Gemini の Gem で 社内 GoogleDrive のチャットボットを作成 | DevelopersIO
GeminiのGemを利用して、社内GoogleDriveの資料より、問い合わせの回答を行うチャットボット作成しましたので記載します。 概要 社内でGoogleDriveの共有ドライブを利用していますが、ファイルの数やフォルダの階層が多くなっていくと、必要な資料・情報を探したいとき、時間がかかることがあるかもしれません。例えば、以下のようなケースがあると考えています。 GoogleDriveの上部に表示されている検索機能より検索することも可能ですが、こちらは主にキーワード検索のため、文章で質問したいケースが出てくるかもしれません。（自分が覚えているキーワードと、実際のファイル名やファイルの文書内のキーワードが一致せずに、探すのが難しくなるケースがあるかもしれません） GoogleDriveのWeb画面で、右上のGeminiのマークをクリックすると、サイドバーにGeminiが表示されてドライ
知識を文章ではなくイラストで教えてくれるAI「Flipbook」が登場、気になるところをクリックすると次々に説明イラストが生成される
「Flipbook」は質問内容に関する説明付きイラスト(インフォグラフィック)を生成してくれるAIサービスです。イラスト内の気になる部分をクリックすると、その部分に関する説明イラストを生成してくれて、どんどん知識を深めることが可能。面白そうだったので使ってみました。 Flipbook https://flipbook.page/ 上記のリンクをクリックしてFlipbookにアクセスしたら、画面上部の入力欄に質問文を入力して送信ボタンをクリック。今回は「スマートフォンの各パーツの用途を教えて」と入力してみました。 40秒程度でスマートフォンのパーツ解説イラストが生成されました。イラスト内の「SoC(システム・オン・チップ)」の部分をクリック。 しばらく待つとSoCの説明イラストが生成されました。さらに「GPU」の部分をクリック。 GPUの説明イラストが生成されました。Flipbookを使えば
CLAUDE.md の肥大化を 3 層構造で 83% 軽くした — 実測と試行錯誤の記録
はじめに Claude Code を長く使っていると、CLAUDE.md が太ります。過去の失敗パターン、ワークフロー、ツールの使い方を書き足すたびに、ファイルが肥大化していきます。 気づいたら 2000 行近くまで育ち、どんな小さな作業でも毎セッションで全文を読み込ませていました。タスクに取りかかる前から、過去の注意書きだけでコンテキストの大部分を使っている状態でした。 この記事では、そこから 起動時のコンテキスト消費を約 83% 削減 するまでの試行錯誤を書きます。結論だけなら「rules/ と skills/ に切り分けた」ですが、2 ヶ月かけて行きつ戻りつしながら削った記録の方が実用的なので、そちらを中心に書きます（実測値は後半）。 最初はこうだった（失敗の出発点） 過去の commit ログを掘り返すと、2 月時点で以下のような状態でした。 SuperClaude Framewo
【情シス目線】Claude Team を複数社に導入して気づいたこと｜kaze
本業や副業で Claude Team を導入する機会があったので、初期設定や使い方、SSO・監査ログの注意点など、法人利用で押さえておくべきポイントを情シス目線でまとめています。Claude Console や Pro/Max からの移行を検討している方にも参考になれば。 この記事でわかること（忙しい人向け）法人利用は Pro/Max より Team か Enterprise にすべき理由 導入直後に情シスがやるべき 追加使用量・SSO の設定 監査ログ が必要かどうかで Team と Enterprise を使い分ける判断基準 社内に周知すべき モデルの選び方 チャット・Cowork・Claude Code の 使い分け はじめに：どのプランを選ぶべきかClaude には Free・Pro・Max・Team・Enterprise と複数のプランがあります。各プランの違いについては世の中に
「ソーシャルエンジニアリング」の裏側を暴く5冊。技術が進歩しても、騙しの構造は変わらない【IPUSIRON】｜レバテックLAB - レバテックLAB
IPUSIRON（イプシロン） 1979年福島県相馬市生まれ。相馬市在住。タイトルにある「ミジンコ」は、サインに添えて素早く描けるシンプルなイラストとして採用したものであり、同時に「常に初心を忘れない」という自戒も込めている。2001年に『ハッカーの教科書』（データハウス）を上梓。情報・物理的・人的の観点から総合的にセキュリティを研究しつつ、執筆を中心に活動中。その集大成として2026年1月に『サイバー忍者入門』（翔泳社）を刊行。主な著書に『ハッキング・ラボのつくりかた 完全版』『暗号技術のすべて』（翔泳社）、『ホワイトハッカーの教科書』（C&R研究所）などがある。 X：@ipusiron GitHub：ipusiron ブログ：Security Akademeia 著書『暗号技術のすべて』 著書『ハッキング・ラボのつくりかた 完全版』 著者記事一覧 はじめに 本連載「ミジンコの読書案内」
ブラウザで Gemini がもっと身近に。Gemini in Chrome を提供開始
ブラウザは、私たちが仕事をこなし、新しい知識を学び、世界とつながるための大切な場所です。しかし、ときには長い化学の論文を読み解いたり、夕食の献立を素早く考えたりといったオンラインでの作業が、少し手間に感じたり、時間を取られたりすることもあります。 そこで私たちは、ユーザーが情報をよりスムーズに探し、理解できるように、Google Chrome で直接 AI を使えるようにしました。試験勉強やプレゼント選び、日々のちょっとした用事まで、あらゆるシーンで AI があなたをサポートします。本日、Google Chrome の最新 AI 機能、Gemini in Chrome を日本で提供開始します。Google の最新 AI モデルである Gemini 3.1 を活用したこれらの新機能は、デスクトップで順次利用可能になります。 展開予定の主な機能をご紹介します。 タブを切り替えずに AI アシス
Why Japan has such good railways - Works in Progress Magazine
Japan is the land of the train. 28 percent of passenger kilometers in Japan are travelled by rail, more than anywhere else in the developed world. France achieves 10 percent, Germany 6.4 percent, and the United States just 0.25 percent. Travel in Japan is over a hundred times more likely to be by rail than travel in the United States. Japan’s vast railway network is divided between dozens of compa
ノア・スミス「この20年で日本はどう変わったか」（2026年4月1日）｜経済学101
この独特な国についてつらつら考えてみるとひょっとしてこの何年かで初めてかもしれない．先日，X で間違いなく興味深いことが起きた．X で日本語ツイートが英語に自動翻訳されて，英語圏ユーザーのおすすめに表示されはじめたんだ．他国に比べて，日本の人たちの X 利用率はずっと高い．その理由の大半は，X では本名を明かさずに投稿できるおかげで素性を知られないまま私的な生活について公開で発言できることにある．たいていの人は私生活でこのプラットフォームを利用しているので，もっぱら政治論議に利用されている英語圏の X に比べて，日本語の X はずっと毒性が低い． だから，〔日本語ツイートの〕正気と健全性が流れ込んできて英語圏の X ユーザーが歓喜したのも，ムリはなかった．風変わりな日本のネット文化のいろんな楽しみに喜んだのは，言うまでもない．ぼくの予想では，このハネムーン期は短期しか続かず，やがて英語圏の
Claude Code で AWS サーバーレス開発を高速化した話
この規模になると「新しい Lambda 関数を1つ追加する」だけでも、アプリコード・Terraform・テスト・CI/CD と複数レイヤーにまたがる作業が発生します。ここで Claude Code が力を発揮します。 Claude Code が効くポイント 1. Lambda 関数の雛形生成 新しい Lambda 関数を追加するとき、毎回似たような構成を書くことになります。 エントリーポイント（handler） リクエストバリデーション DynamoDB / RDS へのアクセス エラーハンドリング 構造化ログ出力（OpenTelemetry 準拠） Claude Code に既存の Lambda 関数を読ませた上で「同じパターンで新しい関数を作って」と指示すると、プロジェクトの規約に沿ったコードが生成されます。 ポイントは、プロジェクト内の CLAUDE.md に以下のような規約を記述し
ブラウザ操作を録画して、AIにPlaywrightテストを書いてもらう
概要 こんにちは、booostのバックエンドエンジニアのma_meです。 今回はこちらの記事から着想を得て、個人開発で AI、DevTools Recorder、playwright-cli の３ツールを組み合わせてe2eテストを書いてみたところ、作成とメンテナンスが楽になる手応えを感じましたので、その方法を紹介します。 全体の流れ ① ブラウザで操作を録画（Chrome DevTools Recorder） ↓ ② 録画JSONをCodexないしClaude Codeに渡す ↓ ③ AIがJSONを読み取り、Playwrightテストコードに変換 ↓ ④ 必要に応じてplaywright-cliで画面のスナップショットを取り、セレクタを補正させる ↓ ⑤ テストファイルが完成 では実際にやっていきましょう。 Step 1: ブラウザ操作を録画する Chrome DevToolsの「Rec
マイクロソフト、ローカルAI環境をインストーラで配布できる「Foundry Local」正式リリース。MacやLinuxにも対応
マイクロソフト、ローカルAI環境をインストーラで配布できる「Foundry Local」正式リリース。MacやLinuxにも対応 マイクロソフトは、アプリケーションにバンドルしてインストーラで配布できるコンパクトなローカルAI環境「Foundry Local」の正式リリースを発表しました。 開発者はアプリケーションにFoundry LocalのAI環境をバンドルしてインストーラで配布できるため、クラウドなどに依存せず、ユーザーによる設定や追加導入なども不要な、ローカルで完結するAIソリューションをユーザーに提供できるようになります。 ハードウェアに最適化、多数のAIモデルから選択 Foundry Localは、その内部にあるAIモデルのランタイムとしてONNX RuntimeとWindows MLが利用され、その上にFoundry Catalogから選択可能なさまざまなAIモデルを載せるこ
「日本の農業は非効率」「AIやセンサーに置き換えればいい」と叫ぶ人が知らない農業の本質
AIやセンサーを使う「スマート農業」や植物工場が注目されている。だが、それだけで農業と言えるのだろうか。茨城で農業法人を経営する筆者は、こうした取り組みをあえて「野菜生産販売業」と呼ぶ。テクノロジーだけでは語れない農業の本質とは何か。※本稿は、野口憲一『コメ関税ゼロで日本農業の夜は明ける』（新潮社）の一部を抜粋・編集したものです。 日本農業の高品質は 農家の“手間”が支えてきた 日本農業の品質を支えてきたのは、そうした遊びを内包した働き方に宿る文化的な厚みであり、農家の仕事観です。遊びの要素を含んでいるからこそ、農家は日々の作業に細やかな気配りを重ね、手間を惜しまず、妥協のない品質を追求してきたのです。 たとえば、「毎朝5時に畑に行って作物の様子を見る」「天気予報の誤差を勘案して水やりの時間を調整する」「ほんの少しの病斑でも即座に除去する」といった、過剰なまでの気配りが、世界でも類を見ない
【後編】PowerPointをJSONに変換してLLMに読ませる ── 実装コードで理解するAIスライド編集
1. 全体アーキテクチャ ── 2つの関数が作るラウンドトリップ 今回の仕組みは、pptx_processor.py に実装された2つの関数で成り立っている。 analyze_pptx() が「分解」、create_pptx_from_json() が「組み立て」を担当する。元のPPTXはデータソースであると同時に、復元時のテンプレートとしても使われる。 2. analyze_pptx() を読む ── PPTX → JSON の全処理 この関数は pptx_processor.py の中核で、PPTXファイルを受け取り、マスター構造とスライド本体の2系統をJSON化して返す。 処理は2フェーズ。第1フェーズでテンプレート側のレイアウト情報を収集し、第2フェーズでスライド本体の全シェイプを走査する。戻り値の masters と slides がそれぞれの成果物。 関数の入り口 def an
Bun、コマンドラインからヘッドレスブラウザの操作を行える新機能「Headless Browser Automation」搭載
Bun、コマンドラインからヘッドレスブラウザの操作を行える新機能「Headless Browser Automation」搭載 オープンソースで開発されているJavaScriptランタイムの「Bun」の最新版となる「Bun v1.3.12」で、コマンドラインからヘッドレスブラウザの操作を行える新機能が実装されました。BunのAPIを呼び出して利用することも可能です。 In the next version of Bun `Bun.WebView` programmatically controls a headless web browser in Bun pic.twitter.com/Yp8UiNoeoy — Jarred Sumner (@jarredsumner) March 18, 2026 下記は公開されたデモ動画の一部をキャプチャしたものです。画面の上にコマンドライン、下にヘ
Claude Code × draw.io公式Skillで、AWSアーキテクチャ図の生成を自動化してみた | DevelopersIO
Claude Code × draw.io公式Skillで、AWSアーキテクチャ図の生成を自動化してみた はじめに フローチャートやアーキテクチャ図をWEB上で描くとき、多くの方は手動で作成しているのではないでしょうか。2026年4月現在、AI Agentに作業を任せる流れが加速していますが、作図系のWEBアプリはAI連携（MCPなど）にまだ制限が多いのが現状です。 そんな中、draw.io（jgraph）公式がClaude Code向けのSkillを公開していることを知り、試してみました。 （draw.ioにはMCPサーバー版もあるが、Skill 版は外部プロセス不要でセットアップがシンプル。今回はSkill 版を使った。） draw.io skill-cli: https://github.com/jgraph/drawio-mcp/tree/main/skill-cli 自分のVSC
ToDoリストより効く。「インタースティシャル・ジャーナリング」で仕事の迷いが消える理由 | ライフハッカー・ジャパン
ToDoリストはタスクを管理するのに便利な方法ですが、ときにはかえって負担になってしまい、生産性よりもストレスを引き起こすことがあります。 今回紹介する「インタースティシャル・ジャーナリング」は、そんな従来のToDoリストの限界を克服しつつ、生産性を向上させる効果的な方法です。 インタースティシャル・ジャーナリングとは？インタースティシャル・ジャーナリングとは、1日の中で短いジャーナルを書き留めるという、シンプルながら効果的な習慣です。 「インタースティシャル」という言葉は「小さな隙間や間隔」を意味する「インタースティス（interstice）」に由来するもの。 この文脈では、1日の中での休憩時間や別のタスクに移る際の「隙間時間」を使って、短い振り返りやアイデアを書き留めることを指しています。 インタースティシャル・ジャーナリングが非常に効果的な理由の1つは、ジャーナリング、メモ取り、タス
個人的GitHub Copilotの使い方メモ：VS Code・CLI・Cloud・Review・Spaces（2026/4時点）
はじめに こんにちは！サロンスタッフ予約サービス「minimo」でエンジニアをしている Nozomuts です。 個人的に GitHub Copilot（以降: Copilot）にとてもお世話になっているので、自分なりの設定や良いなと思っている点をメモとしてまとめてみました！（2026/4 時点） 長めの記事なので、気になるところから拾い読みしてもらえればと思います。 基本的なことも多いですが、どなたかの参考になれば嬉しいです！ 要約 いまの GitHub Copilot は、補完やチャットだけでなく、VS Code、CLI、Copilot cloud agent、Code Review、Spaces まで含む広い構成になっています。 この記事では、Copilot の全体像を整理したうえで、自分が実際に効いていると感じている VS Code 設定、CLI の使い分け、Copilot clo
axios, LiteLLM...不使用だったのでOK、ではない。「次に備える」ソフトウェアサプライチェーン侵害への対策
弊社ウェビナー ( https://flatt.tech/takumi/event/github-actions-compromise-202603 ) におけるCTO米内の講演資料です。 動画はこちら ( https://www.youtube.com/watch?v=ms8MkNmiejA )
ブラウザ上で完結するAI校正付き無料OCRツール「NDLOCR-Lite Web AI」登場。国立国会図書館「NDLOCR-Lite」を活用（生成AIクローズアップ） | テクノエッジ TechnoEdge
1週間の気になる生成AI技術・研究をいくつかピックアップして解説する連載「生成AIウィークリー」から、特に興味深いAI技術や研究にスポットライトを当てる生成AIクローズアップ。 今回は、Webブラウザだけで日本語OCR（光学文字認識）が完結するツール「NDLOCR-Lite Web AI」（MITライセンス）を取り上げます。 国立国会図書館が開発したOCRエンジン「NDLOCR-Lite」をベースに、橋本雄太氏（国立歴史民俗博物館）がWeb移植した「ndlocrlite-web」を、小形克宏氏（一般社団法人ビブリオスタイル）がフォークしてAI校正機能を追加しました。宮川創氏（筑波大学）によるダークモードや画像前処理などのUI拡張も統合されています。 ▲NDLOCR-Lite Web AIの画面。左パネルに元画像（芥川龍之介『蜘蛛の糸』）、右パネルにOCR結果が表示されている
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「75万円の特別控除」を最大限に受けるには？ 22年ぶりの青色申告制度の大変革と注意点、freeeが解説 
