同じ5行のコードが全く違って見える12の瞬間、なぜ私たちは学ぶのか？
最近、ふとした気づきがありました。 それは、「同じものを見ていても、過去と現在の自分では見えている世界がまったく違っている」ということです。 みなさんには、このコードからどんな世界が見えますか？ async function getUserName(userId) { const response = await fetch(`https://api.example.com/users/${userId}`); const user = await response.json(); return user.name; } はじめに こんにちは、株式会社ココナラ在籍のKです。 本記事では、冒頭の5行のコードを通して、私たちが学ぶ理由について考えてみたいと思います。 TL;DR 同じコードを見ても、人によって見えるものが違っている 学習を重ねることで、それまで見えなかった世界が見えてくる 学習
AIアシスタントは幻滅期へ、次の主役は？ Gartner、働き方と人材のハイプ・サイクル2025年版を発表
ガートナージャパン（以下、Gartner）は2025年8月19日、「日本における未来の働き方と人材のハイプ・サイクル：2025年」を発表した。これは、企業が直面する働き方の変革とそれを支える技術や人材戦略を体系的に整理したものだ。 Gartnerが描く、AIと共に働く未来 企業を取り巻く環境は急速に変化しており、デジタルテクノロジーを経営戦略に取り込み、短期的、長期的な視点でワークプレースを進化させることが不可欠だ。Gartnerでディレクターアナリストを務める針生恵理氏は「生成AIやAIエージェントといった技術は働き方を大きく変革し得る。これを効果的に活用できる企業は、ワークスタイルを時代に適合させることで成長と持続可能性を実現できる」と述べ、柔軟で快適な働き方の実現が競争力の確保につながると指摘している。 今回のハイプ・サイクルは、（1）ワークプレース・インフラストラクチャの近代化、（
技術力だけで相手を「マウンティング」、極めて幼稚かつ残念な風土を変えよ
IT企業やIT部門は技術力を発揮してなんぼである。技術力で存在価値を高めようとする。そのカルチャーはある意味で健全である。IT業界やIT職種の正しい発展を後押しすることにもつながる。 一方、技術力だけで初心者や中途採用者をマウンティング（優位性の誇示）するのは問題だ。さらにひどいと、顧客や取引先まで小ばかにするような態度をとる。これが一部の人の特異な行動ではなく、職場やチームの複数名がマウンティング気質であったり、上長がそのような性格の持ち主だったりすると、職場の性格そのものが問題となる。つまり、性格の悪い職場のオーラをまとい、悪臭を放ち始める。 マウンティング文化の人が部門長や管理職だったり、いわゆるスタープレーヤー的な存在だったりする職場はタチが悪い。職場が技術で相手を殴る行動を正当化しているようなものだからである。 なぜ技術力だけで他者をマウンティングするような、「性格に難あり」な人
コードが読めなくなったOSSを再生させるまで。スライドツール「Marp」作者の背水の学び直し【フォーカス】 レバテックラボ（レバテックLAB）
TOPフォーカスコードが読めなくなったOSSを再生させるまで。スライドツール「Marp」作者の背水の学び直し【フォーカス】 スライド作成ツール「Marp」開発者 服部 雄輝 2014年、株式会社Speeeに新卒入社。サーバーサイドエンジニアとしてキャリアをスタート。在籍中の2016年にMarpを個人プロジェクトとして開発し公開。2021年に同社を退職後、スタートアップ支援等を経て、同年10月より株式会社YAGOにJoin。リードエンジニアとして主にフロントエンド開発に従事。現在もMarp Teamとして、Marpの開発を継続している。 X:@y_hatt GitHub:https://github.com/yhatt Marp公式サイト：https://marp.app/ 「ある日、自分が書いたはずのコードを読めなくなったんです」――。 こう語るのは、Markdown記法にて、プレゼンテー
VS Code、GitHub CopilotのMCPでStreamable HTTP・画像出力に対応 〜再利用可能な指示ファイル・プロンプトファイルの設定や、クイックフィックスでHTML・Markdownの代替テキストの生成も | gihyo.jp
VS Code、GitHub CopilotのMCPでStreamable HTTP・画像出力に対応 〜再利用可能な指示ファイル・プロンプトファイルの設定や、クイックフィックスでHTML・Markdownの代替テキストの生成も Visual Studio Code（以下VS Code）は2025年4月の更新で、GitHub Copilotに組み込まれているMCPにおいてStreamable HTTPと画像出力に対応した。これにより、MCPサーバーとの接続にStreamable HTTPを使えるようになり、また画像生成に対応していれば画像を出力できるようになった。 GitHub Copilot in VS Code April release (v1.100) - GitHub Blog April 2025 (version 1.100) - Visual Studio
プログラミングを学んでもムダに…最新データでわかった｢AIに奪われた仕事｣｢最大の犠牲者｣とは 同じ業界でも"職種"で明暗が分かれる結果に… (2ページ目)
プログラミングを学んでもムダに…最新データでわかった｢AIに奪われた仕事｣｢最大の犠牲者｣とは 同じ業界でも"職種"で明暗が分かれる結果に… また、2023年にギットハブが実施した調査では、米国を拠点とするソフトウェア開発者の92％が「仕事内外でAIコーディングツールを使っている」と回答している。これらのデータから、AIによるコーディング支援が業界全体に急速に広がり、すでに当たり前の開発手法として根付きつつある状況がうかがえる。 消えるプログラマー、残るソフトウェア開発者 もっとも、IT業界全体が同じ影響を受けているわけではない。ワシントンポスト紙の調査結果によれば、プログラマーの数が大きく落ち込む中、「ソフトウェア開発者」の職は0.3％のわずかな減少にとどまっている。 米国政府の職業分類において、プログラマーは「ソフトウェアやウェブ開発者、あるいは他者が作った仕様書に基づいて作業を行う」
プログラミングを学んでもムダに…最新データでわかった｢AIに奪われた仕事｣｢最大の犠牲者｣とは 同じ業界でも"職種"で明暗が分かれる結果に…
プログラマー数は「インターネット普及以前」の水準に減少 アメリカのプログラマー数が、1980年以降で最低水準まで減少している。過去45年間でアメリカ全体の労働力が約75％も増えたのに対し、プログラマーは大幅に減少した。生成AIに職業を奪われるとの懸念がここ数年で声高に叫ばれていたが、懸念が現実になっていることが数字として示された。プログラマ以外の職種へも波及しそうだ。 米ワシントンポスト紙が3月14日に報じたところによると、コンピュータープログラマーの雇用数は過去2年間で27.5％も減少したという。この減少割合は同職種の歴史上最も深刻なものだ。アメリカ労働統計局の調査では、420以上の職種中、最も大きな打撃を受けた10職種に入っている。 Claudeを提供するAnthropic社が発表し、ワシントン・ポスト紙のデータ部門がまとめた情報を基に作成。生成AIに寄せられた全てのクエリ（質問）につ
GitHub Copilot プレミアムリクエスト制限適用開始日を2025年6月4日に変更 - 6月6日追記
6月6日追記：プレミアムリクエストの課金は近日開始予定です。詳細はこちらのドキュメントをご覧ください。（ドキュメントの英語ページに最新情報が掲載され、日本語ページはその後に更新されます。） GitHub Copilotプレミアムリクエスト制限1の適用開始日を2025年6月4日に変更いたしました。 現在、プレミアムリクエストの可視化と管理機能の強化を進めており、ご利用状況や上限、費用を開発者の皆さまご自身で把握・制御できるようにすることを目指しています。 6月4日まではこれまで通りプレミアムモデルをご利用いただけます。 5月下旬より：VS Code、Visual Studio、JetBrains IDEs、およびgithub.comでプレミアムリクエストの使用量が表示されるようになります。これは使用量を表示するのみで、その時点では課金や制限のためのトリガーにはなりません。 6月4日より：すべ
ポストモーテムを理解する - Qiita
はじめに こんにちは、webエンジニアの@an_sonyです。 最近、障害対応の振り返りをしていた時に「ポストモーテム」という手法を初めて知りました。これまで「どうやったら良い振り返りができるのか？」と悩んでいた自分にとって目から鱗の知識ばかりでしたので、整理のためにまとめてみます。 ポストモーテムとは？ SRE サイトリライアビリティエンジニアリング1によると、インシデントとそのインパクト、その緩和や解消のために行われたアクション、根本原因（群）、インシデントの再発を避けるためのフォローアップのアクションを記録するために書かれるドキュメントを指します。 言い換えると、失敗（障害）から学び、再発防止策を決める活動です。 障害報告書との違い 障害報告書と内容が似ていますが、ポストモーテムは読者と目的が違います。 障害報告書は、障害発生によって不利益が生じたユーザーに対して、その説明をするため
AI駆動開発組織の運営を1年ほど取り組んで得た学び9選 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに こんにちは。主に XにてAI駆動開発について発信している熊井悠 です！ さて今回の記事ではAI駆動開発の組織を1年ほど運営してきた経験を踏まえて失敗や学びを共有したいと思います。 補足：AI駆動開発 AI駆動開発とは AIソリューション（CursorやWindsurfなど）を利用したシステム開発の通称です。最近は書籍も増えており一般化しつつある用語ではあります。 主に2024年の春頃からAI駆動開発組織として受託開発プロジェクトを中心にシステム開発に取り組んできました。1人での開発ではなくAIコードエディタ(Cursor)を開
Cursorで要件定義がエラいスムーズになった話 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? AI搭載エディタCursorを色々と試しているのですが、これが非常に興味深いです。 普段の開発業務はもちろん、少し工夫することで、要件定義のような上流工程も大幅に効率化できるのではないか？という気づきがありました。 本日はその試みについて、私が行った具体的なプロセスと合わせて共有できればと思います。 概要 不動産テック業界に限らず、SaaS開発などに携わっていると、日々さまざまな要望が寄せられますよね。 「ここにこんな機能を追加したい」「あの画面のここをこう変更してほしい」といった具合です。 そして、それらを適切に実現するためには、まず
知ってるようで知らない YAML のご紹介 - NTT docomo Business Engineers' Blog
はじめに こんにちは、イノベーションセンター テクノロジー部門の小倉 (@Mahito) です。 普段は Engineer Empowerment Project のリーダーとして、エンジニアのはたらく環境を良くする取り組みや NTT Tech Conference や勉強会などのエンジニアが楽しく働くための取り組みをしています。 今回は社内で行った TechNight というイベントで発表した YAML の文法についての話を記事にしたものです。 もともとの発表は、YAML の記法について調べてるうちに「YAML こんなこと出来るのか」となったのでまとめたものでした。 YAML とは 公式サイト (The official YAML Web Site) ではこう書かれています。 YAML is a human friendly data serialization standard for
エンジニア向けCursor勉強会のハンズオン資料公開！ —— Rules、Doc、MCP、音声入力との連携も - SmartHR Tech Blog
こんにちは！タレントマネジメントプロダクト開発本部の horiyu です。 SmartHRでは、Cursor、Visual Studio CodeのAgent Mode、Clineなど様々なAI開発支援ツールの活用に積極的に取り組んでいます。 本記事では、社内で開催したCursor勉強会の内容を紹介します。 Cursorの活用については下記の記事でも紹介していますので、ぜひご覧ください。 tech.smarthr.jp 資料 以下の資料は、主に社内のエンジニア数名と新卒の方々、希望してくださった方々向けに開催したCurosr勉強会のものです。 フィードバックをいただいたのち、社内のエンジニア全体向けに実施させていただく予定です。 実際のハンズオンの内容も盛り込んでいますので、ぜひお手元で試しながら読み進めてください。 補足説明 実際のハンズオンでは社外に公開できない画面共有のデモがいくつか
AtCoder Library を読んでアルゴリズムを勉強：DSU（union-find） - Qiita
競技プログラミング AtCoder では、コンテストでよく使うアルゴリズムをライブラリにした AtCoder Library (ACL) を公開していて、特に C++ ならコンテスト内で利用できます。 私は Ruby を使っているため直接は利用できず、ライブラリを模写する必要がありました。その過程で学んだアルゴリズムを整理してまとめます。 今回は disjoint set union (DSU) です。 union-find や素集合データ構造の名称のほうが一般的なようです。グラフでのイメージがしやすく、アルゴリズムも読みやすく、勉強していて楽しかった記憶があります。（ACLの模写で最初に選びました） AtCoder Library の dsu ソースコード ドキュメント 参考文献 Zvi Galil and Giuseppe F. Italiano, Data structures an
強連結成分分解の意味とアルゴリズム | 高校数学の美しい物語
有向グラフにおいて 「お互いに行き来できる ⟺ \iff⟺ 同じグループ」を満たすように頂点をグループ分けすることを強連結成分分解と言います。 例えば図において頂点 aaa から ccc ，ccc から aaa はそれぞれ矢印をたどっていけるので同じグループ（強連結成分）に属します。一方，頂点 ddd から ccc へのパスは存在しないので，ccc と ddd は異なる強連結成分に属します。 図の場合，強連結成分分解は {{a,b,c},{d,e},{f},{g}}\{\{a,b,c\},\{d,e\},\{f\},\{g\}\}{{a,b,c},{d,e},{f},{g}} となります。 前提知識として深さ優先探索が必要です。→深さ優先探索と幅優先探索 適当な頂点から深さ優先探索を行う，その際各頂点 vvv に対して頂点 vvv から進めなくなった順番 t(v)t(v)t(v) を
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AIコード生成の幻覚は「エージェント型」で減少、トレンドマイクロが調査
OpenTelemetry Specification 1.47.0
OTLP Specification 1.7.0
Trace semantic conventions
ジュンク堂書店池袋本店 PC書担当 on X: "4/23新刊：ISBN978-4-06-539218-8 講談社『ヒューリスティック探索』陣内佑著 50冊入荷 https://t.co/BpkhG0ZbHh"
