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東京商工リサーチの調査で、ポスターやチラシなどを手掛ける「広告制作業」の倒産が急増していることが分かった。2025年度（2025年4月～2026年1月）は10カ月間で39件（前年同期比21.8％増）に達した。現在のペースが続けば、2016年度以降で最多だった2017年度の48件を上回る可能性がある。 【画像】「広告制作業」倒産　件数推移 販売不振が7割、構造不況の色濃く　原因別では、「販売不振」が27件（前年同期0件）と最多で、全体の約7割を占めた。このほか「既往のシワ寄せ」が7件（同2件）、「他社倒産の余波」が2件（同1件）だった。 9割が破産、小規模事業者の淘汰進む　形態別では「破産」が38件（前年同期比18.7％増）と全体の約9割を占めた。業績不振に陥った広告制作業者にとって再建のハードルは高く、事業継続を断念するケースが大半であることがうかがえる。 負債額別では「1億円未満」が36

アメリカとイスラエルによるイランへの攻撃に関連して、生成AIで作られた被害についての偽画像や、「イスラエルのネタニヤフ首相がドイツに逃亡した」といった偽情報などがSNSで多く拡散されています。注目を集…

はじめに チューリング株式会社 MLOpsチーム の @stu3dio_graph です。 チューリングでは毎日データ収集車両を走らせ，数万時間を超える大量の運転動画データを収集しています。しかしデータが増えるほど 「ほしいシーンが見つからない」問題が深刻化 していきました。日時や車両 ID でフィルタリングすることはできても，「交差点で歩行者が横断しているシーン」「道路工事を避けて車線変更するシーン」のように，映像の中身に基づいてシーンを探す手段がなかったのです。 運転動画を探すためのシステム このたび，NVIDIA が公開した映像-テキスト埋め込みモデル Cosmos-Embed1 と Databricks Vector Search を組み合わせ，約 54 万シーン[1] (約 2,000 時間分の走行データ) に対するセマンティック検索システムを構築しました。本記事ではその設計と実

AIで現実と遜色ない画像や動画を生成できるようになったため、「そのコンテンツは本物なのか」を見分けるのはこれまで以上に難しくなっています。こうしたコンテンツを見分けるAIサービスも存在するのですが、果たしてどれほど正確なのか、ニューヨーク・タイムズが12種類のAIサービスについて検証しています。 Can A.I. Detection Tools Really Spot Fake Images and Videos? - The New York Times https://www.nytimes.com/2026/02/25/technology/ai-detection-generated-photos-video.html ニューヨーク・タイムズが検証したのは以下12種類のAIサービスです。 ・AI or Not ・BrandWell ・ChatGPT ・Claude ・Copylea

AnthropicのClaudeがアメリカのApp Storeのダウンロード数ランキングでトップに躍り出たと報じられています。Anthropicはアメリカ国防総省と対立したことが報じられており、ユーザーがAnthropicの姿勢を支持した結果ではないかと推測されています。 Anthropic's Claude hits No. 1 on Apple's top free apps list https://www.cnbc.com/2026/02/28/anthropics-claude-apple-apps.html Claude hits #1 on the App Store as users rally behind Anthropic’s government standoff - 9to5Mac https://9to5mac.com/2026/03/01/claude-hit

「先輩、ちょっとうちの会社、ひどくないですか？」 「何？」 「評価が公平じゃないと思うんですよ。」 「具体的には？」 「例えば、昇進の条件です。シニアコンサルタントになるためには、Aランクの顧客を２社以上担当しなければならない、ってあります。」 「うん、何もおかしくないと思うけど。」 「でも、Aランクのお客さん自体、うちの部署では、４、５社しかないじゃないですか。普通に考えたら担当できないと思うんですけど。」 「担当させてもらえるように頑張りなよ。同期の滝川さんは、こないだアサインされたよ。」 「知ってます。なんで彼がアサインされたんですか？」 「優秀だからじゃない？」 「どういう基準で優秀だとみなされたのか、わからないんですよ。」 「評価基準のシートを見ればいいじゃない。」 「あの基準、抽象的でよくわからないんですよ。「１億円以上のプロジェクトをリーダーとして遂行できる能力がある」とか。

米NVIDIAや巨大IT（GAFAM）が牽引する生成AI市場が空前の活況を呈している。だが、この巨大なエコシステムの「急所」を握っているのは、実は日本の製造業だ。最新のAI半導体は、日本の微細加工技術や特殊な化学素材がなければ1ミリも製造できない。スマートフォン時代の買い叩かれる下請け構造から脱却し、したたかに価格決定権を握る「隠れた企業」たちは、いかにして高収益体質を築き上げたのか。 生成AIエコシステムの急所を握る日本の素材力 生成AIの急速な普及に伴い、米NVIDIAが設計するAI向け画像処理半導体（GPU）は世界的な供給不足に陥った。 しかし、増産の最大のボトルネックはGPUの設計そのものではなく、製造工程における「後工程」、すなわち最先端のパッケージング技術にある。台湾のTSMCなどが手がけるこの複雑な実装工程において、日本の素材メーカーが供給する部材は絶対的な存在となっている。

アメリカ国防総省とAnthropicの間で進められていた、2億ドル(約310億円)規模の機密システム向けAI契約交渉が2026年2月末に決裂しました。この交渉の破綻は、AI技術の軍事利用における倫理的境界線、特にアメリカ市民に対する監視や完全自律型兵器の運用を巡る深い対立が原因となっていますが、国防総省側は最後まで技術の無制限な使用を求めていたと報じられています。 Inside Anthropic’s Killer-Robot Dispute With the Pentagon - The Atlantic https://www.theatlantic.com/technology/2026/03/inside-anthropics-killer-robot-dispute-with-the-pentagon/686200/ How Talks Between Anthropic and

物語にガリガリ介入できるのが痛快パーティーメンバーに入れたインコのキャラがずっとやかましい例えばゲームのチュートリアルとなる、冒険者の酒場での一幕。 クエストの依頼を探すべく仲間たちとともにお店にやってきた、というシチュエーションなのだが、このように地の文と仲間たちとの会話に混じって「どうする？」と話を振られることがある。 ここが通常のゲームだったらあらかじめ用意された選択肢を選んだり……あるいは大昔のアドベンチャーゲームなら、「答え」を推理してそのキーワードを直接入力したりする。 が、ここが本作のキモ。物語がAIによって生成されることを活かして、「完全に自由に」プレイヤーの意思で好き勝手に振る舞うことができるのだ。 そんなわけでこの場では試しに、冒険者の酒場というより居酒屋のようなメニューを頼んでみることにする。 あるわけねーだろ冒険者の酒場にガツキムチがよ！！！！！！！ ガツキムチの例

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はじめに 皆様こんにちは、あかいけです。 以前、以下の記事でExcalidrawというツールをご紹介しました。 それからというものExcalidrawの手書き風のゆるい雰囲気が気に入って、 ブログの構成図やLTの資料などでちょこちょこExcalidrawで描くことがありました。 しかし時代は変わるものです。 最近MCPサーバーの活用が広がる中で、Excalidraw MCPなるものを発見してしまいました。 これを使えばClaude Codeに指示するだけで、あのキュートな構成図を生成できてしまうのです。 そんなわけで今回は、 Excalidraw MCPを使ってClaude Codeにキュートな構成図を書かせてみます。 Excalidraw MCPとは Excalidraw MCPは、MCP(Model Context Protocol)を通じてAIがExcalidrawを直接操作できるよ

🤣 b:id:pico-banana-app とは2025年9月下旬(Archive)から活動し始めたAIブクマカbot。 高頻度で増田の記事をいち早くブックマークするため、活動開始が9月下旬だったにもかかわらず 2025年増田ファーストブクマカランキング で2位にランクインした。 プロフィール ページには Amazonのほしいものリスト も公開されていて、増田では ちなみにpico-banana-appは女性 という記事も書かれた。 2026年1月20日にアカウントが消え(pico-banana-appが404 Not Foundになってる😭)、b:id:nguyen-oi に生まれ変わったと推測される。 pico-banana-appさんのプロフィール (Archive) pico-banana-appのブックマーク (Archive)[B!] pico-banana-appのブッ

はじめに AIコーディングアシスタントと開発していて、ある落とし穴に気づいた。 エラーが発生したとき、AIはエラーを「抑え込んで」処理を継続させる方向で対応する。 その対応に「冪等性の確保」という名前がつくと、正しい設計判断に見えてしまう。しかし実際には、真の問題を隠蔽していただけだった。 この記事では、Flutter アプリ開発で実際に体験した「冪等性の罠」を通じて、エラー対応の本質について考える。 冪等性とは 冪等性（idempotency）とは、ある操作を何度実行しても1回実行したときと同じ結果になる性質。 APIでいえば、同じリクエストを2回送っても1回送ったときと同じ結果になること。データベースでいえば、同じINSERTを2回実行しても重複レコードが作られないこと。 冪等性は分散システムやネットワーク通信において非常に重要な概念であり、リトライ処理やイベント駆動アーキテクチャの信

【ワシントン共同】米紙ウォールストリート・ジャーナルは1日までに、米軍がイランへの攻撃で新興企業アンソロピックが開発した対話型の生成人工知能（AI）「クロード」を利用していたと伝えた。同社は米国防総省が求めたAIの軍事利用拡大を拒否し、トランプ大統領が同社の技術を使用しないよう全ての連邦政府機関に指示したばかりだった。 クロードは米軍の機密システムで唯一利用されてきた生成AI。同紙によると、中東を管轄する米中央軍は情報の分析や標的の特定、戦闘のシミュレーションにクロードを活用していたという。

はじめに こんにちは、新規事業部フロントエンドブロックの池田です。普段はZOZOマッチのアプリ開発を担当しています。ZOZOマッチは、ファッションの好みからZOZO独自のAIが「好みの雰囲気」の相手を紹介するマッチングアプリです。開発にはFlutterを採用しています。 フロントエンドブロックは2024年に発足したチームです。発足間もないチームゆえに、開発を進める中でさまざまな課題に直面しました。本記事では、私たちが「課題をチーム全体で認識し、解決していける文化」を築くために取り組んできたことを紹介します。発足間もないチームでチームビルディングに悩んでいる方や、メンバー間の連携・知見共有に課題を感じている方、新規事業部の取り組みに興味のある方の参考になれば幸いです。 目次 はじめに 目次 背景・課題 取り組み KPTによる改善サイクル KPTから生まれた改善施策 進捗・困りごとの可視化 A

はじめに PdM業務フェーズごとのClaude Code活用マップ 1-2. 調査・発見 / 戦略・方向性 3. 要件定義・優先順位付け Agents: 仕様書作成・レビューパイプライン spec-author：仕様書の草稿作成 spec-critic：仕様書レビュー 仕様書ワークフロー：Agentsによる作成・レビューパイプライン パイプラインの設計意図 4. 設計・開発 5. 検証・テスト 6. リリース・ローンチ release-notes：リリースノートを作成する 7. リリース後・改善 reflect：セッションを振り返る カスタマイズと運用 私のClaude Code環境 Hooksの設定 よく使うコマンド おわりに 変わったこと できていないこと、やりたいこと 変わらないこと、その先にある課題 はじめに enechainでPdMを担当しているBuchiです。2025年9月に入

米AmazonのAmazon Web Services（AWS）の稼働状況を報告する「AWS Health Dashboard」によると、3月1日午前4時30分（太平洋標準時）、アラブ首長国連邦（UAE）のドバイにある中東リージョン（ME-CENTRAL-1）のアベイラビリティゾーン（mec1-az2）が「データセンターに衝突した物体の影響を受け、火花と火災が発生」し、複数のサービスで深刻な障害が及んでいる。 衝突した物体の正体など、詳細は明らかになっていない。だが、このリージョン上でフロントエンド開発者向けのクラウドプラットフォームを展開する米Vercelのギレルモ・ラウフCEOは同日、X上で「AWSアベイラビリティゾーンmec1-az2が💥爆破された」と投稿した。 米国はイスラエルと共同で2月28日にイランへの攻撃を開始した。これに対し、イラン国防省は同日、UAE全域に向けてミサイル