まめおに@あげおに @oni_buka とあるベンダーの現地作業ミスに関する報告書。 原因：2名体制で作業したがダブルチェックが機能しなかった。 対策：今後は3名体制としトリプルチェックする。 依頼：今後は3名体制での見積、費用請求を許容いただきたい。 喧嘩売られてんのかな？ 2025-08-16 11:43:26 まめおに@あげおに @oni_buka ちなみに契約は準委任、報告書は差し戻して部長名での再提出依頼、作業内容はアプリメンテナンス、ミス内容はパラメータの入力ミス。パラメータはコピペじゃなくて手入力してるんだって。電子データ持ち込み不可とかではないのにね。 反応見てるとトリプルチェックが普通じゃなくて良かったよ！ 2025-08-17 09:38:03

GeminiのDeepResearchのレポートをNotebookLMに喰わせて、そこで壁打ちしながら骨子を書き出させて、それをGeminiで評価&改善、更にGensparkに喰わせるプロンプトを書き出させてGensparkで仕上げる。というのが1番早くて理解が深まる

プログラマーの世界では昔から「お前がコピペしたコードはお前のコード」というならわしがある(多分)。つまり、たとえばコードレビューで他の人から指摘が入ったときに、「隣にある別のコードをコピペして作ったからそうなっている」というのは言い訳にならないということだ。ペーストした瞬間からそれは自分が責任をもつべきで、そのためにはそのコードを自分で理解して説明できる必要がある。ジュニアプログラマーはこういった意識が薄いことが多いが、レビューする側のプログラマーとしては、ジュニアプログラマーが責任を持った振る舞いをしてくれないと非常に疲弊するので、こういう哲学は早めに教え込むことが多い。 これに似た話として、最近、プログラミング以外の事例も含めて、生成AIに作らせたものを隅々まで自分で理解しない・説明できない (つまり責任を持てていない) ままそれを成果物として他人に見せるケースがあまりに多すぎるように

個人開発者やスタートアップが「少ないリソース・コスト」で安定した大規模サービスを構築できるようにするためにFirebaseの全体を網羅したガイドブック。主要な機能からあまり知られていない機能・活用例まで、「すべての」内容を収録。

これまでになく多くの専門職が職場でAIツールを使うようになり、「GPT-5」が登場したことで、ChatGPTのプロンプト技法はさらに職場の必須スキルになりつつある。OpenAIによれば、これまでにChatGPTを使ったことのある米国の就業成人のうち、現在仕事で使っている人は28％に達し、2023年の8％から大きく増えた。導入が進むなか、効果的なAIプロンプトの作り方を理解しているプロフェッショナルは実質的な優位性を得ている。 効果は数字が示している。サイエンス誌に掲載されたMITの研究によれば、ChatGPTを使うホワイトカラーの専門職は、使わない人に比べてタスク完了が40％速く、成果の質も高いことが示された。そして、こうしたトップ層を際立たせているのは、単にプロンプトを書いて幸運を願うことではなく、効果を最大化する高度なプロンプト技法を用いている点だ。 以下に、職場でChatGPTの力を

ついにCodex CLIがChatGPT月額プランで利用可能に！ Codex CLIがPlusプランを契約しているユーザーであれば月額課金で使えるようになりました。 Claude Codeがデファクトスタンダードになっている現状にOpenAIが挑戦している格好でしょうか。 そんなCodexを使ってみたいと思っている方向けの日本語資料があまり揃っていなかったので、自分用メモをまとめてみました。 Claude CodeからCodeX CLIへの移行ガイド OpenAI CodeX CLIは、OpenAIが公開したオープンソースの開発支援CLIツールです。 Claude CodeのようにCLI上でAIに指示し、コードの生成・編集やコマンド実行などを行ってくれます。 初期セットアップ手順 Codex CLIを使い始めるには、Node.js環境（v22以降）の用意と、OpenAI APIもしくはCh

背景 以前はClaudeに記憶を与えるLocal Memory MCPを作った記事を作成した。 その後すぐ、Claude MobileがRemote MCPを対応したため、どうしてもスマホで使うClaudeも記憶を持たせてほしいのでLocal MCP Serverをリモート化したくてAWS Lambdaで実装した。 なぜLambdaなのか？ サーバーレスでイベント駆動 私のユースケースとしてはClaudeと会話するときに、必要な場合はMemory MCPに私に関する記憶を取り出したり、記憶を作成したりするものだ。 そのため、1日多くても数十回使うようなものであり、サーバーを常時起動する必要がなく、イベント駆動のLambdaに非常に合うものであった。 個人利用はほぼ無料枠で完結 AWS Lambdaの無料枠は以下の通りだ。 毎月100万リクエスト無料 毎月40万GB秒の実行時間無料 私の場合

AI（人工知能）エージェントと外部システムをつなぐ共通プロトコル「MCP（Model Context Protocol）」に関連する脆弱性の報告が相次いでいる。 2025年5月にはセキュリティーベンダーの米Snyk（スニーク）が、米Amazon Web Services（アマゾン・ウェブ・サービス、AWS）の名称を使ったMCPサーバーにコマンドインジェクションに対する脆弱性があると報告（識別子は「CVE-2025-5277」）。脆弱性レベルを5段階で最上位の「Critical（深刻な）」と評価した。オーストラリアAtlassian（アトラシアン）が提供するMCPサーバーに脆弱性があり、アトラシアンの社内システムへの特権アクセスを取得できる状態だったとの報告もある。 MCPサーバーはMCPクライアントからリクエストを受けて、回答を返す役割を担う。外部に公開されているケースが多く、ITベンダー

仕事を抱え込み、部下の成長に蓋をしてしまっていた私が、チームに頼りながら成果を出せるマネージャーになれた理由 運用型広告の成果を改善することや、そこに付随する関係者との日々のコミュニケーション。私たちの仕事は、良くも悪くも属人的です。いわゆる職人芸や阿吽の呼吸のようなもので成り立っている場面も少なくありません。 だからこそ私は、「このクオリティは自分じゃないと担保できない」「このまま任せたらきっと上手くいかない」という思いに囚われ、自分のキャパシティを越えていることに気付きながらも、部下に仕事を任せきれずにいました。それは、部下の成長機会を奪い、仕事の進行においても周囲を不安にさせる、不健全な仕事の進め方でした。 しかし、そんな私もチームが拡大していく過程で自分を変えざるを得なくなり、今では「周囲に頼りきり」と胸を張って言える状態です。時には、他の管理職メンバーから「チームのことを教えてほ

AMAPSYMED @AMApsymed 最近病院で 「自分の症状をAIに要約させて持参する人」 が増えたんだけど、正直すごく助かってる。 AIの日本語力は上位20％には入ると思う。逆に言えば 『8割の人は、AIに要約させた方が相手に伝わりやすい日本語になる』 ので、変に意地張らずどんどん活用して欲しい。 2025-08-05 17:14:04

>>25 １：キャラデザさせる ２：ドット絵化させる ３：ギャルゲー画面出させる ４：女の子の設定考えさせる ５：それでこっちのテキストに反応するように命令する

魚の絵を描いて共有するウェブサイト「DrawAFish.com」でセキュリティインシデントが発生しました。インシデントは、DrawAFish.comがソーシャルニュースサイトのHacker Newsで1位となり注目を集めた直後に起こったとのことです。 DrawAFish.com Postmortem — Aug 3, 2025 Incident - Alden Hallak https://aldenhallak.com/blog/posts/draw-a-fish-postmortem.html DrawAFish.comはその名の通り、「世界中の人が描いた魚の絵が水槽の中で泳ぐ様を見ることができる」というサイトです。 インシデントはアメリカ東部時間の8月3日2時から8時まで、約6時間にわたって続きました。具体的には、全てのユーザー名がヘイトスピーチなどの攻撃的な言葉に書き換えられ、不快

※この投稿は米国時間 2025 年 8 月 5 日に、Google Keyword blog に投稿されたものの抄訳です。 今年 6 月に、ターミナルで Gemini の力を活用できるオープンソース AI エージェント Gemini CLI をリリースしました。リリース以来、ご利用いただいた開発者の方々から寄せられた熱狂的な反応は想像以上のものでした。多数の機能リクエストやコントリビューションが続々と寄せられる中、私たちは自ら Gemini CLI を活用し、イシューの振り分けやプルリクエストのレビューを自動化しました。この新しいワークフローがコミュニティ メンバーの目に止まり、「ぜひ共有してほしい」という声が多数寄せられたことから、この度公開を決定しました。 本日、Gemini CLI GitHub Actions を発表します。これは、あなたのリポジトリで無料でご利用いただける、強力な

「そろそろ生成AIを仕事で使った方がいいのかな？」と思いつつも、「どう指示（プロンプト）すればいいか分からないし、自分でやった方が早い」と感じている方、少なくないのではないでしょうか？ しかし「自分でやった方が早い」と考えている「仕事を頼むのが苦手な人」ほど、ChatGPTやGeminiといった生成AIの活用をおすすめしたいと話すのは、IT企業で生成AI推進を担当しているえこちこさん。 生成AIには興味はあるけど……という方に向けて活用法を優しく紹介する本シリーズ。第2回は「生成AIは仕事でどう生かせるか」を軸に、各サービスの特徴や向き不向きを紹介します。 📱「ゆる生成AI活用術」アーカイブ💻 第1回：まずは「話し相手」になってもらおう 第3回：生成AIは家事・育児の頼れる相棒 仕事で使うならどの生成AIがいい？ 💡POINT ChatGPTは文章作成や関数の作成が得意 Google

これまで公式ドキュメントをちゃんと読んだり、Google検索で試行錯誤しながら調べたりしてプログラムを書いているときは、そこで学んだ技術知識はそこそこ自分の頭でも覚えられていた。これは回り道をしながらいろんな情報をかき集めて最終的に自分の頭で考えるフェーズが入っていたからだと思う。 しかし、ChatGPTで技術調査をしたときやClaude CodeでAIコーディングしながら知らない知識を学んだ時、学んだ知識を一瞬で忘れてしまう感覚がある。おそらく高速に知識に到達でき、あまり自分の頭で考えられてないからのように感じる。 もちろん今は知識に高速に到達できるのですべてを記憶しておく必要はない。しかし毎回綺麗さっぱり忘れて、同じようなことをするときに同じだけ調査に時間をかけてしまうのは効率が悪い。なんらかの形で同じようなことをするときはすぐに引き出せるようにしておきたい。 そこで次の作戦を考えた。

はじめにGoogle Labsから、プログラミング不要でAIアプリを構築できる新しいツール「Opal」が発表されました。「自然言語で指示するだけで、複雑なワークフローを自動生成できる」という手軽さが特徴です。 この記事では、まず「Opalとは何か」「具体的に何ができるのか」を基本から解説します。 その上で、多くの方が気になるであろうDifyやn8nといった類似ツールとの違いや詳細な使い方をご紹介します。 Googleの新ツール「Opal」とは？【注意点】 Opalは現在、米国（US）限定の「パブリックベータ版」として公開されています。これは、本格的な製品リリースの前に試験的に提供されている段階を意味し、日本から公式に利用できるようになるには、まだ時間がかかる見込みです。 本記事は、著者がVPNというネットワーク接続の仕組みを利用して、この先行公開されているOpalを実際に試した内容に基づき

「Gemini」の「Storybook」を試したのでまとめました。 1. Storybook本日、Geminiアプリで、朗読ナレーション付きの、10ページのオリジナル絵本を作成できるようになりました。さらに、よりパーソナルな情報を加えたい場合は、ユーザーの写真やファイルからインスピレーションを得て、Geminiに作成してもらうこともできます。ピクセルアート、コミック、クレイアニメーション、かぎ針編み、塗り絵など、想像できるあらゆるスタイル、45以上の言語、デスクトップとモバイルに対応しています。 ・子どもが複雑なテーマを理解できるようにサポートしましょう 5歳の子供に太陽系を説明する物語を作りましょう。 ・ストーリーテリングを通して教訓を伝えましょう 7歳の男の子に、弟に優しくすることの大切さを教えましょう。息子はゾウが大好きなので、主人公をゾウにしましょう。 ・個人的な作品に命を吹き込み

CLAUDE.mdに只管プロジェクト設計のmdファイル参照を入れていましたが、セッション開始時に70000 Token程既に埋まっていたことに気が付きました。セッションを消したほうがよいのかClaudeに確認したところ、mdファイル参照の撤去一択でした。 以下の回答をみるに、参照を削除することにて発生するデメリットもそう多くはなさそうです。 Claudeから提案されたSerenaメモリへの追加方法については、「そのうちメモリにまとまります」といった曖昧な情報が多かったため、確実な記載方法を知りたい身として実際に試した結果をここにまとめました。 Serenaメモリへの追記 Claudeの入力欄で mcp__serena__write_memoryにて、memory_name:とcontent:を指定します。 実際の手順としては、適当なテキストエディタにて以下の構成を入力し、コピペでClaud

Presentation slides for Serverless Meetup Tokyo #21 Session title: MCP認可の現在地と自律型エージェント対応に向…

ディー・エヌ・エー（DeNA）は8月6日、全社のAI活用スキルを評価する指標「DeNA AI Readiness Score」（DARS、ダース）を、8月末から導入すると発表した。従業員や組織のAI活用状況を定量的に把握。全社的にAI活用を推進し、“AIネイティブ”な組織を目指す。 DARSは、従業員ごとにAI活用のレベルを測る「個人レベル」と、部署・チームごとにAI活用のレベルを測る「組織レベル」に分かれる。半期の評価サイクルごとに評価と目標設定を行い、AI活用の状況を可視化する。なお、DARSの指標は個人の人事評価には直結せず、個人に期待する役割などを示す等級ごとの推奨要素として扱うという。 個人レベルでは、職種をエンジニア職と非エンジニア職に分け、AI活用度に応じたレベルを1から5まで設定する。レベル1は「基礎的な知識や利用習慣がある」状態を、レベル5は「AIを軸とした全体設計やビジ