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description	AIトレンドネタ収集

AIトレンドネタ収集

AI分野に特化したトレンド情報を収集し、ideas/daily/YYYYMMDD-ai-trend.md に保存する。

実行手順

0. 対象分野の理解

以下のAI関連領域を重点的にカバーする：

コアモデル

• LLM/基盤モデル: GPT, Claude, Gemini, Llama, Mistral, DeepSeek, Qwen, Grok, Command R 等
• 画像生成AI: Midjourney, Stable Diffusion, DALL-E, FLUX, Adobe Firefly, Ideogram 等
• 動画生成AI: Sora, Runway, Kling, Pika, Veo, Luma Dream Machine, Hailuo 等
• 音声/音楽生成AI: ElevenLabs, Suno, Udio, Stable Audio, NotebookLM Audio 等
• 3D生成AI: Meshy, Tripo, Stable Point Aware 3D 等
• マルチモーダルAI: 画像+テキスト+音声+動画の統合モデル

応用・インフラ

• AIエージェント: Claude Code, GitHub Copilot, Cursor, Devin, MCP, Computer Use, マルチエージェント 等
• AI研究: 新アーキテクチャ、学習手法、ベンチマーク、安全性研究 等
• AI応用/実践: RAG, ファインチューニング, プロンプトエンジニアリング 等
• AIインフラ/チップ: NVIDIA GPU, AMD, Cerebras, Groq, AWS Trainium, Google TPU 等
• ロボティクス/身体性AI: Figure AI, Tesla Optimus, Physical Intelligence, VLAモデル 等
• AI for Science: AlphaFold, 創薬AI, 気候モデル, 材料科学 等

ビジネス・社会

• AI企業動向: 資金調達、提携、M&A、人事、決算
• AI倫理/規制/安全性: EU AI Act, 著作権問題, 安全性ガイドライン
• 日本のAI動向: 国内AI企業、政府方針、日本語モデル

1. トレンド情報の収集

以下のソースから並列で最新のAIトレンド情報を取得する。

---

A. Hugging Face Daily Papers（注目AI論文）

• https://huggingface.co/papers
• コミュニティが選んだ注目AI論文の日次キュレーション
• 各論文のタイトル、論文ページURL（https://huggingface.co/papers/XXXX.XXXXX形式）、Upvote数を取得
• タイトルは日本語に翻訳して出力

B. はてなブックマーク AI・機械学習

• https://b.hatena.ne.jp/hotentry/it/AI%E3%83%BB%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92
• AI・機械学習カテゴリに絞って取得
• 各エントリーのタイトル、元記事URL、ブックマーク数を必ず取得
• はてブのエントリーページURLではなく、リンク先の元記事URLを抽出

C. Hacker News（AI関連をフィルタ）

• https://news.ycombinator.com/
• フロントページ全記事を取得し、AI/ML/LLM関連のものを選別
• 各記事のタイトル、HNコメントページURL（https://news.ycombinator.com/item?id=XXXXX形式）、ポイント数を取得
• タイトルは日本語に翻訳して出力
• AI関連でないものも話題性が高ければ（200pt以上）「その他注目」として含める

D. AI企業公式ブログ（最新記事チェック）

以下の公式ブログから最新1〜3記事をチェックし、新着があれば取得。 新着がないブログはスキップしてよい。

LLM/基盤モデル企業

企業	URL	注目ポイント
OpenAI	https://openai.com/blog	GPT, Sora, DALL-E, o1/o3, API更新
Anthropic	https://www.anthropic.com/news	Claude, 安全性研究, MCP
Google DeepMind	https://deepmind.google/discover/blog/	Gemini, Veo, AlphaFold
Meta AI	https://ai.meta.com/blog/	Llama, SAM, オープンソース
xAI	https://x.ai/blog	Grok, Colossus
Mistral AI	https://mistral.ai/news/	Mistral/Mixtral, 欧州AI
Cohere	https://cohere.com/blog	Command R, 企業向けLLM, RAG

AI開発プラットフォーム

企業	URL	注目ポイント
Hugging Face	https://huggingface.co/blog	オープンソースモデル, ツール
Microsoft AI	https://blogs.microsoft.com/ai/	Copilot, Azure AI, Phi
Amazon AWS AI	https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/	Bedrock, Trainium, Nova
NVIDIA	https://blogs.nvidia.com/blog/category/deep-learning/	GPU, 推論最適化, NIM

画像/動画/音声生成

企業	URL	注目ポイント
Stability AI	https://stability.ai/news	Stable Diffusion, Stable Audio, Stable Video
Runway	https://runwayml.com/blog	Gen-4, プロ向け動画生成
ElevenLabs	https://elevenlabs.io/blog	音声合成, 音声クローン

ロボティクス/AI for Science

企業	URL	注目ポイント
Figure AI	https://www.figure.ai/news	ヒューマノイドロボット
Physical Intelligence	https://www.physicalintelligence.company/blog	汎用ロボットAI, pi0
Sakana AI	https://sakana.ai/blog/	日本発AI研究, AI Scientist

各記事のタイトル、URL、公開日を取得。

E. Reddit AI系サブレッド（14サブレッド）

• 重要: WebFetchツールはreddit.comをブロックするため、Bashツールでcurlコマンドを使用すること
• 各サブレッドから /hot.json?t=day&limit=10 で上位10件を取得
• old.reddit.comを使用（www.reddit.comではない）
• User-Agentヘッダーを設定: "User-Agent: ai-trend-collector/1.0 (trend analysis tool)"
• 各記事のタイトル、Redditコメントページの完全URL、投票数（ups）、コメント数を取得
• タイトルは日本語に翻訳して出力

取得例（Bashツールで実行）:

curl -s -H "User-Agent: ai-trend-collector/1.0 (trend analysis tool)" \
  "https://old.reddit.com/r/OpenAI/hot.json?t=day&limit=10" | \
  jq -r '.data.children[] | "\(.data.title)|\(.data.ups)|\(.data.num_comments)|https://www.reddit.com\(.data.permalink)"'

データ構造:

• data.children[].data.title: タイトル
• data.children[].data.ups: 投票数
• data.children[].data.num_comments: コメント数
• data.children[].data.permalink: パス（https://www.reddit.com + permalink で完全URL）

LLM/チャットAI系（5サブレッド）:

• r/OpenAI - OpenAI製品・GPT関連
• r/LocalLLaMA - ローカルLLM・オープンソースモデル
• r/ClaudeAI - Claude関連
• r/ChatGPT - ChatGPT使い方・活用
• r/Singularity - AGI・技術的特異点・AI未来予測

AIコーディング/エージェント系（2サブレッド）:

• r/ClaudeCode - Claude Code関連
• r/CursorAI - Cursor AI関連

画像/動画/音声生成AI系（3サブレッド）:

• r/StableDiffusion - Stable Diffusion・画像生成
• r/midjourney - Midjourney
• r/aivideo - AI動画生成全般

AI全般/研究（2サブレッド）:

• r/MachineLearning - 機械学習研究
• r/artificial - AI全般ニュース

中国AI/新興（2サブレッド）:

• r/DeepSeek - DeepSeek関連
• r/AIAgents - AIエージェント全般

F. 日本語AI専門メディア

以下のサイトから最新AI記事を取得：

メディア	URL	注目ポイント
ITmedia AI+	https://www.itmedia.co.jp/aiplus/	AI技術ニュース、企業導入事例
テクノエッジ	https://www.techno-edge.net/	生成AIウィークリー、深掘り記事
Ledge.ai	https://ledge.ai/	日本最大級AI特化ニュース

各記事のタイトル、URLを取得。AI関連記事のみ抽出。

G. AI個人ブログ/ニュースレター

以下の影響力のあるAIブログから最新記事をチェック：

ブログ	URL	特徴
Simon Willison	https://simonwillison.net/	LLM実践活用、ツール分析、更新頻度高
Latent Space	https://www.latent.space/	LLM・AIインフラの深い技術分析

最新1〜3記事をチェックし、注目記事があれば取得。

H. GitHub Trending（ML/AI）

• https://github.com/trending?since=daily
• 日次トレンドからAI/ML関連のリポジトリを抽出
• 各リポジトリの名前、URL、説明、本日のスター数を取得
• 特にモデル実装、AIツール、フレームワークに注目

I. 中国AI動向

中国AIの動向は英語キュレーションソースで追跡：

ソース	URL	特徴
Interconnected (Kevin Xu)	https://interconnected.blog/	中国テック・AI動向の英語解説

DeepSeek, Qwen, Kimi, GLM等の中国AIモデルの動向にも注目。

---

2. 分析

収集した情報を以下の観点で分析：

カテゴリ分類 各記事を以下のカテゴリに分類：

• 🧠 LLM/基盤モデル: 新モデルリリース、性能比較、API更新
• 🎨 画像生成AI: 新モデル、技法、ツール
• 🎬 動画生成AI: 新サービス、品質比較
• 🎵 音声/音楽AI: 音声合成、音楽生成、Audio系
• 🤖 AIエージェント/コーディング: 開発ツール、自動化、MCP
• 📄 AI研究/論文: 新手法、アーキテクチャ、ベンチマーク
• 🏢 AI企業動向: 資金調達、提携、規制、人事
• 🔧 AI応用/実践: RAG、プロンプト、ファインチューニング、活用事例
• ⚖️ AI倫理/規制/安全性: ガイドライン、法規制、安全性研究
• 🦾 ロボティクス/身体性AI: ヒューマノイド、VLA、自律システム
• 💻 AIインフラ/チップ: GPU、推論最適化、MLOps
• 🔬 AI for Science: 創薬、タンパク質構造、気候、材料
• 🌏 中国AI: DeepSeek, Qwen, 中国AI政策

重要度評価

• 🔥🔥🔥: 業界を変えるレベル（新モデルリリース、重大発表、画期的論文）
• 🔥🔥: 注目すべき動き（機能アップデート、重要な研究成果、業界トレンド）
• 🔥: 参考情報（チュートリアル、活用事例、マイナーアップデート）

クロスソース分析

• 複数ソースで同じ話題が取り上げられていれば「ホットトピック」としてハイライト
• ソース横断でトレンドの方向性を要約

3. 出力

まず「AI トレンド収集完了。」というメッセージを返してから、結果を ideas/daily/YYYYMMDD-ai-trend.md に保存。

以下のフォーマットで出力：

# AI トレンド: YYYY-MM-DD

## 本日のホットトピック

> 複数ソースで話題になっているトピックを1〜3個、簡潔に要約

## 注目ニュース TOP10

| # | タイトル | カテゴリ | 重要度 | ソース | メモ |
|---|---------|---------|--------|--------|------|
| 1 | [タイトル](URL) | 🧠 LLM | 🔥🔥🔥 | OpenAI Blog | ポイント |
| 2 | ... | | | | |

---

## AI論文（Hugging Face Daily Papers）

| タイトル | Upvotes | カテゴリ | 概要 |
|---------|---------|---------|------|
| [日本語タイトル](HF論文URL) | XX | 🧠 LLM | 一行要約 |

## はてブ AI・機械学習（日本市場）

### 注目トピック

| タイトル | ブクマ数 | カテゴリ | メモ |
|---------|---------|---------|------|
| [タイトル](元記事URL) | XXX users | 🧠 LLM等 | ポイント |

### 全エントリー

1. [タイトル](元記事URL) (XXX users) - 概要
2. ...

## Hacker News（AI関連）

### 注目トピック

| タイトル | ポイント | カテゴリ | メモ |
|---------|---------|---------|------|
| [日本語タイトル](HNコメントページURL) | XXXpt | 🤖 Agent等 | ポイント |

### 全エントリー

1. [日本語タイトル](HNコメントページURL) (XXXpt) - 概要
2. ...

## AI企業公式ブログ 新着

| 企業 | タイトル | 公開日 | カテゴリ | 概要 |
|------|---------|--------|---------|------|
| OpenAI | [タイトル](URL) | MM/DD | 🧠 LLM | 概要 |

（新着がない企業は省略。全社新着なしの場合「本日の新着なし」と記載）

## Reddit AI系（14サブレッド）

### 注目トピック

| タイトル | 投票数 | コメント数 | カテゴリ | サブレッド | メモ |
|---------|--------|-----------|---------|-----------|------|
| [日本語タイトル](RedditコメントページURL) | XXX ups | XXX | 🧠 LLM等 | r/OpenAI | ポイント |

### カテゴリ別エントリー

#### LLM/チャットAI系
1. [日本語タイトル](URL) (XXX ups, XXX comments) - r/OpenAI - 概要
 ...


 []() (XXX ups, XXX comments) - r/ClaudeCode - 概要
 ...


 []() (XXX ups, XXX comments) - r/StableDiffusion - 概要
 ...


 []() (XXX ups, XXX comments) - r/MachineLearning - 概要
 ...


 []() (XXX ups, XXX comments) - r/DeepSeek - 概要
 ...



| リポジトリ | 本日★ | 概要 |
|-----------|-------|------|
| []() | +XXX | 概要 |



| メディア | タイトル | カテゴリ | 概要 |
|---------|---------|---------|------|
| ITmedia AI+ | []() | 🏢 企業 | 概要 |
| テクノエッジ | []() | 🧠 LLM | 概要 |
| Ledge.ai | []() | 🤖 Agent | 概要 |



| ブログ | タイトル | カテゴリ | 概要 |
|--------|---------|---------|------|
| Simon Willison | []() | 🔧 実践 | 概要 |
| Latent Space | []() | 🧠 LLM | 概要 |

---



 : （一行要約）
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（動きがないカテゴリは省略可）

注意事項

• WebFetchツールを使用して情報を取得（Reddit以外）
• Redditは必ずBashツールのcurlで取得（WebFetchはブロックされるため）
• すべての記事にURLリンクを必ず含める（リンクなしは不可）
• はてブは元記事のURLを必ず取得（はてブページURLではなく）
• Hacker NewsはHNコメントページURL（item?id=形式）を使用（元記事URLではなく）
• 英語・中国語タイトルは日本語に翻訳して出力
• Reddit APIレート制限に注意（1分あたり60リクエスト程度）
• 投票数（ups）/コメント数/ポイント数/ブックマーク数が高い記事を優先
• 出力ファイルのYYYYMMDDは実行日の日付を使用
• AI企業ブログは新着がなければスキップ可
• 収集は可能な限り並列で実行し、速度を最大化すること
• Papers With Code は2025年にシャットダウン済みなので使用しないこと