みなさまこんにちは!エアークローゼットでCTOをしている辻です。 これまで 社内MCP群の全体像、DB Graph MCP、Biz Graph、Sandbox MCP と、社内向けに作っているMCPサーバーを順に紹介してきました。 今回はその運用の中で見えてきた、自作MCPサーバーのトークン消費を減らすTips の話を書きます。 困りごと:MCPは意外とトークンを食う MCPでAIエージェントを拡張するとき、最初に遭遇するのが トークン消費が想定より多い という現実です。 MCPのツール呼び出しは、結局のところ JSON-RPC over HTTP です。AIが送る引数も、ツールが返す結果も、そのままAIの会話コンテキストに乗ります。素直に実装すると、 ファイル丸ごとを引数で送る → 数千行のソースコードがコンテキストに張り付く DBクエリ結果を全件返す → 数千行 × 数十カラムの表がコ
小西秀和です。 私はこれまで、設計に多くの時間をかけて熟考し、コードの品質にこだわり、それらを支える技術的な知識を深く積み上げることに情熱を燃やしてきました。そして、AWSの全認定資格を取得し、Japan AWS Top Engineerにも選出していただきました。知識と技術の蓄積こそが自分の価値だと信じていました。しかし、つい最近、その価値観を自己否定することにしました。 この記事では、AI時代にエンジニアが何に価値を置くべきか、何を手放し何を磨くべきかについて、私自身の経験と考察をまとめています。これは特定の誰かに向けた教訓めいた話ではなく、私自身が直面したパラダイムシフトの記録です。同じような葛藤を抱えているエンジニアの方にとって、何かしらの参考になれば幸いです。 1. 価値を失いつつあるもの - 「知っている」ことの意味が変わる 「知っている」こと自体の価値が、急速に薄れてきている
はじめに Claude Code を開発に取り入れるチームが、ここ最近かなり増えてきているのではないでしょうか? 私はずっと GitHub Copilot を愛用していたのですが、数ヶ月前から Claude Code を使い始めました。 普段は VS Code で開発しているので、その拡張機能を入れた状態でしばらく使っていました。 便利なツールで開発が捗ることは確かなのですが、時々的外れな動作をしたり、処理に時間がかかったりして、「思っていたほど効率が上がらないな」と感じることが多々ありました。 また、X で多くの方が Claude Code を様々な方法で活用しているのを見て、自分は使いこなせていないなと感じていました。 そこで Claude Code の設定まわりを調べ、いくつかのファイル・ディレクトリを整備していった結果、開発体験が劇的に向上しました。 ざっくり言えば、新入社員のオン
この連休に「Claude Code」を一気に勉強しようと思っている人向けに、「これを上から順番に見切ったらClaude Codeにめちゃくちゃ詳しくなれる」という記事・動画ガイドを作りました。 14のステップごとに記事・動画を紹介しており、「まず全体像をつかみ、土台を整え、育て方を学び、応用とチーム展開まで広げる」という流れを押さえられるようになっています。 ぜひ「このGWこそはClaude Codeを学ぶぞ」と思っていた方はご活用ください。 連休明けには「Claude Codeが自分の業務環境の真ん中に座っている」という状態になっているはずです。 1. 2026年、もはやClaude Codeはエンジニア以外も全員が使うべきツールになったなぜ非エンジニアこそClaude Codeを使うべきなのかを全体像から解説した記事です。プロジェクトフォルダ/`CLAUDE.md`/Skillsの三層
受験や就職で失敗してから社会復帰するルート、あまり知られていないがオススメがあった「ジジイになっても働ける仕事」「夜勤が身体に合うか」
新居が決まったら、入居できる日程を確認しましょう。現在の住居の退去日や引っ越しのスケジュールなどを考慮した調整が必要です。 特に注意をしなければならないのが、賃貸住宅から賃貸住宅へ引っ越す場合です。賃貸の場合、自らが希望する引っ越しの日程に加えて、リフォーム等で新居へ即入居できない場合もあるため、より慎重に日程を決める必要があります。 新居が、新築戸建て、もしくは新築マンションの場合も、入居可能時期はさまざまなので注意が必要です。 住環境によって異なりますが、賃貸住宅から賃貸住宅へ引っ越す場合の大まかなスケジュールは以下の通りです。 新居を決定し、入居できる日を確認する ↓ 現在の住居の退去日を検討し、賃貸借契約解除を予告する ↓ 引っ越し日を決定、引っ越し業者を手配する ↓ 入居日を決め、新居の管理会社に連絡を入れる 入居・退去日を決めるポイントは、スケジュールに余裕を持たせることです。
Claude Codeは、便利なチャットではありません。 設定、文脈、検証、自動化、並列化まで設計すると、日々の作業環境そのものになります。 この記事では、手元にあるClaude Code運用メモを土台に、Anthropic公式ドキュメント、Claude Help Center、GitHub Actions、MCP、Hooks、Skills、Subagents、非対話モード、情報収集ワークフローまで整理しました。 この記事は全文無料(期間限定)で閲覧できます。 見出し画像はAIで生成しました。 プロンプトはこの記事に掲載中。 Claude Codeは「会話相手」ではなく「作業環境」ですClaude Codeを使いこなせない原因の多くは、プロンプトの上手さではありません。作業環境として扱えていないことです。 公式ベストプラクティスでも、Claude Codeはファイルを読み、コマンドを実行し
はじめに チームのコードレビューの負担を少しでも減らすために、Claude Code の Skills を使い、backend(Rails)レビュー用の /review-backend を作成しました。 この記事では、/review-backend の使い方と、実際に配置した設定ファイルを紹介します。 暫く使って安定したら、frontend 用にも展開する予定です。 まだ実運用を始めたばかりですが、同じように Claude Code でレビュー負担を減らしたい方の参考になれば幸いです。 環境 Claude Code v2.1.119 Claude Sonnet 4.6 Claude Team Ruby on Rails 7.0.6 Ruby 3.2.1 前提知識 Claude とは Anthropic 社が提供する、ChatGPT や Gemini と同じように対話形式で使える AI アシ
こんにちは、料理と筋トレをこよなく愛する筋肉料理人です。 筋トレ後のたんぱく質補給に鶏むね肉を食べることが多いので、どうやって美味しく食べようかと考えるのが、ちょっとした日課になってしまいました。 ということで今日ご紹介するのは、その鶏むね肉を長ねぎと軽く漬けて、フライパンでオイル煮にする「鶏むね肉のねぎ塩コンフィ風」のレシピ。 コンフィは、主に豚肉や鶏肉を低温のオイルに浸し、じっくり煮るフランスの伝統的な料理(砂糖でフルーツを煮るものもありますね)。オイルが食材をコーティングするので、しっとり仕上がり、パサつきがちな鶏むね肉にバッチリ! 今回は、そのコンフィを筋肉料理人流に作りやすくアレンジ。うま味のある塩味をベースに、長ねぎの風味をたっぷり効かせて「ねぎ塩」仕立てにしました。 そのままでも、オイルごとパスタにかけて食べても美味しいですよ。 筋肉料理人の「鶏むね肉のねぎ塩コンフィ風」 【
はじめに 私はもともとIS(インサイドセールス)、いわゆる営業サイドの人間だった。 コードは書けない。SQLも知らない。ターミナルを開いたこともなかった。そんな自分が、ある日開発部のCRE(Customer Reliability Engineering)チームに異動した。 CREの仕事は、お客様からの技術的な問い合わせを調査して回答すること。「承認フローが変わってしまった」「エクスポートが終わらない」「メールが届かない」——毎日そういった問い合わせがJiraに積まれていく。 調査には、本番DBへのクエリ実行、Rails/Reactのコードリーディング、ログの解析が必要になる。正直に言うと、最初は「自分にできるのか」という不安しかなかった。 でも今、私のPCでは毎時0分にClaude Codeが自動で起動し、Jiraから新しいチケットを拾い、コードとDBを調査し、回答ドラフトまで作ってSl
実際の画面とは異なるサンプルイメージです チームのSlackにAI社員を3人常駐させています。 社員5人で、2週間動かしました。 誤解を招きそうだからちゃんと書いておきます。 2週間です。半年でも1年でもなく、2週間。 それでも書きたくなるくらいのことが起きたので、この記事を書いています。 SIerの大規模開発で扱う資料は毎週溜まります。 仕様書の背景、顧客の痛点、過去の判断の残り香。 新しく参画したメンバーは、これを数週間かけて読み込むのがいつもの景色です。 そこに、このAI社員3人が入りました。 すると、2年目のメンバーが参画1週間でSKILLを直し、2週間で設計根本に疑問を出してきた。 正直、びびりました。 自己紹介・大規模現場の話を軽く 私はNTTデータグループ 技術革新統括本部のITアーキテクト(課長代理)で、大規模システムのモダナイゼーションに携わっています。 全社の高難度案件
Claude Code Skills を使って投資分析システムを構築・進化させてきたシリーズです。自然言語で話しかけるだけで、銘柄探索・分析・ポートフォリオ管理・リスク評価が自動実行されます。 シリーズの流れ スクリプトによる 自動化 から始まり、GraphRAG による 学習、高度な分析機能の追加を経て、6つの AI エージェントが自律的に連鎖する マルチエージェントオーケストレーション に到達。さらに Vol.5 では 4つの異なるAIが結論を反証し考え直す DeepThink を実装しました。 記事一覧 Vol.1: 株スクリーニングを自動化した話 テーマ: スクリプトで 自動化 Python × yfinance × Claude Code Skills で、株式スクリーニングからポートフォリオ管理まで投資分析を自動化。4つのスクリーナーエンジンとヘルスチェック機能を実装。 Vol
みなさまこんにちは!エアークローゼットでCTOをしている辻です。 これまでに DB Graph MCP、社内MCP群の全体像、Biz Graph MCP と、社内向けに作っている MCP サーバーを順に紹介してきました。 今回はその中でもちょっと毛色が違うものを取り上げます。Sandbox MCP ── 非エンジニアの社員が AI と一緒に作ったアプリを、ワンコマンドで社内に安全に公開できるプラットフォームです。 「Claude Code でアプリを作れるなら、それをそのまま社内に出せばいいじゃん」という話を、安全に実現する仕組みです。 背景:作るのは簡単になったが、公開は難しいまま Claude Code をはじめとする AI コーディングエージェントの普及で、いま社内の景色が大きく変わりつつあります。 これまで「アプリを作る」と言うと、エンジニアの仕事でした。要件定義してデザインを起こ
We Analyzed 250 Million AI Search Results: Here's What I Found
はじめに 「どのフレームワークを選ぶべきか?」 これは初学者だけでなく、新規事業の技術選定を任された中級者にとっても常に悩ましいテーマです。 いまフロントエンドの世界は、大きな転換期を迎えています。長年使われてきたReact、Vue、Angularの三大フレームワークが、これまでの古い常識を捨てて新しい次元へとアップデートしているからです。さらに忘れてはいけないのが、私たちのすぐ隣には「Claude Code」や「Cursor」のような、最強のAIアシスタントが当たり前のように存在しているということです。 この記事では、初学者が最初のステップを踏み出すための視点から、中級者がモダンなアーキテクチャをどう捉え、AIとどう協業していくべきかまで、各フレームワークの現在地をまとめました。 1. React:サーバー主導UIへの移行と「AIエコシステムの覇者」 現在もフロントエンド業界で圧倒的なシ
各種エージェントの台頭により、サーバレスに動作しローカルファイルとして保存でき、永続化可能な組み込みデータベースのSQLiteやDuckDBへの注目を感じる昨今ですね。これらDBでの全文検索(FTS)の日本語対応ってどんなものなのだろうかと調べると、trigram での検索はできるものの、日本語語彙に特化した検索は標準できないようでした。 Linderaを使うアプローチもあるようですが、今回は Rust で実装されている軽量高速なトークナイザの Vaporetto を組み込んで動く拡張機能を作ってみました。 SQLite + Vaporetto https://github.com/hotchpotch/sqlite-vaporetto DuckDB + Vaporetto https://github.com/hotchpotch/duckdb-vaporetto Vaporetto は
20- スイス おそらく多くの人が、この国がランキングでもっと上位にいると期待していたでしょうね… 実際には、フランス語圏の部分が多くのポイントを減らしています(人口が現在のフランスに非常に似ていて、何を指しているか分かると思いますが) それが安全性の感覚をかなり下げてしまうし、しかもスイスにいるという感じがしないんです。 とはいえ、リストには入りますよ。ドイツ語圏の部分は本当に絵になるんです。 Pato Bonato @patobonato 19- Emiratos Árabes Unidos 🇦🇪 Un lugar que es de los más seguros del mundo, te da la tranquilidad de que podes caminar a cualquier lado, por cualquier lugar. No lo ubico más
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