Agent

AWS が「Agent Plugins for AWS」を公開しました。AI コーディングエージェント（Claude Code や Cursor など）に、AWS のアーキテクチャ設計からデプロイ実行までの能力を組み込むオープンソースのプラグインライブラリです。 Agent Plugins for AWS とは Agent Plugins for AWS は、AWS Labs が開発・公開したオープンソースプロジェクトです。コスト見積もり、Infrastructure as Code（IaC）の生成、デプロイといった AWS 固有のスキルセットを AI エージェントに追加できます。 プラグインは以下の要素で構成されています: Agent Skills: 複雑なタスクをステップバイステップで実行するワークフロー。デプロイやアーキテクチャ設計のベストプラクティスを手順として組み込んだもの MCP サーバー: 外部サービス、ドキュメント、料金データなどへのリアルタイム接続 Hooks: 開発者のアクションに対するバリデーションやガードレール deploy-on-aws プラグイン 現時点で提供されている主要プラグインが deploy-on-aws です。「deploy to AWS」と指示するだけで、以下の 5 ステップを自動実行します: コードベースの分析: アプリケーションの構成・依存関係を解析 AWS サービスの推奨: 最適な AWS サービスを理由付きで提案 コスト見積もり: 推奨構成の月額コストを試算 IaC の生成: CDK または CloudFormation でインフラコードを生成 デプロイ実行: ユーザーの確認後にデプロイ AWS によると、従来は数時間かかっていたデプロイフローが約 10 分で完了するとのことです。 Claude Code へのインストール Claude Code では、プラグインマーケットプレイス経由でインストールします: ...

Claude Code で長時間タスクを実行する際、許可プロンプトを回避するために --dangerously-skip-permissions を使っていた開発者は少なくないだろう。しかし、auto mode の登場により、安全性を保ちながら同様の利便性を得られるようになった。この記事では、両者の違いと auto mode への移行方法を解説する。 dangerously-skip-permissions の問題 claude --dangerously-skip-permissions は、すべての権限チェックを無効化するフラグだ。ファイルの書き込み、シェルコマンドの実行、外部通信など、あらゆる操作が無条件で許可される。 このフラグには以下のリスクがある: プロンプトインジェクション: 悪意あるファイルを読み込んだ場合、任意のコマンドが無条件で実行される 意図しない破壊操作: rm -rf のような危険なコマンドもチェックなしで実行される 認証情報の漏洩: .env ファイルの内容を外部に送信するような操作も通過する Anthropic の開発者も不使用: 社内でも使用が推奨されていない 鹿野 壮 氏（@tonkotsuboy_com、Ubie）は当時の状況をこう振り返っている: 「男は黙って claude –dangerously-skip-permissions」。そうやって生きてきたけど、Anthropicの開発者が使ってなかったり、プロジェクトでは禁止されたりで、肩身の狭い日々でした auto mode とは auto mode は、dangerously-skip-permissions に代わる安全な選択肢だ。ツールの実行を自動承認しつつ、バックグラウンドで安全性チェックを行う。 両者の比較 dangerously-skip-permissions auto mode 権限チェック 完全無効 バックグラウンドで実行 安全性 なし セーフガード付き プロンプトインジェクション耐性 なし あり 危険なコマンドの実行 無条件で実行 検出してブロック 公式ステータス 推奨されていない リサーチプレビュー（2026年3月時点） auto mode の設定方法 起動時に指定する 1 claude --permission-mode auto settings.json でデフォルトにする settings.json の permissions に "defaultMode": "auto" を指定すれば、毎回のフラグ指定が不要になる: ...

前回の記事では、NotebookLM を使って「20人の専門家チーム」を構築する方法を紹介しました。この記事では、同じ考え方を Claude Code や Cowork で実現する方法を解説します。 NotebookLM と Claude Code の発想の違い NotebookLM は「入れた資料だけを根拠に回答する」ことが強みです。テーマごとにノートブックを分けることで、各ノートブックが「専門家」として機能します。 Claude Code でも同じアプローチが取れます。さらに、コード実行・ファイル編集・外部ツール連携ができるため、「相談する」だけでなく「調査して、コードを書いて、PR を作成する」ところまで一気通貫で任せられます。 観点 NotebookLM Claude Code 専門家の定義 ノートブック + ソース .claude/agents/ + ナレッジ 知識の投入 PDF / Web / Fast Research MCP / ローカルファイル / WebSearch 同時相談 手動で切替 Cowork / Agent Teams で並行実行 引用元表示 自動リンク ファイルパス・行番号 強み 非技術者でも簡単 コード実行・ファイル編集が可能 方法1: カスタムエージェント（.claude/agents/） 最もシンプルで NotebookLM の「専門家ノート」に直接対応する方法です。 カスタムエージェントの仕組み .claude/agents/ ディレクトリに Markdown ファイルを置くだけで、専門エージェントが定義できます。各ファイルにはそのドメインの専門知識・指示・参照先を書きます。 1 2 3 4 5 .claude/agents/ ├── marketing-expert.md # マーケティング専門家 ├── legal-advisor.md # 法務アドバイザー ├── seo-advisor.md # SEO アドバイザー └── fact-checker.md # ファクトチェッカー エージェント定義ファイルの書き方 Markdown ファイルの先頭に YAML フロントマターでメタ情報を定義し、本文にシステムプロンプトを書きます。詳細は 公式ドキュメント を参照してください。 ...

Claude Code は強力な AI コーディングエージェントだが、セッションをまたいだ記憶の保持には課題があった。Claude Subconscious は、Letta AI が開発したオープンソースのプラグインで、Claude Code にバックグラウンドで動作する永続メモリを追加する。 Claude Subconscious とは Claude Subconscious は、Claude Code のセッションをバックグラウンドで監視し、ユーザーの作業パターンや好み、未完了のタスクを学習・記憶するエージェントだ。次のセッション開始時に、蓄積した記憶をプロンプトに自動注入することで、毎回ゼロからのスタートではなく、文脈を引き継いだ作業が可能になる。 主な特徴: セッション横断の記憶: 複数セッションをまたいで作業コンテキストを保持・統合 バックグラウンド動作: Claude Code の操作をブロックせず、非同期で動作 自動コンテキスト注入: プロンプトの前に関連する記憶やガイダンスを自動挿入 コードベースの探索: Read、Grep、Glob ツールを使ってプロジェクトのコードを読み取り、理解を深める 完全無料・オープンソース: GitHub リポジトリ で公開中 仕組み Claude Subconscious は Claude Code のフックシステムを利用して、4 つのタイミングで介入する: SessionStart — エージェントに通知し、レガシーファイルをクリーンアップ UserPromptSubmit — 記憶とメッセージを stdout 経由で注入（10 秒タイムアウト） PreToolUse — ワークフロー中の更新を配信（5 秒タイムアウト） Stop — セッションのトランスクリプトをバックグラウンドエージェントに非同期送信 バンドルされたエージェントは 8 つのメモリブロックを管理する: メモリブロック 用途 core_directives 役割定義 guidance アクティブセッションのガイダンス user_preferences 学習したコーディングスタイル project_context コードベースの知識 session_patterns 繰り返しの行動パターン pending_items 未完了の作業 self_improvement メモリ進化のガイドライン tool_guidelines ツール使用の指針 インストール方法 Claude Code のプラグインシステムを使って 2 コマンドでインストールできる: ...

2026年3月、HuggingFace が新ツール hf-mount を発表しました。HuggingFace Hub にホスティングされている巨大な AI モデルやデータセットを、ダウンロードせずに仮想ファイルシステムとして直接マウントできるツールです。 hf-mount とは hf-mount は、HuggingFace の Storage Bucket、モデルリポジトリ、データセットをローカルファイルシステムとしてマウントするツールです。バックエンドには FUSE（Filesystem in Userspace: ユーザー空間でファイルシステムを実装する仕組み）または NFS を使用します。ファイルは最初の読み取り時に遅延フェッチ（lazy fetch）され、実際にアクセスしたバイトだけがネットワークを通ります。 HuggingFace CEO の Clement Delangue 氏は「ローカルマシンのディスクの 100 倍大きなリモートストレージをアタッチできる」と述べています。 主な特徴 ダウンロード不要: モデルやデータセットを事前にダウンロードする必要がない 遅延フェッチ: 実際にアクセスしたファイルだけがネットワーク経由で取得される 2つのバックエンド: NFS（推奨）と FUSE から選択可能 読み書き対応: Storage Bucket は読み書き両対応、モデル・データセットは読み取り専用 Kubernetes 対応: CSI ドライバー（hf-csi-driver）で Pod 内に FUSE ボリュームとしてマウント可能 インストール Linux（x86_64, aarch64）と macOS（Apple Silicon）に対応しています。 1 curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/huggingface/hf-mount/main/install.sh | sh デフォルトでは ~/.local/bin/ にインストールされます。INSTALL_DIR 環境変数で変更可能です。 ...

「寝てる間に稼ぐ」――AI トレーディングボットが24時間タイムゾーン裁定を監視し、海外で確定した市場を見つけて $43,800 を稼いだという投稿が話題になっています。本記事では、タイムゾーン裁定取引（Timezone Arbitrage）の仕組み、AI ボットの役割、そして見落とされがちなリスクについて解説します。 暗号通貨予測市場における裁定取引 今回話題になっている「タイムゾーン裁定」は、暗号通貨の予測市場（Prediction Market）と現物取引所の間に生じるレイテンシ（遅延）を利用する戦略です。 予測市場とは Polymarket に代表される予測市場では、「BTC は15分後に上がるか？下がるか？」といった短期コントラクトが取引されています。参加者はイベントの結果に対してオッズ付きのポジションを取り、結果確定後に精算されます。 裁定の具体的な流れ 現物市場で価格が動く — Binance や Coinbase で BTC が急騰し、明確な上昇トレンドが確認される 予測市場のオッズが追いつかない — Polymarket の「BTC 15分後に上昇」コントラクトのオッズがまだ 50/50 のまま ボットが即座にポジションを取る — 実際の上昇確率が ~85% なのに、市場価格は 50% を示している。この乖離を突いて「上昇」側を購入 結果確定で利益獲得 — 15分後に BTC が実際に上昇し、コントラクトが精算される なぜ「タイムゾーン」が関係するか 暗号通貨市場は24時間稼働ですが、トレーダーの活動量はタイムゾーンに依存します。 アジア時間帯に大きな値動きが発生 → 欧米のトレーダーが少なく、予測市場の流動性が薄い → オッズ修正が遅れる 欧米時間帯の急変動 → アジア圏の参加者が少なく、同様にラグが発生 この地域ごとの活動時間差が市場の非効率性を生み、24時間稼働するボットがその隙間を突ける構造になっています。 実際の規模 報道ベースでは、この手法の規模は無視できないレベルに達しています。 あるボットが $313 の元手から1ヶ月で $414,000 を達成（BTC/ETH/SOL の15分コントラクト、勝率98%） 2024年4月〜2025年4月の推定裁定利益は全体で 約 $4,000万（約60億円） Polymarket の最も利益を上げているトレーダー上位20のうち 14がボット なお、Polymarket はこのレイテンシ裁定を抑制するため、15分コントラクトに動的テイカー手数料を導入しています。以前のゼロ手数料構造がボットに有利すぎたためです。 AI ボットが果たす役割 従来の手動アービトラージでは、人間がリアルタイムで複数市場を監視する必要があり、実質的に24時間の稼働は不可能でした。AI ボットはこれを根本的に変えます。 ...

OpenAI初期メンバーであるAndrej Karpathyが、autoresearchというオープンソースツールを公開しました。わずか630行のPythonスクリプトで、寝ている間にAIエージェントが約100の機械学習実験を自律的に実行してくれるというものです。 Karpathy「12月からコードを1行も書いていない」 Karpathyは「12月から自分でコードを1行も書いていない」と告白しています。代わりに公開したのがこのautoresearchで、プログラマーの仕事が「コードを書く」から「設計する」へとシフトしていることを象徴しています。 autoresearchの仕組み autoresearchはシンプルな仕組みで動作します: AIエージェントにトレーニングスクリプトと固定の計算バジェット（通常5分間のGPU時間）を渡す エージェントが自分のソースコードを読み、改善の仮説を立てる コードを修正し、実験を実行する 結果が改善されたかを評価し、改善なら保持・悪化なら破棄する このサイクルを繰り返す トレーニングは常に5分間で実行されるため、1時間あたり約12実験、一晩で約100実験が自動的に回ります。 実績と反響 Shopify CEO Tobias Lütke: 一晩で37実験を実行し、性能19%向上を達成 Karpathy自身: 700以上の実験を2日間で実行（Fortune誌報道） GitHub: 公開1週間で数万スターを獲得（現在54,000以上） 技術的特徴 シングルGPU対応: 高価なクラスタは不要 630行のスクリプト: コードベースが小さく、理解・カスタマイズが容易 MITライセンス: 誰でも自由に利用可能 Python製: train.py を中心としたシンプルな構成 リポジトリ GitHub: karpathy/autoresearch 「書く」から「設計する」への転換 autoresearchが示唆しているのは、世界最高峰のプログラマーの仕事が「AIにコードを書かせる」段階をすでに超え、AIエージェントに実験を設計・実行させるフェーズに入っているということです。Karpathyは将来的に、エージェント群が協調して小さなモデルをチューニングし、有望なアイデアを段階的にスケールアップさせる「研究コミュニティのエミュレーション」を構想しています。

Claude Code に「Agent Teams」機能が追加されました。複数のセッションがメッセージをやり取りしながら協調作業できる機能です。 従来のサブエージェントは親セッションに結果を返すだけでしたが、Agent Teams ではエージェント同士が直接コミュニケーションを取りながらタスクを進められます。 Agent Teams とは Agent Teams は Claude Code v2.1.32 以降で利用できる実験的機能です。1つのセッションがチームリーダーとなり、複数のチームメイト（それぞれ独立した Claude Code インスタンス）を起動して並列に作業を進めます。 各チームメイトは独自のコンテキストウィンドウを持ち、共有タスクリストを通じて自律的に連携します。 サブエージェントとの違い 比較項目 サブエージェント Agent Teams コンテキスト 独自のコンテキスト、結果を呼び出し元に返却 独自のコンテキスト、完全に独立 コミュニケーション 親エージェントへの一方向のみ チームメイト同士で直接メッセージ送受信 調整方法 親エージェントが全体を管理 共有タスクリストで自己調整 適した用途 結果だけが必要な集中タスク 議論・協調が必要な複雑な作業 トークンコスト 低い（結果が親コンテキストに要約される） 高い（各チームメイトが個別の Claude インスタンス） SendMessage によるエージェント間通信 Agent Teams の中核となるのが SendMessage ツールです。2つの通信方式が用意されています。 directed message: 特定のチームメイトにメッセージを送信 broadcast: 全チームメイトにメッセージを一斉送信 メッセージは各チームメイトの受信ボックスに JSON として追記されます。受信ボックスのパスは ~/.claude/teams/<project>/inboxes/<name>.json です。メッセージは次のターンで読み取られ、会話履歴に新しいユーザーターンとして注入されます。 有効化と使い方 Agent Teams はデフォルトで無効です。~/.claude/settings.json で環境変数を設定して有効化します。 1 2 3 4 5 { "env": { "CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS": "1" } } 有効化後は、自然言語でチーム構成を指示するだけで起動できます。 ...

Anthropic が 2026年1月にリリースした「Claude Cowork」は、従来の AI チャットとは根本的に異なる「AI に仕事を丸投げできる仕組み」です。本記事では、Cowork の全機能・料金プラン・セットアップ手順・活用事例20選・セキュリティ対策までを網羅的にまとめます。 Claude Cowork とは — 「AI チャット」ではなく「AI の同僚」 通常の AI チャット（ブラウザ版 Claude）は「アドバイスをくれる相談相手」です。構成案は提案してくれますが、実際にファイルを作るのは自分です。一方 Cowork は、フォルダの中身を読み書きし、計画を立て、成果物を納品してくれる「隣の席の同僚」です。 5つのコア能力 ファイル直接操作 — PC 上のファイルを直接読み書き。手動アップロード不要 タスクの自動分解 — 複雑な作業をサブタスクに分解して並行実行 プロフェッショナル品質の出力 — 数式入り Excel、見栄えの良い PowerPoint を生成 長時間処理 — 通常チャットのタイムアウト制限なし マルチタスク — 複数タスクをキューに入れて同時処理 料金プラン（2026年3月時点） プラン 月額 特徴 Pro $20（約3,000円） 個人利用の標準プラン。週数回の利用なら十分 Max 5x $100（約15,000円） Pro の5倍の利用枠。毎日使うユーザー向け Max 20x $200（約30,000円） Pro の20倍。1日中フル稼働させたいヘビーユーザー向け Team $25〜/人 5名以上のチーム向け。管理機能付き Enterprise 個別見積もり SSO、監査ログ等の企業向け機能 注意: 2026年4月1日から日本の消費税10%が加算されます（Pro なら約3,300円/月）。 利用枠は「5時間のローリングウィンドウ」でリセット。Cowork は通常チャットよりはるかに多く消費するため、簡単な質問はチャットで、ファイル操作や自動化が必要なタスクだけ Cowork で、という使い分けが重要です。 ...

NotebookLM の「専門特化型ノート」を使って、テーマごとにノートブックを分けることで「20人の専門家チーム」を構築する方法を紹介します。元ネタは えーたん/AI×時短で仕事効率化(@ai_jitan) さんの投稿です。 なぜ NotebookLM が「専門家」になるのか NotebookLM の最大の強みは、ユーザーが入れた資料だけを根拠に回答すること。ネットの一般論ではなく、ストックした信頼できる情報源からのみ回答を生成します。さらに、すべての回答に引用元のリンクが付くため、根拠の確認も簡単です。 この仕組みを活かして、テーマごとにノートブックを分ける。たったこれだけで、各ノートブックが「その分野の専門家」として機能し始めます。 1つの AI に何でもかんでも聞くのと、20人の専門家に分けて聞くのでは、回答の精度がまったく違います。 専門家ノートの作り方（共通4ステップ） NotebookLM で新規ノートブックを作成する タイトルに「○○専門」と設定する（例：「マーケティング専門」） 「ソースを探す（Fast Research）」で、5つのプロンプトを順番に実行する 情報が集約されたら、あなたの課題を入力するだけ 20人の専門家一覧 1. 業務改善コンサルタント ムダを見つけて仕組みに変える専門家。属人化している作業、毎回ゼロから作っている資料、形骸化した会議などの「見えないコスト」を洗い出します。 Fast Research 用プロンプト例: 「業務プロセスの可視化と改善手法（BPR、リーン等）を具体例付きで解説した記事を収集」 「属人化の解消とナレッジマネジメントの実践方法を詳しく紹介した記事を収集」 「業務自動化（RPA・ノーコード等）の導入手順と成功事例を解説した記事を収集」 2. マーケティングコンサルタント 集客戦略、SNS運用、競合分析、KPI設計まで幅広くカバー。 Fast Research 用プロンプト例: 「デジタルマーケティングの最新手法と成功事例を詳しく解説した記事を収集」 「SNSマーケティングとコンテンツ戦略の具体的な手法を解説した記事を収集」 3. コピーライター メール、提案書、LP、SNS投稿など「伝わる言葉」を作る専門家。 Fast Research 用プロンプト例: 「売れるキャッチコピーの作り方と名作事例を詳しく解説した記事を収集」 「ランディングページのライティング手法とコンバージョン改善策を紹介した記事を収集」 4. データアナリスト データに基づいた判断ができるようになる右腕。売上予測、A/Bテストの設計、KPIの設定をサポート。 5. 営業コーチ 新規開拓の方法、クロージングの話法、断られたときの切り返し方まで。営業スキルを「型」として共有できます。 6. プロジェクトマネージャー タスクの優先順位の付け方、進捗の可視化方法、トラブル発生時の対応手順を体系的にアドバイス。 7. 広報・PRアドバイザー プレスリリースの書き方、メディアへのアプローチ方法、SNS公式アカウントの運用方針をカバー。 8. 心理学アドバイザー 部下のやる気を引き出す声かけ、顧客の購買意欲を高めるプレゼン手法、チームの信頼関係を築くコミュニケーション術。 9. カスタマーサクセスマネージャー 解約の兆候を早期に察知する方法、顧客オンボーディングの設計、アップセルの提案タイミングなど。 10. 人事コンサルタント 「面接で何を聞くべきか」「どう評価すべきか」「入社後にどう育てるか」まで体系的にサポート。 11. 交渉・ファシリテーションアドバイザー 会議を30分で終わらせる進行術、交渉で双方が納得する落としどころの見つけ方など。 12. 財務アドバイザー 財務諸表の読み方、投資の判断基準、キャッシュフロー管理をカバー。 ...