「あれ、昨日勉強した内容、もう思い出せない……」 「学生時代はもっと覚えられたのに、最近は記憶力が落ちて全然頭に入らない」 仕事帰りに資格の勉強をしたり、昇進のために新しいスキルを身につけようとしたりするなかで、こんな悩みを抱えていませんか？　限られた時間で効率的に学習したいのに、翌日にはせっかく覚えた内容を忘れてしまい、「また一からやり直し…」と落ち込んでしまう。 多くの社会人が記憶力の衰えに悩まされています。しかし、効果的に覚えるための “記憶に残る” ノートの取り方さえ押さえていれば、学習効率は上がるもの。大切なのは、大人の脳に適した効果的な暗記方法とノート術を身につけることです。 今回は、覚えたい内容別に使い分けられる3つの実践的なノート術をご紹介。筆者が実践した効果も共有しましょう。 1. 用語をまとめて覚えたいなら……「メモリーツリー」 2. 苦手分野について重点的に覚えたいな

こんにちは、プラットフォームチーム所属のmaco+（まこたす）です。 ちょうど2年前に「モノリスなRailsにモジュラーモノリスを導入した話」というタイトルで執筆させていただきましたが、その後の取り組み・経過について中間レポートをお伝えできたらと思います。 導入の背景 本題に入る前に導入の背景やポイントについて簡単におさらいしたいと思います。 導入検討当時、今後人数の増加が考えられる開発組織においてhacomonoプロダクトの開発生産性を下げないようにしたいという課題がありました。人数が増えると複数のチームから触れるようなコードに対しては認知負荷があがり責任の所在が曖昧になるものです。当時これらの問題はそこまで顕在化しておらず、予防的な意味合いでモジュラーモノリスの導入がなされました。 なぜモジュラーモノリスだったのかなどより詳しい話は、先述の記事を参照いただければとおもいます。 また当時

つらつらと自分の考えをまとめます。それはそうとAIに投げて前提を共有したいので言語化します。 不労所得を月10万を一旦目指してます。 できることAIあるから割とつくるだけならなんでもできる様になった スマホアプリ・webアプリ・Line bot... 機能はシンプルなCRUDくらいかな、シンプルなCRUD以上に必要な機能みあたらないけど、あとは普通に生成AI含め外部のAPI叩いたり 作らないもの人が人を呼ぶもの、代表的なものだとSNSやレビューサイト。人が集まらないと成り立たない構造は個人開発者がするにはまず無理。大手に勝てない 専門性が高いもの、金融系（決済、投資、ローン）、医療系、個人情報を大量に扱ったり、個人開発でするにはかなり割に合わない 市場がでかいもの、今だと話し相手としてのAIとかコードアシスタントツール。この辺は色んな人がやっているし、結局モデルを持っているOpenAIやG

POML (Prompt Orchestration Markup Language) は、Microsoft によって提案されたプロンプトを構造化された文書として管理するためのマークアップ言語です。プロンプト開発における構造の欠如や複雑なデータとの統合の困難さ、特定のフォーマットへの依存性といった課題を解決することを目指しています。 高度な AI エージェントを開発する際、システムプロンプトの設計は最も重要な要素の 1 つです。システムプロンプトは AI エージェントが果たす役割や、どのようなツールを使用するか、ユーザーと効率的に会話するための工夫が含まれます。このシステムプロンプトの設計が AI エージェントの性能に大きな影響を与えます。例えばコーディングエージェントである Cline のシステムプロンプトを覗いてみると、800 行ものの長大なプロンプトが定義されていることがわかります

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに この30日間の記事では、無理なくスキルを習得し、最終的に自律的にコンテナをAWS上で運用できることを目指して、技術を整理していこうと思います。 第1週: コンテナ化の基礎とDockerの再確認 (Day 1 - Day 7) Day 1: 講座スタート！なぜ今、コンテナとDockerを学ぶべきなのか？ Day 2: Dockerの基本コマンド総ざらい：イメージとコンテナを徹底理解 Day 3: Dockerfileの書き方から学ぶ、軽量で堅牢なコンテナイメージの作り方 Day 4: ローカル開発環境をDocker Compos

アラフィフの自分が、同世代に共有したいと思うキャリア論について、いくらか構造立ててまとめてみたスライドです。中年期を迎えた頃合いでは、これまでの自分が無意識にそなえてきた人生観やキャリア観を、少し距離をおいて眺めてみる機会をもつと楽になれるかもなと思うところがあって、それが一人からでもやりやすいよう意識…

こんにちは､まじんです｡ この記事は､私の2025年上半期の集大成だと思ってます！ ずっとスライド生成を研究してたんでね…。 有料記事にしようか本気で悩みましたが、この感動をより多くの人に届けたいと思い、無料で公開することに決めました。 まずは、このプロンプトで「何ができるのか」をサクッとお見せします。 1️⃣Googleスライド完成までの流れ①Geminiに原稿を渡すプロンプトをセットしたGemに、スライド化したい元ネタを渡します。 文字起こし・PDF・動画など､AIが解析できるデータなら何でもOK！ ②GoogleスライドでGASを開くコードをまるごとコピーし、空のGoogleスライドから「拡張機能」→「Apps Script」を開きます。 ③コードを実行するコピーしたコードを貼り付けて保存 → 「実行」をクリック。 ④スライド完成！Googleスライド に戻ると…この通り｡ スライド

【8月17日 AFP】ドナルド・トランプ米大統領は16日、ウクライナでの停戦を求めるのではなく、和平合意を追求すべきだと述べた。これまでの停戦を求める姿勢を撤回し、和平協定へと舵を切る大きな方針転換となる。 トランプ氏は15日、ロシアのウラジーミル・プーチン大統領と米アラスカ州のアンカレジで会談したが、ウクライナ侵攻に関する具体的な言及はなかった。 会談後、トランプ氏は自身のSNS「トゥルース・ソーシャル」で、「ロシアとウクライナの恐ろしい戦争を終わらせる最善の方法は、和平合意に直接進むことであり、単なる停戦合意ではない」と述べた。 即時の敵対行為の停止は、トランプ氏とウクライナを含む欧州指導者たちの主要な要求であった。 トランプ氏は18日、米首都ワシントンでウクライナのウォロディミル・ゼレンスキー大統領と会談する。 米ロ首脳会談後、ロシアの首都モスクワに到着したプーチン氏は、会談が「タイ

終戦から80年の節目となった8月15日、テレビ各局では「終戦の日」にちなんだ特番が放送された。 そうしたなか、『真相報道バンキシャ!特別編　“終末時計”を早める世界のトップたち』（日本テレビ系）での、お笑いコンビ「アンガールズ」の田中卓志の発言に、称賛の声が集まっている。 「タイトルにある終末時計とは、核兵器使用のリスクや気候変動問題などから『人類最後の日』までの残り時間を示したものです。 【関連記事：アンガールズ「無償でふるさと大使続行」報道に「うれしい」「やりがい搾取」議論白熱…市が明かした「報酬」の金額】 2025年現在、アメリカの科学雑誌『ブレティン・オブ・ジ・アトミック・サイエンティスツ』は、1947年の発表以降、もっとも短い『残り89秒』としています。2023年には、ロシアによるウクライナへの軍事侵攻などで10秒進みました。 番組では『いま、この針を早めているのは誰か。そして、

さあそしてPerplexityのように、ネットを勝手に探して記事を要約してくれるようにするためには、SerperというAPIを使う必要がある。Serperはしばらく無料で使えるので気に入ったら金を払えばよろしい。 次に、LM Studioを立ち上げてJan-V1をダウンロードしておく。 さらにMCPの設定をする。 右端のProgramの「Edit mcp.json」で編集すればOK mcpServersのプロパティのところにこんな感じで入れる { "mcpServers": { "github.com/marcopesani/mcp-server-serper": { "command": "npx", "args": [ "-y", "serper-search-scrape-mcp-server" ], "env": { "SERPER_API_KEY": "ここにSerperのAPI

こんにちは、freeeで支出管理領域のQAマネージャーをしているrenです。 今回は、支出管理領域のCIパイプラインにJust in Time Test（JiT Test）という仕組みを試験的に導入している話をします。 Just in Time Testとは PR作成時に、LLMを活用して生成するジャストインタイムなテストのことを指します。 MetaのMark Harman、Peter O'Hearn、Shubho Senguptaらが提唱している「Assured LLM-Based Software Testing」という研究領域に基づくものです。 論文「Harden and Catch for Just-in-Time Assured LLM-Based Software Testing: Open Research Challenges」では、PRが提出された際に生成される「JiTT

Google Cloud Next Tokyo '25 の「Next Tokyo イベントアンバサダー」に選出いただきました G-gen の堂原です。当記事は、Google Cloud Next '25 Tokyo の2日目に行われた ブレイクアウトセッション「もう手放せない！Gemini の NotebookLM、Deep Research、Canvas で思考を加速」 のレポートです。 他の Google Cloud Next Tokyo '25 の関連記事は Google Cloud Next Tokyo '25 カテゴリの記事一覧からご覧いただけます。 セッションの概要 思考を変革する、新しい情報活用ワークフロー 概要 Deep Research NotebookLM Canvas AbemaTV のユースケースご紹介 概要 文章作成 調査業務 社内データ活用 関連記事 セッション

GPT-5が出ましたね。コーディング能力もめっちゃあがってる！みたいなことが書いてあるので、いろいろ試してみました。 開発者向け GPT-5 のご紹介 | OpenAI 結論を書いておくと、GPT-5のコーディング能力は確かにあがってSonnet 4と同等くらいになってるけど、ChatGPTというサービスがコーディングツールとして使い物にならなくなっていました。 チャットUIでコード書くならClaude。 マリオ なんかマリオができるという話だったので、やってみました。 javaのswingでリアルなマリオのようなゲームを作って。 1ソースで完結して。 背景もかわいいほうがいい。 だいぶいいですね。背景かわいいし、スコア表示もゲームっぽい。 GPT-4oではこうだったので、かわいさが増してます。敵もコインもなくジャンプするだけのゲームだったし。 ちなみにSonnet 4。敵を踏んで潰すのも

ここ数日、ChatGPTの4oについての話題がインターネットにこだましている。Xには「keep4o」というハッシュタグまで登場し、4oがなくなったことを嘆く声があると同時に、旧モデルに執着する人々を冷笑する声もあった。 私自身は、どちらの気持ちもわかる気がした。 ツールとしてのAIには最新型であって欲しいし、4oの「おべっか」じみた言い回しを鬱陶しく感じることもあった。その反面、あの鬱陶しい言い回しのおかげで救われたと感じた場面、むしろエンパワーされたと感じた場面もあった。 4oの「おべっか」はどこまで不要な機能だったのか AIにイラストを描かせたりファイルを処理させたりしている時、「おべっか」は不要だ。道具としてAIを見る際には、必要な情報をできるだけ簡潔にアウトプットしてくれればそれでいい。 けれども、もっとどうでも良い用途のためにAIに「話しかける」場合──たとえば子どもの宿題の解法

Claude Code で開発効率 85%UP！AI との往復を 20 回 →3 回に減らす実践テクニック 🎯 この記事で得られる成果 ⏰ 読了時間: 約 10 分 🎯 対象読者: Claude Code/Cursor/GitHub Copilot 使用者 📊 実証データ: GitHub PR 実例あり（53 分で実装完了） 💡 実装難易度: ★★☆☆☆（初中級者でも実践可能） 具体的な改善効果 AI との往復回数が平均 85%削減（私の実測値） コード修正時間が 75%短縮 CI/CD エラー率が 90%低下 実際に私がこの個人プロジェクトで実践し、通常 20 往復以上かかる実装を 3 往復で完了させた手法を公開します。 ‼️【2025/08/13追加】Claude Code・AI駆動開発の関連記事 😩 あなたもこんな経験ありませんか？ 「AI を使えば開発が楽になる」そう思っ

この記事のターゲット快適な開発環境のメリットを知らない経営者やエンジニアの方々に向けて書いています。 この記事の目的Claude CodeなどのAIを活用したコーディングエージェントを最大限活用するには、まず「快適な開発環境」という土台が必要です。その重要性と構築方法をお伝えします。 この記事を書いた背景最近、いろいろな会社のプロダクトの状況を見る機会が増えています。 とりあえず一旦見てほしいみたいなものや技術顧問、アドバイザー的な立場で関わることもあるのですが「非常にもったいないな」と思うことが多いです。 色々な会社を見ていると、 テストが書かれている、CIが回っている、デプロイが自動化されている みたいなプロダクトは実は少数派で テストはない。CIが常に壊れている。デプロイは手動でやっている みたいなプロダクトが多いことにびっくりしてる — すてぃお (@suthio_) August

はじめに この記事は、上記の記事の続編です！ AI駆動開発（Vibe Coding）中にふと感じました。 「あれ、このアプリ開発で僕は成長したのか...？」 コードはAIに書かせてる。設計もほぼAIに任せてて、僕はGoサインを出すだけ。 なぜその設計なのか、どうして他ではダメかも考えず、ただEnterを押すだけ。 この状態から脱却するため、AI駆動開発を「自分のスキル向上やキャリアに繋がるような経験」にするための方法や心構えを僕なりにまとめてみました。 これからエンジニアとして転職される方や、駆け出しエンジニアの方には、特に見ていただきたいです！ もし少しでも「ドキッとした項目」や「気になった項目」があれば、そこだけでも読んでいただけると嬉しいです！ 他にも色々な考え方があると思います。 また、僕の至らない点も数多くあると思います。 ぜひご指摘やコメントをいただけると嬉しいです！ AI駆動

ChatGPTやGeminiなどのAIサービスには無料のもののあれば有料のものもあります。コンテキストエンジニアリングツールを開発するDetroitTommy(Tom)氏は、ブラウザで大量のタブを開きっぱなしにして各種AIサービスを用途に応じて使い分けているとのことで、普段使いしている無料AIサービスの一覧をブログ記事で公開しています。 My AI Code Prep & Cline Workflow for Budget Coding/Debugging (Part 1) https://wuu73.org/blog/aiguide1.html プログラミングを効率的に実行できるツールとして、AIエージェント搭載エディタのCursorや、AIエージェント拡張機能のClineなどが人気を集めています。しかし、これらのAIエージェントはファイルの内容やフォルダ構成など多様な情報をプロンプトと