AIエージェント

Fara1.5とは｜Microsoftのブラウザ操作AIエージェント（4B/9B/27B）

Microsoft Researchが公開したブラウザ操作AIエージェントFara1.5を解説。4B/9B/27Bの3サイズ、Qwen3.5ベース、observe-think-actの仕組み、ベンチ結果、安全機構、クラウド型(Operator/Gemini)との違いを中立に整理。重み・ライセンスは確認できる範囲で扱う。
2026.07.02 AIツール図鑑
AIエージェント
AI×コーディング

Mellum2とは｜JetBrainsの12B MoEを「エージェントの中間層」に据える理由【2026年6月】

Mellum2とは、JetBrainsが2026年6月にApache 2.0で公開した12B MoE（活性2.5B）のコーディングモデル。チャット用途でなくルーティング・サブエージェント・オンプレ推論の「中間層」向け。仕組み・instruct/thinking版・速度比較・導入の前提を公式情報で解説します。
2026.07.01 AIツール図鑑
AI×コーディングAIエージェント
ツール比較

Claude Sonnet 5とは？料金・精度・コスパを上位モデル・旧世代・他社と比較

Claude Sonnet 5の料金・スペック・使い分けを2026年7月時点の公式情報で整理。導入価格と通常価格、100万トークンのコンテキスト、適応的思考への対応に加え、上位モデルや旧世代Sonnet、他社モデルとの価格対性能まで比較しました。
2026.07.01 AIツール図鑑
ツール比較
AI×コーディング

Mistral Medium 3.5とは？意味・仕組み・実務での使い方をわかりやすく解説

Mistral Medium 3.5とは、Mistral AIが2026年4月公開した128B密オープンウェイトのコーディング/エージェントモデル。256K・Modified MIT・入力$1.5/出力$7.5、SWE-bench Verified 77.6%。料金・性能・セルフホスト要件・Vibe運用を公式情報で解説します。
2026.06.30 AIツール図鑑
AI×コーディングAIエージェントLLM開発・技術
AI×コーディング

MiniMax M3とは？意味・仕組み・使いどころをわかりやすく解説

MiniMax M3とは、2026年6月公開の中国MiniMax社製オープンウェイトMoEモデル。総約428B・活性約23B、最大100万トークン、MSAによる長文効率、マルチモーダル対応。スペックの読み方・他モデルとの違い・API/自己ホストの選び方を公式情報で解説します。
2026.06.29 AIツール図鑑
AI×コーディングAIエージェントLLM開発・技術
LLM開発・技術

MiniMax MSAとは？長文アテンション計算を28.4倍削減する2段階スパースアテンションを解説【2026年6月】

長文LLMの計算コスト増という壁に対し、MiniMax Sparse Attention（MSA）は「読むべき範囲を絞り、主計算量を一定に固定する」アプローチを取ります。GQAベースの2段階構造（Index/Main Branch）が、どのようにしてコンテキスト長と計算量を切り離すのか、その仕組みと効果を109Bモデルでの実証例を基に解説します。
2026.06.28 AIツール図鑑
LLM開発・技術
AI×コーディング

AIエージェントのトレーシング実装｜全経路を追ってトークン浪費と失敗箇所を可視化

AIエージェントのトレーシングは、各ステップの処理をスパンとして記録し、トークン浪費と失敗箇所を1本の経路で追える状態にする手法です。OpenTelemetryのGenAI規約（gen_ai.*属性）で計装する手順を、最小コード例とともに基礎から解説します。
2026.06.27 AIツール図鑑
AI×コーディングAIエージェントLLMモニタリング
AIエージェント

MCPサーバーを自作する｜Claude・対応IDEから呼べる自前ツールをPythonで実装する手順

Claudeや対応IDEから呼べる自前ツールをMCPサーバーとして自作する手順を、公式Python SDK（FastMCP）の最小コードからローカルメモ検索の実用例まで、現行仕様2025-11-25で実際に動かして解説。stdioでのホスト登録やつまずきどころも具体的に示します。
2026.06.26 AIツール図鑑
AIエージェントAIツール活用
AI×ライティング

NuExtract 3でPDF・請求書をローカルでJSON抽出する｜クラウドAIとの使い分け・選び方

NuExtract 3で請求書PDFをテンプレート指定のJSONに落とす手順を、環境構築から抽出結果の検証コードまで整理。ローカルVLMとクラウドAIの使い分けを、データの送信先・処理量・構築コストの3点で判断する見方も解説します。
2026.06.25 AIツール図鑑
AI×ライティングAI×自動化LLM開発・技術
AI×コーディング

Qwen3-Coderはクラウドで使うべきか｜料金・コーディング精度・データ取扱いをClaude・GLM・DeepSeekと比較

Qwen3-Coderをクラウドで使う判断材料を、DashScopeの料金（文脈長で段階課金）・第三者ベンチ・速度・データ取扱い・Claude Code連携で整理。最新Qwen3-Coder-Nextや小型30B、GLM-5.2やDeepSeek・Kimiとの使い分け、ローカル実行の橋渡しまで。
2026.06.24 AIツール図鑑
AI×コーディングAI×自動化
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