キャリア教育や人材開発支援を提供するリアセックは2026年1月19日、「新卒エンジニア育成」に関する調査結果を発表した。IT企業で新卒エンジニアの育成を担当している人事担当者および現場マネジャー863人を対象に、エンジニア育成の実態を調査したものだ。 新卒エンジニア向けの初期研修については技術スキルの習得が中心となっており、その内容について一定の満足度がある一方で、現場配属後は「ソフトスキル（主体性・論理性・協調性など）」の不足が課題に挙がる実態が浮き彫りとなった。 「技術スキル中心の初期研修」には約9割が満足だが…… 同調査は2025年11月4日から11月6日にかけてインターネット上で実施。回答者の内訳は人事担当者が252人、現場マネジャーが611人。 現在実施している初期研修の内容について尋ねたところ、人事担当者の52.4％、現場マネジャーの54.7％が「技術スキル中心の集合型研修」と

AWS 構成図をプロンプトひとつで作れる！Claude Code + draw.io MCP サーバーを試してみた はじめに クラスメソッドオペレーションズの Shimizu です。 ブログ執筆や社内資料のために AWS のインフラ構成図を作成する機会がよくあります。 これまでは手動でコツコツ作っていましたが、draw.io MCP サーバーの登場により、複雑なシステム構成図もプロンプトの指示ひとつで簡単に作成できるようになりました。しかも自由に編集可能です。 今回は Claude Code と draw.io MCP サーバーを組み合わせて、管理している AWS アカウントのインフラ構成を読み取ってそのまま構成図にする、という手順を試してみました！ draw.io とは draw.io はフローチャートやネットワーク図など、さまざまな図を直感的なマウス操作で作成できるwebサービスで、ユ

「SQLをAIが書く」時代、ClickHouseが語る“なぜデータベースの高速性が求められる”のか：“最速”を掲げる分析DBはどう応える？ クエリ処理が極めて高速なデータベースとして開発され、リアルタイム分析やオブザーバビリティーなどで活用が進んでいるClickHouse。LLMによるクエリ生成が今後増えると予測される中でどのような変化があり、同データベースの特性はどう生きてくるのか。 従来エンジニアが担ってきた業務の一部がLLM（大規模言語モデル）やAI（人工知能）エージェントによって置き換え可能になっていく中で、“AI以前の常識”とされてきた前提が見直されつつある。データベースの分野も例外ではない。AIが大量のクエリを生成したり、AI自らの挙動を記録・分析する必要性が生じたりすることを受け、データベースに求められる役割や性能要件にも変化が生じる。 オブザーバビリティー（可観測性）のログ

この連載について DX推進、生成AI技術の進化が加速する今、企業のIT部門は戦略的な役割への変化が求められ、キャリアの転換点に立たされています。この現状を変え、真に企業価値を高める部門となるには新たな戦略が必要です。 本連載では、博士としてインターネット技術を研究し、情シス部長、SRE、エンジニアマネジャーとしてIT組織の最前線を知る久松剛氏が、ニュースの裏事情や真の意図を分析します。一見関係ないニュースもIT部門目線の切り口で深掘りし、IT部門の地位向上とキャリア形成に直結する具体策を提示します。 「久松剛のIT業界裏側レポート」のバックナンバーはこちら 政府は2025年12月、「AI基本計画」を閣議決定し、AIを国家の成長戦略の中核に位置付けました。医療や介護、金融、行政などの人手不足分野を支える基盤技術としてAIを捉え、研究開発や社会実装、信頼性確保、人材育成を一体で進める方針が示さ

Gartnerは2026年1月21日、製造およびサプライチェーン分野における人型ロボット（ヒューマノイドロボット）の導入に関する予測を発表した。 同発表によると、2028年までに人型ロボットのPoC（概念実証）を実験段階以上に進める企業は100社未満にとどまる見通しだという。サプライチェーンや製造のユースケースにおいて、本番稼働の段階に移行する企業は20社未満と予測している。またこの期間における人型ロボットの生産展開の大部分は、動的で高スループットなサプライチェーン業務ではなく、厳密に管理された環境に限定されるとしている。 「過度な期待」が先行する人型ロボット、技術的成熟度に課題 人体の形状、機能、運動を模倣するように設計された人型ロボットは、労働力不足の課題や人件費の高騰に対する解決策を求めるCSCO（最高サプライチェーン責任者）から注目を集めている。これらのロボットはAI対応システム、

はじめに こんにちは！QAエンジニアのAyakaです。 前回の記事では、子供とGeminiを使ってみた体験と、AIとの距離感について書きました。 今回はそのときに出てきた、もう少し技術寄りの気づきについてです。 小1はキーボード入力がほぼできないので、音声入力でGeminiを使いました。 ここで想定外のところに壁がありました。 小1の操作フロー 実際の流れはこんな感じです。 マイクボタンを押す 子供が話す 音声認識結果が「入力欄」にテキスト化される 紙飛行機ボタンを押して送信 ここまでは一見スムーズでした。 起きたこと 実際に表示された入力欄には 「答えは1個」 と出ていました。 大人から見ると普通の文章ですが、小1にとっては 「答」 「個」 どちらもまだ習っていない漢字でした。 読めない文字が含まれているだけで、「これで合ってるのかな？」という不安につながっていました。 音声で話した内容

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 普段、プロジェクトで組織向けのBIレポートをよく作成するのですが、近年のAIの台頭もあり、データ利活用に関する問い合わせや相談がますます増えるようになってきました。 データが重要という事自体はこれまでもずっと言われ続けてはいましたが、これまではいわゆる表面的な業務効率化に留まっていた組織も、データの重要性について頭ではなく肌感覚で理解し始めているのだと思います。 いわゆるデータ分析部門や企画部門などの一部の人達だけではなく、より現場に近い領域の人達からもデータに関する意見が多く出るようになってきているのは非常に良い傾向なのでは

「チーム開発の基礎 -研究を事業につなげるために-」では、研究を事業化する際にチームでの開発が必要となる理由や、開発手法などを解説している。「生成AIの研究活用」では、AIコーディングツール「Cline」「Claude Code」の基本的な使い方や、論文の執筆で活用する方法を紹介。「社会実装におけるアンチパターン」では、研究成果を社会実装する際に陥りやすい失敗とその対策を説いている。 今回公開した各資料は、AI Labが全メンバー約100人を対象に実施した9つの研修のうち、3つの研修で利用したもの。24年から継続して実施している研修で、25年4月には24年の研修で使った資料も公開していた。 関連記事 “AI研究者”向けの研修資料、サイバーエージェントが無料公開　PythonやVSCode、論文の書き方まで網羅 サイバーエージェントは、AI研究者向けの技術研修資料を無料公開した。研究者のため

NotebookLM⁠⁠、プロンプトを使ったスライド修正機能と⁠⁠、PowerPoint形式の出力機能を提供へ NotebookLMは2026年2月17日、プロンプトを使ったスライド修正機能と、PowerPoint形式の出力機能を追加するアップデートを発表した。このアップデートは現在、Google AI UltraおよびProプランの有料ユーザー向けに順次展開が開始されており、該当ユーザーは今週中には利用可能となる見込み。また無料プランのユーザーは今後数週間のうちに利用可能になる予定。 Because you wouldn’t let it slide… these are rolling out today for our most requested feature: Prompt-Based Revisions: Tweak, tailor, and tune your slides

そろそろOpenClowについてまとめるかと思ったが、開き直ってそれもOpenClowに書いてもらって、はてなブログにコピペすることにしました。 ChatGPT 5.2にこのブログを読ませて文体再現するためのプロンプトを生成し、OpenClowに流し込んだ結果がこちらになります。 私（hageatama）が書いた。 と末尾にあるけど私(hageatama)は明らかに違うところなどを数回リテイクさせただけだし、OpenClaw入れたのは5日前なのでタイトルからして間違っている。アプデのパッチ当てだってOpenClow自身が自動化してくれた。 そんな虚実入り混じった文章をあえてそのままを記録している事実を認識したうえで読んでいただきたい。致命的な部分はリテイク入れたので7割くらいは合っているはず……。 追記: Emma先生が普段更新しているブログはこちら！ https://emma.hagea

2026年2月18日 日本銀行 時系列統計データ検索サイトでは、JSON形式やCSV形式の機械判読可能な形式で、時系列統計データを取得できるAPI（Application Programming Interface）機能の提供を開始しました。 API機能の利用方法については、「API機能利用マニュアル[PDF 1,012KB]」、利用上の留意点は、「API機能利用時の留意点について[PDF 116KB]」をご参照ください。 照会先 調査統計局経済統計課統計総務グループ E-mail ： post.rsd17@boj.or.jp （件名【検索サイトAPIに関する照会】）

MIDIという規格が生まれたのは1983年。それから40年以上、Windowsの根幹部分はほとんど変わっていなかった。その「積年の問題」が、いま静かに解決されようとしている。 40年越しの宿題1983年のNAMMショーで産声を上げた MIDI（Musical Instrument Digital Interface）は、電子楽器同士をつなぐ共通言語として音楽制作の世界を変えた。シンセサイザー、キーボード、ドラムマシン。あらゆる機材がこの規格で会話し、今日のポップスもエレクトロニカも、その多くはMIDIの上に成り立っている。 問題は、Windowsの実装がずっと時代遅れだったことだ。 最大の痛点は「1デバイス1アプリ制限」だった。MIDIコントローラーをDAW（音楽制作ソフト）で使いながら、同時に別のアプリで音色を管理したい。そんな当たり前の要求すら、Windowsは長年にわたって叶えられな

2026-02-18 React 19、コンポーネント設計どう変わった？〜うひょさんに聞く最新 実務Tips〜

こんにちは、クラウドサインで CRE（Customer Reliability Engineer）をしている藤谷です。 過去の記事では、Slack ワークフローに AI を組み込んで問い合わせの課題整理を自動化した事例を紹介しました。あの時点では、AI は問い合わせフローの「一部」を支援するものでした。 その後 CRE チームでは MCP（Model Context Protocol）を使った自動化基盤を構築しました。しかし MCP だけでは「どう使うか」までチームに共有できず、活用が広がらないという壁にぶつかりました。この課題を解決するため、CRE チームでは Agent Skills（AI エージェントに手順・知識・スクリプトを配布できる仕組み）へ全面移行しています。 スキル移行によって、 AI の支援は「一部」から「全工程」へ広がりました。調査・回答案の作成・レビューまでが AI エ

私も、最近まで、GitHub Copilot や、Claude Code を使ってそのヤバさに気づき、様々な葛藤を体験した。そのあたりは次のブログにも書いた通りだ。しかし、最近考えが変わってきた。これ、クッソおもろいやんw いや、マジ最高ですわ。みんなやらんと損やでと思ったのでブログを書いてみることにしました。 ここに書いた通り、私は、コーディングエージェントを自分なりに極めようと決めた。それは、自分が 10x なりなんなりの爆発的な生産性を手に入れないと、ライバルに対抗できなくなるのは自明なのと、プラットフォーマーとして、AI後のユーザ（開発者）が欲しいものが何かを知るためにも、重要と思ったからだ。自分がやらないのは自分の趣味ではなく、プロンプトうつだけで、なんかエージェントのマネージャみたいだし、自分が興味を持てるだろうか？ある同僚は、こういっていた。 私は、休日に AI 抜きでプログ

はじめに 2026年1月、Anthropicが「The Complete Guide to Building Skills for Claude」という32ページのPDFを公開しました。 スキルとは、Claudeに特定のタスクを一貫して実行させるための仕組みです。Markdownファイルをフォルダに入れるだけで、Claudeの振る舞いを変えられます。プロンプトのコピペや毎回の説明が不要になる、いわば「再利用可能なプロンプト」です。 このガイドは中身が濃いものの、32ページのPDFを英語で通読するのはなかなか骨が折れます。この記事では、ガイドの核心を要約し、実務で使うときに本当に効く部分を解説します。 対象読者 Claude Code / Claude.ai を業務で使っている方 毎回同じ説明を繰り返すのが面倒な方 MCPは知っているけど、スキルはまだ触っていない方 この記事で得られること