zenncast

みなさん、おはようございます！今日は2025年5月8日、木曜日です。今日も「zenncast」にお付き合いいただき、ありがとうございます！今日はZennでトレンドの記事をいくつかご紹介していきますので、最後までお楽しみに！

さて、前回紹介した記事は「クロスプラットフォームアプリ開発の技術を比較する」「RAG x Deep検索」でRAGの回答精度を向上させる」「作りながら学ぶLLM入門：前処理」でした。この中から特に「RAG」や「深層学習」の話が印象的でしたね。

それでは、今日の内容に移りましょう！今日ご紹介する記事は全部で5本です。

まず1つ目の記事は「Reactコンポーネントが『純粋である』とはどういうことか？丁寧な解説」です。この記事では、Reactコンポーネントの「純粋性」について詳しく解説されています。純粋なコンポーネントとは、同じ入力を与えたときに常に同じ出力を返すものを指します。副作用を持たず、外部の状態に依存しないため、コードの可読性や保守性が向上します。

具体的には、Reactではコンポーネントは常に「純関数」として設計されており、与えられた入力に対して一貫したJSXを返す必要があります。副作用の例としては、外部の変数を変更したり、外部から値を読み取ったりすることが挙げられますが、これらは純粋性を損なう要因となります。

また、Reactのフックについても言及されており、useStateやuseEffectを使っても純粋性が保たれることが説明されています。つまり、Reactにおける純粋性は、入力が同じであれば出力も同じであり、副作用が返り値の計算に含まれないことが重要です。

次に2つ目の記事は「AI エージェントを仕組みから理解する」です。この記事では、AIエージェントの内部実装について詳しく説明しています。AIエージェントは大規模言語モデル（LLM）を基に、自律的に操作を行うことができるのですが、LLM自体はテキスト生成に限定されています。

AIエージェントは、記憶機能や外部環境へのアクセスを補うために設計されており、過去の会話履歴をコンテキストとして送信することで、文脈を維持して会話を行います。ただし、特定の情報を記憶することはできないため、重要な情報を見落とさないように選択して含める必要があります。

また、AIエージェントは「Tool use」や「Function calling」を通じて自律行動を実現し、MCP（Model Control Protocol）を使ってツールの定義や実行を他のプロセスに移譲することができます。これにより、AIエージェントの能力を拡張することが可能です。

さらに、具体的な実装例やコスト削減手法についても触れられており、AI技術が急速に進化していることが強調されています。

続いて3つ目の記事は「Express.js + Next.jsで実装するMCP Streamable HTTP Transport」です。この内容では、MCPのStreamable HTTP TransportをExpress.jsとNext.jsを用いて実装する方法を解説しています。

特に、ステートレスモードとステートフルモードの違いに焦点を当てており、各モードの特徴や適用シーンが詳述されています。ステートレスモードはリクエストが独立して処理されるためシンプルでスケーラビリティが高く、ステートフルモードは会話の文脈を維持して複雑な対話型アプリケーションに適しています。

さらに、実装アーキテクチャやデータフロー、エラーハンドリングやセキュリティ考慮事項についても触れられており、実践的な理解を促進するために具体的なコード例も提供されています。

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次は4つ目の記事「Rustで自作MCPサーバー」です。この内容では、MCPサーバーをRustで自作する方法を詳しく解説しています。MCPの仕様を理解し、公式SDKを使わずに実装することに重点を置いています。

Rustを使用することで、非同期処理やデータシリアライズが可能となり、サーバーはクライアントからの要求に応じて機能を提供します。通信にはJSON-RPC 2.0を使用し、標準入出力を通じてデータのやり取りを行います。

具体的な機能としては、与えられた文字列を逆順に返すToolや円周率を記載したファイルを提供するResourceを含めており、クリーンアーキテクチャに基づいて整理された形で実装されています。拡張が簡単に行えるように設計されており、さまざまな機能を追加できる柔軟性があります。

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最後に5つ目の記事は「[日本語版] OpenSearch 3.0 の発表」です。OpenSearch 3.0がリリースされ、パフォーマンスやデータ管理、ベクトルデータベース機能が大幅に改善されました。

主な改善点としては、クエリ性能が20%向上し、OpenSearch 1.3と比較して9.5倍の高速化が実現されています。また、gRPCとprotobufのサポートによってデータ転送の効率も向上し、新機能としてPull型取り込みが導入され、ストリーミングデータのインデックス作成が可能になりました。

さらに、ベクトルデータベース機能の改善により、AIエージェントとの統合が容易になり、高カーディナリティ集約のレイテンシを最大75%削減することができました。OpenSearch 3.0は今後のデータ分析や検索機能のニーズに応えるため、さまざまな新機能を提供しています。

本日はここまで、皆さんいかがでしたでしょうか？今日ご紹介した記事を駆け足でおさらいすると、Reactの純粋性、AIエージェントの仕組み、Express.jsとNext.jsでのMCP実装、RustでのMCPサーバー自作、OpenSearchの新機能についてお話ししました。次回もぜひお会いできること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。そして、番組の感想もお待ちしています！それでは、また次回！