コーディングエージェントのサンドボックス技術を理解する
株式会社松尾研究所の渡辺です。 CodexやClaude Codeなどのコーディングエージェントは開発者のシェルとほぼ同じことができるようになっています。 エージェントの中でnpm install を許可した際に、そのpostinstallスクリプトが ~/.ssh/id_rsa を読んで機密情報を外部に送信するといったことも理論上は起こりえます。このような事故を防止できるのが、サンドボックスです。本来のシステムから隔離された環境のことをサンドボックスと呼びます。 本記事では、コーディングエージェントを走らせる際に、知っておくと役立つサンドボックス技術についてご紹介します。自分自身がClaude CodeやCodexを日常的に使う中で調べたことのまとめでもあります。 なぜサンドボックスが必要か コーディングエージェントは、タスクを遂行するためにプロジェクト内のファイルを広範に読み取ります。
NLP2026の最優秀賞・優秀賞から見る言語処理最前線
2023年から2026年にかけて発表件数が35%増という急拡大ぶりですね．言語処理学会の公式統計によると，2022年までは300-400件台で推移していた発表件数が，2023年に579件へ一気に50%増加しており，LLMブームの影響が数字にはっきり表れています．またNLP2026ではポスター発表を標準形式とし，そこから選ばれた論文が口頭発表に昇格する新しい運用が導入されました．（国際会議に近い運用方式ですね） 出典: 言語処理学会 年次大会統計をもとに作成．NLP2026の参加者数は未公表． 招待講演とワークショップ 招待講演は2件で，中央大学の松井智子氏による「非定型的な言語発達と使用」と，早稲田大学/産総研の尾形哲也氏による「ロボット基盤モデルにおける言語の役割」が行われました．後者はEmbodied AIと言語モデルの統合という，今後ますます重要になりそうなテーマです．尾崎的には一番
Attention再入門 is all you need
Attention再入門 is all you need 松尾研究所の尾崎です．25卒でデータサイエンティストをやっています． Attention機構は，"Attention is all you need"論文で一気に脚光を浴びて以来，昨今のAIブームを支えるLLM(transformer)の根幹的技術です．今回はそんなAttention機構が登場以来，どういう方向で進化してきたのかを整理して，皆さんの興味を発掘したり，普段何気なく使っている技術の裏側を学ぶきっかけにしたり，していただきたいと思い，本記事執筆に至っています． ※本記事は社内で行った勉強会からの抜粋となっております． 1. Attention進化のマトリクス（俯瞰図） 現在のLLMの進化は、上記マトリクスの「3つの対象」と「2つのアプローチ」の掛け合わせで整理できると考えています． では本題に入る前に，まずはいくつかのキー
Claude Code中心のAIコーディング運用：実務で効いた5つの型
AIコーディング前提の開発プロセスを仕組み化 はじめまして。松尾研究所の中川です。 AIコーディングを前提に、提案から開発・運用までを一気通貫で進めるスタイルは増えつつあります。弊社のプロジェクトでも、AIコーディングは単なる「補助」ではなく、開発プロセスの中核として扱われる場面も多くなってきました。 私も小規模体制で開発速度と品質を両立するために、Claude Codeの運用における 並列化・プロンプト運用・レビュー自動ループ・ナレッジ一元化・インストラクション（Skills） の5点を“仕組み”として作っています。 この記事では、Claude Code中心のAIコーディング手法をまとめます。 開発対象 Claude Codeの実務運用で開発したWebアプリ構成です。 フロントエンド： React + Vite + TypeScript バックエンド： FastAPI 非同期処理ワーカー
AIコーディング実践環境の構築方法【2025年12月】
この記事は、松尾研究所 Advent Calendar 2025の記事です。本記事ではAIコーディングを実践するための環境構築方法が分かります。具体的なポイントは以下となります。 2025年12月時点での、Claude Code を中心としたAIコーディング環境の構築手順 AIコーディングに必要なツールの概要、セットアップ方法、使い方 仕様駆動開発でソフトウェア開発する流れと具体的な実践方法 AIコーディングツールの現状 今年（2025年）の3月にAIコーディングツールについてブログ記事を書きました。 この頃は、当時勢いのあったClineを使っていましたが、わずか半年で使用するコーディングツールも、新たにClaude Code、 Gemini CLI、Codex CLIといったCLIベースのツールに加え、LLMと繋がって様々な機能を実現するMCPといった便利な仕組みも出てきて、日々ベストプ
AIコーディング時代の開発環境構築：VS Code × Cline（Roo Code）で爆速開発！
追記：最新のAIコーディング実践環境に関して 変化が激しい分野なので、以下記事でアップデートしています。本記事と基本的な考え方はそこまで変わっていませんが、ツールはかなり変わっていますので、以下記事ベースに、本記事も参考にしていただけましたら幸いです。 AIコーディング時代の到来 AIを使ったコーディングが話題になっていますね。私も個人のプロジェクトやデモで実験的に使っていますが、ちょっとしたアプリやツールなら、それこそ人間には不可能な速度で爆速で開発することができるようになり、その体験に驚き興奮しています。一方で「そんなに便利に思えない」とか「Cline(Roo Code)、Cursor、Windsurf、GitHub Copilot等たくさんAIによるコーディングサポートツールが出てきていて、どれを使えばよいのか分からない」という理由で、なかなか利用に踏み出せない人も多いのではないでし
AI系の情報収集手法を紹介（ビジネス・開発・研究）【2025年版】
本記事ではAI系を中心とした「ビジネス」、「開発・技術」、「研究論文」に関する情報収集について、どのようなサイトやニュースレターを活用しているのか、そして私が実際どのように「AI-Agent（もどき）」を使用して収集・閲覧を効率化しているのかを紹介します。 本記事は4つの内容で構成されています。 最初に情報収集源に利用しているサイトをカテゴリごとに紹介します 次に購読しているニュースレターを紹介します 続いて、効率的な情報収集・閲覧手法を紹介します 最後に、執筆者が実際どのように「AI-Agent（もどき）」を使用して、情報収集を効率化しているのかを紹介します （執筆：小川 雄太郎） 本記事の目次です 情報収集先の紹介（サイト系） 1.1 カテゴリ：ビジネス 1.2 カテゴリ：開発・技術 1.3 カテゴリ：研究論文 情報収集源の紹介（ニュースレター系） 2.1 ニュースレター（毎日） 2.
AWS re:Invent 2024で気になった発表10選
株式会社松尾研究所で働いている小原です。本記事は、松尾研究所 Advent Calendar 2024の記事です。 本記事では AWS re:Invent 2024 及びその前後で発表された内容のうち個人的に気になったものを紹介します。私は AI を活用したシステムを開発するチームにいるため、AI 関連に限らずシステム開発の観点でも幅広く紹介したいと思います。 Amazon Bedrock 関連 まずは多くのリリースがあったAmazon Bedrock関連について紹介します。 Amazon Bedrock は様々な基盤モデルを API を通じて利用できるサービスです。また基盤モデルを利用する際に伴う様々な機能も提供しています。 AWS re:Invent の少し前にはAmazon Bedrock Flowsが GA(General Availability)になりました。Amazon Be
Dockerで構築する機械学習環境【2024年版】
Dockerを使った機械学習環境の構築方法 株式会社松尾研究所で働いているからあげ（@karaage0703）です。松尾研究所では、機械学習（ここでは、予測モデル、画像認識からLLMまで幅広く扱います）を使う多数のプロジェクトが走っています。プロジェクトの特性は多種多様なので、環境構築方法は様々なのですが、松尾研究所では、環境構築方法の1つとしてDockerを推奨していています。今回はDockerを使った機械学習環境の構築方法を紹介します。 松尾研究所の特にインターン生を想定した記事にはなりますが、他の組織、個人の方にも参考になる部分があるかと思いWebに広く公開させていただきます。 なぜDockerで機械学習環境を構築するのか？ 具体的な手法に入る前に、まずはDockerで機械学習環境を構築する理由から説明したいと思います。説明が不要な方はここはスキップしてもOKです。 そのために、Do
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