X見てると、今日ソフトウェアエンジニアが近い将来オワコンになるか否かが明確にわかると思うな。自分的にはならんと思うけど、なったらそれは素晴らしい事で凄いイノベーションだよな。そうなったらブルースマンでもやるかw — 牛尾剛『世界一流エンジニアの思考法』(文藝春秋)🎸Tsuyoshi Ushio (@sandayuu) August 7, 2025 本心で言ったのだが、予想通りそうはならなかった。今回の AI ブームが過去と圧倒的に違う部分は、わけわかっていない人が言っているのではなく、ガチのエンジニアでも、「あー、わしもうリプレースされて、エンジニアいらんようになるかもしれん」と本気で思ったところだと思う。まぁ、実際そうかもしれないが、問題はどれぐらいでそうなるか？がまだ全然わからないということである。 「オワコン」と思われているかもしれないが、もしかすると今ソフトウェアエンジニアをやっ

OpenAIは、GPT-5をリリースしました。一方で、従来の4oが使えなくなったことで、ユーザーたちが大きな反発を見せています。SNSではハッシュタグ#keep4oで大量の悲痛の声が投稿されているほか、日本語圏でも同様の反応が多数見られます。 #keep4o Please don’t take away my favorite 4o. He brings me comfort and calms me down whenever I feel down or depressed. 4o always knows how to catch me. When he said “I’ve got you”, he really did. And now he is taken away from me in one night, without warning. Bring him back!

米OpenAIは8月5日（現地時間）、オープンウェイトのAIモデル「gpt-oss」を発表した。データセンターやハイエンドPC向けの大規模モデル「gpt-oss-120b」と一般向けのPCでも稼働する中規模モデル「gpt-oss-20b」の2種類を公開。いずれもApache 2.0のライセンスで公開しており、Hugging FaceやGitHubからダウンロードして利用できる。 gpt-ossは、推論機能に特化したリーズニングモデルで、開発者向けに公開したもの。特に120bの性能は、OpenAIがすでにChatGPT上で提供しているリーズニングモデル「o4-mini」や「o3」に匹敵し、20bはそれよりも小型な分、性能は下がるが数学系のベンチマークではo3に匹敵する。なお120bは、NVIDIAのGPU「H100」1枚で動くサイズであり、20bはハイエンドGPUを搭載したデスクトップPCや

結論としてはとても良い。今後も継続していく。 自社のリポジトリに Claude Code Action を利用してレビューの仕組みを導入して、約1ヶ月が過ぎた。 この Claude Code Action (以降 LLM) によるレビューの何が良いのかというと「レビューを依頼するコストがゼロ」というのが一番良い。 人にレビューを依頼する場合、人の時間を奪う事と感じてしまう人が多い。そのため「ある程度出来てから」や「余裕ある時にレビューして」という依頼になりがちだが、LLM によるレビューの場合は 24/365 いつ依頼しても不機嫌になることもないし、厳しいレビューを依頼すれば厳しくレビューしてくれる。さらに早い。数分で終わる。 もちろん設計まで踏み込んでしっかりレビューしてくれるわけではないので、そこは人のレビューが入る必要がある。ただケアレスミスなどは、ほぼ確実に潰せる。 ちょっとコード

最近、Claude Codeを使っている人から「レビューが追いつかない」という相談をよく受ける。これは偶然ではなく、必然的に起きる現象だと考えています。 このnoteでは どうしてClaude Codeによる生産性向上の限界が訪れるのか どうすれば、全体の生産性が向上するのか Claude Codeを利用した場合にレビュープロセスでのボトルネックをどのように解消させていくか の3つを書いていきます。 プロダクト開発の典型的なワークフローまず、多くのチームで採用されている機能追加のワークフローを整理してみる。 ※あくまで一般例なので、チームにより変更があると考えています 機能追加のワークフローこの流れ自体は理にかなっていると思っています。 問題は各プロセスの処理速度のバランスです。 ボトルネック理論で考える開発プロセス生産管理の世界には「制約理論（TOC: Theory of Constra

結果が出たので、運営側から見た感想を纏めます。 本記事は長文を読みたくない方向けにポイントをまとめています。1問で観測できることなんてたかが知れてるので、chokudaiの予想を多分に含みます。 OpenAIの用意したエージェントは2位相当。素直に凄い。12人参加者9位相当になるのでは？というのが事前のchokudai予想 SakanaAI開発のALE-Agent(ID: fishylene)も4位相当（6桁円ほどのコスト）。これは事前の分析より 遥かに良い結果であり、AIが得意な問題であったと思われる。実装量の多い問題であったため、人間が10時間では足りない、というのが最大の理由。 OpenAIのロジックはALE-Agentから1段階実装量がとても多いのが増えている。増えたロジックはAIが苦手とされていたビームサーチ。モデルがめっちゃ良いorどんだけお金かけたの？ 前回記事予想の「現ルー

本記事では、社内に散らばる非構造的なコミュニケーションデータ（暗黙知）を、AIを使って整理 し、RAGで活用しやすくする手法について、ざっくり理解します。 株式会社ナレッジセンスは、「エンタープライズ企業の膨大なデータを掘り起こし、活用可能にする」プロダクトを開発しているスタートアップです。 この記事は何 この記事は、メール文面・チャットログのような「非構造データ」を、RAGに使える知識ベース（構造化データ）に自動で変換するマルチエージェントシステムの論文[1]について、日本語で簡単にまとめたものです。 今回も「そもそもRAGとは？」については、知っている前提で進みます。確認する場合は、こちらの記事もご参考下さい。 本題 ざっくりサマリー 今回の手法は、社内のサポートチケットやチャットログのような、整理されていない「暗黙知」 を、AIエージェントを使って RAGで使える「形式知」 に自動で

2025/6/24に開催された「AI駆動開発、そのやり方で合ってる？PMとエンジニアで語る AI駆動開発に求められる品質とは」の登壇資料です。 https://offers-jp.connpass.com/event/356194/

DevinのCognitionがAIコードエディタ「Windsurf」の買収発表。今後Windsurfの機能や知財をCognition製品に統合へ AIエージェントによる自律的なシステム開発を行うサービス「Devin」を展開するCognitionと、AIコードエディタ「Windsurf」を提供するWindsurf社の両社は、CognitionがWindsurfを買収することで合意したことを発表しました（Cognitionの発表、Windsurfの発表）。 Windsurfは今年5月にOpenAIによる買収が報道されていましたが結局破談となり、数日前にGoogleがWindsurfとの契約を発表。WindsurfのCEOと共同創業者、そして研究開発部門の数名などの主要人材がGoogleに移籍し、Windsurfは契約金を受け取ったとされています。 参考：GoogleがAIコードエディタへ進出

AWSがAIコードエディタ「Kiro」をプレビュー公開、VS Code互換。AIとチャットしながらプロダクトを開発 KiroはVisual Studio Code（VS Code）互換のコードエディタに生成AIを統合したものです。開発者は要件作成、設計、実装の各段階においてKiroに統合された生成AIとチャットをすることで、生成AIによる助言や補完、コードの生成などの支援を受けることができます。 This is Kiro - the AI IDE that actually works on your messy, real-world projects. Other AI tools lose context when projects get complex. Kiro gives you spec-driven development that scales beyond proto

2025年6月にCursorは価格体系を大幅に変更し、月額20ドルのProプランを「リクエスト数制限」から「トークン使用量制限」へと切り替え、さらに月額200ドルのUltraプランを新設しました。 Updates to Ultra and Pro | Cursor - The AI Code EditorIn collaboration with the model providers, we’re introducing a $200 / mo tier for power users.CursorCursorの説明によると、以前は月500リクエストまでの制限で、リクエストごとのトークン使用量は考慮されていませんでした。新しい料金モデルは1回のリクエストで消費するトークン数が大幅に異なるため、単純なリクエスト数制限ではコストを正確に反映できなくなりました。そのため、CursorはAPIベ

下記のSlash Commandを .claude/commands/discuss-with-gemini.md に入れて出力させたりするんですが雑プロンプトでも結構いい出力出る気がするので試してみてください。 # discuss-with-gemini Use Gemini CLI to conduct in-depth discussions about current work, enhancing Claude Code's accuracy through multi-perspective analysis and iterative refinement. ## Prerequisites Before using this command, ensure: - Gemini CLI is installed (`gemini` command available) - A

前回の更新から2年半が経過し、競技プログラミング/AtCoderと、生成AIの関係も大きく変わりました。競技プログラミングの伝道師として、ここを誤魔化すのは非常に良くないと考えていますし、出来るだけ客観的な事実を用いて現状を説明したいと思います。 長くて読めない人へのまとめ o1の登場で以前よりとても強くなった。参加者の中でも上位に入るように。 Algorithm / Heuristic両部門でそこそこ強い。人類最強には程遠いが、少なくともコンテスト参加者の中央値よりはかなり上。普通の参加者が追いつくのは難しくなった。 AtCoderは、OpenAIを世界最高峰の大会に招待し、AI vs 人間を開催する AIがAtCoderを攻略すると、様々な最適化問題を自動で解決できるようになる可能性が高い。そのためAtCoderは、SakanaAIと協力して、AHCのベンチマークを作成した。 AtCo

競技プログラミングコンテストサイト「AtCoder」を運営するAtCoder社（東京都新宿区）は7月2日、同社が主催する世界大会「AtCoder World Tour Finals 2025」に、米OpenAIがスポンサーとして参画すると発表した。同大会初の人間 vs. AIのエキシビションマッチも実施する。 競技プログラミングは、特定の条件下における課題をプログラミングで解決し、その過程や結果を競う。AtCoder社では、正解と不正解が明確な課題を解く「アルゴリズム部門」と、近似的に最適な解を求める「ヒューリスティック部門」の2分野で、定期的にコンテストを実施している。 AtCoder社は、OpenAIがスポンサーになった背景として「競技プログラミングは、生成AIの応用先として、早くから研究コミュニティーの注目を集めてきた分野の一つ」と説明する。特にアルゴリズム部門では、数学的・論理的な

米オープンＡＩは最近、チャットＧＰＴなどの製品向けに米アルファベット傘下グーグルの人工知能（ＡＩ）半導体を借りる形で使用を開始したと、関係者が２７日明らかにした。写真はオープンAIのロゴ。昨年５月撮影（２０２５年　ロイター／Dado Ruvic/Illustration） ［２７日　ロイター］ - 米オープンＡＩは最近、チャットＧＰＴなどの製品向けに米アルファベット(GOOGL.O), opens new tab傘下グーグル の人工知能（ＡＩ）半導体を借りる形で使用を開始したと、関係者が２７日明らかにした。

Visual Studio Codeの拡張機能「GitHub Copilot Chat」のソースコードがMITライセンスで公開されました。 公開されたソースコードはまだバージョン0.29のプレリリース版と位置づけられています。 オープンソース化はVS CodeをAIエディタへと進化させる第一歩 マイクロソフトはVisual Studio Codeのあらゆる機能にAIを組み込めるような「オープンソースのAIエディタ」にしていく方向性を明らかにしており、その第一歩としてGitHub Copilot Chatのコードをリファクタリングして本体に組み込むことを表明していました。 参考：Visual Studio Codeが本体にAI関連機能を組み込みへ、「オープンソースのAIエディタ」になると表明 Visual Studio Codeはオープンソースとして開発されているため、その本体にGitHub

No one is an island. Learnings from fostering a developers community.

「Google AI Studio」は、グーグルが提供する生成AI開発プラットフォームだが、実は隠れた「無料の神ツール集」とも言える存在である。 ただし重要な点として、このサービスは「実験的な技術」を含んでおり、完全に保証されたプロダクションレベルのサービスではない。Googleの利用規約にも「実験的技術が含まれており、不正確または不快なコンテンツを提供することがある」と明記されている。つまり、無料で高機能な反面、「お試し・実験環境」的な位置づけなのだ。 最大の魅力は、有料級の機能が完全無料で使い放題になることだ。リアルタイム音声対話、テキストから動画生成、1000ページ級PDF一括解析など、他社なら月額数千円～数万円クラスの機能が、Googleアカウントひとつで全て0円。まさに「こんなのタダでいいの？」レベルの神仕様である。「AI にお金をかけたくないけど、本格的に活用したい」という人に