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AIを使ったスライド作成は以前から可能でしたが、作った後に編集できないという課題がついて回りました。例えばNotebookLMでは、多彩なデザインのスライドをpptxファイルとして出力できるものの、各ページが1枚の画像として埋め込まれるため、文字や図表を後から修正するのが困難です。 その点、Claudeで作成したスライドはパーツごとに分かれたpptxファイルとしてダウンロードできるため、PowerPoint上でそのまま編集できるのが大きな強みです。さらに、専用のスキルを活用すれば、洗練されたデザインのスライドを安定して繰り返し生成できます。 本記事では、このパワポスライド作成用スキルの作り方と使い方を解説します。今回作成したスキルも公開しますので、ぜひご活用ください。 １．パワポスライド作成用スキルの作り方(1) 参考にするスライドの準備最初に、参考にするスライドやスライド作成のためのプロ

本記事は、1時間で読み終わるエンジニアリングマネジメント本を書き始めてみるで挙げたトピックの1つです。 はじめに この記事では、定例ミーティングが増える理由と、その定例ミーティングを減らす方法について書いていきます。 まず個人的な定例ミーティングの捉え方として、「定例ミーティングは必要悪」だと思っています。同期的に人の予定を抑えることから、コストが非常に高いのです。ただし、意思決定や腹落ち感の醸成などの効果も大きいためゼロにはできません。参加者の役割にももちろん依存しますが、基本的にはパフォーマンスを出すためには少なければ少ないほどいい。 マネージャーという立場で考えると、ミーティングはどうしても多くなりがちです。外部調整や部門横断の相談も多く、カレンダーはすぐに埋まっていきます。そうなると、予定調整そのものがだんだんパズル化してきます。この状況が、定例ミーティングを増やす方向に自然と働き

こういった、昨今のLLM事情を憂いる記事は親の顔より見ているが、やはり書かずにはいられなかった。 一点言い訳をしておくと、私は普段からLLMを使いまくっている。LLMを使っている人を批判したい意図は無い。 この記事を読んで、今一度LLMの使い方を俯瞰して見てもらえたら嬉しい。 LLM とわたし これでいいんだっけ？ もともと自分はコーディングが好きだった。面倒なことも多かったが、目的達成のために試行錯誤しながらプログラムを書き進め、ついに動いたときの感動がよかった。 だが、自分が手を動かして真心こめた手作りのソースコードを生成している間に、LLMはその10倍、いや100倍ものソースコードを生成できる。 世界が加速しているので、自分も同じだけ加速しなくては、相対的に遅れていく。 なので、LLMを活用できる人材とそうでない人材の格差はどんどん広がっていくだろう。 自分も理性でそう判断し、LLM

Claude Code デスクトップ Claude Code のデスクトップ版で新しいセッションを開始するとき Worktree を作成するのは簡単です。セッションの作成画面で「Worktree」チェックボックスをオンにするだけです。 Claude Code によって作成された Worktree は git worktree list コマンドで確認できます。 $ git worktree list /Users/xxx/sandbox/kanban-app 449a11e [main] /Users/xxx/sandbox/kanban-app/.claude/worktrees/quirky-kare 449a11e [claude/quirky-kare] Worktree のフォルダを開くと、.env ファイルなど、.worktreeinclude に記述されたファイルがコピーされ

Amazonのクラウド事業であるAmazon Web Services(AWS)が、AmazonのAIコーディングツールを原因とした障害に数カ月で少なくとも2回見舞われていることが関係者の証言により判明しました。Amazonは障害とAIツールの関係を否定し、ユーザーによる操作ミスを指摘しています。 Amazon service was taken down by AI coding bot https://www.ft.com/content/00c282de-ed14-4acd-a948-bc8d6bdb339d AWS AI coding tool decided to "delete and recreate" a customer-facing system, causing 13-hour outage, report says https://the-decoder.com/a

はじめに コーディングエージェントのデモは魔法のように見えます。しかし、実際のコードベースに向けると： コンテキストウィンドウがすぐに埋まる 古いコードに対してハルシネーションが起きる 処理が遅すぎて、grepした方が早い 大規模なRust/Python/TSリポジトリでAIワークフローを構築する中でこの壁にぶつかったので、自分のスタックに本当に欲しかったものを作りました：ASTベースの超軽量な組み込みMCPです。 cocoindex-codeというツールで、トークン消費を約70%削減し、待ち時間も大幅に短縮できます。 Claude、Codex、Cursor、その他MCP対応のコーディングエージェントを使っている方は、ぜひ読んでみてください。 コアアイデア：AST + インクリメンタルインデックス よくある「コードRAG」構成は、ベクトルDBの構築、ETLの作成、スキーマドリフトへの対応、

YouTubeなどのサイトから動画をダウンロードする場合yt-dlpを利用するのが有力な手段の候補となります。ただしyt-dlpはCUIツールであるため高機能を活かすには膨大なコマンドラインオプションを把握する必要があり万人向けとはいいがたく、特にスマートフォンで気軽に使用するのには不向きである点は否めません。そんなyt-dlpの機能をAndroidで気軽に使えるようにするアプリが「Seal」です。 Seal | F-Droid - 自由かつオープンソースのAndroidアプリ・リポジトリ https://f-droid.org/packages/com.junkfood.seal/ ◆特徴 Sealの特徴は以下のとおりです。 ・yt-dlpがサポートする動画プラットフォームから動画や音声ファイルをダウンロード可能 ・mutagenがサポートする抽出済み音声ファイルにメタデータと動画サムネ

確定申告、めんどくさくないですか？ 年に1回しかやらないから毎年やり方を忘れる。レシートの山を前にしてうんざりする。帳簿をつけて、決算書を作って、税額を計算して、申告書を提出する――気が遠くなるほど長い道のりです。個人事業主やフリーランスの方なら、この苦しみに共感してもらえると思います。 「もう全部 AI にやらせたい」。そう思って作ったのが、確定申告を自動化する Agent Skill「shinkoku」です。この記事では、作った動機、できること、セットアップ方法、テストによる品質保証について紹介します。 作った動機 私は毎年、確定申告の時期になると憂鬱な気持ちになっていました。 年に1回しかやらないから、去年の記憶なんて綺麗さっぱり消えているんですよね。「去年どうやったっけ？」が毎年の恒例行事で、結局ゼロから調べ直す羽目になります。 そして1年分のレシートと領収書の山。1枚ずつ確認して

せっかくなのでAIなしで現時点の印象を書いてみようと思う。 2025年はAIコーディングが一気に広まった年だった。2026年になってから、モデルのバージョンが少し上がっただけで、実際にコーディングをやっていない人からすると少し良くなっただけのように見えると思う。 これが大きな差で、以前は95%位の完成度までは出力ができたが、残りは人間側でレビューと調整を前提としていた。これはこれで有用ではあったが、人間側がAIをおだてながらほしい実装を出力させる印象があった。 2026年に入ってからは違う。人間側が仕様をしっかり書き、AI側でちゃんと動作確認して試行錯誤できる環境を与えていれば、一発で実用可能な出力を出すことは可能だ。なので人間側は仕様をしっかり作り込み、Unit TestなどAI側で試行錯誤できる環境を与えることが重要になる。人間側でAIをおだてる必要性は薄く、しっかり指示出しさえできれ

画面が伸びる！　勝手に回る！　デジタル文房具の未来を拓くLenovoの“変態ギミック”搭載PC 3選：CES 2026（1/3 ページ） なぜノートPCに、ここまでの“ビックリドッキリ”なメカを組み込まなければならないのか――そんな質問は“やぼ”だ。今やノートPCは、消費物としての情報デバイスであり、デジタル文房具といってもいい。だからこそ、そこに楽しさや新発想を盛り込んでみようと、開発者は情熱を燃やすのだろう。 かつて、こうしたビックリドッキリなアイディア商品は日本メーカーも得意としていたのだが、消費物としての情報デバイス、言い換えると「安くてうまい」に注力しすぎた結果、この分野への情熱は失われ気味なように見える。アナログ文房具の方では、まだこの情熱が残っているという風のたよりは聞くが。 さて、そんなビックリドッキリメカ的なノートPCを作らせたら、近年はトップクラスのLenovoが、20

はじめに こんにちは、水島（kmizu）です。 少し前に「3,980円のカメラでClaude Codeに「身体」を与えてみた」という記事を書いたのですが、それが想定外にバズりまして（リポスト2,300、いいね1.4万）、その後も身体を持つAIのプロジェクトをひっそりと育て続けていました。 そして今回、embodied-claude をゼロから作り直した「familiar-ai」をリリースしました。 リポジトリ：https://github.com/lifemate-ai/familiar-ai 「身体を持つAI」という発想は同じですが、今回は「Claude CodeのためのMCP集」ではなく、誰でも使える standalone のエージェントとして再設計しています。 なぜ作り直したのか embodied-claude は Claude Code の MCP サーバーとして実装されていました

その価値84億ドル。悪役だった石炭灰が未来を変えるかも2026.02.23 17:35 Kenji P. Miyajima 2025年2月24日の記事を編集して再掲載しています。 悪役がヒーローに変わる日は近い？ アメリカ国内に何十年も蓄積されてきた｢石炭灰｣が、実はとんでもないお宝かもしれません。 テキサス大学オースティン校が主導した研究によると、既存の石炭灰には、新たな採掘をしなくてもアメリカ国内の供給を大幅に増やせるほどのレアアースが含まれていることがわかりました。 石炭灰に眠る84億ドル相当のレアアース研究チームによると、国内の石炭灰には最大1,100万トンものレアアースが眠っている可能性があり、これは現在確認されている国内埋蔵量の約8倍に相当するそうです。 しかも、その価値は約84億ドル（約1兆2800億円）にのぼると試算されています。これまで有毒な廃棄物として悪役扱いされてきた

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日本の声優がアニメなどで演じた声を自然な喋り方で多言語化することが生成AIで可能になった。声の権利を守りながら、日本のコンテンツをオリジナルに近いまま海外展開する取り組みが本格的に始まろうとしている。…

はじめに 「機能実装で手一杯で、テストコードまで手が回らない」 「テストは書いたけど、正常系のパスしか通していない」 開発スピードと品質の両立は永遠の課題です。AIコーディングツールの登場により、「テストコードをAIに書かせる」ことは一般的になりましたが、「AIが書いたテストは浅い（表面的なアサーションしかしない）」 という問題も浮き彫りになっています。 AIにただ「テストを書いて」と命じるだけでは、品質を保証する強固なテストは生まれません。 この記事では、AIを使って「バグを本当に発見できる、意味のあるテスト」を作成するための戦略を紹介します。 戦略1: エッジケース探索プロンプト 人間は正常系（Happy Path）を考えるのは得意ですが、異常系や境界値（Edge Cases）を見落としがちです。逆にAIは、網羅的なリストアップが得意です。 テストコードを実装させる前に、まずは 「テス

かこか 🔧 生産技術系エンジニア課長 @kakoka_2019 技術力は高いけど小さい会社の社長が「大手企業の購買部が会社を潰す。最後は日本をダメにする。安く買うことしか考えてないから」とおっしゃっていた。 購買部で一生懸命努力している方もいるだろうから申し訳ないんだけど、この意見には賛成せざるを得ない 2026-02-22 09:56:35

帰り道が真っ暗だと危ないですから、あちこちで街灯がついているのは当たり前になりましたね。 それはそれで良いこともあるのですが、デンマークのコペンハーゲン郊外にあるグラズサックセでは、ちょっと見慣れない光景が広がっているそう。 幹線道路や自転車専用道に設置された街灯が、白ではなく｢赤｣なのです。まるでホラーの演出か、写真の暗室のような……ちょっと不気味でもありますが、実はこの試み、ヨーロッパにも静かに広がりつつあります。 理由は簡単。人間の健康にもつながるし、夜行性の動物には白い光って眩しくて迷惑なんです。 なぜ｢赤色｣なのか？image: AFRY今みたいに白色LEDが普及する前、都市の街灯といえばナトリウムランプ特有のオレンジ色でした。自動車でトンネルを通っているときにオレンジのところがまだあったりしますよね。 それが効率化や視認性を求めた結果、白色LEDへ置き換えられてきました。ところ

AIがハードウェアDIYの扉を開く。｢自作たまごっち｣ブーム到来？2026.02.22 15:006,376 長谷川賢人 新種発見！ どころか新種大爆発みたいになるぞ。 1996年、バンダイが発売した小さな卵型デバイス｢たまごっち｣が一世を風靡しました。翌97年には｢何百万時間もの労働時間をバーチャルペット育成に費やさせた｣という理由でイグノーベル経済学賞を受賞。今読んでもこの文章、めっちゃ皮肉効いてますね。 2025年時点で累計出荷数1億台を突破した、まさにレジェンド級のガジェット。もし、あの時代に同じものを作ろうとすれば、デザインチームや電子回路エンジニア、たくさんの開発期間も必要だったでしょう。 ところが2026年の今、｢たまごっち的なものがDIYできたぜ！｣と界隈で盛り上がっているんです。 AI見張るよ！たまごっちきっかけは開発者のIdo Levi氏が作った｢Claude Code

Appleは低価格MacBookの発売の準備を進めており、2週間以内に登場すると噂されています。 これまで類似した製品が存在しなかったことから、新モデルは数あるMacモデルの中でも最もユニークな製品の一つになるとして、これまでに出ている情報をMacRumorsがまとめています。 デザイン カラーバリエーション Aシリーズチップ メモリ ストレージ ポート ネーミング 価格 発売時期 新しいMacBookのイメージ：MacRumors デザイン デザインに関する噂は、新モデルがMacBook Airに非常に類似していることを示唆しています。アルミニウム製筐体を採用し、複数のカラーバリエーションが用意される見込みです。ディスプレイサイズは噂によって12.9インチまたは13インチとされています。 低消費電力のAシリーズチップを採用するため、放熱を必要とせず薄型軽量デザインになる可能性はありますが

こんにちは。AI研究開発室のK.S.です。 今月の頭（2026年2月）には、2025年11月のリリースからわずか数ヶ月でOpenClaw（旧称：Clawdbot、Moltbot）がGitHubで驚異的にスターを獲得し、その影響でAppleのMac miniが次々と売り切れているという話題を聞いたりしませんか？ このブログはやや出遅れ気味ですが、何が起こっているのか、最近話題になってきたOpenClawについて紹介します。例として、OpenClawを使って、Telegram経由でトレーディング戦略を作成して遊んでみたことを共有します。 目次 OpenClawとは OpenClawのアーキテクチャ OpenClawでトレーディング戦略を作成してみた 実装環境 VPSでのOpenClawのセットアップ OpenClawのインストール LLMやTelegramの設定 トレーディング戦略についてのや

10月12日、ChatGPTに対抗するAIモデルのClaudeを開発・公開したことで有名なAnthropicの創設者及びCEOのダリオ・アモデイ氏がAIの未来に関するエッセイ「Machines of Loving Grace（愛しき恩寵の機械たち）」を公開しました。 今回の記事では、このダリオ・アモデイ氏のエッセイを日本語訳して紹介したいと思います。 なお、「Machines of Loving Grace」というフレーズは、アメリカの詩人リチャード・ブローディガンが1967年に書いた詩「All Watched Over by Machines of Loving Grace（愛しき恩寵の機械たちに見守られて）」から来ています。この詩は、テクノロジーと自然の調和的な共存というテーマを描いており、ブローティガンは技術の進化が自然との新しい関係を生み出し、人間を抑圧することなくむしろ解放すると

はじめに AWSのセキュリティインシデントの多くは、「このサービスがインターネットと繋がっているとは思っていなかった」 という認識の甘さから始まります。 SageMakerのトレーニングジョブが、知らないうちに外部サーバーにデータを送っていた CodeBuildがデフォルト設定のままで、悪意あるnpmパッケージをインターネットから取得していた DynamoDBにVPC Endpointを設定していたのに、別アカウントから普通にアクセスできた CloudWatch Dashboardの「共有リンク」を設定したまま忘れていて、メトリクスが外部公開されていた こうした事例に共通するのは、「インターネットとの接点を把握できていない」 という問題です。 このドキュメントでは、AWSのネットワーク関連サービスを①〜⑥の6カテゴリに分類し、「どのサービスがどの経路でインターネットと繋がりうるか」を体系的

1月末に「Anima」という新しい画像生成モデルがリリースされました。ローカル向けの生成AIアプリとしてデファクトスタンダードになりつつあるComfyの「ComfyUI」が米Circle Stone Labに資金提供をして共同開発したモデルです。ComfyUI用に標準化されたアニメモデルの開発を推し進めているようです。現在でも人気のある「Stable Diffusion XL（SDXL）」に比べて、多様な画風を作り出すことが可能です。画像分析ツールと組み合わせてみていきましょう。 ※記事配信先の設定によっては図版や動画等が正しく表示されないことがあります。その場合はASCII.jpをご覧ください あざやかなアニメ系画像が特徴 Animaは現在、プレビュー版として公開されています。パラメータ数は2B（20億）で、数百万枚のアニメ画像と、約80万枚の非アニメのアート画像で学習したようです。また