業務のAI化からAI中心の組織設計へ — 2,000年続いた組織図の常識が書き換わる｜Katsuki Noda
はじめに: AIの位置づけが、いま静かに変わっている最近、いろんな経営者やPM、事業責任者と話していて、ほぼ全員が同じ違和感を抱えています。 「AIめちゃくちゃ使ってるのに、組織のスループットが思ったほど上がってない」 自分も同じ感覚で、ずっと違和感だったんです。個人の作業速度は確実に上がる。なのに、組織として出てくる成果はそんなに変わらない。 ただ、ここ1年、Anthropic / OpenAI の発信を追っていると、その違和感の正体と、次に来る景色がはっきり見えてきました。 Anthropic は2025年9月に Agent SDK をリリース。2026年2月には Agent Teams（複数のClaudeが「チーム」として協調動作する仕組み）を正式投入した。Dynamic Workflowも直近リリース。 OpenAI は2026年2月、Codex デスクトップ版で multipl
マクドナルドのセルフレジは使いにくい？ じゃあ、最高に使いやすいセルフレジはどれだ
ITmedia NEWSにおける1週間の記事アクセス数を集計し、上位10記事を紹介する「ITmedia NEWS Weekly Top10」。今回は2026年05月23日から05月29日までの7日間について集計し、まとめた。 ついに夏が来た！ と思う暑さなのにまだ5月だった先週は、アクセス2位にマクドナルドの店頭セルフオーダー端末についての記事が入った。SNSで「使いにくい」と話題なのだ。 筆者はこの端末を使ったことがないのだが、SNSでの不満を見ると、最初の画面で商品価格が表示されなかったり、UIが分かりにくい、といった声が多い。 使いにくいセルフレジといえば、ローソンもやり玉にあがりがちだ。現金決済できず、最初に支払い方法を選ばなくてはいけないし、ハンドスキャナーを手に持って読み取る必要がある。セルフレジに慣れているつもりだった筆者も、初めて利用した時、使い方が分からずに呆然とした。
中国農村に溢れる「放棄された子ども」（前）｜上海在住のえいちゃん
Voicyで中国の「ぬい」事情の座談会を行ったのですが、そのなかで「中国の農村部はマイルドヤンキー化する」という話があります。 中国はざっくり言えば沿岸部を中心とした豊かな都市部と、内陸部を中心とした貧しい農村部で構成されています。 そして、これまで農村部の貧しい生活から脱出するためには「良い学校に入り、良い会社に入る」といった、一種の学歴神話が存在していました。 しかし今、その神話が崩壊しようとしています。 なぜ農村部の人々は学歴神話を放棄しようとしているのか。その裏側には烂尾娃（放棄された子ども）という流行語の存在があります。 「烂尾」とはもともと、途中で建築を放棄された未完成マンション（烂尾楼）を指す言葉でした。 烂尾楼今回は「烂尾娃」という言葉が示す、社会全体の深い無力感と構造的な問題が伝わる記事を前後編に分けてお伝えします。 農村に溢れ返る「放棄された子ども」30万元（約600万
ベイジアンネットワークの理論と実装 - tomtom58’s blog
はじめに ベイジアンネットワーク 概要 理論 モデル手順 スコアベースの手法 制約ベースの手法 パラメータ学習 静的ベイジアンネットワーク実装 動的ベイジアンネットワーク (DBN) 構造方程式モデル（SEM）の実装 最後に はじめに 前回のLiNGAMの記事に引き続き、因果探索の手法に焦点を当てて、記事を書いていきたいと思い、ベイジアンネットワークについての記事を書くに至りました。正直なところ、ベイジアンネットワークについては、記事を書くまで、概念的な理解しかなく、どちらかというと初心者でした。ですが、最近話題になっているのもあり、今回記事を執筆するのを良い機会ととらえ、ベイジアンネットワークに関して頑張って学習した結果を記事に残したいと思います。最近因果推論に関する書籍は増えているものの、因果探索の書籍って少ないですよね...やはりPearl派の因果推論よりも、Rubin派の因果推論の
ソフトウェアの見積もり - kawasima
ソフトウェアの工数見積もりは40年以上にわたって研究されてきた古いテーマで、入門書も実践書も数多い。だが現場で広く流布する「常識」の多くは、一次資料まで遡ると実証根拠が確認できない。確率分布が書ける前提で精度を磨いてきた見積もり研究は、確率分布が原理的に書けない領域から来る大幅超過には対応していない。見積もりが大幅に外れる事例の多くは、見積もり研究が前提としてきた範囲の外側で起きている。 ソフトウェア見積もりの手法はどこに分布しているか 見積もり手法は5系統に分かれる。それぞれの内部にも世代差や流派がある。 エキスパート判断系: 経験者の直感と類推で値を出す手法群。現場で最も多く使われており、Jørgensenの系統的レビューでは形式モデルと精度差が系統的に出ない比較対象として位置づけられる 直感見積もり（gut feel）: 単独の経験者が一人で値を出す。最古かつ最普及だが個人バイアスの
3つのAIに聞く、日本の法律改革ランキング比較｜深津 貴之 (fladdict)
AIに、「日本の法律のなかで、メリットよりデメリットが大きく、日本の生産性や経済を著しくそこなってるものランキング」をきいてみたもメモ。 GPT, Gemini, Claudeにそれぞれ質問して比較したもの。 中長期では、複数台の異なる由来の超AIの合議で、こういう政策提言がされていくのではないか？と思うので試しているもの。 こうやって、クロスチェックするとかなり面白い。あと数年もすると、各省庁はこういうリストを根拠に、政策を議論していくようになるのではないかなぁと思うので、先に試してみる。 以下はベタ書きなので、読みたい人だけ。最近の自分は、こういうふうにGPT、Gemini、Claudeでいろんなものの問題点の洗い出しをクロスチェックして楽しんでます。 GPT(5.5 Pro)の提案GPT 5.5 Proで回答。 第1位：紙・対面・目視・常駐・専任・FD指定などのアナログ規制群対象とな
Claude Code派だった僕がCodexに移る前に知りたかったこと
はじめに 最近、Claude Codeを使っている人がかなり増えてきましたよね。 僕も最初は、 「Claude Code便利やな」 「でもCodexも気になるな」 「OpenAI版のClaude Codeみたいな感じなんかな？」 くらいのノリでCodexを触り始めました。 ただ、実際に触ってみると、思っていたより別物でした。 もちろん、どちらもAIコーディングエージェントです。 ターミナルやアプリからコードを読ませたり、修正させたり、テストを走らせたりできます。 でも、Claude Codeの感覚のままCodexを触ると、地味にハマります。 僕が最初に引っかかったのは、モデル性能とか回答品質ではなく、 CLAUDE.md 相当はどこ？ .claude/settings.json は何に移せばいい？ permission mode と sandbox って何が違う？ subagent と s
「AIにできない仕事は残る」のは本当だけど、それはUber Eatsの配達員みたいな仕事になるかも｜けんすう
こんにちは！ 最近、YouTubeで質問を見ていると、「AIに残される仕事って、結局なんなんですか？」みたいなやつが相変わらず多いです。 まあ、どんどんと進化している上に生活とかに直結するので、一番気になりますよね、と。 んで、少し前までは、例えば「ラストワンマイルの作業とか、ウェットな現場対応とかじゃないですかね」と答えていたんですが、 最近、そうだとしても、さほどハッピーでもないかもしれない、と思い始めました。 というのも、 AIに残される仕事は、結局AIに呼び出される側の仕事になる 呼び出される側のモジュールは、安泰ではない その仕事は、Uber Eats 配達員みたいな仕事の形になっていく みたいな感じじゃないのかな、と思ったのです。 今日はこれを順番に書いていきます。 なお、以下の記事に大いに刺激を受けておりまして、マジでそうだなと思っているので、重複するところとかもあります。
【エンジニアの教養】なぜかエンジニア界隈で有名な◯◯の法則的なやつをまとめてみた - Qiita
まずは、ソフトウェア開発の現場で法則として扱われることが多いものです。 1-1. プロジェクトと組織の法則 $$ コンウェイの法則 ★★★★☆ $$ システムの構造は、それを作る組織のコミュニケーション構造に似る、という法則です。 たとえば、認証チーム、決済チーム、在庫チームがまったく会話しない組織では、その断絶がAPI境界や画面遷移にも出やすくなります。アーキテクチャの話に見えて、実は組織設計の話でもあります。マイクロサービス分割、チーム分割、責務境界の議論でよく登場します。 $$ ブルックスの法則 ★★★★☆ $$ 遅れているソフトウェア開発に人を追加すると、さらに遅れることがある、という法則です。 「人を増やすな」という単純な話ではありません。新しく入った人への説明、認識合わせ、レビュー、マージ、意思決定の調整が増えるため、遅延プロジェクトに後から人を入れても即効性がない、という話で
Chrome DevTools MCP が凄い。人類が「プログラムにやってほしかったこと」が簡単にできる時代がきた！！ - プログラマでありたい
Chrome DevTools MCP に最近触れていて、衝撃を受けています。 Chrome DevTools MCP は、Claude Code などの MCP クライアントから Chrome DevTools Protocol(CDP) を通してブラウザを操作する仕組みです。ざっくり言えば、「AI に、普段使っている Chrome をそのまま操作させるためのインタフェース」です。従来の Selenium や Puppeteer のように大量の操作コードを書くのではなく、「このボタンを押して」「CSV をダウンロードして」と自然言語で指示できるのが特徴です。 過去にクローラー本を書いてきた人間として言うと、人類が「プログラムにやってほしかったこと」がかなり自然に実現できる時代になった、という感覚があります。HTML 要素を 1 つずつ調べてセレクタを書く、という作業を延々やらなくて済みま
酒呑んでないと身体が軽くてやっぱ酒って呑まないほうがいいんだろうなと思うが心が魂が細胞が「こんなの”人生”じゃねえよ！」って叫ぶのが聞こえる
いしみ @ishimi1113 酒呑んでないと身体がめちゃくちゃ軽くてやっぱ酒って呑まないほうがいいんだろうなと思ったんですよ でも私の心が、魂が、細胞が「こんなの違う！こんなの”人生”じゃねえよ！」って叫ぶのが聞こえんのさ 2026-05-10 10:29:48
Claude Codeを"使いこなす"ための個人ルール設定 - 実際にやって効果が高かった設定
はじめに Claude Codeを使い始めて数ヶ月、便利だなと思いつつも「同じ指示を何度も書いてないか？」「無駄な前置きを毎回読まされてないか？」と感じる場面が増えてきました。 AIに作業を任せるのは便利ですが、AIを使うこと自体に発生するタイムロスに目を向けると、まだまだ効率化の余地があると気づきました。 この記事では、Claude Codeを触り始めたエンジニア向けに、私が実際にやってみて効果が高かった「個人ルールの設定」をまとめます。難しい設定はなく、ファイルに数行追記するだけで作業効率がはっきり変わるものを紹介します。 読み終わるころには、自分のCLAUDE.mdに何を書けば良いかのイメージが掴めるはずです。 基礎となる知識 CLAUDE.mdとは Claude Codeには、起動時に自動で読み込まれるCLAUDE.mdというファイルがあります。ここにルールを書いておくと、毎回プロ
要求を仕様に落とすテンプレートを作ってみた
はじめに：AI時代にこそ「要件定義」が最重要スキルになる 最近は生成AIの進化により、コードを書くこと自体のハードルは劇的に下がりました。「どう実装するか（How）」の多くをAIが担ってくれるようになった今、ソフトウェア開発において人間の役割は明確にシフトしています。 それは、「何を作るべきか（What）」「なぜ作るのか（Why）」を正確に定義し、チームやAIに迷いなく伝えることです。曖昧な指示からは、人間相手でもAI相手でも、期待したプロダクトは生まれません。 しかし現実には、要件定義や仕様書の作成は現場ごとにやり方がバラバラで、極めて属人的なスキルになりがちです。「もっと体系的に、誰もが迷わず要求を仕様に落とし込める『型』が欲しい」——そうした背景から、GWのお題として、頭の整理も兼ねて作成したのが本記事で紹介する「要求仕様書テンプレート」です。 なぜ要求仕様書が必要なのか 「要件はS
Agentic Graph RAG MCPのススメ — Graph RAGは「単発」ではなく「対話」になった
みなさまこんにちは！エアークローゼットでCTOをしている辻です。 これまでに DB Graph MCP、社内MCP群の全体像、Biz Graph、Sandbox MCP と、社内向けに作っているMCPサーバーを順に紹介してきました。 DB Graph は ORM 解析からのスキーマグラフ、Biz Graph は会議スライドからの施策抽出と Week ノード設計、Sandbox MCP はそもそもアプリ公開基盤 ── 目的も実装も全部違うのですが、自分でも書きながら気づいたのは、設計の根っこにある考え方は同じだということです。 今回はその根っこの話をします。Agentic Graph RAG ── 私たちが社内のいろんな領域でグラフを作るときに、繰り返し採用している設計フレームの話です。 「Graph RAG なら聞いたことある」「Microsoft の OSS でしょ？」と思った方、ちょっ
新人エンジニアこそ「個人開発」をやろう。完全無料で始めるCloudflareスタック入門 - Qiita
新生活が始まり、限られた時間の中でどう成長していくかは多くの新人エンジニアにとって共通のテーマではないでしょうか。 数ある学習法の中でも、インプットした知識を「実力」に変えるためのステップとして、今回おすすめするのが個人開発という選択肢です。 はじめに 新人エンジニアとして働き始めたとき、こんな悩みはありませんか？ 何を勉強すればいいのかわからない このままで成長できるのか不安 ポートフォリオを作りたいけど手が動かない 自分も同じように悩んでいた時期がありました。 体系的な知識を身につける手段として、資格学習はとても有効だと思います。 実際に自分もこれまでにいくつかのIT系資格を取得してきましたし、基礎を整理するうえでかなり役立ちました。 ただ一方で、それだけでは「実務で使えるスキル」として即戦力になったかというと、正直なところ疑問が残りました。 知識は増えているのに、「自分で作れる」とい
Anthropic、金融業界向けに10種のAIエージェントテンプレートを公開
米Anthropicは5月5日（現地時間）、金融サービス企業向けに10種類のAIエージェントテンプレートを公開した。これらのテンプレートは、プレゼンテーション資料の作成、与信メモの作成、KYCファイルの審査、財務諸表の監査などの業務を対象としている。 テンプレートの種類は、ピッチブック作成、ミーティング準備、決算レビュー、財務モデル構築、マーケットリサーチ、バリュエーションレビュー、総勘定元帳照合、月次決算、財務諸表監査、KYCスクリーニングの10種類で、投資銀行、資産運用会社、保険会社など金融サービス全般の専門家を対象としている。 これらは、Anthropicの金融サービスマーケットプレイスで公開されており、Claudeの有料プランのユーザーであれば利用できる。 導入方法は2通り。「Claude Cowork」または「Claude Code」のプラグインとして使う場合は、アナリストの既存
【保存版】教員向け｜知っておきたいおすすめウェブサイト25選｜高森崇史（ルート先生）
授業準備、教材作成、キャリア教育、プログラミング学習、国語や算数の補助教材、特別支援教育まで。教員にとって便利なウェブサイトは想像以上に多く、知っているかどうかで授業準備の質とスピードが大きく変わります。 今回は、授業や校務ですぐに使える「教員向けおすすめウェブサイト25選」をまとめました。気になったサイトはブックマークしておくと、忙しい朝や教材研究の途中ですぐに開けて便利です。 1．自在原稿用紙URL https://sscard.monokakitools.net/genko.html 内容 字数と行数を自由に設定して原稿用紙を生成できるサイトです。 学年や用途に合わせて「8字×10行」「20字×20行」など、必要な形式の原稿用紙を作成できます。視写、短作文、漢字練習、観察カードなど、用途を選ばず使えるのが魅力です。 2．原稿用紙エディタURL https://sundryst.com
AIが週報をつまらなくした。週報のフォーマットを大幅改訂しました｜山田裕一朗（CEO at Findy Inc.）
Findyでは数年前から全スタッフに週報を書いてもらっています。以前もnoteで書いたのですが、週報の効能は大きく2つあって、一つは経営陣が現場の解像度を持ち続けて意思決定レベルを上げること、もう一つはメンバー個人の振り返りと成長の機会を作ることです。 ただ、最近ちょっと困ったことが起きていて、週報を読むのが苦痛になっています。人によってですが、つまらなくなってきています。 なぜ週報はつまらなくなったのか正直に言うと、明らかにAIで生成されたと分かる週報が増えてきました。カレンダーの予定をそのまま拾ってきたり、NotionのメモやGitHubのイシューをまとめただけの内容になっていたりする週報が出てきていて、まず読むのが大変なくらい長い。そして何より、経営として本当に読みたいのはその人の考えや気づき、現場でしか拾えない一次情報なのに、それがすっぽり抜け落ちてしまっています。 AIが週次の業
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【特集】 コミュ障を自認する筆者が「Even G2」に頼った3つの理由
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