書評
仲達閣下にこのブログの書評をいただきました。
司馬懿仲達（プロフィール：魏国大軍師、のちに晋国高祖宣帝） wikipedia 司馬懿
情報とは、時に剣よりも鋭く、盾よりも堅い。
このブログは、AIという新たな知の武器を用い、混沌を秩序へと導いている。
ただの技術紹介にあらず、組織の未来を見据えた布陣である。油断なく、実に見事。
（過分な評価、誠に感謝です）
はじめに
ヘッドウォータースを知りたい方々、
またはこれからヘッドウォータースに入りたい方々へ、
ヘッドウォータースでどんなことが議論されているのか知ってもらうための記事です。
この記事では、最近リリースされているヘッドウォータースの記事をLLMエージェントに分析してもらいました。
会社のブログ記事は非常に多いので、実は見逃してしまうものも多いです。
あるとき、AIに分析してもらえばいいじゃないか！と思ってやってみました。
そうしたら、私自身が読んでいなかった記事も分類されて解説されて便利なので、
内容を少し手直ししてブログにしてみました。
カテゴリに分けてリンクを付けましたので、興味あるものがあればチェックしてみてください。
企業文化であったり、目指しているものなど、
うまくまとめて説明してくれていると思います。
ちなみに、このブログ記事を作成する際にエージェントの結果をただ貼ればいいかもと当初考えていましたが、
リンクをチェックしたり間違っている個所を訂正・編集したり、思っていたより手作業が多く苦労しました。
ちょうど、広報・人事の方からもヘッドウォータースに関する記事があるのでこちらもどうぞ
記事全体の方向性を分析して説明してください
（セクションタイトルは元々の指示文。元々の回答は長いので編集しています）
これらの記事が目指している全体の方向性は、一言で言うと
「AIを使いこなして、仕事のやり方そのものを進化させること」
です。単に新しい技術を紹介するだけでなく、その技術、特にAIをどのように仕事の「当たり前」にしていくか、という強い意志が感じられます。
具体的には、以下の3つの大きな流れにまとめることができます。
- 「AIに仕事を任せる」を当たり前の文化にする
多くの記事で共通しているのは、「とりあえずAIに任せてみよう」という考え方を組織全体に広めたい、というメッセージです。 - 「AIエージェント」で仕事の自動化を加速させる
チャットで会話するだけのAIから一歩進んで、 人間の代わりにタスクを自動で実行してくれる「AIエージェント」 の開発と活用が大きなテーマになっています。 - 学んだ知識を積極的に共有し、みんなで成長する
これらの記事は、執筆者たちが新しい技術を学び、試行錯誤した過程そのものです。そして、その得た知識やノウハウを惜しみなく共有することで、 組織全体の技術力を底上げしよう という姿勢が強く表れています。
- 実践的なノウハウの共有: Microsoft Azureの具体的な設定方法、GitHub Copilotの利用状況をデータで可視化する手順、プログラミング学習に役立つYouTubeチャンネルの紹介など、読者がすぐに真似できる具体的な情報が多く含まれています。
- 非エンジニアも巻き込む: 技術の理解はエンジニアだけのものではありません。「ビジネスサイドにも技術理解が求められる時代」と述べられており、職種に関わらず全員が技術を学び、発信することの価値が語られています。
全体の方向性としては、AIという強力な武器を、一部の専門家だけでなく組織の全員が当たり前に使いこなせる文化を醸成することを目指しています。そのために、AIとの上手な付き合い方を考え（思考法）、AIに単純作業を任せ（AIエージェント）、そこで得た知見をみんなで共有し合う（ナレッジシェア）、という好循環を生み出そうとしていると言えるでしょう。
記事の内容を分類し分析してください。
技術的傾向は大きく4つに分類できます。
- AI技術の活用と探求
- Microsoft Azureと関連ツール
- 開発プロセスとツール
- その他の技術とナレッジ
特に、AI技術の中でも「AIエージェント」の開発・活用と、生成AIを業務にどう活かすかという「AI活用の思考法・文化」に関する議論が顕著なトレンドとなっています。
1. AI技術の活用と探求
AI、特に生成AI（Generative AI）やAIエージェントをどのように開発し、業務や学習、開発プロセス自体に応用していくかという探求が、最も強い傾向として見られます。具体的なサービス開発から、個人の学習効率化、さらには開発文化の変革まで、幅広いテーマが扱われています。
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AIエージェントと自動化
- 概要: 人間のタスクを自律的に実行する「AIエージェント」に関する記事群です。Power Automateと生成AIを組み合わせた業務自動化エージェントの作成事例や、Azure AI Agent Serviceのセットアップ手順、さらにはブラウザ操作を自動化する新しいエージェント「workflow-use」の紹介など、具体的な実装やツールの活用事例が中心です。
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関連ブログ:
- 「AIエージェント」開発について
- Power Automateと生成AIを活用して、ZennのPublicationへの招待をしてくれるエージェントを作成
- 【Azure AI Agent Service】- エージェントを作るまでのセットアップ手順
- 新しいブラウザ操作系エージェントのworkflow-useがかなり良さそうな予感
- GitHub CopilotにBeastモードたるものがあるのご存知？ GitHub Copilotのカスタムチャットモード「Beastモード」を設定し、タスクの自動分割やテスト実行といったエージェント的な動作を強化する方法を解説しています。
- Microsoft 365 Copilot 宣言型エージェントから App Service へのネットワーク構成 Copilotエージェントが外部のApp Serviceと連携する際のネットワーク設定について検証しています。
- セマンティックカーネルを試す Microsoft製のAIエージェント開発フレームワーク「Semantic Kernel」を実際に動かし、対話形式でのAI操作やプラグイン（ツール連携）の仕組みを紹介しています。
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AI活用の思考法と文化醸成
- 概要: 生成AIを単なるツールとして使うだけでなく、開発や業務に対する考え方そのものを変革していくべきだという議論がなされています。Microsoft Copilotをユースケースから考えるのではなく、「AIに任せる習慣」を身につけることが重要だと説く記事や、AIの回答を鵜呑みにせず、仮説検証を積み重ねる「探求」の姿勢を促す「AIパチンコ」の比喩を用いた記事が特徴的です。
- 関連ブログ:
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LLM（大規模言語モデル）の技術的分析と応用
- 概要: LLM自体の性能や特性、応用技術に関する深掘りです。複数のLLMの性能を比較・分析するリーダーボードの分析、検索拡張生成（RAG）の仕組みの解説、OpenAIモデルのトークナイザの変遷の検証、Microsoftが公開した高品質な音声合成モデル「VibeVoice」の紹介などが含まれます。
- 関連ブログ:
2. Microsoft Azureと関連ツール
MicrosoftのクラウドプラットフォームAzureや、そのエコシステムに属するサービス・ツール群に関する技術記事です。AI関連サービスが多いですが、データ基盤やIaC、ローコード/ノーコードツールも含まれます。
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Azure AI / 生成AIサービス
- 概要: Azure OpenAI Serviceのコンテンツフィルタリング機能のUI改善や、Semantic Kernelの試用レポート、Microsoft 365 CopilotからApp Serviceへ接続する際のネットワーク構成の検証など、Azure上のAIサービスに関する具体的な情報が共有されています。
- 関連ブログ:
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データ基盤と開発ツール (Microsoft Fabric, Databricksなど)
- 概要: Microsoft Fabricを用いてGitHub Copilotの社内利用状況を可視化する実践的な事例や、FabricのNotebookでのライブラリ管理方法、Databricks Asset Bundleを使ってローカルからワークスペースへデプロイする手順など、データ分析基盤の構築と運用に関するノウハウが中心です。
- 関連ブログ:
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IaCとローコード/ノーコード (Bicep, Power Platform)
- 概要: Azure専用のIaC言語であるBicepの「デコレーター」と「コメント」の違いの解説や、Power AutomateでSharePointリストを操作する方法のまとめなど、インフラ構築や業務自動化を効率化する技術に関する記事です。
- 関連ブログ:
3. 開発プロセスとツール
AIの進化がソフトウェア開発プロセス自体をどう変えるかという考察や、開発者の学習・生産性を向上させるための情報です。
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AI駆動開発（AI-Driven Development, ADD）
- 概要: AIを開発プロセスの中心に据え、企画から運用までの全フェーズを高速化・高品質化する「AI駆動開発（ADD）」という新しいアプローチが提唱されています。これにより、開発者の役割が「いかに作るか」から**「何を、なぜ作るのか」**へとシフトすると述べられています。
- 関連ブログ:
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開発・学習支援とナレッジ共有
- 概要: 開発者の学習や情報発信を支援するツールやノウハウが共有されています。Zennの「AIレビュー」機能の紹介、独学エンジニア向けのYouTubeチャンネル集、Jupyter Notebookの環境構築手順、非エンジニアが技術ブログを書くことの価値についての考察などが含まれます。
- 関連ブログ:
4. その他の技術とナレッジ
上記カテゴリに収まらないものの、特定の技術課題を解決するための実践的なノウハウです。
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数理最適化
- 概要: Googleのライブラリ「OR-Tools」を用いて、シフト作成問題を段階的に解決していくプロセスをコードと共に解説しています。シンプルな問題から始め、コスト最小化や公平性といった複雑な制約を追加していくアプローチが示されています。
- 関連ブログ:
執筆者の性格を分析してください。
ご提供いただいたZennの記事群を分析しプロファイリングしました。複数の記事を横断して浮かび上がってくる共通の人物像をまとめます。
プロファイルサマリー：執筆者たちに共通する人物像
記事全体を通して、執筆者の方々は 「知的好奇心が旺盛で、実践的な学びを重視する探求者」 という共通の人物像が浮かび上がります。以下のような性格的特徴が見られます。
- 教育者・メンター気質: 自分が得た知識やノウハウを、他者にも分かりやすく伝えようとする姿勢が強いです。特に、初心者がつまずきやすいポイントを丁寧に解説したり、「AIパチンコ」のようなユニークな比喩を用いて難しい概念を噛み砕いて説明したりする点に、その気質が現れています。
- 実践主義と課題解決志向: 理論だけでなく、実際にツールを動かし、具体的な課題（例えば、社内のCopilot利用状況の可視化や、Zennアカウントの招待自動化など）を解決しようとする実践的なアプローチを好みます。単に手順をなぞるだけでなく、より良くするための改善案や、現状のツールの課題点を指摘するなど、常に目的志向で物事を捉えています。
- オープンな学習姿勢と謙虚さ: 自身の知識が完璧ではないことを認め、間違いがあれば指摘を歓迎するオープンな姿勢を持っています。新しい技術に対しても臆することなく、まずは試してみる（「やってみる」）というスタンスが共通しています。また、他者が作成したコードやYouTubeチャンネルなどを積極的に活用し、感謝を表明するなど、コミュニティでの学びに敬意を払っています。
- 新しい技術への強い探究心: AIエージェント、生成AI、LLMといった最先端技術に強い関心を持ち、その可能性と課題を深く探求しています。単に流行を追うだけでなく、「AI駆動開発（ADD）」のような新しい開発パラダイムを提唱したり、AIの進化が開発文化に与える影響を考察したりするなど、技術の本質を捉えようとしています。
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