私立ずんだもん女学園放送部 podcast 20251114

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youtube版(スライド付き) 関連リンク Let AI do the hard parts of your holiday shopping Googleは、ホリデーシーズンに向けてAIとエージェント技術を駆使した革新的なショッピングツールを発表しました。これにより、買い物の「面倒な部分」をAIが担い、ユーザーはより賢く、ストレスなく商品を見つけられるようになります。日本の新人エンジニアの皆さんにも理解しやすいよう、主要な機能をご紹介します。検索での対話型AIショッピング： Google検索の「AIモード」が強化され、まるで友達に話すように自然な言葉で欲しいものをAIに伝えられます。「暖かいセーター」といった具体的なリクエストにも対応。AIは「Shopping Graph」（500億以上の商品データベース）から、価格、レビュー、在庫などの最新情報を整理して提示。画像や比較表で分かりやすく表示し、素早い選択を支援します。 Geminiアプリでのショッピング機能拡張： GoogleのAIアシスタント「Gemini」アプリにもショッピング機能が統合されました。買い物のアイデア出しから商品探しまでGeminiがサポート。Shopping Graphからの信頼性の高い商品リストや価格情報などをアプリ内で提供します（米国で提供開始）。エージェントAIによる近隣店舗の在庫確認：「欲しい商品が近くの店にあるか知りたい」時、「Let Google Call」機能を使えば、AIがユーザーに代わって近隣店舗に電話し、在庫状況や価格を確認。Googleの「Duplex技術」と最新のGeminiモデルが支え、ユーザーは電話を待つことなく、メールやテキストで結果を受け取れます。米国の一部カテゴリーで順次展開されます。エージェントAIによる最適な価格での自動購入（Agentic Checkout）：この「agentic checkout」機能は、狙った価格になったら欲しかった商品を自動で購入する仕組みです。ユーザーが商品の詳細と希望価格を設定すると、予算内になった際に通知。対象の販売者の場合、ユーザーの許可を得てGoogleがGoogle Payを使って自動的に商品を購入。最適なタイミングを逃さず賢く買い物が可能です。これらのAI活用による新しいショッピング体験は、日々の買い物をよりスマートで快適なものに変えるでしょう。忙しいエンジニアの皆さんにとって、時間を節約しつつ賢い選択をするための強力なツールとなりそうです。引用元: https://blog.google/products/shopping/agentic-checkout-holiday-ai-shopping/ 会話型AIエージェントでFunction Callingを使いこなす！ tacomsのMorixさんが、飲食店向け電話注文受付AIエージェント「Camel AI Call」の開発を通じて得た、LLMのFunction Calling活用術と課題解決策を共有しています。Function Callingは、LLMが外部のシステム（データベースやAPIなど）と連携して、情報を取得したり特定の処理を実行したりするための重要な機能です。例えば、ユーザーの質問に応じて天気情報を取得するツールをLLMが呼び出す、といった使われ方をします。この機能を使う上で遭遇する主な課題と、その解決策は以下の通りです。期待するツールをLLMが呼んでくれない場合: 複数のツールがあるときに、ユーザーの発話に対して意図しないツールが呼ばれたり、全く呼ばれなかったりすることがあります。解決策: LLMに最初に与える「システムプロンプト」で、いつどのツールを呼ぶべきかを具体的に指示します。さらに、ユーザーの新しい発話のたびに、その時点の会話状況や必要なツール呼び出しルールを「動的プロンプト」としてLLMに毎回伝えることで、LLMが状況を忘れずに正確にツールを選べるようになります。ツール実行後のLLMの動作を制御できない場合: ツールが成功したときは結果を答えてほしいが、失敗したときは謝罪して電話を切ってほしい、といったような、ツール実行後のLLMの次のアクションを細かく制御したいときに問題が発生します。解決策: ツールの実行結果を返すJSONデータに「ai_instruction」という特別なフィールドを追加します。このフィールドに「この結果を使って回答を生成せよ」や「謝罪してから次のツールを実行せよ」といった具体的な指示を記述します。そして、システムプロンプトなどで「ai_instructionの指示には必ず従うこと」とLLMに伝えておくことで、意図...

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