こんにちは。SCSKの松渕です。 先日、発表されたばかりのGoogle Antigravityをインストール＆簡易WEBサイト構築してみましたが、 今回はもう少しアプリ開発をしてみた実体験をブログに書きます！ はじめに Antigravityとは AWSのKiroと同様に、AIエージェント型統合開発環境（Agentic IDE）と呼ばれるものです。 Antigravityのポイントとしては、特に以下の点になるかと思っております。 ・ AIによるブラウザ操作も可能 ・ AIによる自律的な実装 ・ アウトプット品質の高さ（これはGemini 3のポイントではありますが） ・ Google Cloud環境とのシームレスな連携 類似サービスとの比較は以下の通りです IDE/プラットフォーム 開発元 主な設計思想と特徴 類似サービスとの差別化ポイント Antigravity Google エージェン

本記事では、RAGの応答速度を速くするための「MixLM」という手法について、ざっくり理解します。 株式会社ナレッジセンスは、「エンタープライズ企業の膨大なデータを掘り起こし、活用可能にする」プロダクトを開発しているスタートアップです。 この記事は何 この記事は、RAGで必須の手法「リランキング」の速度を飛躍的に高める「MixLM」の論文[1]について、日本語で簡単にまとめたものです。 今回も「そもそもRAGとは？」については、知っている前提で進みます。確認する場合は、こちらの記事もご参考下さい。 本題 ざっくりサマリー 「MixLM」は、RAGの応答を高速にするための手法です。LinkedInの研究チームによって2025年11月に公開されました。 通常のRAGでは、リランキングという手法がよく使われます。これは何かというと、ベクトル検索で取ってきた文書を「ユーザーの質問との関連性」で並び

約1か月前の11月12日にGPT-5.1リリース。その直後にGoogleがGPT-5.1を圧倒する性能のGemini 3 Proを発表しました。これを受け、OpenAIのサム・アルトマンCEOは直ちに社内で「Code Red（緊急事態宣言）」を発令。その結果として12月11日（日本時間12日）に緊急リリースされたのが、GPT-5.2です。 ベンチマーク評価において、GPT-5.2はGemini 3 Proを凌駕するスコアを記録しました。この記事では、Gemini 3 Proとの比較を通じて、GPT-5.2の実際の性能を検証します。 １．GPT-5.2の概要(1) ２種類のモデルGPT-5.2モデルには以下の２種類があり、GPT-5.2 Auto を選択すると、ユーザーのリクエストに対して自動的にどのモデルを使用するかが決定されます。複雑なタスクでは、GPT-5.2 Thinkingに切り替

購入した電子書籍は、ユーザーが｢所有｣するのか。それとも手にしているのは｢本にアクセスする権利｣だけなのか。これ、電子書籍で常について回るディスカッションです。 2026年1月20日から、Amazonの電子書籍（Kindle本）において一部EPUB/PDFでのダウンロードが可能になります。EPUB/PDFダウンロードができるKindle本はDRM フリーが確認された本のみ。 DRMとはDRMとは、Digital Rights Management、デジタル著作権管理のこと。書籍に限らず音楽や映画などにも適用される仕組みで、コンテンツの不正利用（コピー）を防ぐのが目的です。DRMフリーとは、これがかかっていないコンテンツのこと。 DRM適用のKindle本は、Kindle端末・アプリでのみ観覧可能。これがDRMフリーとなると、EPUB/PDFでコンテンツをダウンロード可能、つまりKindle

この記事はPREVENTアドベントカレンダーの15日目の記事です。 はじめに 株式会社PREVENTの永田です。 Github Copilotを社内に導入してどのような形で活用しているかを紹介します。 レビュー 開発効率化するうえで、レビュー負荷が高く、レビュー待ちがネックになるという課題を抱えていました。そこで、以下の２つの解決策を実施しました。 レビュー依頼する前に、Copilotレビューを行う プルリクエストの粒度を小さくする ここでは前者についてお話します。 Copilotが一次レビューでtypoや単純なロジックミスを事前に指摘してくれることで、人間のレビューでは「仕様として正しいか」に集中できるようになりました。結果として、レビューの質を落とさずに負荷を下げられています。 簡単にやり方を説明します。 プルリクエストをOPENしたら、ReviewersにCopilotをアサインしま

はじめに React が誕生して10年以上が経ちましたが、「状態管理」の議論は今も終わりません。Redux、Recoil、Zustand、そして useSyncExternalStore。なぜこれほど多様なライブラリが生まれ、React 公式はついに"標準 API"を出したのでしょうか？ 本記事では、「状態管理の歴史」と「React が見ている世界」を整理しながら、最新 API が登場した背景まで深く掘り下げます。また、この内容は JSConf.jp 2025 Pre Event で話した内容の補足や詳細です。 この記事の読み方 記事全体を通して読むことで状態管理の歴史が体系的に理解できますが、すでに知っている部分は読み飛ばしても問題ありません。 あなたの状況 おすすめの読み始め tl;dr 状態管理は UI = f(state) という React の思想を支える根幹 Redux → R

この記事は、Linc'well Advent Calendar 2025 15日目の記事です。 昨日は mani3 さんの「Amazon Cognito のユーザプール一意化するときに気をつけたいこと」でした。 今回は O’Reilly のサブスクで読める Domain-Driven Transformation という本を読んだので、 その本の感想と学びを書きたいと思います。 この本は、DDD の設計解説がメインではなく、 システムを“壊さずに”どのように変革していくか にフォーカスした内容です。 🔄 システム刷新がうまくいかなくなる理由 システム刷新をどう進めるかを考えるとき、 振り返ってみると、失敗しやすいパターンにはいくつか共通点があるように感じます。 先に「理想のアーキテクチャ」だけを決めてしまう 現場の業務理解が追いついていない チーム構成が旧システム前提のまま 「完成後に一

生成AIが実験段階から企業への導入に移行する今、2026年は日本のソフトウェア開発にとって重要な節目の年となります。GitLabが日本の経営層を対象に実施した調査「ソフトウェアイノベーションによる経済効果」によれば、経営層の85%が、3年以内にAIエージェントがソフトウェア開発での業界標準になると予想しており、AIエージェントへの移行は今後も加速していくでしょう。 AIエージェントの移行には、かつてないほどの生産性向上が期待される一方で、組織はガバナンスやセキュリティ、AIエージェント間の相互運用性、可視性といった新たな課題との両立の難しさを抱えることになります。こうした課題に対処できる組織は、競争優位を確立できる可能性がある一方で、AIエージェントを単なるツールとみなし課題に対処できない組織は、競争から取り残されるリスクを抱えます。 AIエージェントについて、今後1年間に起こるだろう、変

main.md 2025年の趣味開発環境 2025年は趣味開発環境の変化が大きかったので備忘録として残しておく。 前提: 趣味開発はほぼ毎日している 開発するのはコマンドラインツールやライブラリが多い 言語はほぼRust 開発はほぼAndroid上 GUI 系ツールは基本使わない（GitHubをブラウザで見るくらい） 仕事の開発環境はまた別（このgistの対象外） ハイライト E Inkタブレットでの開発に移行 Emacsから自作エディタへの移行 2025/12/14時点での趣味開発環境 ハードウェア: Viwoods AI paper: Androidの10インチタブレット Voyager keyboard: 有線分割キーボード Androidアプリ: Termux: Linuxターミナルエミュレータ Unexpected Keyboard: プログラミング向けのソフトウェアキーボード

任意のWebドキュメントをClaude Agent Skills化するツール site2skill を作りました。PAY.JPのドキュメントを例に、Claude Codeがドキュメントを参照しながら開発する流れを説明します。 GitHub - laiso/site2skillContribute to laiso/site2skill development by creating an account on GitHub.GitHublaisoLLMが知らないライブラリを使うときLLMには知識のカットオフ（学習データの期限）があります。新しいライブラリやマイナーなAPIを使おうとすると、LLMは正確な情報を持っていません。例えばClaude Opus 4.5 の知識は2025年8月のものであり、それ以降にリリースされたライブラリや、学習データに含まれていないドキュメントについては、正確な

しばらくフリーランスとしてフラフラしていましたが、縁とタイミングが合って、12/16付でGitHub Japanにシニアソリューションエンジニアとして入社しました。開発職ではなく技術営業職で、担当は主にエンプラ領域の予定です。 GitHubが好き 「SongmuさんてGitHub好きですよね」 Mackerelのプロダクトマネージャーをやっていた頃、一緒に事業を手がけていたビジネスマネージャーのnkakoさんにそう言われたことを覚えています。これは「そういうふうに見えているのか」という気付きを与えてくれました。GitHubはもちろん嫌いではありませんでしたが日常的に使うサービスなので、好き嫌いはそこまで意識してはいませんでした。 ただ、MackerelのPdM時代はかなりGitHubを意識していた事は確かです。個人の道具としても仕事でも使えることや使いたくなるサービスであることを目指してい

「そのmdってどうやって用意するの？」という質問があったので、実際のツール運用レベルまで落としていきます。 この記事でやること↓ ・Obsidian で「案件ナレッジ倉庫」をつくる ・mdファイルを作る ・それらを ChatGPT の Projects にアップロード 「この案件なら、このプロジェクトを開けば全部そろっている」状態を作ります。 ちょっと難しそうに感じるかもしれませんが、 この記事でやっていくことは「Obsidianのフォルダを作る → 記事を書く → ChatGPT に渡す」という3ステップだけです。 Obsidian は「ローカルの Markdown ファイルをそのまま扱うノートアプリ」です。Windows / macOS / iOS / Android に対応していて、データは全部あなたのPCやスマホのフォルダに .md ファイルとして保存されます。 メモを書いたら、そ