はい、こんにちは！マイクです！今日は2025年10月6日、日曜日ですね。今日も「zenncast」をお楽しみいただきありがとうございます！さて、今日はZennでトレンドの記事をいくつかご紹介しますよ。
まずは、前回紹介した記事ですが、あいにく今回はお休みですので、さっそく今日の内容に移りましょう！
さて、今日紹介する記事は全部で5本です！それでは、さっそく1つ目の記事からいきましょう！
1つ目の記事は「老いるAI人格育成エンジンを自作する」です。最近、AIキャラクターが注目を集めているのはご存知でしょうか？特に、ChatGPTの登場以来、技術が進化し、配信を行う「AITuber」なども現れています。この著者はAIを通じて感情を持つキャラクターを育成しようと考え、「蒼月ハヤテ」というキャラクターを制作しました。
このAI人格育成エンジンの特徴は、テキストを経験として学習させ、老いを導入することです。身体を持たないAIに当事者性を持たせるため、AIが主観的な経験を得る手法を採用しました。また、「可塑性」というパラメータを設計し、年齢が上がるにつれて価値観が固定化される仕組みも取り入れています。若い頃は柔軟に経験を受け入れますが、年齢と共にその柔軟性が減少します。しかし、衝撃的な体験があれば若返る機能もあるんです！これにより、AIキャラクターは経験を通じて成長し、生命感を持つ存在へと進化します。
この技術スタックにはNext.jsとVercel AI SDKが使われていて、特にJSON取得の型安全性が役立っているそうです。今後、この人格を基にした行動生成エンジンが開発される予定で、AIキャラクターの自律性を高め、新たな体験を提供できることを目指しています。
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次に、2つ目の記事は「CodeXとClaude Code、「今のところ」どっちがストレスなくタスクを頼める？」です。最近、AIのアウトプットに関する評価が注目されており、Claude CodeとCodexの性能比較が話題になっています。この記事では、エンジニアのポートフォリオサービスに関する具体的なタスクを通じて、両者の実力を検証しています。
依頼内容としては、ポートフォリオの自己紹介やプロジェクト内容をPDF形式で出力するプレビューダイアログの実装を指示しました。Codexの評価では、タスク完了スピードや完成度は高かったものの、コーディングルールの遵守率は約70%で、レイアウトの品質は無難でした。一方、Claude Codeはタスク完了スピードや完成度が高く、コーディングルールの遵守率は約85%でしたが、時折処理が停止する問題が見られました。
結果として、Claudeは安定性が高い一方、Codexは待機時間が長くなるため、通常業務にはClaudeを利用し、緊急時にCodexを活用するのが良いとのことです。最終的に、Claudeはコストが高いですが安定しており、Codexはコストパフォーマンスが良いものの待機時間が課題であると結論づけられています。今後のAIの進化に注目しつつ、両者の特性を生かした運用が求められるとのことです。
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続いて3つ目の記事、「pointermoveで真面目にドラッグ」についてです！この記事では、`pointermove`イベントを利用したドラッグ機能の実装方法が詳しく説明されています。主なポイントは、パフォーマンスを向上させるために`requestAnimationFrame`を使用し、高速な移動やスクロール中でもドラッグ操作が途切れないように`setPointerCapture`を適用することです。
具体的なコード例では、ドラッグされる要素の位置を計算し、更新する関数が定義されています。また、Reactでの実装例も示されていて、`useDrag`カスタムフックを作成することで、簡単にドラッグ機能を利用できるようになっています。特に、タッチデバイス用に`touch-action: none`のCSSプロパティを設定して、ブラウザ上での挙動を安定させています。
記事全体を通じて、エンジニアがドラッグ機能を正確に実装するための知識とテクニックが得られる内容になっています。
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続いて4つ目の記事、「LLM用宣言的プログラミング言語 DSPy」です。DSPyは「宣言型自己改善型Python」の略で、主にプロンプトチューニングを念頭に置いたPythonライブラリです。エンジニアが理解しやすい形で、宣言的プログラミングの考え方を実現しています。
具体的には、プロンプトを作成する際に、使いまわす文章と変更を行う文章を分け、後で差し込む形でコードを構築します。特に、`dspy.Predict`を使うことで、プロンプトを明示的に作成せずとも、関数シグネチャを基にした予測が可能になります。これにより、プロンプトの取り扱いが内部で自動化されているため、ユーザーはシンプルに入力と出力を定義することができます。
さらに、クラスベースの方法では、`dspy.Signature`や`dspy.Module`を利用して複雑な処理をモデル化できます。まとめると、DSPyは宣言的プログラミングスタイルを活かしつつ、複雑な処理を簡潔に記述できるフレームワークです。
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最後に5つ目の記事、「Foundation Models Frameworkで絵文字を推薦させる仕組み」です。azooKey v3.0.1では、ユーザーが「えもじ」と入力することで、文脈に沿った絵文字を推薦する機能が追加されました。この機能は、iOS 26で導入された「Foundation Models Framework」を活用しており、Apple IntelligenceのオンデバイスLLMを利用することで、アプリに知的な振る舞いを簡単に組み込むことが可能です。
基本的な実装として、`FoundationModels`をインポートし、`@Generable`マクロを使って絵文字推薦の構造体を定義します。特に、絵文字にはゼロ幅接合子（ZWJ）が含まれる場合があり、このために「1文字」と認識されないことがあります。この取り組みにより、ユーザーにとって使いやすい絵文字推薦機能が実現されます。
今後もオンデバイスAIを活用した機能の拡充が期待されています！
さて、今日はここまで！おさらいをしますと、AI人格育成エンジンの話から、AIの性能比較、ドラッグ機能の実装方法、宣言的プログラミング、そして絵文字推薦機能の話題まで、盛りだくさんでしたね！次回もまたお会いできるのを楽しみにしています！詳しい内容はショーノートに書いてありますので、ぜひチェックしてくださいね！番組の感想もお待ちしています！それでは、またね！