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最近、頑張っても、どれだけ自分の時間をぶち込んでも成果が出ず辛い状態を過ごしていた。しかし、つい最近光が見えることになる事件があったので、そのことをシェアしてみたい 「何も成果がありませんでした」という辛さ　私は趣味で自分用 AI のアプリを書いていたことで、AI の仕事がメインタスクになったのだが、いろいろなことがあって、文字通り私のアウトカムはほとんどゼロだ。正直毎日寝る直前まで頑張っていて、土曜日は勉強か、遅れている場合は仕事に充てている。日曜にしてない理由は、それをやるとマジで壊れるから。自分のPRのレビューが帰ってきたら遅くても速攻で反応している。でも、まるで成果が無い。しかも何カ月も。本当に周りの私にチャンスを与えてくれたり期待してくれた人に本当に申し訳ない気分だ。では、私が AI の事を周りに比べてわかってないか？というとそうでもない。周りの人はクッソ優秀だが、この AI の

11月18日午後8時48分ごろから、Xをはじめとした各種Webサービスが利用しにくい状態になった。影響範囲が広いことから「インターネットが壊れた」との声も聞かれる。原因はCDN（コンテンツ・デリバリー・ネットワーク）と呼ばれるサービス「Cloudflare」での障害。耳慣れない言葉だが、普段使うWebサービスにおいてどのような役目を果たしているサービスなのか。 CDNとは、ユーザーがWebサイトにアクセスした際に発生する、Webサイト側の負荷を分散するための技術の一つ。通常、Webサイトへのアクセスは本体となるサーバが処理するが、複数の別サーバを配置することで処理を分散。Webページの表示速度などを向上する。常に大量のアクセスがあるECサイトやニュースサイトといったサービスでよく活用されているため、今回のような障害が起こった際には、さまざまなサービスにアクセスしにくい状態につながることもあ

NEW! 2025.11.18 働き方 メルカリ生成AI 生成AIの進化の波が押し寄せる中、「うちも導入しよう」と旗を掲げたはいいものの、実際に現場で使われず形骸化してしまうーーそんな課題に直面しているリーダーは少なくないだろう。既存の組織の在り方にフィットしなかったり、目的があいまいだったりと、AI活用が“スローガン止まり”になってしまうケースも多そうだ。 そんな中、「AI-Native Company」への組織変革を目指すメルカリに、ハヤカワ五味さんが生成AI推進担当としてジョインして1年強。先日Xでこんなポストをしているのを見かけた。 「生成AI×組織開発」について、直近でかなり具体的に考えをまとめているのでどこかで話したいなーと思っています。機会ください！ https://t.co/spP0JUixfR — ハヤカワ五味｜生成AI×組織開発 (@hayakawagomi) Sept

これからはじめるClaude Code入門 シンプルなTODOアプリを⁠⁠、Claude Codeを使って5分で作って30分で公開する 「Claude Code」は、CLI上で動くLLMによるAI開発支援ツールです。本連載は全4回を予定しています。これからClaude Codeを初めて触ってみる初級から中級のエンジニア向けに、概要と歴史的な背景の説明、料金プラン等の紹介、インストールとセットアップのやり方を解説し、最後にClaude Codeを使った新しい開発スタイルをハンズオンで体験します。なお本連載は2025年12月5日刊行予定の『Claude CodeによるAI駆動開発入門』から一部、抜粋・編集してお届けします。 第3回目は、Claude Codeにプロンプトを指示して、たったの5分でシンプルなTODOアプリケーションを作ってみます。その後、アプリケーションをGitHub Pages

本記事では、RAGの基本的な仕組みを理解するために、Pythonを使ってゼロからRAGを実装する手順をざっくり解説します。 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 この記事では、非エンジニアでも、手元のPCで「RAG」を動かせるというところまで解説したいと思います。 こんな感じでRAGを構築できます。入門から解説します 最近、非エンジニアでも、RAGに興味を持つ方が増えました。 ただ、一方で、RAGの「基本」についての記事は、だいぶ減っています。このままだと、「RAGに詳しい人だけが、さらに詳しくなっていく」という状態になってしまいます。 そこで今回は、入門者向けに、「やってみた」形式で、RAG技術のざっくり解説をしていきます。なるべく簡単に行きます↓ そもそもRAGとは？ RA

をAIに調べさせた 日本の二次創作文化と強い同一化：反AI感情の文化的背景 日本の二次創作（ファンアート）文化や「絵師」コミュニティには、AIへの嫌悪感が過激化しやすい土壌となる文化的・心理的背景があります。まず指摘できるのは、創作物への強い愛着と同一化です。漫画・アニメの創作コミュニティでは、自分の描いたキャラクターや画風を「我が子」のように大切に思う傾向が強く、他者に真似されたり無断利用されることに対して極めて敏感です 。この心理は、長年問題視されてきた無断転載・無断加工への嫌悪とも連続しています。元々、日本のイラスト界隈ではネット上で作品を無断転載されたり、他人の絵を加工される行為に強い拒否反応があり、著作権意識が高いクリエイターが多いことで知られます。生成AIは、インターネット上から膨大な画像を無差別にスクレイピングして学習する特性上、クリエイターにとっては「無断転載の塊」のよう

Dataset({ features: ['text', 'footnote', 'meta'], num_rows: 10246 }) Filtered dataset size: 10,246 entries トークナイザー 青空文庫のデータのみで学習を行うということもあり、語彙に偏りがあることが想定されます。 そこで既存のトークナイザーを使うより専用のものを使用した方が良いだろうと考え自作することにしました。SentencePiece で unigram を学習しています。 一般的なCPUですが10分ほどで作成が完了しました。 パラメーターについて model_type: unigram 互換のトークン列を維持しつつ日本語特有の語尾を細かく刻みたかったので unigram を選択。 vocab_size: 32,000 なら GPT-2 Small と同じスケールの埋め込み行列です。

企業から外部にデータが漏れるルートとして、これまでは「添付ファイル」「アップロード」「ファイル共有」などが危険視されてきましたが、最新の調査により「ウェブブラウザからコピー＆ペーストを介して流出する」という事例が最も多くなっていることがわかりました。 Why The Browser Has Become the Enterprise’s Most Overlooked Endpoint - LayerX https://layerxsecurity.com/blog/why-the-browser-has-become-the-enterprises-most-overlooked-endpoint/ Copy-paste now exceeds file transfer as top corporate data exfiltration vector | SC Media https

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 1: マジックワードの死と、科学的検証の夜明 巷で囁かれる「プロンプト・エンジニアリングの終わり」。 実際問題、AIの性能向上に伴い、小手先の作文技術の工夫をしなくても、安定して高品質な出力が得られるようになってきています。 しかしそれは、技術の”死”を意味していません。 プロンプト・エンジニアリングは、個人の感覚に頼った「作文技術」や「おまじない」の『詐欺師と有象無象が群がる胡散臭い時代』がようやく終わり、 より体系的で再現性のある「コンテクスト・エンジニアリング（情報環境の設計）」、 さらにAIの思考プロセス自体を設計する「コグニテ

AIに問いかけると、返事が返ってくる。このときAIは「意味」を理解しているのか？ ある人は、「それらしい回答を統計的にでっち上げているだけで、意味なんて分かっていない」という。またある人は、「統計的に近い意味を持つ言葉から生成しているから、意味を分かっていることと同じ振る舞いをしている」という。 この二人の間に横たわるのは、 「意味とは何か？」 という古くて新しい問いだ。これは単なるAI論ではなく、人がいかにして世界を理解しているかという、認知・言語・文化の根源的問題でもある。 この問題を正面から受け止め、どのような方向からアプローチすべきかを示した論文集が、『記号創発システム論』（谷口忠大編著、2024）だ。領域は、認知科学、AI、ロボティクス、言語学、現象学、意味論に及ぶ。 記号創発システムとは 一つ一つが広すぎ・デカすぎ・深すぎるため、「記号創発システム」というキーワードを羅針盤とす

はじめに 数年前、私は大きなプロジェクトに取り組んでいました。SREとして、メール配信システムの大規模な障害に直面していました。毎日数百万通のメールを処理するシステムが、突然、配信遅延を起こし始めました。遅延は徐々に悪化し、やがてメールが数時間も届かなくなりました。ユーザーからの問い合わせが殺到しました。経営層からのプレッシャーも増していきました。 いくら調べても原因が分かりません。データベースのクエリを最適化しました。キャッシュを増やしました。サーバーのスペックを上げました。でも、問題は解決しませんでした。設定を何度見直しても、どこがおかしいのか分かりません。 数日間、問題と向き合いました。さまざまな知識を集めました。組み合わせを試しました。でも、決定的な答えは見つかりませんでした。疲れて、その日は諦めて寝ることにしました。 ベッドに入って、目を閉じました。眠れませんでした。頭の中で、断

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? PMBOK®の8版が出ました。 https://www.pmi.org/standards/pmbok PMIの規定により内容の転記等はできないのですが、(chatGPT君に聞いたら目次もやめたほうがいいよと言われた) 大まかな変更点と概要のみ記載していきます。 3行で 第7版の「原則」と第6版の「プロセス」が合体した 第6版「5つのプロセス群」が「フォーカスエリア」として復活し、「40のプロセス」として帰ってきた。が内容は7版ベース 各プロセスのInput/Output,ツール,技法(=ITTOs)など実務的な「統合版」になった これ

米OpenAIのサム・アルトマンCEOは11月13日（現地時間）、「小さいながら嬉しい勝利」として、前日リリースした「ChatGPT-5.1」の「カスタム表示」で、「em-dash」を使わないよう指示できるようになったとXにポストした。 【訂正履歴：2025年11月17日午後4時　記事掲載当初、「エムダッシュ」を「日本語では**で表示している」と記載していましたが、誤りでした。（日本語の出力時にそれらしい箇所に**があることからの勘違いでした）。お詫びして訂正いたします】 em-dashは、ChatGPTが回答で頻繁に使う、補足説明や文意の転換を示す際に多用する長いダッシュ記号。Unicodeでは「U+2014」に相当する。

はじめに製造業でローカルLLMの導入が話題になっています。 「ChatGPTは便利だけど、機密情報を扱えない」 「社内にサーバーを置けば、安全に生成AIが使えるらしい」 「最近のローカルLLMは性能が高いと聞いた」 こういった期待を持って、ITベンダーに相談する。担当者は丁寧にヒアリングしてくれます。立派な提案書も届きます。そして見積もり。金額は300万円から1,500万円、期間は3ヶ月から半年。 数ヶ月経って契約が成立し、プロジェクトが進みます。要件定義、環境構築。そして2〜3ヶ月後、ようやく検証環境が完成します。 検討開始から半年が経過。ようやく現場の担当者が触ってみる。 「あれ、このUI、使いにくいな...」 「既存の業務フローに合わない」 「思ったより効果が出ない」 でも、既に300万円を払った後です。 問題は、ITベンダーのPoCが悪いわけではありません。問題は、「触る」のが遅す

sponsored 本格ダイビングウォッチとしての機能はさらに強化 これぞファーウェイ製スマートウォッチの最高峰！ 「HUAWEI WATCH Ultimate 2」レビュー sponsored 「Zoomtopia」会場でユーザーへインタビュー もはやビジネスの中枢。「ウェブ会議のZoom」から「AIのZoom」へ。 sponsored ネットワーク機器とデバイスを自動で可視化、インシデントや障害の原因調査も容易にする「FortiSwitchNMS（FSWNMS）」 工場内からサイバー攻撃発生、しかし攻撃元が見つからない！ ……どうやったら防げた？ sponsored 【チームワークマネジメント実践講座】イベント直前なのにチームはバラバラ！原因は”目的の共有不足”にあった sponsored FortiEDRはレガシーOSにも、ランサムウェアにも効果あり 古いOSを使い続けるのはやめるべ

はじめに 皆さんは、WEB 上で動作する AI Agent を活用していますか？ Local環境と完全に分離されているので、上手く活用できると非常に便利な反面、実装時の制約も存在します。 例えば、下記のような悩みを抱えている方も多いのではないでしょうか？ 実装前の計画を立てられず、思うようなアウトプットが得られない AIが提案する設計書の妥当性を判断しづらい ローカル環境との連携がスムーズにいかない Codex Cloudを上手く活用すると、これらの制約を回避しつつ開発を進めらます！ 同様の機能を持つDevinはかなり優れたツールで、上記の悩みも解決してくれますが、従量課金または$500/月のコストがかかるため、導入に躊躇される方も多いかもしれません。（もちろん、それを上回る価値はあります！） 一方、Codex CloudはChatGPTの有料サブスクリプションがあれば利用できるため、コス

ChatGPTには回答を自分好みにカスタムする機能（カスタム指示）があります。 この機能を使って｢何を参考に回答を作成したか？｣をより具体的に表示させるようにしたらいい感じだったので紹介します。 最初に｢回答をどう変えたのか｣から紹介すると、｢どの文章のどの文を参考に回答しているのか｣──出典だけでなく、参照した文章自体（原文, original_text）を表示させるようにしました。 ユーザー：Linnaeus の発音を教えて ChatGPT：英語では Linnaeus は /lɪˈneɪ.əs/（リネイアス）と発音する。 IPA（国際音声記号）：/lɪˈneɪ.əs/ カタカナ表記：リネイアス 原典： original_text: “Linnaeus pronunciation: /lɪˈneɪ.əs/.” source: Cambridge Dictionary – Linnaeus

NTTドコモは、グループの全従業員約5万人を対象とするテレワークのセキュリティ対策を見直した。テレワークにおける社内システムへのアクセス手段をVPN（仮想プライベートネットワーク）から、「ゼロトラスト」に基づくセキュリティ対策へと切り替えたのが、その骨子だ。ベンダーのゼットスケーラーが2025年11月11日に発表した。システム構築は、NTTドコモグループのシステムインテグレーターであるNTTドコモソリューションズ（旧NTTコムウェア）が担った。 “脱VPN”で「ゼロトラスト」を導入したNTTドコモグループ　その詳細とは VPNからの移行先としてNTTドコモグループは、ゼットスケーラーのリモートアクセスサービス「Zscaler Private Access」（ZPA）を導入。従業員がVPNを経由せずに、社内システムに安全に接続できる仕組みを構築した。ZPAは、社内システムへのアクセスをエンド

個人開発は楽しいですが、ゼロからすべて作ると週末だけではなかなか終わりません。 今回は、UI生成AI「v0」と「Claude Code」などを活用し、従来なら2日では終わらなかった開発を土日だけでリリースできた工程を紹介します。 このアプリの約9割はLLM（コーディングエージェント）による実装です。 人は仕様や品質ルールを考え、実装はAIに任せる――そんな進め方で短期間リリースを実現しました。 作ったのはこちら この記事では、使ったツールのセットアップから完成までの流れをまとめます。 また、コードやプロンプトの詳細より「どう進めて短期リリースしたか」という工程に絞って紹介してます。 作りたかったもの 一言で言えば、自分だけのおすすめ商品をまとめた比較サービスです。 日頃から「それの何が良いのか、買ってどうだったのか」を人に話すことがあり、その記録を Notion に溜めていたのですが、「公