はじめに GPT-Image-1は、OpenAIが提供する最新の画像生成モデルです。 この記事では、PythonのopenaiライブラリからGPT-Image-1を使用するにあたって導入から実装、料金や注意点まで体系的に整理します。 GPT-Image-1の概要 GPT-Image-1は、テキストからの画像生成や既存画像の編集を行うことができる画像生成モデルです。 以下の2つの機能が提供されています。 Image Genaration (画像生成) Image Edit (画像編集) OpenAI公式: GPT-Image-1 Image Genaration (画像生成) 入力したテキストプロンプトを元に画像を生成するAPIです。 gpt-image-1ではストリーミングを設定することができ、ストリーミングを有効にすると生成途中の中間画像を生成させることができます。 中間画像 完成画像 Image Edit (画像編集) 既存の画像に対して、画像の編集し、新たな画像を生成することが可能です。 入力したプロンプトにもとづき画像を編集 (例:背景を赤色にして、人物画像を追加して) 複数の入力画像を合成して、新たな画像を生成 (例: 2つの画像を合成して) 入力画像とともにマスク画像を指定することで、マスク画像に表示されている画像のみを編集対象にできる (例: 背景は同じまま、男性の画像を女性に変更する) マスク画像は入力画像の一部を透過したもので透明になっている部分のみが編集対象 以下にImage Editでマスク画像を使って既存の画像を編集した例を示します。 元画像 マスク画像 編集画像 料金体系 Azure OpenAIでは以下の料金体系で提供されています。 GPT-5と比較すると入力テキストのトークンの料金も4倍に上がっています。 ※GPT-Image-1 Globalの料金 モデル名 バージョン 提供状態 入力テキスト料金[$/1Mトークン] 入力画像[$/1Mトークン] 出力料金[$/1Mトークン] 備考 GPT-Image-1 gpt-image-1 GA 5 10 40 GPT-5 gpt-5-2025-08-07 GA 1.

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09月11日: Sora: Video-to-Video サポート Sora モデル が video-to-video 生成に対応 短い動画を入力すると、それを取り込んだ新しい長尺動画を生成可能 Azure公式ドキュメント: Quickstart: Generate a video with Sora (preview)

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08月05日: gpt-oss-20bおよびgpt-oss-120bがAzure AI Foundryで利用可能に OpenAIのgpt-oss-20bおよびgpt-oss-120bモデルがAzure AI Foundryでも利用可能になりました。 gpt-ossはOpenAIから提供されたオープンウェイト言語モデルです。 Azure公式ブログ 2025年08月06日: Azure Browser Automation toolがパブリックプレビューで提供開始 自然言語プロンプトを使ってブラウザ操作を自動化できる「Browser Automation tool」がパブリックプレビューとして利用可能に。

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

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。

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

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。

はじめに 生成系AIを使ったチャットアプリケーションを開発するにあたって、ユーザーに対してどのようなUIを提供するのが適切か検討することが多いと思います。 検討材料として本家となるOpenAIのChatGPTのUIをもとに実装することが多いので、ChatGPTのUIについて整理しました。 外観 ChatGPTのアプリの外観は以下の通り。 出力はストリーミングで応答されます。 サポート対象ファイル 原則全ファイルのアップロードが可能 UI上はアップロードファイルに制限はなく、どのファイルでもアップロード可能です。 ただし、下表の通り、ファイルの種類によってはLLMから正しい回答が得られないようになっています。 ドキュメント PDF ◯ Html ◯ Word ◯ PowerPoint ◯ Excel ◯ 画像 PNG ◯ JPEG ◯ WEBP ◯ GIF ◯ SVG ✕ アーカイブファイル ZIP ◯ 実行ファイル EXE ✕ ドキュメントファイル 各種ドキュメントファイルのアップロードが可能です。

GitHub Actionsのアーティファクト容量を管理する retention-days設定 はじめに GitHub Actionsでビルド成果物やデプロイ用のファイルをアーティファクトとしてアップロードする際、適切な保持期間を設定しないと、リポジトリの容量を圧迫してしまう問題が発生します。 特にデプロイ時に一時的に使用するだけのファイルは、長期間保存する必要がないため、retention-daysオプションを使用して自動削除の設定を行うことが推奨されます。 本記事では、GitHub Actionsのアーティファクト管理における retention-days の設定方法と、そのベストプラクティスについて解説します。 アーティファクトの容量問題 GitHub Actionsでアップロードされたアーティファクトは、デフォルトで90日間保持されます。 ビルドやデプロイを頻繁に実行するプロジェクトでは、この90日間で大量のアーティファクトが蓄積され、以下のような問題が発生する可能性があります。 ストレージ容量の圧迫: リポジトリのストレージ制限に達する コスト増加: GitHub Proや組織アカウントでは、ストレージ容量に応じて課金される 管理の煩雑化: 不要なアーティファクトの手動削除が必要になる retention-daysの設定方法 actions/upload-artifact@v4 アクションでは、retention-days パラメータを使用して、アーティファクトの保持期間を日数で指定できます。 基本的な設定例 デプロイ時に一時的に使用するビルド成果物の場合、5日程度の保持期間で十分です。 - name: 'Upload Artifact' uses: actions/upload-artifact@v4 with: name: build-artifact path: build.zip retention-days: 5 パラメータの詳細 name: アーティファクトの識別名 path: アップロードするファイルまたはディレクトリのパス retention-days: 保持期間（日数）。 まとめ GitHub Actionsのアーティファクトは、適切な retention-days 設定を行わないと、容量を圧迫してしまう可能性があります。 特にデプロイ用の一時ファイルは、5〜7日程度の短期間で自動削除されるように設定することで、ストレージ容量とコストの最適化が可能です。 本記事で紹介した設定例を参考に、プロジェクトの用途に応じた適切な保持期間を設定してください。 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"}});

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.