【特集】メモリ8GBで仕事なんて無理……そう思っていた時期が僕にもありました ～3週間、メモリ8GBで仕事した結果 - PC Watch
なぜ、ループエンジニアリングの普及がウォーターフォール開発を復活させるのか？
はじめに 生成AIによるソフトウェア開発は、当初、自然言語で作りたいものを伝えれば、AIがコードを書いてくれる方向へ進むと考えられていました。厳密な仕様書や詳細な計画を先に作らず、生成された画面や動作を見ながら、その場で指示を追加していく開発です。しかし、AIコーディングエージェントを本格的な開発へ投入すると、事情が変わります。AIが実装、試験、修正を自律的に繰り返すループエンジニアリングでは、AIへ仕事を渡す前に、目的、作業範囲、設計方針、検証方法、完了条件、停止条件を明確にしなければなりません。 ループエンジニアリングという言葉は、2026年6月ごろから広く使われ始めました。AIへ一回ずつ指示を出す技能から、AIが継続的に作業できる仕組みを設計する技能へ、開発の重点が移り始めたことを表しています。名称には「ループ」とありますが、開発はアジャイルには進みません。AIの内部では高速な試行錯
職場のPCで雑に使ってるCopilotくん、嘘が多くて信用ならんのがあるが、まず..
職場のPCで雑に使ってるCopilotくん、嘘が多くて信用ならんのがあるが、まず話がおもんない。 自分のスマホで使ってるチャッピーちゃんのほうが、同じ話題振ってもちゃんと話がおもろいんだよな。
音声AIはなぜすぐに返事できるのか？OpenAIが「GPT-Live」の仕組みを解説
OpenAIが、人間との会話に素早く反応する音声AI「GPT-Live」を支えるリアルタイムシステムを約6カ月で構築した方法を公開しました。利用者とAIが同時に話せる仕組みや、複雑な処理を別のAIに任せながら会話を続ける設計、通信開始までの待ち時間を短縮する技術が解説されています。 How we built a realtime system for responsive voice AI in six months | OpenAI https://openai.com/index/continuous-voice-interaction-with-gpt-live/ 音声AIと話している途中で回答が始まったり、話し終わってから長い沈黙が続いたりすると、会話は不自然になります。従来の音声AIは利用者の発言終了を検出してから回答を生成していたため、判定が早ければ話を遮り、遅ければ返事も遅れ
AIで仕事を効率化したら、なぜか僕の仕事だけ増えた話
こんにちは。 突然ですが、みなさんは仕事を効率化していますか？ 僕はしていました。 めちゃくちゃしていました。 AIが世の中で騒がれ始めた頃から、「これは仕事のやり方が根本から変わるぞ」と思って、画像生成AIや文章生成AIを試し、社内業務に応用できそうな方法を検証し、結果を資料にまとめ、周囲に共有していました。 「この作業、今まで2時間かかっていたけど、AIを使えば30分になります！」 「この工程、自動化できます！」 「こういう使い方をすれば品質を落とさず工数を削減できます！」 などと、意気揚々と報告していたわけです。 今思えば、だいぶ元気ですね。 当時の僕は、役に立つ情報を共有すれば、当然みんな喜ぶと思っていました。 会社の生産性が上がる。 同僚の負担が減る。 自分も「よくやった」と評価される。 全員が幸せになる。 いわゆる「三方よし」です。 ところが、実際にはそうなりませんでした。 仕
エンジニアよ、商談に出よう - Repro Tech Blog
Reproでエンジニアをしている下村です。 自分はずっとプログラマとしてやってきました。最近はPdM的な動きも増えましたが、今でも機能の設計をして、コードを書いて、レビューもする、いわゆる現場のエンジニアです。 そんな自分が、この1年ほど「商談」に出るようになりました。Reproの導入を検討されているお客さんとの打ち合わせに、開発側の人間として同席する、あれです。最初は「エンジニアが商談に?」と自分でも思っていたのですが、実際に出てみると、これがエンジニアにとってかなり価値のある体験でした。この記事では、なぜ今エンジニアが商談に出る意味があるのか、そして出てみて何を得たのかを書いていきます。 なぜ「今」なのか まず、なぜ「今」この話をするのか、というところから。 コードを書くこと、ものを作ること自体は、AIによってどんどん安価になってきています。作ること自体は、かなりの部分がコモディティ化
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