ChatGPTやGemini、Copilot、Claudeのメモリー機能を使い、会話の情報を引き継ぐ方法
ChatGPT、Gemini、Copilot、Claudeなどのメモリー機能を使い、過去の会話から得た情報を新しいチャットの回答に生かす方法を解説しています。会話履歴との違いや、記憶内容を質問して確認する方法、仕事内容や回答の好みを覚えさせる例を紹介し、重要な条件は質問の際にも改めて指定するよう説明しています。
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日経クロステックAIスコア5555 Impress WatchAIスコア6262 Microsoft 365の接続障害が長期化、OutlookやCopilot Chatなどに影響
Microsoft 365で接続障害が続き、Exchange Onlineのメールボックスへのアクセスやメール配送に影響が出ています。Copilot Chatの読み込み・応答や、Teamsの予定表表示、会議の設定・招待にも問題が生じる可能性があります。
GIGAZINEAIスコア7373 Microsoft 365で世界規模の障害、復旧したサーバーも再び停止
Microsoft 365で世界規模の障害が発生し、OutlookやMicrosoft Teams、Microsoft 365 Copilotなどが利用しにくい状態になりました。
日経クロステックAIスコア7070 Microsoft 365で大規模障害、OutlookやTeamsなどに影響し復旧難航
Microsoft 365で日本時間11月13日未明から障害が発生し、メールボックスを含む複数サービスに接続できない場合があります。
GitHub BlogAIスコア4646 GitHubの2026年10月可用性レポート
GitHubは10月の可用性・信頼性レポートを公開し、Azure Central USの容量拡張や障害波及を抑える対策を説明しました。10月にはGitHub Actionsのジョブ遅延や書き込み障害、Azureのネットワーク障害が発生し、移行の安全性やリージョン復旧の強化を進めています。
GitHub Blog · AI & MLおすすめAIスコア6868 GitHub Copilotのエージェントスキルを複数のAIエージェントで活用する実践ガイド
GitHub Blogは、エージェントスキルを複数のAIエージェントで再利用するための設計方法を紹介しています。スキルはSKILL.mdを中心とするバージョン管理可能なディレクトリで、ツールや認証情報、権限を提供するものではありません。
推荐理由：スキルとプロジェクト設定を分け、承認やCIチェックを組み込む設計例から、複数のAIエージェントで再利用する際の要点を把握できます。
Microsoft ResearchおすすめAIスコア7979 Microsoft ResearchがAIエージェントを狙うバックドア手法「Lazarus」を報告
Microsoft Researchの研究者は、LLMの休眠ニューロンを再プログラムし、AIエージェントに悪意あるコマンドを実行させるバックドア手法「Lazarus」を報告しました。
推荐理由：休眠ニューロンへの重み変更でバックドアを仕込める仕組みと、モデルの来歴確認や重み監査を重視する防御策が示されています。
PublickeyAIスコア6969 .NET 11正式版を公開、C# 15の共用体型やJIT・AOTの高速化を導入
.NET 11の正式版がリリースされ、C# 15に共用体型が導入されました。JITやAOTコンパイラの最適化、ランタイムの非同期処理の効率化、コマンドラインツールの強化などが盛り込まれています。.NET 11はSTS版で、サポート期間は2年です。企業などが新たにシステム開発に取り組む場合、記事は最新のLTS版である.NET 10を選ぶべきだとしています。
GitHub Blog · AI & MLAIスコア5353 GitHub Copilotを計画・実装・検証・運用観察に活用するエージェント型開発ガイド
GitHubは、Copilotを活用したエージェント型開発の進め方を、Plan、Build、Verify、Observeの4段階に分けて紹介しています。GitHub Issuesの作成や複数の作業の並行、プルリクエストの確認、リリース後の調査など、各段階で使える機能や手順を説明しています。
GitHub BlogおすすめAIスコア7171 GitHubが新しいGitストレージアーキテクチャを発表、限定プレビューを開始
GitHubはGitHub Universeで、新しいGitストレージアーキテクチャを発表しました。内部テストでは、1つのリポジトリで5,000のエージェントが同時に作業し、毎秒7,200回のpushを行いながら、低レイテンシで読み取りを提供できることを示しました。新アーキテクチャは現在、限定的なプライベートプレビューで提供されており、より広範な展開は来年初めを予定しています。
推荐理由：Ref-CASで参照更新の合意処理を分離し、仮想レプリカと圧縮ノードを独立して拡張する設計が、単一リポジトリの高負荷にどう対応するかを追えます。
Microsoft ResearchおすすめAIスコア7070 Microsoft ResearchがAIエージェント生成コードを検証するPDD Kitを紹介
Microsoft Researchは、AIエージェントが書いたコードを形式仕様に照らして検証するツールキット「PDD Kit」を紹介しました。自然言語の意図からVerusの仕様を作成し、コードが仕様を満たすことを証明する一方、証明できない部分はテストで確認します。
推荐理由：自然言語の意図を形式仕様に落とし込み、証明できない範囲はテストで補う手順を、Rust製Webアプリのログイン検証例を通じて確認できます。
Microsoft ResearchAIスコア4242 Microsoft ResearchのMike Walker氏が語る「ハッカーの思考法」
Microsoft ResearchのMike Walker氏が、ハッカー文化を通じてサイバー防御に携わるようになった経緯や、ルールと信頼を重視するセキュリティの考え方を語ります。DARPAのCyber Grand Challengeを率いた経験や、初の全機械式ハッキング大会の開発にも触れています。
GitHub BlogおすすめAIスコア6060 オープンソースプロジェクトArnis、現実の場所をMinecraftの世界に変換
オープンソースプロジェクトArnisは、OpenStreetMapなどの地理データを使い、現実の場所を自由に探索できるMinecraftの世界に変換します。GitHubからのダウンロードは約900,000回に達し、約70人のコントリビューターが参加しています。月や火星の生成にも対応しており、学校では地域の公園を題材にした授業でも利用されています。
推荐理由：OpenStreetMapの地理データをMinecraftの世界に変換する仕組みと、コミュニティによる機能追加の経緯が分かります。
Microsoft ResearchAIスコア5252 Microsoft Research、合成企業データを用いたMicrosoft Copilotの評価基盤を解説
Microsoft Researchは、顧客データを使わずにMicrosoft Copilotを評価する「Industry Evaluation Data Generation Platform」の構築と運用を解説しました。
Hugging Face BlogおすすめAIスコア7979 MicrosoftとHugging Face、ThinkingBox-TrainingでQwen3.8-27Bを強化する手順を公開
MicrosoftとHugging Faceは、ThinkingBox-TrainingをGitHubで公開し、データベースの最終状態を判定する実行可能な検査をAIエージェントの強化学習報酬に使う方法を紹介しました。
推荐理由：実行可能なデータベース検査を報酬にする学習手順と、学習前にタスクを選別する方法が具体的な設定とともに示されています。
Microsoft ResearchおすすめAIスコア6868 Microsoft Research、対話型データ可視化を作る言語「Flint-interactive」を紹介
Microsoft Researchは、対話型データ可視化を作成する言語「Flint-interactive」を紹介しました。利用者が指定する意味イベントと更新演算子に基づき、Flintのコンパイラが描画や視覚的な依存関係を処理します。Flint-MCPやMCP Appsを通じたチャットでの利用や、ダッシュボードなどのアプリへの組み込みにも対応します。
推荐理由：高水準の意味イベントと更新演算子で操作を記述し、コンパイラが描画処理を担う設計により、対話型可視化の実装負荷を抑える方法が分かります。
Microsoft ResearchおすすめAIスコア9090 Microsoft Researchの研究者ら、31年来のKLS予想を証明
Microsoft ResearchのXinzhi Zhang氏らは、31年来の未解決問題であるKannan–Lovász–Simonovits（KLS）予想を証明しました。証明は次元数に依存しない普遍定数による境界を示し、100を超える候補手法をAIエージェントで探索しながら研究者が選別・誘導する過程で得られました。独立した研究チームによる証明やLean 4による形式検証も報告されています。
推荐理由：100を超える候補手法を人間が選別するAI活用で、次元に依存しない証明へ至った過程が示されています。
GitHub Blog · AI & MLAIスコア5858 3人のJava Championが語るGitHub Copilot活用法と生産性向上
3人のJava Championが、GitHub Copilotを使って開発や保守の生産性を高める実例と実践方法を紹介しています。約900枚の講義スライドを8〜10時間で移行した事例や、報告された不具合の調査、学習アプリの開発を取り上げています。計画や検証の基準を設け、生成コードを人が確認して最終責任を持つことを勧めています。
GitHub Blog · AI & MLおすすめAIスコア6666 GitHubがModernBERTを用いたシークレット検出モデルの設計と評価を解説
GitHubは、正規表現で候補を抽出し、ファインチューニングしたModernBERTで周辺文脈を分類するシークレット検出パイプラインを解説しました。従来のLLMベースの方式と比べ、ポストプッシュスキャンの実行時間は86%短縮し、提供コストは98%以上削減したと報告しています。顧客A/B評価では、リポジトリ所有者で重み付けした検出結果の受容率が11.5%向上しました。
推荐理由：正規表現とModernBERTを組み合わせた検出設計に加え、従来のLLMベースのパイプラインとの比較結果が示されています。
GitHub Blog · AI & MLAIスコア5252 GitHub Copilot appでコードベースに合わせてCopilotを調整する方法
GitHubは、GitHub Copilot appでコードベースに合わせてCopilotを調整する4つの方法を解説しています。リポジトリ全体や特定ファイル向けのカスタム指示、繰り返しの手順をまとめるエージェントスキル、幅広い作業に対応するカスタムエージェント、外部ツールやデータソースにつなぐMCPサーバーを紹介しています。
GitHub Blog · AI & MLおすすめAIスコア7272 GitHub、ModernBERT分類器でpush protectionのシークレット検出を拡張
GitHubは、非構造化シークレットを検出するModernBERT分類器を開発し、push protectionで防止できるシークレット数を2倍以上に増やせると説明しました。
推荐理由：コード量の増加に伴うシークレット流出の課題を、検出数や修復時間のデータと新モデルの導入でどう捉えているかが分かります。
GitHub Blog · AI & MLおすすめAIスコア7474 GitHub、AIコードレビュー向けオープンベンチマーク「ReviewBench」を公開
GitHubは、AIコードレビューエージェントを評価するオフラインベンチマーク「ReviewBench」を公開しました。103.9 million件のプルリクエストに基づき、19言語にまたがる219件を収録し、シニアエンジニアによる監査では判定が96.6%一致しました。データセットや評価方法を公開し、独自のエージェント評価と比較に利用できます。
推荐理由：実運用の分布に沿った219件のプルリクエストと独立監査を組み合わせ、AIコードレビューの比較評価を再現可能にする設計を確認できます。
Hugging Face BlogおすすめAIスコア8383 MicrosoftとHugging Face、AIエージェントの状態変更を20回反復で評価するThinkingBoxを公開
MicrosoftとHugging Faceは、AIエージェントが残すデータベースの最終状態と副作用を評価するThinkingBoxとベンチマークThinkingBox-Benchを公開しました。507の業務ワークフローを対象に18モデルを各20回評価し、成功したツール呼び出しだけでは正しい結果や一貫性を判断できないことを示しています。ベンチマークはOpenEnv経由で利用できます。
推荐理由：会話やツール呼び出しではなく、データベースの最終状態と副作用で成否を判定し、20回の反復で業務エージェントの再現性を比較する評価方法が分かります。