はじめに 画像やPDFのテキストをコピーしたいとき、オンラインのOCRサービスに画像を送るのはちょっと抵抗がありませんか? 特に社外秘の資料や個人情報が写っている場合。 通信ゼロ、ブラウザの中だけで完結するOCR があれば安心して使えるのに — そう思って、Chrome拡張機能を作りました。 以前からいくつかの日本語OCRを試してきて、ブラウザ内でも実用レベルで動くことがわかっていたので、それを誰でも気軽に使える形にしたかったのが動機です。 yomitokuで作る日本語OCR Webアプリ — サーバーサイドで高精度な日本語OCR Tesseract.jsでカスタムモデルのトレーニング — ブラウザOCRの可能性と限界 ブラウザだけで完結する日本語OCR+透視変換 — NDLOCRをブラウザで動かす Chrome Web Store で「オフラインOCR」と検索してもヒットします。 これま
Claude Code Skills を使って投資分析システムを構築・進化させてきたシリーズです。自然言語で話しかけるだけで、銘柄探索・分析・ポートフォリオ管理・リスク評価が自動実行されます。 シリーズの流れ スクリプトによる 自動化 から始まり、GraphRAG による 学習、高度な分析機能の追加を経て、6つの AI エージェントが自律的に連鎖する マルチエージェントオーケストレーション に到達。さらに Vol.5 では 4つの異なるAIが結論を反証し考え直す DeepThink を実装しました。 記事一覧 Vol.1: 株スクリーニングを自動化した話 テーマ: スクリプトで 自動化 Python × yfinance × Claude Code Skills で、株式スクリーニングからポートフォリオ管理まで投資分析を自動化。4つのスクリーナーエンジンとヘルスチェック機能を実装。 Vol
松尾研究所シニアデータサイエンティストの太田です。普段はLLMの事後学習に関するプロジェクトに携わっています。 現在松尾研究所では各種業務をメンバーに代わって自律的に代行するパーソナルエージェントの社内開発に取り組んでいます。この記事ではそうした開発のなかで調査をしたOpenClawとHermesについて、思想の違いとデザインチョイスを主に共有したいと思います。 Claw とは 2025年11月にGitHubで公開されたOpenClaw(当時はClawdBot)は瞬く間に同プラットフォームで250k Star(React以上)を記録しました。 OpenClawの注目の理由は従来エージェントがリアクティブ(ユーザーからの指示を経て行動する)だったことに対して、常時起動とCronジョブを取り入れることで、アクセシビリティとプロアクティブ性(エージェントが自ら行動する)を見せたことにあります。一
Next.jsは使っていません。更新は1日1回で動的コンテンツもないので、Viteのbuildで十分です。 テストは先に書いて、実装と分けた Claude Codeに実装を任せるときに怖いのは、テストを通すためだけの嘘実装ができてしまうことです。 ダミーデータで埋めたり、assertを弱めたり、skipを入れたりするパターン。 対策として、テスト設計と実装担当を物理的に分けて、最後にクロスレビューするフローにしています。 1. テスト設計担当がテストとスケルトンを先に書く 2. 僕がテスト観点をレビュー 3. 実装担当がテスト全 PASS するまで書く。テストファイルには触らない 4. テスト設計担当がクロスレビュー。テストファイルのmtimeが自分の作業時刻で止まっているかを確認する Python側99テスト、Web側 35テスト、合計134テストで固めました。 mtimeベースの検証は
本記事では、エンジニアがつくってきた“自分仕様のAIツール”や“AI活用術”をご紹介します。エージェントやBot、LLM連携ツールなど、実用的なものから、ちょっと遊び心のあるものまで。プロンプト設計やUIの工夫、うまくいかなかったことや思いがけない発見を通して、AIとの付き合い方をのぞいていきます。AIをどう使うかだけでなく、どんな距離感で付き合っているのか。誰かのAIとの向き合い方が、あなたとAIのちょうどいい“さじ加減”の手がかりに。 こんにちは、よしこです。株式会社ナレッジワークでフロントエンドエンジニアやAI活用推進をやっています。 プライベートでもAIエージェントで趣味プロダクトの開発をしています。 みなさんはAIでコーディングを進めるときに、コードレビューはどうしていますか? 今やコーディングにおいてAIに任される範囲の割合は日に日に増え続けています。 そしてAIに任せる実装範
「Python一択ではなくなった」 AIコーディング時代、新人が学んで損しないプログラミング言語は?:人気や話題性、求人数、案件単価のランキングから探る 生成AIの普及で「コードを書く力」の意味が変わりつつあります。新人であれば、どのプログラミング言語を学ぶべきなのでしょうか。人気や話題性、求人数、案件単価といった視点から、最新ランキングを基に「学んで損しない言語」を整理します。 生成AIの普及によって、「コードを書く力」の意味は大きく変わりつつあります。では、新人はどのプログラミング言語を学ぶべきなのでしょうか。人気、話題性、求人数、案件単価という4つの視点から、最新ランキングを基に「学んで損しない言語」を整理します。 AIコーディング時代、新人が言語を選ぶ基準は変わった これまでプログラミング言語の選択は、「よく使われている言語」を基準に考えられることが多くありました。需要が多い言語を
9ちゃん @nukazuke01414 東京から知り合いやお友達に持ってく手土産いつも悩む。 大手どころは大体地方の百貨店に入ってるし、ニッチでレアなところは賞味期限が保たぬのよな💔 東京からのお土産でこれ欲しい!というのがあったら是非知りたい……🎁 (予算2000〜5000円) 2026-04-22 14:19:57
russianblue @russianblue2009 毎日1万歩を続けているのに、なぜか体力が上がらない。そんな感覚、ありませんか。 信州大学の研究が出した答えは、少し衝撃的です。老化防止・筋力・持久力の向上という観点では、1日1万歩の普通歩きと「何もしない」の差は、ほぼないのです。 問題は「歩数」ではなく「負荷」でした。 インターバル速歩は、やや息切れする速歩とゆっくり歩きを3分ずつ交互に繰り返すだけ。1日の速歩合計15分が目安です。5か月・週4回以上続けたグループでは、太ももの筋力と最大酸素摂取量の両方が、通常のウォーキングを大きく上回りました。骨密度の改善効果も確認されています。 「歩く」という行為の価値を否定しているわけではありません。生活習慣病の予防には、普通歩きにも意味があります。ただ、老化に抗うという目的に限れば、歩き方の質が歩数を決定的に上回る。それが科学の出した結論で
東京・吉原のソープ街。’25年に明らかになった「東大教授接待事件」は世間を騒がせた。世論の風圧が高まり、買う側への処罰が法制化されれば、これまでの「自由恋愛」という言い逃れは砂上の楼閣のごとく崩れ去るかもしれない(’24年) 「女性だけが罰せられるのは不平等」との声から売春防止法の見直しへの動きが始まった。世界の国々は性売買をどのように取り締まっているのか。各国の事例から日本のあり方を問う風俗ジャーナリスト・生駒明氏の連載第1回。後編では「北欧モデル」の問題点をあぶり出す──。 【画像】えっ、大丈夫じゃないの? 「北欧モデル」採用でここも利用したら処罰される? 「北欧モデル」がもたらした負の影響 ”買う側”の男性のみを罰する北欧モデルに反対する声は大きい。売春で生計を立てるセックスワーカーの収入減少につながったり、性売買の地下化により当事者がかえって危険にさらされたりするという。 ’16年
パナソニックが初カテゴリーとして発売したファインバブルシャワーヘッド「ファインベール」(3万3660円、オンラインストア価格)が好調だ。2025年9月下旬に予約販売したところ、予約数は想定の約10倍に。11月1日の発売後も好調が続き、2026年3月までの売上高は計画比2倍以上になったという。 開発に5年を要したという同製品は、“バスタイム美容”をコンセプトを掲げ、特に「美髪ケア」に重点を置く。予洗いに使う「プレシャンプーモード」や、トリートメントの効果を高める「ヘアケアモード」など、5つのモードを搭載する。 詳しくは後述するが、業界団体のファインバブル産業会が定めるマイクロバブル性能評価において、家庭用シャワーヘッドで唯一の「クラス4d」を獲得。毛穴よりも小さい超微細な泡(ファインバブル)を大量発生させることで、頭皮や髪、肌への効果が期待できるという。 当初は30~40代の女性をターゲット
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Geminiから100点の回答を引き出す「構造化プロンプト」実践ガイド 生成AIとの対話で「期待通りの回答が得られない」原因の多くは指示の曖昧さにある。本Tech TIPSでは、Google Geminiから的確な回答を引き出すためのフレームワーク「RSFC(役割・状況・形式・条件)」を解説する。基本構成に加え、思考プロセスの指定や自己チェックなど、実務ですぐに役立つ実践的なテクニックを紹介しよう。 最近では、さまざまな仕事や検索などに生成AI(人工知能)を利用することが当たり前になりつつある。 しかし、AIとの対話において「期待した回答がなかなか返ってこない」という不満も少なくない。こうした悩みの大半は、指示(プロンプト)の曖昧さに起因する。ただ、指示を明確にするというのは実は簡単ではない。 そこで本Tech TIPSでは、「構造化プロンプト」と呼ばれる指示を明確にする手法を紹介し、今日
Microsoft 365 Copilotに、レポート作成の常識を覆すかもしれない2つの機能が登場しました。それが、マイクロソフトが3月30日、リサーチツールエージェントに加わる新機能として発表した「Critique(クリティーク)」と「Council(カウンシル)」です。どちらもGPTとClaudeという複数のAIモデルが組み合わさって動作するのが特徴ですが、その目的はまったく異なります。使い分けを知るだけで仕事のアウトプットが劇的に変わります。今回は、この2つの機能の概要とともに、実際に触れてみた印象や、場面に応じた使い分けについて、筆者なりの考えを紹介します。 1983年生まれ、秋田県出身。2010年に自社のMicrosoft 365(当時BPOS)導入を担当したことをきっかけに、多くの企業に対してMicrosoft 365導入や活用の支援をはじめる。Microsoft 365に関わ
はじめに Claude Code を使い始めて少し経つと、多くの人が同じ問題にぶつかります。 Claude が生成した .md がプロジェクトルート直下に散乱する 「あの調査メモどこ行った?」が週1で起きる Mac と Windows を行き来するたびにパス問題でつまずく この記事では、私が実際に運用している「何でも相談-pj」という Claude Code 専用プロジェクトの中身を、フォルダ構成・CLAUDE.md・.claude/settings.json・.mcp.json まで全部公開します。Obsidian の Vault をプロジェクトに内包することで、Claude Code の成果物を自動で整理し、さらに後から Obsidian のグラフビューで知識を俯瞰できる、という構成です。 対象読者:Claude Code を使い始めた〜中級者。Obsidian は未経験でも OK。
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