本記事では、2026年2月26日に開催されたオンラインイベント「技術選定を突き詰める Online Conference ――逆境を乗り越える意思決定プロセス」内のセッション「Web系OLTPにおけるデータストア技術選定変遷の私感的史観」の内容をお届けします。同セッションでは、ギットハブ・ジャパン合同会社のSongmuさんに、この四半世紀でデータストアの定番がどのように移り変わってきたかを、memcachedからKVS戦国時代、そしてOSSのRDBMS隆盛に至るまで、時代背景やハードウェア制約の変化と絡めてお話しいただきました。ぜひ本編のアーカイブ動画とあわせてご覧ください。 Songmu：今回は「Web系OLTPにおけるデータストア技術選定変遷の私感的史観」という長いタイトルでお話をさせていただきます。以前からお話ししたかった内容だったので、いい機会なのでまとめました。 まず前段として、

話題の人気ブログ「おい、」シリーズの著者で、ソフトウェアエンジニアのnwiizoさんによる新連載「生産性を取り戻せ」が始まります。この連載では「仕事の生産性」をあらゆる角度から捉え、チームで生産性を高めていくためのヒントを探っていきます。 第1回のテーマは「なぜ私たちは“意味のない忙しさ”に陥るのか？」です。そもそも「生産性が下がる構図」とは何なのか、その本質に迫ります。 はじめに 金曜日の午後4時だった。 「来週のアラインメント会議の事前資料」を作っていた。正確に言えば、事前資料を作るための事前打ち合わせで「次回までにまとめておいてほしい」と言われた内容を、資料に起こしていた。その中身は、先週の会議で話したことの要約だ。 先週の会議も、その前の週の会議も、同じことの繰り返しだった。誰のための資料かわからない。何を決めるための会議かもわからない。ただ、カレンダーに入っている。入っているから

2026 年 4 月のセキュリティ更新プログラム以降、RDP ファイルを開くと、リモートデスクトップ接続アプリに新たなセキュリティ警告が表示されます。 この記事では、これらの警告の意味と、警告に安全に対応する方法について説明します。 リモート デスクトップとは リモート デスクトップを使用すると、インターネットなどのネットワーク接続を介して、職場の PC などの別の場所にあるコンピューターに接続できます。 リモート コンピューターの画面を表示したり、ファイルを開いたり、アプリケーションを実行したり、マウスとキーボードを前に座っているかのように使用したりできます。 RDP ファイルのリスク RDP ファイルは、リモート コンピューターに接続する方法をリモート デスクトップ接続アプリに指示します。 ファイルの設定によっては、クリップボード、ドライブ、カメラなどのローカル デバイスの一部をリモー

この記事は約5分で読めます。 筆者プロフィール: ソフトウェアエンジニア。「知った気にならない。いつまでも学び続ける」を信条に、業務と個人開発の両輪で技術を磨いています。AI 駆動開発で複数の個人開発アプリを構築・運用中。 👉 ポートフォリオ: 筆者ホームページ Claude Code を使い始めたけど、毎回同じ指示を書いていませんか？ CLAUDE.md・Skills・Hooks・Agents の 5 段階で「育てる」ことで、人間の作業は「指示と確認だけ」になります。この記事では、実際のファイル構成とコードを添えて、その全過程をお見せします。 「AI にコードを書かせている」と「AI と開発している」は違う Claude Code を導入した当初、私は毎回こんなプロンプトを書いていました。

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

こんにちは。AI LabチームのHan Kil Roです。サービスに必要なAIモデルやソリューションを開発するチームで業務に携わっています。 最近、LINEヤフー社内で実施された Orchestration Development Workshop において、「MCPとAgent Skillの理解」というテーマで講師を務めました。 今回のブログでは、そのワークショップの内容にいくつかの具体例を補足しながらまとめています。 はじめに 最近のAIエージェント開発の動向を見ると、MCP（Model Context Protocol）サーバーを構築するアプローチから、Agent Skillベースへと開発方針を切り替える流れが明確になってきています。実際に適用してみると、実装は確かにシンプルになり、アーキテクチャ自体もかなり軽量になることを実感できます。すでに多くのユーザーがSkillの利点を認識し

連載目次 AIコーディングエージェントの進化により、自然言語でWebサイトのUI（ユーザーインタフェース）が作れるようになった。しかし実際に使ってみると、「修正を頼むたびにボタンの形が変わる」「ページごとに色のトーンがバラバラになる」といった、デザインの一貫性が保てない問題に直面することがある。 この「AIがバラバラなUIを作る問題」に対し、Google LabsのStitchチームが、2026年3月18日（米国時間）に公式ブログで注目すべき解決策を提示した。それが、プロジェクトのルートディレクトリ（最上層のフォルダ）に置く設計図、DESIGN.mdファイルだ。 DESIGN.mdファイルは、AIが理解するために最適化されたデザインシステム（共通ルール）用のドキュメントである。Markdown（マークダウン：簡単な記号で構造化するテキスト形式）の見出しやリスト構造を活用することで、人間が読

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 )

こんにちは。常日頃からCDKに対してのアツい気持ちを抱いているSREの@okazu_dmです。 今回はCDKをやめてTerraformを使いましょう、という記事のタイトルですが、具体的には以下のような話をします。 CDKとTerraformの性質の違い CDKで運用すると辛い点 とはいえTerraformでも辛いケースはある 移行判断の軸 ツール自体の比較よりは、運用のときに起きる困りごとや運用時に考えることの話をします。 おことわり そもそもこの記事自体が大いにポジショントークなので、偏りがあることはご了承ください。 それはそれとして、記事の誤りのご指摘やCDKのメリットについての解説は大歓迎です。 対象読者 TerraformやCDKが何かわかっている人向け 今回はCDKやめろ！という話なので、TerraformとかCDKが何か、という話はスキップします。 どっちか片方でも使ったことが

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火星コンピュータ @kaseicomputer なんか日本の一定年齢以上の中国観って、2010年前後で止まってない？ パクリ天国とか高铁の事故とかを未だに擦ってて、現状に対する正確な認識ができていない人が多い気がする。 2026-04-04 21:03:03 火星コンピュータ @kaseicomputer 先日の｢2010年以降の中国を見ろ｣の投稿で、様々な方からの反応を頂いていて、とても参考になります！ 一応私は、｢中国には今も様々な課題や批判すべき点があるけど、それらを以って中国をバカにできる段階はとうの昔に終わった｣と考えています。 x.com/kaseicomputer/… 2026-04-06 12:00:42

2026年2月から3月にかけ、Alibaba傘下のQwenチームがLLM「Qwen3.5」シリーズを順次公開した。2月16日にフラッグシップのQwen3.5-397B-A17B（397Bパラメータ、うちアクティブ17B）を皮切りに、2月24日にMediumシリーズ（27B dense、35B-A3B、122B-A10B）、3月2日にSmallシリーズ（0.8B、2B、4B、9B）と段階的に展開。全モデルがApache 2.0ライセンスで、商用利用も無償で可能だ。 今回フォーカスするのは、このSmallシリーズの頂点に立つ9Bモデルだ。「9Bごときで何ができる」と思うかもしれないが、ベンチマークでは120Bを超える既存モデルを複数の指標で上回っている。なぜ9Bなのにそれほど強いのだろうか。鍵はアーキテクチャの刷新にある。 Qwen3.5の技術的な新しさ LLMのアーキテクチャといえば、長らく

はじめに WinUI 3 には明確な利点があり、現在筆者は主に WinUI 3 で開発しています。 しかし一方で悪いところ（デメリット）も多々あり、WinUI 3 での開発はイライラがつのることもまた事実です。なぜ大変なのか、 不可解な設計 機能不足 バグ の観点から整理しました。 不可解な設計 整理されていないコントロール ListView 系 WinUI 3 には ListView のように項目を一覧表示するコントロールが複数混在しており、分かりづらいです。 ListView ListBox GridView ItemsView 機能的には ItemsView が最強ですが、クラス継承に難があります。 本来は ListView を唯一かつ最強のコントロールとし、その他のコントロールは作らない設計にしたほうが、分かりやすくシンプルだったのではないでしょうか。 詳しくはこちらの記事をご覧く

✨Gemma 4 - ローカルでの実行方法Googleの新しいGemma 4モデルをローカルで実行しましょう。E2B、E4B、26B A4B、31Bを含みます。 Gemma 4はGoogle DeepMindの新しいオープンモデル群で、以下を含みます E2B, E4B, 26B-A4B、および 31B。 このマルチモーダルなハイブリッド思考モデルは140以上の言語、最大 256Kコンテキストをサポートし、Dense版とMoE版があります。Gemma 4はApache-2.0ライセンスで、ローカルデバイス上で実行できます。 Gemma 4を実行するGemma 4をファインチューニングする Gemma-4-E2B および E4B 画像と音声をサポートします。実行先: 5GB RAM （4-bit）または15GB（完全な16-bit精度）。 Gemma-4-26B-A4B は 18GB （4-b

加藤維紗人 @IsatoKato 個人的に2027年に再発射予定の新しいスペース・マウンテンのタイロルロゴをつくるなら、Artemis Interみたいに、どシンプルなゴシック体でスペーシング広めにした上で遊びたい。 x.com/fumiyazato/sta… 2026-04-04 14:52:57 うずら(uzu:lʌ) @vitalsine これJAXAじゃ永遠にやらないと思うんだよね というか、この余裕アメリカしかできないかもしれない 計画に直接関係ないところにちゃんとしたプロダクトチームのフォントをオーダーできるし許可や予算が下りるんだよ かっこよすぎるだろ？ x.com/fumiyazato/sta… 2026-04-05 01:49:51

本記事では、エンジニアがつくってきた“自分仕様のAIツール”や“AI活用術”をご紹介します。エージェントやBot、LLM連携ツールなど、実用的なものから、ちょっと遊び心のあるものまで。プロンプト設計やUIの工夫、うまくいかなかったことや思いがけない発見を通して、AIとの付き合い方をのぞいていきます。AIをどう使うかだけでなく、どんな距離感で付き合っているのか。誰かのAIとの向き合い方が、あなたとAIのちょうどいい“さじ加減”の手がかりに。 どうもお疲れさまです、株式会社エクスプラザでCPOをやっています、みやっち（X: @miyatti）です。「生成AIエバンジェリスト」という肩書きで、普段はAIを使ったプロダクトマネジメントの実践や発信をしています。 AIを仕事に取り入れ始めて約1年。やればやるほど、「どこまでAIに任せて、どこで人間が判断するか」という問いにぶつかります。今回は、その試

はじめに 2026年3月31日、npmパッケージ「axios」が乗っ取られました。 axiosはJavaScriptで最も使われるHTTPクライアントです。 週間ダウンロード数は1億回を超えます。 私自身、ほぼすべてのNode.jsプロジェクトで使っています。 事件を知ったとき、まず自分のプロジェクトを確認しました。 package-lock.jsonを開き、axiosのバージョンを探しました。 幸い影響を受けるバージョンではありませんでした。 しかし「もし週末にデプロイしていたら」と思うとぞっとしました。 この記事では事件の全容と技術的な仕組みを解説します。 そして「自分のプロジェクトは大丈夫か」を確認する手順を示します。 事件の時系列 攻撃は周到に準備されていました。 以下がUTC（日本時間に変換するには+9時間）での時系列です。 時刻 (UTC) 出来事

はじめにUbie株式会社でプロダクトマネージャー（PdM）を務めている、田口（@guchey）です。 この記事では、Claude Codeのプラグインを活用して、プロダクトの指標変動を自動診断する「分析エージェント」を構築した知見を共有します。具体的には、「プロジェクトAのCVR（コンバージョン率）が下がっているんだけど、なぜ？」と一言投げかけるだけで、原因特定からレポート出力までを完遂するシステムを作りました。 実はこの分析エージェント、最初は「Text-to-SQL」の仕組みから着手したのですが、運用するなかで大きな壁にぶつかりました。本当に必要だったのは、自然言語からSQLを書く能力そのものではなく、「なぜ」を問うための膨大な文脈（コンテキスト）をAIに与える仕組みだったのです。 OpenAIが社内データエージェントの構築記（Inside OpenAI's in-house data