AI生成感のあるポスターの内容、全然頭に入ってこない事に気付いた「別に全否定派じゃないけど、AIだなってまず入ってくる感じはする」「AI生成には“意図”を感じない」バルタザール @val_megido72 比較的AI生成画像肯定派だけどこれは感じるな AI感丸出しの薄黄色い画像とか劇画調の画像とか、別に粗探ししたいわけじゃなくても内容が入ってこん 無駄に個性的であることが気に掛かって受け手がリソースとられて、本来の主張が伝わりづらくなるのはカスパワポと同じだな x.com/kakedashi_chan… 2026-05-05 04:12:45
22歳の開発者が「Claude Mythos」を推定・構築、公開プロジェクト「OpenMythos」開始 | Forbes JAPAN 公式サイト（フォーブス ジャパン）
Anthropic（アンソロピック）がこの春に、強力な新モデル「Claude Mythos」（クロード・ミュトス）を発表すると、企業や各国政府に衝撃が広がった。Anthropicは、この汎用モデルについて、まだ誰にも知られていないソフトウェアの脆弱性を発見できると主張した。 同社はMythosをすぐに世界へ公開するのではなく、重要なソフトウェア基盤を構築・保守する大手企業のサイバーセキュリティ専門家に提供した。そして、一般公開前にバグを見つけて修正するために使うよう求めた。 ところが、それから2週間も経たないうちに、22歳の開発者カイ・ゴメスが、Claude Mythosをこれほど強力にしている中核設計について、根拠に基づく推測を行い、Anthropicの突破口に迫る公開プロジェクト「OpenMythos」を発表した（編注：ソースコードのみ）。ゴメスのコードは、草原の野火のような速さで研究
アンソロピック、評価額141兆円でOpenAI超えへ──人類史上最大の資金調達ラウンド | Forbes JAPAN 公式サイト（フォーブス ジャパン）
Anthropic（アンソロピック）は投資家に対し、評価額9000億ドル（約141.3兆円。1ドル＝157円換算）での出資を決断するまで、48時間の猶予を与えた。ほとんどの報道が見落としている点を解説する。 Anthropic、評価額約141.3兆円超の新規資金調達ラウンドを準備Anthropicは、評価額9000億ドル（約141.3兆円）超で総額500億ドル（約7.9兆円）の新規資金調達ラウンドを準備している。投資家には参加希望・出資額の提出について48時間の期限が設けられた。米国時間4月30日、BloombergやTechCrunchなどに対し、関係者がAnthropicの動きとして明かした。 Anthropicの取締役会は、5月の会議で決定を下す見通しだ。このラウンドは、Anthropicが株式公開前に行う最後のプライベート資金調達になる可能性が高いとされている。 先の条件で成立すれ
Codex App Server の概要｜npaka
以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・Codex ハーネスの解放：App Server を構築した方法 1. はじめにOpenAI のコーディングエージェント「Codex」は、Webアプリ、CLI、IDE拡張機能、デスクトップアプリなど、さまざまな環境で利用できます。 これらは別々のアプリに見えますが、内部では共通の「Codexハーネス」によって動いています。Codexハーネスとは、エージェントの実行ループ、ツール利用、会話管理など、Codex体験の中核となる仕組みです。 このCodexハーネスと各クライアントをつなぐのが「Codex App Server」です。「Codex App Server」は、JSON-RPC 2.0 形式に近い双方向プロトコルを使います。ただし wire 上では "jsonrpc":"2.0" ヘッダーを省略し、主に stdio 上の JSONL
AIがコードを書く時代に、SIerとエンジニアは何者になるべきか ／人月モデルの終焉と変革の具体的な道 | ネットコマース株式会社
要点：SIerは、静かに、しかし確実に、その存在意義を失いつつある AIがコードを書く。テストを自動化する。設計を提案する。そしてユーザー企業が、それを自社の手で動かし始める。 SIerが長年の糧としてきた「人月ビジネス」の根拠が、今まさに消えようとしています。AIによる生産性向上と、ユーザー企業の内製化加速――この二つの力が同時に作用することで、SIerへの工数需要は加速度的に縮小します。これは景気の波ではなく、構造的な変化です。一時的に需要が戻ることはありません。 さらに深刻なのは、多重下請け構造を抱える日本のSI業界特有の問題です。コーディングとテストを主業とする下請けSIerには、猶予がほとんどありません。数万社・数十万人が関わるこの産業の底辺から、静かに仕事が消えていきます。 本稿は、この危機の全体像を直視するために書きました。AIの能力を示す最新のベンチマークデータ、工数需要が
LINEスタンプの作成〜申請まで10分！Claude Codeで画像分割と透過ツールをつくってみた｜Makari｜AIイラストと副業
こんにちは、Makariです。 小4の娘がLINEスタンプを自分で作りたいというので、一緒に作っていたのですが… 画像の分割や透過作業が地味に面倒…😑 ということで、 Claude Codeを使って、一覧画像の切り抜き＆透過まで一気に自動化してみました💡 スタンプの画像生成〜LINEスタンプの登録まで 実際にかかった時間は、約10分。 この記事では、その手順をまとめてみました𓂃𓈒 𓂂𓏸 ▼Claudeデスクトップアプリ版のダウンロードはこちら LINEスタンプをつくる方法さっそく、今回LINEスタンプを作った手順を紹介していきます。 素材を作るまずはLINEスタンプの一覧画像を作成します。 今回はGemini（Nano Banana 2）を使用しました。 ▼プロンプト LINEスタンプが描かれた一覧画像を16個作成して。 添付画像を使う。 ステッカー風。 喜怒哀楽など感情が伝
あなたのClaude CodeのWebFetch、実はWebをちゃんと読んでいない
これで200Kの記事をClaudeが読んでくれたと思うでしょう。実は違います。 VerboseモードをONにしたら、実はWebFetchしているだけではなく、LLM用要約が含まれることがわかります。WebFetchツールにはurlのパラメータと、promptのパラメータがあります。どちらも省略することができないため、基本要約が返ってきます。 ※後で述べますが、一部承認されたドメインかつContent-Type: text/markdownをサポートしているサイトのみ、この要約をバイパスできます。 ⏺ Fetch(url: "https://zenn.dev/zhizhiarv/articles/claude-code-on-bedrock-per-user-cost-tracking", prompt: "Return the full article content verbatim,
【論文瞬読】GPT-5.5 は実質 9.7T パラメータ？──知識の「圧縮できなさ」から黒箱 LLM の規模を逆算する｜AI Nest
【論文瞬読】GPT-5.5 は実質 9.7T パラメータ？──知識の「圧縮できなさ」から黒箱 LLM の規模を逆算する はじめにこんにちは！株式会社AI Nestです。 「で、GPT-5.5 って結局何パラメータなの？」「Claude Opus 4.6 は Sonnet と比べてどれくらい大きいの？」──研究者であれ実務者であれ、最新フロンティアモデルの規模感を知りたい場面は多いはずです。しかし、主要 LLM ベンダーは長らくパラメータ数を非公開にしてきました。 この問題に対して、これまで広く使われてきたのが Epoch AI などの「推論経済性アプローチ」、つまり API のスループットや料金からハードウェアコストを逆算する方法です。ですが、この手法はバッチング・量子化・サービングスタックなどモデル外要因の影響を受け、2倍以上の不確実性を持つことが知られています。 今回紹介するのは、この
非エンジニアが数百万円級のツールを開発 画像＆動画生成AIツールがゼロから作れた話 (1/5)
今回は、筆者が個人的にAnthropicの「Claude Code」を使い、ビューアーと画像・動画AIの統合環境「百夜スタジオ」を開発している話です。筆者はプログラミングはほぼ初心者で、本格的な開発経験はありません。にもかかわらず、AIツール環境「ComfyUI」やLLM環境「LM Studio」と組み合わせた本格的なアプリを開発できるようになってきました。1日で原型ができ、1週間で形になり、1ヵ月で複雑な機能を持つツールへと発展しました。数年前であれば、数ヵ月の開発期間と数百万円の費用がかかってもおかしくないものが、動いていることに驚きを隠せません。筆者の体験を通じて、起きている変化の一端をご紹介します。 「私が作った方が早い」とAIは言った 画像や動画生成する場合、Claude CodeのOpusを通じてComfyUIを制御することで、ComfyUIの複雑な操作を回避できる方法を以前に
みんなこれでいいAI。Googleの最新ローカルLLM｢Gemma 4｣は日本語うますぎ、でも無料
Gemma 4シリーズは動作デバイスと性能の観点から、2種に分類できます。 ・E2B・E4B：普通のノートPCで動かせる軽量モデル ・26B-A4B：ハイエンドマシンで動かす高性能モデル いずれも非常に実用性が高いモデルとなっており、とりあえず動かせるものを選べばOKです。 Apache 2.0ライセンスで提供されており、個人利用はもちろんのこと、商用での利用も可能です。 専門サイトによる評価も高い｢Gemini 3の研究・技術に基づいてローカルLLMの限界を引き上げるようにGemma 4を開発した｣とGoogleは述べていますが、これは煽り文句ではありません。 AI評価サイト｢Arena.ai｣における一部ローカルLLMの性能評価グラフ。gemma-4-31B・gemma-4-26B-A4Bはサイズに対する評価が高くなっているImage: GoogleAI評価サイト｢Arena.ai｣で
Claude Codeの生みの親 Boris Cherny が語る、AIコーディングの未来
この記事は、Y Combinatorの Lightcone ポッドキャストをはじめ複数のインタビューでBoris Cherny氏が語った内容を筆者がまとめたものです。 AnthropicのCLIツール Claude Code が止まらない勢いで伸びています。公開GitHubコミットの4%を占め、DAUはこの1ヶ月で倍増しました。筆者もここ数ヶ月ほぼ毎日触っていますが、アップデートのたび別物になっていく感覚があります。 そんな Claude Code を作ったのが Boris Cherny氏です。複数のポッドキャストやインタビューで語られた開発の裏側が面白かったので、ここにまとめておきます。 Boris Cherny氏について Cherny氏はAnthropicのStaff Engineerで、Claude Codeのプロダクトリーダーです。Anthropicに来る前はMetaで約10年間エ
ChatGPTが出た瞬間、日本の、ど田舎で震えた。その後、私はClaude Codeをゼロから一人で作ったボリス・チェルニー/アンソロピック｜MasaT. 武富 正人
ChatGPTが出た瞬間、日本の、ど田舎で震えた。その後、私はClaude Codeをゼロから一人で作ったボリス・チェルニー/アンソロピック ChatGPTが出た時、私は日本のど田舎にいた。「これはヤバい」と思った瞬間2022年末〜2023年初頭。 私は日本の田舎町に住んでいた。 町で唯一のエンジニアで、唯一の英語を話す人間。 周りは田んぼと山ばかり。毎朝、自転車で農家さんの直売所に行き、近所の人と手作り味噌を交換するような生活だった。そんなある朝、いつものように Hacker News を開いた。そこで出会ったのが、ChatGPT だった。 衝撃の瞬間「え……これ、本物だ。」質問を投げると、まるで賢い人間のように答えてくる。 コードを書かせてみたら、驚くほど自然に動く。 説明もわかりやすい。しかも瞬時に。その瞬間、頭の中で警報が鳴った。「このままじゃ、完全にヤバい」今まで積み上げてきたエ
Claude Codeを作った男は、日本の農村で味噌を仕込んでいた｜Zun-Beho
世界のコードを変えた男の、意外な履歴書にはこう書いてある。「味噌職人、奈良」。Claude Codeの産みの親Boris Chernyは、Anthropic入社前に日本の農村で味噌を仕込んでいた。その経験がClaude Code開発に生きているかもしれない、とHead of Claude Code: What happens after coding is solved | Boris Chernyにて彼自身が語っている。少し深掘りしてみる。 赤味噌4年、Claude Code1年——Boris Chernyが日本で学んだ長期思考Boris Chernyは元Meta社のPrincipal Engineer。2024年9月にAnthropicに入社し、入社初月にターミナルで動くAIコーディングツールの原型を作った。それが社内でまたたく間に広がり、2025年5月にClaude Codeとして一
人を増やしても減らしてもアウトプットの品質は向上しない
結論 人を増やしてもアウトプットの量は人数に比例して増えませんし、人を減らしてもアウトプットの品質は下がります。優秀な人やAIエージェントを増やしても、組織のあちこちでバラバラなものができたり、ナレッジが古くなって信用できなくなったり、特定の人に判断が集中して燃え尽きたりといった問題は残ります。 これを防ぐためには、組織として「何を許し、何を禁じるか」を、できるだけ少ないルールとして明文化することが必要だと考えています。ただし、ルールを増やしすぎると、組織はそれを守ることに気を取られて動きが遅くなります。だからこそ、壊れると最も困る機能や品質に絞って、リスクの大きさに応じて詳しさを決めることが大切です。 「人を増やすか減らすか」の前にある問い チームの人数が増えるほど、それぞれのメンバーに求められる情報の発信量・受信量が増えていき、やがて情報の伝搬速度がチーム開発のボトルネックになりがちで
AI駆動開発で、なぜミドルエンジニアは不安になるのか ── AIによる分業の終わりと始まり - arclamp
AI駆動開発が「使える」となってきたことで、20代後半から30代中盤のミドルエンジニアが疲弊しているという話を聞きました。たしかに、エンジニアの中でも「AIは楽しい・これでもっと良くなる」という意見と「不安だ・これからどうなるのだろう」という意見に分かれているようです。 私の周りでは、特にベテランが楽しんで、ミドルが不安になっているような構図を感じています。 この記事では、システム開発における30年間の分業と統合の歴史を振り返りつつ、それぞれの世代が何を経験してきたのかを整理します。そのうえで、AI駆動開発が既存の分業をどのように統合しようとしているのかを見ていきます。そして、これがベテランとミドルの違いに、どのように影響しているのかを考えます。 最後には、AI駆動開発が「分業の終わり」ではなく、AIを前提にした「新たな分業の始まり」でもある、という見方を提示します。 この30年の歴史を振
Microsoft本社で見た、AI時代の企業変革｜外山 英幸 | ビズリーチ CTO
先日、シアトルのMicrosoft本社で、AI・エージェント・データ基盤に関する複数のセッションへ参加する機会があった。 単なる製品アップデートの共有ではない。 そこにあったのは、AIを導入する企業ではなく、AIを前提に企業そのものを書き換えようとしている姿だった。 そして同時に、なぜ日本企業の変革が難しいのか、なぜDXが必要なのか、その輪郭もより鮮明に見えてきた。 今回は番外編として、現地で感じたことを書いてみたい。 Microsoftは、AIツール企業ではなくなっていた多くの人にとってMicrosoftは、Office、Teams、Windows、Azureの会社だと思う。 もちろんそれは間違っていない。 ただ、現地で感じたのは、先進的なアメリカ企業は「使うかどうか」を議論しないということだった。 使うことは前提であり、その上でどう管理するかを設計している。 Microsoftは今、企
世界最大55万台のGPUを持つxAI、実は6万台分しか使えていないことが判明 | XenoSpectrum
TL;DR xAIのAIクラスターは計算能力の11%しか使えていない。55万台のGPUを保有するが、実質6万台分しか機能していない。新社長は2ヶ月以内にMFU50%への改善を宣言した。 世界最大規模のAIクラスターを手にしながら、その計算能力の11%しか使えていない——このパラドックスがxAIの「Colossus」で起きている。総投資額180億ドル、55万台超のGPU、総電力1GWという史上最大規模のハードウェアが、業界標準の3分の1以下の効率で稼働している。The Informationが報じた内部告白は、テック企業のハードウェア競争の虚実を露呈させた。新社長のMichael NicollsはこのMFU（Model FLOPs Utilization、モデルの浮動小数点演算利用率）の数値を「embarrassingly low（恥ずかしいほど低い）」と表現し、2ヶ月以内に50%への改善を
「好戦的だ」 陸自部隊のロゴに批判続出 隊員が生成AIで作成（毎日新聞） - Yahoo!ニュース
陸上自衛隊の第1師団第1普通科連隊（東京都練馬区）が公式X（ツイッター）で部隊の新しいロゴマークを公開したところ、「好戦的」などとする批判がインターネット上で続出。連隊は公開から3日で使用を中止した。 【画像】酷似 象を使ったロゴマーク 陸自や関係者によると、部隊のロゴマークは隊員の団結心を高めるために隊のTシャツに付けるなど、主に内部で使われる。今回問題になったのは第1普通科連隊の傘下にある第4中隊のもので、4月29日に公開された。 迷彩服を着用したゾウが小銃を手にしたデザインで、背景や左目に青い炎が浮かんでいる。関係者によると、ゾウは部隊の象徴とされ、青はシンボルカラー。小銃は歩兵部隊であることを意味しているという。 ◇「著作権侵害では？」指摘も ゾウの左胸に人間の頭蓋（ずがい）骨が描かれている点もあり、ネット上では「好戦的」などと批判されている。 「頭蓋骨は生きていらした方の亡骸（な
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AIに頼りすぎると科学の進歩鈍る恐れ 職場の人間関係も損ないかねず - 日本経済新聞
作業時間のストレスが一気に解消！ 「NotebookLM」活用法 (1/3)
