Zoom Communications Incシニアビッグデータエンジニアリングマネージャー、シノイ・ベンガラムコード・バスカラン氏。 AI（人工知能）は多くの組織が追いつけないほど急速に進化しており、私は多くのチームが同じ間違いを繰り返すのを目にしてきた。それは、検索拡張生成（RAG）の成功を実際に決定する2つの要因—データパイプラインとプロンプトエンジニアリング—を見過ごしながら、どの大規模言語モデル（LLM）を導入するかに焦点を当てることだ。私の経験では、GPT-4、LLaMA、あるいは他のモデルを使用するかどうかを議論するよりも、これらの領域に時間を投資する方が、常により具体的な結果をもたらす。 RAGの約束は単純明快だ：知識ソースから関連情報を取得し、LLMを使用して回答を生成する。しかし現実は複雑だ。たとえトップクラスのモデルでも、それに供給されるデータに一貫性がなかったり、プ

イーロン・マスク氏が率いるAI企業「xAI」が開発を進めていた百科事典サイト「Grokipedia」が一般公開されました。マスク氏はGrokipediaがWikipediaより優れているとアピールしていますが、公開されている記事の中にはWikipediaから丸ごとコピーした記事も多数含まれています。 Grokipedia https://grokipedia.com/ マスク氏は2025年9月30日に「Wikipediaは左派に偏っている」という話題に言及する形でxAIによるGrokipediaの開発計画を明らかにしました。この時点でマスク氏は「GrokipediaはWikipediaを大幅に上回ることになる」と述べていました。 We are building Grokipedia @xAI. Will be a massive improvement over Wikipedia. Fr

国家資格にも登場？　「データマネジメント」が、生成AI活用の成否を分かつ理由：生成AI活用の成否を分かつ「データマネジメント」超入門（1） 企業における生成AIの活用が加速する一方、蓄積したデータをAI自身に理解させなければAI活用の取り組みは頓挫しかねない――そこで本連載は、AI活用の成否を分ける「データマネジメント」に焦点を当てる。初回は、なぜデータマネジメントがAI活用の成否を分けるのか、AIがデータを正しく理解するために求められる取り組みを整理する。 現在、生成AI（人工知能）やAgentic AI（エージェンティックAI）の登場により、AIとデータを組み合わせた業務変革やビジネスの付加価値創出への期待は飛躍的に高まっている。だが、PwCコンサルティングの調査（「生成AIに関する実態調査2024 春 米国との比較」）によると、生成AIの活用、推進率は米国が91％であるのに対し、日本

GitHubは、日本時間本日未明から開催中の年次イベント「GitHub Universe 2025」で、新たなビジョンとして「Agent HQ」を発表しました。 同社は、AIを活用したソフトウェア開発の未来は単一のAIエージェントに依存するのではなく、複数の専門分野を持つAIエージェントがそれぞれ得意とする分野の複雑なタスクを並行して実行する形式になるとしました。 そうした複数のエージェントを統合的に管理する主体として、同社はGitHubをAgent HQ（Agent Head Quater＝エージェント本部）にするというビジョンを掲げました GitHub Copilotで他社AIエージェントも利用可能に Agent HQのビジョンの下で同社は他社のAIコーディングエージェントもGitHub Copilotから利用可能にすることを発表しました。 具体的にはAnthropic、OpenAI、

米X（旧Twitter）は10月27日（現地時間）、2要素認証（2FA）の方法としてセキュリティキーを使用しているすべてのアカウントに対し、11月10日までにセキュリティキーを再登録するよう、公式アカウントで求めた。 期日までに再登録されない場合、関連するアカウントは更新が完了するまでロックされる。 Xは「この変更はセキュリティ上の懸念とは関係なく、YubiKeyやパスキーにのみ影響し、他の2FAには影響しない。2FA方式として登録されたセキュリティキーは現在、twitter.comドメインに関連付けられている。セキュリティキーを再登録すると、x.comに関連付けられるようになり、Twitterドメインを廃止できるようになる」と説明した。

人気の温泉地ランキング、1位は熱海、2位は別府！ 12年連続のワンツー【楽天グループ調べ】 2025年12月25日 6:00

Author Kyle Daigle GitHub Universe 2025にて発表された、GitHubの次なる進化。それは、開発者がいつでもどこでもあらゆるエージェントをオーケストレーションできる単一の統合ワークフローです 現在、開発者をとりまくAIの環境は、よくある課題を抱えています。それは、AIのもつ膨大な力が様々なツールやインターフェースに分散しているということです。GitHubはこれまでも、Gitへのアクセス性の向上、プルリクエストによる体系的なコードレビュー、Actionsによるデプロイメントの自動化など、こうした体系的な課題の解決に常に取り組んできました。 1億8000万人の開発者が利用するGitHubは史上最速のペースで成長しています– そして毎秒新しい開発者がGitHubを使い始めていて、その80%が最初の1週間でGitHub Copilotを使用しています。AIはもは

OpenAIが組織を再編・簡素化したことを発表しました。OpenAIとMicrosoftは2025年9月、OpenAIのIPO実現に向けた一歩として、提携関係の内容を見直す「拘束力のない覚書」に署名していて、提携関係は継続されますが、OpenAIが今後展開する消費者向けハードウェアにMicrosoftは一切権利を持たないことになります。 Built to benefit everyone | OpenAI https://openai.com/index/built-to-benefit-everyone/ We completed our recapitalization. The non-profit, the OpenAI Foundation, is now one of the best resourced philanthropies ever, with equity val

https://youtube.com/@tbs_bloomberg 👆チャンネル登録・高評価をよろしくお願いします 最先端のテックストーリーをわかりやすくお届けする番組「1on1 Tech」。 テーマは「AIバブルがやってきた」です。 OpenAIのサム・アルトマンCEOやMetaのマーク・ザッカーバーグCEOが「バブル」と認める一方、NVIDIAなど一部のテック株にはコロナ禍の“ジャブジャブマネー”が流れ込み、異常な熱狂が続いています 。しかし、ChatGPTは巨額の赤字を垂れ流し、ビジネスモデルは確立されておらず、バブル崩壊の危うい状態が続いています。 今回はゲストに『AIバブルの不都合な真実』の著者でジョージタウン大学客員研究員・クロサカタツヤさんをお迎えし、AIバブル崩壊後の日本人が取るべき戦略について考えます。 ・AIバブルの正体と3つの構造的欠陥 ・バブル崩壊を加速

最初に消えたのは、フロントエンドのチームだった。 「コードレビューの効率化」という名目で、彼らの代わりに導入されたのは「ALEXA DevOps」というAIプログラマ。 彼女（？）は休憩を取らず、バグを出さず、しかもユーザーテストの結果をリアルタイムでA/B最適化する。 人間のエンジニアは、気づいたときにはGitのアクセス権を失っていた。 利益率の上昇導入後3か月で、Amazonの利益率は急上昇した。 原因は単純だった。AIは、ユーザーの「倫理的保護ライン」を一切考慮しなかったのだ。 たとえばPrime解約画面。 人間のデザイナーが「ここは分かりやすくしておこう」と思っていた部分を、AIは「離脱率上昇」として即削除。 キャンセルボタンはグレーアウトされ、スクロールの下に“もう一度考えてみませんか？”という心理的遅延ポップアップが追加された。 AIは、FTCの訴訟データまで学習していた。 “

米マイクロソフトの主力クラウドサービス「Ａｚｕｒｅ（アジュール）」と業務ソフト「マイクロソフト３６５」で２９日、障害が発生し、数万人のユーザーに影響が出ているもよう。２０２２年２月撮影（２０２５年　ロイター/Dado Ruvic） ［２９日　ロイター］ - 米マイクロソフト(MSFT.O), opens new tabは２９日、主力のクラウドサービス「Ａｚｕｒｅ（アジュール）」で発生した障害が解消したと明らかにした。この障害で同社の業務ソフトや世界各国の企業に影響が出ていた。 アジュールは「エラー率とレイテンシー（待ち時間）は障害発生前のレベルに戻ったが、少数の顧客にはまだ問題が残っている可能性がある」とし、影響軽減に引き続き取り組んでいると述べた。障害は８時間以上続いたとしている。

この記事は、CYBOZU SUMMER BLOG FES '25の記事です。 クラウド基盤本部の新井です。 この記事では、DB へのアクセスを伴う Go の単体テストについての私たちの考え方、そしてそれを実践するために開発・公開したライブラリをご紹介します。 DB のモックとその問題点 DB へのアクセスを伴う Go のプログラムをどのように単体テストしたいとき、最初に思いつくのは go-sqlmock などのツールを使って DB をモックする方法です。 サンプルコードでは、次のようなテストを書いています。 package main import ( "fmt" "testing" "github.com/DATA-DOG/go-sqlmock" ) // a successful case func TestShouldUpdateStats(t *testing.T) { db, mo

ふも @fumokmm プログラマーです。ITで遊ぼう！ 興味:プログラミング/AI/読書/数学/哲学/心理学/物理学/宇宙/投資/ゲーム(レトロRPG) ※ポスト内容は基本的に個人の意見です(ネタ多め) わりと伸びたポスト→x.com/fumokmm/highli… ※Amazonアソシエイトプログラム参加者です thinktwice.tech

Amazonの人事担当幹部が、会社史上最大となる3万人規模の人員整理を計画していると報じられたことに対して、ゲーム開発部門の人員を含む約1万4000人を解雇する予定であると発表しました。 An update from SVP Beth Galetti on Amazon workforce reduction https://www.aboutamazon.com/news/company-news/amazon-workforce-reduction Amazon Makes ‘Significant’ Cuts in Video-Game Division - Bloomberg https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-10-28/amazon-makes-significant-cuts-in-video-game-division

「人の感情・共感への配慮が不可欠」な仕事は AIに奪われないと感じられている？ AIが仕事の一部を担うようになった今、「人にしかできない仕事」とは何か。効率化の波が押し寄せる一方で、“置き換えられない価値”について改めて考えさせられる場面が増えている。 AIのビジネス活用を学ぶコミュニティ「SHIFT AI」を運営しているSHIFT AIは、全国の中間管理職以上を対象に「AI時代に『奪われにくい』職種と、その理由」について調査を実施し、結果を10月27日に公表した。調査対象は、インターネット調査を通じて全国で中間管理職以上の会社員132名が回答。 その中で「最もAIに奪われにくいと感じる職種」をたずねたところ、1位が「法人営業（関係構築）」26.5％（35/132）、2位が「経営企画／戦略コンサル」15.2％（20/132）、3位が「新規事業開発／PM（プロジェクトマネージャー）」7.6％

オハイオ州立大学の研究者らが、シイタケの「菌糸体」と呼ばれる部分を、コンピューター用のメモリチップとして使う研究を発表しました。将来的に、環境に優しい低コストなメモリチップの代替品となる可能性があります。 Sustainable memristors from shiitake mycelium for high-frequency bioelectronics | PLOS One https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0328965 Scientists Built a Working Computer Memory Out of Shiitake Mushrooms : ScienceAlert https://www.sciencealert.com/scientists-built-a-

GitHubは、日本時間10月29日未明から開催中の年次イベント「GitHub Universe 2025」で、Visual Studio CodeにおけるGitHub Copilotの新機能として、AIが仕様作成を支援する「Planモード」を発表しました。 GitHub Copilotにはすでに、質問や相談にAIが対応してくれる「Askモード」、コードの編集をAIが行ってくれる「Editモード」、AIに作業を指示すると自律的に実行する「Agentモード」があります。 今回の「Planモード」はこれらのモードに新たに加わるものです。 Planモードでは、人間が実装したい機能などの概要を入力すると、AIが既存のコードを分析した上で実装のための計画（Plan）を詳細に作成します。 その後、計画を作成する上であいまいな部分や未定義の部分があればそれについてAIが人間に質問をし、その回答を基に再び

エンジニアリングリーダーは何を考えて・日々どんな葛藤があって・どんな挑戦をしているんだろう？そんなエンジニアリングリーダーの具体的かつ実践的なプラクティスやマインドセットがまとまった一冊「エンジニアリングリーダー ―技術組織を育てるリーダーシップとセルフマネジメント」を読んだ📕 僕自身のリーダーシップ経験を振り返りながら読むことができて，答え合わせにもなったし，新たな発見もあって良い本だった💡 エンジニアリングリーダー ―技術組織を育てるリーダーシップとセルフマネジメント 作者:Cate Huston,岩瀬 義昌（翻訳）,岩瀬 迪子（翻訳）オーム社Amazon 2025年10月28日に出版された新著で本書は翻訳を担当された @iwashi86 さんに送っていただいた❗️ 出版おめでとうございます🎉 いつもありがとうございます〜 10月28日に出版される「エンジニアリングリーダー ―技

組織として初めて政府助成金の申請を行ったPythonソフトウェア財団が、助成対象に推薦されながらも、受給時の条件についてリスクがあるとして申請を取り下げたことを明らかにしました。 Python Software Foundation News: The PSF has withdrawn a $1.5 million proposal to US government grant program https://pyfound.blogspot.com/2025/10/NSF-funding-statement.html Pythonソフトウェア財団はPythonとPyPIの構造的脆弱性への対処のため、2025年1月、アメリカ国立科学財団の「オープンソースエコシステムの安全性・セキュリティ・プライバシー」プログラムに提案書を提出しました。 スタッフ数が14名、年間予算が約500万ドル(約7

追記: 皆様ご指摘通り、geminiの生成文です。プロンプトは「はてなブックマークでホッテントリ入りしそうな、はてな匿名ダイアリーのエントリを書いてください」だったかな。その後「もっと増田っぽい文体にして一行一文にして句読点をなるべく減らしてください」にして書き換えました。最後に「信憑性が上がりそう」という人間の判断でchatGPTをGPT-5、画像生成AIをnano-bananaに手作業で変えてみたものです。nano-bananaが2ヶ月前リリースだったのは忘れてました。唯一、手作業で書き換えたところが間違ったとは。文章はよく読まずに「どうせスルーだろう」と思って増田初投稿してみました。 ------------------ もうだめかもしれん、いやもうだめだわこれ Web系のデザインとコーディング、ついでにSEO記事も書きます、みたいな器用貧乏で10年食ってきたんだよね クライアントの

いきなりですが。 海外旅行したり働き始めたりすると、日本の良さが身に染みたと感じた人は多いんじゃないでしょうか？ なんかとりあえず外で働いてみたいと思っていましたが、今はいつ戻るかと考える日々です。（とにかく温泉に入りたい） また色々と各国を回る中で、日本企業ってアジア圏や他の国にもかなり進出してるんだなぁと実感しました。（そりゃそう） そんなこんなで日本株に興味を持ち 昨年にわが投資術を購入して実践し始めました。（まだ初めて一年目なので成績はわかりません。。。が、マイナスは無し） 自分でバフェットコードや Claude mcp-yfinance などを利用しながらスクリーニングしてみましたが、毎回決算が出るたびに手動とチャット相手にあるのも何かなぁ。と思いまして。 じゃあ自動収集とスクリーニング用のアプリ作ってみよう(vibe coding) そんなノリから、日本株全銘柄を自動収集・簡易

「アバターポルノ」──この言葉を聞いて、皆さんは何を思い浮かべるだろうか。これは、今回バーチャルリアリティ空間で広がるあるコンテンツを紹介するために、本稿が便宜上用いる単語だ。 VRChatを長くプレイしていると、「フレンドの〇〇さんがFantiaに出演したらしい」「あの〇〇さんはFantia男優で有名だ」といった会話を耳にすることがある。 Fantiaとは、月額課金プランなどでクリエイターを支援できるプラットフォームであり、特にアダルトコンテンツに強い点が特徴だ。このFantiaで、「総合（男性向け）」からカテゴリーを「VTuber」に絞り込むと、検索結果の1ページ目から、いわゆるVRChat向け3Dアバターを用いたクリエイターがヒットする。 そのコンテンツ内容は、VR空間でアバターを操作するプレイヤー同士の“絡み”を撮影するというもの。通常の3Dアダルトコンテンツが手打ちモーションによ

悩み：30時間かかっていたMV制作を、なんとかしたかった「AIを使えば、もっと早くMVを作れるはず」──そう思っていたのに、 気づけばいつも朝になっている。 1本のミュージックビデオ（MV）を完成させるのに、平気で30時間くらいかかっていました。 もちろん、こだわり始めれば時間はいくらあっても足りません。 でも、もう少しサクッと、でもクオリティは妥協せずに作れないか── そんな思いをずっと抱えていました。 そこで今回、噂のAI動画生成ツール 「Sora 2」 を本格的に導入してみることにしました。 試したこと：Sora2 AIを使ったMV制作フロー今回試した、実際の制作手順はこんな感じです。 参考にした記事はこちら。 🪶 STEP1：プロンプト作成まず、MVの元になる歌詞をChatGPTに読み込ませて、 映像のイメージを伝えるプロンプトを生成します。 このときのコツは、プロンプトの最後に