ちょっとお休みで伊豆に行ってました（本編と関係ない） 新年2発目のブログです（一発目と新年挨拶はここ*1）. タイトル通り, 今年（2026年）の抱負と2025年の振り返りとなります. 毎年書いてる振り返りと抱負ですが, 今年はやり方をちょっと変えてBet AIしています. 振り返りはNotebookLMで2025年1年間のブログ記事（17本）をサマリーしてレポート化した物に自分で色々足したり引いたりしています. 抱負は上記の振り返り（NotebookLMによるまとめ）と自分のやりたいことを雑にClaudeで壁打ちして作成（したものを足したり引いたりしています）. AIと共に生きていくと決めたので, このやり方にお付き合いいただけると幸いです. TL;DR 2025年の振り返り 1. キャリアの話（現職） 2. アウトプットの手法がAIありきになった 3. 野球AI Agentプロジェクト

新年明けましておめでとうございます🎍 先年も大変お世話になりました&「技術」「野球」「キャリア」の三軸で2026年も頑張ってブログ書いたり喋ったりしようと思いますのでよろしくお願いいたします🙏 ここから本題です, このブログはざっくりいうと. 生成AIに野球選手の解説をさせるのは案外行ける&そんなAI Agent（のプロトタイプ）作ったよ！ という話を「なぜやったか」「どう実現したか」「この後どうする」の三軸でお話します. なおNotebookLMまとめはこちらです. このブログの要約 TL;DR 野球, もっというとスポーツデータ分析と評価はAIに担当してもらう, 「AIと人間の役割分担が進む未来」が近くに見えているぞ！ スポーツデータ分析, 観戦もBet AIという話です. デモ まずはデモを御覧ください, やってることはこんな感じ. 「2025年にホームランをたくさん打った打者」

pyspa Advent Calendar 202512/23のコンテンツです. 去年は「転職したやで」的な報告でネタが固まっていたのですが. 今年は決定的なネタに不足しており, 「近況報告」「技術ネタ」「書籍ネタ（これは前のエントリー）」から選ぼうと思っていましたが！？ shinyorke.hatenablog.com 職歴をAIに読み込ませて色々やった*1この話の続きで, 10年以上継続している老舗個人技術ブログである「Lean Baseball（このブログ）」をAIに評価してもらう 今年の記事の評価を客観的にしてもらう 上記の結果を公開することで「自分のブログのレベルを客観的に評価」「読み手にとっては一つのベンチマークとしてもらう」とかすると面白そう！ ...と, たった今思いついた&やったら案外楽しかったのでこちらでやってみようと思います. なお, 執筆はAIじゃなくて自分で書いて

私が2025年に読んでためになった・面白かった技術書を振り返るいつものコーナーです（ちなみに昨年はこれ）. ちなみにこの「技術書籍」コーナーは2017年から続いてます（長い*1） 今年2025年は来年2026年もアツい（であろう）, 「プラットフォームエンジニアリング（含むクラウド・SRE）」「キャリア」「生成AI」の三軸でお送りします. なおこのエントリーはもちろん自分が読んだ本の話かつ, 自分で執筆（not AI）および, 書評を書くと何かしらの疑義が生じる可能性*2ある書籍は省いております. TL;DR 情報のキャッチアップと実践はしつつも, 迷わず己の道を進みましょう&己の道を探す意味でも本は読もう. 色んな考え, 新しいもの, 書籍はあるのでインプットとアウトプットは続けよう, でも自分を見失うな. といった感じでしょうか. 対象読者 ソフトウェアエンジニアとして従事している方々

FastAPI + htmxが最強説 - Pythonエンジニアがモック作るならReactは不要、Streamlitも捨てよう この記事はLivetoon Tech Advent Calendar 2025の12日目の記事です。 宣伝 今回のアドベントカレンダーでは、LivetoonのAIキャラクターアプリのkaiwaに関わるエンジニアが、アプリの話からLLM・合成音声・インフラ監視・GPU・OSSまで、幅広くアドベントカレンダーとして書いて行く予定です。 是非、publicationをフォローして、記事を追ってみてください。 本題 どうも、LivetoonCTOのだいちです。 今回はスタートアップでプロトタイプ開発する時の技術選定について書きます。結論から言うと、FastAPI + htmxという組み合わせがモック開発において最も効率的で効果があると思います。 モックごときでReactを

※本記事は趣味ネタでありつつも, 「LayerX AI Agent ブログリレー 」53日目, 11/26のコンテンツとしてお送りいたします*1. 生成AIで野球データ分析と野球のお笑い*2をどうにかしたいアマチュア野球エンジニアこと@shinyorke（シンヨーク）です. 本業は生成AIプロダクトのSRE, 個人としては（シーズンの関係上）競馬*3と料理多め*4ですが相変わらず野球データサイエンス頑張ってます⚾️ shinyorke.hatenablog.com 7月に「生成AIを活用した野球データ分析〜メジャーリーグ編」と称して「とりあえずClaude Desktopと（個人開発した）MCP Serverおよび既存のプロダクト群でどうにかしたぜ！」というお話をさせてもらいました. この「生成AIで野球をどうにかする」プロジェクトは「LTのための一時的なコンテンツ」ではなく, 「2022

※刺激的なタイトルのブログですが, あくまで個人の実験で何かのアクションをこれからするわけではありません（特に現職関係者の方は驚かないでね）. G1それも限られた条件*1のみ馬券を買うマンです. 今年は謎に調子がいいです*2. ちょこっと昔（2023年）の話&最近縁あって再演させていただいた「自らを強いエンジニアにするための3つの習慣」という自分のエンジニアなキャリアの半生記っぽい話があって, 特にこの話を強めにさせてもらいました. CV（Curriculum Vitae, 職務経歴書）を常に更新しよう, 絶対に. shinyorkeが強いのか弱いのか, 3つの習慣（職歴を書く, 強いエンジニアを真似る, 代表作を持つ）は本当に大事なのかは個々人の意見に委ねるにしても. 転職をする/しない関係なく, 「自分の経歴, 歴史」と言える「職務経歴書」を更新する大切さは絶対に譲れないと強く思ってい

こんにちは、Ai Workforce 事業部でテクニカルプロジェクトマネージャーをしている Joe です。 今回ですが Observability Conference Tokyo 2025 のスピーカーとして参加させて頂きました！ https://o11ycon.jp/ まず、今回開催にあたって主導して頂いたオーガナイザー、スタッフとして開催を支えて頂いた皆様、スポンサーをして頂いた企業様によって素晴らしい会を開いてくださったことにお礼を申し上げます。 楽しすぎて写真撮るのを忘れていたのが最大の反省点です。 Observability Conference Tokyo 2025 とは？ Observability Conference Tokyo 2025 は、Observability に関する知見を共有するためのカンファレンスです。 これまで他のカンファレンスの中でオブザーバビリティ

良著でした本当におすすめです 今はSREを生業にしつつ, 個人では野球エンジニアリングwith AIに全ベットしている者です. この記事は「SREの知識地図——基礎知識から現場での実践まで」がめっちゃ良かったです！&迷えるSREのための羅針盤としておすすめですよ！ ...という感想話&自分のポエムとなります. SREの知識地図——基礎知識から現場での実践まで 作者:北野 勝久,近藤 健司,小林 良太郎,渡部 龍一,齊藤 拓朗,柘植 翔太,横山 達男技術評論社Amazon 現在SREをやっていて色んな悩みを抱えている方*1 SREとして何から手を付けたらよいかわからない方*2 ビジネスメンバー含む他者にSREの役割や存在をいい感じに説明したい方*3 上記に心当たりある方はぜひご一読いただけると良いかもしれません. ちなみにこのブログも生成AI（Cursor）の力を借りて執筆していますが安心し

本日（2025/9/6）で46歳になりました. プライベートも仕事もなんとかんとかいい感じに生きていけるのは, 友人, 職場の同僚, 両親に家族そしてこのブログを含めて応援してくださっている方々のおかげです. いつもいつもいつもありがとうございます🙇🏻（以上, ここまで去年のブログから使いまわしつつちょこっと変更） 毎年「誕生日」「年末年始」「GW前後（これはやらないときもある）」を「自分自身のキャリアの定点観測・振り返りの時期」と定義しているので, 45歳のPay-Off Pitch*1（振り返り） - イチ年間はどういう年だったか（近況報告も兼ねて） 46歳のFirst Pitch*2 - 所信表明とこの先のキャリアとかやることのはなし そういえばshinyorke, 家を買ってから暫く経つけど今どうなん? ← New! みたいな話をつらつらと書きます. 定点観測なので（私のパーソ

はじめに 技術選定やアーキテクチャ設計は簡単な仕事ではありません。 資格の勉強を通して各クラウドサービスの機能がわかるようになったから・プログラミング言語を勉強してアプリコードが書けるようになったからといって、では次のステップとしてアーキテクチャ設計ができるか？と言われると必ずしもそうではないことの方が多いのではないでしょうか。 このサービスを用いることでシステムの機能要件を問題なく満たせるという理由で技術選定した結果、全然パフォーマンスが出ない・コストがかかり過ぎるといった問題が発覚して、運用やビジネス遂行に支障をきたしてしまうこともあります。 このような失敗を未然に防ぎ、システムがその役割を十分に果たすために必要となるアーキテクチャを先んじて確実に見通し設計するには、私たちは一体どのようなことを学び、気をつければいいのでしょうか。 この記事では、アーキ設計・技術選定において大きな失敗を

こんにちは、みなさん！Model Context Protocol (MCP) サーバーの活用、進んでいますか？私は日々新しいMCPサーバーを試しながら、開発効率を高める方法を探求しています。 前回のMCP関連記事でも触れましたが、MCPは「AIアシスタントと外部サービスを繋ぐ架け橋」として、私たちの開発ライフを大きく変えています。Claude CodeやCursorなどのAI IDEが、GitHubやデータベース、APIツールと直接連携できる仕組みは、もはや現代の開発には欠かせませんね。 今回は、私が長期間テストして厳選したMCP Server 15選を紹介します。2025年の最新情報を元に、初心者から上級者まで幅広く使える優れたツールを集めました。それぞれの特徴と実際の使用感をお伝えしていきますね！ 一、開発・コード管理系MCPサーバー 1. GitHub MCP Server 用途：

アイスランドアイルランドアセンション島アゼルバイジャンアフガニスタンアメリカ合衆国アラブ首長国連邦アルジェリアアルゼンチンアルバアルバニアアルメニアアンギラアンゴラアンティグア・バーブーダアンドライエメンイギリスイスラエルイタリアイラクインドインドネシアウォリス・フツナウガンダウクライナウズベキスタンウルグアイエクアドルエジプトエストニアエスワティニエチオピアエリトリアエルサルバドルオマーンオランダオーストラリアオーストリアカザフスタンカタールカナダカメルーンカンボジアカーボベルデガイアナガボンガンビアガーナキプロスキュラソーキリバスキルギスギニアギニアビサウギリシャクウェートクック諸島クリスマス島クロアチアグアテマラグアドループグアムグリーンランドグレナダケイマン諸島ケニアココス(キーリング)諸島コスタリカコモロコロンビアコンゴ共和国(ブラザビル)コンゴ民主共和国(キンシャサ)コートジボ

あまり見ない高校野球以上に, 日ハムとホークスの首位争いの方が気になるマンです（これは個人の趣味と都合*1）. 前回ブログ「シン・野球データサイエンス」の続編的な内容となります. shinyorke.hatenablog.com 上記ブログおよびBet AI Dayの直前イベントLT（スライドはこれ）にて, Claude DesktopをAI Agentとした野球データ分析の仕組みをシュッと作った データはMCP Toolbox for Databasesを経由して取得する という発表をしました. 個人開発で3年以上開発・メンテしてきた基盤を生成AI時代のユースケースにアジャストさせた良い取り組みだったと自画自賛しています*2. ここまでが前回のあらすじでして今回は, MCP Serverを自作する（=MCP Toolbox for Databasesじゃなくていい部分を委譲する） これで

本業は生成AIプロダクトのSRE, 趣味（と昔の仕事*1）は野球データサイエンス&エンジニアリングの人です. 本日, LayerX ランチタイムLT「AI for fun」にて「生成AIを活用した野球データ分析〜メジャーリーグ編」という, （昔からのshinyorkeを知ってる方からすると）久しぶりに自分の芸風⚾️らしいLTをさせてもらいました*2. speakerdeck.com youtu.be 本記事ではこの発表の主に技術解説的な部分を紹介できればと思います（つまり至って真面目？な技術ブログです）. Claude for Desktopを使うまでの背景 MCP Toolbox for Databasesでいい感じに作れた. ぐらいの話を事細かにできればと思います. TL;DR なぜこのネタを作ったか 生成AIをバディに野球の時間を楽しみたい MCPでいい感じに作れそうと知る 技術実装

元エンジニアリングマネージャー&コンサル会社のマネージャー, 現在はSRE組織の立ち上げをしている1人目マン*1です. 本エントリーは今月発売となった「エンジニアリングマネージャーお悩み相談室」を読んだので感想文的なアレを共有します. エンジニアリングマネージャーお悩み相談室【リフロー型】 日々の課題を解決するための17のアドバイス 作者:新多 真琴翔泳社Amazon 密かに楽しみにしていてKindleと紙両方買って読みましたが最高みありました, 迷ってる方は買いですよ！ なお, 執筆した@ar_tamaさんは現職LayerXの同僚ではあるものの, 事業部もチームも異なるのである意味当事者ではない, あくまで中立的な立ち位置での読書感想文です*2. 前述の通り, 書籍そのものは紙・Kindle共に自分で購入して読んでいます. 本ブログの執筆で補助的に生成AI（Cursor）を使っているもの

Developers Summit 2025 Summer登壇資料 https://event.shoeisha.jp/devsumi/20250717/session/5935

こんにちは！LayerX AI・LLM事業部でマネージャーを務めていますエンジニアの恩田（さいぺ）です。 AI・LLM事業部では今回、新たにForward Deployed Engineerというポジションの募集を開始しました。 今回はこのFDEというポジションの紹介や募集の背景を書かせていただきます。 Forward Deployed Engineer（FDE）とは 日本ではあまり馴染みがない職種かもしれませんが、前線（Forward）に配置された（Deployed）ということで、お客さまとの最前線に立ち、顧客課題を真に理解し、プロダクトの実装・導入を推進するエンジニアを指します。LayerXでも行動指針を「Bet AI」にアップデートし、来る8月1日AIカンファレンス「Bet AI Day」を開催するなど、AIにフルベットしていますが、世界もAIの熱狂の渦に包まれています。しかし、AI

こんにちは。LayerX AI・LLM事業部 SREの@shinyorke（しんよーく）と申します。 最近は個人開発で作っている「生成AIによる野球データ分析」がだいぶ進捗して嬉しいです。 詳細は7/29（火）LayerX ランチタイムLT「AI for fun」でお披露目しますのでご興味あるかたはぜひ！*1 layerx.connpass.com ここから先、本題の話となります。 本記事では、多くの方が苦しむであろう（私もかつて苦しんでいました）、 クラウドネイティブな環境におけるネットワーク設計・構築 について、SREとしての実践的な学び方を紹介します。 特に、エンタープライズ企業でのシステム構築において、多くのエンジニアが苦戦するネットワーク分野について、効果的な学習方法と実務でよく遭遇するパターンについて解説していきます。 なお、「VPC（VNet）」「Subnet」といった、基本

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 はすでにエンタープライズのお客様の実業務で稼働しており、「企業と成長を共にする AI プラットフォーム」を掲げて日々改善を続けています。 エンタープライズ環境でプロダクトを提供するには、それ相応の運用水準を満たすことが不可欠です。 「セキュリティや運用は Ops チームに任せ、Dev は機能開発に専念」という分業だけでは立ち行かず、DevとOpsが初期フェーズから協調するDevOpsの進め方 が、品質向上とデリバリー高速化の両面でスタンダードになりつつあります。 もっとも、スタートアップでは人員・時間ともに限られています。開発者全員がすべてのセキュリティ・運用要件・関連