AIコーディングツール導入のリアル ～意思決定を後押しし、開発を加速させるための7社の実践知～ - Findy Tools
昨今のAIコーディングツールは日々新しいものが更新され、情報に満ち溢れています。ただ、導入率でいえば、まだまだ一部の企業に限られているのが現状です 。 本記事では、AIコーディングツールの機能比較を行った上で、導入している企業・事業を対象に「導入における課題をどのように解決したのか」「意思決定におけるTips」さらには「そのツールを導入した決め手」を伺いました。少しでもツール導入における意思決定の参考になれば幸いです。 ※ご紹介はツール名のアルファベット順となっております ツール紹介本特集で取り上げるAIコ―ディングツールについて、ご紹介。（※2025/6現在） Cline : Plan／Actモードを備えた自律型エージェント。IDE内でファイル操作やターミナルコマンドを自動化。 Claude Code : ターミナル常駐型AI。自然言語でコード編集・テスト・Git操作まで実行。IDEプラ
「Cursor」のエージェント機能がWebとモバイル環境に対応
Anysphereは2025年6月30日、「Cursor」のエージェント機能「Cursor Agent」のWebおよびモバイル対応を発表した。同社は「場所を選ばず、コード生成やリサーチを実行できる環境が整った」としている。
macOS 26 Tahoeでは、Mac上でLinuxコンテナを作成/実行できるオープンソースのContainerizationフレームワークが導入。
macOS 26 Tahoeでは、LinuxコンテナをApple Silicon Mac上で実行できるContainerizationフレームワークが導入されるそうです。詳細は以下から。 Appleは日本時間2025年06月10日午前02時から世界開発者会議(WWDC25)の基調講演を開催し、次期「macOS 26 Tahoe」を発表するのに続き、Appleプラットフォームの重要な機能や発表を行う「Platforms State of the Union」を公開しましたが、 このPlatforms State of the Unionで、AppleのSwiftシニアマネージャーを務めるBen Cohenさんが発表したところによると、次期macOS 26 Tahoeでは、新たに「Containerization」という新しいフレームワークが導入されるそうです。 Containerizatio
Appleが公開したMacでOCI準拠のLinuxコンテナを作成/実行できるCLIツール「container」をGUIで管理できるMacアプリ「ContainerUI」がリリース。
Appleが公開したMacでOCI準拠のLinuxコンテナを作成/実行できるCLIツール「container」をGUIで管理できるアプリ「ContainerUI」がリリースされています。詳細は以下から。 Appleは2025年06月09日に開催した世界開発者会議(WWDC25)の中で、次期「macOS 26 Tahoe」を発表すると共に、SwiftとVirtualizationフレームワークを利用しMac上に素早くLinuxコンテナを作成できる「containerコマンドとContainerizationフレームワーク」を公開しましたが、 このcontainerコマンド/CLIツールで作成したLinuxコンテナをGUIで管理できるオープンソースのデスクトップアプリ「ContainerUI」が新たにリリースされています。 A native macOS SwiftUI application
APIキーの発行や管理は不要 「Claude」でノーコードによるAIアプリの作成、共有が可能に
Anthropicは2025年6月26日（米国時間）、同社のAI（人工知能）モデル「Claude」を使ったアプリケーション（claude.ai）で「インタラクティブなAIアプリケーションをコーディングせずに作成、ホスト、共有できるようにした」と発表した。 この機能は2025年6月現在はβ版で、Claudeの「Free」「Pro」「Max」の全プランのユーザーが利用できる。 「ノーコード」でAIアプリケーションを作成 この機能を利用するには、まずサイドバーから「アーティファクト」スペースに入り、「Artifacts」（アーティファクト）を有効にするボタンを押す。次に、右上の「新規アーティファクト」ボタンを押して、作成したいAIアプリケーションのアイデアを自然言語で説明した文章をプロンプトに入力するか、「インスピレーション」タブで表示される既存のアーティファクトの中からいずれかを選択し、右上の
VRAM容量の少ない安めのグラボでも画像生成AI「FLUX.1 Kontext [dev]」を動かせる省メモリ高速版をNVIDIAが開発、VRAM使用量を24GBから7GBまで削減し2.1倍高速動作
「FLUX.1 Kontext [dev]」は自然言語で画像を編集可能な画像生成AIモデルで、2025年6月26日にリリースされました。このFLUX.1 Kontext [dev]にはNVIDIAと共同開発したNVIDIA製GPU最適化版が存在しており、基本モデルと比べてVRAM使用量を大幅に削減しつつ処理を高速化することに成功しています。 RTX AI Accelerates FLUX.1 Kontext | NVIDIA Blog https://blogs.nvidia.com/blog/rtx-ai-garage-flux-kontext-nim-tensorrt/ FLUX.1 Kontext [dev]はFLUX.1 Kontextシリーズのオープンウェイトモデル版として開発されたモデルで、画像の特徴を保ったままプロンプト通りの編集を施すことを得意としています。また、FLUX.
![VRAM容量の少ない安めのグラボでも画像生成AI「FLUX.1 Kontext [dev]」を動かせる省メモリ高速版をNVIDIAが開発、VRAM使用量を24GBから7GBまで削減し2.1倍高速動作](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/c14aa639003a7f674608ccc08c97f9ddbb62fc76/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fi.gzn.jp%2Fimg%2F2025%2F07%2F03%2Fnvidia-flux-1-kontext-vram-tensorrt%2F00.png)
APIセキュリティ徹底ガイド 脅威に備えるための「13の実践ポイント」を解説
APIは、アプリケーション同士が相互に連携するために、リクエストの送信と処理の方法を制御する仕組みだ。開発者や企業が利用しているパブリックAPIの数は全世界で数百万件に上ると推定される。「GitHub」「publicapis.io」「Postman」などのオンラインリポジトリには、何千ものパブリックAPIが公開されている。 APIプラットフォームを運営するPostmanが開発者（5000人以上）を対象に実施した2024年の調査によると、回答者の74％が「APIファースト」の戦略（APIを設計や開発の中心に据え、外部連携や拡張性を前提とした開発を進めること）を採用していた。同調査で、平均的なアプリケーションで利用するAPI数について尋ねると、おおよそ26～50個のAPIが使われていることが分かった。 APIは、現代のアプリケーションを支える“要”であり、多くの企業の収益や成長に直結している。
AIは「賢いフリ」をしていた──ハーバード大などが暴いたLLMの決定的弱点「ポチョムキン理解」とは？ | XenoSpectrum
大規模言語モデル（LLM）は、流暢な会話をこなし、専門的な質問にも答える。その驚くべき能力に、私たちは「AIは本当に理解しているのではないか」という期待を抱きがちだ。しかし、その知性は本物なのだろうか？ こうした我々の抱く最もな疑問に対し、2025年6月26日に発表された一つの研究論文が1つの答えを与えてくれるかもしれない。 ハーバード大学、MIT、シカゴ大学の世界トップクラスの研究者たちが共同で発表したこの論文は、LLMが概念を「理解しているフリ」をするという、根源的な欠陥を白日の下に晒した。本稿では、この「ポチョムキン理解」と名付けられた現象の核心に迫り、それが私たちのAIに対する見方、そして人工知能の未来に何を意味するのかを解説する。 賢いフリをするAI──「ポチョムキン理解」という新たな弱点 今回発表された論文「Potemkin Understanding in Large Lan
テスト用に適当なドメインを注入したいときは .invalid を使うとよさそう - Lambdaカクテル
tl;dr foobarhogehoge.invalidは絶対にリクエストが飛ばないのでおすすめ あらすじ 書いていたコードは、とあるミドルウェア向けに内部利用するURLを環境変数で受け取るようになっていた。普段は実際の内部のURLが書かれているのだが、テスト時には以下のようにダミーを設定していた: FOOBAR_EXTERNAL_URL="https://example.com/foobardummy" テストではこのURLを利用しないのだが、内部で環境変数のバリデーションを行っている都合上、とりあえず適当なURLを指定しなければ起動してくれないから、こうなっていた。重ねて言うが、実際はこの環境変数を利用していないのでこれでいい。 しかしこれだと、うっかり内部の様子がおかしくなったりエンジニアが狂ってしまった場合に、example.comに本当にアクセスしてしまう。なおかつ、セキュリティ
Googleが開発した2段階認証を行なうソフトウェア「Google Authenticator」の使い方｜@DIME アットダイム
Google Authenticatorというものを聞いたことがあるものの、どのように使うのか分からない、という方もいるのではないだろうか。Google Authenticatorは2段階認証を行うためのソフトウェアであり、使うには初期設定が必要となる。 本記事ではGoogle Authenticatorとは何かについて解説する。PC・スマホ、それぞれでの使い方についてまとめた。 Google Authenticatorとは Google AuthenticatorとはGoogleが開発した2段階認証を行うためのソフトウェアである。Google Authenticatorでは6桁のワンタイムパスワード（一定時間しか使えないパスワードのこと）を生成する。ログインの際にはそのパスワードを使う。 Google Authenticatorを使うには、ログインが必要なサービスとあらかじめ連携しておく
どうして開発チームはClaude Codeをうまく活用できないのか｜suthio
経営者から「AIを使った開発をうちの開発チームにもやってほしいんだけどうまく活用できていないようなので、うまく活用できるようにしたい」と相談を受けます。 僕も下記のような記事を書いているのですが、そもそも使い倒すためには前提条件があるので説明するためにこのnoteを書いています。 （ついでにエンジニアがこの記事を使って経営層に説明しやすくなると良いなと思ってます） 前提 エンジニアとしても生産性の向上するような施策はぜひやりたいと思っていて、Claude Codeなどのコーディングエージェントも活用してうまくやれるなら活用したいと思っている（はず。今回は現場のエンジニアも活用したいと思っている前提で進めます） エンジニアとしては活用したいが活用できないというジレンマが存在しています。 今回、掲載する画像は下記のような簡易的なツールから生成しているので 経営層に説明する際にエンジニアの皆様は
大規模レガシーシステムのマイクロサービス化における0→1ではない-1→1の新規開発
出前館開発本部でサーバーサイド開発を担当している本多です。LINEヤフーのグループ会社である出前館とは資本業務提携を結んでおり、LINEヤフーが開発をサポートしています。本ブログでは以下についてお話しします。 モノリス → マイクロサービスへのアーキテクチャ移行多くのマイクロサービスがデータベースを共有するというアーキテクチャの中でのデータ不整合や不正なデータが生じている負債（-1 の状態）の原因。0 → 1 ではなく、-1 → 1 での新規マイクロサービス開発における実践した手法。 出前館で取り組まれるマイクロサービスアーキテクチャとマイクロサービス化における"-1"の課題 近年、大規模なシステムを取り扱う企業・サービスでは、運用面や人的・インフラ的コスト面とトレードオフに、スケーラビリティや疎結合なシステムを構築するため、マイクロサービスアーキテクチャを推進しています。出前館においても
AI搭載イヤホンをハックしてDOOMを実行しOpenAI APIキーとチャット履歴を盗むことに成功したとの報告
「世界初のAI搭載イヤホン」と宣伝されているIKKOの「Activebuds」を入手してハッキングしたところ、OpenAIのAPIキーと顧客データを盗み見れてしまったとの報告がありました。 Exploiting the IKKO Activebuds "AI powered" earbuds, running DOOM, stealing their OpenAI API key and customer data. https://blog.mgdproductions.com/ikko-activebuds/ ActivebudsはイヤホンケースにAndroidを搭載したデバイスで、イヤホンケースにあるディスプレイでさまざまなアプリを使うことができます。 ADBがデフォルトで有効化されていたため、PCに接続してDOOMをサイドロードすることが可能でした。 さらに詳しく調べてみると、デバ
Claude Code に全部賭けて個人開発(モバイル、ウェブ、拡張機能)を自動化した話 - 5万円吹っ飛んだ実録
Claude Code に全部賭けて個人開発(モバイル、ウェブ、拡張機能)を自動化した話 - 5 万円吹っ飛んだ実録 ベータテスト申込み 一緒にテストしませんか？ (iOS と Andriod で各10名限定でβテスト公開しています！モバイルブックマークアプリ探している方是非是非！) Product Hunt ← Product Hunt で一位目指します！応援よろしくお願いたします！ 💸 まず衝撃の事実から... 全部で 5 万円くらい気づいたら吹っ飛んだよ！（Claude Code の従量課金で） iOS, Android, Web, Chrome拡張機能, Go の全てをClaude Codeに90%くらい書かせました。 正直、最初は「Claude Code ってどのくらいコストかかるんだろう？」と軽い気持ちで始めたのですが、気づいたら請求額が 5 万円を超えていました。でも結論か
MCPはAPIではない - 単純変換してはいけない理由 - 吉田の備忘録
Microsoft Copilot Studio でカスタムのエージェントを最近作り始めた方は、システムとの連携にMCPを利用したり、APIも利用することもあると思います。ありがちな勘違いが、APIをそのままMCPにすればいいじゃないか？という考えを持つこともありますが、MCPの本質を理解し、何が違うのかを理解することで、より良いエージェントを作れるようになります。そこで今回はMCPとAPIの違いについて、触れたいと思います。 MCP ってそもそも何？ MCP（Model Context Protocol）は、Anthropic が 2024 年末に公開したオープンプロトコルです。狙いは、大規模言語モデル（LLM）が外部サービスをもっと自然に扱えるようにすることです。 基本的には 3 つの要素があります。 ツール― LLM が実行できる“アクション”。 リソース― ツールが扱う対象物や I
【CLAUDE.mdに貼るだけ】Claude Code x Gemini CLI x 人間による、三位一体開発術
壁打ちの効果 Gemini の強みを活かすという目的以外に、Claudeに言語化を促すことで、改めて思考を整理させる効果も期待しています。 なお、ClaudeがGeminiを実際に使っている様子を眺めると、Geminiに投げているプロンプトが秀逸すぎて結構感動します。勉強になる〜 トークン消費の分散効果について 付随する効果として、調査をGeminiに丸投げする分、Claude側のトークン消費削減が期待できます。 gemini -p <質問内容> のコマンドがテキストを結構短め (内容は濃いめ) で返してくれるのもポイントです。 それぞれの苦手領域 得意領域があれば、苦手な領域もあります。それぞれのツールが、苦手領域について自分で自覚を持っていない、というのが痛いところ。 なお、かなり個人的な意見を含みます🙇 Claude Code 計画力・実装力に優れる反面、意志があまりにない。 「そ
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【特集】 「なんだよこの.DS_Storeってゴミは」。WindowsユーザーにウザがられるMacの隠しファイル、まとめて楽に消す方法
Microsoft、パスワード管理アプリ「Authenticator for iOS/Android」で7月中にオートフィル機能を廃止するとユーザーに通知。
「AviUtl」の開発が再始動、約6年ぶりに更新 ～定番の無料動画編集ツールを拡張編集ごと作り直し／「AviUtl ExEdit2」の version2 beta1がテスト版として公開
「Gemini」アプリにスケジュール実行機能、定期的なタスクなどを依頼できるように／最大10個まで。今日の天気をもとに服装のアイデアを毎日更新するといった利用が可能
