津本海🥦AIエージェント開発｜スニフアウト
@tsumotokai
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株式会社スニフアウトCEO ｜生成AI活用普及協会GUGA 常任協議員｜ 東大院卒 ▶︎ ITベンチャー ▶︎ 起業（@sniffout_inc）｜ 焼肉とサイエンスが好き。
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Joined September 2022
RT @tsumotokai: 「コンテキストエンジニアリング」を学びたい人のためのリンク集. AIエージェント開発する人は全部必読です. !!. ▼ 「コンテキストエンジニアリング」の台頭 ｜LangChaine . ▼ AIエ….
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「コンテキストエンジニアリング」を学びたい人のためのリンク集. AIエージェント開発する人は全部必読です. !!. ▼ 「コンテキストエンジニアリング」の台頭 ｜LangChaine . ▼ AIエージェントのためのコンテキストエンジニアリング：Manus構築から得た教訓.
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私も審査員を務める「GenAI HR Award」のエントリー締め切りが今月末に迫ってます！. 社内の生成AIの取り組みを評価してもらうチャンスです！. @GUGA202305.
guga.or.jp
GenAI HR Awards 2025は、人と⽣成AIが協働する社会の実現に向けて、人的資本戦略の優れた実践事例を表彰するアワードです。
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RAG Ready Converter リリース依頼、お問い合わせをたくさんいただいてまして、対応お待たせしてしまっています。. お問い合わせいただいた企業さましばらくお待ちください！🙇.
RAGの精度を向上する前処理自動化ツール「RAG Ready Converter β」をリリースしました！. 画像やエクセルなど、RAGでの取り扱いができなかったデータを、同じ情報量を持つ RAG Ready なテキストに変換することが可能になります。. API としても利用可能です！.
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RAG Ready Converter のファイルサイズ上限大きくする実装完了しているのでよかったら触ってみてください！.
rag-ready-converter.sniffout.net
RAG Ready ConverterはExcelやPowerPoint、画像など様々なデータをRAG Ready に変換して RAGの精度を向上する。コンバーターです。
先日リリースした RAG Ready Converter ですが、ファイルサイズ上限がかなり小さくなってしまっているので、修正中です！. 近日中に修正完了予定なので、完了次第報告します！.
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色々なお客さんと話していると、大体この2つの誤解をしているので、弊社メンバーに記事にしてもらいました。. MCPにおける2つの誤解｜株式会社スニフアウト
note.com
こんにちは。株式会社スニフアウトの村岡さあやです。 「最近、MCPっていう言葉をよく聞いて調べてるけど理解しづらい」 生成AIの最新トレンドを追っている感度の高いビジネスパーソンなら、「MCP（Model Context Protocol）」という単語に触れ、気になって調べてみたり色んな記事を漁ってみたりしたのではないでしょうか。 しかし実は「難しそうな技術で理解が追いついていない」「エンジ...
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RT @sayakkuma47: 【note公開】MCPを「なんとなく理解してるけどどうなんだ？」の人が多いのではないかと思い、2つの誤解について書いてみました。
note.com
こんにちは。株式会社スニフアウトの村岡さあやです。 「最近、MCPっていう言葉をよく聞いて調べてるけど理解しづらい」 生成AIの最新トレンドを追っている感度の高いビジネスパーソンなら、「MCP（Model Context Protocol）」という単語に触れ、気になって調べてみたり色んな記事を漁ってみたりしたのではないでしょうか。 しかし実は「難しそうな技術で理解が追いついていない」「エンジ...
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本読んだ感想が「リーダブルだなあ. 」.
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n8nのMCPサーバー出てる. !!. ・新規ワークフロー作成（workflow_create）.・既存ワークフローの更新（workflow_update）.・ワークフローのAPI経由実行（execution_run）.・Webhook連携. とかもできてめちゃくちゃ良さそうだぞ. !!.
github.com
MCP server that provides tools and resources for interacting with n8n API - leonardsellem/n8n-mcp-server
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先日、「コンテキストエンジニアリング」が話題になっていましたが、これが大事になるということは "LLMを単体で使用する時代の終焉" を意味している。. LLM をパーツとして含むエージェントシステムが本当に良いアウトプットを出すためには、
+1 for "context engineering" over "prompt engineering". People associate prompts with short task descriptions you'd give an LLM in your day-to-day use. When in every industrial-strength LLM app, context engineering is the delicate art and science of filling the context window.
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LLMの使い分けを聞かれることが多いけど、みんな気にしすぎ。. ある論文では GPT-o1 は IQ120, GPT-o3 が IQ135 と言われているが、このIQの差が気になるほど難しいタスクに向き合っている社会人はほとんどいない。. 比較するべきは、賢さではなく扱えるデータの種類や外部連携など周辺機能の有無。.
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僕は本気で研究者になりたくて研究していた頃に、世界でまだ誰も知らない "知" を探索することに人生を賭けていたんだけど、その時間のおかげで「世の中のスタンダードにはなっていないけど真理だと思えること」を自信を持って話せるようになった。AI時代はみんな研究者になろう。.
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そうなんだよなあ。AIによって大量生産された情報によってWEB上の情報空間は急激に "希薄化" される。. 既存情報の組み合わせや整理を超えた .経験・体験, 独自解釈, ニッチな発見, 個人の心の機微.こういった情報に価値が集中する。. AI時代のSEO（LMO）も同じ。.
今の時代だからこそ、一次情報を流しましょう！.まとまってなくてもいい、あなたの思いを！原液を！.皆が見たいのはそういった発信です！！. 例えば、AIで書かれた適当な記事多いですよね. それが嫌でGoogle 検索しなくなりましたし。. また、Xでのリプライもそうです。
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LLMの世界でのSEOである 「LMO（LLM Optimization）」についてよく聞かれるので、私の見解をまとめておきます。. 1 . 意味空間最適化 へのシフト
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ありがとうございます！.マルチモーダルRAGの新しい正攻法です！.
📋RAG活用の「見えない壁」が崩れた. RAG（検索拡張生成）の可能性は理解していても、実際に導入すると「使えるデータが限られる」という現実に直面する企業が多いのが実情です。. テキストファイルは扱えても、.・重要な分析結果が入ったExcel.・経営資料のPowerPoint.・技術仕様書のPDF
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RT @pop_ikeda: 📋RAG活用の「見えない壁」が崩れた. RAG（検索拡張生成）の可能性は理解していても、実際に導入すると「使えるデータが限られる」という現実に直面する企業が多いのが実情です。. テキストファイルは扱えても、.・重要な分析結果が入ったExcel.・経….
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先日リリースした RAG Ready Converter ですが、ファイルサイズ上限がかなり小さくなってしまっているので、修正中です！. 近日中に修正完了予定なので、完了次第報告します！.
RAGの精度を向上する前処理自動化ツール「RAG Ready Converter β」をリリースしました！. 画像やエクセルなど、RAGでの取り扱いができなかったデータを、同じ情報量を持つ RAG Ready なテキストに変換することが可能になります。. API としても利用可能です！.
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昨日AIシンガーYuri のアカウントできたみたいですね。速攻フォローしたった。.
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