AI を使って国立国会図書館デジタルコレクションを大量に読む dl.ndl.go.jp 私には国立国会図書館デジタルコレクションを大量に読むという課題があって、これを達成するために AI を使い出した結果、国立国会図書館デジタルコレクションを読む量が増えた。 隙あらば読むといった生活で、以前は休みの日に12時間くらい読んでいたこともあったが、流石に疲れるので今は多くても6時間くらいだと思う。 なんでこんなことをしているのかというと、国立国会図書館デジタルコレクションを大量に読みたいからで、このように人間には国立国会図書館デジタルコレクションを大量に読みたいという習性があるので、AI を使って読む量を増やすコツを共有しておく。 そういった習性がない人にも、なにかを消費するために AI を使う時に参考になるかもしれない。 少しでも面倒くさい場合には AI に解決させる。 基本方針は少しでも面倒

また忘れた。MacのJIS配列キーボードで、英数入力のときに¥キーを押したらバックスラッシュが出るようにする方法を。 プログラマにとってバックスラッシュは日常的に使う記号です。正規表現のエスケープ、パス区切り、文字列リテラル。どこを見ても\だらけ。なのに、MacのJISキーボードでは¥キーを押すと¥が出る。いや、アプリケーションによっては\に見えることもあるけれど、それはフォントの気まぐれに過ぎない。本質的には¥記号であり、バックスラッシュではない。 この問題、新しいマシンをセットアップするたびに調べ直している気がします。毎回「そうだった、Karabinerで設定するんだった」と思い出すのですが、具体的な設定内容は綺麗さっぱり忘れている。そして検索して、試して、失敗して、また検索する。この不毛なループから抜け出すために、今回こそ自分の言葉で書き残すことにしました。 JIS配列という呪い 直

Linux Foundation Educationは11月20日（現地時間）、Linuxカーネルコミュニティと連携し、無料オンラインコース「Linuxカーネル開発 初心者向けガイド（LFD103-JP）」の日本語提供を開始した。オープンソースのカーネル開発に初めて携わるエンジニアや独学を目指す開発者向けの内容になっている。 同コースは、Linuxカーネルの開発プロセスに関する「明確なルール」と「暗黙のルール」の解説や、開発システムの構成、gitの基本、パッチの作成・テスト・送信、コミュニティからのフィードバック対応方法など、カーネル開発に必要な知識を網羅している。 また、英語版「A Beginner’s Guide to Linux Kernel Development（LFD103）」を基に、日本語で学べる形式になっており、セルフペースで12〜16時間かけて学習できる。修了後はデジタル

理由としてはサーバの維持費用が主のようです。分散SNSのサーバ運営は基本赤字なところが多いですから、規模が大きいければ大きいほど大変なのでしょう。 しかし、分散SNSというのは連合していてこその分散であって、連合していなければそれはただの小さな中央集権SNSです。私自身、Mastodonからフォローしている人がMisskey.ioに大勢いることもあり、できるなら連合切断という事態は避けてもらいたく思います。 しかしそのことでちょっと気になるのは、村上さん本人は連合することすなわち分散SNS(ActivityPubネットワーク)の一部であることに重きを置いていないように見受けられることなんですよね。それよりも自身のサーバに人を集めてその中ですべてを完結させようとしているふうに見えます。 実際、Misskeyが話題になってユーザが爆発的に増え始めた頃には特に新規登録を止めるでもなくどんどんサー

ターミネーション・ショック 作者:ニール・スティーヴンスン,坂村健パーソナルメディアAmazonこの『ターミネーション・ショック』は、『スノウ・クラッシュ』をはじめとした数々の近未来・テクノロジーＳＦで知られるニール・スティーヴンスンによる最新の気候変動ＳＦ長篇だ。現在全世界規模で気候変動が進行していて、信じられないぐらい高温な日々が続いたり、ハリケーンが多発したり、海面が上昇したりと様々な実害がすでに各所で出ているが、そうした気候変動が未来に何を引き起こすのか。また、それにどう対抗するのかといった要素を描き出すのが、「気候変動ＳＦ」になる。 数多くいるＳＦ作家の中でもニール・スティーヴンスンはとりわけ大好きな作家のうちの一人であり、読み終えて本作は傑作だと思ったが、一方で誰しもにオススメできる作品でもないというのが正直な感想であった。冒頭から二段組で40ページ以上に渡って長々とテキサスで

サイボウズでデザインテクノロジストをしている @saku です。 サイボウズ株式会社は、2025年4月1日より、Web技術の標準化と推進を目的とした国際的なコンソーシアムである「W3C」のメンバーに加入しました。 今回は、W3CのVP, Technical StrategyであるPhilippe Le Hégaretさんにインタビューをさせていただき、W3Cの起源や、Web標準の作り方、そして来月神戸で開催されるTPACについてお伺いしました。 お忙しい中、1時間におよぶロングインタビューをさせていただいたので、前・後編に分けてお送りします。 W3Cロングインタビュー W3Cはどうやって始まった? S(Saku): 私は2、3年前にキャリアをスタートしたので、Web業界には入ったばかりなのですが、Philippeさんはこの業界に長くDOMやHTMLのワーキング・グループでチェアをされていま

“今いちばん使うAI”は国産ローカルLLM。｢PLaMo翻訳｣で言語の壁が粉々に2025.10.03 13:0049,109 かみやまたくみ 最優のAIのひとつだと思います。 英語から日本語への翻訳に特化したローカルLLM｢PLaMo翻訳（plamo-2-translate）｣。バケモノじみた翻訳能力は｢便利｣の次元を越えており、気づいたらいちばん使うAIに。見える世界も変わっていました。 長い外国語の文章を1発で日本語にplamo-2-translateはLM Studioなどで動かすローカルLLM、その名の通り｢翻訳専門のAI｣です。年商要件はありますが、企業・個人でも無償で利用できます。（執筆時点、変更の可能性もありますので、ご利用のタイミングで必ずご確認ください） Photo: かみやまたくみ｢運用がめちゃ楽｣なのがまず大きな特徴です。なんとプロンプト不要、いちいち｢あなたは優秀な

こんにちは、GMO Flatt Security の大崎です。 本記事では、私が作問し弊社の Kaigi on Rails 2025 出展ブースで出題したクイズを解説します。 このクイズは、実際に HackerOne に報告された脆弱性を元ネタとしています。 Ruby on Rails をバージョンアップした際に、Hash を JSON に変換する挙動が変わったことが原因でユーザー情報が漏洩してしまいました。さらに「なぜユニットテストで検知できなかったのか」についてもレポートで公開されており、とても学びの多い内容でした。そこで、このレポートを題材に今回のクイズを作りました。 問題 選択肢 解答 元ネタの脆弱性について JSON における重複キーの扱い ユニットテストで検知できなかった理由 宿題クイズ 得られる学び 脆弱性診断・ペネトレーションテストにおいては...？ 問題 次のコードを、R

POML (Prompt Orchestration Markup Language) は、Microsoft によって提案されたプロンプトを構造化された文書として管理するためのマークアップ言語です。プロンプト開発における構造の欠如や複雑なデータとの統合の困難さ、特定のフォーマットへの依存性といった課題を解決することを目指しています。 高度な AI エージェントを開発する際、システムプロンプトの設計は最も重要な要素の 1 つです。システムプロンプトは AI エージェントが果たす役割や、どのようなツールを使用するか、ユーザーと効率的に会話するための工夫が含まれます。このシステムプロンプトの設計が AI エージェントの性能に大きな影響を与えます。例えばコーディングエージェントである Cline のシステムプロンプトを覗いてみると、800 行ものの長大なプロンプトが定義されていることがわかります

🔍Microsoftが発表したPlaywright MCPとは？― AIとウェブ自動化の“次の一手”をわかりやすく解説！ みなさん、「AIがウェブページを自分で操作する」技術で新たな展開がありました。Microsoftが新しく発表した「Playwright MCP」という技術。 この記事では、 🧠 Playwright MCPって何？ 🤖 何ができるの？ ☁️ なぜ注目されてるの？ という点を、エンジニアではない方にも分かりやすく、やさしい言葉とイメージで解説していきます！ 🧠 Playwright MCPって何？まず名前にある「Playwright」は、Microsoftが開発しているブラウザ自動化のツールです。もともとは、開発者がWebサイトの操作を自動でテストしたり、繰り返し作業を楽にするためのものでした。 そこに今回追加されたのが「MCP（Model Context Pro

結論からいうと、僕は一ノ瀬はじめという女の子を「愛」の体現者と見ている。 一ノ瀬はじめは、本当の意味で人を愛する「能力」をもった女の子であると。 ガッチャマンクラウズ第12話DC版、初見のとき、はじめちゃんがカッツェと対峙したあのシーンの意味を、僕はそれほど飲み込めなかった。 というか今も、はじめちゃんが具体的に何をして、どういう理屈でカッツェを探し出し、ノート(魂)として取り込んだのかはっきりとはわからないのだが、ただ、もう少し抽象的というか、象徴的な意味で、あのやりとりの意味を、僕は僕なりに飲み込んだつもりなのだ。 はじめちゃんがカッツェを見つけた瞬間、彼女はある意味での「合一」を果たしたのだ。 それは、一つの愛の達成である。 一体何を言っているのか、それを語るためには、僕がここでいう「愛」の中身について、先に論じておかなければならないかもしれない。 エーリッヒ・フロムの「愛」 僕が言

拙著『深層ニューラルネットワークの高速化』が重版して第 2 刷となりました。皆さまありがとうございます！ 深層ニューラルネットワークの高速化 (ML Systems) 作者:佐藤 竜馬技術評論社Amazon もはや恒例、重版に感謝して書き下ろし専門記事をお届けします。 本稿では、SNS などでもたびたび話題になるトランスフォーマーは RNN であるという話をします。本稿では単に形式的に包含性を指摘するだけでなく、トランスフォーマーと RNN はどの程度似ているのかや、そこから導かれる応用上の意味についても詳しくご紹介します。 本稿は『深層ニューラルネットワークの高速化』の第 6.3 節と第 7.2 節に基づいています。 過去回 拡散モデルと最適輸送（最適輸送第 5 刷） GNN の最新動向（グラフニューラルネットワーク第 3 刷） 深層学習で部分空間を扱うときは射影行列を考えるとよい（グラ

Google、超高速に評価可能でポータブルな式言語「Common Expression Language」（CEL）発表 式言語とは一般に、プログラミング言語の一部やネットワークなどの構成ファイル、テンプレートファイルなどの中で、簡易な式やロジック、ポリシーなどを記述する際に使われる言語のことです。 こうした用途では、さまざまなプラットフォームに対応する移植性、起動時やプログラムの実行中に評価されることがあることから高速に評価が完了すること、安全に評価が実行できること、用途に応じて拡張しやすいこと、などが求められます。 CELは超高速に評価、ポータブル、サブセットサポート CELは正にこうした要件に対応した式言語となっており、Googleは次のような特徴があるとしています。 ナノ秒からマイクロ秒程度の高速な評価に最適化されている C++、Java、Goでサポートされるスタックによるポータブ

AIは漢字が苦手だ。 画像生成AIに漢字が書いてある紙、などと指示をするとそれっぽいけど存在しない漢字を出してくる。 その漢字が好きなので、僕らがAIが書く漢字を書いてみよう。 （AIが漢字が苦手というのは2024年6月現在の話です）

フリーランスのための調査を専門に行う一般社団法人 日本フリーランスリーグが、6月4日（火）13時から厚生労働省記者クラブで記者発表会を開催。 漫画家とイラストレーターの権利と出版社・TVなどメディアの対応について、調査結果の詳細を公表する。 今回、同団体は、国内でフリーランスとして働く漫画家とイラストレーター570人を対象に、出版社やテレビ局と契約を締結する際に、どのような条件で契約を行ったのかを調査。 詳細は記者発表会で公表されるが、約4人に1人の割合で「フリーランス側に厳しい条件で契約を締結」している実態が明らかになったという（27.4％が「メディアに著作権を譲渡する」。23.3％が「メディアに対して著作者人格権を行使しない」と回答） 【調査概要】 調査期間：2024年4月22日～2024年5月8日 調査方法：インターネット上でのアンケート 対象職種：フリーランス（個人事業主）として漫

三行まとめ 青森県にいる先祖の戸籍謄本（除籍謄本）の写しを集められるだけ集めた 一番古い先祖の生年が1810年だということがわかった 戸籍を通じて、「自分は人類のデータの一部だ」と思うようになった この記事は長いです だいぶ長くなってしまいました。新聞記事方式を取り、途中で脱落してもいい仕組みにしています。 三行まとめ この記事は長いです 取り寄せることができた戸籍の写しについて なぜ突然先祖の戸籍の写しを集めようと思ったか（行動の背景と目的） 背景その1と目的：戸籍の広域交付制度が始まった 背景その2：私が子孫の終点だ！（直系で） 戸籍をさかのぼってみた 父親の父母より上 五世の祖父より上 母親の父母より上 五世の祖父より上 たどれる中で一番上の世代 たどれる中で一番古い生まれ 戸籍謄本（除籍謄本）を取り寄せる一例 まずは祖父母の戸籍から 祖父母の戸籍から一気にさかのぼれることが多かった

lhという単位に見慣れない方もいるかと思われますが、これは現在のline-heightと同じ長さを表す新しく登場した単位です。この例ではline-heightはフォントサイズの1.5倍なので、もし1remが16pxであれば1lhは24pxとなります。 この場合、行の高さと文字の高さの負の差は1em - 1lh、つまり16px - 24pxで-8pxです。それを片方の値を算出するために2で割ると-4pxになります。したがって、margin-block: calc((1em - 1lh) / 2)は、書式のブロック方向（横書き時：上下）にそれぞれハーフ・レディングの大きさ（今回では4px）分のネガティブマージンを設定するということになります。 従来の上下の余白を打ち消す方法との比較lhが登場するまではSassの@mixinなどを使用して以下のような関数を定義し、ハーフ・レディングを打ち消す方法