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AIが進化しても、なぜそのコードを書いたかは消えていく - じゃあ、おうちで学べる
はじめに 生成AIを使ったコード開発が急速に普及している。GitHub Copilot、ChatGPT、Claude、そして各種IDEに統合されたAIアシスタントや独立したコーディングエージェント。これらのツールは開発効率を飛躍的に向上させ、もはやAIなしでの開発は考えられないという声も聞こえてくる（主に心の底から）。 しかし、この革新的な変化の中で、看過できない問題が顕在化している。現在のAIで生成したコードは、2年後の進化したAIで再生成すれば、より効率的で保守性の高いコードに置き換えられる。これ自体は技術進歩として歓迎すべきことだが、重要な情報が失われている。 それは「なぜそのコードをそのように実装したのか」という意思決定の記録だ。 この問題は単なる技術的な課題ではない。私たちがどのようにソフトウェアを作り、保守し、進化させていくかという、エンジニアリングの本質に関わる問題だ（そして
コーディングエージェントの現状の整理とエンジニアの仕事の変化について
コーディングエージェントの現状の整理とエンジニアの仕事の変化について AI によるコーディングの支援はコード補完型からチャット型、そして自律型へと進化しています。この記事では現時点で主流となっているコーディングエージェントの種類とその特徴を整理したうえで、エンジニアの仕事の変化について考察します。 コーディングの仕事における AI 技術の関わりといえば、GitHub Copilot を代表するエディタ補完型が主たるものとして認識されてきました。補完型の AI はユーザーが途中まで書いたコードを補完する形で提案を行うことから、ペアプログラムの相方のような存在として捉えられていました。例えば function add と書き始めると、AI は (a: number, b: number): number { return a + b; } といった形で関数の定義を提案します。ユーザーは Tab
ソフトウェアエンジニアから AI エンジニアへスキルチェンジ - As a Futurist...
AI 始めました！というと、ミーハーな感じがありますが、15年ほどやってきたソフトウェアエンジニアとしてのキャリアは終わりにして、 2カ月程前から AI エンジニアになりました。ここ5年程は、過去の経験の切り売りしかしていない感じがずっとあったのですが、 全く新しいことを始めて1から勉強し直しているところでとても楽しいです。 Fifteen Years of Dev, Deleted — Hello AI 目次 AI エンジニアって何？ 今までのAI/機械学習と違うところ 自律的なエージェントの構成要素 自律的なエージェントが人間を拡張した先 未来への不安 ブラックボックスを超えて 自然言語が主役になる時代のソフトウェア開発 やりたいこと AI エンジニアって何？ 雑に言えば、この表現が言いえて妙だと思います: 「LLM インテグレーション屋さん」 LLM インテグレーション屋さんになるこ
AIが24時間365日休まず大量架電、「AIテレアポくん」登場 「AIピカソ」の親会社から
一方、XではAIテレアポくんの発表に対し「迷惑すぎる」など否定的な声も。中には「受ける方が大変」「『AIテレアポ断るくん』を開発しなければならないかも」など、電話の受け手の負担増加を懸念する指摘が見られる。 【修正履歴：2025年5月30日午前10時30分】記事掲載当初、タイトルに「『AIピカソ』提供会社から」と記載していましたが、AIピカソはAIdeaLab子会社のAI Picasso社提供のため、「『AIピカソ』の親会社から」に修正しました。 関連記事 中学生の2人に1人が「画像・動画生成AI」を使ったことがある ニフティ調査 中学生の2人に1人が画像や動画を生成するAIを使ったことがある――ニフティは5月29日、こんな調査結果を発表した。 中国発AI「DeepSeek-R1」がアップデート 長考での推論やコーディング性能向上か AI開発企業の中国DeepSeekは、大規模言語モデル「
Anthropic の Code with Claude に関する発表まとめ
tl;dr Anthropic の開発者向けイベント Code with Claude が開催されたよ Claude 4 Opus と Claude 4 Sonnet が発表されたよ 無課金を含むすべてのプランで Claude 4 Opus と Claude 4 Sonnet が使えるよ Anthropic API に Code Execution Tool、MCP Connector、Files API、Extended Prompt Caching の 4 つの機能が追加されたよ（ベータ版） Claude Code が正式リリースされたよ これはなに？ 2025 年 5 月 22 日にサンフランシスコにて開催された Anthropic の開発者向けイベント、Code with Claude に関する発表まとめ。公開されたモデルや機能などをひと通り紹介、実際に動かすところまでを解説した記
老い先短いおっさんはいまさらAIを勉強するよりも、これまで培ってきた技術を使い続けた方が人生トータルで見て効率がいい - 自意識高い系男子
「AIとかの新技術に投資できるのは若者の特権」 先日ゲンロンカフェのイベントであずまん*1が、「AIとかの新技術に投資できるのは若者の特権。俺みたいなおっさんが1年かけてAI勉強したとしても、それを使える時間は10年もない。だったらこれまで磨き上げてきた技術を使い続けた方が人生トータルで見て効率がいい。でもこれが若者からは老害に見える」的なことを言っていて激しく納得した。 たとえば現在の自分が100の力を持っているとしてゼロからAIを使い始め、1年で10ずつ成長していくと仮定したら同じ100の力を出すのに10年かかる。だったら現状の100のやり方で10年やるわという話。 現状のやり方：100*10 = 1000 新しいやり方：10+20+30+… = 550 ↑の話を計算してみると10年でこれだけの差が出る。もちろんこの後採算ラインに乗ったAIがMAX150(仮)まで成長して長期的には人間
AIシフト作成が実用レベルへ！Gemini2.5Proで実現する”ほぼ修正不要”のシフト表｜genkAIjokyo|ChatGPT/Claudeで論文作成と科研費申請
「毎月のシフト作成、いい加減ラクしたい…」 そう感じている方は多いはず。スタッフの希望、公平性、連続勤務禁止… 複雑なルールをクリアするシフト表作りは、本当に骨が折れますよね。 これまでも大規模言語モデル（LLM）にシフト作成を手伝わせる試みはありましたが、「惜しいけど、結局手直しが必要…」というケースも少なくありませんでした。 初期のChatGPTによる取り組みはこちら しかし、LLMの性能技術は驚異的なスピードで進化しています。特に最新のGeminiモデルであるGemini 2.5 Proの登場により、シフト作成のような複雑なタスクの自動化精度が格段に向上し、"ほぼ修正不要"なレベルの下書き作成が現実のものとなりつつあります。（タスクが複雑なので個人的にこれをLLMのベンチマークの1つとしています） 今回は、AIに高精度なシフト表を作らせるためのプロンプト（以前のものから改良あり）と、
Clineに全部賭ける前に 〜Clineの動作原理を深掘り〜
はじめに AIのコーディングアシスタントとして最近、急速に注目を集めているCline。VSCode上でAIと連携し、コード生成からバグ修正、さらにはターミナル操作まで自動化できるこのツールは、多くのエンジニアの生産性を劇的に向上させています。 mizchiさんの『CLINEに全部賭けろ』という記事では、 AIから引き出せる性能は、自分の能力にそのまま比例する AI自体を管理するパイプライン設計を自分のコアスキルにする必要がある ともあるように、エンジニアはClineという強力なツールの最大限を使えるようになっていくべきです。 「AIの上手な使い方」が今のエンジニアにとって必須スキルになりつつあるため、単にClineを使うだけでなく、その仕組みを理解することで得られるメリットは数多くあります。例えば、現時点でのClineの得手・不得手を理解することでAIに対して的確に指示ができたり、clin
１０億円かけた虐待判定ＡＩ、こども家庭庁が導入見送り…ミス６割で「実用化困難」
【読売新聞】 虐待が疑われる子どもの一時保護を巡り、人工知能（ＡＩ）にその必要性を判定させるシステムについて、こども家庭庁が導入見送りを決めたことがわかった。国が２０２１年度から約１０億円をかけて開発を進め、最終的な判断を下す児童相
AIをシステム開発に活かすコツ、全部書く｜kmagai
今や、AIを活用してソフトウェア開発すること自体は一般的になり、一種のブームと化している。 しかし、Web上で見かけるのはワンショットでテトリスを作る程度の小規模なプロジェクトの話がほとんどで、驚けるものの、正直あまり実用性は無いように感じる。 俺たちが本当に知りたいのはテトリスの作り方じゃねえ！現実の中規模以上のシステム開発で、いかに楽に良いものを作れるかだろ！ ということで、まずは弊社から現時点のノウハウを全公開しようと思う。 弊社ではCursorを1年以上活用（サービスがGAになったタイミングから全社員で利用）しており、一定のノウハウを蓄積してきている自負がある。ただ、あくまで一例ではあるので、ぜひみなさんの現場での活用事例も共有してほしい！ 免責事項AIエディタでの開発は、LLMとAIエディタの進化に伴い、常に変化している。 そのため、この記事で述べる方法論は、現時点での、弊社での
DeepSeek R1をほぼ準備なしからローカルGPUで動かす｜しぴちゃん
しぴぴぴ！ Vtuberのしぴちゃん (https://www.youtube.com/@CP-chan)です。普段はゲーム配信しかしてませんが、たまにAIについて発信することがあります。今日はAIの記事の方。 現在はローカルAIモデルに関する連載をしています。 第一弾 本記事（DeepSeek R1をほぼ準備なしからローカルGPUで動かす） 第二弾 Cline＋ローカル版DeepSeek R1でAIコーディングを使い放題にする（高スペックマシン向け） 最近話題のローカルで動くLLM、DeepSeek R1 をローカルGPU環境（NVIDIA）で動かしてみましょう。 多少のコマンドラインの操作ができれば、事前にローカルLLMを触ったことがなくてもインストールできるように書くつもりです。 サムネはDeepSeek R1くんに画像を生成してもらおうとしたところです（そんな機能はありません）。
Agent Recipes
Explore common agent recipes with ready to copy code to improve your LLM applications. These agent recipes are largely inspired by Anthropic's article. A workflow where the output of one LLM call becomes the input for the next. This sequential design allows for structured reasoning and step-by-step task completion.
低コスト＆爆速でコード修正！AIエージェントを実務の開発でも試してみる
昨今、 Cline 等の AI エージェントによる開発支援を試されている方が多いかもしれません。 Ubie でも先日から Devin をトライアルしており、生成AIによる開発生産性の向上を模索している最中です。（この様子は下記記事によく書かれています） Devinはアウトプットを考えるとコストが安いとは感じますが、 Cline のようなローカルで動作するエージェントはさらに安く高速動作します。これらが Ubie の一定規模になったコードベースで動作するのか、どのようなツールが有力候補となりえるのかを軽く検証してみました。 TL;DR ローカルで動作するAIエージェントはコスト・速度・機能においてかなり活用しうる。今回は Cursor や Roo-Cline を使用して、「一定規模のコードベース」において「テストコード追加や簡単な改修」が数十~数百円程度のコストで実現 できた。ただし現状エン
OpenAI APIを使ってgit commitメッセージやコードレビューをAIに任せましょう！ - GMOインターネットグループ グループ研究開発本部
2024.09.27 OpenAI APIを使ってgit commitメッセージやコードレビューをAIに任せましょう！ 次世代システム研究室の Y.I です。 OpenAI API を活用してちょっと便利なコマンドを作成したのでご紹介します。作成したものは、「自動Git Commitメッセージ生成」と「コードレビュー」機能です。LangChainやVectorDBなどを利用しなくても、発想次第で便利な機能を作れますので1例としてご覧ください。 機能紹介 Pythonで以下の機能を実現しています。 Git commitメッセージの自動生成 Gitの変更履歴に基づき、適切な日本語のcommitメッセージを生成します。 コードレビューの自動化 Gitの変更履歴に基づき、コードに問題がないかやパフォーマンス改善の提案を行います。 openai apiのtokenを環境変数から取り込み 簡易的ですが
アラフィフのエンジニアでもAIの最新論文を毎週７本以上読み続ける方法｜立福寛
この記事の目的この記事はAIのガチの専門家向けではなく、業務でAIを使う必要があるエンジニアに向けて書いた「最新AIの論文を可能な限り楽に読む方法」です AIの研究者でなくても、AIの最新情報を把握しておきたい人は多いと思います。ところがAIの最新情報は日本語の書籍やブログだけでは把握することができません。今のAI界隈は動きが早すぎるので、日本語の書籍が出るのを待っていると取り残されてしまいます。AIの最新の情報は毎日発表されている論文を読むしかありません。 とはいえ、英語論文を大量に読み続けるのは大変だなぁ……と思っていたのですが、読む方法を整えていくことでかなり継続的に読み続けることができるようになりました。平均すると毎週５から７本ほど読めています。ここでは論文をコンスタントに読んでいくためのノウハウを共有したいと思います。 論文は日本語に翻訳して読む英語の勉強を頑張りたい人以外は、論
生成AI「規制を」6割 著作権侵害や偽情報懸念 ｜ 共同通信
Published 2024/10/13 07:05 (JST) Updated 2024/10/13 07:21 (JST) 公益財団法人「新聞通信調査会」は12日、メディアに関する全国世論調査の結果を公表した。世界的に急速に普及する生成人工知能（AI）について「著作権侵害などの悪影響を排除するため、政府は規制を強化すべきだ」と答えた人が59.7％に上り、「規制を最小限にとどめるべきだ」の19.1％を大きく上回った。生成AIの利用者は14.1％で、18～19歳では48.6％が「使っている」とした。 記者ではなく、生成AIがニュース記事を作成することには、「人の判断が入らず、フェイクニュースがまぎれ込む危険がある」（48.9％）、「記事の責任の所在があいまいになる」（44.5％）と否定的な意見を持つ人が多かった。生成AIで作成されたフェイクニュースにだまされない自信があるかを尋ねると「自信
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