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京都大学などの研究グループは果実の形状がどのように形成されるかを、複数枚の画像などを3次元的に再構築する機械学習手法で明らかにした。多様な形をもつ柿の場合は、ヘタ側の成長が活発で、先端に向かうにつれて成長が緩やかになる傾向が分かった。新たな栽培技術につながる可能性がある。果実は発達初期にゆっくり成長し、その後急速に大きくなり、成熟に近づくにつれて緩やかになることが知られている。一方で、果実のど

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

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

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

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

高市首相の大勝利で，日本のポップカルチャーはどうなるだろう？ 総理大臣就任からわずか3ヶ月後，高市早苗首相はあやうい賭けに出た――議会での自民党の力を堅固にすべく，「電撃解散総選挙」を実施するという賭けだ．その結果は，日曜に出た．高市は大勝利を収め，自分の掲げる政策に国民の信任を確保した（というより，正確には，信任を確保したと彼女は信じている――これについては末尾でさらに触れよう．） ぼくは政治評論家じゃない．なので，高市が掲げている各種の政策を詳しく分析する任は，Observing Japan のような専門家たちに委ねたい．ただ，高市が賛否を大きく分ける人物である点は，異論がないはずだ．高市は日本ではじめての女性首相でありつつ，「女性の平等に反対姿勢をとっている」と広く目されている．高市は「歯に衣着せず」発言する姿勢が称賛されているけれど，同時に，自民党の大きな金銭スキャンダルはいまも終

▼OECD加盟国における出生率のトレンドデータ分析の世界は、統計的因果推論やデータサイエンス（機械学習など）の全盛期だが、シンプルな分析から得られることも多い。出生率に関して、以前から気になっていたことを少し調べてみた（片手間なのでその点ご承知おきを）。 以前から気になっていた点とは、こういうことだ。 日本でもそうだったのだが、1970年（OECD加盟国だと1960年代後半）ころからずっと低下傾向にあった先進国の出生率は、国によるが、1990〜2000年くらいに一度底を打ったようにみえた。この時期には、有識者は（おおよそ）こう考えていたはずだ。「経済的豊かさに伴う子どもの「質」の重視、女性の高学歴化と本格的な職業への参加など影響で、出生率は長い間マイナストレンドだった。しかし保育の拡充などの家族（両立）支援制度の成果が出て、ようやくこの下降圧力が緩和された」（希望的観測の例としてこの論文な

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

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

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、

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

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。…

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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

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? この記事は「プログラミングに興味があるけど自分には無理そう」と思っている人にも、 バイブコーディングを使い始めたエンジニアにも、読んでもらいたい内容です。 自己紹介のかわりに 私は45歳で、プログラミングを学校で習ったことは一度もありません。 30歳のとき「この繰り返し作業、自動化できたら楽なのに」という一心でExcel VBAを触り始め、 合っているかどうかも分からないまま、とにかく動くものを作り続けてきました。 15年経った今、作ってきたものを並べるとこんな感じです。 Excel VBA：プログレスバー（残り時間表示）、モールス信号

Kanban board — visual task management with Backlog, In Progress, Waiting, Done, and Cancelled columns Isolated sandbox execution — each task runs in an ephemeral Podman/Docker container; tasks can run in parallel without interfering Git worktree isolation — every task gets its own git branch and worktree so concurrent changes never conflict Human-in-the-loop feedback — when Claude needs clarificat

どうも。最近AIツールを触りすぎて、何が何だかわからなくなってきた者です。 今日は、Google Antigravity・Claude Code・n8nという3つのツールを使い比べてみた話をします。先に言っておくと、これ、比べれば比べるほど「そもそも比較するもんじゃなかった」ということに気づく話です。 「PR」 n8nのフロー構築、正直だるくないですか？n8nユーザーの方、ちょっと聞いてほしいんですけど。 ノード繋いで、JSON整えて、エラーハンドリング仕込んで……。もちろん便利なんですよ。便利なんだけど、ちょっとした自動化のために毎回あのフローを組むの、しんどくないですか。僕はしんどかった。 で、Google Antigravityを触ってみたら、そのフロー構築という概念ごとスキップできたんです。 Antigravityがやっていること、シンプルに言うとひとことで言えば、「人間の代わりに

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

Phase 1: Research Summary — GLM-OCR ┌────────────────┬──────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 項目 │ 詳細 │ ├────────────────┼──────────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ モデル │ zai-org/GLM-OCR │ ├────────────────┼──────────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ パラメータ数 │ 0.9B │ ├────────────────┼────────────────────────────────

先日、Cursor Party Tokyoというイベントに参加してきた。 ゲストはCursorを作っているAnysphere社のデザイン責任者、Ryo Lu氏。 話を聞いていて強く印象に残ったのは、Cursorは「自動コード生成ツール」ではなくプログラミング学習者のパートナーだと考えているということ。今後はエンジニア以外にも使いやすくしていくとのことだった。 セッションの後に質疑応答で直接質問することができた。 意外な学習法 「Cursorに作ってもらったり質問する以外に、何かおすすめの学習法はありますか？」 返ってきた答えは 「まず学習対象についての本を全体的に読んで、全体感を把握する。その後に、わからないことをAIに聞く。それがおすすめです」 世界最先端のAIエディタを作っている人が、「本を読め、AIだけに頼るな」と言っている。 実は彼は以前、エンジニアがデザインスキルを上げるにはどう