Codex CLIに静的型付き関数型言語TreePを作らせてみた
挨拶 こんにちは！株式会社ネクストビートでテクノロジー・エバンジェリストなる肩書きでお仕事をしている水島です。最近は以前からやっている業務に加えて、（もちろん業務ですが）LLMのLoRA作成のPoCにも挑戦したりして、少しワクワクする日々です。 最近は皆さんもコーディングAIを使う機会が増えているかと思いますが、私はClaude CodeでなくCodex CLIに浮気中です。もちろん、Claude Codeの能力が低いわけではありません。ただ、「深い理解」を必要とするタスクにはCodex CLI（GPT-5）の方がミスを犯しにくいという実感があるからです。 そんなCodex CLIを使って、トイ言語より難易度が高めの静的型付き関数型プログラミング言語を作らせてみたというのが今回の記事です。ネタとしては以前かいたこの記事と似ていますが、今回作らせたTreePの方がより実用的な仕様だといえます
生成AI推進施策を10ヶ月続けてみた結果
はじめに 現在、社内での業務の一環として、業務効率化のための全社的な生成AIの推進施策を主導しています。施策を始めたのが今年の2月頃なので、11月現在で約10ヶ月というところです。結果として、アンケート回答者約87名の内6割が週1回以上は生成AIを活用しているという状態までもっていけました。 この記事では取り組みのきっかけと、実際の施策とその結果についてアンケート結果などを交えて説明できればと思います。 背景 いわゆる生成AI(ここでは画像生成AIはいったん除いておきます）はIT系企業のみならずここ2年で随分浸透してきました。有名どころを挙げると ChatGPT (OpenAI) Claude (Anthropic) Gemini (Google) GitHub Copilot (Microsoft) あたりでしょうか。加えて、最近はオープンな生成AI……というより大規模言語モデル（LLM
Software Design総集編で生成AIについての記事を書きました
はじめに 10月12日発売の、Software Design総集編【2018～2023】における特集「生成AI時代を生き抜くITエンジニアの生きる技術」で、第1章「プログラミング」を担当させていただきました。 雑誌発売から一ヶ月近く経っているのでやや時期を逸した感もあるのですが、所属会社の名前を出して書いた記事でもあるので、この場を借りて宣伝をさせていただければと思います。 書影と記事抜粋 経緯 私は元々AIについては門外漢なのですが、生成AI（LLM）については特にChatGPTが公開された直後から興味をもちはじめました（辺りがガチの人からするとにわか感が満々ですが）。 特にプログラミング言語処理におけるポテンシャルの高さに魅了され、現在に至るまでChatGPT（OpenAI）, Claude（Anthropic）, Gemini（Google）など大手のLLMにとどまらずローカルのLL
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