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実際の画面とは異なるサンプルイメージです チームのSlackにAI社員を3人常駐させています。 社員5人で、2週間動かしました。 誤解を招きそうだからちゃんと書いておきます。 2週間です。半年でも1年でもなく、2週間。 それでも書きたくなるくらいのことが起きたので、この記事を書いています。 SIerの大規模開発で扱う資料は毎週溜まります。 仕様書の背景、顧客の痛点、過去の判断の残り香。 新しく参画したメンバーは、これを数週間かけて読み込むのがいつもの景色です。 そこに、このAI社員3人が入りました。 すると、2年目のメンバーが参画1週間でSKILLを直し、2週間で設計根本に疑問を出してきた。 正直、びびりました。 自己紹介・大規模現場の話を軽く 私はNTTデータグループ 技術革新統括本部のITアーキテクト(課長代理)で、大規模システムのモダナイゼーションに携わっています。 全社の高難度案件
高円寺メタルめしのヤスナリオです。 手軽でウマい、安い、ストックもしやすいインスタントラーメン。今回はそんな1人メシの頼れる味方で外メシ感、それもちょっと異国メシ感を楽しめるアレンジレシピを紹介します。 用意するのはみそラーメンに鶏肉、もやし、そしてクミンパウダーだけ。慣れ親しんだ味が、ガツンとエキゾチックに化けますよ! ヤスナリオの「鶏ともやしのみそクミンラーメン」 【材料】1人分 【調理時間】約7分 インスタントみそラーメン(付属のスープ、調味料も使用) 1人分 クミン(パウダー) 適量 鶏もも肉(こま切れ) 100g もやし 1/2袋(100g程度) 水 500ml程度(使うラーメンの規定の量) 作り方 1. フライパンに鶏もも肉を入れ、クミンを3~4ふりして全体にまぶします。 2. 中火にかけて、肉の色が変わり火が通るまで2分ほど炒める。 こびりつくのが気になる場合は、フライパンに
2008年、とある殺人事件を特集したドキュメンタリーが放送された。その中に、不気味な11秒間の映像が差し込まれていたという。 18年前、あるテレビ番組が放送された。 タイトルは「未解決事件を追って~瀬村家事件の謎~」 住宅街で起きた殺人事件の謎を追う、5分間のドキュメンタリーだ。 その中に、不可解な映像が映っていたという。 はじまり 3月上旬。 テレビ局に勤める女性から連絡が届いた。 彼女の名前は士倉依織しくら いおりさん。 ドキュメンタリー専門のディレクターだという。 彼女が制作した番組の一覧を見ると、知っているものがあることに気づいた。 中でも、昨年放送されたこの番組は衝撃的だった。 恋人に薬物を強要されたにも関わらず、彼を守るために黙秘を貫いた元服役囚へのインタビュー。 士倉さんは丁寧、かつ的確な取材によって彼女の本音を少しずつ引き出していった。 絞り出すようなその一言が、今も耳に残
提案を始めると、生成 AI による成果物作成の高速化と意思決定への集中に期待の声をいただき、一定の効果も実感いただけました。その一方で、見逃せない反応もいくつかありました。 AI エージェントに業務を任せるのは、BCP の観点で危険である。我々のビジネスは止まることが許されない AI BPR を実施してみたが、予想した解決策の枠内にとどまった。これまでの検討に比べて大きな進歩を感じない いずれも正当な主張に思えます。しかし、事業継続性については人間にプロセスを残しても体調不良や欠勤によるリスクがあります。止まることが許されないならば本来 AI エージェントの活用は合理的なはずです。後者は、課題と解決策について常日頃考えている担当者であれば妥当な評価です。一方、生成 AI の提案を批評家目線でとらえて共創相手として扱っていない点が気がかりでした。 表面的なフィードバックは多様ですが、深層に共
docker run -it --name hf python:3.14 bash apt update apt -y install vim pip install transformers torch from transformers import pipeline pipe = pipeline(task="text-generation", model="distilgpt2") print(pipe("Hello")) Can I Run AI locally? 概要 https://www.canirun.ai/ WebGPU などの技術を用いてアクセス元 PC のスペックを調べ、スペックに応じたモデルをリストアップしてくれるサイトです。 ダウンロードサイズやメモリ消費量・速度などの目安も提示してくれます。 Llama.cpp 概要 LLaMa, Mistral, Gemma
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
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。
1830年頃、わずかな夜の明かりを得るためには、約3時間の労働が必要でした。しかし1992年ごろにはそれが1秒にも満たない労働ですむようになったと言われています。ロウソクから白熱電球、蛍光灯へという技術的発展が、光を劇的に安くしたのです。 そうして光が安くなったとき、人は同じ量の光を単に安く買って終わり――ということにはなりませんでした。 人々は、かつて置こうとも思わなかった場所にまで光を置き、街路、工場、看板といった、社会のあらゆる場所に安くなった光を敷き詰めていきました。そうして、工場は曇りや雨の日にも稼働することができるようになったり、深夜営業や夜の読書といった新しい活動が可能になったのです。 そこで儲けたのは、光を提供した会社だけではなく、それをうまく使った会社でした。 では、ソフトウェアや知能が安くなったとき、私たちはそれをどのように使うのでしょうか。 生成AIによる大きな変化は
タイムラインで話題となっていた「Living Documentation: Continuous Knowledge Sharing by Design (English Edition)」ざっと読んだ。AIは使っていない(機械翻訳は使った)。というわけで、ざっくり理解したことをメモしておく記事。 Living Documentation: Continuous Knowledge Sharing by Design (English Edition) 作者:Martraire, CyrilleAddison-Wesley ProfessionalAmazon 全般的な感想 各章の覚書 Chapter 1: Rethinking Documentation Chapter 2: Behavior-Driven Development as an Example of Living Spec
70Bパラメータのモデルをfp16で動かすには約140GBのVRAMが必要です。RTX 4090が6枚相当になります。クラウドGPUのレンタルも時間単価が高く、常時利用には向きません。 この余剰GPUを集約して1つの推論基盤にするのがmesh-llmの着眼点です。 技術的な仕組み:2つの並列化戦略 mesh-llmはモデルの種類を自動判定し、最適な並列化戦略を選択します。この自動選択がmesh-llmの核心であり、ユーザーは並列化方式を意識する必要がありません。 パイプライン並列(Dense Model向け) Llama系やQwen系のDenseモデルに適用される方式です。モデルのレイヤーを複数ノードに分割し、データを順番に流していきます。 データの流れは次の通りです。 入力トークンがノードA(前半レイヤー担当)に送られる ノードAが中間表現(hidden states)を計算し、ノードB
はじめに こんばんは、mirukyです。 2026年3月31日、npmの Axios パッケージ(週間1億ダウンロード)がサプライチェーン攻撃を受けました。攻撃者はメンテナーへの標的型ソーシャルエンジニアリングでセッションを乗っ取り、悪意ある依存 plain-crypto-js を注入した axios@1.14.1 と axios@0.30.4 をレジストリに公開しました。このパッケージは postinstall フックで多段階RATを展開し、macOS・Windows・Linuxすべてに対応する本格的なバックドアを設置するものです。影響はOpenAIのmacOS署名パイプラインにまで及び、証明書のローテーションが実施される事態となりました。 OWASP Top 10:2025でも Software Supply Chain Failures(サプライチェーンの障害)が第3位 に新設される
[注意]AIに書かせた記事をそのまま私の方でレビューして掲載しています。 Claudeマーケットプレイスにだしたらまた更新するかも?よろしくおねがいします。 @追記: 2026年4月18日 Claudeのマーケットプレイスに無事公開されました🎉 genshijin@v1.3.0を公開しました。マルチエージェント対応やセキュリティ対応、ベンチマーク更新などを含めています TL;DR caveman: Claude Code向けの英語圧縮スキル。冠詞やフィラーを消してトークン約68%削減 genshijin(原始人): cavemanの日本語最適化版。敬語・クッション言葉・冗長助詞を消してトークン約80%削減 cavemanよりさらに38%少ないトークンで同じ技術的内容を伝達できる なぜそんなことが可能なのか? Claudeのトークナイザと日本語の言語構造に秘密がある はじめに:あなたのCl
Googleは2026年2月26日(米国時間)、AIエージェントの開発と本番運用に関する開発者向けの5つのガイドを無償公開した。これらのガイドは、同社とデータサイエンスコミュニティーのKaggleが2025年11月に共同で実施した、5日間の研修プログラム「5-Day AI Agents Intensive Course」の内容を基にしている。 各ガイドは、設計手順や構成要素を体系化したフレームワークやサンプルソースコードを含む。開発者はこれらのガイドを活用して、自社プロジェクトへの適用を想定しながら学習できる。以下、Googleによる説明を基に、各テーマの背景とガイドの要点を整理する。 1.AIエージェントの基本構造を整理した「Introduction to Agents」 AIエージェントは、大規模言語モデル(LLM)を中核に、タスクの理解から意思決定、外部システムの操作まで自律的に実行
連載目次 AIコーディングエージェントの進化により、自然言語でWebサイトのUI(ユーザーインタフェース)が作れるようになった。しかし実際に使ってみると、「修正を頼むたびにボタンの形が変わる」「ページごとに色のトーンがバラバラになる」といった、デザインの一貫性が保てない問題に直面することがある。 この「AIがバラバラなUIを作る問題」に対し、Google LabsのStitchチームが、2026年3月18日(米国時間)に公式ブログで注目すべき解決策を提示した。それが、プロジェクトのルートディレクトリ(最上層のフォルダ)に置く設計図、DESIGN.mdファイルだ。 DESIGN.mdファイルは、AIが理解するために最適化されたデザインシステム(共通ルール)用のドキュメントである。Markdown(マークダウン:簡単な記号で構造化するテキスト形式)の見出しやリスト構造を活用することで、人間が読
みなさま新年度あけましておめでとうございます。 毎年恒例、「Googleのサービスに課金したいんだけど 全部網羅した比較表がなくて全然わからん」問題に回答する記事、2026年版です。 対象としては個人の趣味/副業用~個人事業主〜小規模組織くらいを想定しています。 いかれたメンバーを紹介するぜ! 候補は下記。 Google One、Google AI Googleドライブが容量いっぱいになると「容量を追加しましょう!」つって出てくるアイツがGoogle Oneです。プランはベーシック、プレミアムの2つ。 Google AIはいわゆる有料版Geminiです。AI Plus、AI Pro、AI Ultraの3つがあります。 なのですが実はOneとAIにはあまり区別がなく、実質的には同じサービスで One ベーシック<AI Plus<One プレミアム<AI Pro<AI Ultraの5つのグレー
NISHIO Hirokazu @nishio 日本の文化の特殊さを語る上で欠かせないのがErin Meyerの研究で、日本はTop-downを強く嫌い自分たちが意思決定のプロセスに関わることを好むが、階層的な組織構造を好む。これはUSとも真逆である。一方中国から見ると「自分たち同様の階層的社会なのにトップに権力がない、謎な国」となる。 pic.x.com/QJl4N2TGS0 2026-04-06 11:54:43 NISHIO Hirokazu @nishio 「ボス個人がチームの意思を決定することができないのに、上位者の意思決定に逆らわない階層主義である」ということが可能なのは、「上位者」が「ボス個人」ではないから。 日本では「空気」「会社」「組織」「チーム」などに人格があるかのような表現がある。「空気が支配する」「会社の意向に逆らう」など。これが日本における上位者。ボス個人がトップ
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