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Claude Code v2.1.234 の主要アップデート - デザインできる新しい /design skill (research preview) Claude Code v2.1.234がリリースされました。権限まわりの修正が充実した今回のアップデートと、デザインできるようになった新しい `/design` skill (research preview) について試してみます。 クラウド事業統括本部の石川です。Claude Code の v2.1.234（2026-08-17 公開）がリリースされました。変更点の多いリリースで、なかでも権限まわりの修正の厚さが目を引きます。また、デザインできる新しい /design skill (research preview) についても試してみます。 前回のアップデート記事はこちらです。 アップデートサマリー v2.1.234 では 51
1Password への SSH 鍵の登録はすでに済んでいる前提で進めます。 1Password の SSH エージェントとは SSH エージェントは、秘密鍵を預かっておいて、認証で署名が必要になったときだけ代理で署名を返すプログラムです。鍵そのものを ssh コマンドに渡さないところがポイントで、ssh は「このデータに署名してほしい」と頼み、エージェントが署名だけを返します。鍵はエージェントの内側から出てきません。 1Password の SSH エージェントは、この役目を 1Password の保管庫に入れた鍵で果たしてくれます。ディスク上に秘密鍵ファイルを置く必要がなくなり、鍵を使うたびに 1Password の承認が挟まります。 Windows 版の 1Password では、設定画面の「開発者」から SSH エージェントを有効にします。 ここで 1 つ前提があります。Windo
Codex の config.toml に model_context_window を書くと、ChatGPT のサブスクプランでもコンテキストウィンドウを 258K から広げられます。ただし表示は指定値の 95%、872,000 超は 828K で頭打ち。ロングコンテキストによる追加課金はありません。 はじめに Codex のコンテキストウィンドウを 1M に広げる設定が、ChatGPT のサブスクリプションプランでのログインでも効くようになりました。~/.codex/config.toml に 1 行足すだけで有効になります。 きっかけは、OpenAI の Tibo 氏（thsottiaux）による X への投稿です。この設定はこれまで API キー利用時だけの機能で、ChatGPT アカウントでログインしている場合は反映されませんでした。長いセッションを回していると履歴の自動圧縮が挟
Claude CodeとOpenCodeから、最近はPi coding agentへの切り替えを進めています。小さなコアに必要な拡張だけを足す設計が気に入り、既存のSwitchyard・Agent Skills・MCP資産を持ち込みながら、開発者が触るクライアント層をPiへ交換した構成を紹介します。 はじめに こんにちは、クラスメソッド製造ビジネステクノロジー部の森茂です。 普段の開発では Claude Code と OpenCode を使ってきましたが、最近は日常的に触るコーディングエージェントを Pi coding agent へ切り替えています。 Pi は「Primitives, not features」を掲げる、小さなコアと拡張を中心にしたターミナル向けのコーディングエージェントです。MCP、サブエージェント、plan mode、permission popup といった機能を本
YAMAHA RTX1200をスマートスイッチとトランク接続し、VLAN間ルーティング（router on a stick）を構成します。論理インターフェースとDHCPの設定、経路表の読み方、VLANをまたいだ疎通確認までを実機で確認します。 こんにちは。リテールアプリ共創部のきんじょーです。 案件で Direct Connect 接続を構築する必要があり、オンプレミス側の解像度を深めるために、L2 スイッチと業務用ルーターで家庭内ネットワークを AWS に接続していきます。 前回の記事では、L2 スイッチ TL-SG108E で VLAN を作り、同じスイッチ・同じサブネットの端末が L2 のレベルで分離されることを確認しました。 今回は業務用ルーター YAMAHA RTX1200 を接続し、分離したセグメント間をルーティングで繋いで「店舗 LAN の縮小モデル」を完成させます。AWS
Cisco C841MをCustomer Gatewayにして、家庭内LANとAWSをBGPのSite-to-Site VPNで接続します。Transit Gatewayへの構成変更、特定宛先だけを許可する経路広報、ASパスプリペンドによる経路制御までを実機で検証します。 こんにちは。リテールアプリ共創部のきんじょーです。 案件で Direct Connect 接続を構築する必要があり、オンプレミス側の解像度を深めるために、L2 スイッチと業務用ルーターで家庭内ネットワークを AWS に接続していきます。 前回までで、 TL-SG108E で作成したVLANに RTX1200 で VLAN 間ルーティングを構成し、店舗 LAN の縮小モデルを作りました。 今回はこの LAN を、BGP の Site-to-Site VPN で AWS に接続し、経路が自動で降ってくるところまで進めます。
Cloudflare Kitesurf で、フォーム入力、非同期 API、多段階操作を含む Next.js の動的ページを操作できました。一方、「戻る」操作と別オリジン iframe では想定と異なる挙動があり、スクリーンショットの撮影に失敗する試行もありました。 はじめに Web アプリケーションを変更した後は、フォーム入力、画面遷移、エラー表示などをひとつずつ確認する必要があります。SaaS の画面をカスタマイズした場合や製品手順書を更新する場合には、実際に画面を操作し、各段階のスクリーンショットを撮り直す作業も発生します。 こうした確認をブラウザー操作エージェントへ任せられれば、人が同じ操作を繰り返す負担を減らせます。一方、静的なページを開けても、入力や非同期更新を含む画面を正しく操作し、必要なスクリーンショットまで残せるとは限りません。 そこで、Cloudflare の AI エー
Anthropic が Claude の出力に電子透かしを入れると発表しました。テキストに透かしを入れるとはどういうことか、なぜコピペしても残るのかを、代表的な統計的透かしを実装して確かめます。また、LLMの電子すかしにおける懸念や問題についても。 Introduction 先日、Anthropic がサポートページ「How Claude marks AI-generated content」を更新し、 Claude が生成したテキストに機械可読な電子透かしを埋め込む方針を公表し、 国内外でこれについてさまざまな意見が出ています。 公式の説明はシンプルで、以下の2つです。 テキストへの埋め込み透かし：対応する Claude モデルがテキストを生成するとき、知覚できない透かしをテキストそのものに直接織り込む コピペしても一緒に移動し、軽微な編集を経ても残る（「軽微」がどの程度かは不明） 署名
ベテランの判断を若手に引き継ごうとマニュアル化しても、肝心の部分は毎回こぼれ落ちます。理由はシンプルで、本人が「言語化できていない・そもそも言語化すべきだと気づいていない」判断こそが価値の中心だからです。この記事では、なぜ暗黙知の継承が長年うまくいかなかったのか、その構造と、いまLLMで何が変わりつつあるのかを整理します。 暗黙知とは何か 暗黙知とは、本人が実行できるのに、言葉で説明しきれない知識のことです。「マニュアルに書けること」の下に、「経験で身についた判断」が層になって隠れています。 現場で聞くと、だいたいこう返ってきます。「トラブルのとき、音や雰囲気でわかる。でも、それをどう伝えればいいかはわからない」。 ポイントは、暗黙知は「難しい知識」ではなく、本人が“当たり前”だと思っていて、認識すらしていない知識だということです。だから聞かれない限り出てこないし、本人も出せると思っていま
製造ビジネステクノロジー部のかずえです。 8月7日にリリースされた Claude Code の v2.1.224 にて、Claude Code on the Webの実行環境としてセルフホスト環境が利用可能になりました。2026年8月12日時点では、Team と Enterprise planでのみ利用可能な パブリックベータ機能 です。 Claude Code on the Webのクラウドセッションは、デフォルトではAnthropicが管理するインフラ上で実行されます。セルフホスト環境を使うと、そのセッション実行部分を自社が管理するネットワーク内に持ち込めます。 何が嬉しいか ネットワークアクセス: セッションが自社ネットワーク内で実行されるため、パブリックインターネットに公開せずに内部サービス・データベース・レジストリなどにアクセスできる カスタムツール: コンパイラ・SDK・社内C
重要な性質は次のとおりです。 送れるのはプレーンテキストのみ。会話履歴やファイルは渡りません コンテキストごと引き継ぎたいなら、従来どおりセッションの resume を使います 同一マシンでは各セッションの inbox ソケット（Unix ドメインソケット）経由。Anthropic サーバーを経由しません 別マシンや Claude Code on the web 宛ては Remote Control 経由で、こちらから新規会話を始めることはできず 返信のみ 届いたメッセージは、送信側セッションの「同意」や権限昇格にはなりません。操作が必要なら受信側で通常の権限プロンプトが出ます 確認コマンドは /list-agents（エイリアス /peers）です。/status には Peer address（uds: プレフィックス付き）が出ます。 やってみた 以下は Claude Code v2.
DeepSeek V4 Flash-0731 を DGX Spark 2 台で動かし、llama.cpp と vLLM の 2 つの構成を実測で比べました。284B のモデルがローカルで実用になり、vLLM なら decode 76 tok/s、90 万トークンのプロンプトも通ります。 はじめに こんにちは、クラスメソッド製造ビジネステクノロジー部の森茂です。 284B のモデルを手元で動かす、と聞いてどのくらいの速度を想像するでしょうか。8 月頭に DeepSeek V4 Flash-0731 を DGX Spark 1 台で動かす記事を書いたときは、2-bit まで落として 20 tok/s ほどでした。読める速さではありますが、待たされる感じは残ります。 同じモデルを 2 台に広げたらどうなるか、というのが今回の話です。1 台では載らなかった 4-bit の GGUF と、DeepS
Microsoft Entra ID を学ぶ際に「認証と認可の違いは？」「SAML と OIDC の使い分けは？」といった疑問を感じたことはありませんか？この記事では、Entra ID の基礎から SAML、OIDC、SCIM の役割分担まで、IDaaS を理解するために押さえておきたい概念を整理しました。 はじめに こんにちは、クラスメソッドオペレーションズの目取眞です。 情報システム部門での OJT を通じて Microsoft Entra ID（旧 Azure Active Directory、以下 Entra ID）を学ぶ機会があったため、理解を深める目的で学習内容を整理しました。 Entra ID は、多くの企業で IDaaS（Identity as a Service）として利用されていますが、「認証と認可はどう違うのか」「SAML と OIDC の使い分けは」「SCIM は何
AI コーディングエージェントの引き継ぎドキュメントをやめ、課題管理ツール Beads へ状態を移しました。セッション開始時の状態の復元は自動化できましたが、状態の更新は自動では行われず、人が補う必要が残りました。 はじめに AI コーディングエージェントを使っていると、引き継ぎドキュメントを書くことになります。HANDOFF.md、handover.md、session-handoff.md と名前は違っても、やることは同じです。次のセッションが文脈ゼロから再開できるよう、現状と残作業を書き残すものです。 私もそうしていましたが、この方式に疑問がありました。長大な引き継ぎドキュメントを後から人間が読むのは面倒です。どうせ AI に読ませるのであれば、可読性は高くなくてよいはずです。 そもそもタスクの進行管理とは、言ってしまえば状態管理です。状態管理は AI 以前から人間がぶつかってきた問
Google Cloud で Google Antigravity CLI を使うための初期設定手順を解説しました。Google Cloud経由で利用することで、エンタープライズ要件を満たした状態でAntigravityを利用することができます。 はじめに こんにちは。 クラウド事業本部コンサルティング部の渡邉です。 皆さん、Google Antigravityは使っていますか？ Google Antigravity は、Google が提供する AI エージェント型開発ツールスイートです。Gemini モデルをコアエンジンとして、コード生成、ファイル操作、Web 検索、ブラウザ操作、MCP サーバー連携など、開発者の幅広いタスクを AI エージェントが自律的に支援してくれます。 昨今、AnthropicのClaude（Claude CodeやCowork）が注目されていますが、Googl
AIがコード量を増やしたことで、CIのe2eテスト実行時間が悩みの種になってしまいました。AWS上でのランナー構築を検討した結果、最終的には手持ちのMacBook ProをLimaで仮想化し、セルフホストランナーとして活用する方法にたどり着きました。その実装と工夫を紹介します。 世界は因果で成り立っています。AI エージェントが実装をして、1日にかけるコード量は増えました。その結果、コードレビューをするのが難しくなりました。なので、レビューで担っていた役割をハーネス、テスト、ADRなどで補うようになりました。テストが増えるとPRで発火するCIの時間も長くなります。 つまり何が言いたいか、AIがコードを書くようになって困ったのは実装ではなくCIでした。静的解析と型チェックくらいなら可愛いんですが、e2e となると並列で回しても1つあたり5-10分かかります。実装量が増えた分だけコレがのしかか
自宅の Mac mini を herdr のサーバーにして、MacBook と iPhone から操作する環境を構築しました。Tailscale でネットワークをつなぎ、SSH の落とし穴を乗り越え、最終的に iPhone での承認まで実現した過程を紹介します。 はじめに こんにちは、クラスメソッド製造ビジネステクノロジー部の嶋田です。 自宅に常駐させている Mac mini を herdr のサーバーにして、そこで動く Claude Code へ iPhone と MacBook から接続する環境を作りました。 herdr はエージェントの実行に特化したターミナルマルチプレクサです。 サーバーが常駐してペインを保持するため、クライアントをデタッチしてもエージェントは動き続けます。 この性質を使えば、手元のマシンを閉じても作業が進む環境になります。 本記事では、Tailscale で 3
DGX Spark の統合メモリ 121 GiB という壁を超えるため、Pulsar という SSD ストリーミング推論エンジンを試してみました。2.8 兆パラメータの Kimi K3 が動くには動きました:) はじめに こんにちは、クラスメソッド製造ビジネステクノロジー部の森茂です。 DGX Spark を使っていると、統合メモリ 121 GiB という数字がそのまま天井になります。これより大きいモデルは動かない。2 台つないでも上限は 170GB 前後で、そこから先は諦めるしかありませんでした。 そんな中、搭載メモリの天井を無視して動くエンジンを見つけました。Pulsar です。MoE の routed expert を NVMe に置いたまま、トークンごとに読み出しながら推論します。 先に結論を書いておくと、2.8 兆パラメータの Kimi K3 が 634.6GB のまま 1 台で
AI 時代の docs のために、Zero Config なドキュメントサーバー「Tsumugu」を作った — Semantic AST で Markdown・HTML・MDX・OpenAPI をつなぐ AI を使った開発では、設計書や仕様書などのドキュメントを書く機会が増えました。しかし、Markdown を置くだけでは「読む」体験は意外と良くありません。そこで、Markdown・HTML・MDX・OpenAPI を設定なしで読みやすいドキュメントサイトとして公開できるツール「Tsumugu」を作りました。本記事では、開発の背景、Semantic AST を中心とした設計、そして AI 時代の開発スタイルについて紹介します。 AI を使った開発では、以前にも増してドキュメントを書く機会が増えました。設計書や仕様書、調査メモ、ADR。AI に書かせたものも自分で書いたものも、コードと一緒に
OpenCodeのサブエージェントに軽量モデルを割り当てる方法を試してみました。ビルトインエージェントの差し替えとモデル別エージェントの追加で、タスクの重さに応じた使い分けが実用レベルで機能します。 背景 OpenCode でコードを書いているとき、サブエージェントが orchestrator と同じモデルを使っていることに気づきました。 superpowers でサブエージェント駆動開発に頼りきっているからこそ、この疑問は見過ごせません。 Claude Code や Codex では orchestrator 側でサブエージェントのモデルを指定できるため、これまで意識することもなかったのですが。 OpenCode は様々なプロバイダに対応しているため、モデルを動的に選択しない仕様自体は合理的です。 とはいえ、軽量なタスクに軽量モデルを割り当てれば、コストとレイテンシの両面で有利になるはず
DeepSeek V4 Flash 0731 の公式版がリリースされ、llama.cpp も対応したので、284B モデルを DGX Spark 1 台で汎用ランナーと専用エンジンから試してみました。速度では汎用ランナーが勝っているのに、起動は専用エンジンが 22 倍速い。使い方で選ぶべきものが変わります。 はじめに こんにちは、クラスメソッド製造ビジネステクノロジー部の森茂です。 DeepSeek V4 Flash の公式版が 7 月 31 日に出ました。preview 版を置き換える 0731 という更新版で、Unsloth の GGUF も同じ日に公開されています。284B のモデルが手元の DGX Spark 1 台で動くのか、気になったので早速複数のアプローチから検証をしてみました。 実は 5 月に、同じ DeepSeek V4 Flash を DGX Spark で動かす記事を
GitHub ActionsのOIDCトークンにおいて、subクレームの値の形式が変わり、Assume Roleができなくなった事象に遭遇しました。原因の調査から対処方法までをまとめて共有します。 こんばんは、情報システム室の夏目です。 先日、個人開発でGihtub Actionsを使ってAWSにデプロイしようとしたらAssume Roleができないという事象が発生しました。 個人開発では色々とテンプレート化しているのもあって、何故できないんだと混乱しましたが、対処できたので共有します。 原因 Github Actionsで発行するIDトークンにおいて、subクレームの値の形式が変わったことが原因でした。 以前: repo:octocat/my-repo:ref:refs/heads/main 現在: repo:octocat@123456/my-repo@456789:ref:refs/
半年で大きく変わったローカルLLM事情を、実測データを交えて整理し直します。MoE + 4bit量子化が主流化し、投機デコードが実用段階に。汎用なら Qwen3.6-35B-A3B、ハード選びも128GB統合メモリ機が台頭。モデル・ハードウェア・ツールの2026年夏版選び方ガイドです。 はじめに こんにちは、クラスメソッド製造ビジネステクノロジー部の森茂です。 半年前に「2026 年のローカル LLM 事情を整理してみた」という記事を公開しました。ありがたいことに多くの方に読んでいただいたのですが、この半年でローカル LLM の景色はまた大きく変わっています。Qwen3.6 と Gemma 4 の世代交代、DeepSeek V4、そして Ollama の大幅な高速化。「半年経った今はいったいどうなっているの？」と気になっている方も多いのではないでしょうか。 前作の公開後、自分は DGX S
Claude CodeとKiro CLIを実際に同じタスクで比較してみました。速さ・コスト・品質の結果から見えてきたのは、トレードオフの関係です。 こんにちは、こーへいです。 早速ですが、皆さんはClaude Codeの利用料金、気にしたことはありますか。 私はここ最近、Claude Codeを使っていると1日で数十ドル(下手したら3桁ドル)発生し会社に付与されている利用上限に引っ掛かることもあり、もう少しコスパ良くAIツールを使用できないかと思っていました。 でも慣れているAnthropicのモデルを使いたいと白羽の矢が立ったのがkiro-cliでそちらも併用で使うようになったのですが、同じようなモデルを使っているはずなのに、半月ほど使って10ドル程度しかかかっていないことに気づきました。 「これは体感だけど、圧倒的にkiroの方が安いのでは?」と感じたのが今回のきっかけです。 ただ、感
はじめに 2026年7月23日、従来はS3バケットへの配信のみだったALBのアクセスログ・接続ログ・ヘルスチェックログを、Vended Logs APIによりCloudWatch Logsロググループへ直接配信できるようになりました。 項目 S3レガシー CloudWatch Logs (Vended Logs)
はじめに 2026年7月21日、Amazon ECSでAction Logsが利用可能になりました。デプロイ中にECSの実行するオーケストレーション操作が、構造化ログとしてCloudWatch Logsに自動的に記録されるようになっています。 Action Logsを有効化すると、デプロイ状態の追跡方法が次のように変わります。 観点 従来 Action Logs 有効化後
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