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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"}});

はじめに 2025年の岡山県の県内のシステム会社の動向や、ITに関連した主なニュースについてまとめました。 エンジニアや、就職活動中の学生の方の参考になれば幸いです。 2025年主要イベント年表 日付 ジャンル 会社・団体 イベント 2025/01/16 イベント 両備システムズ ダイバーシティ＆インクルージョン フォーラム in Okayama 2025開催 2025/02/02 イベント オーユーシステム TV番組「プライド」で会社紹介 2025/02/05 イベント ネットリンクス 坂上クラウド2025 2025/02/08 経営情報 NICS おかやま子育てしやすい職場アワード受賞 2025/02/08 経営情報 セリオ おかやま子育てしやすい職場アワード受賞 2025/02/12 イベント セリオ 経営戦略「健康経営」食堂で健康チェックイベントなどを開催 2025/02/15 イベント 岡山WEBクリエーターズ 第58回 岡山WEBクリエイターズ「ノーコードツール徹底比較」 2025/03/03 リリース エクシードシステム 美容サロン専用AI活用の口コミ作成支援サービス「レビューアンサー（ReviewAnswer）」をリリース 2025/03/07 イベント 両備システムズ 両備システムズ 世界第3位の稲作国で「環境に優しい農業」の実証事業スタート岡山 2025/03/29 イベント マイナビ エリア別の26卒の就活人気企業が公開 2025/03/26 経営情報 両備システムズ グループ会社の役員体制変更稲谷常務が退任 2025/03/31 経営情報 システムエンタープライズ 稲谷常務が退任 2025/04/01 イベント セリオ 持株会社として株式会社リバレップホールディングス（完全親会社）を設立 2024/04/07 人事 ビザビ 2026年卒学生が選ぶ人気企業ランキング発表(株式会社ビザビ様調べ) - 両備システムズ : 前年3位 → 3位 - ケイエスピイ : 前年圏外 → 9位 - OEC : 前年16位 → 25位 2025/04/12 セミナー 岡山WEBクリエイターズ 第59回 岡山WEBクリエイターズ「動画/インスタ/キャッチコピーの伝え方」 2025/04/23-2025/04/25 イベント 両備システムズ 教育分野の展示会「EDIX（教育総合展）」へ出展 2025/04/24 セミナー 両備システムズ Nutanixセミナー「Newオンプレミスで実現する新たな仮想化基盤」 2025/5/07 イベント エクシードシステム アフターフォロー自動支援システム「ビーネ」説明会をオンラインで開催 2025/5/08 イベント エクシードシステム LINEヤフー Parthner Programに認定 2025/05/10 イベント 岡山エンジニア座談会 岡山エンジニア座談会 2025/05/30 セミナー ピープルソフトウェア 中小企業のための「採用×育成」セミナー＆交流会 2025/05/31 セミナー TechGuild Azure Functions × MCP ハンズオンセミナー 2025/06/02 経営情報 セリオ 本社ビル竣工 2025/06/05 経営情報 両備システムズ 創立60周年の特集記事がマイナビで公開 2025/06/12-2025/06/13 イベント ピコシステム コンベックス岡山でPICOSYSTEMFAIR 2025を開催 2025/06/19 セミナー 両備システムズ Microsoft 365導入セミナー 2025/06/16 経営情報 セリオ 株式会社クラステクノロジーとのビジネスパートナー契約締結 2025/06/20-2025/06/24 セミナー 両備システムズ はじめてのkintoneハンズオン入門セミナー 2025/07/05 イベント GDG Okayama Google I/O Extended 2025 Okayama a8adscript('body').

はじめに この記事では、VertexAIのGroundingをREST API仕様についてまとめています。 公式ドキュメントにはSDKを使った例は載っていたのですが、REST APIを使った例が古いAPI仕様に基づくものになっていたので、紹介します。 Groundingとは Vertex AIの「Grounding」は、生成AIモデルの出力を信頼できる情報源に結びつけ、回答時に出典が明記したレスポンスを生成する機能です。 現状は、以下の2種類のGroundingが可能です。 Google 検索によるGrounding ユーザー独自データでのGrounding Google Cloud公式ドキュメント: Grounding 料金 VertexAI GroundingでGemini 2.0 Flashを使った場合の料金は以下のようになっています。 1日1500件までは無料ですが以降は1000件当たり、$35と割高 1日のリクエスト数 料金（米ドル 備考 ～1,500件 無料 無料枠 1,501～1,000,000件 $35 / 1,000件 従量課金 1,000,001件以上 要問い合わせ アカウント担当者に要連絡 公式ページ: Vertex AI Pricing ちなみに、AzureでGroundingをする場合も1000件当たり$35。 プラン名 最大コール数 料金 主な特徴 Grounding with Bing Search 1秒あたり150トランザクション1日あたり100万件 $35 / 1,000トランザクション - Bing Search APIを活用したグラウンディング- Azure AI Foundry Agentの知識ソースとして利用可 Grounding with Bing Custom Search 1秒あたり150トランザクション1日あたり100万件 $35 / 1,000トランザクション - カスタム検索空間を指定してグラウンディング- Azure AI Foundry Agentの知識ソースとして利用可 公式ページ: Microsoft Bing Grounding API Pricing

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.

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 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05月20日: Azure AI Foundry Agent Serviceの一般提供が開始 Azure AI Agent Serviceは、AI エージェントの構築・管理ができるマネージドサービスです。 Azure AI Agent Serviceは、以下のような機能を持ちます。 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 モデル料金

ObsidianのGit PluginでWindowsとAndroidでノートを同期方法を紹介(画面操作説明付き) はじめに この記事では、ObsidianのGit Plugin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。 Obsidianは強力なノートアプリですが、標準ではクラウド同期機能が有料です。 そこで、無料で使えるGitを活用し、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。 必要なもの GitHubアカウント ノートを保存するリポジトリ作成に必要です。 Gitクライアント Windows PCでGit操作を行うために必要です。 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。 Obsidian Git Plugin ObsidianでGit操作を自動化するためのプラグインです。 Termux（Androidのみ） AndroidでGitコマンドを利用するためのLinux環境アプリです。 F-Droid（Androidのみ） Termuxをインストールするためのオープンソースアプリストアです。 Gitリポジトリを作成 Obsidianのノートを格納するためのリポジトリをGitHubで作成します。 リポジトリ名を入力し、Privateリポジトリを作成します。 Gitのパーソナルアクセストークンを発行 ObsidianがGitを操作するために使用するパーソナルアクセストークン(PAT)を発行します。 Windows PCの操作 ローカルにリポジトリをクローン 以下のコマンドを実行し、リポジトリをローカルPCにクローンする。 git clone https://{Gitパーソナルアクセストークン}@github.com/{ユーザー名}/{リポジトリ名}.git ObsidianにGit Pluginをインストール Obisidianを開き、Git Pluginをインストールします。 Obsidianの「設定」→「コミュニティプラグイン」から「Obsidian Git」を検索し、インストールします。 インストールが完了したら、画面下部の歯車アイコンをクリックし、Gitの設定を行います。 Auto commit-and-sync interval (minutes)とAuto commit-and-sync after stopping file edits:を設定すると、編集後に自動的にGitに変更内容が反映されるようになります。 各設定値の意味はこちらのブログに分かりやすくまとめられていましたので、ご参照下さい。 note: Obsidian Git の導入とカスタマイズ設定

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 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04月05日: Azure FunctionsがMCPトリガーに対応 Azure FunctionsがMCP(Model Context Protocol)に対応したMCPトリガーが利用可能になりました。 VS Code上のGitHub CopilotなどのMCPクライアントからMCPトリガーのFunctionsをコールすることができるようになっています。 https://techcommunity.microsoft.com/blog/appsonazureblog/build-ai-agent-tools-using-remote-mcp-with-azure-functions/4401059 Microsoft公式ブログ: Azure FunctionsがMCPトリガーに対応 Zenn: MCPトリガーで現在時刻を応答するコードの例 2025年04月14日: Azure OpenAIでGPT-4.1が利用可能に OpenAIからリリースされたGPT-4.1がAzure OpenAIでも利用可能になりました。 最大100万トークン対応：従来のGPT-4o（12.8万トークン）を大幅に超える 3モデル展開：「GPT‑4.1」「GPT‑4.1 mini」「GPT‑4.1 nano」 mini：GPT-4o超えの知能、レイテンシ半減、コスト83%減 nano：1Mトークン対応、MMLU 80.

はじめに この記事では、Anthropic Claude 3.7 Sonnetから導入された拡張思考モードをPython SDKで実装する際のコードについて紹介します。 Anthropoc Caludeとは Anthropic Claudeは、Anthropic社が開発した高度なAI言語モデルです。 このモデルは、自然言語処理タスクにおいて高い性能を発揮し、特に会話型AIやテキスト生成、分析などの用途に適しています。 Anthropic Claudeは、AWSやGoogle Cloudなどのクラウドプラットフォームを通じて利用可能であり、さまざまな業界で活用されています。 Anthropic公式サイト Anthropic Claude 3.7 Sonnetとは 2025年2月にAnthropicから提供されたClaude Sonnetシリーズの最新モデルです。 3.7 Sonnetから新たに拡張思考モード(Extended Thinking mode)が導入されています。 Anthropic公式: Claude 3.7 Sonnet 拡張思考モードとは Claude 3.7 Sonnetは2つのモードで動作します。 標準モード：以前のClaudeモデルと同様に、内部の推論を表示せずに直接応答を提供 拡張思考モード：最終的な回答を提供する前にClaudeの推論プロセスを表示 拡張思考モードを使用した場合Reasoning model（推論モデル）として動作します。 Reasoning modelは、Chain of Thought（COT）という手法を活用することで、 問題解決や質問に対して、単に答えを返すのではなく、段階的に考えながら回答を導き出すAIモデルのことです。 モデルが推論の各ステップを明確に示すことができ、問題解決の過程を理解しやすくします。 Anthropic公式サイト: 拡張思考 拡張思考モード使用時の注意点 リクエストヘッダにのanthropic-betaフィールドにoutput-128k-2025-02-19を指定する必要がある リクエストヘッダに以下のように、output-128k-2025-02-19設定が必要です。 anthropic-beta: output-128k-2025-02-19 リクエストボディにthinkingパラメータを使用して、推論に使用するトークン予算（budget_tokens）を設定する 拡張思考モード使用時は回答生成とは別に、CoTによる推論でトークンが使用されるため、推論用のトークン数の予算を設定する必要があります。 "thinking": { "type": "enabled", "budget_tokens": 32000 } 設定するトークン予算(budget_tokens)はmax_tokens以下に設定する必要がある budget_tokensに設定している値がmax_tokens(出力時の最大トークン)を超過している場合は推論だけでトークン上限に達してしまうため、budget_tokensはmax_tokens以下に設定する必要があります。

はじめに この記事では、Anthropic Claudeのプロンプトキャッシュについてまとめました。 Anthropoc Caludeとは Anthropic Claudeは、Anthropic社が開発した高度なAI言語モデルです。 このモデルは、自然言語処理タスクにおいて高い性能を発揮し、特に会話型AIやテキスト生成、分析などの用途に適しています。 Anthropic Claudeは、AWSやGoogle Cloudなどのクラウドプラットフォームを通じて利用可能であり、さまざまな業界で活用されています。 Anthropic公式サイト Anthropic Claudeのプロンプトキャッシングの仕組み プロンプトキャッシングを導入すると、指定したプロンプトをキャッシュすることができます。 キャッシュするとキャッシュブレークポイント(cache_control)が設定されているプロンプトのプレフィックス(先頭部分)が、キャッシュされているかを確認します。 キャッシュされている場合、プレフィックス部分のプロンプトを再利用することで、LLM側での内部処理が不要になり、処理時間とコストを削減することができます。 キャッシュされていない場合は、プロンプト全体を新規に処理した後に、プロンプトのプレフィックスを保存します。 この仕組みにより、繰り返し使用されるプロンプトの再処理を避け、システム全体の効率を向上させています。 OpenAIにも同様にプロンプトキャッシュが導入されています。 GoogleのGeminiシリーズにもコンテキストキャッシュという名称は異なりますが、同様の機能があります。 Anthropic: プロンプトキャッシュ Google Cloud: Claudeモデルのプロンプトキャッシュ OpenAI: プロンプトキャッシングAPI Medium: LLMのプロンプトキャッシュのメカニズム 株式会社Algomatic: テックブログ Zenn: Claude Prompt Cachingは本当に効果的なのか検証してみた プロンプトキャッシュの料金 料金 キャッシュの料金は以下の通りです。 キャッシュ書き込み: 入力トークンよりも25%高価格 キャッシュ読み取り: 入力トークンよりも90%低価格 初回に発生するキャッシュの書き込みでは、料金が上がってしまいますが、複数回LLMとの会話が行われると、キャッシュが活用されるので、その分料金が安くなります。 サポートモデル プロンプトキャッシュをサポートしているモデルは以下になります。 Claude 3.7 Sonnet（claude-3-7-sonnet@20250219） Claude 3.5 Sonnet v2（claude-3-5-sonnet-v2@20241022） Claude 3.5 Sonnet（claude-3-5-sonnet@20240620） Claude 3.5 Haiku（claude-3-5-haiku@20241022） Claude 3 Haiku（claude-3-haiku@20240307） Claude 3 Opus（claude-3-opus@20240229） プロンプトキャッシュの利用方法 プロンプトキャッシュを利用するにはClaudeのAPIをコールする際にcache_controlパラメータを指定します。

はじめに この記事では、Azure Durable Functionsについて解説します。 Azure Durable Functions ​Durable Functionsは、Azure Functionsの拡張機能で、状態を保持する（ステートフルな）ワークフローを実現可能にする機能です。 ​複数の処理を順番や並列で実行し、状態管理や再実行といった処理をユーザーは実装する必要がなく、Durable Functions側で自動で行うため、開発者はビジネスロジックの実装に集中することができます。 また、HTTPトリガー関数の場合3分50秒のタイムアウト制限があるため、長時間の処理を行うことができませんが、Durable Functionsを使うことで、長時間の処理を行うことが可能になります。　 Azure公式ドキュメント: Azure Durable Functionsとは Azure Durable Functionsのアーキテクチャ Durable Fucntionsは以下の4つの関数で構成されています。 クライアント関数 (Client Function) オーケストレーター関数 (Orchestrator Function) アクティビティ関数 (Activity Function) エンティティ関数 (Entity Function) それぞれの次の項で、それぞれの関数について解説していきます。　 Azure公式ドキュメント: Azure Durable Functionsにおける各関数の説明 クライアント関数 Durable Functionsをスタートさせるトリガー関数です。 通常のFunctionsと同様にHTTPトリガーやタイマートリガーなどイベントドリブンで実装されており、 定義したトリガーからイベントなどを受け取って、オーケストレーター関数を起動するのがこの関数の役目です。　オーケストレーター関数 後述するアクティビティ関数の実行を管理する役割の関数です。 後述するアクティビティ関数や他の関数を記載された通りに起動します。　ただし注意点として、オーケストレーター関数は 決定論的（deterministic） である必要があります。 決定論的とは、「同じ入力なら、いつ呼んでもまったく同じ動きをする」ように書く必要があることを示します。 Durable FunctionsではAzureサービスの障害時やサービスメンテナンス時などで処理が中断された場合に、オーケストレーター関数を再実行することができます。 再実行時に実行のたびに結果が変わるような処理が入っていると、予期しない動作を起こす危険性があるため、現在時刻やランダム値を使った処理など、毎回結果が変わるようなコードをオーケストレーター関数で定義することはアンチパターンとされています。