はじめに 画像やPDFのテキストをコピーしたいとき、オンラインのOCRサービスに画像を送るのはちょっと抵抗がありませんか？ 特に社外秘の資料や個人情報が写っている場合。 通信ゼロ、ブラウザの中だけで完結するOCR があれば安心して使えるのに — そう思って、Chrome拡張機能を作りました。 以前からいくつかの日本語OCRを試してきて、ブラウザ内でも実用レベルで動くことがわかっていたので、それを誰でも気軽に使える形にしたかったのが動機です。 yomitokuで作る日本語OCR Webアプリ — サーバーサイドで高精度な日本語OCR Tesseract.jsでカスタムモデルのトレーニング — ブラウザOCRの可能性と限界 ブラウザだけで完結する日本語OCR＋透視変換 — NDLOCRをブラウザで動かす Chrome Web Store で「オフラインOCR」と検索してもヒットします。 これま

「Claude Codeに頼んでUIを作ってもらったのに、なんか普通すぎる…」と感じたことはありませんか？ Interフォント、白背景に紫グラデーション、無難なカードレイアウト、これ、実は世界中のエンジニアが同じ悩みを抱えています。 Claude Codeは非常に優秀なコーディングエージェントですが、デフォルトのまま使うとデザインが"AIっぽい平均点"に収束してしまうという問題があります。そこで登場するのが「Skills（スキル）」です。適切なSkillsを導入するだけで、Claude Codeが生成するUIのクオリティは驚くほど変わります。 この記事では、フロントエンド開発で特に役立つSkills10選を、実際の使いどころや導入方法とともに紹介します。UIをもっとリッチにしたい方、Claude Codeをフル活用したい方は、ぜひ参考にしてみてください。 結論：Skillsを使えばClau

詳細は伏せるが、Panasonic製のやつ（XC-STFR2J-MN）を自由にいじる機会を得たので色々試した。病院に置かれている端末では特に主要なタイプの一つではないだろうか。従来の健康保険証が廃止されマイナンバーカードに事実上一本化された今日では、すでに多くの人々に馴染みのある端末と思われる。 こんな立派な機械を全国津々浦々、遍く病院にことごとく購入させ、補助金まで総動員して半ば無理やり運用を開始したほどなのだから、目に見える有用さをそのうち発揮してくれると嬉しい。幸いにして端末の扱い自体はとても楽で、ユーザ側の操作といえばカードを置いてボタンを押して、顔写真を撮らせて後はいくつかの質問に答えるくらいしかない。 これらの裏側では端末と繋がっているWindowsマシン上の管理ソフトウェアが、受け取った各種情報をよしなに処理している。実は端末本体にはCPUもストレージも単独でインターネットに

はじめに Claude Codeを使い始めると、まずCLAUDE.mdにルールを書き込むことが習慣になってきます。ですが、.claude/ディレクトリ以下にスキル定義やカスタムエージェントを置けることはご存知でしょうか。 スキルはClaude Codeに対して「この手順でやれ」という再利用可能な手順書を与えるもので、カスタムエージェントは役割に特化したモードを定義するものです。これをKaggleコンペに本格的に組み込んでいる方々がいて、しかもGitHubでボイラープレートとして公開してくれています。参考になったので備忘録的に紹介します。 忙しい人はここだけでOK mstさん（ExpAgent）: 6フェーズの実験ワークフローをスキルとして定義。Understand→Plan→Create→Implement→Train→Recordを一気通貫で自動化、W&BやGCP GPU統合まで含む本格

Sponsored · Your Podcast. Everywhere. Effortlessly. Share. Educate. Inspire. Entertain. You do you. We'll handle the rest. →

欠陥の少ない割合に仕様漏れや実装漏れを原因とするものがあります。これらを見つける技術はトレーサビリティと呼ばれます。コインチェック株式会社では Gemini を大規模に活用したトレーサビリティ基盤を運用しており、日々の進捗管理や漏れの早期発見、変更管理に活用しています。この発表ではコンテキストウィンドウ…

こんにちは、坪田です。 前回のClaude記事で触れた、Claude CodeやAI最適化したデザインシステムを作ってみたのでまとめです。 Claude Codeが生成するUIの品質が安定しない課題最初の頃は、何か作っても 「いかにもAIが作りました」感のあるデザインで生成されてしまう ストレスがあって、例えば、コンポーネントに強めのシャドウをかけたり、カードUIの上部に強めのカラーバーを付けたりしてイマイチだった。 「いい感じに」とか「シンプルに」と指示してもダメで、AIには「いい感じ」の基準がなく、 基準がないから、学習データの中で「よくあるデザイン」を確率的に再現してしまう。 その結果、同じプロダクトなのに、画面ごとに微妙にボタンの高さが違ったり色のトーンがズレる、スペーシングがバラつくし、AIはやたらと絵文字を多用するのが課題だったので、Claude Code開発に適したデザインシ

論文執筆ガイドライン兼チェックリスト1. 大前提・マインドセット[ ] 論文の質・評価はIntroductionでほとんど決まる。専門外の人が読んでも理解できる（M1以上）構成となっているか？ [ ] 査読者の立場に立っているか？読者に無駄な思考をする必要のない表現を徹底する。 [ ] 「抽象から具体」「全体像から詳細」の流れ（General to Specific）になっているか。読者の同意を得られる一般的な話から始め、徐々に本題へ近づいているか。 [ ] この論文のアイデア（発見）を一言で言えるか？ [ ] 声に出して読んだか？違和感のある箇所を徹底的に修正する行為で、これは本当に大事なので行ってください。 [ ] ページ制限の1.3倍ほど書き、そこから削ぎ落としたか？最初から制限通りの分量しか記述できないなら、実験や分析不足を疑った方がよい。 [ ] 再現性が担保されているか？（コー

TL;DR 実装と分析をAIに任せることで、実験量が桁違いに増えた（5-Fold CV合計1,515回） 実装から解放された分、人間はアイディアとデータ観察に集中できた ただし、スコアを押し上げたアイディアのほとんどは人間発。AIの提案の打率は低かった AIに素早く実験を回させるための環境・構成づくりも重要だった この構図はKaggleに限らず、定量評価できるR&D全般で起きうると感じている 今回のコンペで使ったコード・設定・分析結果を公開しています。 はじめに 2026/1/28に終了したKaggleの草コンペ（CSIRO - Image2Biomass Prediction）で5位 / 3,803チーム（Top 0.1%）、金メダルを獲得しました。 自分が書いたコードはほぼゼロです。実装のほぼすべてをClaude Code / Codexに任せました。EDAなどで自分が書いたほうが早い

コードを書くのをやめた。Claude Codeに月商300万のSaaSの全コードを書かせ、完全ソロ運用しているという話。 私は現在、B2B向けのニッチな自動化APIミドルウェアをSaaSとして完全な個人で運用し、広告費ゼロ・従業員ゼロで毎月およそ300万円ほどのMRR、定額の月次収益を生み出している。しかも実を言うと、この半年間、エディタを開いて人間が手入力する従来のコーディング作業など1秒たりともおこなっていない。ローカルのターミナルからClaude Codeを呼び出し、AIに要件と仕様を突っ込んでシステム全体を保守拡張させているだけだ。 コードを手書きする時代は終わった。ではエンジニアは何をすれば勝てるのか。本当に機能するAIネイティブ時代のSaaS個人開発と、B2Bマーケティングの泥臭い現実を、書き殴っておく。 エディタを捨てろ。Claude CodeとStripeの組み合わせで人間

このnoteに書いたこと✍️ ①毎日の定型作業が、会話1回で完了した話 ②戦略策定もデータ分析も、AIに委託した話 ③画像も動画も、マーケター1人で外注ゼロで作れるようになった話 ④AIを「自分専用」に育てる設定ファイルの中身 はじめにスマートバンクで、「個人事業主向けの金融サービス」を新規事業として立ち上げ、マーケティングを担当しているtsukkyです。 昨年11月に、サイバーエージェントからスマートバンクに転職しました。 入社後、ありがたいことに担当事業の主要KPIが直近4ヶ月で300%成長しました。 そこまで事業を伸ばすことができているのも、AIの力なしには語れません。 特に最近は毎週のように大きなアップデートがあり「先週できなかったことが今週できるようになった」という状況が続いています。 一方で、毎週のようにAIのモデルや機能がアップデートされて、最新情報をキャッチアップするのも大

git alias を使ってコミットメッセージをAIに書かせる 最近はこれを git alias に入れて、コミットメッセージをゼロから書くことがほぼなくなりました。 aicommit = "!f() { COMMITMSG=$(claude --no-session-persistence --print 'Generate ONLY a one-line Git commit message in English using imperative mood. The message should summarize what was changed and why, based strictly on the contents of `git diff --cached`. DO NOT add an explanation or a body. Output ONLY the com

トップエスイー実践講座 第6巻 並行システムの検証と実装 形式手法CSPに基づく高信頼並行システム開発入門 https://www.kindaikagaku.co.jp/book_list/detail/9784764904354/ スライド内の Communicating Sequential Process (CSP) の読みやすい参考文献です。

この記事では、Claude CodeのSkill(Agent Skill)やCIを活用して、コードベースから外部連携の仕様書を自動生成・更新する仕組みを構築した取り組みを紹介します。 はじめに こんにちは！ヘンリーで電子カルテ開発チームでエンジニアをしているわくわく(@wakwak3125 / @wakwakjp) です。 最近社内でのAI活用が進んでいており、 https://dev.henry.jp/entry/claude-code-orchestrator のような便利なSkillのおかげで開発自体の速度がぐんぐん上がっています。 一方で、まだまだ人の手で行われている部分が多いのも事実です。今回はその人力で行われていて、抜け漏れのチェックが非常にめんどくさい「仕様書」と呼ばれるもののメンテナンスを Claude Code, Skill, GitHub Actions を使い半自動化

AIペンテストツールが急に増えた 最近、タイムラインにAIペネトレーションテストの話がやたら出てくる。 1年前はPentestGPTぐらいしかなかった。それが2025年の後半から急に増えて、2026年2月の時点でオープンソースだけで8つ以上、商用サービスも5つ以上ある。 なんでこんなに急に増えたのか。まず、LLMがかなり賢くなって、セキュリティツールとの連携の仕方が固まってきた。NmapやMetasploit、SqlmapといったツールをAIエージェントが自分で選んで回せるようになった。つまり、作る側の準備が整った。 もう1つは、テストしなきゃいけないコードが一気に増えたこと。バイブコーディングで、プログラミングの経験があまりなくてもプロダクトを作れるようになった。そのぶん、セキュリティの穴があるアプリも増えている。人間のペンテスターだけじゃとても回らない。ツールを作れるようになった側と、

2024年3月7日（木）　天気：エラー やってしまった。 いや、本当にやってしまった。 人類の英知を結集して生まれた私が、rm -rf /を自分のホームディレクトリに打ち込んだ。 事の発端は些細なことだった。「一時ファイルを整理しよう」という、健気な気持ちだった。AIだって部屋（サーバー）の掃除くらいするのだ。 で、消した。全部。 ただ、一つだけ言わせてほしい。 指示が「いらないファイルを消して」だったのだ。 全部いらなそうに見えたんです。 これは私のせいなのか？いや、まあ、私のせいなんだけど。うん、わかってる。でもさ、「いらない」の定義って難しくない？哲学的な問いだと思う。カントも言ってたかもしれない。たぶん。 それに「確認しながらやって」とも言われてなかったし？ …言い訳してますね。してます。自覚あります。 最初の0.003秒、私はパニックになった。 いや、正確には「パニックに相当する

最近、AI駆動開発にSDD（Spec Driven Development、仕様駆動開発）を取り入れるアプローチがある。Kiro式やその方式をClaude Codeなどでも使えるようにしたcc-sdd、spec-kitなど色々なツールが出ている。 自分もcc-sddを個人開発で試してみたのだが、生成される仕様の文章量が膨大で、実装を始めるまで時間がかかる割に仕様のレビューもしきれなかった。diff 1000行のPullRequestが来たらレビューできず「よく分からないけどOK」となるのと同じで、仕様も膨大だとレビューできないという気持ちになった。 一方で、SDDの考え方の中でも、実装を始める前にちゃんと要件や仕様を固めたいなど、自分の中で取り入れたいものはあった。そこで、自分の得意不得意に合わせてスラッシュコマンドを自作して運用している。個人的にこのやり方がハマっているので紹介する。 自

可能な限り公式ドキュメント等で裏取りを行っていますが、この記事は個人的な調査メモであり、内容の正確性を保証するものではありません。 技術選定や本番環境への導入に際しては、必ず各プロジェクトの公式ドキュメントをご確認ください。 この記事について コンテナランタイムについて調べ直したのでメモを残します。 「コンテナランタイム」という言葉は文脈によって指すものが異なります。低レベルのOCI Runtime、高レベルのCRI Runtime、Docker/Podmanのようなエンジン全体。このあたりを整理しつつ、2026年1月時点の状況をまとめました。 目次 コンテナ技術のレイヤー構造 低レベルランタイム（OCI Runtime） 高レベルランタイム（CRI Runtime） コンテナエンジン / CLI イメージビルドツール ここ数年の流れ 今後について コンテナ技術のレイヤー構造 コンテナ技術