AIエージェント主導のTableau→Sigma移行Playbook実践デモ - Sigma Webinar視聴レポート

Gemini 2.0 FlashにURLを直接渡すだけで記事を読み込んで要約し、Claude HaikuがそれをFacebook投稿文に整える仕組みを紹介。requests + BeautifulSoupでのスクレイピングが不要になり、運用では要約精度の確認とモデルバージョンの統一が課題。

Anthropic と UST が提携し、Claude を物理ロボットやハードウェアシステムに統合する取り組みを発表。Claude の言語理解と推論能力を実世界のデバイス制御に適用し、エンタープライズ向けの自動化ソリューションを展開する。

AWS Bedrock で Anthropic モデル利用時、use case フォーム提出と契約締結が必須。初回呼び出し後の最大15分間は成功することもあるが、手続き未完了だと突然 ResourceNotFoundException が発生する。JP cross-region inference profile（jp.anthropic.*）を使えばデータを日本国内に閉じたまま新しい Claude を利用でき、CLI のみで設定完了でき、フォーム intendedUsers は数値文字列指定など2つのワナがある。

Claude、DeepSeek、GPT など 7 つのモデルのトークナイザーを 9 言語で実測したところ、言語によって最安のモデルが異なることが判明。日本語では DeepSeek が最少トークン数、Claude 3 モデルは全言語で最大級のコストを要する。トークン数はスクリプト密度とトークナイザーカバレッジの積で決まり、文字数からは予測できない。