public String getSound(String animal) { if (animal == null) { System.out.println("Oops! A null animal?"); } else if (animal.equalsIgnoreCase("Dog")) { return "Bark"; } else if ( animal.equalsIgnoreCase("Cat")) { return "Meow"; } else if ( animal.equalsIgnoreCase("Bird")) { return "Tweet"; } return "Unknown"; } このコードを見て、「switch文を使うべきだ」と考える人もいるだろう。それはリファクタリングの一例といえる。しかし、そう判断するためには、「if」文と「switch」文の動作

2025年3月4日に開催されたFindyさん主催「LayerX 名村さんに聞く！2025年AIエージェント時代の可能性と実践」で発表した資料です。 この資料を読んで、強く関…

AIコーディング時代の到来 AIを使ったコーディングが話題になっていますね。私も個人のプロジェクトやデモで実験的に使っていますが、ちょっとしたアプリやツールなら、それこそ人間には不可能な速度で爆速で開発することができるようになり、その体験に驚き興奮しています。一方で「そんなに便利に思えない」とか「Cline(Roo Code)、Cursor、Windsurf、GitHub Copilot等たくさんAIによるコーディングサポートツールが出てきていて、どれを使えばよいのか分からない」という理由で、なかなか利用に踏み出せない人も多いのではないでしょうか？ 私が、ツールをいくつか試してみて感じたのは、それぞれのツールごとの使い勝手の違い、メリット・デメリットはありますが、開発の方向性としては共通していることです。それは、多くのツールがAIがCopilot（副操縦士）からPilot（操縦士）として振

元々はJebbrains製のIDE（Goland、Webstorm）を利用していたのですがCursorを使い始めて数ヶ月経ちます。 Cusorを使い始める前よりもだいぶ早く実装できるようになったと感じます。 Cursorベストプラクティス ・Claude Sonnet 3.7を使え ・Project Rules（.cursor/rules）を使え ・ビルド、lint、テストなどで高速にフィードバックさせろ ・1セッションあたりで依頼することはできるだけ少なくしろ ・よく使うコマンドやライブラリはチートシート作れ — 今別府すてぃお (@suthio_) March 3, 2025 このプラクティスはCursor Agentに限ったものではなく、ClineやDevinを利用する際に活きてくることが非常に多いです。 Claude Sonnet 3.7を使えClaude Sonnet 3.7で解

10/26 更新…「Youtubepartnerへのアクセスができません」というエラー、また、「APIキーが見つからない」エラーが出ていた問題について、修正を行いました。 今までで最もインパクトのあるGPTsが完成しました。 その名も、「GAS Interpreter」です。 このGPTは名前の通り、Code Interpreter のように Google Apps Script コードを生成し、その実行までを行います。 他者に使ってもらうものではなく、自分専用のプライベートGPTです。 人によっては、Code Interpreter よりも便利です。なぜかというと、インターネットアクセスができることに加えて、GAS の便利で豊富なライブラリやリソースが活用できるためです。 例を示します。 GAS Interpreter の可能性以下に示す、いくつかの業務フローの実例をGAS Interp

はじめに 社内で、具体的な業務ユースケースに即して実践的なプロンプトエンジニアリングをみんなで模索しまくる、みたいな勉強会のような企画を開催してみたところ、プロンプトエンジニアリングなんてもうわかりきったものだと思い込んでいましたが、意外と（やはり？）奥が深く、いろいろな学びが得られました。かいつまんで言うと以下のようなものです。 実践的なプロンプトを書くためのtips 一方通行的に、自然な流れで考えさせる。行ったり来たりさせない。 ステップを分けて、ステップごとにプロンプト自体を分けて一つずつ実行する。 決定論的な判断は、JSONやYAML形式で出力させ、計算可能なデータとして考えさせる。 Few Shotは実はそれほどこだわらなくてもいい。(どちらかと言えばステップ実行とかJSON/YAML思考のほうが効き、Few Shotはユースケースとプロンプトの組み合わせによってはよって効いたり

新しく発表になった、GoogleのAIサービスである「Notebook」を使っているんですが、 - 本のPDFをアップロードする - すると中身が全部左側に出てくる - AIに色々質問ができる - 答えに出てきた部分を左側で読める - 回答をピン留めするとメモとして保存できる。メモを自分で書くこともできる… pic.twitter.com/ogaUG4bYvB — けんすう (@kensuu) June 7, 2024 【AI用に物語思考のPDFを公開します】 AIを使って読書をするとめちゃくちゃに捗るよ、、という話をよくしているんですが「本のPDFがない」という人が多くて。 で、ちょっと試すのにPDFを用意するのって手間だよねえ、と思っているので、、… — けんすう2 (@kensuu) June 10, 2024 AIと対話しながら、自分だけの読書体験を実現する方法があります！ Kin

「DeNAはAIにオールインします」 2025年2月5日に開催したイベント「DeNA × AI Day || DeNA TechCon 2025」のオープニングでDeNA代表取締役会長 南場 智子（なんば ともこ）はそう高らかに謳い、「1999年に創業したDeNAの第2の創業、チャプター2が始まる」と表明しました。 日々目まぐるしく発展するAIと、DeNAはどう向き合っていくのか。 そしてAIが導く未来に対し「やはり起点は人間である」と語った真意とは。 南場の講演内容をノーカットでお届けします！ AIのパワーで“楽”を手に入れる皆さんこんにちは。ご視聴ありがとうございます。まず私からは、「DeNAがAIとどう向き合っていくのか」についてお話したいと思います。 まず、経営者としてAIをどう見るかなんですけれども、現実、確かなものとして、劇的な経営の効率化があります。いろんな会社が「こうやって

https://jbug.connpass.com/event/342193/ 「jbug広島#15 「ド。」～文書の運用について～」にて発表した資料です。

1. 『数字であそぼ。』絹田村子 著 2. 『数学ガール』結城浩 著 3. 『新体系・高校数学の教科書』芳沢光雄 著 4. 『美しい幾何学』、Eli Maor、Eugen Jost 著、高木隆司 監訳、稲葉芳成ほか 訳 5. 『数学で生命の謎を解く』 イアン・スチュアート 著、水谷淳 訳 1冊目は、『数字であそぼ。』のご紹介。数学の面白さと恐ろしさの両方を、爆笑しながらいっぺんに学べる。 ▲『数字であそぼ。』絹田村子 著、小学館 主人公は頭を抱えている横辺くん。天賦の才能を持っており、一度読んだだけで中身を完璧に覚えることができる。フォトグラフィックメモリーという能力で、写真記憶や映像記憶というやつだ。 教科書や参考書を完璧に覚えていられるから、テストはいつも100点満点で、天才とも神童とも呼ばれ、西の雄である吉田大学（絵面はどう見ても京都大学）に一発合格する。 そんな彼がなぜ頭を抱えてい

DevinとCursorを比較してみてわかった、マルチタスクエンジニアにはDevinこそが救世主である理由 はじめに こんにちは。Ubieでプロダクト開発エンジニア兼社内入稿システムのPOをしている、えんぴつと申します。 「完全自律型AIソフトウェアエンジニア」Devinと、次世代AIコードエディタCursor。どちらも大きく注目されていますが、「実際どう使い分けるの？」「スクラムや日常業務に組み込むには？」と悩む方も多いのではないでしょうか。 私自身の業務内容としては、 プロダクトの実装 Epicの立案やPBIの起票 レビュー対応・ドキュメント整備 採用関連やチーム外のステークホルダーとのアライン という感じで開発以外のタスクもなにかと抱えています。 まとまった時間を取りづらいため、Devinのようにスキマ時間を使って開発タスクを進められる仕組みは本当にありがたいです。一方、Cursor

解答略 @kaitou_ryaku 僕「ラズパイpicoでHTTPで画像データ受け取って、電子ペーパーで表示したい。データ取得部のコードくれ」 GPT-o1「ほいよ」 僕「まぁ一発では動か...動くやん...」 僕「電子ペーパーは7色しか使えん。誤差拡散法で減色したいんやがコードくれ」 GPT-o1「ほいよ」 僕「まぁ一発では動か...動くやん...」 2025-02-10 00:56:38 解答略 @kaitou_ryaku もうこれノーコード開発と言い切ってよいと思う。実際、僕が具体的にやったタスクを列挙すると * WiFiのSSIDとパスワードを調べる * 電子ペーパーで表示可能な7色のRGBを調べる * それらをGPT-o1が吐いたコードに書き込む * そのコードをラズパイpicoに書き込む というマジしょうもない作業に尽きる 2025-02-10 01:02:07

2022年11月の登場以降、革新的なAIとして一世を風靡しているChatGPT。まるで人間のような会話が可能な自動生成型AIは、人間の仕事を代替しうる存在として、大きな注目を浴びている。「ぜひ仕事に活かしてみたい」という読者も多いだろう。 一方で、どうすればこれを使いこなせるのか、わからないという方もいるはずだ。そこで今回は「ChatGPT、70点の回答を100点に育てあげるプロンプトマネジメント講座」と題し、日々の仕事に活かすために必要な知識や使い方を連載でお届けする。解説は、大手企業の新規事業創出をサポートするフィラメントの代表取締役の角勝（すみまさる）氏。角氏は、新規事業やそれに適した人材育成のためのアイデアを練るための相棒として、日常的にChatGPTを使用している。 今回は、「構造化プロンプト」を作成するコツを伝授する。構造化プロンプトとは、AIの思考に必要な情報を全部、適切に整

仕事や勉強がどうにもはかどらないと困ってしまう……。誰にでも、そんなときがありますよね。 「それなら、とりあえずToDoリストをつくればいいじゃない」なんて、何度も聞いたアドバイスでしょう。そんなの知ってるし、聞き飽きていると言いたくもなるはず。 でも、今回ご紹介するのは、ただのToDoリストではありません。朝のゴールデンタイムを利用して、項目別に分かれたToDoリストを作成するのです。項目別に分かれたToDoリストは、言うなれば思考を整理するためのリスト。そんなリストを時間帯を変えてつくるだけでも、まったく効果が違うのです。 なぜ項目別に分かれたToDoリストが思考整理リストになるのか、なぜ朝だと効果が違うのか、その理由と根拠、具体的なやり方を、筆者自身の実践例も交えながら丁寧に解説していきます。 「ToDoリスト＝思考整理リスト」であるワケ 「ToDoリストを朝に書く」のがいいワケ 朝

ChatGPTのdeep researchが凄過ぎる。OpenAIがこれまでいくつも新モデル・新サービスを出してきましたが、その中でも一番驚きの大きかったサービスとなりました。自分の中では。 なので数回にわたって、deep researchの使用例などをまとめていきたいと思います。 その2 すごい使用例をまとめたnoteは次のリンク 結局何ができるのdeep researchはdeep researchは、ChatGPTに追加された新機能。これは、インターネット上の複雑な調査タスクを複数ステップに分けて実行する高度なエージェント機能。人間が何時間もかけて行う調査を、数十分で完了させることができる。 https://openai.com/index/introducing-deep-research/ 上の公式の説明によると次のように説明されている。 以下のような集中的な知識作業を行う人々の

富士通は2025年2月4日、生成AI（人工知能）を使い、レガシーシステムのモダナイゼーション（近代化）を支援する「Fujitsu 資産分析・可視化サービス」の提供を開始したと発表した。 同サービスは、現行のレガシーシステムのアプリケーション構造や仕様を可視化する「資産分析・可視化サービス for アプリケーション資産」と、アプリケーション資産から設計書を生成する「設計書リバースサービス for アプリケーション資産」の2つで構成する。 後者の設計書リバースサービス for アプリケーション資産では、機械的にソースコードを1行ずつ解析してシステムの構造を解明する従来の分析手法に、同社の生成AI技術を組み合わせることで、人が理解しやすい設計書を生成できるという。流通業の顧客で活用したケースでは、人手による設計書作成に比べて約50％効率化できる見込みだ。富士通は2025年度内に同サービスを100

with 生成AIで営業生産性を倍増させる、LayerXの内製プロダクト Sales Portalの現在地 自己紹介株式会社LayerXでバクラク事業のプロダクトマネージャーをしているnumashiといいます。 もともとLayerXには法人営業（Field Sales）で入社し、プロダクトマネージャーに異動後、複数事業の立ち上げをやった後に今はVPoPとしてプロダクト組織全般を見ています。 この記事は誰向け？普段はプロダクトのことを書くのですが、今回は営業向けです。 あるいは、Marketing、Inside Sales、Field Sales、Customer Successなどのビジネス職向けに書きます。 あなたは今、普段の業務でAI活用していますか？Yes!と答える人もいれば、No!と答える人もいると思いますが、今の日本には、他の人と比べると、よくわからない、という答えが主流なのでは

こんにちは。LayerX AI・LLM事業部のエンジニア、Osukeです。普段は Ai Workforce のプロダクト開発に従事しています。 getaiworkforce.com 当事業部では、開発現場で役立つさまざまなAIツールを取り入れており、今回ご紹介するのはそのひとつ、Devin です。 Devinとは Devinは2024年12月に正式リリースされたエージェント型プロダクトで、GitHubやSlackなど、普段使い慣れたツールと連携して、まるでAIエンジニアがサポートしてくれるかのように開発タスクを自律的にこなします。 Slack上で指示を与えるだけで、Task PlanningからPR作成を実施してくれます。コードベース全体の整合性を考慮しながら作業を進めてくれるため、開発現場のコンテキストを想像以上に考慮しながらコード生成など行なってくれるのが特徴的です。 背景 私たちのプ

はじめまして。株式会社ナレッジセンスの門脇です。普段はエンジニア兼PMとして、「社内データに基づいて回答してくれる」チャットボットをエンタープライズ企業向けに提供しています（一応、200社以上に導入実績あり）。ここで開発しているチャットボットでは、LLMを活用しており、裏側ではプロンプトエンジニアリングをガッツリ行っています。本記事では、プロンプト技術向上のための知見を共有していきます。 はじめに この記事は何 この記事は、LLMから有益な回答を引き出すためのプロンプト技術についてまとめたものです。具体的には、OpenAI、Anthropic、Googleの各社が公開している「プロンプトガイド」（言語モデルから有益な回答を得るためのガイド）を比較し、その共通点を挙げ、解説をしています。 対象読者 生成AIを利用するユーザー 生成AIサービスに取り組むビジネスマン 生成AIサービスに取り組む

4.1. どちらを選ぶべきか？ Windsurf推し： 普段開発をあまりしない&VSCodeに慣れていない人 全ファイル解析でコンテキスト指定の手間を減らしたい 価格を抑えたい（Pro$15） Cursor推し： 自分を軸にしたプログラミング（Tab補完やチャット）を多く使う人 細々としたUXにこだわりがある人 既存のVSCode環境との親和性を重視 流行りのclineとの二刀流をしたいならば、Cursorになる 5. 導入時に気をつけたいポイント・注意点 5.1. 大きなファイルや行数制限 コミュニティ報告によると、1ファイルあたり数千行を超えるようなコードをまとめて変換しようとすると、処理が長引いたり、まれにタイムアウトが起きることがあるようです。大きなファイルは適宜分割して扱うのが無難です。 5.2. ターミナル統合の安定性 Wave 2でかなり改善されたものの、短時間で大量コマンド