やっぱり、「CURSOR」を使わないのは損だ 1ヵ月ほど前に「いま文章を書くのに「CURSOR」を使わないのは損だ」という記事を書いた。CURSORは、プログラムを書くためのコードエディタだが、それを日本語の文章を書くために活用しようというのが、その記事と今回の原稿のテーマである。 つまり、この原稿は前回の記事のアップデート版であり続編でもあるが、はじめて読む方にもわかるように書いている。執筆のきっかけは、「あの記事を読んでCURSORを使いはじめました」と何人かの知人から声をかけられたことだ。そして、 「めちゃめちゃ文章を書くのが楽になった」 という声をいくつも聞いたからだ。また、JEPA（日本電子出版協会）でCURSORのセミナーをやらせてもらうことになった。4月4日にオンラインで開催された「遠藤諭氏『AIと共に書く』 CURSOR入門」である。 そこで、セミナーのために用意したスライ
SWET第二グループのKuniwakです。本記事では画面仕様（後述）の仕様書に対する静的検査器を開発した事例について紹介します。 伝えたいこと 画面表示と画面遷移を記述する仕様書は機械可読にできる 仕様書が機械可読であれば仕様の静的検査ができる 静的検査によって自身の担当範囲の15%の画面から計40件弱の欠陥を発見した 機械可読な仕様書にはさらなる応用が見込める おさらい：仕様とは 仕様の定義はいくつかあります。 ここでは仕様とは実装の正しい振る舞いを定める基準とします。 ある実装が正しいと判定されることを、実装が仕様を満たしたといいます。 誰による判定でも実装が仕様を満たしたかどうかの判定結果は一致すべきです。 さて実装の欠陥と同様に、仕様にも欠陥が生じえます。 本来正しいと意図した実装の振る舞いを誤っていると判断したり、その逆に誤っていると意図した実装を正しいと判断する仕様には欠陥があ
タイトルでもうオチてる感じがしますが、API仕様書を読み込むMCPサーバーを自作したところ、開発が爆速になったので紹介します。普段Androidのアプリ開発をしている人間です。 MCPとは？ LLMに対してコンテキストを与えるためのプロトコルです。 今回はAPI仕様書を読み込むMCPを作るので、ざっくり言うとClineやClaude for Desktop、GitHub Copilot Agentなど、MCPに対応したツールがAPI仕様書に基づいてコードを書いてくれるようになります。 何が嬉しいのか？ 例えば、以下のような質問・指示ができるようになります。 決済に関連するAPIを列挙し、Markdown記法でまとめて ドメインクラスを作りたいので、User をKotlinのdata classで出力して Androidアプリの NotificationRepository.kt に書いてあ
2025年4月28日紙版発売 hikalium 著 A5判／552ページ 定価3,520円（本体3,200円＋税10%） ISBN 978-4-297-14859-1 Gihyo Direct Amazon 楽天ブックス 丸善ジュンク堂書店 ヨドバシ.com 電子版 Amazon Kindle この本の概要 Webサイトの閲覧をはじめとして，コンピューターはさまざまな場面でみなさんの日常と密接にかかわっています。しかし，その裏側で起きていることを理解するのは，現代の複雑なコンピューターシステムの上では困難です。そこで本書では，シンプルなOSをRustを用いて実装し，普段は見えないOSの役割とその動作を理解していきます。Ⅰ巻ではメモリ管理，マルクタスク，ハードウェア制御に関する部分を実装し，Ⅱ巻ではユーザーインタフェース，アプリケーション実行，インターネットへの接続に関する部分を実装します。
はじめに こんにちは！モノタロウ CTO-Office 所属の市原です。AI駆動開発チームのリーダーを務めています。 近年、生成AI技術は目覚ましい進化を遂げ、ソフトウェア開発の世界にも大きな変化をもたらしています。 モノタロウでは、「AIを活用して生産性を非連続に向上する」ことを目指してAI駆動開発への取り組みを積極的に進めています。 来月5月7日には、AI駆動開発カンファレンスにて、CTO 普川、プラットフォームエンジニアリング部門長 香川、私市原で登壇します。モノタロウでの取り組みについて、詳しくお話しさせていただく予定です。 本記事では、カンファレンスに先駆けて、モノタロウがAI駆動開発にどのように取り組んでいるのか、概要をご紹介したいと思います。 はじめに モノタロウのAI駆動開発推進体制 活用・検証中のAIツール セキュリティへの配慮について 生成AIを活用したレガシーシステム
最近1行もコードを書いていない
最近のAIの進化は目覚ましく、コーディングにおいても、もはや人間が一切を関知せず"ノリ"で全てを完成させるvibe codingなる概念まで登場しました。 しかし、現実の業務にこれを適用すると、まあ、上手くいきません。 1ファイルで完結するようなスクリプトであれば上手くいきます。驚くほど上手くいってびっくりします。テトリスを書いて、と指示したらテトリスは完成するでしょう。 しかし現実のコーディングは素朴なテトリスを実装するほど単純ではありません。 LLMの限界 ここで一つの問いを考えます。 「入社初日の知識豊富なエンジニア」と「ここ数ヶ月の間、機能Aの開発に携わっている普通のエンジニア」、どちらが5分で機能Aの開発を進められるか？ おそらく、答えは後者になると思います。 これがまさにAIによるコーディングに起こっていることで、 どれだけLLMの性能が向上したところで、実装に関する知識（コン
はじめに CursorやGithub Copilot、Clineなど、コーディングに生成AIを使うのは当たり前になりました。AIにコードを書かせているとき、この仕様どおりに書いてくれないかなあ、と思う場面があります。Cursorには外部ドキュメントを読み込む機能があるので、指定しておけば、公開されているリファレンスなどをAIが読み込むことができるのですが、社内にある仕様書や開発標準などのドキュメントを参照したいケースもあるでしょう。この記事ではRunbookのMCPサーバーを使って、社内ドキュメントをAIに読み込ませる方法を紹介します。 Runbookについて Runbookはマニュアルや手順書を作成するためのWebサービスです。マニュアルを社内で共有したり、インターネットに公開したりできます。あと手順を組み合わせてワークフローのように実行できるらしいです。有料サービスですが、今回の方法で
はじめに こんにちは。クラウドエースの荒木です。 AI と外部システムの連携を標準化する Model Context Protocol (MCP) が、2024 年後半に Anthropic 社から発表されて以来 [1]、界隈では大きな注目を集めています。AI が様々なツールやリソースへ簡単にアクセスできるようになる「AI のための USB-C」というコンセプトは非常に魅力的です。実際に MCP に対応する Cursor や Zed といった開発ツールやさまざまな MCP サーバーなどが登場したことでエコシステムは着実に広がり、盛り上がりを見せています。私も以前、MCP の基本的な仕組みや将来性について解説する記事を書きましたが、思っていたよりも大きな反響がありました。 しかし、実際に MCP に触れたり関連情報を追っていく中で、課題も見えてきました。特に、前回良い面を中心に紹介した手前、
短期間だけ別チームで仕事をする「レンタル移籍」でソフトウェア開発の知識共有を促進！ ユーザベース独自のチーミング制度を体験ベースで紹介する - Agile Journey
あなたの組織に「あの人が抜けたら動かない」というチームはありませんか？ 関わっていた人が組織からいなくなって誰も詳細を知らないAPIが存在したりしませんか？ アジャイル開発を導入しているのに、組織としての成長が止まっていると感じることはありませんか？ 「どうすれば組織全体の知識共有を促進し、自己組織化を加速できるのか？」「どうすればキーパーソン依存のリスクを低減できるのか？」「どうすればチームごとのよい取り組みを組織全体に広げられるのか？」これらは多くのエンジニア組織が直面している課題でしょう。 私たちユーザベースのスピーダ事業のProduct Teamでは、こういった課題を解消するために「レンタル移籍」という人事制度を実施しています。レンタル移籍はこれらの課題を同時に解決できる取り組みであり、アジャイルをさらに加速させます。 1週間だけ他のチームに移籍できる独自の制度 レンタル移籍に取り
こんにちは、株式会社ACES でテックリードをしている奥田(@masaya_okuda)です。 AIエージェントを活用し、自然言語による指示を中心にコーディングする手法が注目を集めています。特にゼロからコードを書く場面では、その効果の高さは多くの現場で実感されているのではないでしょうか？ 私たちもこの可能性に注目し、AIコードエディター「Cursor」をフルタイムの開発チームメンバー全員に導入。日々の開発でAIエージェントの活用を積極的に進めています。 一方で、既に運用中のサービスを開発しているチームにとっては、既存コードの文脈を理解させた上でどう活用するかが大きなテーマとなります。本記事では、そうした既存コードのコンテキストを踏まえたAI活用の実践について紹介します。 開発チームの前提と課題 私の所属する開発チームはAI議事録ツール「ACES Meet」を開発しています。このプロダクトは
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? ☕️ はじめに こんにちは！ サッカー選手から転身してSEをしている@よしきです！ 最近話題のGoogleのAIツール「NotebookLM」。一言で言えば、特定のドキュメントをもとに、 AIと対話できる“自分専用のAIアシスタント” です。 今回はこのNotebookLMを使って、自社製品のマニュアルやFAQを読み込ませた「社内向けボット」を作成してみたので、その流れや使ってみた感想をまとめてみます。 「営業やサポートメンバーが、技術チームに毎回質問しなくても済むようにしたい」「社内ナレッジを有効活用したい」という方には、参考になるか
RPCなのにOpenAPIも自動生成？oRPCの衝撃
はじめに 最近、API設計とフロントエンド実装をもっと楽にできないかと模索していた中で、 oRPCというライブラリに出会いました。 このoRPC、RPCの手軽さとOpenAPIドキュメント生成の恩恵を いいとこ取りしたかのような素晴らしい体験を提供してくれます。 しかも、Next.js（Server Actions含む）にも対応しており、 最新のフルスタック開発にぴったりな設計になっています。 本記事では、 「そもそもRPCとは何か？」 「RPCが持つ課題とは？」 「oRPCがそれをどう解決するのか？」 「Next.jsでの具体的な使い方」 について、実際に触った感想を交えながら紹介していきます！ RPCとはなにか RPC（Remote Procedure Call）とは、リモートのサーバーにある関数を、まるでローカル関数のように呼び出せる仕組みのことです。 通常、フロントエンドからバック
「食べログ」などを運営するカカクコムは4月2日、AIコードエディタ「Cursor」を同社の全ITエンジニア約500人に導入したと発表した。CursorはAIによってコーディングを支援するツール。業務に取り入れ、開発効率の向上を狙う。 Cursorの導入で目指すのは、コーディングやテスト、デバッグなどの効率化だ。開発以外に、日々のタスク管理や仕様書の作成・整理などにも活用。ITエンジニアに加え、プロダクトマネジャーやデザイナーへの導入も検討中という。 カカクコムの京和崇行CTOは、エンジニアにとって生成AIの登場は「『そろばんが電卓に変わる』ほどの技術革新」と表現する。今後、Cursor以外のAIツールの活用も進める方針を示した。 Cursorは、AIスタートアップの米Anysphereが開発。米OpenAIのAIモデルなどを搭載しており、自然言語の指示によりコードの生成や修正などを実行でき
【最新!】Devin 2.0 衝撃大幅アップデート！月500$→従量課金20$から使えるようになったってマジ？未来の開発AIエージェントの実力と未来とは？｜あきらパパ
【最新!】Devin 2.0 衝撃大幅アップデート！月500$→従量課金20$から使えるようになったってマジ？未来の開発AIエージェントの実力と未来とは？ はじめにDevin 2.0登場！で、何がそんなにヤバいの？皆さん、こんにちは！いやー、開発界隈に衝撃ニュースが飛び込んできましたよね！そう、あのAI開発エージェント「Devin」が、バージョン2.0になって、めちゃくちゃ大幅アップデートしたんです！🔥🔥🔥 「Devinねぇ、聞いたことはあるけど月500ドルでしょ？高すぎ…」って思ってた人、多いんじゃないですか？ぶっちゃけ、僕もしんどかったっす。 すごいのは分かるけど、個人とか小さいチームじゃ、なかなか手が出せない値段だった。 それがですよ、今回のアップデートでまさかの、$500/月の固定プランだけじゃなく、$20のクレジット買って従量課金で始められるようになったんですって！これ、ホ
プロジェクト管理のタスクリスト - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 追記（2025年04月21日） この記事は一部古い情報もありますので気をつけてください。 現代の開発ではCICD/自動テスト/コードレビューなどは必須レベルであった方が良いし、インフラはクラウドが主流になっていると思います（記事公開時点でも世の中的にはそうでしたが...）。 また、この記事は小規模受託に特化しているので、一定以上の規模のアプリケーション開発においては気をつけるべきポイントに抜けがあります。 そんなこの記事の上位互換とも言える記事が公開されました。ぜひこちらも目を通していただけると良いことがあると思います。 今一定以上の規
地元のために公金を使うこと
東京の西半分に住んでいる。田舎の方である。 数年前に土木建設業を引退した。ほぼ一人親方だった。一応は、人を雇っていた時期もある。 弟子が二人だけいた。今は独立して両方とも23区内で働いている。 この業界は、雇用というよりは元請け下請け関係がメインである。工事や業務になると、必ずといっていいほど施工体系図が出来上がる。 タイトルのことだが、数年前にあった暇空さん関係のニュースで言うと「公金チューチュー」に関係する。正当な目的での。 私は、地元のために働いた経験が長い。本業の土木（主に河川と林業）で稼ぎつつ、休日には地域社会のために働いてきた。災害発生後の維持修繕工事を茶菓子程度で請け負ったこともある。 だが、その中で「これはちょっと？」と考えざるを得ないこともあった。相応の年月が経ったし、私も増田を利用して長い。そろそろ一筆、したためてみたいと思った次第である。 主に２つある。１つは公共工事
近年の新人研修では、Javaの基本文法などを学んだ後にいきなりSpring Bootを学ぶため、サーブレットを知らない方も多いと思います。 普段の開発ではサーブレットを意識することはほぼ無いのですが、Spring Bootのカスタマイズなど込み入ったことをするには、サーブレットの知識が必要になります。 この記事では、必要最低限のサーブレットの知識および簡単なアプリケーションの作成方法を解説します。 環境 JDK 21 Tomcat 10.1.40 Jakarta Servlet 6.0 macOS 15 用語などの解説 Webにおける静的コンテンツと動的コンテンツ Webにおける静的コンテンツとは、いつ誰がアクセスしても常に同じ内容がレスポンスされるもののことです。 対して動的コンテンツとは、アクセスする時間・ユーザー・その他の条件によって、異なる内容がレスポンスされるもののことです。 サ
制約が解き放つ可能性 - Devin AI との対話に見たもの - 弁護士ドットコム株式会社 Creators’ blog
こんにちは、 @h13web です。 LLM (Large Language Model) の登場によって、プログラミングの方法論は大きく変わりつつあります。 私たちも日々 LLM と対話し、さまざまな試行錯誤をしています。 本記事では「制約が創造性を促進する」という逆説を LLM との対話に当てはめることで、効率を高める方法論について考えます。 制約が創造性を加速するという逆説 私たちは往々にして「制約が少ないほど自由に創造性を発揮できる」と考えがちです。 しかし実際には、適度な制約こそが創造性を加速させるという研究結果もあるようです。 hbr.org 選択肢が無限にあると人はかえって迷ってしまいますが、ルールや枠組みが与えられると焦点が絞られ、短時間でより良い解決策に辿り着けるのです。 思えば、私自身、原体験があります。 プールの先生をやっていた頃の話です。 小さなお子さんにとって、一
【AI時代の必須スキル】生成AIと未来を創る、すべてのエンジニアのための5つの鍵 - DMM Developers Blog
これはなに？ こんにちは、DMM.comのミノ駆動です。 プラットフォーム開発本部 Developer Productivity Group 横断チームにて、 プラットフォームの設計品質向上に取り組んでいます。 ここ最近、AIエージェントなどの登場により ITサービス開発においてAIとの協働が急速に進んでいます。 「これからの開発はAI協働が必須」 「エンジニアにとってAIを使いこなすことが必須基礎スキルとなる」 とも言われ始めています。 望む望まざるに関わらず、生成AIによる開発のスケールは、業界的に必然の流れになるでしょう。 そんな中、生成AIを使いこなすにはどうすればいいのか、 生成AIと上手く協働するにはどのようなノウハウが必要なのか、 どのようなスキルが必要なのか、迷いや不安が生じることも多いでしょう。 実際のところ、生成AIから精度の高い回答を得ることや、どのように生成AIを活
Agent2Agent 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。 ・Announcing the Agent2Agent Protocol (A2A) 1. Agent2Agent (A2A)本日、Atlassian、Box、Cohere、Intuit、Langchain、MongoDB、PayPal、Salesforce、SAP、ServiceNow、UKG、Workdayといった50社以上のテクノロジーパートナー、そしてAccenture、BCG、Capgemini、Cognizant、Deloitte、HCLTech、Infosys、KPMG、McKinsey、PwC、TCS、Wiproといった大手サービスプロバイダーの協力を得て、「Agent2Agent」(A2A) という新しいオープンプロトコルをリリースします。 「A2A」は、エージェントに役立つツールとコンテキストを提供する 「MCP」(An
【PdM向け】Cursorって便利って聞くけど、何が良いのさ！？🧐（超入門🔰）｜荒木慎平(しんちゃん) | Growth PM / UXライター
「CursorっていうAIツールが良いらしいけど、エンジニア向けのコードエディタでしょ？🤔 PdMには関係ないかな…」「AIで効率化したいけど、ChatGPTやGeminiと何が違うの？🤷♀️」 そんな疑問を持つプロダクトマネージャー（PdM）の皆さん、注目です！✨ この記事では、話題のAI搭載コードエディタ「Cursor」が ・どんなツールで、 ・なぜPdMの業務にも役立つのか、 ・他のAIツールとの違いや、 ・ちょっと「とっつきにくいかも？」な点について、 分かりやすく解説しちゃいます！😉 この記事を読めば、Cursorの「何がすごいのか」がきっと分かるはず！ 1. Cursorって何？ 🤔まず、Cursorは、AI（主にGPT-4とか）がガッツリ組み込まれたコードエディタのこと。👨💻 エンジニアがコードを書いたり、読んだり、直したりするのを、AIが超強力にサポートして
はじめに こんにちは、みなさん！OpenAIが2025年4月に発表した最新モデル「GPT-4.1」について聞いたことはありますか？🐰 「GPT-4oとの違いがよくわからないよ〜」 「たくさんバリエーションがあって選び方がわからないんだモフ」 そんな声が聞こえてきそうですね。今回はGPT-4.1について、特に以前のモデルと比べて何が変わったのか、どんな特徴があるのかをうさぎでもわかるように解説していきます！ この記事を読めば、GPT-4.1の3つのバリエーション（GPT-4.1、GPT-4.1 mini、GPT-4.1 nano）の違いや、どのようなシーンで使うのが最適なのかがわかるようになりますよ。さあ、一緒に最新のAIモデルの世界を探検していきましょう！ GPT-4.1の概要と基本情報 GPT-4.1とは何か GPT-4.1は、OpenAIが2025年4月14日に発表した最新の言語モデ
EM観点から見た生成AIプロダクト開発におけるQAエンジニアの役割とおもしろさ - LayerX エンジニアブログ
こんにちは、LayerX AI・LLM事業部の篠塚(@shinofumijp)です。エンジニアリングマネージャーとして生成AIプラットフォーム「Ai Workforce」の開発に携わっております。 Ai Workforceはすでにお客様にもご導入いただき、実際の業務にてご利用いただいています。 getaiworkforce.com 現在Ai Workforceの開発はスケール期を迎え、プロダクト開発のスピードと安定性を両立させ、プロダクトの品質を向上させることが重要なフェーズになってきました。そのため、このミッションを牽引するQAエンジニアの募集を始めました。 open.talentio.com 生成AIを活用したSaaSプロダクトであるAi Workforceに関わるQAエンジニアは非常にエキサイティングなロールと個人的には考えています。本記事では、Ai WorkforceのQAエンジニ
テキストエディタ以外が嫌いです
https://zenn.dev/takoserver/articles/7a624e38285b16 この記事は上記の記事のパロディです。 しかし、私がテキストエディタ以外の全てのものをテキストエディタのための道具と考えているのは本当です。 テキストエディタ以外が嫌いです こんにちは、テキストエディタ原理主義者の Shougo です。今日は私がなぜテキストエディタ以外のプログラミング技術が心の底から嫌いなのかをお話しします。 はじめに みなさん、世の中にはプログラミング技術がたくさんありますよね。プログラミング言語、AI、OS、シェル、Web、ネットワーク……。 でも、私にとってそれらは全て「テキストエディタではない技術」というカテゴリに分類されます。つまり、使う価値のない技術です。 テキストエディタで動かないプログラミング言語なんて、人生がないようなもの プログラミング言語？ただ盲目的
MagicPod導入で実現！enechainにおけるE2Eリグレッションテスト自動化の全貌 - enechain Tech Blog
はじめに こんにちは。enechainのQAエンジニアのtaise- です。 enechainのQAチームでは、昨年より各プロダクトのE2Eリグレッションテストの自動化を進めており、ツールとしてMagicPodを活用しています。既に導入・運用を開始しているプロダクトがある一方で、現在導入準備中のプロダクトも存在します。 本稿では、以下の点について、enechain独自の経験を交えながらご紹介します。 自動化ツールの選定 ツール導入から運用開始までの流れ 自動化推進における課題と展望 本稿が、E2Eリグレッションテストの導入を検討されている方、または運用中の方にとって、少しでも参考となれば幸いです。 E2Eリグレッションテスト自動化のモチベーション E2E（End-to-End）リグレッションテストは、機能追加や修正によって既存機能が意図せず壊れていないかを確認するために行われます。 E2E
Agent2Agent プロトコル（A2A）を発表：エージェントの相互運用性の新時代 | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2025 年 4 月 9 日に、Google Developer blog に投稿されたものの抄訳です。 AI エージェントは、日常の繰り返しタスクや複雑な作業を自律的に処理し、人々の生産性向上を支援します。現在、企業は職場全体でのプロセス拡張および自動化のため、新しいノートパソコンの注文、カスタマーサポート担当者の支援、サプライチェーン計画まで、様々な場面で自律型エージェントの構築と導入を進めています。 AI エージェントの効果を最大化するには、分断されたシステムやアプリケーションを横断して、多様なエージェントがエコシステム内で連携できることが重要です。異なるベンダーやフレームワークで構築されたエージェント同士が相互運用できれば、自律性向上、生産性向上効果が倍増するとともに、長期的なコスト削減が実現します。 本日、Agent2Agent（A2A）という新しいオープン
ALPSとMCP：REST制約が生み出すAIとの対話
+ はじめに REST（REpresentational State Transfer）は、分散システムにおけるアーキテクチャスタイルとして2000年にRoy Fieldingによって定義され、その後Web API設計の標準的手法として広く採用されてきました。RESTの本質は、リソース指向アーキテクチャ、自己記述的なメッセージ、ハイパーメディアによる状態遷移の表現、統一されたインターフェースにあります。 Application-Level Profile Semantics（ALPS）は、REST APIのセマンティクス（意味）を定義するためのプロファイル記述形式です。ALPSはリソースやその操作の意味を明確に定義することで、APIの理解と利用を促進します。APIが「何を」表し、「どのように」操作できるのかという文脈情報を提供するのです。 一方、近年では大規模言語モデル（LLM）のような自
Agent2Agent プロトコル（A2A）を発表：エージェントの相互運用性の新時代 | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2025 年 4 月 9 日に、Google Developer blog に投稿されたものの抄訳です。 AI エージェントは、日常の繰り返しタスクや複雑な作業を自律的に処理し、人々の生産性向上を支援します。現在、企業は職場全体でのプロセス拡張および自動化のため、新しいノートパソコンの注文、カスタマーサポート担当者の支援、サプライチェーン計画まで、様々な場面で自律型エージェントの構築と導入を進めています。 AI エージェントの効果を最大化するには、分断されたシステムやアプリケーションを横断して、多様なエージェントがエコシステム内で連携できることが重要です。異なるベンダーやフレームワークで構築されたエージェント同士が相互運用できれば、自律性向上、生産性向上効果が倍増するとともに、長期的なコスト削減が実現します。 本日、Agent2Agent（A2A）という新しいオープン
日本オラクルなどを経て2004年8月に宮城県情報政策課電子自治体推進専門監（CIO補佐官）となり、2007年4月から大阪市、2015年6月から神戸市、2021年5月から中野区のCIO補佐官をそれぞれ歴任。2024年4月から現職。（写真：寺尾 豊） 全国の地方自治体は現在、20業務の基幹システムを標準仕様準拠システムやガバメントクラウドに移行する作業に追われている。目黒区は2025年10月には住民基本台帳など主要システムを移行する予定だ。一部業務は2025年度末の期限よりも遅れる見通しだが、今のところは順調に進んでおり、自治体の中でも早いほうだ。 問題は、所管部署の職員が新しい業務の手順などをなかなかイメージできないことだ。仕様書レベルでは理解できていても、運用テスト環境で実際に画面を見ながら業務フローのチェックが必要になる。2025年3月からチェック作業を進めているが、移行へ向けてかなり厳
自治体情報システムの標準化とガバメントクラウドへの移行について、その理想と現実のギャップを検証する。理想として描かれた全国SaaS（ソフトウエア・アズ・ア・サービス）モデルが現実に直面している問題点を解説し、2025年の公共SaaSがどのような解決策を提供できるかについて、総務省大臣官房デジタル統括アドバイザーの三木浩平氏が考察する。（編集部） 標準化作業が進む自治体情報システムについて、当初の構想で考えられていたガバメントクラウド（ガバクラ）移行後の姿とはどのようなものだったか整理してみよう。 標準化の構想は、2018年7月の総務省による「自治体戦略2040構想研究会 第二次報告」に遡るが、ガバメントクラウドへの実装が決まったのは、2020年12月のデジタルガバメント実行計画である。デジタル庁発足以前であり、内閣官房情報通信技術総合戦略室（IT室）が標準化の基本方針やガバメントクラウドの
やっぱり、「CURSOR」を使わないのは損だ 1ヵ月ほど前に「いま文章を書くのに「CURSOR」を使わないのは損だ」という記事を書いた。CURSORは、プログラムを書くためのコードエディタだが、それを日本語の文章を書くために活用しようというのが、その記事と今回の原稿のテーマである。 つまり、この原稿は前回の記事のアップデート版であり続編でもあるが、はじめて読む方にもわかるように書いている。執筆のきっかけは、「あの記事を読んでCURSORを使いはじめました」と何人かの知人から声をかけられたことだ。そして、 「めちゃめちゃ文章を書くのが楽になった」 という声をいくつも聞いたからだ。また、JEPA（日本電子出版協会）でCURSORのセミナーをやらせてもらうことになった。4月4日にオンラインで開催された「遠藤諭氏『AIと共に書く』 CURSOR入門」である。 そこで、セミナーのために用意したスライ
2025.03.28 働き方 SIerSES生成AI GPT-4.5、Gemini 2.5 Pro、Claude 3.7 Sonnet――生成AIの進化が止まらない。 今やコード生成やドキュメント整備、業務設計に至るまで、AIが手助けする時代だ。生成AIを活用した業務改善や開発支援の成果事例は、枚挙にいとまがない。 では、SESやSIerといったクライアントワーク型の開発現場ではどうだろうか。同様の動きがあってもおかしくないはずだが、目立った活用事例はなかなか聞こえてこない。 この疑問に対して、400以上の企業や自治体で業務変革や組織開発を支援した沢渡あまねさんは「生成AIの活用と人月ビジネスは、そもそも構造的に相容れない」と語る。 構造的な“相性の悪さ”とは、一体何か。AI時代のクライアントワーク型ビジネスの行方と、その中で「選ばれ続けるエンジニア」になるために必要な視点と行動について、
APIドキュメント管理が激変！Apidog MCPサーバーで実現するバイブコーディング(Vibe coding) - Qiita
「え、これマジ？」AIとAPIの融合で開発が激変する瞬間 最近、開発現場でAIの波が押し寄せてきてますよね。私も昨日までは「AIなんて、まだまだ実用レベルじゃないでしょ」なんて思ってたんですが...衝撃的な体験をしてしまいました。それが今日お話しする「Apidog MCPサーバー」との出会いです。 いま、ソフトウェア開発の世界は大きな転換点に立っています。AIが私たちのコーディング方法を根本から変えようとしているんです。その中でも特に注目すべきなのが「モデルコンテキストプロトコル（MCP）」。これ、マジですごいんですよ！ MCPって何かというと、AIコーディングアシスタントと外部知識ソースをスマートに繋ぐ革新的な技術なんです。ちょっと難しく聞こえるかもしれませんが、簡単に言うと「AIに必要な情報をピンポイントで与えられる仕組み」です。 従来のAIは訓練データの範囲内でしか答えられませんでし
はじめに 最近の個人開発で、AIエディタ「Cursor」を使ってメッセージUIにファイルアップロード機能を実装しました。この過程で、AIと対話しながら段階的に理想のUIに近づけていく新しい開発スタイルを体験し、その可能性に感動しました。従来の開発方法とは異なり、コードを書くよりもAIへの「指示」や「フィードバック」がより重要になる時代が来ていることを実感しました。 従来の開発フローとAI支援開発の違い 従来の開発フロー 要件定義・設計 コーディング テスト・デバッグ 修正の繰り返し AI支援開発フロー 要件を自然言語で説明 AIが初期実装を提案 結果を確認し、自然言語でフィードバック AIが修正案を提示 理想形に近づくまで繰り返し この違いは単なる作業効率化ではなく、開発の「思考プロセス」自体を変革するものです。 実際の開発事例：AIとの対話で進化するUI設計 開発におけるUI設計は、通常
不思議の国「日本」を理解するために、インド人が続けてきたこと：日本には「根回し」というプロセスがあるんですね（1/2 ページ） 国境を越えて活躍するエンジニアにお話を伺う「Go Global！」シリーズ。番外編として、インドのIT企業「HCLテクノロジーズ」（HCLTech）訪問記を2回にわたってお届けする。 2025年3月、メディアツアーとして、IT系各メディアの記者たちがインド ノイダにあるHCLTech本社を訪問し、AI（人工知能）ラボ、AIoTラボ、デリバリーセンター、日本向けプロジェクトのデリバリーセンターなどを取材した。今回は、その中でも筆者が特に興味を持った、日本向けローカライズユニット「JLANS」（Japanese Language Services）を紹介する。 インドに本社を置くHCLTechは、1976年創業。8ビットコンピュータの開発から始まり、ハードウェア、SI
業務システム開発においてユーザの要望を理解することは重要で、そのため彼らに多くを尋ねまわる必要がある。それを認めたうえであらためて言っておきたいことがある。ユーザに「どんなUI（画面や帳票）が欲しいですか」なんて訊いてはいけない。「どんな業務フローにすべきでしょうか」もダメ。システム設計者が最初に見出すべきは「このシステムはどんなデータを扱うのか」である。それをはっきりさせないまま業務フローやUIを決めるというのは、使う食材がわからないうちに料理のやり方や見てくれだけを決める、みたいな不合理だ。 「現行踏襲」のワナ じっさいのところ、ユーザに「どんなUIが欲しいですか」なんて訊けば、「現行と同じもので」とか「現在はExcelで管理しているので、Excelライクに入力できるように」みたいな答しか返ってこない。チャーミングなUI/UXをアジャイルに実装しながら仕様化を進めようと意気込む技術者は
気付けば「RAGの沼」 データ整備の工夫で脱出
生成AIで自社データを参照するための技術であるRAGだが、思い通りの回答精度を引き出せず四苦八苦する企業が多い。RAGの使いこなしが導入のポイントとなる。三菱電機は、家電の制御ソフトの開発工程で生成AIを使う。ソフトの改修内容を入力すると、該当する設計書や改修の影響が及ぶ部分を生成AIで抽出するシステムを開発した。RAGを構築する上で鍵になったのが、図や表を多用した開発文書の取り扱いだ。 生成AI基盤にはAWSの「Amazon Bedrock」を採用した。設計書や仕様書、ソースコードをAWSのオブジェクトストレージ「Amazon S3」に格納。Amazon BedrockにおけるRAGのマネージドサービス「Knowledge Bases」経由で、ユーザーの入力内容に関連する開発文書を検索する仕組みだ。しかし当初はRAGで思うように回答が得られなかった。開発文書のテキスト情報のみを検索対象に
GitHub Copilot Chatを使ってMock APIを高速に実装した話 - BASEプロダクトチームブログ
はじめに はじめましての人ははじめまして、こんにちは！フロントエンドエンジニアのがっちゃん（ @gatchan0807 ）です！ 今回は、GitHub Copilot Chatを使った開発の中で実際に試してみたことと、そこから得られた気づきについて共有していきたいと思います。 （この作業を実施したのが2025年1月中頃の話なので、GitHub Copilot Agentモードが出る前の話である点だけご了承ください。2025年4月の今ならAgentモードでサクサク作らせていたと思いますし、直近はAgentモードで作ってPRを出したりしています🙏） やってみたこと 今回やってみたことはシンプルで、 MarkdownでAPI仕様書をリポジトリ内に置いてみた Mock API実装をGitHub Copilot Chatに依頼してみた レイヤー分割を意識したGitHub Copilot Chatに
NIKKOR Z MC 50mm f/2.8 について撮影記事が 100 を越え、自分の中でどういうレンズなのか定まってきましたので、レビューを残しておこうと思います。 photordinary.hatenablog.com NIKKOR Z MC 50mm f/2.8 については一言で「優秀な散歩の友」と表現したいと思います。以下、根拠などを挙げていきます。 等倍まで寄れるので季節の花を撮るのにちょうどいい このレンズは最大撮影倍率が 1 倍です。フルサイズの Zf でいうと 35.9mm × 23.9mm のものを目いっぱい写せるぐらい近寄ってもピントが合う、ということになります。10 円玉の直径は 23.5 mm ですから 10 円玉が写真の短辺にちょうど納まるぐらいは、小さいものを大きく写すことが出来る、ということです。ですので、散歩中に見かけた季節の花々を撮影するのに向いたレンズ
米Googleは4月9日（現地時間）、米ネバダ州ラスベガスで開催の年次イベント「Google Cloud Next 2025」で、オープンプロトコル「Agent2Agent」（A2A）を発表した。異なるベンダーやフレームワークで構築されたAIエージェント同士が安全に通信して情報を交換し、連携してタスクを実行できるようにするためのプロトコルだ。 企業では現在、日常的な繰り返しタスクや複雑なタスクを自律的に処理するAIエージェントの構築と導入が急速に進んでいる。だが、こうしたエージェントの利点を最大限に活かすためには、サイロ化されたデータシステムやアプリケーション全体の相互運用性が不可欠だ。 A2Aプロトコルは、異なるベンダーやフレームワークで構築されたAIエージェントであっても、相互に運用できるようにすることを目指す。 A2Aは、「クライアント」エージェントと「リモート」エージェント間の通信
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