なぜ「Claude Codeに行く、その前に」なのかClaude Codeは、とても強力なエージェントツールです。ローカルファイルを編集でき、コマンドを実行でき、Git操作やMCP連携まで扱えます。実際、開発寄りの業務に限らず、あらゆる業務に適用できるエージェントツールの最有力な選択肢になってきています。 ただし、強い権限を持つツールは、そのまま業務に入れると、考えておくべきことも増えます。どのファイルまで触ってよいのか、社外秘情報や顧客情報をどう扱うのか、意図しない変更が起きたときにどう説明するのか。特に非エンジニアを含む組織展開では、便利さだけではなく、権限設定や運用の説明が必要になります。 今回あえて「Claude Codeに行く、その前に」と置いたのは、Code系のツールを否定したいからではありません。 むしろ逆で、強力なツールに進む前に、まずはAIと一緒に業務を進め、どこまで任せ

「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

はじめに こんにちは！Acsim 開発チームの笹沢です。 AI 駆動開発の浸透でコードの生産量は飛躍的に増えました。一方、人間がレビューに割ける時間は変わらないため、レビュー待ちで PR がスタックする場面が以前より増えていきました。 私たちのチームでは「人間のレビューを必須とするもの」と「AI レビューで OK とするもの」を線引きし、セルフマージ制度として日々の開発に組み込みました。直近では PR の 約 8 割が人間レビューを介さずにマージできています。マージまでのリードタイムも短縮されています。 この記事では、セルフマージ制度の設計と運用上の工夫、導入後の変化を紹介します。AI レビューが十分使えるレベルになった今、自チームのレビュー運用を見直したい方の参考になれば嬉しいです。 すべての PR に人間レビューは必要か 最近の AI レビューはコード品質の担保という意味では十分使える

こんにちは アクセンチュア北海道オフィス所属の唐津です。 1年ほど前にPMPを取得しました。取得して意味あったな～というのと、最近周りでPMPを取ろうとしている人がいるので、「攻略法」と「取得する意味」を改めて言語化しようと思った次第です。 ただし具体の勉強法（この参考書が役にたった、こういう学習Cycleが良かった）とかは書いてないのであしからず。 この記事は、これからPMPを取ろうとしている人たち、そしていま勉強中で「この量、本当に全部覚えるの…？」と手が止まりかけている人に向けて書いています。受験してから読む記事ではなく、受験準備のど真ん中で読んでほしい記事です。 私自身、PMPを受ける前は学習の範囲が広すぎて胃もたれしそうでしたが結局のところ、 PMPは、暗記で受かる試験ではなかった。世界観の理解で受かる試験。 問題集を周回していたときには見えなかった景色が、「あ、そういうことか」

話題の人気ブログ「おい、」シリーズの著者で、ソフトウェアエンジニアのnwiizoさんによる新連載「生産性を取り戻せ」が始まります。この連載では「仕事の生産性」をあらゆる角度からとらえ、チームで生産性を高めていくためのヒントを探っていきます。 第2回のテーマは「なぜKPIを達成しているのに、チームの生産性は壊れるのか？」です。生産性を「計測」するという行為は、一見理にかなっているように見えますが、実は生産性を壊す「脅威」でもあります。 はじめに 2週間に一度の振り返りミーティング──スプリントレトロスペクティブと呼ばれる場の午後だった。 チームの作業量を示す数字が、2回連続で下がっていた。この数字はベロシティと呼ばれ、タスクごとに振られたポイントの合計で表される。 マネージャーがグラフを画面共有した。右肩下がりの折れ線。「なぜベロシティが落ちたのか、チームで話し合いたい」。全員がカメラの前で

はじめに この記事は、先日Rehab for JAPANのエンジニア月次定例で話した内容の外向け版です。社内向けに用意したスライドをもとに、要旨をあらためて整理し直しました。 テーマは「これからのITエンジニア」。AIコーディングが実務で使えるものになってきた今、エンジニアの仕事は「コードを書く人」から「AIとプロダクトを動かし、成果に責任を持つ人」へと、少しずつ移り始めているのではないか、という話です。 話しながら、自分自身にも同じ問いを投げかけているような感覚がありました。「このままの働き方でいいのか」を、個人と組織の両方に置いてみた、という位置付けに近いと思います。似たような迷いのなかにいるエンジニアやテックリード、EM、CTOの方に、少しでも参考になればと思い公開することにしました。やや長めですが、気が向いたタイミングで読んでもらえればと思います。 AIコーディングは、もう「補助」

ボトルネックを見つけて解消する。それで問題は解決するはずでした。 しかし実際には、別の場所にボトルネックが現れ続けます。その繰り返しの中で、問題はやがてコードや工程ではなく、「人と人の間」に移っていく。 TOC（制約理論）の考え方から出発し、複雑な組織における問題の捉え方と、「視点を動かす」という立ち振る舞いを掘り下げます。 ボトルネックを見つけたい ボトルネックが移動する 問題の種類が違う──工場から熱帯雨林へ 複雑な現場でどうするか──着眼大局、着手小局 分解した瞬間に壊れるもの 信頼貯金を育てる おわりに──視点を動かす 信頼貯金で変化に対応する ボトルネックを見つけたい 予算が足りない。時間がない。その割にやることが多過ぎる。 開発の現場で日々直面するこうした問題には、ある共通点があります。問題が「見えている」ということです。誰が見ても「ここが詰まっている」と分かる。テストが手作業

「Claude Codeを使い始めたけど、毎回同じような指示をプロンプトに書いている気がする…」と感じていませんか？ Claude Codeは素のままでも強力ですが、Skillsを使うことで繰り返しの作業を自動化し、開発のルーティンをまるごとコマンド一発に変えることができます。この記事では、開発の自動化に特に役立つSkills 5選を、具体的な使いどころとともに紹介します。 「毎回同じプロンプトを書くのが面倒」「チームの開発フローを統一したい」と感じているエンジニアに、特に読んでほしい内容です。 結論：Skillsは「賢いマクロ」ではなく「文脈を持った自動化」 一般的なマクロやシェルスクリプトは、決められた手順を機械的に繰り返すだけです。でも Claude Code の Skills は違います。プロジェクトのコンテキストを理解した上で、状況に応じた判断をしながら自動化を実行してくれます。

IPUSIRON（イプシロン） 1979年福島県相馬市生まれ。相馬市在住。タイトルにある「ミジンコ」は、サインに添えて素早く描けるシンプルなイラストとして採用したものであり、同時に「常に初心を忘れない」という自戒も込めている。2001年に『ハッカーの教科書』（データハウス）を上梓。情報・物理的・人的の観点から総合的にセキュリティを研究しつつ、執筆を中心に活動中。その集大成として2026年1月に『サイバー忍者入門』（翔泳社）を刊行。主な著書に『ハッキング・ラボのつくりかた 完全版』『暗号技術のすべて』（翔泳社）、『ホワイトハッカーの教科書』（C&R研究所）などがある。 X：@ipusiron　GitHub：ipusiron　ブログ：Security Akademeia　著書『暗号技術のすべて』　著書『ハッキング・ラボのつくりかた 完全版』　著者記事一覧 はじめに 本連載「ミジンコの読書案内」

本業や副業で Claude Team を導入する機会があったので、初期設定や使い方、SSO・監査ログの注意点など、法人利用で押さえておくべきポイントを情シス目線でまとめています。Claude Console や Pro/Max からの移行を検討している方にも参考になれば。 この記事でわかること（忙しい人向け）法人利用は Pro/Max より Team か Enterprise にすべき理由 導入直後に情シスがやるべき 追加使用量・SSO の設定 監査ログ が必要かどうかで Team と Enterprise を使い分ける判断基準 社内に周知すべき モデルの選び方 チャット・Cowork・Claude Code の 使い分け はじめに：どのプランを選ぶべきかClaude には Free・Pro・Max・Team・Enterprise と複数のプランがあります。各プランの違いについては世の中に

AI の技術記事は食傷気味なんですが、さすがにこれは効くと思ったパターンを見つけたので紹介します。 tl;dr プロンプト (skill / slash command) を書いた直後は「これで伝わるはず！」と思うのに、別のセッションで使うと暗黙知が不足していて、再現性がなくなる 思い込みは当人に修正できないバイアスなので、別の AI に実際にやらせて詰まった箇所をレポートさせる これを繰り返す。プロンプトが段階的に洗練される (TDD のテストと同じ位置づけ) 実際に手元 8 個の skill で試して、初稿 50 点が (AI 主観で) 80〜90 点まで上がった。ただし、モデルを変えての評価してないので、過剰に適応している可能性はある。 自分が書いたプロンプトを評価していますか? 自分は大学時代に暗黙知の研究をしていたのだが、世の人々は主観バイアスを過小評価している。また、AIは人間

TL;DR PrismMLの1-bit LLM「Bonsai-8B」(1.07GB) をRTX 4080 (16GB) に 8プロセス同時起動 できた 1台で260 tok/s、8台同時リクエストでも全台が2秒以内に応答 アンサンブル推論（7台で回答→1台で統合）を試したが、精度は +1.7pp でほぼ誤差 ファンアウト検索（質問分解→並列深掘り→統合）は構造化に強いがコンテキスト制約がボトルネック 「精度向上」より「1枚のGPUで8並列サービング」が本当の価値 きっかけ：「アンサンブルできるのでは？」 LLMの精度を上げる手法として「複数のモデルに同じ質問を投げて多数決を取る」アンサンブル推論がある。論文では有効性が示されているが、実際に試すには同じモデルを何台も同時に動かす必要がある。 通常の8Bモデル（Q4_K_M量子化）は1台で約5GBのVRAMを使う。RTX 4080の16GBで

本書は、シニアマネージャーとして成功するために必要な能力、ツール、技術について体系的に解説します。まず、シニアポジションの定義を明確にし、各ポジションが果たす役割を理解します。次に、時間とエネルギーを効率的に使い、同僚や部下、上司との共生関係を築き、有効なコミュニケーションアーキテクチャを構築するといった、さまざまなツールボックスを充実させるアイデアを紹介します。そして、組織全体の戦略の磨き方、その戦略を実現するエンジニアリング戦略や予算の効果的な使い方、好況時と不況時のリーダーシップのあり方についても考察します。 最高のリーダーとなり、自身の最終的なキャリアの目的地にたどり着くための実践可能なフィールドガイドです。

弊社アクティブゲーミングメディアのゲームパブリッシングブランドPLAYISMは『両手いっぱいに芋の花を』を配信中だ。対応プラットフォームはPC（Steam）/Nintendo Switch。 『両手いっぱいに芋の花を』は3DダンジョンRPGだ。本作の舞台となる世界は土壌汚染が広がっており、人類社会が脅かされている。しかし、とあるひなびた島の迷宮の最下層に、土壌汚染の影響を受けずに育つ特別な種が保管されているという。プレイヤーは3人パーティーを編成し、地下迷宮の攻略を進めていくことになる。 本作は種族や職業などを選び、パーティーメンバーをキャラメイクすることが可能だ。ナイトやレンジャー、シャーマンなど8種類の職業から3人を選び、チームを編成。メンバーの組み合わせと育成方針次第で、戦術も大きく変化していく。また迷宮はシンボルエンカウントとなっており、戦闘が終了するごとに体力が全回復する仕様。全

全てはAIエージェントに最適化されていく。Anthropicは4月14日、Claude Codeのデスクトップアプリを刷新し、複数のClaude Codeセッションを並列で扱いやすくした。Pro、Max、Team、Enterpriseプランユーザー向けに提供される。 「同時にいくつもの作業を走らせる」ことを前提にUIを再設計したのが特徴。新しいサイドバーでは、進行中と最近のセッションを一覧で管理でき、複数のリポジトリをまたいでリファクタリング、バグ修正、テスト作成といった作業を並列で進めやすくなった。プロジェクト別やステータス別の絞り込みにも対応し、PRがマージまたはクローズされると自動でアーカイブされる。 開発者は1つの依頼を投げて待つのではなく、複数のタスクを同時に走らせ、途中で軌道修正し、差分を見て判断する“オーケストレーター”になっているという実際に即したアップデートだ。 アプリ内

最近、周りでChatGPTから「Claude（クロード）」に乗り換える人が急増しています。 なぜ、これほどまでに注目されているのか。 それは、Claudeが単に「物知りなAI」である以上に、人間の意図を汲み取る能力が非常に高く、「空気が読める秘書」のように振る舞ってくれるからです。 「AIって何ができるの？」という初心者の方から、一歩進んだ効率化を求める方まで。今すぐ試したくなるClaudeの活用術をまとめました。 そもそも、Claudeは何がすごいの？多くの人がClaudeを支持する最大の理由は、「自然な会話」と「読解力」にあります。 ほかのAIに比べて、機械っぽくない温かみのある文章を書くのが得意で、長大な資料を読み込ませても「要するにこういうことですよね？」と的確なポイントを外しません。 ChatGPTやGeminiとの違いを主観的にまとめてみました。 Claude、ChatGPT、

「この前話したこと、覚えてないの？」 AI秘書と毎日やりとりしていると、こんなモヤッとした瞬間に出くわすことがあります。昨日の議論をゼロから説明し直す。一方で、もう関係ないはずの3ヶ月前の話を引きずっている。覚えてほしいことを覚えてくれない。忘れてほしいことを覚えている。 この噛み合わなさの正体が、ずっと気になっていました。 UbieでプロダクトデザイナーをしているHatakeです。日々のデザイン業務に加えて、AI秘書（AIエージェント）の設計と活用にも取り組んでいます。今回は、認知科学の「記憶」を学んだことで、自分のAI秘書がまるで別物に変わった話を書きます。 この記事では、あなたのAI秘書にも今日から同じ仕組みを入れられるスターターキットと、Claude 等にそのまま渡して自分専用の記憶設計を作れるプロンプトも公開しています。 壁：AI秘書の記憶が"腐って"いた自分もUbieの社員の多

ダウンロードはこちら これまでシステム開発において、「C」「C++」は標準的なプログラミング言語として機能してきた。しかし、これらの言語が構造的に抱えるメモリ管理の脆弱（ぜいじゃく）性はインシデントの引き金になりやすく、企業が直視すべき深刻なビジネスリスクへと発展している。 実際に、MicrosoftやGoogleといった大手ITベンダーは、C／C++で開発した膨大なシステムを抱えながらも、中核コンポーネントの「Rust」移行を戦略的に推進している。こうした企業が学習コストを払ってでも新言語への投資を決断したのは、インシデント対処にかかる費用の削減や、システム全体の安定稼働という明確な「実利」を見据えているためだ。 本資料は、Rustがもたらす技術的な優位性に加え、長期的な運用コスト（OPEX）の削減や、優秀なエンジニアの確保といった組織的メリットを解説する。「なぜ今、Rustへの投資が必

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