AIの本質は『出力』じゃなくて『構造の仮置き』なのかも、という話 #PR｜けんすう
こんにちは！けんすうです。 最近、Manus さんからPR記事の依頼を受けて、張り切って書いてたんですが、 「スプレッドシート系のツールが熱いな」と思って、いろいろ触っていたんですが、機能を紹介するよりも、「Excelの話というより、AIプロダクト全般の本質の話だよな」と思ったことがあったので、書いてみます！ What → Structure → Execution、という3層まず、人が仕事をする時とか、人に頼む時とか、AIに何かを頼むときとかで、、実際に起きていることを分解してみたいと思うんですが、、、 たぶんこんな3層になっています。 What（やりたいこと）：「カフェの損益を知りたい」などのやりたいことがある Structure（中間構造・設計）：何を変数にして、どう関係づけて、どう分解するか、などのExcelなどの設計を考える Execution（実装）：数式やコードを書く、ファイ
AIエージェント時代のWeb〜いま、第二のレスポンシブ設計が始まっている - Nothing ventured, nothing gained.
ブラウザを開いて、AIエージェントに「最も静音なノイズキャンセリングイヤホンを探して、明日届くように手配しておいて」と頼む。エージェントは複数のECサイトを回り、レビューを比較し、カートに入れて配送指定をした上で、決済画面で「ここから先は確認をお願いします」と返してくる。 このとき、ブラウザの向こう側で何が起きているのか。エージェントはピクセルを目で見ているのか、HTMLを解釈しているのか、それともサイト側が用意した「エージェント向けの入口」を使っているのか。 AIエージェント時代のWebがどう変わっていくのかは、私自身ずっと気になっていたテーマだった。最近腰を据えて調べてみたところ、思っていた以上に議論と実装が進んでいた。今回の記事では、私が学んだ範囲で、いまWebのアーキテクチャへの変更を促しつつある二つの標準技術──WebMCPとNLWeb──を、コードスニペットを含めて紹介していく
【Copilot】レポート作成の常識が激変…GPTとClaudeの「合わせ技」が想像を超えた
Microsoft 365 Copilotに、レポート作成の常識を覆すかもしれない2つの機能が登場しました。それが、マイクロソフトが3月30日、リサーチツールエージェントに加わる新機能として発表した「Critique（クリティーク）」と「Council（カウンシル）」です。どちらもGPTとClaudeという複数のAIモデルが組み合わさって動作するのが特徴ですが、その目的はまったく異なります。使い分けを知るだけで仕事のアウトプットが劇的に変わります。今回は、この2つの機能の概要とともに、実際に触れてみた印象や、場面に応じた使い分けについて、筆者なりの考えを紹介します。 1983年生まれ、秋田県出身。2010年に自社のMicrosoft 365（当時BPOS）導入を担当したことをきっかけに、多くの企業に対してMicrosoft 365導入や活用の支援をはじめる。Microsoft 365に関わ
ソフトウェアや知能が安くなったときに起きること - 🐴 (馬)
1830年頃、わずかな夜の明かりを得るためには、約3時間の労働が必要でした。しかし1992年ごろにはそれが1秒にも満たない労働ですむようになったと言われています。ロウソクから白熱電球、蛍光灯へという技術的発展が、光を劇的に安くしたのです。 そうして光が安くなったとき、人は同じ量の光を単に安く買って終わり――ということにはなりませんでした。 人々は、かつて置こうとも思わなかった場所にまで光を置き、街路、工場、看板といった、社会のあらゆる場所に安くなった光を敷き詰めていきました。そうして、工場は曇りや雨の日にも稼働することができるようになったり、深夜営業や夜の読書といった新しい活動が可能になったのです。 そこで儲けたのは、光を提供した会社だけではなく、それをうまく使った会社でした。 では、ソフトウェアや知能が安くなったとき、私たちはそれをどのように使うのでしょうか。 生成AIによる大きな変化は
AIに個人情報を入れまくってたら人生が終わりかけた話
転職活動が終わった。内定も出た。あとは退職届を出すだけだった。 そのはずだった。 事の発端だが、俺は中堅SIerで働く34歳のエンジニアだ。去年の秋くらいからChatGPTを業務でもプライベートでもガンガン使っていた。 使い方はまあ、みんなと同じだと思う。コードレビュー頼んだり、メールの文面考えてもらったり。ただ、俺にはひとつ悪い癖があった。 個人情報を一切マスクせずにそのまま突っ込んでいた。 いやいや、OpenAIだって学習に使わない設定あるじゃん そう思うだろ？俺もそう思ってた。だからオプトアウトの設定だけして、あとは何も気にしてなかった。 具体的に何を入れていたか、正直に書く。 転職活動の職務経歴書。氏名、生年月日、住所、電話番号、勤務先の正式名称、部署名、プロジェクト名、上司の名前。全部いりのやつを「もっと良くして」ってそのまま張った。 確定申告の相談。源泉徴収票の数字を全部打ち込
Vibe Coding、最初は速い。でも後半で急にしんどくなる - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 実際にやってみて分かったこと 最近 Vibe Coding を続けていて、最初はかなり便利だと感じました。 画面も処理もすぐ形になるし、初速は本当に速いです。 ただ、機能が増えてくると、しんどさの種類が変わってきます。 大変なのは「コードを書くこと」より、その後の設計、整合性、テスト、レビューでした。 今回は、実際に進める中で感じたことを、開発の流れに沿って短くまとめます。 1. まず大事なのは、何をどの順番で作るかを先に考えること Vibe Coding では、思いついた機能をそのまま作り始めても、最初はそれなりに進んで見えます。 で
なぜ、バックエンドエンジニアから先にAIに代替されて行くのがわからない人が多いのか？
はじめに 結論から言えば、その理由は 歴史認識の遅れ と 可視性の偏り と 責任境界の理解不足 と AI適性の誤認 が重なっているからです。多くの人は、どの仕事が先に消えるかを、どの仕事が目立つかで判断しており、どの仕事が仕様化しやすく責任から遠いかでは判断していません。 AIが得意なのは、まず 反復的 で 文章化しやすく て 入力と出力の対応が比較的安定 している仕事です。GitHubの調査でも、Copilotの効果は反復作業の精神的負荷軽減や、コンテキストスイッチの削減として現れています。これはまさに、定型的なバックエンド実装と親和性が高いということです。 一方で世間は、AIが最も派手に見せやすい領域を見て、「そこが最も代替されやすい」と短絡しがちです。v0のような製品は生成UIを前面に出し、Figma Makeもノーコードでアプリを作る物語を押し出しています。見た目が一瞬で出るので、
AIエージェント導入で「セキュリティどうするの？」と聞かれたときの技術的な答え方
この記事を読んでほしい人 Claude Code / Cursor などのAIエージェントをチームに導入したいエンジニア 情シスから「セキュリティ面の対応は？」と聞かれて技術的に答えたい人 AIツール導入のセキュリティ面の検討材料を探している情シス担当 AIエージェント導入で必ず聞かれる3つの質問 AIエージェントの導入を提案すると、情シスやセキュリティ部門からだいたいこう聞かれます。 Q1: 「AIが何をしてるか見えないけど大丈夫？」 Q2: 「危険な操作を勝手にされない？」 Q3: 「何かあったとき説明できる？」 どれも正当な懸念です。そしてこれらは実は技術的に対応可能です。 技術的な対策の全体像 AIエージェント（Claude Code等） │ すべてのツール呼び出し ▼ [AI Guardian] ← pip install aig-guardian で導入 │ ├─ Activi
Docling で PDF を Markdown に変換してみる
はじめに フクロウラボの渋谷です。 LLM を活用する中で、PDF や Word、PowerPoint などの資料をそのまま扱いづらいと感じたことはないでしょうか。 テキストを抽出すること自体はできても、レイアウトが崩れたり、表や見出しといった文書構造が失われたりすると、内容を十分に活かせないことがあります。LLM の精度を高めるには、単に文字列を取り出すだけでなく、文書の構造をできる限り保ったまま扱うことが重要です。 そこで今回は、この課題の解決に役立つツールとして、Docling（ドックリング） を紹介します。 Docling とは？ Docling は、IBM Research Zurich 発のオープンソース文書変換ライブラリです。PDF や Word、PowerPoint などの文書を、構造を保ったまま Markdown や JSON などの形式に変換できます。 単なるテキスト抽
前向きになれなかった私が、“気持ちと向き合うきっかけ”を見つけた話 - lala a live(ララアライブ)│フォーネスライフ
前向きになりたいのに、なかなか気持ちが追いつかない。 そんなとき、必要なのは無理に元気になることではなく、自分の気持ちを少しずつ整理していくことなのかもしれません。 今回は、会社員として働きながら漫画家としても活躍するもずくさんに、「こころコンディショナー」を体験していただきました。 使ってみて見えてきた心の変化や、自分の気持ちと向き合うきっかけについて伺います。 もともと仕事は好きでも得意でもなく、そこにネガティブ思考が重なって、追い込まれる日々…。 こういう感情への対処方法が分からず、そして前向きなことは一切考えられず、ひたすら負の感情の無限ループに陥っていました。 「そんな負の感情持ってちゃダメ！」「もっとポジティブになれよ！！」とごり押しされるのではなく、AIと一緒に自分の気持ちに向き合っていたら、いつの間にか前向きに考えられるようになっている、少し不思議な感覚でした。 自分一人だ
AIのやりすぎで頭がおかしくなることにすら慣れた - 『AIのやりすぎで頭がおかしくなっている』を読んで - じゃあ、おうちで学べる
あの日のおかしくなりはじめた僕へ。良くなる見込みはない。 はじめに uiuさんの記事を読んだ。「AIのやりすぎで頭がおかしくなっている」。とても良い文章と内省だと思った。でも現在進行形ということは、まだ途中にいるということだ。まだ引き返せる場所にいるということだ。 uiuret.hatenablog.com 私はもう引き返せない場所にいる気がするので書く。 去年の7月、『AI時代の新たな疲労：なぜ私(たち)は「説明のつかないしんどさ」を抱えているのか』という記事を書いた。あの時の私はまだ「しんどい」と言えていた。しんどさを分析し、名前をつけ、構造を示して本を引用し、他人と共有できる形にまとめることができていた。あれは変容する前の人間の仕事だった。今の私が書く文章は、あれとは違うものになる。 このブログが良ければ読者になったり、nwiizoのXやGithubをフォローしてくれると嬉しいです。
AIのやりすぎで頭がおかしくなっている - 運河
最近AIをやりすぎている。自分でもわかるくらい頭がおかしくなっている。 まともな状態ではないから、本来は人に見える場所に文章を書いたりするべきではない。ただ、自分の状態を精神状態を記録するために書いておきたい。 初めに書いておくが、この文章では一切AIを使っていない。というのもAI使うと、さらにおかしくなりそうだからだ。調査にも構成にも使っていない。100%生身、ピュアで粗雑な状態で僕が言葉を選んで書いている。 これまでもテクノロジー全般は好きで、これまでもChatGPTなどを使って仕事の調査をしたり引っ越しをしたり英語学習に活用したりしてきた。今年のAIは、昨年までとは一味違う人間の気を狂わせる何かがあると感じている。 仕事でのソフトウェア開発の話を最初にする。多少技術的になってしまうけど、これが入り口で僕はおかしくなったし、最も急激に変化している部分なので話さないといけない。 AIコー
Claude Codeに長期記憶を持たせたら、壁打ちの質が変わった
どうも、AIエンジニアの@noprogllamaです。普段はAIで日常の仕組み化をしたり、投資×テクノロジーの実践知を発信したりしています。 CLAUDE.mdという仕組みがあります。プロジェクトのルートに置いておくと、Claude Codeがセッション開始時に読み込んで、プロジェクトの方針や技術スタックを把握してくれます。開発に必要な情報はこれで十分伝わります。 ですが、CLAUDE.mdには書けないものがあります。 「前にこの方針で議論して、こういう理由で却下したよね」「あの時ハマったの、覚えてる？」——過去の会話の文脈です。 私はClaude Codeを開発だけでなく壁打ち相手としても使っています。戦略の相談、記事の構成、設計判断の議論。こういう用途では、過去に何を話したかが重要です。新しいセッションを開くたびに前提の共有からやり直すのは、率直に言ってしんどい。毎朝出社したら同僚が記
新人に「AI使用禁止令」は是か非か？「仕事の8割はAIに」という活用派 言語脳科学の権威は警鐘「ものを考える人間に一番大事なものを手放している」（ABEMA TIMES） - Yahoo!ニュース
ビジネスの現場で生成AIの活用が急速に進む中、あえて「新人には使わせない」という決断を下す企業が現れ話題となっている。ある調査によれば、AIは情報収集や分析、会議の議事録作成、問い合わせ対応など、多岐にわたる分野で効率化に貢献している。エンジニアの一人は「AIがなかった時に1時間、場合によっては2時間とか数時間かかっていたものが、5分とか10分ぐらいでできるようになった。AIなしは今では考えられない」と、その劇的な恩恵を語る。一方で「新人はAI使用禁止！」というルールを打ち出す動きも出ている。この教育方針と、AI時代における「考える力」の在り方について、「ABEMA Prime」で議論が交わされた。 【映像】AI使用を禁じられた新入社員（実際の様子） 新人へのAI使用禁止に踏み切ったのは、いえらぶGROUPグループ・執行役員の和田健太郎氏だ。期待の新人エンジニアにAIツールを渡して開発を任
「AIっぽい」の正体は文体じゃない — 全業務をAIエージェントで回して気づいたこと
どれも、相手の状況を考えて取捨選択するプロセス——つまり先ほど定義した「思考」——が抜けています。全部に共通するのは、誰の思考も通っていない出力だということです。 AIは——少なくともここで定義した意味では——思考しません。咀嚼も判断も責任も、AIのプロセスには含まれていません。学習データの中から最も確率の高い回答を返す。それはそういうものです。 問題は、AIに任せると人間の側も思考を省略してしまうことです。AIの出力を「完成品」として扱い、自分で咀嚼せず、判断せず、責任も持てない状態で世に出してしまう。 結果、誰の思考も通っていない出力ができます。AIは思考していないし、使った人間も思考を省略している。読み手はそれに気づきます。「これ、誰も考えてないな」と。自分がもらったフィードバックは、まさにそれを指摘されていたのだと思います。 それが「AIっぽい」の正体です。 安藤聖泰のnote記事
AI機能搭載のRSSリーダーを作った
なぜRSSリーダーか 情報収集は基本活字で、昔からRSSリーダーをよく使ってきた。Google Readerの時代からFeedly、Miniflux、FreshRSSと渡り歩いたしPocketのようなRead it later系も使ってきたが落ち着いて使い続けられるサービスがなかった (もっとここがこうだったらな〜とか。サービス自体がなくなることもあった) そもそも自分がRSSリーダーを使うのは、情報源を自分でコントロールしたいというのが大きい。SNSのアルゴリズムはエンゲージメントに最適化されているため、気づかないうちにフィルターバブルに閉じ込められる。流れてくる情報は「自分が見たいもの」であって「自分が知るべきもの」とは限らない[1]。RSSリーダーはその対極にある。購読するフィードを自分で選び、アルゴリズムの介在なしに情報が届く。プロアクティブに情報源を設計することで、視野を意図的に
チームで本格的に Docs as Code を運用しているので紹介します - エムスリーテックブログ
エムスリーのソフトウェアエンジニアの伊藤です。デジスマチームのブログリレー2日目の記事です。 チームではチームリーディングとプロダクトマネジメントを主に担当しています。 はじめに コンテキスト・エンジニアリング AI Ready なコードベースにするためのドキュメント管理 プロダクト画面仕様書 ADR Design Doc API 定義 (Protocol Buffers) まとめ We are Hiring! エンジニア採用ページはこちら エンジニア新卒採用サイト！ ！ カジュアル面談！ ！ はじめに 最近のプロダクト開発では、AI Agent を活用する機会がどんどん増えてきましたよね。 ただ、いざ導入してみると、従来の開発プロセスやコードベースのままだと AI Agent に思うようにコードを書いてもらえなかったり、コードレビューが滞ったり……。 世の中で言われているほど開発生産性が
南場智子「ますます“速さ”が命題に」DeNA AI Day2026全文書き起こし - エンジニアtype | 転職type
NEW! 2026.03.08 ITニュース DeNA生成AIAI 「開発エンジニアの人生が一変した1年」だった――。 2025年に「AIオールイン」を宣言したDeNA。あれから1年、会長の南場智子さんは劇的な変化をそう切り出した。 コーディングに手を動かすことが激減し、AIが自らタスクを請け負うAIエージェントが民主化したこの1年。最前線で南場さんが痛感したのは、生産性向上という甘い果実だけではない。 「無慈悲なLLM」 「中途半端な専門性は一撃で淘汰される」 「スピード感のないプロダクトに、成長も参加資格もない」 突きつけられたのは、昨日までの常識を無効化するシビアな現実だ。 しかし、南場さんは同時にこうも断言する。 「諦めるのは時期尚早。日本はまだまだ勝てる」 その真意と、南場さんの描く未来予測とは？ 2026年3月6日に行われたばかりの最新プレゼンを、熱量そのままにノーカットでお届
コードを理解する超軽量MCPを作った — トークン70%削減、1分でセットアップ
はじめに コーディングエージェントのデモは魔法のように見えます。しかし、実際のコードベースに向けると： コンテキストウィンドウがすぐに埋まる 古いコードに対してハルシネーションが起きる 処理が遅すぎて、grepした方が早い 大規模なRust/Python/TSリポジトリでAIワークフローを構築する中でこの壁にぶつかったので、自分のスタックに本当に欲しかったものを作りました：ASTベースの超軽量な組み込みMCPです。 cocoindex-codeというツールで、トークン消費を約70%削減し、待ち時間も大幅に短縮できます。 Claude、Codex、Cursor、その他MCP対応のコーディングエージェントを使っている方は、ぜひ読んでみてください。 コアアイデア：AST + インクリメンタルインデックス よくある「コードRAG」構成は、ベクトルDBの構築、ETLの作成、スキーマドリフトへの対応、
プレーンテキストで出力するワイヤーフレームツール「Mockdown」「Wiretext」が相次いで公開 ——テキスト形式のワイヤーフレームをエージェントに渡し、UIコードの生成を目指す | gihyo.jp
プレーンテキストで出力するワイヤーフレームツール「Mockdown」「Wiretext」が相次いで公開 ——テキスト形式のワイヤーフレームをエージェントに渡し、UIコードの生成を目指す 生成ボタンも提供している「Mockdown」 デザイナー兼エンジニアとしてAI領域で活動するMike Bespalov氏は2026年2月16日、AIエージェントへの指示用にアスキーワイヤーフレームエディタ「Mockdown」をWebアプリとして公開した。Mockdownは、キャンバス上に視覚的にコンポーネントを配置し、プレーンテキストのワイヤーフレームを生成するツール。迅速にレイアウト案を作成し、AIエージェントに機能するコードを生成させるために設計されている。なお、このツールは後述の「Wiretext」にインスパイアされて開発されたもの。 Mockdownのサイト AI agents read ma
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