ティム・オライリーといえば、世界中のプログラマに信奉されているオライリー・メディアの創業者で、「Web 2.0」という言葉を広めたことでも知られる人物だ。 そのオライリー氏は、今年2月に、プログラミングが完全に新しい時代に入りつつあることを書いていた。同社のRadar Blogというページで読める「The End of Programming as We Know It」（私たちが知っているプログラミングの終焉）である。 オライリーの「Coding with AI: The End of Software Development as We Know It」の記事。映画『マトリックス』的ビジュアルもマッチしている。 5月8日には、同社のAI Codeconカンファレンスが、そのまま「Coding with AI: The End of Software Development as We

この“！！！付き”は冗談半分で書いたのですが、思考のスイッチ として驚くほど機能しました。コマンドパレットで「要件定義」と叩くたび、Cursor が「要件定義、はっじめるよー！！！！！！！」と返してくれる。 この 音読したくなるほどのテンション が、「ああ、ここからの要件定義は“Cursorがガイドしてくれるんだ”」とと安心させてくれます。「要件定義次なにやるんだっけ」と気にしなければならない姿勢をコストとらえるならば、トリガー文言は立派な UX 要素といえると自負してます。 rulesの内容 けっこう長いですが、「実際の運用イメージ」を掴む参考になれば幸いです。 --- description: 要件定義の実施時に実行してください globs: ["**/*"] triggers: ["要件定義！！！"] --- このファイルを参照したら「要件定義、はっじめるよー！！！！！！！」といって

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 生成AIに「要件定義プロンプト」を作らせてみたら、未来が見えた話 要件定義って何から書けばいいの？ 😕 いつも同じような項目で悩んで時間がかかる… ⏳ もっと効率よく、質の高い要件定義書を作りたい！ 😫 そんな悩みは 生成AIに「要件定義プロンプト」を作ってもらう で解決できるかもしれません。 1️⃣ なぜ生成AIにプロンプトを作らせようと思ったか？ 「要件定義」はプロジェクトの成功を左右する重要な工程ですが、品質が担当者によってバラついたり、何を書くべきか迷うことも多いですよね。 そこで、「デキる人が書いた質の高い要件定義書」を学

2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にして紹介しているWebメディアのSeamless（シームレス）を運営し、執筆しています。 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、大規模言語モデル（LLM）を活用して日本の国会議員のこれまでの発言を分析して政治的立場をまとめた研究「KOKKAI DOC: An LLM-driven framework for scaling parliamentary representatives」を取り上げます。 トロント大学に所属する研究者らが発表したこの研究では、議員の国会での発言から政治的立場を数値化し、視覚的に表現することで、有権者が選挙時に情報に基づいた判断をしやすくすることを目指しています。

はじめにChatGPTをはじめとする生成AIの登場により、多くの方が業務改善への活用に関心をお持ちのことと思います。 しかし、個人レベルでの活用は進んでも、チームや組織全体での業務改善となると、期待したほどの成果が得られていないケースも少なくないのではないでしょうか？ 本稿では、私自身が直近で携わった複数の生成AI活用プロジェクトの経験をもとに、業務改善を進める上でのポイントや注意点を備忘録としてまとめました。 基本的な内容も含まれますが、実践に基づいた観点から整理していますので、これから取り組む方、すでに取り組んでいるが課題を感じている方のご参考になれば幸いです。 生成AIを活用した業務改善にお困りの場合ぜひご連絡ください！ うめもと連絡先：こちらから ※クリックするとXのうめもとのアカウントに飛びます 実際のプロジェクトにおける成果事例1.採用活動におけるスカウト業務の改善 課題: 候

今日は2025年5月13日です。ちょっとだけ大ピンチです。『ロマンシング サガ2 リベンジオブザセブン』をまだクリアしていないのに『RAIDOU Remastered: 超力兵団奇譚』というゲームを予約注文してしまいました。発売日は6月19日です。それまでに『ロマンシング サガ2 リベンジオブザセブン』をクリアしなくては、いけません。これは仕事してる場合じゃないっすね！そんな半分本気な冗談を言ったところで今回もゆるく行ってみましょう。超不定期連載「分かりそう」で「分からない」でも「分かった」気になれるITコラムでございまぁす。このコーナーでは、各用語の説明ページでは取り上げにくいIT関連のネタをテーマに、だらだらと思いついたことを書いていきます。みなさんが「あぁ、なんか役に立ちそうな気もするけど、役に立たないかなぁ。でも、もしかしたら役に立つかも」と思える情報を発信できるように頑張ります！

多くのビジネスリーダーはまだ気付いていないが、オンラインで情報を見つける方法は根本的に変化している。Bain & Companyが2025年2月に発表した調査によると、消費者の80％が検索の少なくとも40％でAIによる要約を利用しており、従来のウェブサイトへのクリック数が最大25％減少している。 この変化を主導しているのはグーグルだ。同社の「AIによる概要」機能は、すでに100カ国以上で展開し毎月10億人を超えるユーザーに利用されており、結果リンクをクリックせずとも回答を提供する。 ほかのプレイヤーも急速に台頭している。ChatGPT、マイクロソフトのCopilot（コパイロット）、Perplexity（パープレキシティ）は、従来の検索結果を完全に迂回する「アンサー（回答）エンジン」という新たなカテゴリーを生み出している。 もし自社のビジネスが、こうしたAIが生成する回答に含まれていなけれ

今回はObsidianを活用する、Kindle書籍の読み方について解説していきたいと思います。 まず最初に準備するものは以下になります。 ■事前に準備しておくこと ①Obsidianをインストール ②Excalidraw、Excalibrain、Kindle Hightlightsというプラグインが必要 ③Kindleで主にノンフィクションに関する書籍を購入している事。 はじめにビジネス書を効率的に読み、その知見を自分の「知的生産」に繋げるには、Obsidianを中心に各種プラグインを活用した読書ノート術が有効です。 特にKindle Highlightsプラグインを使ったハイライト抽出、Excalidraw・ExcaliBrainを使ったビジュアルなノート整理、そして最終的な要約やアウトプットへの展開まで、一連のワークフローを構築できます。 本記事では、その詳細な手順とテクニックを解説し

「情報の整理や把握が爆速になる」と話題のAIメモツール「NotebookLM」。DeNAの南場智子会長が利用しているとして話題になった他、昨今ではワークマンなど企業での導入も進みつつある。4月末には、AIに参照させた情報を日本語音声によるポッドキャスト形式で出力する機能も追加され、さらに利便性を増した。 ただヘビーに使うほど面倒だと感じてくるのが、情報を読み込ませる作業だ。不便を感じる人は他にもいるようで、Chrome Webストアには情報源の導入を便利にするブラウザ拡張がいくつか存在する。 最近話題　NotebookLMって何？ NotebookLMは「ノートブック」という画面上で、任意のテキストやテキストファイル、PDF、音声ファイル、Googleドキュメント、Googleスライド、Web記事やWebサイトのURL、YouTube動画など、ユーザーが読み込ませた情報を「ソース」として指

【読売新聞】　「企業のネットが星を 被 （ おお ） い、電子や光が駆け巡っても」国家や民族が消えてなくなるほどではない近未来が舞台の『攻殻機動隊』などで、後のクリエイターに多大な影響と衝撃を与えた漫画家、士郎正宗さん（６３）。デビ

今、AI業界を賑わせている１つの論文があります。 元OpenAIのガバナンス研究者であるDaniel Kokotajloを筆頭に、有名ブロガーのScott Alexander、AI Digest共同創設者のEli Lifland、Center for AI Policy創設者のThomas Larsen、そしてハーバード大学コンピュータサイエンス専攻のRomeo Deanという5人の専門家チームによる「AI 2027」です。 その名の通り2027年までのAI発展を詳細に予測したもので、「今後10年間の超人的AIの影響は、産業革命の影響を凌駕するほど非常に大きなものになる」という見解を示しています。 この論文の特徴は、予想が非常に具体的なことにあります。さらには衝撃的な内容であることも、評判になっている理由です。 OpenAI、Google DeepMind、Anthropicといった主要A

ふっく｜AIと働く経営者🤖 @fukku_ai_BD Chat GPTとの壁打ちがビミョー、、、、って時は、「しっくりこないので話を戻します。フレームワーク〇〇〇〇を用いて、1つずつ丁寧に質問して。」と伝えると、一変するの知ってた？ 敢えて壁打ちの途中で話を戻すことで、 「しっくりきてない現状」も理解してくれるので 経緯も読み取って精度の高い質問をしてくれます。 「その視点は無かった…」って人は ぜひコレを使い倒してください🙌 AIの活用法を学んでいても 特定の仕事の質や生産性しか向上しません。 賢いAIを賢いパートナーだと捉えるんです。 「AIとの働き方」を学ぶのが これからの時代で得する働き方ですよ。 2025-03-26 07:27:55

「プログラミング教育について語る会 」で話した内容をまとめておきます。 「AI時代のプログラミング教育」としたのだけど、内容的には「コンピューティング能力を伸ばそうぜ、その道具としてプログラミングしよう」みたいな話になりました。 Nextbeat Tech Bar：第二回プログラミング教育について語る会 - connpass 資料はこちら まず前提として、AIのコーディング能力が7ヵ月で倍になっているというのがあります。なので、今現在の能力で話をしてもあまり意味がなく、ゆくゆくはかなりのレベルでAIがコードを書くという想定をしておいたほうがいいです。 元ネタのツイートはこれ https://x.com/METR_Evals/status/1902384481111322929 論文はここ [2503.14499] Measuring AI Ability to Complete Long

An interactive demo for developers to try the new text-to-speech model in the OpenAI API

こんばんは、座禅いぬです。 JAWS DAYS 2025に参戦してきました！会場前にいたコツメカワウソの赤ちゃんがとてもかわいかったです。 さて、Deep Researchのサービスが始まってから、たくさんの人が自分の使い方を編み出して解説していると思いますが、自分の使い方をまとめたかったのでここに載せておきます。これ、とんでもない機能ですよね。使ってみてすぐ、人類はもう生成AIに勝てないなと思いました。 一言でいうと、調べたいもの、考えたいことに対して「論文を書く」というフレームワークを構築します。論文の構造はいろいろあると思いますが、理系論文の流れをフレームワークととらえ、生成AIに思考しやすい形を作ります。 背景：なぜ論文という枠組みが良いのか 論文は次のような流れを持ちます。 背景 (Introduction) 目的 (Objective) 材料と方法 (Methods) 結果 (

Workers Tech in Osaka #02 後々 Zenn で詳しく公開予定です！

今や、AIを活用してソフトウェア開発すること自体は一般的になり、一種のブームと化している。 しかし、Web上で見かけるのはワンショットでテトリスを作る程度の小規模なプロジェクトの話がほとんどで、驚けるものの、正直あまり実用性は無いように感じる。 俺たちが本当に知りたいのはテトリスの作り方じゃねえ！現実の中規模以上のシステム開発で、いかに楽に良いものを作れるかだろ！ ということで、まずは弊社から現時点のノウハウを全公開しようと思う。 弊社ではCursorを1年以上活用（サービスがGAになったタイミングから全社員で利用）しており、一定のノウハウを蓄積してきている自負がある。ただ、あくまで一例ではあるので、ぜひみなさんの現場での活用事例も共有してほしい！ 免責事項AIエディタでの開発は、LLMとAIエディタの進化に伴い、常に変化している。 そのため、この記事で述べる方法論は、現時点での、弊社での

基本的なCursorの使い方については無数に紹介記事があるが、例えば下記の記事を参照されたい。 Cursorで良いなと思ったところ ちなみに、執筆時点でのCursorのバージョンは0.45.14。YOLOモードは暴走が怖いのでオフにして、Composer（agent）モードを使用している。 提案されたコマンドを編集してから実行できる これはかなり便利だと感じた。なぜなら、このコマンドを打ったらエラーが出るとわかってるコマンドを打ってほしくないから。この例の他にも、pythonの仮想環境でuvを使いたいときなど、少し編集して実行できると嬉しい。 Acceptする前に動作チェックができる Clineでは、Acceptするまで動作検証ができなかったはず。CursorではAcceptする前に動作検証ができるので、その結果を見てからAcceptするかどうかを判断できるのが使いやすいと感じた。 Cla

では、それぞれ見ていきましょう。 arXiv AI/ML関連における一次情報源として欠かせないのがarXivです。 しかし、最近はプレプリントの投稿数が爆発的に増加しており、そのままarXivを見に行くとノイズが多すぎて、本当に価値のある論文を見つけるのが難しくなっています。 学会のトップ論文をチェックするという手もありますが、査読プロセスを経るため情報がどうしても遅くなりがちです。 そこで役立つのが、新鮮な論文を適度にキュレーションしてくれるサービスです。ここでは特におすすめの3つを紹介します。 Hugging Face - Daily Papers AI界隈で有名なAKさんをはじめとするHugging Faceのメンバーが、arXivから毎日厳選した論文リストを公開してくれているサービスです。 土日はお休みしていますが、平日は結構な量（多い日だと40本程度）の論文が選定されています。こ

AI に自分のスタイルでコードを書かせたい。 自分のコーディングスタイルを端的にまとめると、たぶんこう。 TDD でミニマルにはじめるのが好き でも DDD で段階的にドメインモデリングもしたい 実装は関数型ドメインモデリングに寄せる これをAIに叩き込みたい。資料を読ませてプロンプトを作って、それにそって実装させる。 エヴァンスのDDDと軽量DDDの2つでやらせてみる。 コードはここ 自分のコーディングスタイルに合わせたプロンプトを作成する MCPエージェントで検索とURL展開を使える状態で次のように指示をした。(自作ディープサーチみたいなもの) インターネットでDDDについて調べさせる インターネットで関数型ドメインモデリングについて調べさせる インターネットでTDDについて調べさせる プロンプトとして使えるように要点を圧縮しろ 端的に圧縮しろ もっと圧縮しろ で、でてきたのがこれ。こ