ClaudeのSkillを使って障害調査を自動化する
しんどい障害調査をなくしたい 障害調査には慣れと知識が必要です。どこを見るか、どの順番で見るか、そこから何を読み取るか。経験のある人ほど早く原因に近づけるし、経験がなければ手が止まります。 だから新人にとって、障害対応は「できればやりたくない仕事」になりがちです。早く原因を突き止めなければならない焦燥感の中で、それでも原因が分からない。あの時間のつらさは、慣れていてもきついものです。 そこで障害調査をClaudeのスキルとして整備しました。 ※ゼロから作ったものではなく、DAグループ[1]が作成したベースのスキルをもとに、自分たちの環境に合わせてデータソースの追加、サブエージェント化...
出典: Zenn AI（配信元の紹介文より引用）
このニュースの全文は、配信元でお読みいただけます。 Zenn AIで元記事を読む →
編集部の実践記録から
モデル専用の高速化実装を待たずに自社GPUで動かせるのか？450以上のアーキテクチャと検証3構成の距離
Hugging Faceが、transformers対応の450以上のモデルアーキテクチャをvLLM上でネイティブ実装と同等速度で動かす仕組みを公開しました。ただし実際に検証されたのはQwen3系3構成のみで、速度の具体値はグラフ画像だけです。自社GPU運用を検討する中小企業にとって何が変わり、何が変わらないのかを整理します。
続きを読む →
AIデータの置き場所で費用は変わるのか？保管$12〜18/TBと持ち出し$0.09/GBの構造
Hugging FaceとSkyPilotの共同記事が、AI学習データの保管単価を$12〜18/TB/月、比較対象のAWS S3を約$23/TB（＋エグレス費）と提示しました。ただしこれは製品提供者自身による発表です。中小企業が見落としやすい「持ち出し料」の構造と、テラバイト級を扱わない会社にとっての実際の重みを整理します。
続きを読む →
画像生成AIの学習データは、絞り込むより説明を足すほうが効くのか？JPEG品質92でPSNR48.7dBという実測
Photoroomが自社の画像生成モデルPRXの学習データ構築を公開しました。JPEG品質92でもPSNR48.7dB、指標で劣るが約3倍速いキャプションモデルを採用、という実測と妥協の記録です。自社でモデルを学習しない中小企業にも転用できる原則を3つ取り出します。
続きを読む →