youtube版(スライド付き) 関連リンク Transform Video Into Instantly Searchable, Actionable Intelligence with AI Agents and Skills 本記事は、膨大なビデオデータからリアルタイムで意味のある洞察を抽出し、自然言語で検索・分析を可能にするNVIDIAの最新ソリューション「Metropolis Blueprint for Video Search and Summarization（VSS）」について解説しています。従来のビデオ解析は、大量の映像から特定のシーンを探し出すのが困難で、手動の構成も複雑でした。VSSは、ビジョン言語モデル（VLM）と大規模言語モデル（LLM）を組み合わせることで、ビデオを「見る」だけでなく「理解し、推論する」AIエージェントの構築を支援します。 ■ VSSの主要な特徴と技術 AIエージェントによる自動化（VSS Skills）: 「VSSスキル」と呼ばれるモジュール化された機能群が提供されます。これにより、CodexやClaude Code、OpenClawといったコーディングエージェントを活用し、シンプルなチャットインターフェースを通じて、VSSのデプロイ、管理、ビデオ解析の実行を自動化できます。高度な検索アーキテクチャ: 複雑なクエリ（例：「ヘルメットを被った作業員が梯子に登っているシーン」など）に対し、エージェントが推論を行いながら検索を最適化します。マルチタイプ・エンベディング抽出と検索オーケストレーションにより、従来手法では困難だった「大規模映像の中から特定の瞬間を特定する」という課題を解決します。モジュール式設計と柔軟性: Docker Composeベースのモジュール設計を採用しており、用途に応じて以下のプロファイルを選択・拡張可能です。 Q&A・レポート生成アラートの検証（CVパイプライン＋VLMによる異常検知）高度なアーカイブ検索長尺ビデオの要約（数時間の映像を短時間で要約）圧倒的なパフォーマンス: NVIDIA H100やRTX PRO 6000などのGPUに最適化されており、多数のストリームを並列で処理しながら、低いレイテンシで検索や検証結果を返します。 ■ エンジニアへのメリット新人エンジニアにとっても、VSSは「ビデオ解析の複雑なパイプラインをAIエージェントで抽象化する」という最新の設計パターンを学ぶ絶好の教材です。APIやスキルを組み合わせることで、高度なビジョンAIアプリケーションを迅速に構築できる環境が整っています。 VSSを活用することで、企業は監視、トレンド検出、意思決定の迅速化といった実戦的なAIソリューションを、より直感的かつ効率的に開発できるようになります。詳細なドキュメントやGitHubリポジトリも公開されており、すぐに試用できる環境も提供されています。引用元: https://developer.nvidia.com/blog/transform-video-into-instantly-searchable-actionable-intelligence-with-ai-agents-and-skills/ ADHD が AI 開発でむっちゃ困ってたことが解決した話アメリカのクラウドベンダーで働く現役エンジニアが、ADHD（注意欠如・多動症）特有の「注意の散りやすさ」という課題を、AIエージェントを駆使する現代の開発環境においてどう克服したかを綴った体験談です。現在、開発現場では複数のAIエージェントを並行して動かすことで、エンジニア一人の生産性が劇的に向上しています。しかし、これは人間側に頻繁な「コンテキストスイッチ（作業の切り替え）」を強いることになり、ADHDを持つ著者にとっては、各エージェントからの通知が届くたびに集中が途切れてしまい、「自分は何をしていたか」を忘れて混乱を招くという新たな試練となっていました。著者は、AI時代のエンジニア像についても言及しています。世間では「AIによってエンジニアが不要になる」という議論もありますが、現場の実態は真逆です。AIによって10人力の成果を出そうとすると、AIが出したアウトプットの方向修正や高度なレビューが必要になり、そこには深い経験とコンピュータサイエンスの知識が不可欠です。つまり、人間がボトルネックとなっており、マネージャ層よりも「実際にモノを作れる、高度な技術を持つ個人（IC：Individual Contributor）」の価値がかつてないほど高まっています。この「マルチタスクが要求されるが、人間がボトルネックになる」という状況に対し、著者が編み出した解決策は「あえて自分のマルチタスクをやめる」という逆転の発想でした。具体的には、以下のワークフローを徹底しています。書かないと始めない: OneNoteなどのツールに、これから行う作業内容を必ず言語化して書き出す。自分をボトルネックにしない: エージェントAに指示を出して待ち時間が発生したら、次にやることをメモに書いてからエージェントBの作業に移る。通知をガン無視する: 別のエージェントから作業完了の通知が来ても、今やっている作業が一段落するまで決して手を付けない。自分のペースを守る。メモでレジューム（復元）する: 作業を切り替える際は必ずメモを読み書きすることで、中断していた思考を即座に復元させる。この「CPUの割り込み処理を排除したような方式」を取り入れることで、脳の混乱を防ぎながら、結果として多くの並行作業を効率的に完遂できるようになりました。新人エンジニアにとって、最新のAIツールを使いこなすことは重要ですが、それ以上に「自分の集中力をいかにマネジメントし、AIという強力な力を制御するか」というセルフマネジメントの重要性を教えてくれる、非常にポジティブで実践的な内容です。引用元: https://note.com/simplearchitect/n/nd201f69134aa 【RAG】「キーワード検索1回」だけで、精度を出す。 RAG（検索拡張生成）の最新トレンドとして、LLMが自律的に検索を繰り返す「エージェント型RAG」が注目されています。しかし、この手法は「回答が遅い（レイテンシが高い）」「トークンコストがかさむ」という実務上の大きな課題を抱えています。そこで、Meta Superintelligence Labsらの研究チームが2026年5月に発表したのが、新手法「SIRA（SuperIntelligent Retrieval Agent）」です。SIRAは、高コストなベクトル検索や多段検索を使わず、シンプルな「キーワード検索1回」だけで、エージェント型を上回る精度を実現します。 SIRAの仕組み SIRAの核心は、インデックス登録時と検索時の両方でLLMを活用し、キーワードの「幅出し」を行う点にあります。事前準備（文書のインデックス化）各文書に対し、LLMに「ユーザーはこの文書を探す際、どんな単語を使うか？」を予測させ、同義語や略語を生成します。出現頻度が高すぎる一般的な単語を「レア度」で足切りした上で、重要語句としてインデックスに登録します。これにより、文書内に直接書かれていない表現でもヒットするようになります。検索実行（クエリの拡張）ユーザーから質問が届くと、LLMが「正解の文書に含まれているであろう周辺語句」を予測・生成します。この拡張された語句と元の質問を組み合わせ、重み付きのBM25（伝統的なキーワード検索アルゴリズム）で1回だけ検索を行います。エンジニアが注目すべきポイント SIRAは、従来のRAGが抱えていた「ユーザーの言葉」と「文書内の表現」のズレ（語彙ギャップ）を、LLMによるキーワード補完で解決しています。驚異的な精度: ベンチマーク（BEIR）において、最新の埋め込みモデル（E5）や高度な手法（SPLADE）を上回る平均 Recall@10 を記録しました。特にクエリと文書の表現が異なるデータセットで顕著な効果を発揮します。圧倒的な実用性: 学習や教師データ、Embedding（ベクトル）用のインデックス構築が不要です。既存の全文検索エンジンをベースに実装できるため、コスト効率と速度を両立できます。「複雑なエージェントを組む前に、1回あたりの検索精度を極限まで高める」というこのアプローチは、現場のエンジニアにとって非常に強力な選択肢となります。社内用語や略称が多いドメインでのRAG構築において、特筆すべきブレイクスルーと言えるでしょう。引用元: https://zenn.dev/knowledgesense/articles/67370650799bc6 お便り投稿フォーム（株式会社ずんだもんは架空の登場組織です）

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“What did the council decide on item 42?” — answered with the speaker and the moment.

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