Perplexityが高速調査機能開始,「VimLM」がオープンソース化,「Cursor」vs「Windsurf」比較レビュー,「GitHub Copilot」リファクタリングガイド公開,LIFULLがAIでおとり物件検知｜2月16日のIT・AIニュースピックアップ！
こんにちは、MOFUです。
OpenAIやGoogleに続き、「Perplexity」でも「Deep Research」機能が開始しました。
数時間かかる調査作業を数分で完了できるようになります。
とくにPerplexityは検索に特化したAIなので、機能に期待が持てます。
Vimユーザー待望の「VimLM」は、伝統的なエディタとAIの融合という意味で画期的です。
ローカルLLMを活用する approach は、セキュリティ面でも安心感がありますね。
「Cursor」と「Windsurf」の比較レビューは、最近リリースラッシュのAIコーディング支援ツールの現状を理解する上で貴重な情報です。
今後はこうしたツールの機能の差別化がより進むことでしょう。
GitHub社が「GitHub Copilot」のリファクタリングガイドラインを公開しました。
コードの品質向上にAIを活用する具体的な方法が示されたことで、多くの開発者がより効果的にAIを活用できるようになりそうです。
LIFULLのAIによるおとり物件検知の取り組みは、不動産業界におけるAI活用の具体例として注目です。
これまで人手に頼っていた確認作業の自動化は、業界全体の信頼性向上につながる可能性があります。
今後は他の不動産ポータルサイトでも同様の取り組みが広がるかもしれませんね。
Perplexityが高速な調査分析機能「Deep Research」を提供開始、無料版で1日5回まで利用可能
【新サービス】AIチャットボットのPerplexityが、数時間の調査作業を2〜4分で完了できる「Deep Research」機能の日本語サービスを開始しました。無料版では1日5回まで、Pro版（月額2950円）では1日500回まで利用でき、競合他社と比べて最短の処理時間を実現しています。
Vimエディタ向けにローカルLLMを活用したAIコーディング支援プラグイン「VimLM」がオープンソースで公開
【新サービス】Vimエディタ用の新しいAIコーディング支援プラグイン「VimLM」が登場しました。このツールは、ローカルで動作するLLMモデルをVimのワークフローに統合し、コードのコンテキスト理解や要約、AIアシスタント機能を提供します。GitHub CopilotやCursorに影響を受けた本プラグインにより、Vimユーザーも最新のAIコーディング支援を利用できるようになります。
AIコーディング支援ツール「Cursor」と「Windsurf」の1ヶ月使用比較レビュー：それぞれの特徴と使い分けのポイント
【コーディング・開発支援AI】エンジニアによる約1ヶ月の実使用に基づく比較レビューによると、Windurfはシンプルなインターフェースと詳細な実行ステップの可視化が特徴的で、一方のCursorは分かりやすい料金プランとスムーズなコード補完機能が強みとなっています。両ツールの特性を理解することで、用途に応じた使い分けが可能です。
GitHub Copilotを活用したコードリファクタリング手法の詳細ガイドラインを公開
【コーディング・開発支援AI】GitHubが、AI開発支援ツールのGitHub Copilotを用いたコードリファクタリングの具体的な方法について詳細な解説を公開しました。コードの理解から改善提案まで、AIの支援により効率的にリファクタリングを進められることが示されており、より保守性の高いコードベース構築への道筋が示されています。
AIコーディングアシスタント「Devin」の実践的な活用事例と評価が日本の主要IT企業から続々と公開
【コーディング・開発支援AI】サイボウズ・ラボやUbie、LayerXなどの日本の主要IT企業が、AIコーディングアシスタント「Devin」の実践的な活用レポートを公開しています。インフラ構築からコーディング支援まで幅広い用途での評価が示され、開発現場での実用性が注目を集めています。
40代エンジニアが語る、1990年代から2025年までのWeb開発技術の進化とAI駆動開発への転換
【web開発技術】Web開発の歴史を知る40代エンジニアが、Yahoo!やGoogle登場期から現在までの技術変遷を振り返ります。特に2023年以降のChatGPT登場により、要件定義からデプロイまでの開発工程でAIの活用が加速していることを解説しています。
不動産情報サービスLIFULL、AI技術でおとり物件を自動検知する新機能を開発へ
【AIの活用】LIFULLが運営する不動産情報サービスにおいて、これまで人手に頼っていたおとり物件の確認作業をAI技術で自動化する取り組みを進めています。機械学習モデルの開発と学習データの整備を重ね、実用レベルの精度で不適切な物件を検知できるシステムの構築に成功しました。