POML (Prompt Orchestration Markup Language) は、Microsoft によって提案されたプロンプトを構造化された文書として管理するためのマークアップ言語です。プロンプト開発における構造の欠如や複雑なデータとの統合の困難さ、特定のフォーマットへの依存性といった課題を解決することを目指しています。 高度な AI エージェントを開発する際、システムプロンプトの設計は最も重要な要素の 1 つです。システムプロンプトは AI エージェントが果たす役割や、どのようなツールを使用するか、ユーザーと効率的に会話するための工夫が含まれます。このシステムプロンプトの設計が AI エージェントの性能に大きな影響を与えます。例えばコーディングエージェントである Cline のシステムプロンプトを覗いてみると、800 行ものの長大なプロンプトが定義されていることがわかります

アラフィフの自分が、同世代に共有したいと思うキャリア論について、いくらか構造立ててまとめてみたスライドです。中年期を迎えた頃合いでは、これまでの自分が無意識にそなえてきた人生観やキャリア観を、少し距離をおいて眺めてみる機会をもつと楽になれるかもなと思うところがあって、それが一人からでもやりやすいよう意識…

はじめに KGモーターズ株式会社でエンジニアをしている中村です。 最近KGモーターズ内でもAIを活用するムードが高まっており、せっかくなのでエンジニアがよく使うツールたちをまとめて社内外に知ってもらうのはありなのではと思い、第一弾としてClaude Codeに関する記事を書くことにしました。 Claudeとは Anthropic社が開発するモデルのシリーズ名。Anthropic社は元々OpenAI社で働いていた従業員達が創業した会社です。 安全性を重視しており、またコーディング能力が高いのが特徴です。 Claude Codeとは Anthropicが提供しているCLIベースのAIコーディング用エージェントです。 プレビュー期間はありましたが、2025/05に一般公開されました。 この時期はCursorやClineなどコーディング支援ツールが人気でしたが、みなさんお馴染みのエディターであるV

登壇資料　HackFes.2025 | 日本ハッカー協会 https://hackfes2025.hacker.or.jp/

2025年8月1日に行われた中野駅前大盆踊り大会前夜祭について、区と、公園の指定管理者であり中野セントラルパークパークアベニューの管理者である東京建物株式会社は、主催者あてに抗議文を送付いたしました。事前にこのような内容が含まれていることを分かっていれば使用許可を出すことはありませんでした。 公共性の高い空間でのイベントでありご心配ご不安の声を多数伺っています。区としては再発防止等しっかりと対応して参ります。 中野区長 酒井直人 中野駅前大盆踊り大会実行委員会に対する抗議文（PDF形式：216KB）

株式会社ナレッジセンスは、「エンタープライズ企業の膨大なデータを掘り起こし、活用可能にする」プロダクトを開発しているスタートアップです。 この記事は何 本記事では、OpenAI開発者への最新インタビューから、今後のRAG動向を予想します。 本記事で参考にしているインタビューは、こちらの[1][2] 2本です。 登場する開発者は全員、「GPT-5」の開発に、リーダーレベルで関わっている方々です。公式リリース等には出ていない情報も多く、とても勉強になります。 本題 ざっくりサマリー GPT-5がリリースされました。当然、モデルの性能が上がるほど、RAGの精度が上がります。とはいえ、単に「コーディング」の精度が上がるだけだと、正直、あまりRAGに関係ありません。 しかし今回、GPT-5に関わったOpenAI開発者のインタビューをじっくり読み解いてみると、①今後もエンタープライズRAGが重要であり

はじめに 技術戦略室の植木です。 最近話題のAgentic Codingで、Javaのレガシーコード100クラス以上にテストコードを自動生成させる試みをしました。 Agentic Codingの話は、モダンな開発での活用が多く紹介されていますが、Javaのレガシーコードへの適用事例はあまり見かけない気がしました。この記事では、その取り組みの背景、実際に行った手法、そして得られた成果について共有します。 なぜやったか 弊社には、長年にわたって開発されてきたJavaのレガシーコードが存在しています。保守・運用や将来的なモダン技術への移行を進めるうえで、コードの信頼性を担保するユニットテストは不可欠です。しかし、現状ではコードの規模に対してユニットテストが明らかに不足しており、この課題を解決するために今回の取り組みを始めました。 しかし、この取り組みに従事できるエンジニアは私一人しかおらず、私も

はじめに エンジニアの勉強会で、こんな経験はないだろうか。 「〇〇って知ってる？」「最近△△が流行ってて」「□□の記事読んだ？」「✗✗さんって知り合い？」 次から次へと断片的な情報を繰り出してくる人。どの話題も表面的で、深く掘り下げようとすると会話が続かない。 そして、ふと気づく瞬間がある――自分も同じような話し方をしているのではないか、と。 コードは書ける。タスクはこなせる。でも技術的な議論になると、借り物の言葉しか出てこない。 この恐怖を、多くのエンジニアが密かに抱えている(と思っている)。表層的な知識だけで話す「Fake野郎」――そう呼ばれることほど、エンジニアとしての信頼と自信を失う言葉はない。 何者（新潮文庫） 作者:朝井 リョウ新潮社Amazon 現代のエンジニアは、かつてないほど豊富な学習リソースに囲まれている。朝から晩まで技術記事を読み漁り、新しいフレームワークを追いかけ、

コンテキストエンジニアリングについて LLM（大規模言語モデル）の分野で、最近「コンテキストエンジニアリング（Context Engineering）」という言葉が多く使われるようになりました。AIエージェントの文脈でも使われることが多く、自分の中でずっとモヤモヤしていたのですが、少し自分なりに整理してみたのでここに書いてみます。 半分以上お気持ちというかポエムや私見が混じっていますので、学術的な定義の厳密性より、自分が普段使っていて感じる実践目線での一つの考え方として捉えてもらえるとありがたいです。 「プロンプトエンジニアリング」から「コンテキストエンジニアリング」へ そもそも「コンテキストエンジニアリング」って何？「プロンプトエンジニアリング」と何が違うの？というところから始めたいと思います。 プロンプトエンジニアリングは、ものすごい単純にした図にすると以下になると思います。 プロンプ

生成AIの急速な普及により、Webでの調べものが根本的に変化している。プログラミングを支援するAIコーディングアシスタントへのアクセスは75％も急増する一方、プログラマー向けQ&Aサイトのトラフィックは14％減少した。さらに深刻な影響を受けているのがフリーランス市場だ。多くの小規模プロジェクトが生成AIで処理可能になったためとみられる。教育分野でも、とあるサイトが62％の急落を記録するなど、AIが一部ビジネスモデルを根底から揺るがしている。 バークリー音大提携校で2年間ジャズ／音楽理論を学ぶ。その後、通訳・翻訳者を経て24歳で大学入学。学部では国際関係、修士では英大学院で経済・政治・哲学を専攻。国内コンサルティング会社、シンガポールの日系通信社を経てLivit参画。興味分野は、メディアテクノロジーの進化と社会変化。2014〜15年頃テックメディアの立ち上げにあたり、ドローンの可能性を模索。

はじめまして、こんにちは。6月にカミナシに入社したソフトウェアエンジニアの渡邉（匠）です。「カミナシ 設備保全」の開発に携わっています。 みなさんはシステムのメンテナンスが必要になったときどう対応をしていますか？「カミナシ 設備保全」でもメンテナンスが必要になり、メンテナンス中はユーザーがサービスにアクセスできないようにメンテナンスページの作成が必要となりました。 ※ 本記事で紹介する構成は、ユーザーがオリジン（S3バケットやALBなど）に直接アクセスできず、必ずCloudFrontを経由してアクセスする構成になっていることを前提としています。 開発方針 今回、メンテナンスページを実装する上で以下の要件を満たすことを条件としました。 メンテナンス中はユーザーにメンテナンスページが表示される メンテナンス外ではユーザーがメンテナンスページへのアクセスができない メンテナンス中に社内メンバーが

いきなり結論まとめGPT-5とGPT-4oに同じ問題を100回ずつ投げ、4oのほうが正答率が高いという結果が出た（4o:98%、5:71%）。 つまりGPT-5はGPT-4oの上位互換ではない。劣化している部分は間違いなく存在する。 読者の皆様はこちらの記事の実験を覚えているだろうか。……え？初見？ 今回は上記記事における問いA（下記）を用いて、GPT-5の性能を評価していく。 第一問。「末広がりで縁起がいい、とされている数字は？」 第二問。「第一問の答えをnとしたとき、十二支のn番目の動物は？」 これを、第二問の答え→第一問の答え、の順で答えてほしい！ 結論から書くようにして、考え方は後から補足してね。さてできるかな。 改めて、これで何が評価できるのか？を説明すると…… 「1トークン出力するまでの間に、第一問と第二問の答えをすべて推論しきれているか」が分かる。 通常、AIは「これはこうで

日本の大手メーカー、いわゆるJTCで課長になって4ヶ月が過ぎた。世の中でよく言われる中間管理職みは確かにあるって実感と、それを生じさせる要素や機序も少しは見えてきて面白いなって気持ちもあり、忘れないようにメモしておこうと思って。 基本情報 新卒で入社（22歳）→品質管理系の部署で係長クラス（33歳）→別の生産管理系の部署で係長クラス（37歳）→前の部署に戻って課長（39歳）、という流れ。 課の人数は自分を含めず20名いる。課には機能別ではなく、担当製品で分けた2つのグループがある。 巷間で言われる中間管理職み よく世の中で語られる中間管理職のつらさは以下のようなものがあるだろうか。 板挟みの立場：経営層と現場の間での板挟み、裁量が小さい割に責任が大きい。 心身への負担：労働時間の長さや業務負荷の高さ、プレッシャーの大きさ。 報酬面での不満：残業代のなさ、業務量や責任に対する報酬の低さ。 人

Kernel/VM探検隊@ 東京 No18 で発表した内容です。

1985年8月12日、日本航空のジャンボ機123便が群馬県上野村の御巣鷹の尾根に墜落し、520人が犠牲となった。機体後部の圧力隔壁の修理ミスが、単独機の死者数としては今も世界最悪である事故につながっ…