かつての日本では、結婚それ自体に制度的なベネフィットがかなり内蔵されていた。会社員の妻として扶養に入れば、第3号被保険者制度によって自分で保険料を前面で負担しなくても基礎年金の権利を持ちやすく、配偶者控除なども含めて、結婚は生活保障と老後保障を得るための現実的な装置として機能していた。 さらに、男性正社員の長期安定雇用を前提に、夫が大黒柱となる家族モデルが広く成立していたため、女性にとって結婚は、個々の夫の性格や能力以前に、制度と雇用慣行によって一定の利益が担保された仕組みでもあった。当時の女性が結婚するために必死になっていたのも、少し考えれば当然のことであった。 しかし1990年代後半以降、この前提は大きく変わった。共働き世帯は専業主婦世帯を上回る状態が長く続き、短時間労働者への社会保険適用拡大などを通じて、専業主婦・扶養内就労を優遇する仕組みは縮小方向にある。 その結果、昔のように「結
36歳、男、東京出身、半年前から福岡に住んでる。 https://x.com/mononoke_2525/status/2045779908778209777?s=20 増田を書こうと思ったきっかけは、これ。 "博多に来て色々食べたんだけど結構「東京で食べるのとあんま変わんないな〜」という印象で、残念というより"物流マジでいつもありがとう"という感じだった" 東京で食べるのとあんま変わらないとのこと。 まぁ東京は、色々なジャンルご飯食べられるし、おいしいもの沢山あるのは、その通りだと思うが、 福岡だけしか体験できない食体験は沢山あると思うんだけどな。 ラーメン・はかたや:ラーメン290円 290円でラーメンが食べられる。東京にこんなお店があるわけがないのよ。 薄くもなく濃くもなく、臭すぎないけどちゃんと豚骨香るし、麵の量も多くもなく少なくもなく。ちゃんと美味しい。 安いお店で言うと、他にも
これらが24時間、macOS上で動いています。PCを閉じない限り止まりません。 全体のアーキテクチャはこうです: ポイントは、Claude CLIを「考えるパーツ」として使っていること。データの取得・加工はPythonで行い、「この情報をどう要約するか」「このメールは返信が必要か」といった判断だけをClaudeに任せています。 カテゴリ別: 何を自動化したか 1. メール処理(最も効果が大きかった) Before: 1日3回、3つのメールアカウント(個人・大学・就活用)を開いて確認。返信を書くのに30分〜1時間。 After: 10分ごとにGmail APIで全アカウントのメールを取得。AIが4段階に分類。 具体例: 教授からの「明日のミーティングの件」→ reply判定 → カレンダーから空き時間を取得して返信下書きを生成 学会からのCFP通知 → see判定 → Slackに1行通知
みなさま新年度あけましておめでとうございます。 毎年恒例、「Googleのサービスに課金したいんだけど 全部網羅した比較表がなくて全然わからん」問題に回答する記事、2026年版です。 対象としては個人の趣味/副業用~個人事業主〜小規模組織くらいを想定しています。 いかれたメンバーを紹介するぜ! 候補は下記。 Google One、Google AI Googleドライブが容量いっぱいになると「容量を追加しましょう!」つって出てくるアイツがGoogle Oneです。プランはベーシック、プレミアムの2つ。 Google AIはいわゆる有料版Geminiです。AI Plus、AI Pro、AI Ultraの3つがあります。 なのですが実はOneとAIにはあまり区別がなく、実質的には同じサービスで One ベーシック<AI Plus<One プレミアム<AI Pro<AI Ultraの5つのグレー
転職活動が終わった。内定も出た。あとは退職届を出すだけだった。 そのはずだった。 事の発端だが、俺は中堅SIerで働く34歳のエンジニアだ。去年の秋くらいからChatGPTを業務でもプライベートでもガンガン使っていた。 使い方はまあ、みんなと同じだと思う。コードレビュー頼んだり、メールの文面考えてもらったり。ただ、俺にはひとつ悪い癖があった。 個人情報を一切マスクせずにそのまま突っ込んでいた。 いやいや、OpenAIだって学習に使わない設定あるじゃん そう思うだろ?俺もそう思ってた。だからオプトアウトの設定だけして、あとは何も気にしてなかった。 具体的に何を入れていたか、正直に書く。 転職活動の職務経歴書。氏名、生年月日、住所、電話番号、勤務先の正式名称、部署名、プロジェクト名、上司の名前。全部いりのやつを「もっと良くして」ってそのまま張った。 確定申告の相談。源泉徴収票の数字を全部打ち込
神奈川県松田町が、町民の足を確保しようと実証実験を進めていたAIオンデマンドバス(AIバス)の廃止が決まった。3年間で約1億1100万円の公費を投入したものの、委託先の赤字が膨らみ、再委託先の運行会社への未払い金が約8000万円にも上っているためだ。何が起きたのか、背景を探った。【本橋由紀】 「公設民営」で法人設立 町などによると、AIバスの実証実験は、町や自治会の代表者、交通事業者らが集う地域公共交通会議(地公会議)で導入が決まった。国や県の交付金を活用し、公設民営の形式を採用。運営主体として2023年4月、梶田佳孝・東海大教授を理事長とする一般社団法人「足柄オンデマンド(AOD)」が設立された。町がAODに運営を委託し、さらにバス会社1社とタクシー2社に運行を再委託する枠組みで事業を進めることになった。 AIバスは町が「のるーと足柄」と名付け、利用者がアプリで乗降地点を予約すると、AI
はじめに クラシルで開発マネージャーをしているfunzinです。 本記事では、Claude Codeのスケジューラー機能を使って定常業務を自動化し、タスクを覚えておくストレスをゼロに近づける運用フローを紹介します。EM・PM・データ分析担当者など、定常作業を抱えるすべての方を対象にしています。Desktop スケジューラーで自動化を育て、安定したらCloud スケジューラーに昇格させるアプローチが実用的だったので、その運用方法を共有します 導入の背景 毎日こなす定常作業が、以下のように存在していました。 1on1の事前準備: メンバーのSlack・Notion・GitHubの活動を収集し、1on1で話す内容や成果と改善点を整理する チーム朝会: 朝会で出たアクションアイテムをTODOとしてSlackに投稿 議事録生成: MTG後に議事録を作成し、Notionに格納。Slackに要約を投稿
想定読者 非想定読者 概要 入社経緯 どうするべきだったか 報告の鉄則 上司をマネジメントする nice-to-have はやらない 想定問答 GPIF は改善の余地があったのでは?辞める前にもっと戦う選択肢はなかったのか? 会社に不満があるなら入社前にもっとリサーチすべきだったのでは? IT 系のことができるから採用されたのに部署異動ができないで文句を言うのはおかしくないか? 曲がりなりにもお世話になったのだから会社の悪口を言うのは良くないのでは? 「好きにしていい」と言われて本当に無制限に何をしても良いと思ったとしたら馬鹿じゃないですか? GPIF に向いている人はどんな人か? 想定読者 リアルの知り合い 非想定読者 GPIF の粗探しをしている人 GPIF への入社を検討している人 概要 GPIF やめますた。 Quants Analyst として入社。6 月に入社したので、12-5
連載目次 Anthropic公式が提供するオンライン講座「Anthropic Academy」に、AI開発ツール「Claude Code」などで利用できる新しい概念「エージェントスキル(Agent Skills)」を解説するコースが追加された。動画の公開日から判断すると、このコースは最近(2026年3月初旬ごろ)公開されたものとみられる。なお、このコースは無料で受講できる。 エージェントスキルとは、Claudeに特定のタスクを実行させるための指示や処理手順を「スキル」として定義し、必要な場面で再利用できる仕組みである。これにより、毎回同じプロンプト(指示文)を書く必要がなくなり、AIエージェントの作業を効率化できる。 Claude Codeでは、エージェントスキルという仕組みにより、よく行う作業の手順や指示を「スキル」としてあらかじめ定義しておき、必要なときに呼び出して実行できる。例えば、
Anthropic Engineering Blogはこの設計について「コンテキストウィンドウは公共財」と表現しています。あなたのスキルは他のスキルやシステムプロンプトと同じ空間を共有しているので、段階的に読み込むことが非常に重要になります。 MCPとの関係も整理しておきます。MCPがCoding Agentの「手足」(ツール・接続性)を提供するのに対し、Skillsは「脳内知識」(ワークフロー・ベストプラクティス)を提供します。公式ガイドのキッチンの比喩を借りれば、MCPが「プロフェッショナルキッチン」(道具・食材・設備)で、Skillsが「レシピ」(手順書)にあたります。 本編と関係ないですが、MCPについては以前MCP Lightというアイデアを記事にしました。MCPは良いキッチンなのですが、Context Windowを圧迫しやすくかつ命令予算を消費しがちなため、Skillと組み合
この4ドキュメントを使うと、品質を落とさずに速く仕事を進められるようになります。 PLAN.mdで「音声入力」が最重要な理由 この中で特に大事なのが、最初のPLAN.mdで自分の考えを全部ダンプすることです。そしてそのために音声入力が欠かせません。 LLMにドキュメンテーション系の仕事(資料作成、記事執筆、提案書など)をやらせるとき、少ない情報で動かしてしまうと、人間が思ってもいないことをどんどん生成してしまいます。これが「AIが書いた感」の正体です。 逆に、自分が思っていることを全部ダンプした上で「詳細の整理と日本語の微調整をやって」と頼むと、クリエイティブな仕事であっても「AIが勝手に生成した」という感じになりにくい。あくまで自分の考えの細部をClaudeに整えてもらった、という仕上がりになるので、100%手書きしたときと比べてアウトプットの品質が落ちにくいです。 ただ、この「全部ダン
大規模な軍事衝突が発生すると、公開された情報源(オープンソース)でも動向の一端を垣間見ることができる場合があります。 Flightradar24もそういったオープンソースの1つで、軍事衝突がある度にオンラインで拡散されやすい情報源の1つです。 しかし、Flightradar24には技術的な限界や仕様上の特性があるため、誤解を招く表示が存在することに注意しなければなりません。 Flightradar24の基本的な仕組み前提を確認するため、Flightradar24の仕組みを簡単におさらいしましょう。この記事の本題ではないので、簡易的な説明にとどめます。 航空機の位置を特定するしくみ以前の記事でも書きましたが、Flightradar24は大きく分けて2つのデータソースで航空機の位置を特定しています。この時点では、原則としてADS-B由来のものは精度が高く精密な航跡を描くことが可能で、MLAT由
あの日のおかしくなりはじめた僕へ。良くなる見込みはない。 はじめに uiuさんの記事を読んだ。「AIのやりすぎで頭がおかしくなっている」。とても良い文章と内省だと思った。でも現在進行形ということは、まだ途中にいるということだ。まだ引き返せる場所にいるということだ。 uiuret.hatenablog.com 私はもう引き返せない場所にいる気がするので書く。 去年の7月、『AI時代の新たな疲労:なぜ私(たち)は「説明のつかないしんどさ」を抱えているのか』という記事を書いた。あの時の私はまだ「しんどい」と言えていた。しんどさを分析し、名前をつけ、構造を示して本を引用し、他人と共有できる形にまとめることができていた。あれは変容する前の人間の仕事だった。今の私が書く文章は、あれとは違うものになる。 このブログが良ければ読者になったり、nwiizoのXやGithubをフォローしてくれると嬉しいです。
B3 F3 A1 E4 F4 B5 A4 G3 A4 F3 A1 B3 E3 B3 B3 D5 A4 G3 E1 menuet sur le nom d'haydn ※本記事は広告記事とか公式とかのやつではなくアイドルマスターしゅきしゅきライターのナ月Pが勝手に書いている記事です。メディアの私物化と言える。 読み飛ばしてもいい前書き:ゲーム中の「魂の在処」 まず、前提として 人間には魂(たましい)というのがあるとする。 今ものを考えている人格というか、攻殻機動隊でいうところのゴーストというか、それだ。それを「魂」とする。 俺はゲームが好きでゲームばかり遊んでいる。読者の皆さんはゲームで遊んでいる時、この「魂」はどこにあると感じるだろうか。 変な絵 全然面白くないことを言うと俺はゲームによる。 対戦FPSやパズルゲームを遊んでいる時俺の魂はコントローラーを持っている肉体の中にあるし、RPG
業種 年間売上高(億円) 全従業員数 計算する ※ 売上高100億円未満の企業については、対象外です。 ※ 売上高欄に100億円以上~1000億円未満を入力した場合、自動的に中堅企業として計算します。
今年、大学院入試の取りまとめ役をやっていたのですが、私が所属してる専攻は教員が100人ぐらいいるんですけど、毎年1名のメイン担当がほぼすべての情報を把握し、ほぼすべての書類を作成するので、けっこう大変でした。夏の院試は170人ぐらい、冬の院試は30人ぐらいが受験していて、一斉に行われる筆記試験はともかく、1人1人違う時間、違う部屋で行う面接試験のスケジュール管理などは非常に神経をつかう仕事で、面接官をやる先生もすべて変わるので、誰に何を依頼するか間違えそうでハラハラします。大学院入試というのは案外複雑な制度で、受験資格や試験のカテゴリが何種類もあるので、「この人にはこの書類でよかったっけ?」というのがよく分からなくなりがちです。 で、受験生ごとの個別資料にせよ全員に関わる共通資料にせよ、「去年までの書類をベースに、日付や名前や番号だけを書き換える」という作業がとても多く、こういうものは自動
南陽市ではデジタル技術を活用して、市民の皆様の生活をより便利にする取り組みを進めております。 その一環として、実際に業務で使っている生成AIのプロンプトを市民の皆様に公開します。(公開プロンプト数780例) 生成AIは、人工知能の一種で、文字や画像、音楽などを自動で生成できる技術です。 南陽市では、2023年4月より生成AIの活用実証実験を行い、2024年4月より正式運用を開始しました。 今回公開するプロンプトは、WEBフォームに必要な情報を入力するだけで、簡単に生成AIのプロンプトが作れるようになっています。 【使い方】 ①フォームに必要な項目を入力し画面下にある「プロンプト作成」をタップします。 ②ご使用の生成AIを開き、入力欄に貼り付けして実行します。 (※フォームからは直接、生成AIプロンプトを実行できませんのでご注意ください。) 今回の公開は、地域のデジタル化推進及び生成AIのさ
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