11億件の応募を却下したAI ー Workday訴訟が突きつける「意図のない差別」の正体 - Nothing ventured, nothing gained.
昨日（2026年4月8日）の日経朝刊に「採用AIに差別された 誰が責任負う？」という記事が出ていた*1。米Workdayの人事AIソフトウェアをめぐる大型訴訟の話だ。 これはまさに自分が最近書籍に書いたことと同じ内容だ。 近著「プロダクト倫理」の第7章で、Amazonの採用AIが女性候補者を体系的に低く評価していた事例を詳しく取り上げている。今日はこの書籍の内容を簡単に紹介するとともに、今回のWorkday訴訟を深掘りすることで、採用AIの何が問題なのかを考えてみたい。 Amazonの採用AIは何を「学習」したのか まず、書籍で書いたAmazonの事例を振り返る。 2014年頃、Amazonのエンジニアチームは、AIを使って履歴書の山から最適な候補者を自動的に選び出す採用ツールを開発していた。年間数十万件の応募に対して、人間のリクルーターが1件ずつ目を通すのでは追いつかない。過去10年分の
安いClaudeモデルと高いClaudeモデルを組み合わせて「安価かつ高性能なAI」として動作させる仕組みをAnthropicが公開
AI「Claude」は複数のモデルが提供されていますが、性能によって利用料金が異なります。コストを抑える方法として、提供元のAnthropicが「安いモデルと高いモデルを組み合わせる」という方法を共有し、複数のAIを組み合わせるためのツール「アドバイザーツール」を導入しました。 The advisor strategy: Give Sonnet an intelligence boost with Opus | Claude https://claude.com/blog/the-advisor-strategy Advisor tool - Claude API Docs https://platform.claude.com/docs/en/agents-and-tools/tool-use/advisor-tool Anthropicによると、AIの性能とコストのバランスを取る方法と
ChatGPTで「ビジョンボード」をラクにつくる方法。頭の中のふわっとした目標をAIで明確化 | ライフハッカー・ジャパン
ビジョンボードとは、頭で思い描いている理想像を視覚化したもの。 そのビジョンボードづくりにChatGPTを使い、目標の計画と進捗管理をはじめてからというもの、面倒な手作業から解放され、目標達成までの道のりがくっきりと見えるようになりました。 このAIは私の指示を的確に理解し、見た目も良く、内容もわかりやすいビジョンボードをつくってくれる、まさに優れものです。 今回はそんなビジョンボードをつくるためのプロンプトやビジョンボードの活用例を紹介していきます。 この記事のポイント3行まとめ ChatGPTの「ビジョンボード」を使えば、目標設定の面倒な手作業から解放され、対話形式で具体的な計画が立てられる。AIが生成するビジュアルは、目標を常に意識させ、モチベーション維持に貢献。スマホの壁紙にするのも効果的。フィットネスから副業、語学学習まで、あらゆる目標に応用可能で、AIを「優秀なアシスタント」と
僕のなかでのFUJIFILM X halfの使い方。｜記憶カメラ
少し前に「X halfで気負いなく撮る人たち」みたいなことを書いたけど、その後もみなさん、X halfでどんな風な撮り方だとより気持ちいいのか？みたいなことをいろいろ試されてるよね。 ある意味、こういう試行錯誤しながらじぶんにいちばん合った撮影方法なんかを探ってる時が、いちばん楽しかったりする。 僕はといえば、毎日X halfで撮っているというわけではない。感覚的には「このうだるような暑さのなか、とにかく軽いカメラを持ち出したい」という時と、ちょっと遠出して「近景ボケというよりは、遠景パンフォーカス的に撮る時」に持ち出してるかな。 まあ、僕の場合は無類のボケ好き人間なので、ふだんの散歩なんかはAPS-C以上のセンサーサイズで明るいレンズをつけて撮るのがもっとも心地いい。それからすると、X halfはボケを楽しむカメラではないので、そこは当初から使い分けるつもりでX halfを手に入れた。
あらためて、X halfのフィルムカメラモードはおもしろいなと思った。｜記憶カメラ
まずは新年あけましておめでとうございます。2026年なんていう、子どもの頃からするとかなり未来チックな年号の響きに驚くけど、21世紀も2周目の四半世紀に突入したということで、これはカメラの世界が変わるのは無理もないはずだ、なんて感じておる。 そんな変化するカメラのひとつのカタチなのが、このFUJIFILM X half。フィルム販売会社である富士フイルムが、かつてのハーフサイズカメラとコンデジを融合させて送り出した新旧ハイブリッドみたいなカメラなわけだけど、ひと頃のブームもおさまり、ようやく真価を発揮というステージに入ったように思う。 僕はけっこう気に入っていて、購入してからひと通りいろいろな遊び機能を試したのち、最近は普通のコンデジとして重宝していたんだけど、元旦の朝にふと「きょうは久しぶりにフィルムカメラモードで撮ろう」と思い立つ。新年とはなんか人をそういう初心に帰らせるところがある。
ところでX halfはボケのある写真が撮れるのか。｜記憶カメラ
僕がふだんFUJIFILM X halfで撮る時は、ほぼオートで撮ることが多い。本来、僕は極度のボケ好きだが、X halfにはボケを期待したりしていない、ということでもある。 このカメラのセンサーは1インチしかない。昔のコンデジと比べれば大きいサイズだが、いわゆる本格的カメラといわれるAPS-Cセンサーやフルサイズセンサーのカメラと比べれば、いかにも簡易的カメラである。 ただし、その恩恵も小さくない。とにかく軽量コンパクトに作れて、しかも深いボケなどを期待しなければ、遠景のスナップ写真なんかでは想像以上によく写る。軽快に撮り歩く街撮りにはもってこいのカメラなのだ。 そんなこともあって、僕もX halfを購入してからは、ほぼ遠景を記録しておくためのサブカメラ的に使うことが多かった。深いボケのある写真や超望遠写真では他のメインカメラを使いつつ、X halfについてはサブカメラとして使ってきたと
Claude Code のサブエージェント機能を改めて確認してみた | DevelopersIO
AI事業本部/西日本開発チームの片桐です。 先日、 Claude Code の初回セットアップについて紹介しました。 今回はステップアップとして、サブエージェントについてまとめていきます。 この記事について [対象読者] Claude Code の基本機能を復習したい方 Claude Code で効率よく作業をしたい方 🪧 実装手順のみを確認したい方は 「ここから」 進んでください。 サブエージェントのメリットから使い所を見極める まずは、公式ドキュメントのメリットを元に、サブエージェントが必要とされる場面を考えていきます。 コンテキストを保持することで、探索と実装をメインの会話から分離します コンテキスト(過去の会話履歴など)を引き継ぎつつも、処理を分離できるため、コンテキストウィンドウの汚染を抑制できます。 使い所: 調査・実装・レビューなど、工程ごとにエージェントを分けたいとき 制
Macに搭載されている無料のAIを簡単に使える「apfel」、設定不要・ダウンロード不要・トークン費用不要
Apple独自のオンデバイスローカルAIモデルであるFoundation Modelsは、基本的にApple Intelligenceを通じてのみ公開されています。「apfel」はAPIキーやサブスクリプション不要で使用できるソフトウェアで、Apple Intelligenceに組み込まれているFoundation Modelsを実際に利用することができます。 apfel - Your Mac Already Has AI https://apfel.franzai.com/ macOS TahoeではApple Intelligenceのオンデバイス基盤モデルとして、約30億パラメータのFoundation Modelsが利用可能です。apfelを使えばモデルのダウンロードもAPIキーも設定も不要でインターフェースにアクセスしてモデルを直接使用できます。 apfelの特徴として、macO
Amazon S3 Files が GA — S3 バケットをファイルシステムとしてマウント、EFS と比較してみた | DevelopersIO
Amazon S3 Files が GA — S3 バケットをファイルシステムとしてマウント、EFS と比較してみた 2026年4月提供開始のAmazon S3 Filesは、S3バケットをNFS v4.2でマウント可能にする新サービス。EC2/Lambda/EKS/ECSから利用でき、既存レガシーアプリケーションのコード変更なしでS3を活用できます。 2026/4/7、Amazon S3 Files の一般提供（GA）が発表されました。 S3 バケットをファイルシステムとしてマウントできる新機能です。S3 バケットの作成、IAM ロールの準備、S3 Files ファイルシステムの構築までを AWS CLI で行い、Amazon Linux 2023 上にマウント。 マウント後はファイル操作やロックの動作を検証するとともに、EFS との I/O 性能や同期ラグなどを測定しましたので、その結
「難しいのに役に立たない、それが面白い」KOBA789さん ｜私がアウトプットを続ける理由 - Findy Media
Findyスキル偏差値や発信力レベルの上位者に、日々のアウトプットで得られた経験や継続のコツを尋ねる連載企画。今回のゲストは、スキル偏差値「JavaScript 74.2」「Rust 71.7」「TypeScript 71.3」「C++ 66.9」、発信力レベル「9」のKOBA789さんです！ YouTubeチャンネル「#ch789」をVTuberとして運営するKOBA789さんに、技術発信の原点や、現在の発信スタイルを選んだ理由、そしてアウトプットを継続する秘訣を聞きました。 ＞KOBA789さんのポートフォリオを見てみる 制服のまま勉強会へ。中学生で始めたライトニングトーク― はじめにアウトプットを始めたきっかけから教えてください。 中学生の頃に、「クラスメイトと一緒に使う掲示板をつくりたかった」のが大きなきっかけでした。運用するうちに「レスポンスが遅いから、次はチャットをつくりたい」
tmuxで起動しているclaudeを横断して監視する - Panda Noir
./claude-ps で起動。 #!/usr/bin/env bash set -euo pipefail # claude-ps: Monitor Claude Code sessions running in tmux panes HOME_DIR="$HOME" WATCH_INTERVAL=1 # Colors BOLD='\033[1m' GREEN='\033[32m' YELLOW='\033[33m' DIM='\033[2m' RESET='\033[0m' usage() { echo "Usage: claude-ps [-w|--watch [INTERVAL]]" echo " -w, --watch [SEC] Watch mode (default: ${WATCH_INTERVAL}s interval)" exit 0 } check_deps() {
テレビ録画の長期保存もクラウドで デジオンの新サービスは月額380円から
ホームネットワークやIoT関連の事業を手掛けるデジオン（福岡市早良区）は4月8日、テレビ視聴アプリ「DiXiM Play」がクラウド保存に対応したと発表。併せて専用クラウドサービス「DiXiM U Cloud」の提供を始めた。料金は月額380円から。 放送サービス高度化推進協会（A-PAB）が2025年10月31日に公開した「受信機のクラウド録画対応に関する要件」を受けて可能になったサービス。デジオンは「録画番組の長期保存はBlu-ray DiscやNASへの保存が一般的だったが、近年はこれらの選択肢は縮小しつつある。DiXiM U Cloudは録画番組の新たな保存手段としてクラウド保存を提供する」としている。 DiXiM Playに8日公開のアップデートを適用すると、レコーダーから持ち出した番組をDiXiM U Cloud上に保存可能になる。対応するレコーダーは、DTCP-IP規格の“持
本番環境のAIエージェント開発を「10倍」高速化――「Claude Managed Agents」発表
米Anthropicは4月8日（現地時間）、本番運用可能なAIエージェントを構築、運用するためのAPI群「Claude Managed Agents」のパブリックβ版を公開した。エージェントを制御する「ハーネス」とエージェントの稼働環境の開発を「10倍」高速化し、数日で完了させるとうたう。 提供される機能は次の通り。 エージェントの実行環境： セキュアなサンドボックスの構築や認証、ツール実行を自動で処理する環境 長時間のセッションを保持する仕組み： 数時間にわたる自律実行に対応し、接続が切れても進行状況と出力結果を保持 マルチエージェント協調機能： エージェントが別のエージェントを起動、指揮し、複雑なタスクを並列処理する機能（発表時点ではリサーチプレビュー） ガバナンス機能： スコープ付き権限やID管理、実行トレース機能 複数の企業が先行してClaude Managed Agentsを利用
ローカルで実行できる音楽生成AI「ACE-Step 1.5 XL」が登場、日本語ボーカル付き楽曲も生成可能
音楽生成AIの「ACE-Step 1.5 XL」が2026年4月2日にオープンモデルとして公開されました。ACE-Step 1.5 XLは2026年2月に登場した「ACE-Step 1.5」の強化版で、ローカルPCで実行して日本語ボーカル付き楽曲などを生成できます。 ACE-Step 1.5: Pushing the Boundaries of Open-Source Music Generation https://ace-step.github.io/ace-step-v1.5.github.io/ ACE-Step-1.5-xl is out now. We scaled the DiT decoder to 4B. And it shows better audio quality, better prompt following, and better musicality. I
GitHub - aallan/vera: Vera: a programming language designed for LLMs to write
Programming languages have always co-evolved with their users. Assembly emerged from hardware constraints. C from operating systems. Python from productivity needs. If models become the primary authors of code, it follows that languages should adapt to that too. The evidence suggests the biggest problem models face isn't syntax, instead it's coherence over scale. Models struggle with maintaining i
Vera — A language designed for machines to write
A programming language designed for LLMs to write, not humans. From the Latin veritas — truth. In Vera, verification is a first-class citizen. Why? Programming languages have always co-evolved with their users. Assembly emerged from hardware constraints. C from operating systems. Python from productivity needs. If models become the primary authors of code, it follows that languages should adapt to
Geminiに「NotebookLM」が統合されGeminiからノートブックを作成できるように
ウェブサイトやファイルを横断的に分析して1つのコンテンツとしてまとめてくれるGoogleのAIツール「NotebookLM」が、AIアシスタントのGeminiに統合されました。 Google introduces Notebooks in Gemini, a project management tool synced with NotebookLM https://blog.google/innovation-and-ai/products/gemini-app/notebooks-gemini-notebooklm/ NotebookLMは「ローカルからアップロードしたファイル」「Googleドライブのファイル」「インターネット上に公開されている情報」を登録して「ノートブック」を作成し、情報を分析できるツールです。詳しい使い方は以下の記事で解説しています。 無料で自分専用のAIを日本語
S3 Filesで消えるアーキテクチャ層、生まれるアーキテクチャ
2026年4月7日、AWSがAmazon S3 Filesを一般提供（GA）しました。S3バケットをNFS v4.1/v4.2のファイルシステムとしてマウントできる機能です。EC2、EKS、ECS、Lambdaのいずれからでも利用できます。 発表直後から多くのセットアップ記事や速報が出ていますので、この記事では「何が設定できるか」ではなく「何が不要になり、何が可能になるか」を整理します。 対象読者は、S3を日常的に使っていて「すごそうだけど、自分たちのアーキテクチャにどう影響するのか」を知りたいエンジニアです。 S3 Filesが解こうとしている問題 まず出発点の認識を合わせておきます。 たとえば、MLチームが学習データの前処理をするとしましょう。元データはS3に置いてあります。pandasで読み込んで加工したい。しかし pd.read_csv("s3://my-bucket/data.c
Claude Codeのメモリを3階層にしたら「覚えてる」が「学んでる」に変わった
Claude Codeを毎日使っていると、ふと「こいつ、俺のことわかってきたな」と感じる瞬間があります。 先日、DB分析の相談をしたとき、Claude Codeが黙ってソースコードを開いてフラグの意味を確認し始めました。以前は何度もスキーマだけで推測して間違えていたのに、今回は何も言わなくても自分から確認している。 あるいは、テックブログの下書きで「不可欠です」みたいなAI臭い表現が一切出てこなくなった。以前は毎回指摘していたのに。 しれっと変わっている。メモリに保存しただけでは、ここまで行動は変わりません。裏側には、ちょっとした仕組みがあります。 ここでいう「学習」は、知識を覚えさせる話ではありません。Claude Codeの思考パターンや判断の癖を、どう進化させるかという話です。 この記事では、Claude Codeを「使うたびに賢くなるAI」にするために実装した3層の学習構造について
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