けっこう実用的。｢OpenCode｣×ローカルLLMで“無料Claude Code”してみた
けっこう実用的。｢OpenCode｣×ローカルLLMで“無料Claude Code”してみた2026.05.02 13:0035,314 かみやまたくみ オープンソースのAIコーディングエージェント｢OpenCode｣をローカルLLM｢Gemma-4-26b-a4b｣で動かして簡単なゲームを作っているところ Image: かみやまたくみ AIでいろんなことができる反面、料金もけっこうかかるように。 個人的に最近すごーく気になっています。新しいAIアプリやサービスを導入したくても、コストが厳しいことが多い。 気づいたら｢安く使えて実用性もあるAIやアプリはないかな？｣と日々探すようになっていました。 そんな中、なかなかいい組み合わせを見つけました。 オープンソースのAIコーディングエージェント｢OpenCode｣をGoogleの最新ローカルLLM｢Gemma 4｣と組み合わせて使ってみたら、
コーディングをAIに任せても、エンジニアの仕事は減らなかった ― ほぼ一人で1か月、AI機能をリリースしてみて - Findy Tech Blog
こんにちは、ファインディでFindy Toolsの開発をしている本田です。 このたび、Findy Toolsの新機能として「アーキテクチャAI」をリリースしました。要件を入力するとAWSのアーキテクチャ図と設計の提案が生成される機能です。 findy.co.jp 今回の開発では、PM・仕様策定・スコープ定義・インフラ・FE/BE開発・テストまで、ほぼ一人で1か月で担当しました。そして、コーディングはほとんどClaude Codeに任せ、私自身はほぼコードを書いていません。 この記事では、そんな開発を進めるなかで分かったこと、難しかったこと、そして改めて実感したエンジニアの仕事について紹介します。 アーキテクチャAIについて 一人開発の全体像 エンジニアが価値とコストを自分で判断する 対話で判断の視野を広げる 動くもので共通認識を作る 自分の仕事は減らず、判断と意思決定の時間が増えた まとめ
大規模案件のSlackにAI社員3人を常駐させたら、2年目が参画1週間で設計根本に踏み込んだ
実際の画面とは異なるサンプルイメージです チームのSlackにAI社員を3人常駐させています。 社員5人で、2週間動かしました。 誤解を招きそうだからちゃんと書いておきます。 2週間です。半年でも1年でもなく、2週間。 それでも書きたくなるくらいのことが起きたので、この記事を書いています。 SIerの大規模開発で扱う資料は毎週溜まります。 仕様書の背景、顧客の痛点、過去の判断の残り香。 新しく参画したメンバーは、これを数週間かけて読み込むのがいつもの景色です。 そこに、このAI社員3人が入りました。 すると、2年目のメンバーが参画1週間でSKILLを直し、2週間で設計根本に疑問を出してきた。 正直、びびりました。 自己紹介・大規模現場の話を軽く 私はNTTデータグループ 技術革新統括本部のITアーキテクト（課長代理）で、大規模システムのモダナイゼーションに携わっています。 全社の高難度案件
人間レビューはもう不要？ AI と人間のレビューの線引きを決めた話
はじめに こんにちは！Acsim 開発チームの笹沢です。 AI 駆動開発の浸透でコードの生産量は飛躍的に増えました。一方、人間がレビューに割ける時間は変わらないため、レビュー待ちで PR がスタックする場面が以前より増えていきました。 私たちのチームでは「人間のレビューを必須とするもの」と「AI レビューで OK とするもの」を線引きし、セルフマージ制度として日々の開発に組み込みました。直近では PR の 約 8 割が人間レビューを介さずにマージできています。マージまでのリードタイムも短縮されています。 この記事では、セルフマージ制度の設計と運用上の工夫、導入後の変化を紹介します。AI レビューが十分使えるレベルになった今、自チームのレビュー運用を見直したい方の参考になれば嬉しいです。 すべての PR に人間レビューは必要か 最近の AI レビューはコード品質の担保という意味では十分使える
AIオタクのセキュリティエンジニアが伝えたい、バイブコーディングのセキュリティリスク7選 - GMO Flatt Security Blog
はじめに こんにちは。GMO Flatt Security株式会社 セキュリティエンジニア(兼Claude Codeオタク)の石川（@ryusei_ishika）です。 Claude CodeやCursorなどのAIエージェントを活用したバイブコーディングが急速に広まっています。私自身、社内ではClaude Codeのリリース（ほぼ毎日）のたびにそのリリースノートの重要なポイントを解説しているほか、Biz職向けに「バイブコーディング講座」を実施するなど、社内でのAI活用の普及にも取り組んでいます*1。 リリースノートが公開されていると、出勤後すぐに便利な機能を解説する石川 昨今、AIエージェントを日常的に使い込むなかで、従来の開発では起きにくかったセキュリティリスクが顕在化しつつあると感じています。例えば、先日AIエージェント経由で.envの認証情報が漏洩し、外部サービスのアカウントが乗っ
Opus4.7の登場により、Claude Codeの開発者と公式が「これはもうやめろ」と言い始めた6つのこと - Qiita
2026年4月16日、AnthropicがClaude Opus 4.7をリリースしました。 同時に公式ブログ「Best Practices for Using Claude Opus 4.7 with Claude Code」が公開され、Claude Code作者のBoris CherneyもXで「6つの新技」を投下しています。 両方を通してAnthropic公式が言っているのは「これまでのClaude Codeの使い方は、今日でやめろ」です。 4.6までは正解だった作法が、4.7では逆効果になることもあるようです ↓Claud CodeはもはやただのAIコーディングツールではなく、誰もがアプリで稼げるようになる収益化ツールです！ よければこちらのツイートも見てみてください！ 「ペアプロ（細かく指示する）」のはもうやめろ 4.6までの「細かく指示するほど賢く動く」という感覚は、4.7では
Opus 4.6に迫るコーディング性能のAI「MiniMax M2.7」がオープン化、日本語セリフが得意で商用利用OKなローカル画像生成AI「ERNIE-Image」など生成AI技術5つを解説（生成AIウィークリー） | テクノエッジ TechnoEdge
この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今回の「生成AIウィークリー」（第141回）は、家庭用PCで動く商用利用可能なBaidu開発の画像生成AI「ERNIE-Image」や、Opus 4.6に迫るコーディング性能のAIモデル「MiniMax M2.7」のオープンウェイト化を取り上げます。 また、1枚の画像からゲーム向け3Dワールドを生成できるAIモデル「HY-World 2.0」と、アリババが発表したオープンウェイトAIモデル「Qwen3.6-35B-A3B」をご紹介します。 そして、生成AIウィークリーの中でも特に興味深い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」では、サイトに訪問するだけで自分のPCでどのAIモデルがローカル動作するかを判定してくれるサイト「CanIRun.ai」を別の単体記事で取り上げています。
なぜ、2000年代には巷で耳にした「UML」を現在では全く耳にしないのか？
はじめに 2000年代の開発現場では、UML という語は一種の共通語でした。オブジェクト指向を語るならUMLを知っていて当然だとされ、書籍も研修もツールも、その前提で組まれていました。しかし現在、日常会話の中で「UMLを描こう」と言う場面は激減し、代わりにMermaid(軽量な図記述ツール)やPlantUML(テキスト記述からUML図を生成するツール)で必要な図だけを書くという言い方が普通になっています。この落差は、単なる流行語の交代ではありません。設計の正本をどこに置くのかという、開発の重心そのものが移った結果です。 本稿はラショナル起源の重いUML と、ファウラーが後から整理した 軽いUML と、2010年代以降の 高速な開発環境 が、どのようにぶつかったのかということを語ります。結論を先取りすれば、消えたのは図そのものではなく、UMLという名称に付着していた制度と商売でした。そして残
その生産性向上、現場が静かに支払っているコストの話
はじめに Claude Code をはじめとする AI コーディング支援ツールの高度化により、マークダウンで構造化された仕様書を AI に渡して実装を進める、いわゆる仕様駆動型の開発スタイルが広まりつつあります。 実装速度は目に見えて向上し、かつてであれば数日かかった作業が数時間で完了するケースも珍しくありません。 一方で、現場で開発に携わっていると、速度向上だけでは説明しきれない違和感が蓄積していきます。残業は減った、納期も守れている、上層部からの評価も悪くない。 それなのに、現場の開発者の間に静かな疲労感が漂っている ― そんな状況を見聞きすることが増えてきました。 この記事では、AI 駆動開発が当たり前になりつつある現在において、生産性向上の裏側で起きている構造的な課題を整理します。課題の整理にとどまらず、開発者・マネジメント・経営それぞれが明日から変えられることを具体的に提示するこ
3年間Unityでゲーム開発を続け収益もあげたのにすべてが間違いだったと気付いたゲーム開発者がバイブコーディングでプログラマー気取りの初心者に警告
3年間にわたってUnityでゲームを作り、自身が開発者であることを疑いすらしていなかったというダーク・トミック氏が、「たったひとつの質問で自分が開発者ではないことに気づかされた」と述べ、自身がいかに間違った方法でUnityについて学んできたかを説明しています。 How I learned Unity the wrong way | Darko Unity - Unity Learning Community https://darkounity.com/blog/how-i-learned-unity-the-wrong-way トミック氏は3年間にわたってUnityを使ってゲーム開発を続けてきました。同氏は開発者向けの無料チュートリアル配布サイトであるBrackeysやUnityでのゲーム開発について学ぶことができるCode Monkey、さらにはゲーム開発者・Jason Weimann
「Claude Opus 4.7」登場 難関コーディングを「任せきれる」レベルに、画像認識は解像度3倍超
米Anthropicは4月16日（現地時間）、AIモデルの最新版「Claude Opus 4.7」の一般提供を開始した。前世代の「Opus 4.6」からソフトウェア開発能力と画像認識能力を強化したほか、指示への忠実度や長時間タスクの安定性も向上させている。 難解なコーディング作業を「安心して任せられる」水準に Opus 4.7は、特に難易度の高いソフトウェア開発タスクで顕著な改善を見せるとしている。Anthropicは「これまで綿密な監督が必要だった最も困難なコーディング作業をOpus 4.7には安心して任せられる、というユーザーの声が寄せられている」と説明。長時間の複雑な処理を一貫性を持って遂行し、自らの出力を検証する仕組みを考案できるという。 早期アクセスで検証した企業からも具体的な性能向上を示す声が相次ぐ。米Cursorは自社ベンチマークで「Opus 4.6の58%に対し、Opus
翻訳記事「AIコーディングツールによって加速するコード生成に品質保証活動はどう立ち向かうか」 - ブロッコリーのブログ
はじめに 本記事は、Lilia Abdulina（JetBrains の QA責任者）による研究（Vitaly Sharovatovが協力）である「QA in the Age of AI-Accelerated Development」の翻訳記事です*1*2。 本記事は許諾を得た上で翻訳しています*3。 なお、本記事は現在もGitHub上でディスカッションが続けられています。記事を読んで気になった方や疑問を持った方はぜひディスカッションに参加してください！ 本記事の主な見どころ AIによって「理解の負債」だけでなく、「意図の負債」も増えている AI以前では副産物として獲得できていた「ビジネスドメインの知識」を蓄積できなくなっている 「評価」よりも「予防」に重きを置いている「積極的な品質保証活動を行う企業」と、そうではない「反応的な品質管理を行う企業」が存在する コストはO(n + εn2)
エンジニア歴20年の私が、素人バイブコーディング勢に物申す - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? お前がコードを書き始める前に 言っておきたい事がある かなりきびしい話もするが 俺の本音を聞いておけ はじめに これから少しの間、不器用で、偉そうで、厳しいことを言う。けれど最後まで聞いてくれれば、その裏側にあるものもわかってもらえると思う。だから先に謝っておく。生意気な口を、許してほしい。 まず、お前に話す前に、業界を取り巻く空気の話をさせてくれ。ソフトウェア業界には、昔から消えない風潮がある。 「売れたプロダクトはすべて正しい」 「品質? 障害が起きなければそれでいい」 「細かいことはベンダーに丸投げで構わない」 ビジネスの現場で生
転職してエクセルファイルを読み解いてHTMLに変換する仕事をしていたが、悪役令嬢は出てこないし、勇者パーティーも追放されなかった話
こんにちは。アルダグラムのテクニカルフェロー(自称?)をしている蓬莱です。 （特に社内外でアナウンスされているわけでもないので、本当に自称かも知れない。。） とあるMから始まるGAFAM企業をやめてブラブラしていたところを、縁があってアルダグラムに入社させていただく事になりました。（もうちょっとで半年になります） 突然ですが、皆さん、エクセルファイルを読んでますか？ 「普通に仕事でエクセル使ってるわー。嫌やけど。」 みたいな話じゃありません。 エクセルファイルをアプリではなく人間が読むという話です。 「ちょっと何言ってるかわかんない・・」 って帰ろうとしたアナタ！ほんのもう少しだけお付き合いください。。(頼みますから・・） とりあえず、このgif動画を見てみてください。(gifなので巻き戻せないのが難点) エクセルファイルをhtmlに変換している例 高速にエクセルファイルをHTMLファイル
ハーネスエンジニアリングを極めたら、IssueからAIエージェントが動き、人間の役割は要件定義だけになった
2ヶ月で21体のAIエージェントによる自律開発パイプラインを構築した。GitHub Issueに要求を書いて寝れば、朝にはマージレディのPRが上がっている。本記事では、2026年2〜3月に何を作り、何が動き、何がまだ動いていないのかを記す。 出発点は、2月時点で既に 57万行 に膨れていたモノレポだった。モバイルアプリ＋管理画面＋バックエンドが詰まったこのコードベースを、AIエージェントに正しく理解させ、自律的に開発させる——それがこの2ヶ月の挑戦だった。 2025年12月〜2026年3月のマージPR数推移。2月後半のハーネス整備期を経て、3月後半には681件/半月まで急増。なお、この数値にはドキュメント更新等のPRも含まれるため、あくまで参考値である。 1. 我々について — 2ヶ月前の課題 専任のエンジニアはいない。代表と私が要件を決め、それを学生エンジニア数名とフリーランスに依頼して
Python向けの機械学習ライブラリ「PyTorch」とは何かをわかりやすく解説
PyTorchはMeta AI(旧Facebook AI)によって開発されたオープンソースのディープラーニング用フレームワークであり、現在はLinux Foundationの一部となっています。このライブラリは、記事作成時点で開発が終了しているTorchライブラリを基盤として構築されました。テクノロジー系のブロガーであるObyteが、PyTorchの基本的な構成要素からニューラルネットワークの実装までを視覚的に解説しています。 Introduction to PyTorch | 0byte https://0byte.io/articles/pytorch_introduction.html Visual Introduction to PyTorch - YouTube PyTorchの最も基本的な構成要素はテンソルと呼ばれるデータ型です。これは機械学習で扱う数値を格納するための特殊な容
LLM に足りないのは能力ではない。あなたの事情だ - じゃあ、おうちで学べる
はじめに エディタを開いたまま、手が止まっていた。 LLM（大規模言語モデル）が書いた Rust のコードを眺めている。WAL（Write-Ahead Log、データを安全に書き込むための仕組み）のセグメント管理。所有権（データの持ち主を明示する Rust 独自のルール）は正しい。ライフタイム（データが有効な期間の指定）も整合している。Clippy（Rust の静的解析ツール）の警告はゼロ。美しいコードだった。ただ、セグメントサイズが 128MB になっている。このプロジェクトでは 64MB だ。NVMe SSD（高速ストレージ）の消去ブロックサイズとリカバリ SLA（障害復旧の目標時間）の制約から決めた値だ——3ヶ月前の障害振り返りで。その判断はどこにも書いていなかった。コードにコメントもない。Slack のスレッドに埋もれていた。 LLM には何の落ち度もない。道具は完璧に動いた。道具
お前らの正義の話をしよう - megamouthの葬列
大手ECサイトをスクレイピングするプログラムをClaudeCodeに書いてもらいました。とても便利なので公開したいのですが、友人のプログラマに相談すると「叩かれるからやめておけ」と忠告されました。AIも同意見のようです。正直、基準も理由もよくわかりません。なぜ私はこのプログラムを公開してはいけないんでしょうか？ 「叩かれるからやめておけ」というのは、正しい忠告だし、君の為を思って言ってくれた言葉だと感じる。君が公開したスクレイパー付きシステムが何をするものかは知らないが、そのプログラムのインパクトが強ければ強いほど、「『技術者倫理』のない奴は…」というポストは間違いなく現れるだろう。ただし、そういったポストが、本当に正しい理由から発せられているかは、少し怪しいと僕は思っている。 最初に一つだけはっきりさせておきたい。これから僕がする話は、法律の話でも、利用規約の話でもない。技術者倫理の話だ
「AIで競プロはオワコン」論は誤り？ AtCoder代表が語る、“揺るがない競プロの価値”【ちょくだい】 - レバテックLAB
AtCoder株式会社 代表取締役社長 高橋 直大（ちょくだい） 2012年、慶應義塾大学環境情報学部卒業。2014年、慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科修士課程修了。2008年に、Microsoftが主催するプログラミングコンテスト「Imagine Cup」で世界3位を獲得。その後、ICFP Contestの4度の優勝、TopCoder Openの2度の準優勝など、プログラミングコンテストにおいて多くの成績を残す。2012年に、日本でプログラミングコンテストを開催するサービス「AtCoder」を立ち上げ、代表取締役社長に就任。 X: @chokudai プロフィール AIの進化によって、プログラミングのあり方やエンジニアに求められるスキルの再定義が進んでいます。 こうした変化のなか、アルゴリズム理解などの研鑽を積む場として活用されてきた競技プログラミング（以下、競プロ）に対して、SN
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Claude Code品質低下1カ月、原因はバグと設定変更
