#118 池内さんをゲストに 半年ぶりに復活。最近のAI関係と興味あること

<p>半年ぶりの復活となる118回目のポッドキャストは、ゲストに池内さんを迎えてシーズン4のスタート。収録ツールを従来のIrisから新しくZencasterへ変更した経緯や、今月開幕するサッカーワールドカップ北中米大会の展望、日本代表の期待値について熱く議論。さらに技術的な話題として、寺田氏が最近注力しているディープラーニングを活用したベクトル検索やマルチモーダルな画像検索のR&amp;D、AIをフル活用した独自の実験管理モデル「SAENM」の提唱、そして開発の現場におけるAIエージェントの利用変化や料金体系の波まで、AI時代の最新トピックを深掘りする。</p><p><br /></p><p><strong>Guest:</strong></p><p>池内さん <a href="https://x.com/iktakahiro" target="_blank" rel="ugc noopener noreferrer">iktakahiro</a></p><p><br /></p><p><strong>Contents:</strong></p><ul><li>準レギュラーのゲストとして池内さんが1年半ぶりに登場</li><li>2025年がタイトル通り「AIエージェントの年」になった振り返り</li><li>有料契約していたIrisに見切りをつけアカウントを無料枠へ移行した経緯</li><li>新しい収録ツールとして「Zencaster（ゼンキャスター）」を初採用</li><li>池内さんの最近の関心事として今月開幕するサッカーワールドカップ北中米大会を挙げる</li><li>決勝トーナメントの試合数増加にともなう選手たちの過密日程への懸念</li><li>前評判や期待値が高い大会ほど結果が微妙になるというワールドカップのジンクス</li><li>今大会の放送権事情とDAZNによる無料開放、前回のAbemaTVの盛り上がりの回想</li><li>寺田氏が最近の技術的興味として没頭している「ベクトル検索」の話題</li><li>LLM（大規模言語モデル）のエンベディングだけでなく現役のBERTベースモデルの活用</li><li>技術評論社の「Python Monthly Topics」へ2ヶ月連続でベクトル検索と画像検索の記事を寄稿</li><ul><li><a href="https://gihyo.jp/article/2026/04/monthly-python-2604" target="_blank" rel="ugc noopener noreferrer">https://gihyo.jp/article/2026/04/monthly-python-2604</a></li><li><a href="https://gihyo.jp/article/2026/05/monthly-python-2605" target="_blank" rel="ugc noopener noreferrer">https://gihyo.jp/article/2026/05/monthly-python-2605</a></li></ul><li>趣味の技術深掘りから始まりデジタルアーカイブ等の仕事へ繋げようとしている近況</li><li>過去15年間のPyCon JPの写真2万3000枚をマルチモーダルモデルでインデックス化したデモの紹介</li><li>写真から顔認識を行い7万件以上の顔画像を分割・検索できるシステムの面白さ</li><li>池内氏からの提案による、技術評論社などの出版社が持つ書籍データのデジタルアーカイブ活用の可能性</li><li>著作権やライセンスが著者・出版社に帰属する中でのデジタルアーカイブ化の難しさと可能性</li><li>Geminiとの対話に背中を押されて国際論文や特許を視野に入れた研究・実験を開始</li><li>Jupyter NotebookとAIを組み合わせ、夜間も自律的に実験を実行・評価させるワークフロー</li><li>失敗も含めてノートブックを編集せずシーケンシャルにコミットする実験モデル「SAENM」の提唱 </li><ul><ul><li><a href="https://lab.cmscom.jp/blog/2026/03/24/saenm-model-intro/" target="_blank" rel="ugc noopener noreferrer">https://lab.cmscom.jp/blog/2026/03/24/saenm-model-intro/</a></li></ul></ul><li>Gitで実験ノートの差分や過去のプロセスをすべて残すことの重要性と開発者の反応</li><li>池内氏の現在の開発スタイルが「自らコードを書かない」完全AI駆動へ移行している話</li><li>メインツールはCodexでVS Code経由のチャットの活用とClaude Codeの併用</li><li>過去に話題に挙げたAIエージェント「Devin」の現状と「Devin Wiki」による影響調査の利便性</li><li>タスク管理ツール「Linear（リニア）」の現在の状況とプラン価格改定への対応</li><li>AIツールの重量課金化（GitHub CopilotエンタープライズやClaudeの従量制移行）の波</li><li>ローカルLLMのエージェント（Hermesなど）の動向とコーディング用途での今後の可能性</li><li>AIへの指示インターフェースにおける「キーボード派」と「音声派」の思考整理の速度差</li><li>寺田氏によるGoogleのAI（Gemini）を用いた佐賀県唐津への旅行プラン作成と現地での裏取り体験</li><li>デジタルや要約の世界から距離を置くために最近はあえて物理の紙の本を読むという池内氏の選択</l