みなさまこんにちは！エアークローゼットでCTOをしている辻です。 これまでに DB Graph MCP、社内MCP群の全体像、Biz Graph MCP と、社内向けに作っている MCP サーバーを順に紹介してきました。 今回はその中でもちょっと毛色が違うものを取り上げます。Sandbox MCP ── 非エンジニアの社員が AI と一緒に作ったアプリを、ワンコマンドで社内に安全に公開できるプラットフォームです。 「Claude Code でアプリを作れるなら、それをそのまま社内に出せばいいじゃん」という話を、安全に実現する仕組みです。 背景：作るのは簡単になったが、公開は難しいまま Claude Code をはじめとする AI コーディングエージェントの普及で、いま社内の景色が大きく変わりつつあります。 これまで「アプリを作る」と言うと、エンジニアの仕事でした。要件定義してデザインを起こ

はじめに こんにちは。GMO Flatt Security株式会社 セキュリティエンジニア(兼Claude Codeオタク)の石川（@ryusei_ishika）です。 Claude CodeやCursorなどのAIエージェントを活用したバイブコーディングが急速に広まっています。私自身、社内ではClaude Codeのリリース（ほぼ毎日）のたびにそのリリースノートの重要なポイントを解説しているほか、Biz職向けに「バイブコーディング講座」を実施するなど、社内でのAI活用の普及にも取り組んでいます*1。 リリースノートが公開されていると、出勤後すぐに便利な機能を解説する石川 昨今、AIエージェントを日常的に使い込むなかで、従来の開発では起きにくかったセキュリティリスクが顕在化しつつあると感じています。例えば、先日AIエージェント経由で.envの認証情報が漏洩し、外部サービスのアカウントが乗っ

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

Docker Sandboxesは、Claude Code、Gemini CLI、Codex、Copilot、Kiroなどのコーディングエージェント向けに特別に設計された、使い捨て可能で分離された実行環境です。 エージェントには自由が必要です。マシンには必要ありません。 コーディングエージェントは無人で実行されるときに最も効果を発揮します。しかし、現在の選択肢にはトレードオフがあります。: OSレベルのサンドボックスはワークフローを中断させることがあり、プラットフォームごとに挙動も異なります。 コンテナは、エージェント自身もDockerを必要とするようになるまでの一つの選択肢です。 フルVMは遅く、リソース消費が大きく、リセットも容易ではありません。 許可プロンプトは自律性ではありません。本当に必要なのは分離です。 Docker Sandboxesは、エージェントに実際のシステム環境を提供

こんにちは！UbieでAI活用を推進している林田です。この記事は「Ubie 生成AI Advent Calendar 2025」の12/14投稿分となります。各メンバーが様々な事例を放出しておりますので、是非次のリンクからご覧ください！ 1. はじめに：AI活用の次なるフロンティア、「組織インフラ」の重要性生成AIの活用がビジネスの標準装備となりつつある現在、個人のタスクレベルでの生産性向上は、もはや競争優位の源泉とは言えなくなりつつあります。資料作成の高速化、コード生成の補助、リサーチの効率化といった「点の活用」は、すでに多くの企業で実践されているかと思います。 Ubieでの事例 しかし、本当の変革はここからだと私は考えています。次なるフロンティアは、AIをいかに組織全体の知的生産システムに統合し、再現性のある形で価値を創出し続けるかという「面の活用」です。そして、このステージで多くの企

「先生、この文書AIで作ってみたんですけど…」 診察室のすぐ隣、病院の事務室で私がそう切り出したとき、目の前にいた医師の表情が、一瞬だけ曇りました。 「AIに？」 疑いと、少しの警戒。それでも目の前の画面に並んだ文章を黙読した医師は、数十秒後にぽつりと言ったのです。「……これ、使えるかもな」。 この瞬間を、私はたぶん一生忘れないと思います。 こんにちは！UbieでAI活用を推進している林田です。 私は現在、医療機関向けの生成AIプロダクト「ユビーメディカルナビ」のPdM（プロダクトマネージャー）として、新規プロダクトの検証を推進しています。 ただ、最近の私の仕事は、もう「PdM」という一言では収まりきらなくなってきました。冒頭のように、顧客である病院の中まで入り込んで、業務プロセスの再設計からAIワークフローの構築までを一気通貫で手がける。そんな働き方を、ここ数ヶ月ずっと続けています。 本

はじめに Claude Code のプラグインエコシステムが急速に拡大しています。2026 年 4 月時点で、公式マーケットプレイス（claude-plugins-official）には 160 個のプラグインが登録されています。うち 32 個が Anthropic 製、残りはサードパーティ製です。 しかし、数が多すぎて「結局どれを入れればいいの？」と迷う方も多いのではないでしょうか。 この記事では、公式マーケットプレイスの中身を実際に確認した上で、おすすめのプラグインと MCP サーバー系プラグインを紹介します。 プラグインの基本 プラグインとは Claude Code プラグインは、スキル・フック・MCP サーバー・エージェントをパッケージ化して配布する仕組みです。プラグインをインストールするだけで、新しいスラッシュコマンドやツールが使えるようになります。 インストール方法 # 公式マ

AIモデル「Claude」シリーズを展開するAnthropicが、Claudeを使用するユーザー8万1000人に対しアンケート調査を行い、結果を公表しました。 What 81,000 people told us about the economics of AI \ Anthropic https://www.anthropic.com/research/81k-economics アンケート調査では、「AIの進歩に関する人々の展望と不安」についてさまざまな質問が行われたとのこと。また、回答者の属性や感情を推測したり、失業に対する懸念を数値化したりするのにClaudeが使用されています。 Anthropicは調査を通して、「暴露度」という指標を作成し、測定しました。暴露度はClaudeが業務のどの部分で使われているかを示す指標で、つまり暴露度が高い職業とは業務でAIがたくさん使用されてい

社内のチームメンバー(クラウド事業本部コンサルティング部)向けに 「 Claude Code を安全に使おう勉強会 」を開催しました。 Claude Code をセキュアに使う上での、 基本的な考え方や権限/サンドボックス機能の紹介、簡単なデモを実施しました。 DevelopersIO向けに調整したスライドを掲載します。 以下勉強会で連携した設定サンプルです。 Claude Code を安全に使おう勉強会: 補足資料 - Gist スライドの内容:テキスト情報を以降に記載します。参考になれば幸いです。 イントロ 勉強会の目的やアジェンダ、スコープについて話します。 勉強会の目的 Claude Code (に限らず、AIエージェント) はとても便利です。 しかしリスクもあり、暴走もします。 この勉強会では、 Claude Codeが適切な範囲で適切に動けるような、 ガードレールの敷き方 を学

これらが24時間、macOS上で動いています。PCを閉じない限り止まりません。 全体のアーキテクチャはこうです: ポイントは、Claude CLIを「考えるパーツ」として使っていること。データの取得・加工はPythonで行い、「この情報をどう要約するか」「このメールは返信が必要か」といった判断だけをClaudeに任せています。 カテゴリ別: 何を自動化したか 1. メール処理（最も効果が大きかった） Before: 1日3回、3つのメールアカウント（個人・大学・就活用）を開いて確認。返信を書くのに30分〜1時間。 After: 10分ごとにGmail APIで全アカウントのメールを取得。AIが4段階に分類。 具体例: 教授からの「明日のミーティングの件」→ reply判定 → カレンダーから空き時間を取得して返信下書きを生成 学会からのCFP通知 → see判定 → Slackに1行通知

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

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はじめに 前回は、Windows 11+WSL+tmux+Claude Codeを使って、split panes機能を使って画面を分割しマルチエージェント開発環境を立ち上げるところまで行いました。 今回はその続きとして、前回構築した環境を実際に使い、Claude Codeのマルチエージェントで要件定義から実装まで進めてみたいと思います。 前回の記事では「環境を作る」ことが主目的でしたが、今回は「その環境を使って、実際にどう開発を進めていくのか」を検証するのが目的です。 今回試したことは大きく3つ。 実装に備え、CLAUDE.mdを改善する マルチエージェント体制で要件定義を進める 同じ体制で要件定義に従って実装する では、やってきましょう！ 今回作るもの 今回作るのは、Chrome拡張機能のタブマネージャーに設定しました。 イメージとしては同じサイトのタブを自動でまとめたり、同じURLのタ

この記事のゴールは、Windows11上でClaude Codeのマルチエージェントをtmuxの画面分割で動かせるようにすることです。 対象読者は、WSLやLinuxに少し不慣れでも、コマンドを順番に試せる方です。 はじめに 新入社員の田中雄一郎です。せっかく真っ新なWindows11環境が手に入ったので、1からsplit panesなマルチエージェント開発環境を立ち上げてブログにしようかなと思いました。Linuxの環境設定まで記載するのでLinuxやWSLにあまり慣れていない方でも、順番に進めれば再現しやすいように書いたつもりです。 そもそも自分がマルチエージェントに目覚めたきっかけが、掃除機をかけている横で複数のエージェントが爆速でコード生成してレビューを回している動画でした。この動画を見てこれになりたい！(訳:サボりながら仕事したい！)と思い環境構築したのを覚えています。 今回は、W

600MBの増加で、ベンチマークが5ポイント上がっています。1.15GBから1.75GBへの53%増に対して、品質は7%向上。FP16のQwen3 8B（16.38GB）にはまだ及ばないものの、メモリは9.4分の1です。MMLU Redux、MuSR、GSM8K、HumanEval+、IFEval、BFCLv3と広範なベンチマークで均等にスコアが伸びている、というのがPrismMLの説明です。 8GBのMacBook Neoで動かしてみる前回のBonsai 8Bは、PrismMLフォーク版のllama-serverが必要でした。GGUF形式で、専用のQ1_0_g128カーネルを通して動きます。 Ternary BonsaiはMLX形式のみ。つまりApple Siliconネイティブです。HuggingFaceのモデルID は `prism-ml/Ternary-Bonsai-8B-mlx-

はじめに 「Agentic Coding　生成AI時代のシステム開発入門」という本を出すくらいなのでAIエージェントのハーネスには興味があって、1週間ほど調査した結果、「ハーネス」の見え方が固まりつつあるので、表題についてラフに書き留めておきます。根拠があるものないものがあるので話半分に読んでください。 スライドの形式で読みたい人はこのスライドの30Pまでくらいを読むと、本記事に近い知見を得られます。 1. ハーネスという言葉への混乱 最近、AI Agent関連のドキュメントやブログで「エージェントハーネス」「ハーネスエンジニアリング」という言葉がよく出てきます。言葉がそれぞれ指す概念が曖昧かつズレている場合がちらほらあり、バズワードなのかなと感じてしまうのが最近の悩みです。 内部ハーネスと外部ハーネス コーディングエージェントユーザ視点でのmartinfowlerのハーネスの記事があって