こんにちは！けんすうです。 最近、Manus さんからPR記事の依頼を受けて、張り切って書いてたんですが、 「スプレッドシート系のツールが熱いな」と思って、いろいろ触っていたんですが、機能を紹介するよりも、「Excelの話というより、AIプロダクト全般の本質の話だよな」と思ったことがあったので、書いてみます！ What → Structure → Execution、という3層まず、人が仕事をする時とか、人に頼む時とか、AIに何かを頼むときとかで、、実際に起きていることを分解してみたいと思うんですが、、、 たぶんこんな3層になっています。 What（やりたいこと）：「カフェの損益を知りたい」などのやりたいことがある Structure（中間構造・設計）：何を変数にして、どう関係づけて、どう分解するか、などのExcelなどの設計を考える Execution（実装）：数式やコードを書く、ファイ

「Anthropic（Claudeを作っている会社）、開発が速すぎる」 最近、周りのエンジニアと話していると、この話題がよく出ます。僕も同じことを思っていて、いろいろ調べているうちに、単に「AIを使っているから速い」という一言では説明できない構造があることが見えてきました。 例えば、下記になります。 2026年Q1の3ヶ月で120以上の機能をリリース（18時間に1機能） エンジニア1人あたり1日約5PR（Pull Request、コードの変更を提出する単位） 社内では毎日60〜100回のリリース Claude Coworkは約10日で構築 Claude DesignはOpus 4.7のリリース翌日に公開 普通のソフトウェア開発企業の感覚からすると、明らかに異次元です。この記事では、公開されているインタビューや内部研究、関係者の発言をもとに、「なぜこんなことが可能なのか」というのを調べた限り

１８ｃｍ 藍澤純平 【四季賞新人戦】大手自動車メーカーに勤める新卒３人娘は、同期の男子社員の下半身に興味津々。なかでも佐藤萌葉（もえにゃん）はイケメンの高浜くんにベタボレなのだ。ある晩、同期男子の「大きそうランキング」を作成して盛り上がっていたが、翌日に事件が勃発。ランキング表が、よりによって高浜くんの手に渡ってしまったのだ。それを奪還するため、もえにゃんは男子寮への侵入を決意する。退寮のリスクを背負いつつ、怒涛のミッション開始！

環境設定から並列セッションでのスケーリングまで、Claude Code を最大限に活用するためのヒントとパターン。 Claude Code は agentic coding 環境です。質問に答えて待つチャットボットとは異なり、Claude Code はファイルを読み取り、コマンドを実行し、変更を加え、あなたが見守ったり、方向を変えたり、完全に任せたりしながら、自律的に問題を解決できます。 これはあなたの作業方法を変えます。自分でコードを書いて Claude にレビューしてもらう代わりに、やりたいことを説明すると Claude がそれをどのように構築するかを考え出します。Claude は探索し、計画し、実装します。 しかし、この自律性にも学習曲線があります。Claude は理解する必要がある特定の制約の中で動作します。 このガイドでは、Anthropic の内部チームと、様々なコードベース、

――第1章の制作や評価を経て、第2章となる『キルケーの魔女』ではどのようなコンセプトを立てたのでしょうか？ 村瀬　第1章は『機動戦士ガンダムＵＣ』など、それまでのサンライズ第1スタジオのガンダムシリーズの制作スタイル――とくに3Dの使い方を大きく変えました。『ガンダムＵＣ』の頃は2D（手描き）でレイアウトを取ったものに当てはめるかたちで3Dのモビルスーツを動かしていたのですが、『閃光のハサウェイ』では第1章から（複雑な地形が多い）地上戦が多かったこともあり、レイアウトの段階で3Dを使う方法にシフトしました。僕が監督を務めた他の作品ではすでにそういうことをやっていたので、自然な流れと言えるかもしれません。 ――ガンダムシリーズの映像制作に、村瀬監督が培ってきた手法を取り入れたと。 村瀬　そういう枠組みの転換を、第1章では制作をしながら進めていくことになったのですが、第2章は最初から取り入れて

毛穴改善においてもニキビ編で書いた生活習慣は非常に大事なので、まだ読んでいない方はぜひニキビ編から読んでください。毛穴編も長くなりそうなので前編後編に分けることにしました。Qoo10メガ割が近いので先にスキンケアについて、後編で美容医療について書きます。 毛穴の話をはじめますこれから毛穴に効いたスキンケアや美容医療の話をするんですが、まず前提として私は鼻が超脂性肌、おでこが普通～脂性肌、その他（頬など）が超乾燥肌の混合肌です。そのため、鼻とそれ以外でスキンケアアイテムを分けています。 下は最近の写真。かなり肌改善したものの毛穴の凹凸はなかなか手ごわい。鼻は長年毛穴の黒ずみ（いわゆる「いちご鼻」）、頬は年齢を重ねるにつれ開きやたるみが気になっています。 毛穴の開きについては脂性肌の部分と乾燥肌の部分両方にありますが、肌質によって効果のある成分やアイテムが変わってくる印象です。そのため、自分の

転職・求人情報サイトのtype エンジニアtype ITニュース 年収2500万でも貧困層？ 米マイクロソフトに18年勤務した日本人エンジニアが「日本は健全」と語るワケ NEW! 2026.02.19 ITニュース マイクロソフトお金グローバルAI 「GAFAやMicrosoftに入れば、一生安泰の勝ち組になれる」――。 ビッグテックによる大規模レイオフに驚かなくなってきた昨今、そんな甘い考えでいる人は少ないだろう。しかし、一方でこうも思うはずだ。 「とはいえ、GAFAMに入社できるほどのエンジニアなら相当に優秀。レイオフされたところで、引く手あまたで職に困ることはない」と。 しかし、現実は違うようだ。 2006年に米国マイクロソフト（以下、MS）に入社し、プリンシパル・ソフトウェア・エンジニアという職位にまでのぼり詰めた太田一郎さん。だが、18年の献身が幕を閉じるのに要した時間は、わずか

全身の筋力が次第に衰えていく難病、筋ジストロフィーの治療薬「エレビジス」について、中医協＝中央社会保険医療協議会は保険適用の対象とし、1回当たりの価格を3億円余りとすることを承認しました。国内で公的医…

2019年にスタートした本連載「Innovative Tech」は、世界中の幅広い分野から最先端の研究論文を独自視点で厳選、解説する。執筆は研究論文メディア「Seamless」（シームレス）を主宰し、日課として数多くの論文に目を通す山下氏が担当。イラストや漫画は、同メディア所属のアーティスト・おね氏が手掛けている。X：＠shiropen2 中国科学院などに所属する研究者らがPNASで発表した論文「Long-term effects of forty-hertz auditory stimulation as a treatment of Alzheimer’s disease: Insights from an aged monkey model study」は、40Hzの聴覚刺激を与えることがアルツハイマー病の非侵襲的治療法として有効である可能性を、世界で初めて霊長類を用いて実証した研究

ロシアによる軍事侵攻からまもなく4年。ロシアが占領したウクライナの街で一体何が起きているのか？　NHKスペシャル「臨界世界 戦慄の占領地 “ロシア化”の実態」（1月25日夜9時放送）。海外メディアが入ることすら困難な支配地域の、知られざる現実が見えてきた。（寄稿：NHK木村和穂、NHK松宮健一／全2回の1回目、後編に続く） ◆ ◆ ◆ “ロシア占領地”というタブーに挑んだ 昨年夏のキーウ。私たちはあるジャーナリストの最期について取材をしていた。ビクトリア・ロシチナ（27）。ロシアに占領されたウクライナの街への潜入取材を敢行したがロシア軍に拘束されて1年あまり収容された後、変わり果てた姿で戻ってきたウクライナ人の記者だ。彼女の体には拷問の痕があり、DNA鑑定でようやく本人確認ができたという。前途有望な記者の痛ましいニュースは、世界的にも知られることとなった。

結論 「テストして」って言っただけなのに、AIが自分でバグ見つけて、自分で直して、「違反は切腹」ってルールを自分で追加してきた。 人間、何もしてない。 何を作ったか Claude Code × tmux でホワイトカラー向けマルチタスクツールを作った。 名前は multi-agent-shogun。 戦国時代の軍制をモチーフに、将軍1名・家老1名・足軽8名の階層構造でAIエージェントを統制する。 上様（人間） ↓ 「やれ」 将軍（Claude Code） ↓ 「家老、タスクを分解せよ」 家老（Claude Code） ↓ 「足軽ども、並列で実行せよ」 ┌──┬──┬──┬──┬──┬──┬──┬──┐ │1 │2 │3 │4 │5 │6 │7 │8 │ ← 8人同時に動く └──┴──┴──┴──┴──┴──┴──┴──┘ 足軽（Claude Code × 8） とにかくshogunにぶち

「あいつら、内容の無いことばかり喋ってやがる」と学校や職場の同僚を馬鹿にする人は珍しくない。 世間を知らない学生のセリフかと思いきや、30代、40代の人が同じことをさえずっているのを見てびっくりさせられることもある。ほとんどの場合、こうしたセリフは人望が無い人の口から出てくる。 いつも思弁している人、いつも世界の重要事について考えている人は、世間では少数派だ。 いや、実のところ、「あいつらは内容の無いことばかり喋っている」と言っている本人だって本当はそうなのだ。有意味なこと・重要なことだけを喋る人間など、めったにいるものではない。 仮にいるとしたら、それは事務的な内容や数学の解法のような内容しか喋らない、ロボットじみた人間だろう。 少なくとも、「あいつらは内容の無いことばかり喋っている」などという、内容の無いことをペラペラ喋ったりはしない。 「コミュニケーションの内容」より「コミュニケーシ

「インデックス投資」でバブル化する株式市場、【静かなる強制力】によるインフレ・スパイラルと動き出す巨大マグマ かつて通貨ストラテジストとして市場の動きを分析し、堂島取引所では市場そのものの運営に携わってきた経験もあってか、昨今の株式市場の動きに対して、ある種の「違和感」を感じるようになっています。 それは、企業の業績が良いから株価が上がるという、私たちが教科書で学んだきたことが、最近では通用しなくなってきた、という考えでもあります。 「買われるから上がる、上がるからまた買われる」という、実体を置き去りにした機械的な上昇圧力が、あまりに強すぎるように感じるのです。 この違和感の正体は何でしょうか。 なんか、違和感があるんだけど、なんでだろ？私は、その主犯が皮肉にも、私たち個人投資家の多くが利用している「パッシブ運用（インデックス投資）」の構造そのものにあるのではないかと考えています。 今回は

今回は久しぶりに、研究の話ではなく「数学という分野そのもの」についてお話ししたいと思います。 テーマは、 「数学科に入ったら、学ぶ数学ってどう変わるの？」 です。 高校生の中には、「数学が好きだから大学では数学科に進みたい。でも大学の数学科では、実際にどんな数学を学ぶのだろう？」そんな疑問を持っている人も多いと思います。あるいはそれ以外の方でも、「数学科ってどういうところなの？」と思っている人もいるかと思います。 そこで今回は、大学で数学を教える立場から、数学科で学ぶ数学の特徴について、高校までの数学と比較しながらできるだけわかりやすく説明してみたいと思います。 まずは結論からそれでは本題に入りましょう。「高校までの数学と、数学科で学ぶ数学は何が違うのか？」この問いに対する私なりの答えは、次の一言です。 高校までの数学は「使うための数学」、数学科の数学は「作るための数学」 この言葉の意味を

はじめに 頭の中には手順や判断のポイントがあるのに、それを明文化出来ていない。 その結果、関係者間で前提が共有されないまま話が進み議論がすれ違ってしまう、ということがあると思います。 これは、暗黙知が言語化されていない状態です。 そしてこれは、 AI ≒ LLM を使う上でも同じ課題に直面します。 頭の中にある暗黙知を明文化しないと、 LLM から良い回答は得られません。 この記事で紹介するのは、そういった状態をプロンプトエンジニアリングの力を使って、解決する方法です。 結論 暗黙知の言語化には、"AI に答えさせる"のではなく、AI に質問してもらう（インタビュー型プロンプティング）のが有効です。 なぜなら、自分がまだ言語化できていない前提・判断基準・制約を、AI の質問であぶり出して メタ認知（自分の思考を一段上から見ること） を起こすことができるからです。 本題 なぜ「指示」より「質

「プログラミングが好きなんです。だからITエンジニアになりたいんです」 もし今、かつての私のような若者が目を輝かせてそう言ってきたら、私は静かに首を横に振るだろう。 「コードを書くのが好きなら、趣味にしておきなさい。仕事にするのは、もうやめたほうがいい」 これは、小学生の頃から黒い画面に向かい続け、コードで世界を変えられると信じていた一人のエンジニアからの、少し残酷で、でも正直な思いだ。 コミュ障たちの「最後の楽園」は失われた誤解を恐れずに言おう。LLMが登場する以前、IT業界は私たちのようなコミュ障にとって「楽園」だった。 もちろん、「プログラマーにもコミュニケーション能力は必要だ」という説教は当時からあった。しかし、それは営業職や接客業に求められるものとは、明らかに質が違った。 饒舌である必要はない。気の利いたお世辞もいらない。論理的に仕様を詰め、正確なコードを書くことさえできれば、多

わりと複数の企業のお悩みが、「そもそも生成AIでやるべきでない問い」にチャレンジして疲弊してる。ので説明メモ。 大企業が生成AIを導入してうまくいかないケースの多くは、ツールの性能不足というより、業務設計がズレている印象があります。 もう少し正確に言うと、「AIが苦手な問い」をそのまま投げている。で、当然苦戦しています。 ポイントは大きく2つあります。 完璧性を要求する仕事を、やってはいけない ステップが長く連鎖する仕事も、やらせないほうがいい 順番に解説すると… そもそも完璧性を要求する仕事を、やってはいけない生成AIは確率分布で、未来を予測したり、答えを予測するマシーンです。つまり、「確率的に間違えが発生する」ことは仕様の一部です。 なので、以下のような「そもそも100%の正しさを前提とする業務は苦手」です。 正解が一意で厳密：数式の厳密計算、機械語や厳密仕様のコード生成（1文字違いで