DeepLのヤレック・クテロフスキーCEOの記した従業員へのレイオフの通知文には、テック業界でよく使われているキーワードが並んでいた。Big Event Media/Getty Images for HumanX Conference AI翻訳サービスのDeepLが250人を削減した。ヤレック・クテロフスキーCEOのメモは、AIや小規模チーム、管理職階層の削減、そして「創業者モード」などに言及していた。「我々は今、大きな構造変化のただ中にいる」「その変化を引き起こしているのがAIだ」とクテロフスキーは書いている。最近の従業員へのレイオフの通知は、どれも似たような内容になり始めており、DeepLのレイオフ通知はその典型例のようなものだった。CEOがAI（人工知能）導入を強く推進し、その結果として人員削減を進める企業では何が「新たな常識」になりつつあるのか。その答えは、DeepLのレイオフに関

この前提に立つと、AI に求められる能力は「どれだけ自分の業務文脈を理解できるか」に大きく依存してくるかなと思います。 そして、その業務文脈の多くが Microsoft 365 の中に蓄積されている以上、そこに自然にアクセスできる Copilot を使うことには、合理的な理由があるのかなと考えています。 最近よく語られている「コンテキストエンジニアリング」という観点でも、同じことが言えるかと思います。 4. ツール間のスイッチングコストという観点 ここまでの観点に加えて、もう一つ大きな観点として「スイッチングコスト」があるかなと感じています。 業務における「スイッチングコスト」とは 複数のツールやアプリを行き来することで集中力が分断され、生産性が低下するという現象は、各種の研究でも繰り返し指摘されています。 たとえば、 カリフォルニア大学アーバイン校の Gloria Mark 教授の研究で

こんにちは！ 最近、YouTubeで質問を見ていると、「AIに残される仕事って、結局なんなんですか？」みたいなやつが相変わらず多いです。 まあ、どんどんと進化している上に生活とかに直結するので、一番気になりますよね、と。 んで、少し前までは、例えば「ラストワンマイルの作業とか、ウェットな現場対応とかじゃないですかね」と答えていたんですが、 最近、そうだとしても、さほどハッピーでもないかもしれない、と思い始めました。 というのも、 AIに残される仕事は、結局AIに呼び出される側の仕事になる 呼び出される側のモジュールは、安泰ではない その仕事は、Uber Eats 配達員みたいな仕事の形になっていく みたいな感じじゃないのかな、と思ったのです。 今日はこれを順番に書いていきます。 なお、以下の記事に大いに刺激を受けておりまして、マジでそうだなと思っているので、重複するところとかもあります。

#WIP 従来の仕様は、実装前に正解を固定し、実装をその正解へ一致させるための記述だった。 しかし、ソフトウェア開発で本当に不確実なのは、実装が仕様通りに作れるかだけではない。そもそもその機能に価値があるのか、ユーザーが想定通りに行動するのか、業務的に何を正しいとみなすべきか、どの相互作用なら使えるのかも不確実である。 LLMとエージェントによって、選択肢生成・プロトタイピング・実装修正のコストは大きく下がった。これにより、仕様は「正解を先に固める文書」から、「仮説を構造化し、どのエビデンスで採択・棄却するかを明示する文書」へ変わる。 したがって、LLM時代の仕様とは、何を作るかを詳細に命令する文書ではない。価値仮説・行動仮説・ドメイン仮説・相互作用仮説・実装仮説を分け、それぞれの採択基準と観測方法を明らかにする、学習のための構造である。 ただしひとくちに「仮説」といっても、そこには層があ

2026年のソフトウェア開発を考える（2026/05版） Scrum Fest Niigata 2026 2026年5月8日（金） https://www.scrumfestniigata.org/

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

The Agent Harness Framework Not another SDK. Build powerful, autonomous agents with Flue's programmable TypeScript harness. Write once, deploy anywhere. export default async function ({ init, payload, env }) { // Initialize a new agent. // Provide a hosted sandbox, or use Flue's built-in virtual sandbox. const agent = await init({ model: 'anthropic/claude-sonnet-4-6' }); const session = await agen

Findyでは数年前から全スタッフに週報を書いてもらっています。以前もnoteで書いたのですが、週報の効能は大きく2つあって、一つは経営陣が現場の解像度を持ち続けて意思決定レベルを上げること、もう一つはメンバー個人の振り返りと成長の機会を作ることです。 ただ、最近ちょっと困ったことが起きていて、週報を読むのが苦痛になっています。人によってですが、つまらなくなってきています。 なぜ週報はつまらなくなったのか正直に言うと、明らかにAIで生成されたと分かる週報が増えてきました。カレンダーの予定をそのまま拾ってきたり、NotionのメモやGitHubのイシューをまとめただけの内容になっていたりする週報が出てきていて、まず読むのが大変なくらい長い。そして何より、経営として本当に読みたいのはその人の考えや気づき、現場でしか拾えない一次情報なのに、それがすっぽり抜け落ちてしまっています。 AIが週次の業

いろいろなパーツを組み合わせて、 自分だけのいらすとやキャラクターを 無料で作成することができます！

動画は4月29日ごろから拡散。銀行のカウンター内部とみられる場所で撮影されており、ホワイトボードに書かれた貸出金や預金残高などの業績目標とみられる数値、デスク上の書類、PC画面などが映り込んでいた。 動画内の掲示物やチラシの表記から、西日本シティ銀行の特定の支店の映像ではないかとの指摘がSNS上で広がった。 BeRealは10～20代に人気のSNS。承認し合った友人（または友人の友人）同士でリアルタイムに写真や動画を共有できる。1日1回ランダムな時間に通知が届き、2分以内に撮影して投稿し、24時間のみ閲覧可能だ。 ただ、通知に反応して非公開の職場環境を撮影し、公開相手の友人が動画をキャプチャして外部SNSに拡散して問題になるケースが頻発している。 金融機関の業務エリアでは本来、私物スマートフォンの使用や撮影、SNS投稿が原則として厳しく制限されており、投稿が事実なら、行内の情報管理規定など

はじめに 最近、AI エージェント（GitHub Copilot / Claude Code / Cursor / OpenCode / Codex …）に渡す「指示書」の種類が一気に増えました。 GitHub Copilot → .github/instructions/*.md, .github/prompts/*.md Claude Code → .claude/commands/*.md, .claude/agents/*.md Cursor → .cursor/rules/*.mdc これに加えて MCP サーバー / hooks / skills … チーム内でこれらを 「どこから集めて、どこに配っていますか？」 絵にすると、複数の取得元 × 複数のハーネス という多対多の配線を、各チーム／各リポが自前で組んでいるイメージです。 個々のツールが便利になっても、チーム全体としてこ

GeminiのGemを利用して、社内GoogleDriveの資料より、問い合わせの回答を行うチャットボット作成しましたので記載します。 概要 社内でGoogleDriveの共有ドライブを利用していますが、ファイルの数やフォルダの階層が多くなっていくと、必要な資料・情報を探したいとき、時間がかかることがあるかもしれません。例えば、以下のようなケースがあると考えています。 GoogleDriveの上部に表示されている検索機能より検索することも可能ですが、こちらは主にキーワード検索のため、文章で質問したいケースが出てくるかもしれません。（自分が覚えているキーワードと、実際のファイル名やファイルの文書内のキーワードが一致せずに、探すのが難しくなるケースがあるかもしれません） GoogleDriveのWeb画面で、右上のGeminiのマークをクリックすると、サイドバーにGeminiが表示されてドライ

はじめに この記事は、先日Rehab for JAPANのエンジニア月次定例で話した内容の外向け版です。社内向けに用意したスライドをもとに、要旨をあらためて整理し直しました。 テーマは「これからのITエンジニア」。AIコーディングが実務で使えるものになってきた今、エンジニアの仕事は「コードを書く人」から「AIとプロダクトを動かし、成果に責任を持つ人」へと、少しずつ移り始めているのではないか、という話です。 話しながら、自分自身にも同じ問いを投げかけているような感覚がありました。「このままの働き方でいいのか」を、個人と組織の両方に置いてみた、という位置付けに近いと思います。似たような迷いのなかにいるエンジニアやテックリード、EM、CTOの方に、少しでも参考になればと思い公開することにしました。やや長めですが、気が向いたタイミングで読んでもらえればと思います。 AIコーディングは、もう「補助」

日本マイクロソフトが4月23日に正式リリースした新IME「Copilot Keyboard」で、かつてMicrosoft Officeで“お節介キャラ”として名を馳せたイルカのアシスタント「カイル」が復活した。「多くの皆さんに『カイルを出してほしい』とご要望をいただいていた」ことを受けての復活だという。 だが安心してほしい。今回のカイルは、デフォルトでは現れないし、召喚した後いつでもサクッと消せる。「お前を消す方法」も、自ら教えてくれる。 おせっかいが不評だったカイル イルカのカイルはOffice 97（1997年発売）から登場。日本語版Officeを開くとカイルはデフォルトで画面に現れ、ユーザーに話しかけてきてウザがられていた。 消し方も分かりにくく「お前を消す方法」と検索窓に打ち込んだスクリーンショットがネットミーム化。不評を受け、Office XP（2001年）ではデフォルトでオフに

大学卒業後、インターネットサービスプロバイダ、ITインフラ系のSIerで働いたのち株式会社ライブドアに入社し、インフラ担当やデータ分析関連を担当するプログラマーとして勤務。その後、トレジャーデータ株式会社に参画し、バイアウトなどを経験したあと離職。フリーランスとして技術顧問や個人サービス開発などに数年携わったのち、2024年8月にさくらインターネットに入社。 一直線ではなかったコンピュータとの距離感 プログラマーを仕事にすることになった経緯から伺えますか。 家としてはいわゆる文系という感じで、身近にコンピュータを仕事にしている人はいなかったんです。ただ、父が新しいもの好きだったのか、割と早い時期から家にパソコンがあり、小学校に入る前には触っていました。と言っても遊んでいただけなんですが、当時は遊ぶのにも結構な知識が必要だったので。設定を書かないことにはマウスも動かない。1行2行と設定を足し

『【Harness Engineering入門】AIエージェントを制御するアプローチ』というイベントの講演資料です ハーネスエンジニアリングについて整理し、TAKT での実践について言及しています イベント：https://findy.connpass.com/event/388471/ TA…

本業や副業で Claude Team を導入する機会があったので、初期設定や使い方、SSO・監査ログの注意点など、法人利用で押さえておくべきポイントを情シス目線でまとめています。Claude Console や Pro/Max からの移行を検討している方にも参考になれば。 この記事でわかること（忙しい人向け）法人利用は Pro/Max より Team か Enterprise にすべき理由 導入直後に情シスがやるべき 追加使用量・SSO の設定 監査ログ が必要かどうかで Team と Enterprise を使い分ける判断基準 社内に周知すべき モデルの選び方 チャット・Cowork・Claude Code の 使い分け はじめに：どのプランを選ぶべきかClaude には Free・Pro・Max・Team・Enterprise と複数のプランがあります。各プランの違いについては世の中に

本記事では、RAGの性能を高めるための「WriteBack-RAG」という手法について、ざっくり理解します。 株式会社ナレッジセンスは、生成AIやRAGを使ったプロダクトを、エンタープライズ企業向けに開発しているスタートアップです。 この記事は何 この記事は、RAGのナレッジベース自体をAIで書き直すことで精度を上げる手法「WriteBack-RAG」の論文[1]について、日本語で簡単にまとめたものです。 今回も「そもそもRAGとは？」については、知っている前提で進みます。確認する場合は、こちらの記事もご参考下さい。 本題 ざっくりサマリー 「WriteBack-RAG」は、RAGの回答精度を高めるための新しい手法です。 北京大学・ジョージア工科大学・清華大学の研究者らによって2026年3月に提案されました。 最近、「AIでナレッジを管理する」というコンセプトが盛り上がっています。 「AI