【2025年07月】3大クラウド(Azure, AWS, Google Cloud)のAI系サービスリリースノート

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はじめに この記事では、Azure、AWS、Google Cloudの3大クラウドサービスのAIサービスの新規機能リリース履歴をまとめています。 主に以下のURLの情報をもとに新機能のキャッチアップを行っています。 Azure公式ドキュメント: Azure OpenAI Serviceニュース Azure公式ドキュメント: Azure AI Agent Serviceニュース Github: Azure公式ドキュメント管理リポジトリ Github: Azure OpenAI APIプレビューバージョン一覧 Github: Azure OpenAI API安定版バージョン一覧 AWS公式ドキュメント: AWS Bedrockリリースノート Google Cloud公式ドキュメント: Vertex AIリリースノート Anthropic公式ドキュメント: APIバージョン一覧 Azure 2025年07月02日: GPT-image-1アップデート(プレビュー) APIに「input_fidelity」パラメータが追加 元画像のスタイルや特徴をどの程度保持するかを調整可能に 以下のようなケースで有用 顔の特徴を保持したまま写真を編集 異なるスタイル間で元の人物に似せたアバター作成 複数人物の顔を合成 マーケティングアセットや製品写真でブランドアイデンティティを維持 Eコマースやファッション分野でリアルさを損なわず商品画像を編集 画像生成・編集APIで部分的な画像ストリーミングに対応

Azure AI Fondry Agenst ServiceのSDKについてまとめてみた

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はじめに 2025年05月20日からAzure AI Foundry Agent Serviceが一般提供が開始されました。 この記事では、Azure AI Foundry Agent ServiceのSDKについて紹介します。 GitHub: azure-sdk-for-python Azure公式ドキュメント: azure-sdk-for-python Azure公式ドキュメント: azure-sdk-for-python: readme Azure AI Foundry Agent Serviceとは Azure AI Foundry Agent Serviceは、AI エージェントの構築・管理ができるAzureのマネージドサービスです。 Azure AI Foundry Agent Serviceは、以下のような機能を提供しています。 AI Foundry PortalやAzure AI Foundry SDKを使って、エージェントの構築、管理が可能 複数のAIエージェントを組み合わせるマルチエージェントの構築が可能 A2A(Agent2Agent)、MCP(Model Context Protocol) などの業界標準プロトコルをサポート スレッドによるステートフルAPIをサポートしており、クライアントアプリ側での対話履歴の保持が不要 Azure AI Foundry Agent Service のセットアップパターン Azure AI Foundry Agent Service には、以下の2つのセットアップパターンがあります。 1. Basic setup(基本セットアップ) Agent Serviceで使用するデータをMicrosoftのマネージドリソース上に保持させる方法です。 通常、AzureでRAGアーキテクチャを構築する場合、Azure AI Searchなど高額なリソースを作成する必要がありますが、Basic setupを使用すれば、リソースの用意が不要なのでコストを下げることができます。

Github Copilot チートシート

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はじめに この記事では、Github Copilotの機能の一覧をまとめたチートシートを紹介します。 Github Copilotとは Microsoftによって開発されたAIベースのコーディングアシスタントです。 AIによるコードの自動補完やコードの提案機能を提供します。 コード補完: コーディング中にAIが提案するコード補完を活用して、効率的にコーディングを進めます。 ドキュメントやコメントの生成: コードに関するドキュメントやコメントをAIが自動生成してくれる機能を活用します。 IDEの拡張機能 CopilotはそれぞれのIDEに対応するGitHub Copilot拡張機能をインストールすることで、IDEで開いているファイルのコードの自動補完や、コードの提案を提供します。 対応するエディタとして以下のようなものがあります。 Azure Data Studio JetBrains IDEs Vim/Neovim Visual Studio Visual Studio Code Github copilot公式ドキュメント: IDE拡張機能 GitHub Copilot Chat GitHub Copilot Chatは、コーディング関連の質問をしたり、回答を受け取ったりできるチャットインターフェイスを提供します。 Copilot Chatは、Visual Studio Codeの場合は4種類のチャット欄から利用できます。 クイックチャット(画面上部に表示) インラインチャット(現在のカーソル位置に表示) チャットビュー(サイドパネルに表示) チャットエディタ(エディタのタブに表示) Copliot Chatで生成したテキストはチャット欄からコピーやインサートをすることができます。 Github Copilot公式ドキュメント Participants Visual StudioやVs Codeでは、「Participants」という機能が使えます。 GitHub Copilot Chatの「Participants」は、エディタ上で開いているファイル以外だけでなく、より幅広いコンテキストに対しての回答や操作を可能にする機能です。 Participantsはネット上では、Agentsなどとも呼ばれています。 従来のCopilotは主にエディタで開いているファイルや直接関連するコードブロックに対してのみ操作や提案を行っていましたが、Participantsを使用することで、エディタで開いているファイル以外にも質問が可能になります。 以下の3種類のParticipantsが用意されており、チャット欄の先頭に@から始まるコマンドを入力することで使用することができます。 @workspace : プロジェクト全体への質問、操作を行う @vscode : VS Codeの操作方法などについて質問する @terminal : ターミナルで何かをする方法について質問する Visual Studioブログ

ObsidianをWindowsとAndroidでFolder syncでノート同期

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はじめに この記事では、ObsidianのFolder Syncを使ってWindowsとAndroid間でノートを同期する方法を、実際の画面操作を交えながら解説します。 以前、Gitと連携する記事を記載したのですが、ObsidianのGitプラグインが不安定なため、Android版で、無料で使えるFolder Syncを使って複数端末でノートを安全かつ簡単に同期する手順を紹介します。 事前準備 Obsidian ノート管理アプリ本体。Windows版・Android版をそれぞれインストールしてください。 FolderSync(Androidのみ) FolderSyncは指定したフォルダ間を同期するアプリです。 OneDrive(WindowsとAndroidの両方にインストール: Google Driveでも可) ノートを同期する際に必要になります。 Android版のObsidianの設定ファイルの保存先を変更 AndroidとWindowsのObsidianの設定ファイルがバッティングしないように設定ファイル名を変更します。 Obsidianのノートの保存先をOneDriveに変更 Obsidianのノートの保存先をOndriveに変更します。 これでAndroid版にもファイルが送信されるようになります。 Obsidian AndroidではOneDrive上のフォルダをVaultとして開けないので、FolderSyncを使用します。 FolderSyncにストレージアクセスの権限を付与して Folder Syncにストレージアクセス権限を付与する必要があるので、Folder Syncを起動し、権限を付与します。 一旦、セキュリティは度外視で全ファイルに権限を付与します。 FolderSyncにOnedriveアカウントを追加 OnedriveのアカウントをFolder Syncに追加します。 Folder Syncの同期設定 FolderSyncにAndroid版Obsidianの保存先のフォルダと、 OneDrive上のObsidianの保存先を設定します。 取り込みが完了したら、WindowsとAndroid間でObisidianのノートを同期する環境の構築が完了です。 おわりに この記事では、WindowsとAndroid間でObisidianのノートを同期する方法を紹介しました。

【2025年06月】3大クラウド(Azure, AWS, Google Cloud)のAI系サービスリリースノート

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はじめに この記事では、Azure、AWS、Google Cloudの3大クラウドサービスのAIサービスの新規機能リリース履歴をまとめています。 主に以下のURLの情報をもとに新機能のキャッチアップを行っています。 Azure公式ドキュメント: Azure OpenAI Serviceニュース Azure公式ドキュメント: Azure AI Agent Serviceニュース Github: Azure公式ドキュメント管理リポジトリ Github: Azure OpenAI APIプレビューバージョン一覧 Github: Azure OpenAI API安定版バージョン一覧 AWS公式ドキュメント: AWS Bedrockリリースノート Google Cloud公式ドキュメント: Vertex AIリリースノート Anthropic公式ドキュメント: APIバージョン一覧 Azure 2025年06月17日: codex-mini と o3-pro モデルがリリース codex-mini と o3-pro モデルが利用可能になりました。 codex-miniは、OpenAIのo4-miniから派生した、コーディングタスクに特化したAIモデルです。 o3-proは6月10日にOpenAIから提供されたo3シリーズはで最も高性能なモデルです。 項目 o3-pro codex-mini リージョン East US2, Sweden Central(Global Standard) East US2, Sweden Central(Global Standard) アクセス要否 o3アクセス済みなら申請不要、それ以外は申請必要 アクセス申請不要 価格 $20(入力) / $80(出力) $1.

Azure FunctionsでWe were not able to load some functions in the list due to errorsエラーの対処

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はじめに Azure Functionsを運用していると、突然関数リストが表示されなくなり、「We were not able to load some functions in the list due to errors」というエラーメッセージが表示されることがあります。 本記事では、Application InsightsでOpenTelemetry(OTEL)を使用している場合に発生する、OTEL_SERVICE_NAME環境変数が未定義であることが原因のエラーについて、その原因と対処方法をご紹介します。 エラーの症状 Azure PortalでFunctionsのページを開いたときに、以下のようなエラーメッセージが表示され、関数のリストが読み込めなくなります。 We were not able to load some functions in the list due to errors. Refresh the page to try again. Error while loading Ask questions and use troubleshooting tools to investigate these errors. Diagnose and solve problems この状態では: 関数の一覧が表示されない 個別の関数の詳細も確認できない コード上ではApplication Insightsへのデータ送信は正常に動作している エラーの原因 このエラーは、Application InsightsでOpenTelemetry(OTEL)を使用している場合に、OTEL_SERVICE_NAME環境変数が設定されていないことが原因です。 Azure FunctionsでOpenTelemetryを使用してテレメトリデータを送信する際、サービス名を識別するためにOTEL_SERVICE_NAME環境変数が必要になります。

Azure Durable Functionsでスロット使用時にリクエストが別のスロットにルーティングされる事象

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はじめに 本記事では、Azure Durable Functions を使用して開発・運用されている方向けに、デプロイスロットを併用する環境で発生する「リクエストが別スロットにルーティングされる事象」について解説します。 特に、本番と検証で同一のストレージアカウントを利用している場合は注意が必要です。 Azure Durable Functionsとは Azure Durable FunctionsはAzure Functionsの拡張機能です。 詳細は以下の記事をご参照ください。 Azure Durable Functionsとは 事象 Azure Durable Functions において2つのスロット(production と staging)で運用をしていました。 上記構成においてstagingスロット上のアプリにリクエストしていたにも関わらず、オーケストレーター関数がproductionのアクティビティ関数を実行する事象が発生していたため調査を行いました。 原因 Durable Functions では、状態管理およびオーケストレーション処理に Azure Storage(Queue や Table)を使用しています。 このとき、本番と検証のスロットで同一のストレージアカウントおよび同一の TaskHubName を利用している場合、Durable Functions のステート情報が混在し、スロット間でリクエストが交差してしまうことがあります。 詳細は以下の Stack Overflow のディスカッションもご参照ください: Azure Durable Functions invoked in mixed slots 対策 1. host.json の Task Hub 名をスロットごとに分ける Durable Functions では host.json ファイルで durableTask.hubName を指定できます。スロットごとに異なる名前を明示的に設定することで、ステートの混在を防止できます。 { "version": "2.

Azure Functions作成時に「Linux dynamic workers are not available in resource group 」が発生したときの対処

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はじめに Azureにおいて、従量課金プランのFunctionsを作成した際に、エラーが発生し、Functionsが作成できなるなることがあります。 本記事では、上記事象の原因と対応方法についてご紹介します。 Linux dynamic workers are not available in resource group <リソースグループ名>エラー 上記のエラーはAzure の仕様により、同一リソースグループ内に Windows と Linux の App Service Plan を混在できないことを示しています。 対象のリソースグループに一度でも Windows の App Service Plan を作成すると、たとえ削除しても Azure 基盤側にその情報が保持され、そのリソースグループ内では Linux の Dynamic SKU(従量課金プラン)を新規作成できなくなります。 公式ドキュメント 対処方法 結論としては、別のリソースグループを新たに作成し、そちらに Azure Functions(Linux/Consumption Plan)を作成することでFunctionsの作成が可能になります。 おわりに 本記事では、「Linux dynamic workers are not available in resource group」というエラーの原因とその対処方法について説明しました。 a8adscript('body').showAd({"req": {"mat":"3HREPM+6UHH82+279M+HUSFL","alt":"商品リンク","id":"3IzcOOW-g7-u2A1CfX"},"goods": {"ejp":"h"+"ttps://ebookjapan.yahoo.co.jp/books/789749/","imu":"h"+"ttps://cache2-ebookjapan.akamaized.net/contents/thumb/m/J6100281917861.jpg?1696410860000"}}); a8adscript('body').showAd({"req": {"mat":"3HREPM+6UHH82+279M+HUSFL","alt":"商品リンク","id":"3IzcOOW-g7-u2A2FzR"},"goods": {"ejp":"h"+"ttps://ebookjapan.yahoo.co.jp/books/721208/","imu":"h"+"ttps://cache2-ebookjapan.akamaized.net/contents/thumb/m/F0100169654961.jpg?1663322311000"}});