しぶや | Algomatic

Algomatic所属: エンジニア、LLMに興味があります。 💻 Zenn: Qiita: note:

[しぶや | Algomatic @sergicalsix]

【Harness Engineering入門】イベントの登壇資料を公開します！

ハーネスエンジニアリングの概要と設計思想について、簡潔にまとめております。

またスライド末尾で弊社のハーネスの一部をご紹介しています。

ご興味ある方はぜひご覧ください！

#Harness_findy

https://t.co/T2YZ0ry3bd

[Algomatic AI ラボ @Algomatic_AILab]

ChatGPTのメモリ機能がどのように進化してきたのか、そして最新の仕組み「dreaming」がどのような設計思想で作られているのかを解説した記事が、OpenAIから公開されています。

この記事を読むと、ChatGPTのメモリ機能は大きく3段階で進化していることがわかります。

1段階目は、2024年4月の「Saved memories（明示的に保存される記憶）」です。

これは、ユーザーが「覚えておいて」と伝えた情報を保存し、引き継ぐ仕組みでした。
ただし、この方式では、保存される情報が明示的なものに寄りやすくなり、自然な会話の中で出てきたコンテキストや、長く続くプロジェクトの背景までは、十分に拾えないことがありました。

2段階目は、2025年4月の「Saved memories + Dreaming V0」です。

この時点で、ChatGPTは保存されたメモリの一覧だけでなく、過去のチャット内容も参照できるようになりました。

「dreaming」は、チャット履歴をもとに、バックグラウンドでメモリを自動的に整理する方法です。明示的な情報だけでなく、複数の会話にまたがるユーザーの好み、プロジェクト、制約を反映しやすくなります。

3段階目は、今回紹介された2026年の「Dreaming V3」です。

「dreaming」を土台にした、より高性能で、計算効率にも優れたメモリアーキテクチャとして紹介されています。

この新しいメモリで重要な特徴は、以下の3点です。

1. コンテキストを持ち越すこと。
たとえば、過去に相談したカメラ機材の構成を踏まえて、次の会話で互換性のある製品を提案できることです。
2. 好みや制約に従うこと。
たとえば、過去に「ベジタリアン」と話していたユーザーには、食事提案でもそれに合う選択肢を出すことです。
3. 時間の経過に合わせて最新状態を保つこと。
たとえば、「7月にシンガポールへ行く予定」という情報を、旅行後には「2026年7月にシンガポールへ行った」という過去の情報として扱うことです。

メモリは、単に情報を保存するための機能ではなくなり、ユーザーの状況を理解し、古い情報を更新し、今の会話に必要なコンテキストだけを使うための基盤になりつつあります。

ChatGPTのメモリは、「覚えておく機能」から、「継続的にユーザーコンテキストを整理する仕組み」へ進化していそうです。

なお、このアーキテクチャは米国のPlus / Proユーザーにはすでに提供開始されており、今後数週間で他国やFree / Goユーザーにも順次展開される予定です。

[株式会社Algomatic @AlgomaticJp]

▶️ Algomatic 初夏のアドカレ #06 🍉

6回目は、システム変革本部エンジニアの菊池 @_pochi が担当👏

AIも人間も関係なく、信用できない実装者と仕事をするときには「間違えようがない設計」が重要という観点から、2つのアプローチを紹介しています：

◯ 業務手順を名前付きの関数で封じる
◯ 型で不正な組み合わせを作れなくする

ぜひご覧ください🧑‍💻

#Algomaticアドカレ
https://t.co/mcuM9CueSe

[takuya kikuchi @_pochi]

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[理久 @rik423__ai]

Algomaticアドカレで記事書きました！
コンサルの中で、Claudecodeとかのハーネスをどう活用できるか/しようとしているか、解説してます！

興味ある方ぜひ読んでみてください〜！！！
https://t.co/IeAkW8VzgO

[株式会社Algomatic @AlgomaticJp]

▶️ Algomatic 初夏のアドカレ #05 🏖️

5日目は、業務変革本部 コンサルタントの小笠原 @rik423__ai が担当👏

ハーネスエンジニアリング における rules / hooks / skills をそれぞれ、PMO・コンサルの視点から翻訳し、人の注意力ではなく構造で防ぐ仕組みを紹介しています！

ぜひご覧ください🙌

#Algomaticアドカレ
https://t.co/LrpahRTftK

[さいぺ @cipepser]

すごい大事な話だって思って読んでたら、おわりのスタンスのところがめっちゃよかった

AIプロジェクトにおける精度検証の要諦 〜AI時代でも重要な期待値のすり合わせ - Algomatic Tech Blog https://t.co/mb7xVcIhty #精度検証

[s-miyawaki | Algomatic @catshun_]

https://t.co/0iZKLpxcTX

[Algomatic AI ラボ @Algomatic_AILab]

LLMに人間の睡眠のメカニズムを適用することで、推論能力が向上することがわかりました。

カーネギーメロン大学などの研究者らによる発表です。

従来のLLMでは、直近の入力をすぐに取り出すための「短期記憶」と、古い情報を保管するための「長期記憶」の2つに分けて情報を保存する手法が取られていました。

しかし、この仕組みだと長期記憶に移された情報を使った複雑な推論に難があることが分かっていました。

今回提案された手法は、生物の睡眠からインスピレーションを得て、この問題を解決しています。

具体的には、以下の3つのステップで記憶とタスクを実行します。

1.短期記憶（起床時）
入力された文章を読み込み、短期記憶（キャッシュ）に情報を蓄積していきます。

2.記憶の整理（睡眠）
短期記憶が上限に達すると、モデルは新しい文章の読み込みを一旦止め、「睡眠モード」に入ります。この間、溜まった直近の情報を一定回数繰り返し処理（ループ）し、情報を圧縮して長期記憶へと書き込みます。

3.短期記憶の削除と再開（目覚め）
記憶の整理が終わると、それまでの短期記憶をリセットし、次の文章の読み込みを再開します。

例えるならば、人間が睡眠中に頭の中で考えを巡らせるのに似た形でAIが情報をループ処理し、推論に使える長期記憶として定着させる仕組みです。

この手法を用いた結果、複雑な推論が必要な課題に対して、正答率に最大30%以上の改善が見られました。

この論文は、LLMが長い文章を処理するには、古い情報をただ圧縮するだけでなく、情報を整理するための計算（＝睡眠）を与えることが重要であることを示唆しています。

人間の脳の仕組みをAIのアーキテクチャに落とし込み、記憶容量ではなく「記憶を整理するための計算」に焦点を当てた、非常に興味深いアプローチです。

[株式会社Algomatic @AlgomaticJp]

▶️ Algomatic 初夏のアドカレ #04 🏖️

4日目は、AI駆動開発センター AIエンジニアの藤崎 @yuufdev が担当👏

--- エージェントが npm install を叩くとき、それがどこで走り、誰が止めるか。

OS・カーネルの視点からエージェント実行環境を丁寧に整理しています🤖

エージェント基盤を設計・運用している方、ぜひご覧ください💡

#Algomaticアドカレ
https://t.co/yXPXfiRixx

[株式会社Algomatic @AlgomaticJp]

▶️Algomatic 初夏のアドカレ #02

2本目は、AI駆動開発センター センター長の渋谷 @sergicalsix が担当！👏

コーディングエージェントの実力を測るベンチマーク『DeepSWE』を、タスクの妥当性・評価の妥当性・透明性の3つの観点からまとめています📈

#Algomaticアドカレ
https://t.co/GybK77Ivro

[株式会社Algomatic @AlgomaticJp]

▶️Algomatic 初夏のアドカレ #03

3日目は、AXガバナンスセンター リードエンジニアの宮脇 @catshun_ が担当👏

AIの精度検証において、精度を追いかける前に問い直すべき観点を体系的に解説しています📝

ぜひご覧ください🙌

#Algomaticアドカレ
https://t.co/jsmqEhJfNB

[Kota_Algomatic @kotasaito_am]

インタビューいただきました！
Algomaticでの変遷と今やっていること、これからやっていくことについてnoteにまとめてます！

一緒にエキサイティングなAI変革のお仕事ご興味ある方しましょう！🔥

https://t.co/CDl0UbS0WF

[しぶや | Algomatic @sergicalsix]

Algomatic 初夏のアドベントカレンダー2日目は、今話題のコーディングエージェントの性能を測るためのベンチマークである「DeepSWE」を紹介します！DeepSWEのLong-Horizon Tasksの説明やhttps://t.co/Cbc9JrTtRS

DeepSWEの概要の説明からLong-Horizon Tasksの紹介など行っています。

ご興味ある方は是非ご覧ください！

https://t.co/Cbc9JrTtRS

[理久 @rik423__ai]

Algomaticに入社して1ヶ月経ったので、入社エントリを書きました！！！
なぜAlgomaticを選んだのか、自分が感じている魅力をたくさん書いたので、ぜひ読んでみてください！

AI時代の変革者でありたくて、Algomaticに入社しました｜#入社エントリ
https://t.co/A055oZn6M8

[しぶや | Algomatic @sergicalsix]

Algomatic 初夏のアドベントカレンダー2日目は、今話題のコーディングエージェントの性能を測るためのベンチマークである「DeepSWE」を紹介します！DeepSWEのLong-Horizon Tasksの説明やhttps://t.co/Cbc9JrTtRS

DeepSWEの概要の説明からLong-Horizon Tasksの紹介など行っています。

ご興味ある方は是非ご覧ください！

https://t.co/Cbc9JrTtRS

[株式会社Algomatic @AlgomaticJp]

▶️ Algomatic 初夏のアドカレを開催します☀️

記念すべき1本目は、テックリードの坂本 @ikki0006 が担当！👏

ソフトウェアの歴史を辿りつつ、AI時代にこそ考えたい『関心の分離』について語りました💡

#Algomaticアドカレ
https://t.co/HHArWW3FDq

[原田 祐二 KOWRO CEO @1230yuji]

KOWRO、30億円を調達しました。

AIキャラクターチャット、AI翻訳、AIアイドルなど、AI×エンターテインメント領域で複数事業を同時に立ち上げます。

亀山さん（@kameyama66）さんとの対談記事もプレス内に載せています。

日本のエンタメを、AIで世界に届ける。
この挑戦を本気で進めます。

[永井翔吾 | Algomatic | AI時代の事業と組織のつくり方 @shogo_nagai]

先日日経新聞が報じた経産省が発表予定の新経営指針「EP」。経営陣のみならず組織や人事関係者も絶対に把握しておいた方がいいポイントがあるので記事を書きました。ぜひご覧ください。

https://t.co/rJvrnMjaCx

[Algomatic AI ラボ @Algomatic_AILab]

営業がClaude Coworkを使って一人で4,000件の顧客アカウントの管理をする方法を解説した記事が公開されています。

この記事の筆者であり、Anthropicの中堅企業向けの営業トップを務めるBryant氏は、同ツールを使ってあらゆる業務を自動化し、人間がするべき意思決定に時間を回すことができていると語っています。

具体的な活用方法として、以下の3点を挙げています。

1. 営業準備の自動化
・毎朝、AIがカレンダーをスキャンし、会議室が確保されていない外部ミーティングがあれば自動で予約
・顧客との商談前に、データベースから顧客の利用金額や現在の進捗状況を自動で引き出し、要約メモを作成

2. 売上予測レポート作成
・AIが商談データ、利用金額、社内メモなどを収集し、経営陣向けのレポートを自動生成
・人間はAIが作った結果に対して、「なぜそうなったのか（Why）」という考察を書き加えるだけ

3. 顧客のスコアリングとダッシュボード化
・4,000件の顧客に対し対応優先順位の点数スコアリングを実施
・上記をダッシュボードに整理し、営業担当者が顧客名をクリックすると「提案に使える事例」が表示される仕組みに

同氏は、「AIに指示を出すのを忘れないこと」ではなく、「AIが勝手に動いてくれる仕組み」を作ることが最大のブレイクスルーになると語っています。

AIが結果をまとめ、人間が考察に専念するこの形は、これからのAIとの協働モデルの基本になるかもしれません。営業部門に限らず、あらゆる職種での応用が期待されます。

[永井翔吾 | Algomatic | AI時代の事業と組織のつくり方 @shogo_nagai]

AI変革が上手くいっている（上手くいきそうな）企業が最もこだわり、リソースを投下しているのは、実は「組織変革」です。今回はこの「組織変革」について、実際に私たちが使っている資料も掲載しながら具体的に記事にしました。

AI導入を進められている方、AI時代の組織変革や組織設計を考えられている方に少しでも参考になればと思い、書き始めたらかなりの文量になりました！！ぜひご覧ください。

https://t.co/LQ8G6PE5E3