 千万ユーロにのぼっている。増え続ける各地域の法規制を遵守が求められる中、データ主権の実現に取り組むには個別のニーズや業種、地域に合わせた体系的なアプローチが必要不可欠だ。 本資料では、GDPR や EU AI 法といった各地域の法規制や、金融・医療・公共機関など重圧に直面する業種の現状を整理したうえで、データ環境を可視化・統制し、規制対応とコラボレーションを両立するための 5 つの実践的なステップを紹介する。グローバル展開やクラウド活用を進める中で、データ主権や法規制対応に課題を感じている情シス部門、セキュリティ担当者、コンプライアンス担当者は参照してほしい。 ## 資料ダウンロード 個人情報の取り扱いに関して ダウンロードに際して、以下の事項に同意されたものとみなします ・ご登録の個人情報は、情報提供元である「グーグル・クラウド・ジャパン合同会社」に提供される ・「グーグル・クラウド・ジャパン合同会社」からの電子メール、電話、送付物による情報提供サービスを受ける ＜グーグル・クラウド・ジャパン合同会社プライバシーポリシーについて＞ Google から、Google Cloud に関する最新情報、製品のアップデート情報、イベントの情報、および特別なオファーを受け取ることを希望します。私は、私の個人情報が [Google's Privacy Policy](https://policies.google.com/privacy?hl=ja) に沿って取り扱われることを理解し、私の名前、メールアドレス、電話番号、会社名、役職等の情報は、その関連会社である Google LLC および Google Asia Pacific Pte. Ltd. と共有されることを理解しています。Google LLC が所在する米国カリフォルニア州の個人情報保護規制については個人情報保護委員会（以下「PPC」）のウェブサイト内の [こちらのリンク](https://www.ppc.go.jp/files/pdf/california_report.pdf) 、米国連邦法については PPC のウェブサイト内の [こちらのリンク](https://www.ppc.go.jp/files/pdf/USA_report.pdf) 、Google Asia Pacific Pte. Ltd. の所在地であるシンガポールの法律に関する PPC の [ウェブサイトのリンク](https://www.ppc.go.jp/files/pdf/singapore_report.pdf) です。 [同意してダウンロード](https://japan.zdnet.com/paper/30001001/30008532/#) 株式会社４Ｘ 個人情報保護管理責任者　石澤　知広 個人情報の第三者提供に関して ・第三者に提供する目的：上記の利用目的となる ・提供する個人情報の項目：4X ID登録情報 ・提供の手段又は方法：電子データにて提供 ・提供先：上記記載の提供先 --- # 月額2500円のAI→ローカルAIに変えたら、私の需要にマッチしました --- publish: true personal_category: false title: "月額2500円のAI→ローカルAIに変えたら、私の需要にマッチしました" source: "https://www.lifehacker.jp/article/2601-dont-need-perplexity-local-llm-does-better/" site: "ライフハッカー・ジャパン" author: - "[[ライフハッカー・ジャパン編集部]]" published: 2026-01-31 created: 2026-01-31 description: "Perplexity Proを解約し、RTX 4060搭載ノートPCとOllamaでローカルLLM環境を構築した体験談。月額費用の節約、プライバシー保護、オフライン活用など、実務で感じたメリットとデメリットを徹底比較します。" tags: - "clippings" - "NewsClip" description_AI: "筆者は月額2500円のPerplexity AI Proを愛用していましたが、ローカルで動作する大規模言語モデル（LLM）アプリの登場により、自身のAI利用環境を見直しました。OllamaとLM Studioを組み合わせ、自身のPC（RTX 4060搭載）でローカルAIを構築。これにより、プライバシーの確保、長期的なコストパフォーマンス、オフラインでの利用が可能になったと語っています。特に、コードレビューやドキュメント作成などの日常業務では、速度の遅さが問題にならず、レイテンシーの低さもメリットと感じています。しかし、リアルタイムWeb検索機能やマルチモーダルなタスクにおいてはPerplexityに軍配が上がり、ハルシネーションのリスクや、電気代、ストレージ、メンテナンスといった隠れた運用コストも認識しています。筆者はPerplexityの利用頻度を減らし、無料プランへの移行を検討しており、AIの選択は個々の業務ニーズによって異なると締めくくっています。" --- --- > [!NOTE] 目次 ```table-of-contents title: minLevel: 0 maxLevel: 0 includeLinks: true ``` --- > [!NOTE] リスト掲載用文字列 - [月額2500円のAI→ローカルAIに変えたら、私の需要にマッチしました](https://www.lifehacker.jp/article/2601-dont-need-perplexity-local-llm-does-better/)【ライフハッカー・ジャパン】(2026年01月31日) --- > [!NOTE] この記事の要約（箇条書き） - 筆者は月額2500円のPerplexity AI Proを利用していたが、ローカルLLMへの移行を検討。 - OllamaとLM Studioを組み合わせてローカルAI環境を構築し、Qwen 2.5 Coder 32Bなどのモデルを運用。 - ローカルAIのメリットは、プライバシー保護、優れたコストパフォーマンス（PC代はPerplexityの80カ月分に相当）、完全なオフライン利用が可能であること。 - デメリットとして、クラウドAIに比べて速度が劣る（GPT-4の約半分）、リアルタイムWeb検索やマルチモーダル機能が弱い点、ハルシネーションのリスク、電気代やストレージ、メンテナンスの隠れたコストが挙げられる。 - 筆者はPerplexityの利用を限定的なリアルタイム検索に留め、無料プランへ移行する予定。 - ユーザーのニーズ（リアルタイムWebアクセスか、プライバシー重視の推論環境か）によって最適な選択は異なると結論付けている。 > [!NOTE] 要約おわり --- - [グローバルナビゲーションへジャンプ](https://www.lifehacker.jp/article/2601-dont-need-perplexity-local-llm-does-better/#globalNav) - [フッターへジャンプ](https://www.lifehacker.jp/article/2601-dont-need-perplexity-local-llm-does-better/#footer) 1. [TOP](https://www.lifehacker.jp/) 2. [連載](https://www.lifehacker.jp/regular/) 3. [今日のワークハック](https://www.lifehacker.jp/regular/work_hacks/) 4. 月額2500円のAI→ローカルAIに変えたら、私の需要にマッチしました [今日のワークハック](https://www.lifehacker.jp/regular/work_hacks/) [#AIとビジネス💡](https://www.lifehacker.jp/keyword/ai_business/) 著者 Yadullah Abidi\[[原文](https://www.makeuseof.com/dont-need-perplexity-local-llm-does-better/)\] 翻訳  Image: Shutterstock Advertisement ここ1年近く、私は **Perplexity AI Proに月額20ドルを支払い続けてきました。** リアルタイムのWeb検索、明確な情報ソースの提示、そして洗練されたインターフェース。リサーチ作業が驚くほど楽になることを考えれば、十分に元が取れる投資だと感じていたからです。 しかし、PCローカルで動作する大規模言語モデル（LLM）を手軽に扱えるアプリが登場したことで、状況は変わりました。 > 自分のPCにあるローカルLLMで、 [Perplexityの代わり](https://www.makeuseof.com/best-apps-to-run-llm-locally/) が務まるのではないか？ そう思い立ち、実際に試してみると、大半のタスクを置き換えられることがわかったのです。 もちろん、クラウドサービスを全否定するつもりはありません。複数のソースを瞬時に統合する **リアルタイム検索において、私はPerplexityがいまだに最強だと感じています。** ただ、コードレビューやドキュメント作成、データ分析、技術的なトラブルシューティングといった私の日常業務を見直してみると、 **ローカル環境の方が高速で、プライバシーが守られ、しかも追加コストは一切かからない** のです。 ## 私がPerplexityの代わりに構築した「ローカルAI」 私が「ローカルLLMの沼」に足を踏み入れるきっかけとなったのは、 **[Ollama](https://ollama.com/)** というツールでした。 これは **LLMをローカルで動かすためのオープンソースツール** で、今や業界標準とも言える存在です。 Windowsへのインストールも数分で完了。私はこれをバックエンドにし、見た目を整えるGUIフロントエンドとして **[LM Studio](https://lmstudio.ai/) を組み合わせました** （もちろん、これ単体でもAIアプリとして十分使えます）。 ほかにも **[ローカルAIの恩恵](https://www.makeuseof.com/best-apps-to-run-llm-locally/) を受けられるアプリはたくさんある** ので、自分の好みに合うものを選んでみてください。 構築の手順は驚くほどシンプル。 1. **Ollamaをインストールする（数分で完了）** 2. **LM Studioなどの使いやすいインターフェースと組み合わせる** 3. **好みのモデルをダウンロードして実行するだけ** 特筆すべきは、 **私のハードウェアが決して最上級スペックではない** という点です。 使用しているのは、8GBのRTX 4060、16GBのLPDDR5Xメモリ、Intel Core Ultra 7を搭載したラップトップPC。 これでは **最高級のモデルを爆速で動かすことはできませんが「Qwen 2.5 Coder 32B」のようなモデルを実用的な速度で動かすには十分なスペック** なのです。 ちなみにこのQwenモデルは、4ビット量子化（軽量化）されたものを使用しています。 私の8GBのVRAM内に余裕で収まり、Python、VBA、PowerShellなど、業務で必要なあらゆるプログラミング言語を、 **毎秒25〜30トークンの速度で生成** してくれます。 さらに、古いコードの解説も128kトークンのコンテキストウィンドウで難なくこなしてくれるんです。 **一般的なタスクには「Llama 3.1 70B」や「DeepSeek R1」の蒸留モデルを使い分け** ています。ローカルとクラウドの品質差は劇的に縮まっており、セルフホスト環境でも、クラウドコストをかけずにGPT-4クラスのパフォーマンスが得られるようになっているのです。 Advertisement ## ローカル環境こそが最強である理由 Perplexityと比較して、 **ローカルLLMが「圧倒的に勝っている」と感じるポイント** は以下の通りです。 ### プライバシーの確保 これが最大のメリット。コードの1行1行が、すべて私のマシン内だけに留まります。第三者のサービスにログが残ることもありません。 医療、法律、金融など、データの取り扱いに厳しい業界において、 **コンプライアンス問題を一挙に解決** してくれます。 Advertisement ### 圧倒的なコストパフォーマンス 私のラップトップは新品で **約1,600ドル（約24万円）** でした。 これは **Perplexity Proの80カ月分に相当** しますが、PCがあればほかの仕事もできますよね。クラウドAPIを使えば月数百ドルかかるような大量のクエリ処理も、ローカルならタダでできちゃいます。結果的にお得なんです。 ### 完全なオフライン環境 地味に聞こえるかもしれませんが、 **ネット環境が不要なのは強力** です。 安定したWi-Fiがなくても、通信制限を気にすることなく、いつでもどこでも自分のAIにアクセスできます。 ## 実務には十分すぎるスペック もちろん、良いことばかりではありません。 **ローカルLLMは「速度」という点では劣ります。** 私の環境でのQwen 2.5は毎秒25〜30トークンを生成しますが、これは **クラウドベースのGPT-4が叩き出す速度の半分程度** です。 しかし、私のワークフローにおいては、これが問題になることはほとんどありません。コードレビューやドキュメント作成中、私はただAIの回答を待っているわけではなく、読みながら考えています。ここでのボトルネックは「トークン生成速度」ではなく、私自身の「理解力」だからです。 500トークンの解説を生成するのに数秒余計にかかったとしても、大した問題ではありません。 むしろ **「レイテンシー（遅延）」に関してはローカルの方が優秀** です。 クラウドサービス特有のネットワーク通信による遅延がなく、ローカルAIは瞬時に反応してくれます。試行錯誤を繰り返すコーディング作業において、このレスポンスの良さは最高。 これは以前、VS Code用にローカルAIを構築した際にも感じたメリットと同じでした。 ## 「リアルタイム検索」の壁 一方で、Perplexityが恋しくなる瞬間も確実にあります。 それが **「ライブWeb検索」** です。 最新の規制要件や、更新されたばかりのAPIドキュメントを調べたり、引用元付きで情報をまとめたりする場合、 [Perplexityはいまだに代えがたい存在](https://www.makeuseof.com/stack-free-chatbots-never-pay-for-ai/) です。 無料のチャットボットを駆使してコストを抑えることはできますが、 **Perplexityの利便性を完全に再現するのは困難** です。 ローカルLLMでも「Open WebUI」などを統合してWeb検索させることは可能ですが、セットアップの複雑さが跳ね上がります。 また、画像の分析やドキュメント処理といったマルチモーダルなタスクにおいても、GPT-4 VisionやClaude 3を擁するPerplexityの方が1枚上手です。 私のローカル環境はテキスト処理には強いですが、画像を扱うには別のツールが必要になります。 そして **「 [ハルシネーション（もっともらしい嘘）](https://www.makeuseof.com/perplexity-is-giving-you-wrong-answers-on-purpose/) 」の問題** にも触れておく必要があります。Perplexityも引用元を示しつつ間違った情報を出すことがありますが、ローカルLLMはリアルタイムのファクトチェック機能がないため、エラーを見抜くためにはより一層の注意が必要です。 ## 無視できないコストもある **ローカルLLMの運用には、隠れたコストも存在** します。 - **電気代の上昇：** 専用のマシンを長時間稼働させるため、電気代は高くなります。 - **ストレージの圧迫：** モデルをダウンロードするだけで、私のストレージは100GB近く消費されています。 - **メンテナンスの手間：** ドライバーの競合、VRAMの割り当て問題、ソフトウェアの互換性など、トラブルはすべて自己診断・自己解決が必要です。 Perplexityを解約してローカルLLMに移行すべきでしょうか？ 慌てて解約ボタンを押す前に、 **私の設定があくまで「私の特定のニーズ」に合致していただけ** ということを思い出してください。より大きな容量やパワーが必要なら、さらに巨大なモデルを動かすためのスペックが必要になります。 --- 私自身は、 **Perplexityの使用頻度を「毎日の相棒」から「特定の検索用」へと減らし、近いうちに無料プランへ移行する予定** です。 重要なのは、ローカルLLMがWebサービスを完全に置き換えられるかという問いではありません。 > あなたの日常業務が必要としているのは、リアルタイムのWebアクセスなのか？ それとも、多少データが古くても、高速でプライバシーが守られた、使い放題の推論環境なのか？ その答え次第で、あなたの選択は変わってくるはずです。 [](https://www.lifehacker.jp/article/2512-workhack-ai-chatgpt-atlas/) [ただのブラウザだと思ってた。「全部わかってくれる」Atlasの体験が別次元すぎた | ライフハッカー・ジャパン](https://www.lifehacker.jp/article/2512-workhack-ai-chatgpt-atlas/) [](https://www.lifehacker.jp/article/2511-vibescamming-is-the-new-online-scam-everyones-falling-for/) [AIを悪用した詐欺が横行中。その仕組みと、取るべき対策 | ライフハッカー・ジャパン](https://www.lifehacker.jp/article/2511-vibescamming-is-the-new-online-scam-everyones-falling-for/) ※商品を購入すると、売上の一部が販売プラットフォームよりメディアジーンに還元されることがあります。掲載されている情報は執筆時点の情報、または自動で更新されています。 **著者紹介：Yadullah Abidi** デリー大学でコンピュータサイエンスの学位を取得し、チェンナイのアジアンジャーナリズムカレッジでジャーナリズムの大学院学位を取得しています。Windows および Linux システム、プログラミング、PC ハードウェア、サイバーセキュリティ、マルウェア分析、ゲームの分野で 10 年以上の経験を持つ彼は、深い技術的知識と優れた編集者としての直感を兼ね備えています。 Source: [ollama](https://ollama.com/), [LM Studio](https://lmstudio.ai/) あわせて読みたい [](https://s-adserver.cxad.cxense.com/adserver/click/UTGQmXcafSnHK8Tswucv87N5qdVI3lgx9_gNbShuyzCEdk8EeVzWIrCu6K9pIcFlt7ZWPvSsbpmrr8vT04vKG7FGQ-TGrYkzJOGLjUsMG4Y0tr-fmf3XGiwb4ixV-uJ0q19bRaAoI5SwImawbKNQKrfKl6KvYyvHz1KA5PfJjpKVHZ8ezhJvvlbycH0PXAd78el_YmqeC2Xh820lJuxc) 新着記事 読書専用の贅沢。カラー対応したKindle Colorsoftでマンガの没入感が激変 [ 読書専用の贅沢。カラー対応したKindle Colorsoftでマンガの没入感が激変 2026.01.31 Buy PR ](https://www.lifehacker.jp/article/amazon-timesale-fes-2026-0131-5/) [  「あると手放せない」用途の塊。洗車も掃除も一台で済むブロワーが“ほぼ半額” 「あると手放せない」用途の塊。洗車も掃除も一台で済むブロワーが“ほぼ半額” 2026.01.31 Buy PR ](https://www.lifehacker.jp/article/amazon-timesale-fes-2026-0131-1/)[  手洗いのあと自然とニヤけちゃう。「タオル研究所」の拭き心地を体験したら、もう戻れない 手洗いのあと自然とニヤけちゃう。「タオル研究所」の拭き心地を体験したら、もう戻れない 2026.01.31 ](https://www.lifehacker.jp/article/2507-korekai-towel/)[  ジムのランニングマシンが苦痛な人へ。現役ランナーが教える、挫折しないための10の知恵 ジムのランニングマシンが苦痛な人へ。現役ランナーが教える、挫折しないための10の知恵 2026.01.31 ](https://www.lifehacker.jp/article/2601treadmill-hacks-every-runner-should-know/)[  M2ユーザーがM5 MacBook Proに移行して気づいた、「自分専用AI」がストレスなく動く真価 M2ユーザーがM5 MacBook Proに移行して気づいた、「自分専用AI」がストレスなく動く真価 2026.01.31 ](https://www.lifehacker.jp/article/2601-m5-macbook-pro-ai-workflow/)[  私が「折りたたみ」を使い続ける理由。カメラだけで5つも語るポイントがある 私が「折りたたみ」を使い続ける理由。カメラだけで5つも語るポイントがある 2026.01.31 ](https://www.lifehacker.jp/article/26015-android-camera-features-you-can-only-use-on-a-foldable-phone/) [記事をもっと見る](https://www.lifehacker.jp/articles/) [](https://www.amazon.co.jp/dp/B0CS6F5NY7?ots=1&tag=lifehacker-bkbang-00001092-22&linkCode=ogi&th=1&psc=1&ref=mgac2017) [2月2日(火)まで / PR](https://www.amazon.co.jp/dp/B0CS6F5NY7?ots=1&tag=lifehacker-bkbang-00001092-22&linkCode=ogi&th=1&psc=1&ref=mgac2017) [ 【Amazonセール】で文具がお得に！ ](https://www.amazon.co.jp/dp/B0CS6F5NY7?ots=1&tag=lifehacker-bkbang-00001092-22&linkCode=ogi&th=1&psc=1&ref=mgac2017) --- # 画像 決済だけじゃないAndroidの｢Googleウォレット｣── FeliCa非搭載でも使える機能と､いつの間に進化していた意外な便利さ --- publish: true personal_category: false title: "画像 | 決済だけじゃないAndroidの｢Googleウォレット｣── FeliCa非搭載でも使える機能と､いつの間に進化していた\"意外な便利さ\"" source: "https://toyokeizai.net/articles/photo/932689?pn=2" site: "東洋経済オンライン" author: - "[[石野 純也]]" published: 2026-02-02 created: 2026-02-05 description: "ガラケー（旧来型の携帯電話）時代のおサイフケータイを受け継ぎ、早くからFeliCaを搭載してきたAndroidスマホ。海外メーカーも日本で端末を発売する際には、日本市場向けのローカライズとしてこの機能を搭載して…" tags: - "clippings" - "NewsClip" description_AI: "Androidの「Googleウォレット」アプリは、FeliCa非搭載端末でも利用可能な多機能性が進化しており、決済以外の便利な使い方が紹介されています。NFCによるクレジットカード決済は非対応端末でも広がりを見せ、複数のカードを簡単に使い分けられます。また、Suicaの機種変更時の引き継ぎもアプリ内で完結し、決済アニメーションの追加などのアップデートで利便性が向上。さらに、スクリーンショットからQRコードをパスとして登録する機能は、AIが場所や時間を自動で読み取る意外な便利さも備えています。" --- --- > [!NOTE] 目次 ```table-of-contents title: minLevel: 0 maxLevel: 0 includeLinks: true ``` --- > [!NOTE] リスト掲載用文字列 - [画像 | 決済だけじゃないAndroidの｢Googleウォレット｣── FeliCa非搭載でも使える機能と､いつの間に進化していた"意外な便利さ"](https://toyokeizai.net/articles/photo/932689?pn=2)【東洋経済オンライン】(2026年02月02日) --- > [!NOTE] この記事の要約（箇条書き） - Androidの「Googleウォレット」アプリは、FeliCa非搭載端末でも利用できる多機能性が重要視されている。 - NFCを使ったクレジットカード決済は、FeliCa非対応端末でも可能で、対応場所も増加している。 - デフォルト以外のカードも画面表示で簡単に使い分けられる。 - Suicaの機種変更時の引き継ぎもウォレットアプリ経由で行える。 - 決済完了時のアニメーション表示など、アップデートで機能が追加され、利便性が向上している。 - スクリーンショット内のQRコードをウォレットアプリでパスとして登録でき、AIが場所や時間を自動認識する。 > [!NOTE] 要約おわり --- PhotoGallery ## 決済だけじゃないAndroidの｢Googleウォレット｣── FeliCa非搭載でも使える機能と､いつの間に進化していた"意外な便利さ" [前へ](https://toyokeizai.net/articles/photo/932689?pn=1) [次へ](https://toyokeizai.net/articles/photo/932689?pn=3)  2 /6 NFCを使ったクレジットカードの決済は、FeliCa非対応端末でも利用可能。使える場所も、かなり増えてきた（筆者提供） [PAGE 2](https://toyokeizai.net/articles/photo/932689?pn=3) [前へ](https://toyokeizai.net/articles/photo/932689?pn=2) [次へ](https://toyokeizai.net/articles/photo/932689?pn=4)  3 /6 デフォルトの支払いに設定していないカードでも、この画面を表示したまま端末をかざすと決済に利用することができる。複数のカードを使い分けたいときに覚えておきたい（筆者提供） [PAGE 3](https://toyokeizai.net/articles/photo/932689?pn=4) [前へ](https://toyokeizai.net/articles/photo/932689?pn=3) [次へ](https://toyokeizai.net/articles/photo/932689?pn=5)  4 /6 Suicaの引き継ぎもウォレットアプリで行えるようになっている。機種変“後”の端末から操作し、機種変“前”の端末に通知を出すことも可能だ（筆者提供） [PAGE 4](https://toyokeizai.net/articles/photo/932689?pn=5) [前へ](https://toyokeizai.net/articles/photo/932689?pn=4) [次へ](https://toyokeizai.net/articles/photo/932689?pn=6)  5 /6 決済完了時にアニメーションを表示するなど、アップデートで機能が追加されている。改めて設定を見直してみてもいいだろう（筆者提供） [PAGE 5](https://toyokeizai.net/articles/photo/932689?pn=6) [前へ](https://toyokeizai.net/articles/photo/932689?pn=5) [次へ](https://toyokeizai.net/articles/photo/932689?pn=1)  6 /6 スクリーンショットを撮って共有からウォレットを開くと、そのQRコードがパスとして登録される。場所や時間は、AIが自動的に読み取って入力を済ませてくれる（筆者提供） [PAGE 6](https://toyokeizai.net/articles/photo/932689?pn=1) [次へ](https://toyokeizai.net/articles/photo/932689?pn=2)  1 /6 FeliCa非搭載端末も増えている一方で、Androidのウォレットアプリの重要性が増している。その使い方や意外と知らない機能を紹介していく（筆者提供） [](https://toyokeizai.net/articles/photo/932689?pn=1) [](https://toyokeizai.net/articles/photo/932689?pn=3) [](https://toyokeizai.net/articles/photo/932689?pn=4) [](https://toyokeizai.net/articles/photo/932689?pn=5) [](https://toyokeizai.net/articles/photo/932689?pn=6) ガラケー（旧来型の携帯電話）時代のおサイフケータイを受け継ぎ、早くからFeliCaを搭載してきたAndroid… [「決済だけじゃないAndroidの｢Googleウォレット｣── FeliCa非搭載でも使える機能と､いつの間に進化していた"意外な便利さ"」 → 記事の続きを読む](https://toyokeizai.net/articles/-/932689) 関連記事 - 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[詐欺はフィッシングからハイブリッドへ｜SEOポイズニングなどの検索型の詐欺の最新手口と対策 |](https://toushi.homes.co.jp/column/lifeplan/social-issues/current-topics82/)【LIFULL HOME'S 不動産投資コラム】(2026年02月07日) --- > [!NOTE] この記事の要約（箇条書き） - 詐欺の手口は、フィッシングから複数の攻撃手段を組み合わせた「ハイブリッド型」へと進化している。 - 特に、検索結果に偽サイトを上位表示させる「SEOポイズニング」などの検索型詐欺が急増しており、ユーザーが自ら罠にかかる点が特徴である。 - ハイブリッド型詐欺は、メール・SMSで心理的動揺を与え、URLではなく電話をかけさせ、音声通話（ヴィッシング）でパスワードなどの機密情報を巧妙に聞き出す。 - SEOポイズニングは、ユーザーの能動的な検索行動が攻撃の入口となり、検索結果を過信しやすいため特に危険である。 - 対策として、公式サイトへはブックマークからアクセスし、検索結果の「公式」「上位表示」を鵜呑みにせずURLを確認することが重要である。 - 不審な電話でパスワードや認証コードを求められた場合は一度切断し、正規の連絡先にかけ直して確認すること。 - 「自分は騙されない」という思い込みを捨て、調べる前、入力する前、話す前に一呼吸置く意識が最も有効な詐欺対策となる。 > [!NOTE] 要約おわり ---  フィッシング詐欺は、かつての「怪しいメールを見抜く」対策だけでは防げない段階に入ってきました。 詐欺の手口は、複数の手口を組み合わせた「ハイブリッド型」へと進化し、AIや検索エンジンを悪用した巧妙な攻撃が急増しています。 中でも注意が必要なのは、検索結果の上位に偽サイトを表示させる「SEOポイズニング」をはじめとした検索型の詐欺。検索行動と心理誘導を組み合わせた手口で、見抜くのが難しい詐欺の1つです。 本記事では、ハイブリッド型の最新フィッシング詐欺の具体的な手口と、被害を防ぐための現実的な対策を解説します。 ## ハイブリッド型の最新フィッシング詐欺の主な手口と特徴 ハイブリッド型のフィッシング詐欺にはいくつか手口がありますが、その中でもとくに警戒が必要な手口の1つをご紹介します。 ハイブリッド型の最新フィッシング詐欺とは、従来のフィッシング手法を単独で用いるのではなく、 ==複数の攻撃手段を組み合わせる手口== のことです。 メール・SMS・検索エンジン・電話などの異なる接点を連動させることで、警戒心を段階的に下げ、詐欺に気づきにくい状況を作り出します。 とくに最近は、「 **SEOポイズニング** 」という手口が横行しています。 SEOポイズニングとは検索型の詐欺の1つで、外部から届くメールやSMSではなく、自分自身で ==検索した検索一覧にひそんでいる偽サイトを使った手口== のこと。「自分で検索する」という行為によって、不審な通知に慣れている人でも詐欺だと見抜きにくい点が特徴です。 ### 従来のフィッシング詐欺との違い 従来のフィッシング詐欺は、メールやSMSなどによって送られてきたリンクをクリックすることで、偽サイトに誘導する手口でした。 しかし、現在は検索一覧に表示される広告やサイトなどにひそんでおり、ユーザーが自ら罠にかかるのを待ち伏せしています。 クリックして開いたサイトページが公式サイトにそっくりなのはもちろん、URLまで似せているため、偽サイトだと気づきにくいのが特徴です。 ### ハイブリッド型の最新フィッシング詐欺の主な手口 ハイブリッド型の最新フィッシング詐欺の手口の1つは、以下の流れで行われます。 - **①SEOポイズニングによる待ち伏せ** 検索一覧に表示される広告や偽サイトなどでユーザーを待ち伏せ - **②偽サイトで情報搾取** 偽サイトに入力したIDとパスワードが盗まれる - **③OTPボットによる認証突破** 電話による心理操作でワンタイムパスワードを聞き出す これまでの手口と異なるのは、「 **OTPボット** 」と呼ばれるツールを使用することです。 二段階認証などのプロセスで使用される ==「ワンタイムパスワード（OTP）」を盗み取るように設計された自動プログラム== で、ソーシャルエンジニアリングを利用してアカウントに侵入します。 具体的には、偽サイトにIDとパスワードを入力した時点で ==悪意ある第三者が公式サイトにアクセスし、ワンタイムパスワードを入力する画面まで進み== ます。 ユーザーがワンタイムパスワードを受信したと同時に、OTPボット（音声通話ボット）が ==正規サービスを装ってユーザーに電話== をかけます。 自動音声の場合でも、AIの進化によって巧妙になっており、受信したパスワードを入力するようにうながされ、入力してしまうと悪意ある第三者がユーザーのアカウントに侵入完了となります。 OTPボットには、音声通話ボット以外にも、SMS傍受ボットやフィッシングボットなどがあります。 ### ハイブリッド型の最新フィッシング詐欺の特徴 ハイブリッド型のフィッシング詐欺は、ユーザーの不安をあおり、冷静な判断ができないように仕向けるのが大きな特徴です。 #### メール・SMSで心理的動揺を与える 「クレジットカードの不正利用が確認されました」 「銀行口座が一時的に制限されています」 「至急対応が必要な配送トラブルがあります」 このような文面で不安や焦りを引き起こし、冷静な判断をさせないように誘導します。 内容そのものよりも“ **緊急性** ”を強調する点が特徴で、被害者が冷静に真偽を確かめる前に行動を起こさせることで、 **判断力を低下** させるのが狙いです。 #### Webサイト（URL）ではなく電話をかけさせる 近年増えている手口が、あえてURLを記載せず、電話連絡を促す方法です。 「 **詳細はサポートセンターまでお電話ください** 」と番号のみを提示することで、フィッシングサイト（偽サイト）への誘導だと気づかれにくくなります。 詳細がメール本文に記載されていないため、 ==セキュリティソフトや迷惑メールフィルターをすり抜けやすい== 点も特徴です。 また、被害者自身が電話をかける行為は「自分で確認している」という安心感を生み、警戒心を下げる効果があります。 #### 音声通話（ヴィッシング）で情報を奪取する ユーザーが実際に電話をかけると、OTPボットによる自動音声案内が流れるケースが多いですが、場合によっては訓練されたオペレーターを装った人物が対応するケースもあります。話し方や対応内容は非常に巧妙で、公式サポートと区別がつかないケースも少なくありません。 通話の中で「本人確認のため」「被害拡大を防ぐため」といった理由を示し、以下のような情報を巧みに聞き出します。 - クレジットカード番号 - 銀行口座情報 - ログインID・パスワード - ワンタイムパスワード（認証コード） リアルタイムの通話は切りにくく、相手の指示に従ってしまいやすい点が大きな危険をはらんでいます。 技術的な仕組みと人間の心理を利用する組み合わせが、ハイブリッド型フィッシング詐欺の特徴です。 ## 検索型の詐欺「SEOポイズニング」が特に危険な理由 ハイブリッド型フィッシング詐欺の手口として最近多いのが、検索型の詐欺です。検索型の詐欺とは、 ==Googleなどの検索エンジン上で偽のWebサイトを検索結果の上位に表示させる手口== のこと。 公式サイトを確認したつもりでも、検索結果そのものが操作されており、気づかないうちに罠へ誘導されてしまうリスクがあります。 では、検索型の詐欺が特に危険な理由を具体的に見ていきましょう。 ### 検索行動そのものが攻撃の入口になる 検索型の詐欺の最大の特徴は、「受動的な通知」ではなく、ユーザーの能動的な検索行動である点です。 メールやSMSが一切届かなくても、検索エンジンで企業名やサポート窓口を調べた結果、偽サイトにアクセスしてしまうケースが発生しています。 多くの人は「自分で調べている＝安全」という前提で行動するため、警戒心が自然と下がりがちになり、気づかないうちに偽サイトに入ってしまう危険性があります。 ### SEOポイズニングで偽サイトが上位表示される 検索型の詐欺の代表的な手法の1つである「SEOポイズニング」は、検索エンジンの仕組みを悪用し、偽サイトを検索結果の上位や広告枠に表示させることに大きなリスクがあります。 偽サイトは、デザインや構成、ロゴ、文言まで正規サイトを忠実に模倣しており、URLのドメイン名も一見すると不自然さがありません。そのため、利用者が見た目だけで真偽を判断するのは非常に困難です。 検索上位に表示されている、あるいは広告として掲載されているという理由だけで、信頼できるサイトだと誤認してしまう点が大きなリスクと言えるでしょう。 ### 検索結果を過信しやすく警戒心が下がる 検索は「自分で確認する行為」であるため、メールやSMSよりも信頼しやすい傾向があります。その結果、検索結果に表示されたサイトに対して疑いを持ちにくくなります。 特に「公式」「サポート」「認証」といった言葉や、検索結果の上位表示に掲載されている情報は、無意識のうちに信頼性が高いと判断されがちです。この心理的な油断が、詐欺に気づく機会を奪います。 検索結果の順位や表示形式は、安全性を保証するものではないにもかかわらず、多くのユーザーがその点を十分に認識できていないことが、被害拡大の一因となっています。 ### 検索から電話・認証情報の搾取へと被害が連鎖する 検索型の詐欺は、単に偽サイトへ誘導して終わるものではありません。偽サイト上で「緊急対応が必要」「サポートセンターへ連絡を」と表示し、電話をかけさせることでヴィッシングへと発展するのが特徴です。 さらに、事前に送られたメールやSMSと検索結果が連動している場合、被害者は一連の流れを「正規の対応」と誤認しやすくなります。 このように、検索・電話・認証情報の入力を組み合わせたハイブリッド構造によって、被害が段階的に拡大していきます。 ## ハイブリッド型詐欺に引っかからないために今すぐできる対策 ハイブリッド型詐欺は、手口を知っているだけでは防ぎきれません。重要なのは、日常的な行動を少し見直し、詐欺が成立しにくい習慣を身につけることです。 ここでは、特別な知識やツールがなくても、今日から実践できる現実的な対策を紹介します。 ### 公式サイトは検索せずブックマークからアクセスする 金融機関やクレジットカード会社、行政サービスなど、重要な手続きを行うサイトは、検索結果からアクセスしないことが基本的な対策です。 検索型の詐欺は、公式サイトを装った偽ページが検索上位や広告枠に表示されるため、あらかじめ正しいURLをブラウザにブックマークしておけば、偽サイトに誘導される可能性を大幅に減らせます。 ただし、偽サイトは正規サイトと見分けがつかないほど巧妙に作られているため、ブックマークするときは慎重に確認しましょう。 ### 検索結果の「公式」「上位表示」を鵜呑みにしない 検索結果に「公式サイト」や「サポート窓口」と表示されていても、それだけで安全とは言い切れません。 SEOポイズニングや広告を悪用した詐欺では、正規サイトとほぼ同じ文言や見た目が使われます。 重要なのは、表示順位ではなくURLの文字列を確認することです。 ドメイン名が正規のものと一致しているか、不自然な文字列や余分な単語が含まれていないかを必ずチェックしましょう。 ### 電話でのパスワード要求は一度切る ハイブリッド型詐欺では、電話による本人確認を装って情報を聞き出すケースが多く見られます。「今すぐ対応が必要」「この電話で手続きを完了させてください」と急かされた場合は、いったん電話を切ることが重要です。 正規の企業や金融機関が、電話口でパスワードや認証コードを求めることは基本的にありません。 まずは電話を切り、金融機関の場合はキャッシュカードに記載された正規の電話番号に、自分からかけ直して事実確認を行いましょう。 この一手間が、被害を未然に防ぐ大きな分かれ道になります。 ### 「自分は騙されない」という思い込みや過信を捨てる 従来のフィッシング詐欺であれば、メールやSMSに不正なリンクが貼り付けられているため、むやみにクリックしないという対策で回避できました。 しかし、最新のハイブリッド型フィッシング詐欺では、巧妙な手口で警戒心を抱かせないように誘導されるため、「自分は騙されない」と自信を持っている人でも脅威にさらされる危険性があります。 「自分は大丈夫」という思い込みを捨て、身近にひそむリスクへの対策を練っておくことが重要です。 ## まとめ｜検索行動そのものが狙われる時代へ フィッシング詐欺は、もはや怪しいメールを見抜くだけでは防げない時代になっています。 検索エンジン、電話、心理的な揺さぶりを組み合わせたハイブリッド型詐欺は、「自分で調べて行動した」という安心感を逆手に取る点が最大の特徴です。 特に、SEOポイズニングによって偽サイトが検索上位に表示される現在の状況では、「検索＝安全」という前提は通用しません。 重要なのは、検索結果や緊急性の高い連絡を無条件に信じないこと、そして公式サイトへのアクセス方法や電話対応のルールを日頃から決めておくことです。 調べる前、入力する前、話す前に一呼吸置く意識こそが、これからの時代における最も有効な詐欺対策と言えるでしょう。 【関連記事】 [ますます増加するフィッシング詐欺「迷惑メール相談センター」って知ってた？](https://toushi.homes.co.jp/column/lifeplan/social-issues/current-topics77/) [「リアルタイムフィッシング」とは？証券口座・銀行口座の不正アクセス被害と安全対策](https://toushi.homes.co.jp/column/lifeplan/social-issues/current-topics61/) この記事のタグ [X](https://toushi.homes.co.jp/#x "X") [Line](https://toushi.homes.co.jp/#line "Line") [Facebook](https://toushi.homes.co.jp/#facebook "Facebook") [Hatena](https://toushi.homes.co.jp/#hatena "Hatena") - 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