こんにちは！マイクです。今日は2024年9月10日、火曜日ですね。今日も「zenncast」をお届けします！今日はZennでトレンドになっている記事をいくつかご紹介します。

さて、前回紹介した記事についてですが、今回は特に触れることはありません。それでは、早速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！それぞれの内容を詳しく見ていきましょう。

最初の記事は「資料生成AI『Napkin』がマジすごすぎる。」です。このAIツール「Napkin」は、特にコンサルタントなどのホワイトカラーワーカーにとって非常に革新的な資料作成を可能にします。著者は「Napkin」を使用し、ポストモーテムに関する資料を作成しました。資料は、ポストモーテムの重要性、定義、目的、文化的要素を説明し、ポストモーテムと顧客向け報告書の違いを明確にし、実施手順や文化としての定着法、成功事例などを詳しく紹介しています。ポストモーテムを通じて、組織の成長と信頼性向上を図るための具体的な手順が示されているので、実践しやすい内容となっています。

次の記事は「Tanuki-8BとOllamaとDifyを使って日本語ローカルRAG構築」ですね。この記事では、東京大学の松尾・岩澤研究室が開発したLLM「Tanuki-8B」を使用して、日本語のローカルRAGシステムの構築方法を紹介しています。RAGシステムは、ユーザーの質問に対して外部知識を活用して回答を生成する技術で、カスタマーサポートなどでの応用が期待されています。具体的なツールとして、Tanuki-8B、Ollama、Difyを使用し、ノーコードでシステムを構築する方法が詳しく説明されています。手軽に日本語のRAGシステムを構築できることが分かり、今後の活用法についても言及されています。

さて、3つ目の記事は「AIエージェントのビジネスインパクトとLangChain、LangGraphを使った実装例」です。AIエージェントは、LLMの発展により、複雑なタスクを自律的に処理する能力を持つシステムです。AIエージェントは業務の効率化や新たなビジネスモデルの創出が期待されています。具体的な実装例として、技術ブログの自動生成エージェントが挙げられ、PythonのLangChainやLangGraphを用いたプロセスが紹介されています。これにより、業務効率化と創造的なタスクの両方での活用が期待されているんです。

続いて、4つ目の記事は「シード期からモジュラモノリスに手を出したスタートアップの末路」です。シード期に開発したマーケティングSaaSでモジュラモノリス設計を採用したスタートアップの経験について述べています。モジュラモノリスは、外部APIへの依存を最小限にし、頻繁な仕様変更に対応するために必要な選択でした。開発には多くのエンジニアが必要で、資本政策や開発体制の整備が重要です。著者は、特定の条件を満たす場合にはこのアプローチが有効であると述べていますが、一般的にはシード期からのモジュール化は避けるべきだと警告しています。

最後の記事は「【完全版】3ヶ月でAndroidエンジニアを目指すためのロードマップ」です。この記事では、3ヶ月でAndroidエンジニアを目指すための具体的な学習ロードマップを紹介しています。JavaからKotlinへのスキルチェンジを経て、エンジニアとしての自由度や楽しさを求める方に向けて、具体的な学習目標と段階が示されています。学習は3つの段階に分かれており、基礎の習得から実践的な経験、そして現場で使われる技術の学びへと進む内容になっています。

それでは、今日ご紹介した内容を駆け足でおさらいしましょう！AIツール「Napkin」による資料作成、Tanuki-8Bを使った日本語ローカルRAG構築、AIエージェントのビジネスインパクト、シード期からのモジュラモノリス導入の経験、そして3ヶ月でAndroidエンジニアを目指すためのロードマップについてお話ししました。

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、ぜひご確認ください。番組の感想もお待ちしています。それでは、またね！