はじめに 私はデザイナーです。これまでにプログラミングには何度もとりかかっては挫折してきました。 昨年にAIを先生として、もはやn回目（←カウントできない）となるプログラミング学習を始め、今回はApp Storeでプロダクトをリリースすることが出来ました。メトロノームとインターバルタイマーをかけ合わせたアプリです。 「TempoRound」 最初はVibe Codingでプロトタイプを作成しました。問題はその後で、「ここをもっとこうしたい」と手を入れ始めると、自分がすでにOKを出したところに勝手な変更が入ったり、直した箇所と別のところが期待通りに動かなかったり。やりたいことは明確なのに、意図した通りに進まない。それをなんとか乗り超えてアウトプット出来ました。 この先も個人開発を続けていこうと思っていますが、なにぶん一人でやっているため、現在のやり方がベストかどうか常に暗中模索です。 ぜひ改

環境設定から並列セッションでのスケーリングまで、Claude Code を最大限に活用するためのヒントとパターン。 Claude Code は agentic coding 環境です。質問に答えて待つチャットボットとは異なり、Claude Code はファイルを読み取り、コマンドを実行し、変更を加え、あなたが見守ったり、方向を変えたり、完全に任せたりしながら、自律的に問題を解決できます。 これはあなたの作業方法を変えます。自分でコードを書いて Claude にレビューしてもらう代わりに、やりたいことを説明すると Claude がそれをどのように構築するかを考え出します。Claude は探索し、計画し、実装します。 しかし、この自律性にも学習曲線があります。Claude は理解する必要がある特定の制約の中で動作します。 このガイドでは、Anthropic の内部チームと、様々なコードベース、

AIエージェントSerendie Design Systemが提供する各種リソースやガイドラインを、AIエージェントから活用するための仕組みを紹介します。 更新 2026/2/18 Serendie MCPサーバー Serendie MCPサーバーは、デザインシステムを利用するユーザーが、AIエージェントを用いて快適にアプリケーションをデザイン・開発するためのModel Context Protocolサーバーです。 このMCPサーバーを、各種AIエージェントに接続することで、Serendie Design Systemが提供するガイドラインやベストプラクティス、コンポーネントやアイコンをはじめとするリソース一覧などをAIが自律的に入手できるようになります。 Model Context Protocol (MCP)とは Model Context Protocolは、AIエージェントが外部

ちゃんと人間が書いています。 Claude Codeをこれから使い始める初学者の方から、 すでに使っているけれど もっと活用したい上級者の方まで、 幅広く対象にしています。 2026/02/18時点のAnthropic公式のベストプラクティスと、私の開発の知見を元にまとめています。 上から順に読んでいけば、誰でもプロになれるように書きました。

ちょうど最近このような投稿を連続して見かけたので、「コード」が何を指しているのかの自分の理解を整理しておきます。 世の中的に見ればソフトウェアエンジニアは未だに売り手市場であると言えると思うので、上記の指摘について「そんなことはないはず」と反論する人も多いと思います。 また、上のRyanさんのツイートでも That's not to say SWEs don't have work to do と書かれています。これも「ソフトウェアエンジニアはコードを書く仕事なのだから、AIが書くようになるなら仕事がなくなるだろう」と解釈されがちなところを、そうではないと念を押しているのだと思います。 では、「AIがコードを書く」とはどういうことで、その場合にソフトウェアエンジニアの仕事はどうなるのでしょうか？ ここで、我々がコードと呼んでいるものを区別することが理解に役立つと思います。 「コード」は大き

トップページ > 府政情報 > 府政運営・行財政改革 > 組織案内 > 組織で探す(部局別) > 総合政策環境部 デジタル政策推進課 > 画像生成なしで見やすいスライドを簡単作成！生成AIとVBAを活用した京都府の取組（試作品のご紹介） PowerPoint資料作成をもっとラクに 京都府における生成AIを活用した取組の1つをご紹介します。 職員からは「パワポ作成に時間がかかって負担」、「内容を考えるより体裁を整える作業に時間を取られる」といった声があり、資料作成に伴う負担を少しでも減らし、本来注力すべき企画検討や府民対応などに時間を充てられるようにすることが課題でした。こうした現場の声に応える取組として、職員の業務用スライド作成の負担軽減に向けて、「モジュール方式」の導入を試行しています。 「モジュール方式」って何？ 簡単に言うと、スライドのデザインを部品化しておき、文章を入れるだけでスラ

ついに、AIが生成する質の悪いコンテンツに名前がついた。その名は｢ワークスロップ｣2025.09.29 20:0015,281 Bruce Gil - Gizmodo US ［原文］ （ Kenji P. Miyajima ） 結局のところ、AIを使うのは人間。 AIによる質の悪いコンテンツは、ネット上にとどまらず、職場にまで浸透しつつあるみたいです。 AI投資の裏にある｢ワークスロップ｣の現実ビジネス誌Harvard Business Review（HBR: ハーバード・ビジネス・レビュー）は、｢AIが作成した質の悪いコンテンツ｣を｢ワークスロップ（Workslop）｣と名付けました。 同誌は、手抜きの文書やリポートが積み上げられていく現状こそが、AIへの投資に見合う結果を企業が得られない一因だと指摘しています。 国連は、世界のAI市場が2023年の1,890億ドル（28.3兆円）から、

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Googleが2025年8月に公開した画像生成AI「Gemini 2.5 Flash Image(Nano Banana)」は、入力した画像の特徴を維持しながら編集することが得意で、無料ユーザーでも1日100枚まで画像を生成することが可能です。そんなNano Bananaで使えるプロンプトとその実例をまとめたGitHubのページが有志によって公開されていたので、いくつかピックアップしてみました。 Awesome-Nano-Banana-images/README_en.md at main · PicoTrex/Awesome-Nano-Banana-images · GitHub https://github.com/PicoTrex/Awesome-Nano-Banana-images/blob/main/README_en.md ・目次 ◆1：イラストをフィギュア化 ◆2：異なる時代

Microsoft MVP・AIパートナー。LinkX Japan株式会社 代表取締役。東京工業大学大学院にて自然言語処理・金融工学を研究。NHK放送技術研究所でAI・ブロックチェーンの研究開発に従事し、国際学会・ジャーナルでの発表多数。経営情報学会 優秀賞受賞。シンガポールでWeb3企業を創業後、現在は企業向けAI導入DX推進を支援。 「自分の写真やイラストが、本物のフィギュアみたいになったら…」SNSで話題の「AIフィギュア化」に、あなたも挑戦してみませんか？ 特にGoogleの最新画像生成AI「Gemini」を使えば、専門知識がなくても、まるで製品のようなリアルなフィギュア風画像を誰でも簡単に作成できます。しかし、どうすれば高品質な画像が作れるのか、そのコツや注意点を知りたい方も多いでしょう。 本記事では、このGeminiを使った「AIフィギュア化」について、その基本から応用までを徹

本ページのコンテンツはプロンプトのやり取りも含めた文学作品であり、無断での転載や切り抜きを禁じます。 プロンプトおよびテキストについては、九段理江氏および『広告』編集部により一部加除修正を加えています。 なお、文中に一部センシティブな表現が含まれているため、閲覧の際にはご注意ください。 この企画および小説『影の雨』について 『東京都同情塔』で第170回芥川賞を受賞した九段理江氏は、受賞記者会見で「小説の5%をAIで書いた」と発言し、大きな話題と議論を巻き起こした。AIを活用したクリエイションを私たちはどう捉えるべきか......? 実際の受賞作を読めば、「5%をAIで書く」ことの必然性は一目瞭然。何より、新しく、面白い。では、もしその条件を逆にするなら? ——つまり「95%をAIで書く」ことを前提とするなら、どんな物語が、「うれしい事件」が、生まれるのだろうか。

The Illusion of Thinking: Understanding the Strengths and Limitations of Reasoning Models via the Lens of Problem Complexity AuthorsParshin Shojaee*†, Iman Mirzadeh*, Keivan Alizadeh, Maxwell Horton, Samy Bengio, Mehrdad Farajtabar Recent generations of frontier language models have introduced Large Reasoning Models (LRMs) that generate detailed thinking processes before providing answers. While t

DMMではこの2年間、AI活用の検証に注力してきました。現在は、実務面でも明確にAI活用によるデザイン業務の生産性の向上が測定できるフェーズに入っています。 このタイミングで、あらためてデザイナーの価値を発揮する方向性を定義するべきだと考え、2024年にAI時代における「デザイナーAI活用人材ロードマップ」を設計し、人材戦略としてデザイン組織に向けて発信しました。 デザイナーAI活用人材ロードマップこの事例では、そのロードマップの詳細をまとめています。 AI時代におけるデザイナーの役割の定義に悩んでいる組織は少なくないはずです。私たちの取り組みが、 一助になればという思いから、背景や考え方も含めて公開することにしました。 まずは、デザインに関わるAIツールの発展状況について簡単に整理しておきます。 ここ数年、デザイン領域でもAIツールの進化は著しく、画像生成、レイアウト提案、ユーザーテスト

Wadinambiarachchi, Samangi, Ryan M. Kelly, Saumya Pareek, Qiushi Zhou, and Eduardo Velloso. 2024. “The Effects of Generative AI on Design Fixation and Divergent Thinking.” arXiv [Cs.HC]. arXiv. http://arxiv.org/abs/2403.11164.

Project VOICE is an experimental software developed as a communication support tool using generative AI for people who have difficulty in vocalizing and / or typing due to disabilities. This software uses generative AI to predict possible words and sentences that might be implied by the user’s input. The user can select a suggested word or sentence using accessibility features such as eye tracking

Cursor擦り倒すシリーズ Cursorで要件定義がエラいスムーズになった話 （続）Cursorで「詳細設計→ガントチャート草稿」作成がめっちゃ楽になった話 「Cursor」×「A5:SQL Mk-2」でテーブル定義書をリッチにする 「Cursor」×「Obsidian」内部リンク生成＆最適化プロンプト 「Cursor」で「難解コード」のリーディングがめちゃ楽になった話 「Cursorで要件定義をめっちゃ簡単に」を「rules」にしてさらに簡単にした 「Cursor」で「素の議事録」を「要件定義書」に高速でまとめなおした話　←本稿こちら 「Cursor」で新人向け「SQLトレーニング問題作成」するプロンプト作成 Claude Code擦り倒すシリーズ、はじめました 「Claude Code」導入をめっちゃスムーズにする「ドキュメントの下地」を作るプロンプト はじめに 引き続き「Curso

How to Create Impact in a Changing Tech Landscape [PerfNow 2023]

昨年、ジェネレーティブ AI は大きな進歩を遂げました。 アクセシビリティ デザイン プログラム マネージャーの Ailsa Leen 氏をお招きし、AI ショーに戻り、これらの進歩が障硯を持つ人々のゲーム チェンジャーであった理由をお聞かせください。 アクセシビリティとインクルージョンの観点から、Copilot が非常にエキサイティングである理由、およびすべてのユーザーに対してインクルージョンを進める大きな可能性を秘める Azure OpenAI、Vision、Speech のその他の進歩について説明します。 章 00:00 - はじめに 00:18 - 今日のエピソード 01:00 - アクセシビリティとは 04:10 - Copilot 05:45 - Copilot が障害のある同僚を支援する方法 08:00 - Copilot がゲーム チェンジャーである方法 09:55 - A

AIが考え人間が実験する流れが本格化してきたAIが考え人間が実験する流れが本格化してきた / Credit:clip studio . 川勝康弘私たちが住む宇宙では、ブラックホールが衝突したり超新星が爆発したりするような、途方もなく大きなエネルギーが関わる出来事が時々起こっています。 これらの“極端な天体現象”が発生すると、時空そのものがさざ波のように揺れ動く「重力波」が生じるのです。 アインシュタインがこの重力波を理論的に予言したのは1916年。 しかし、実際に人類がこれを観測装置で直接とらえることに成功したのは、その約100年後の2015年になってからでした。 重力波の発見によって、私たちは光（電磁波）やニュートリノとは違う全く新しい角度から宇宙をのぞく手段を手に入れ、これまで見えなかった天体現象や物理現象を調べられるようになったのです。 しかし、この重力波観測は言うまでもなく非常に困