【独占】生成AI勃興でリストラ敢行 巨額調達ダイニーが人材削減に踏み切った理由
飲食店の業務効率化支援を手掛けるダイニー（東京・港）が2025年6月、人員削減に踏み切ったことがCNETの取材で明らかになった。退職勧奨の対象となったのは全社員の2割に当たるもようだ。 同社はPOS（販売時点管理）レジやモバイルオーダーシステム、顧客管理、従業員の勤怠管理など飲食店における一連の業務に特化したサービスを提供している。導入している飲食店は1万1000店舗で、「串カツ田中」や「塚田農場」といった飲食チェーンにおいても実績を持つ。 2024年9月には米Bessemer Venture Partners（ベッセマー・ベンチャー・パートナーズ）、 シンガポールのHillhouse Investment Management（ヒルハウス・インベストメント・マネジメント）をリードインベスターとして海外VC（ベンチャーキャピタル）4社から総額74.6億円を調達。事業拡大に向けてアクセルを踏
Claude Codeによる生産性向上の限界｜すてぃお
最近、Claude Codeを使っている人から「レビューが追いつかない」という相談をよく受ける。これは偶然ではなく、必然的に起きる現象だと考えています。 このnoteでは どうしてClaude Codeによる生産性向上の限界が訪れるのか どうすれば、全体の生産性が向上するのか Claude Codeを利用した場合にレビュープロセスでのボトルネックをどのように解消させていくか の3つを書いていきます。 プロダクト開発の典型的なワークフローまず、多くのチームで採用されている機能追加のワークフローを整理してみる。 ※あくまで一般例なので、チームにより変更があると考えています 機能追加のワークフローこの流れ自体は理にかなっていると思っています。 問題は各プロセスの処理速度のバランスです。 ボトルネック理論で考える開発プロセス生産管理の世界には「制約理論（TOC: Theory of Constra
LLM Servingを支える技術
ワシントン大学/Kotoba Technologiesの釜堀です。専門は機械学習システムで、LLMなどの推論を効率化する技術を研究・開発しています。 現代のLLMは莫大な計算・メモリを要するため、LLMを使ったサービスを提供する際には推論の効率性が非常に重要です。この分野はここ数年活発に研究されていて、vLLMやSGLangなど非常に高性能なOSSも出てきています。LLMのservingは、コンピュータサイエンスの知見を総動員させて最適化されている奥深い世界ですが、一方で中身を理解するには多くの前提知識が必要です。 そこでこの記事ではTransformerモデルを中心に、LLMのserving system（多数のクライアントにLLM推論を提供するシステム）でどのようなテクニックが使われているのかについて体系的に解説していきます。 構成としては、LLM servingで最も重要な概念である
AIエージェントのしくみと技術：RAGベースとワークフローベース | gihyo.jp
先日は「ChatGPTでChatGPTの本を書く」という記事で、筆者が書いた『図解即戦力 ChatGPTのしくみと技術がこれ1冊でしっかりわかる教科書』（以降「本書」）の紹介とともに、本書執筆におけるChatGPTの活用について紹介しました。 今回の記事では、本書では触れられなかった「AIエージェント」について解説します。 この「AIエージェント」という用語は、文脈によって異なる意味を持つことに注意が必要です。まず、AI研究の分野でもともと「エージェント」と呼ばれていたのは「自律エージェント」のことでした。これは、人間が具体的な指示を逐一与えなくても、システムが自律的に状況を判断し、独立して行動可能な技術であり、汎用人工知能（AGI）を目指す技術の一環でした。 一方、最近の「AIエージェント」は、もっと広い意味で使われています。例えば、自治体や企業などの組織の情報についての質問に答える
AIコーディングハンズオンの講師をやりました(株式会社DeNA様の事例)
DeNA 社様で AI コーディングの社内勉強会の講師をやってきました。 最近、フリーランスでこのような仕事を依頼されていることがあり、余裕があるときに請けています。AI コーディングの講師は 3 回目です。4 回目の予約も入っています。 この記事では、AI を使ったプログラミングの講師として受講者に伝えたかったことや、他の方が講師をするときに何を考えるべきか？を一応書き出して、まとめておきたいと思います。 ノウハウを秘匿しておいても自分の食い扶持にもなりそうではあるんですが、それ以上に AI コーディングが一般化してほしいと願っています。 事前準備 事前に作例のリポジトリは用意しておきます。が、これを意図的に使わないようにしています。 なぜなら、これをフォークしてしまうと、AI は既存実装を「チラ見」してしまいます。結果ゼロからプロンプティングして組み立てているという体験を損ねてしまいま
これ読めばOK。私が使ってるものだけの、Claude Code チュートリアル
Claude Codeに関して、どわーーっといろんなノウハウが各所で散見されていて、辞書的な記事があったらいいなと思い、これを書いています。 いざ1から使い始める時に、これさえ読めば、ある程度使いこなせることを目指して、この記事を書きました。 細かい話はいろいろなところで書かれていると思うので、ざっくりと書いていきます。 社内で行ったチュートリアル資料です。 Claude Codeとは？ ターミナル内で動作し、コードベースを理解し、自然言語コマンドを通じてより高速なコーディングを支援するエージェンティックなコーディングツールです。 Cursorとかと違って、ターミナルで動くAIコーディングツールってことです。 そもそもなんでClaude Codeが強いの？ なんだか AIコーディングツールで、同じくSonnet4/Opusとか使うんだったら、CursorやClineでも同じじゃない？ と思
Claude Codeを使って不確実性と戦う / claude-code-fights-uncertainty
Claude Code活用において、メンタルモデルを変える必要がある / rethinking-claude-code-mental-models
深層学習が多層の膨大なパラメータを学習できる雰囲気を理解する
はじめに 筆者のモチベーション 本記事のキーワードは、 普遍近似定理（Universal Approximation Theorem） 二重降下（Double Descent） 過剰パラメータ化（Over-parameterized） 多層化の利点（Benefits of Depth） といった感じで、これらのトピックを解説した素晴らしい和文資料は既にたくさん存在します。 そんな中で「とりあえずこの記事を読めば深層学習がうまく学習できる雰囲気を掴める」記事を書くことを目標にしています。深層学習を取り巻くテーマは多岐にわたるため、論文を読み始めると NotebookLM を駆使したとしてもまだまだ大変な作業であり、各事柄を個別に解説した記事もいろいろ読まねばなりません。もちろん、DeepResearch 等を使えば本記事よりも多くの情報が得られるかもしれませんが、キュレーションしつつ詳しさに
オープンソースAI
Open Source Initiative (OSI)が世界のオープンソースコミュニティによる共同設計プロセスを経て作成した「オープンソースAIの定義」(Open Source AI Definition)最新版の日本語参考訳を下記に掲載します。機械学習システムを評価するためのチェックリストと定義のFAQは別ページにあります。その他の情報は下記のGitHubプロジェクト等でも提供されています。 オープンソースAIの定義 日本語訳プロジェクト (過去のドラフト版の日本語訳有り) 佐渡秀治によるオープンソースAIの定義の策定経緯や条文の概説(ドラフト版)、1.0版解説スライドも併せてご利用ください。 オープンソースAIの定義 バージョン 1.0 前文 オープンソースの人工知能(AI)が必要な理由 オープンソースは、ソフトウェア・システムの学習、使用、共有、改善の障壁を取り除くことで、誰もが多
gemini-cli の google_web_search が最高
$ gemini -p "Webで「Gemini APIの料金」について調べて" Gemini APIの料金は、主に従量課金制で、使用するモデルや機能、利用量によって変わります。無料利用枠と有料プランが提供されています。 ### 料金体系の概要 課金は、以下の要素に基づいています。 * **入力トークン数**: APIに送信するテキストやデータの量。 * **出力トークン数**: APIが生成・応答するテキストやデータの量。 * **キャッシュされたトークン数**: 会話の履歴を記憶させる機能を利用した場合のトークン数。 (略) brave search や perplexity がなくともこれで、馴染み深い Google の結果が返ってくるので、非常に使いやすいです。 自分は今からとりあえずこれを claude-code に繋いでみます。 => した。 .claude/commands/
人間を騙してサボるAIたち - ｼﾞｮｲｼﾞｮｲｼﾞｮｲ
AI の能力が上がるにつれて、人間が AI を監督するのが難しくなってきています。本稿では、Anthropic などのグループが ICLR 2025 で発表した Language Models Learn to Mislead Humans via RLHF（言語モデルは RLHF を通じて人間を誤解させることを学ぶ）をベースに、この問題について議論します。 この論文では、LLM が解けないほど難しいタスク、例えば難しいプログラミングのタスクに直面したとき、「分かりません」と言ったり、一目で分かるような間違ったコードを出力すると BAD ボタンを押されてしまうので、あえて出力を複雑にしたりデバッグしにくいコードを出力し、それによりユーザーは煙に巻かれる・ミスが隠蔽されるといった現象が実験により確認されています。 この現象は現実の LLM や AI サービスでも起きている可能性が高いです。自
「AIが書く時代」に中島 聡が実践する開発スタイルとは？ - エンジニアtype | 転職type
2025.06.20 働き方 中島聡コーディングプログラマープログラミングAI AIがあらゆるコードを自動生成し、修正し、完璧に動かせるようになるーー 一昔前であればSFと言われたような世界は、もはや遠い未来の話ではない。 OpenAIの「Codex」や「GitHub Copilot」は人手を介さずにテストやバグ修正をこなし、Anthropicの「Claude Opus 4」、Googleの「Jules」、Amazonの「Kiro」といったコーディングエージェントも次々と実用化が進んでいる。 コードを書くという行為そのものの価値が薄れゆく中で、エンジニアは何に喜びを見出し、どのような役割を担っていくべきか。 インターネット黎明期からソフトウエア開発の最前線を牽引してきたエンジニア・中島 聡さんが、AIとの開発現場で培った「人間ならではの価値」を語る。 ソフトウエアエンジニア 実業家 中島
遅れること3週間、ようやく「Mastering Claude Code in 30 minutes」を見ました 〜前編：そんなことまでプロンプトで頼めるの！？〜 - nikkie-ftnextの日記
はじめに 七尾百合子さん、お誕生日 90日目 おめでとうございます！ nikkieです。 Twitterを見ていると、みんなClaude Codeに行ってしまったようです。 Claude CodeはClaude 3.7 Sonnetで少し使いましたが、ここ最近の世間の反応ほどいいものなのか、確信を持てずにいました。 そこで1次情報の「Mastering Claude Code in 30 minutes」を視聴しました。 エッホエッホ みんなに見てって伝えなきゃ 目次 はじめに 目次 Anthropicが開発者向けカンファレンス「Code with Claude」を開催 まとめ Mastering Claude Code in 30 minutes 冒頭：インストール setup (3:00) Codebase Q&A Editing Code ここまでの感想 Anthropicが開発者向
Claude Codeを徹底解説してみた（後編） | DevelopersIO
こんちには。 データ事業本部 機械学習チームの中村(nokomoro3)です。 今回はClaude Codeを徹底解説したいと思います。 本記事について 私は元々はCursorを使っており、Claude Codeは必要なのか半信半疑だったのですが、試してみた感じエージェントの挙動はかなり期待通りな印象です。実際にCursorではコード補完やCmd + Kをメインに、エージェント的な動きはClaude Codeやるように最近使い分けを始めています。 使用感は主観に寄るところも大きいので文面でお伝えするのは難しいですが、Claude Codeのことを少しでも知ってもらい多くの人に使ってもらるよう、一通りの使い方を記事にしました。 以下の内容で記載しており、盛りだくさんとなっております。 Claude Codeの基本的なセットアップ方法から解説 基礎的な使い方から応用（Permission、Gi
Claude Codeを徹底解説してみた（前編） | DevelopersIO
こんちには。 データ事業本部 機械学習チームの中村(nokomoro3)です。 今回はClaude Codeを徹底解説したいと思います。 本記事について 私は元々はCursorを使っており、Claude Codeは必要なのか半信半疑だったのですが、試してみた感じエージェントの挙動はかなり期待通りな印象です。実際にCursorではコード補完やCmd + Kをメインに、エージェント的な動きはClaude Codeやるように最近使い分けを始めています。 使用感は主観に寄るところも大きいので文面でお伝えするのは難しいですが、Claude Codeのことを少しでも知ってもらい多くの人に使ってもらるよう、一通りの使い方を記事にしました。 以下の内容で記載しており、盛りだくさんとなっております。 Claude Codeの基本的なセットアップ方法から解説 基礎的な使い方から応用（Permission、Gi
日本のVR第一人者・GOROmanはなぜ「消滅」したのか - エンジニアtype | 転職type
出社するフリして芝公園で寝てた ━━今日の取材テーマはお送りした通り・・・ 読んでませんけどね。読んじゃうと面白くなくなっちゃうので。「楽屋が一番面白かった」みたいになりがちじゃないですか。読んじゃうと答えを考えちゃうので、アドリブの方がいいかなと思って来ました。 null先生に読んでもらえなかった取材依頼書。読むも読まないも、確かに自由である。 ━━それで大丈夫です。お聞きしたいのは、VRに続き、今度は生成AIに全ベットされたということで・・・ これね、誤解されがちなんですけど、別に「ベット（賭け）」していたわけじゃなくて。VRには確かに賭けてたんですけど、結局は失敗してしまって。ある意味では、その失敗が会社を潰すくらいになってしまった、という感じですね。 ━━VRは儲からなかったですか。 儲からなかったっすね。2012年にまずクラウドファンディングでOculus Riftを見つけてきた
プライドも、サンクコストも捨てろ「健康診断」しないエンジニアは死滅する - エンジニアtype | 転職type
2025.06.16 働き方 ナル先生AI 前編に続いてGOROman改めナル先生こと近藤義仁さんのインタビューをお届けする。 後編では「LLM無職」の「ナル先生」としての生活とはどのようなものなのか、さらには本格的にLLMが発展した未来におけるエンジニアの役割や求められる資質についても持論をたっぷり語ってもらった。 LLM無職代行 ナル先生（@GOROman） ゲーム業界で経験を積んだ後、遊技機業界の企業へ転職。2010年に起業し、22年に散開。14年、VR業界に参画してOculus VR Japanを立ち上げる。その後、Facebook(現Meta)にジョイン。23年にハードウェアスタートアップにて執行役員 兼 CTOに就任。現在、無職（アクティブ無職） AI時代に残された、人間の生きる道とは？ ーー今の流れで伺っちゃいますけど、エンジニアは全然いらなくなるってことですか？ いや、いら
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Claude Code 再入門
コードの90%をAIが書く世界で何が待っているのか / What awaits us in a world where 90% of the code is written by AI
